花哨的公式和各种学术符号
警示：如果你对希腊字母不感兴趣的话，可以直接跳到后面一一花哨的数学模型不能预测长期回报，它们大部分是人们想在鸡尾酒会上向别人炫耀的东西，想给人留下深刻的印象。但是，如果你喜欢花哨的理论和数学公式的话，这一节正适合你读。
有些学术界人士围绕着量化预测模型打转转。这些不适合刚学习市场的新手，它们过于复杂。理论家已经花费了几十年，争论那些模型是否有用。
有点害怕？别害怕！你不需要数学模型。大部分模型和市盈率都有一些缺陷。如果你喜欢模型，它们就是非常好的东西，但是在现实世界中派不上太大的用场。
模型最多和输入数据一样好，你只有两个选择：过时的结果或者虚构的假设条件。模型无法预测未来。
资本资产定价模型（CAPM）是一个历史悠久的流行模型，未能通过错误输入检验。早在20世纪60年代初，它被用来计算股票未来预期回报。其理论依据看似不错：假设波动越剧烈的股票会给投资者带来越高的回报，因为市场要对承担高风险的投资者提供更高的补偿。这和人的直觉是一样的！但是你的经验也可能告诉你，这种股票跌下去的幅度也很大。
标准CAPM方程就像：
式中，E（R）是预期回报；Rf是市场“无风险利率”；β量度的是个股每天的价格波动相对整体市场的幅度；Rmarket是市场整体预期回报。
嘿，快看，一只松鼠在呕吐！（开个玩笑啦，是为了让你从那些希腊字母中脱身出来。）
我们分开来看，很容易发现其中的问题。Rf通常用的是10年期美国财政部债券利率，即对货币未来时间价值的一个合理预期值，无须先计算风险与回报比率。但是β有些问题，它量度的是过往的波幅。这不是预测值！过去的波动幅度是对过去表现的量值。它不会告诉你这只股票未来的波动有多大，也不会告诉你回报有多高。Rmarket也有缺陷。本质上，这是一个猜测值！许多分析师会根据市场收益和分红率做出假定，再假设根据过去的情况可以预测未来——收益率就是市盈率的倒数。它有助于设定超长期平均年化回报率的合理预期值，但是无法用来计算增长和生产率，也无法用于预测博弈期，因为它基本没有多少用处。
CAPM可以分出另一个教科书模型一一权益风险溢价模型（ERP）。ERP用于估算有多少股票在给定时期应该跑赢债券。
目前有很多种算法，但大多数都有和CAPM一样的缺陷：它们几乎都建立在随意的假设和市场回归均值之上，不管那个均值是指平均收益率、分红率、收益增长率、分红增长率，还是其他可能用在这里的指标。
我毫不怀疑股票在长期会跑赢债券（尽管历史表明市场永远都可以打败你），但是不能给出确切的数字。
这是个坏消息，好消息是：你不需要计算出确切的数字！为什么有人想要计算下一个10年、20年或30年跑赢债券的边际收益？是为了构建投资组合！存在更好的、限制更少的、数学上更稳健的方法找到股票和债券的最优组合，满足你的长期目标。
我们机构使用的是蒙特卡罗仿真方法一一一种计算机模型，模仿几千个基于真实的过去结果的随机情境，然后加总求出不同结果的发生概率。正如我在2013年出版的书里所说，我们用这种方法可以根据客户的目标、投资时间以及年度现金流需求，计算出不同资产配置的存续和增长概率。
蒙特卡罗方法并不是十分完美的（市场上不存在那样完美的方法），不过仍是一种科学的方法。最受欢迎的一个现代版本是由斯坦尼斯拉夫•乌勒姆（Stanislaw Ullum）在20世纪40年代提出的。当时他参与了曼哈顿计划，并尝试算出需要多厚的辐射防护层，才能保证科学家的安全（这种方法成功了）。
蒙特卡罗法在投资上有多成功呢？假定你有1068个塑胶球和一张列出1926〜2014年标准普尔500指数每个月回报率的表格一一这些回报包括牛市、熊市、调整市、“失去的10年”、繁荣和衰退时期。拿出标记笔，在每个塑胶球上写下每个月的回报，然后扔进游泳池里。蒙上眼睛，用网兜随机捞出塑胶球。取下眼罩，打开组合模拟电子表格，将球上的数字记在1月对应的格子内，然后把球放回游泳池。再带上眼罩，重复这个过程，直到你的模拟数据填满全部的时间格子，然后从组合起点值开始计算回报。这是一个虚构的回报序列。重复2500次，算出达到你的目标的回报比例。这可以告诉你，一个100%的股票组合有多大可能达到你的目标。你可以用同样的方法计算债券，测试不同资产混合的情况（70/30、60/40、50/50）。
我个人建议选用在线工具（或者找个精通Excel的人帮你做一个）代替游泳池，这样更快也不会沾上水。蒙特卡罗法给你提供的信息要比ERP或其他模型提供的更多。是的，它们使用的是过去的回报，不具备预测性，但是大数据样本可以让你估算出概率一一这就是我们想要得到的。我们不尝试给未来回报一个准确的数字——我们知道无法做到这一点（在未来30个月内做不到）。我们只是想找到有很大机会达到客户目标的资产配置。蒙特卡罗法可以做到这一点。这是基于已经完成的工作实现的，而不是靠猜测。
只管去做”并不只是一个市场口号
为什么学术理论能长期存在，哪怕它们的结论总是错的？为什么它们常出的错误总是被扫到地毯下面。这只是一个猜测，但是我怀疑那是因为我们现在的世界更注重良好的简历，而不注重经验。我们变得更看重学术简历而不是真刀真枪的商业成就。如果你没有机会阅读最近50年的报纸，你会认为商业很糟糕。而如果你读过那些报纸，学术界似乎看上去并不是那么好。他们是专家！当姝，我是在讽刺。但在我们的世界里，诺贝尔奖得主是英雄，而首席执行官是恶棍。
如果将来你读到这里的时候，也许情况会发生变化。但是在我写作本书的时候，象牙塔精英占据了所有主要的国家经济职位，而且占据了几十年之久。2013年当珍妮特•耶伦被任命为美联储主席时，专家赞美她拥有耶鲁大学博士学位，就像他们2006年赞美普林斯顿毕业生伯南克一样。两个人都被认为非常称职，特别是他们发表过的论文和曾经担任的学术职位都非常棒。理论、简历和研究成果，这些都很管用。
自从里根开始，每位总统都出身于哈佛或耶鲁大学。9位大法官中有8位也是如此。只有艾雷娜•卡根（Elena Kagan）不是，她大部分时间是在耶鲁大学读书，但获得的是哥伦比亚大学的学位。可怜的女人，由于她的丈夫移居，所以她在毕业前转到了纽约。她是唯一一个打破这个规则的例外。
如果你是在现实世界里，那么学术出身就不重要了。市场不在意你来自哪所大学，甚至不关心你有没有上过大学，只要你能做对事情。你必须聪明且有实际经验。想成为一名伟大的投资者吗？你无须拥有这方面的学位！在学术界，上过的学校和读过的书很重要，但是投资并不像生物学、化学、工程学或者计算机科学，最成功的投资者都是从实践中学习的。
大多数人并不重视经验。但是从这个角度考虑一下：假设你要去一个野生动物园，你是希望导游拥有精英大学的动物学博士学位而没有实践经验，从没用过0.30半自动步枪，还是希望这个导游在非洲大草原长大，有一些伤疤，曾经有一张让你过目不忘的照片登上过杂志，但从未读过大学呢？我敢打赌你会选择那个来自非洲大草原的人。经验来自实践，而不是来自学习。
你可以将同样的逻辑用于其他许多交易中。假定你是一支垒球队的经理，你正在招聘新教练。你会选择一个拥有耶鲁大学垒球博士学位的家伙吗？不可能！你雇的一定是实际打过比赛的人，而不管他是只有初中毕业、高中毕业还是大学毕业文凭。在赛场上，这些并不重要！当然，人们喜爱的前优秀选手、红雀队经理托尼•拉鲁萨（Tony LaRussa）是有法律学位的，但他也是一个例外。没有人认为是那个法律学位让他成为一位伟大的球队经理，这是一个有趣的事实（这是另一个社会对文凭和出身热衷的例子）。他之所以伟大，是因为他是世界冠军和那些取胜的比赛成绩。
几十年来，媒体一直都对近期退役的乔•麦克纳马拉（JoeMc Namara）赞赏有加，他是唯一一个拥有博士学位（也是哈佛大学）的大都市警察首脑。他为人非常挑剔，而人们却更喜欢他。没有证据表明他比同龄人强。但是人们喜欢博士，即便这个学位没派上多大用场。
这种情况在音乐界可能最明显。美国最好的大学和表演学校都有音乐理论与作曲专业。任何人都可以在理论上学习如何成为伟大的作曲家或作词家。但是你能说出哪位伟大的作曲家拥有音乐理论学位吗？布里安•威尔逊（Brian Wilson）没有取得音乐学位。“海滩男孩”组合中没有人取得过音乐学位。威尔逊和麦克•洛夫（Mike Love）在即兴演奏会上，只用了2小时就写出了他们第一首走红的单曲《指甲油》，当时他们还只是十几岁的孩子。正如威尔逊后来回忆道：“乐队花了不少时间学习演奏我们的曲子。”他们自学成才，在不断试错中成长起来，并没有获得学位。
莫扎样也是自学成才。桑豪斯、罗伯特•约翰逊和其他布鲁斯作曲家都是如此。巴迪•霍利、披头士、米克•贾格尔、基思•理查兹、吉米•佩奇，他们都没有音乐理论学位，也不是摇滚明星。他们靠的只是不断演奏，欧文•柏林、乔治•格什温、维克多•赫伯特等人也是这样（对了，里查德•罗杰斯和小奥斯卡•汉默斯坦曾获得过哥伦比亚大学的学位，但是他们没有取得过博士学位）。