纵横道 ▎投资中的分析决策机制：“打不过就加入”是否可取？

一轮产业趋势投资的前半段，可以分成三阶段：

第一阶段：赚“认知差”的钱

第二阶段：赚“执行差”的钱

第三阶段：赚“体系差”的钱

到了市场已经产生充分认知的阶段，就要开始赚“执行差”的钱了，这一阶段比的就是很多人都喜欢说的“知行合一”。

很多人觉得，自己明明看到了投资机会、理解了投资逻辑、做出了投资计划，最后就是临门一脚不到位，一跌却犹豫了，一涨就放弃了，然后总结——这就是“知行不合一”造成的问题。

所以经常有人问，如何才能做到知行合一。

但是，没有买也是一种行动，它也对应这一种认知——对风险的判断。

任何人在任何时候，都是知行合一的，拖延症也是知行合一，那是执行了大脑优先下达“等一等”的命令，就算是精神病人也是知行合一的，只是知觉系统出了问题。

你觉得自己做不到知行合一，只是表面现象，真正的原因在于，某些时候你的脑中有两个完全相反的认知，赚钱后，你总会忘掉还有一个错误的认知，觉得自己是认知到位了，而不赚钱时，你总是想起那个没有被执行的认知，觉得是自己没有知行合一导致。

真正的问题在于， 你的内心世界有无数个“知”，对应不同的“行”，我们应该如何找到那一个正确的“知行合一”呢？

本文的内容包括：

1. 投资中，什么才是真正的“知行合一”？

2. 为什么投资者总改不了追涨杀跌？

3. “不预测，只应对”真的可行吗？

4. 为什么大家看法差不多，做法却差很多？

5. 为什么不能“打不过就加入”？

知行合一，是一套人脑的分析决策机制：

接受信息 → 分析信息 → 预测 → 决策行动

你在大街上发现有一个人迎面走来，你的大脑就开始启动“知行合一”的决策机制：

认知：迎面走来一个人

分析：两人距离与相对速度

预测：将在X秒后相撞

行动：向某一方躲避

每一分钟，你都要做出无数的这样的决策，投资也是如此，你在一家企业调研：

认知：下游订单爆发式增长，竞争对手停产检修

分析：下游库存将在两个月后下降到危急的程度

预测：价格将上涨

行动：买入

这个过程中，最重要的就是对信息的分析与预测。

这几年流行一种说法叫“不预测，只应对”，但如果你不预测，你应对的依据是什么呢？

实际是这样的，高手所谓的“不预测，只应对”，并非真的不预测，而是提前预测——事先掌握了一些常见信息的基础概率，并基于这些概率，在大脑中提前建立了一套固定决策方案，以后遇到新信息，就可以直接反应。

接受信息 → （分析信息→预测）→ 决策行动

那为什么不能对信息直接反应与行动，而一定要建立模型呢？因为价值投资的信息来源于现实世界，信息量是无限的，每次的情况都不同，无法直接反应，模型的作用正是处理你从末见过的情况，是对过去赚钱经验和亏钱教训的泛化和复现，然后在大脑中建立一套股价预测方法，把新信息转换成你熟悉的操作方法。

这个过程包括：

1. 根据已知信息，预测接下来会发生什么

2. 决定现在怎么做

这里借用了人工智能“模型”的概念，大语言模型之所以能回答数据库里没有的内容，就是在于它本质上是一套预测机制，可以处理从未遇见过的信息，不停地预测下一个字，这种能力被称为泛化能力。

投资中，“训练”模型的数据，不但可以来源于经验，还可以向成熟的模型（比如巴菲特）学习。

投资者的前几年，都要在大脑中训练一套或几套的投资决策模型，如果你通过这些模型赚到钱，那么这些模型就会趋于稳定，就是我们平时说的形成了稳定的投资方法、风格和体系。

一个人可能同时存在几个“认知—决策”的投资模型，大脑对这些小模型的调动，是有优先级的，你觉得无法做到知行合一，正是因为你的某些认知对应的行动，优先级靠后。

所有模型中，级别最高的反而是一个被市场反复打脸，却一再重复的模型——追涨杀跌。

要说知行合一，这才是最直接的知行合一。

追涨杀跌的行为很难摆脱，就算一个人的投资水平很高，经验很丰富，也只是反应阈值的提升，在常规级别的波动上心态好。

所以人的任何行为都是对环境的适应，追涨杀跌适应的是那种大级别的趋势行情 ，当整个市场都陷入到情绪主导的环境时，是可以获得超额收益的。

但是，适合这一类本能反应的环境往往很简单，而越高级的动物，面对的环境也越复杂，天敌和猎物没有那么泾渭分明，如果产生误判，盲目的出击有可能会丧命，胡乱躲避不饿死也会累死。

同样， 股市中真正的趋势性行情也非常少，绝大部分都是震荡行情，如果采用简单的追涨杀跌，很可能亏的连裤子都不剩。

因此投资者需要通过大脑建立更复杂的基于“认知—行动”的模型。

技术分析容易做到知行合一，因为它要处理的是明确的数字信息，列举的信息是有限的，对应关系也很简单清晰。

但过于简单直接的模型，用的人一多，就失效了，就需要加入更多的技术指标参数、更复杂的关系和概率判断，还有更丰富的决策指令，量化投资正是依靠庞大的算力，把自选股扩大到全市场，才能反复收割传统技术分析派散户的韭菜。

人脑处理的参数虽然比机器多，但算力的天花板太低，在人工智能出现之前，主动投资中更有胜算还是基于基本面分析的价值投资。

基本面分析的最大特点在于，关键信息大都是定性而非定量的，这是因为， 人脑是一个学习模型，不擅长计算，更擅长从过去的经历中自行总结规律，针对现在的情况，进行分析、预测、决策，再根据反馈去调整这个学习模型。

回到本文的主题，面对这一轮AI的行情，由于是前所未有的新事物，不同投资模型调取的历史经验差异很大，就会产生完全不同的判断：

如果调取2013-2015年移动互联网行情的经验，你会认为， 就是一轮主题行业，不需要基本面，有题材就能涨；

如果调取2010-2020年这一波新能源产业趋势的经验，你就会认为， 产业趋势还在早期，除了一些算力标的，其他标的参与价值不大；

如果调取的是2015-2020年中概互联网行情的历史经验，你会认为， 将从中出现一类千亿甚至万亿市值的企业。

如果调取1995-2000年美股互联网革命， 那结果就是会彻底改变世界，并诞生几个伟大的企业……

不同的信息分析，对应不同的决策与操作，又对应着不同的结果，再加上基本面本身的变化，再反馈给模型，进行调整（模型的再学习），再重新输出分析、预测与行动，进入下一轮反馈……

投资模型就是大脑中的一套分析工具，对信息认知进行压缩和解压缩，对决策行动进行预测与验证。

一位经验丰富的投资者，应该调取哪一段历史，这不取决于投资模型本身，而取决于投资模型之上的大模型——大脑。

所谓投资风格，就是你日常使用频次占优势的投资模型，它决定了——深度价投风格的人，不可能去追涨AI板块；行业轮动风格的人，也不会太过考虑AI的长期与终局。

我们每个人都有自己的大模型——大脑，投资模型只是在此之上建立的专业垂直模型，大模型是先天配置，并在成长期调整好，包括其中最关键的参数——性格和价值观，导致同样优秀的投资者，选择了不同的投资模型。

即使一群优秀的投资者在讨论后，对人工智能产业趋势的认知一致，但由于每个人大脑中的优势模型不同，读取的信息与认知也不同，调用的历史经验不同，得到不同的结论，做出不同的操作。

以我的“投资不可能三角形”定义的这三种风格模型为例：