我们这一代人的危与机

2018-12-10 11:19 稿源:Yourseeker公众号  0条评论

当不可损失的赌注和高度的不确定性混合在一起,人们越听从那些蛊惑人心的危险预警,越容易活下去。

这样的故事发生了不止一次,一百多年后, 1665 年的伦敦大瘟疫期间,人们再次对所谓“预言家”和狂热分子的谣言充满热情。

这种预测是否合理,在类似情境下其实不太重要。因为如果你当下的世界太过混乱,以至于你无法适从,那么宁信其有反而是理性的。

这就是为什么,当一切平静的时候,人们会理智决策,相信自己;但当事情开始疯狂了,他们蜂拥而入。

从郁金香、南海泡沫、铁路泡沫、互联网泡沫,到如今,我们轻信了 500 年预测,也就有了 500 年的狂热。

那狂热的反面呢?

应对危机的宏观视角

不可否认的是,很多悲观预测的确有其依据。我们无法跳入未来体察当下的处境、从而增强对当下的判断,但回看历史也能找到不少论据。

比如经济增长这件事,的确持续太久了。

从长远视角看,很多国家都有过经济持续增长的经验。但所有增长曲线,也都在不同阶段经历过阵痛期甚至较大回撤。

会有例外吗?凭什么?

每隔一段时间,向后退一步,欣赏我们走了多远,对比别人的步伐,应该是一个不错的主意。

但或许不必过于悲观,红杉资本在 2008 年次贷危机后有过一次发声,给出了他们的解法和建议。合伙人MichaelMoritz说:

“Never waste a good recession.(不要浪费一个好的衰退期)”

王兴在饭否上发表了略有不同的看法:

“再三考虑之后,我觉得good这个词可以去掉。”

(如需获取红杉关于市场分析和建议的PPT,请在公号Yourseeker后台回复红杉资本)

我觉得从一个非常古老的行业——石油业的历史进程可以得到启发。

来看张图,绿线表示油井数量,红线表示石油及天然气工业的工人数量。

15、 16 年,随着国际油价持续走低,大量油井被关闭的同时,美国石油工人数量也随之下降。

但是等到 2016 年中油价开始回暖,大量油井重新被启用的时候,美国石油工人数量却并没有随之上升。

为什么自 2016 年中开始两者的相关性不复存在?

答案是自动化设备的大规模应用。当油价高企,生产商赚得盆满钵满,谁也无心关注所谓的成本和效率,这些都在可接受的范围;但是等到行业整体陷入危机,他们只得被迫采取行动、削减开支。

使用机器来降低人工成本无疑是最有成效的一种方式,有了自动化设备的帮助,原本需要 20 人才能完成的开采工作,现在只需要 5 个。于是短短几年, 22 万个石油工人的岗位消失了。

这是一个技术性失业的故事,通过大规模使用机器,员工成本得以大大削减。与此同时,不可替代性高的人留下来(尽管这是一个少数群体),大多数人找到需要较少技能、但也得到更少薪酬的新工作。于是就业市场持续两极分化。

背后的启发在于,如果行业发展稳健,对于效率和自动化改造自然不敏感;一旦等到行业不景气、成本成为不得不考量的问题,自动化就会迎来切入市场的机遇。

如果经济下行的危机终将来临,如Amazon Go的重大革新会首先发生在哪里?我们又能尽早识别和避开哪些潜在风险较大的领域?

应对危机的微观操作:反馈、信号与噪音

普遍来讲,能让人快速成长的有效方式是获取即时反馈,从而不断修正行为。比如拍摄一个运球画面,可以迅速通过镜头的反馈来调整自己的动作;在公开场合讲笑话,大家的反应会立刻传递给你。

在这两个领域,多次获得即时反馈的人会迅速成长,因为它会立刻告诉你自己某个做法究竟是对是错。

但是在另外一些领域,比如医生、农民,他们可能需要几年甚至几十年才能确定自己的策略是否奏效。这就会造成:行为与反馈之间的间隔越大,提高这种技能的难度就越大。

更为可怕的是,在投资这个行为和反馈往往间隔几年的领域里,你会源源不断得到无效的反馈,俗称噪音。

对于投资者而言,获得好结果的唯一方法就是耐心等待。因为耐心无法被市场和投机者“套利”。

但耐心是以牺牲反馈数量为代价的:这家公司上季度收入下降,还看好吗?另一家公司的利润波动如此之大,这正常吗?明明没到合适时机但所有人都在入场,要跟进吗?

我们需要反馈,也需要识别反馈过程中的正确信号,排除掉那些错误的噪音。

我觉得有两件事会有帮助:

1)随时记录想法和决策

通过获得反馈来修正行为,将行为与随后的结果及时、紧密、正确地联系起来。由于投资行为和反馈之间会间隔很长时间,记录下决策原因至关重要。这就是为什么大家都喜欢写memo,喜欢留存很多历史邮件和消息。

只有这样,你才可以更客观地将结果与原因联系起来,而不是下意识为自己编造新的原因。

2)研究那些优秀的人的想法、决策和反馈

每个人能够做出的、实际经历的事情一定有限,这决定了他最终只会获得数量不多的反馈。但我们可以研究几十、上百个接收到相同信息的人,通过他们的成功和错误来学习。

研究行业历史是很重要的,更重要的是去看头部参与者在那段历史中做出的决策:他们如何思考,如何行动,以及获得了什么样的反馈。

本文参考了collaborativefund、awealthofcommonsense、Medium等网站。

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