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世界訊息:產(chǎn)業(yè)趨勢投資中,如何賺“認知差”的錢?
來源:富途牛牛 發(fā)布時間:2023-04-18 06:13:46

來源:思想鋼印

1、產(chǎn)業(yè)趨勢投資

這一輪令人瞠目結(jié)舌的AI行情,很多人感嘆:“以后一定要做‘我X,牛逼’型的投資者,不要做‘我去,這有啥’型的投資者?!?/p>


(相關資料圖)

聽上去是一句調(diào)侃,卻體現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)趨勢投資的特點,但也有很多人覺得產(chǎn)業(yè)趨勢投資在具體投資時用不上,這是因為,產(chǎn)業(yè)趨勢投資與巴菲特式的傳統(tǒng)價值投資,在理念上有很大的沖突。

特別是產(chǎn)業(yè)趨勢投資的早期,跟所謂主題炒作沒有太大的區(qū)別,后面產(chǎn)業(yè)真的能起來,有產(chǎn)品有訂單有業(yè)務有收入,就是產(chǎn)業(yè)趨勢,如果商業(yè)化的某個階段遇阻,則停留在主題炒作的階段。

這就造成了盈利來源的不同,長線價值投資,賺的大部分是企業(yè)長期成長的錢,而產(chǎn)業(yè)趨勢投資的收益來源于中小企業(yè)趁一波產(chǎn)業(yè)趨勢變成新的產(chǎn)業(yè)巨頭。

所以在前期,企業(yè)創(chuàng)造的價值還沒有在產(chǎn)品、業(yè)務及利潤上體現(xiàn)出來時,你賺的大部分是別人虧的錢和賣飛了的錢,這個賺錢的過程偏博弈,也和主題炒作很像,賺的錢可以分為三類:

1、賺“認知差”的錢

2、賺“執(zhí)行差”的錢

3、賺“體系差”的錢

本文主要分析第一類——“認知差”的錢是怎么賺的。

2、信息、不確定性與股價的關系

“認知差”的基礎是新信息,不同信息產(chǎn)生的認知又是不同的,投資需要尋找價值最大的信息,這就涉及到產(chǎn)業(yè)趨勢投資面對的第一個問題——

信息是什么?

多虧有20世紀最偉大的科學家之一,信息論的發(fā)明者香農(nóng),給了信息一個物理學的定義:信息就是消除不確定性的東西。

比如說,你被一條選擇題難住了,此時,有同學直接告訴你,他選的是A,而老師只是告訴你,C是不對的——誰給的信息量大?

答案是,后者才是一個有信息量的信息,因為它消除了一部分不確定性;而同學說他選了A,沒有給你消除任何不確定性,所以信息量為0。

這個定義對于投資而言,意義重大。投資是一個充滿了不確定性、又需要消除不確定性的領域,而股價的漲跌運動,代表的正是不確定性的消除,驅(qū)動力正是信息量。

一家公司在財報之前的草根調(diào)研顯示收入增長30%,但到底有沒有30%,有一部分的不確定性,所以,市場給出的股價上漲幅度只會對應20%的業(yè)績增長,即一部分不確定性的折價,直到財報發(fā)布,業(yè)績果然增長30%,這個信息讓不確定性消除,市場才會把剩下的漲幅給漲完。

某家公司,你覺得市場定價太貴,很有可能是有人掌握了你不知道的信息,你和市場的估值差,原因就是“信息差”。

如果市場絕大部分都是你這樣不知情的投資者,那么,股價和真實內(nèi)在價值之間,就還有一段“信息差”,驅(qū)動未來的股價上漲。這就是很多看似高估的股票,股價業(yè)績兌現(xiàn)前還會繼續(xù)上漲的原因。

完全市場理論之所以只在理論上正確,實際上并不存在,正因為市場有大量只有極少數(shù)人才掌握或認知的信息。

基本面是驅(qū)動股價的根本原因,但基本面不會直接把股價推上去,人的買賣是股價漲跌的直接原因,但人不會無理由的買賣,信息之所以在投資中很重要,因為它是基本面在投資者腦中的神經(jīng)信號,是一個有單位(比特)的物理量。

基本面(變化)→信息(消除不確定)→投資者(買賣)?→股價(漲跌)

香農(nóng)信息論的貢獻在于,信息不再是虛無飄渺的文科詞匯,而是像時間、質(zhì)量、壓力、電流一樣可以量化的單位,其計算公式為:

為什么信息可以被計量呢?因為信息消除不確定性的作用,相當于物理學中的“熵減”。

信息熵則是信息論中最基本的一個概念,是香農(nóng)從熱力學第二定理中“借用”的概念,兩者有一些相似,熵在熱力學中表示封閉系統(tǒng)的無序程度,信息熵專門用于描述系統(tǒng)的不確定程度,是消除不確定性所需信息量的度量。

薛定諤所說的“生命以負熵為食”,既是指物理學上的熵,也指信息熵,生命體要消耗能量感知外界的信息,消耗能量來采取恰當?shù)姆磻拍芫S護自身的低熵體。

所以獲取信息,總要消耗能量,即付出成本,那么投資中,只要你獲取信息的成本,低于消除不確定性帶來的收益,這就是一個可持續(xù)的投資過程。

學過信息論的朋友可能發(fā)現(xiàn),信息熵的計算和投資中的期望收益計算的方法相似,正是因為它們是一組原因和結(jié)果。

所以,從信息的角度,可持續(xù)盈利的投資方法一定要符合下面兩個特征:

1、降低獲取信息的成本

2、尋找對應信息量更大(即可以消除的不確定性更大)的投資機會

那么,如何降低獲取信息的成本?什么才是信息量更大的機會呢?

3、什么是高價值量的信息

我們平時投資中所說的“信息”,與信息論中的信息定義并不完全一樣,如果分為兩類,它們對投資者的作用剛好相反:

第一類就是“信息論”中定義的有效信息,減少了投資的不確定性,解決了我們心中一些懸而未決的問題,做出買賣決策,最終驅(qū)動股價上漲下跌;

而另一類則剛好相反,揭示了一個充滿不確定的全新領域,增加了我們面對的投資的不確定性,并對我們原來的認知體系帶來極大的沖擊。

以今年需要處理的信息來看,新能源帶來的大多是第一類信息,新能源產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)品體系已經(jīng)基本完成,產(chǎn)業(yè)鏈已經(jīng)成形,接下來無非是,鋰礦和硅料價格有沒有降?組件的招標和排產(chǎn)上升了多少?電動車每月的銷量有沒有拐點?等等,每一個信息都直接對應著一個投資決策,這也是大部分還持有新能源倉位的投資者的原因;

相反,AI相關板塊帶來的大都是第二類信息,它在展示了其語言能力的同時,給人類造成了巨大的沖擊與困惑:

到底AI能做到哪些我們無法預料的事?

到底未來哪些領域的規(guī)則會被AI重新改寫?

現(xiàn)在上漲的公司,到底是產(chǎn)業(yè)趨勢的受益者,還是受害者?

如何評估AI相關產(chǎn)業(yè)的空間?

……

面對著每天早上都要進行的“猜猜AI界昨晚又發(fā)生了什么”的游戲,消除的不確定性遠遠低于增加的不確定性,這正是很多投資者不愿意投資AI方向的原因——看不到確定受益的標的,看到了也算不出空間。

通常而言,投資者都喜歡第一類信息,厭惡第二類“信息”,因為后者并不是信息,而是一個擁有極高“信息熵”的系統(tǒng)。面對這樣的系統(tǒng),追求確定性的投資者就會本能的回避,并根據(jù)以往的經(jīng)驗,得到一個“題材炒作,都是泡沫”的結(jié)論,以讓自己心安理得。

這個心態(tài)實際上符合前面說過的持續(xù)盈利的投資方法的“成本特征”——降低獲取信息的成本,但問題在于,它錯過了“收益特征”——尋找對應信息量更大(即可以消除的不確定性更大)的投資機會。

什么是信息量更大的機會?比如說,拋一枚硬幣,和擲一個骰子,哪一種結(jié)果的不確定性更強一點呢?

直覺上就可以判斷,拋硬幣有兩種結(jié)果,擲骰子有6種結(jié)果,自然后者的不確定性更大。

前面的信息熵公式表示的意思是,變量的不確定性越大,熵也就越大,認知時所需要的信息量也就越大——而信息量越大,其推動股價上漲的動力也越大。

因此,投資者不能屈從于心理上對這種巨大不確定性的恐懼,富貴險中求,不是讓你隨便去冒險,而是指這一類可以通過認知來消除的不確定性的風險。

所以關鍵在于,到底哪一些不確定性是可以通過認知去消除?

4、產(chǎn)業(yè)趨勢投資從認知差開始

信息論有兩個基本思想:

一、信息量的判斷:必然事件沒有任何信息量,大概率發(fā)生的事件信息量較少,不太可能發(fā)生的事件居然發(fā)生了,具有極高的信息量。

換成投資上的說法,叫“預期差”,人類天生有趨向高信息量的本能,狗咬人的消息沒有價值,人咬狗的新聞才有人關注,正是因為后者能夠提供更大的價值。

近幾個月,人工智能密集出現(xiàn)了多個小概率事件:

我曾列舉了一些我覺得需要重視的十個產(chǎn)業(yè)趨勢,唯獨沒有放人工智能,當時是覺得這玩意兒可能離成熟還遠,但兩年后,正是這個方向出現(xiàn)了“涌現(xiàn)”。

甚至我想,大部分人傾向于低估人工智能成熟的概率,可能是潛意識中回避這個威脅,或者是基于某些信仰,不相信人工智能真的能實現(xiàn)。

另一個小概率現(xiàn)象是它的成熟度超出想象。

技術變革,光有技術還不行,必須要等到它的產(chǎn)品足夠成熟、成本下降,我們才有可能去應用、去推動這個技術,形成一波趨勢,有時需要相當長的時間。

但GPT從誕生到應用,從3.5到4,都是在短短幾個月內(nèi)完全的,完全打破了以前技術變革的規(guī)律,在商業(yè)上也完全可以用“涌現(xiàn)”二字形容。

一個產(chǎn)業(yè)趨勢并不是平滑的,不是說今天30%的進度,明天40%的進度。有可能今天10%,接下來幾個月一直都是10%,再過一個月突然一下從10%跳到50%,也就是邊際變化出現(xiàn)拐點。

二、獨立事件具有信息增量的性質(zhì)。

這個觀點的例子是,一個團隊發(fā)表了驗證某一新理論的實驗后,另一團隊也獨立完成了實驗,后者的實驗雖然完全相同,但提供的也是新的信息增量。

在ChatGPT之前,OpenAI已經(jīng)推出了圖像生成系統(tǒng)DALL-E 2,在圖像創(chuàng)作領域,把人工智能推到無限接近人的高度,所以當幾個月后,基于另一個系統(tǒng)的ChatGPT在文字生成領域獲得成功,它包括的信息量要比單一的突破性事件大得多。

而此后,百度、阿里、360等多家公司,在幾個月內(nèi)相繼獨立推出同樣基于GPT技術的大模型,雖然成熟度不及ChatGPT,但信息量仍然非常大,它意味著技術復現(xiàn)的可能性非常大,大語言模式已經(jīng)從一個極高信息熵系統(tǒng),變成一個很高信息熵系統(tǒng)。

那么,根據(jù)前面的信息與股價的關系,這個巨大的信息量,必然帶來股價的巨幅上漲。

很多投資者受價值投資影響,糾結(jié)于不知道哪些標的真正受益,要再等等看,但基于信息量驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)趨勢投資,不會給你這個等待機會,它一定是先把有信息量的標的股價推上去,然后在標的的內(nèi)部進行市值的重新分配,即,進展不如人意的跌下去,超預期的再繼續(xù)上漲。

很多投資者在選擇標的時,過于關注企業(yè)的基本面,這就好像技術分析的投資者在股價技術破位后,再用“基本面好”的理由來繼續(xù)持有一樣方法錯位,產(chǎn)業(yè)趨勢投資的盈利來源是未來不確定性的消除,那么,能消除不確定性的有價值的信息,也就不可能來源于過去的基本面,而是未來業(yè)務的投資。

所以春節(jié)后的第一波上漲,市場首先選擇認知最充分的拓爾思、海天瑞聲和科大訊飛,它們的信息量最大;隨著大家對ChatGPT和國內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈的研究,第二波上漲的標的變成了信息量最大的光模塊、寒武紀、昆侖萬維、工業(yè)富聯(lián)、三六零,等等。

5、總結(jié)

先總結(jié)一下本文的幾個重點觀點:

1、產(chǎn)業(yè)趨勢投資的早期,賺的是“認知差”的錢

2、信息就是消除不確定性的東西

3、股價的漲跌運動,代表的正是不確定性的消除,驅(qū)動力正是信息量

4、AI代表的產(chǎn)業(yè)趨勢,是一個擁有極高“信息熵”的系統(tǒng),消除其不確定性的信息量,可以帶來巨大的投資價值

5、不太可能發(fā)生的事件居然發(fā)生了,具有極高的信息量

6、基于信息量驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)趨勢投資,不用看基本面,先把有信息量的標的股價推上去,然后再進行市值的重新分配

為什么產(chǎn)業(yè)趨勢投資要做“我X,牛逼”型的投資者,不要做“我去,這有啥”型的投資者?

因為前者代表一個信息量大的高熵體,符合產(chǎn)業(yè)趨勢投資的要求。換成投資者語言,高熵體勝率不高,但是賠率通常比較大。

投資者本能地追求確定性,但投資收益恰恰來源于不確定性的消除。

投資者應該保持開放心態(tài),保持好奇心,用最大的熱情擁抱新事物,不帶任何成見;再用最大的理性,尋找任何有助于你消除不確定性的高信息量。

不過,認知只是賺錢的前提,特別是到了市場已經(jīng)產(chǎn)生充分認知的階段,就要開始賺“執(zhí)行差”的錢了,這就是很多人都喜歡說的“知行合一”,如果大家感興趣,我會繼續(xù)從信息論的角度,分析一下如何做到知行合一。

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