一般我们说的聪明人，做事情有一个特点，就是把事情越做越复杂，不断地加入新功能，恨不得解决所有问题。

而apple的系列产品的伟大成功，却是得益于极简主义哲学和美学的指导。

这才是 stay foolish的真意：主动地放弃聪明，主动地给自己做减法。

二

从2008年开始，我在量化投资领域的研究，迄今已经差不多有十年的时间。

这十年中，我发现、测试、优化过的策略模型，可以说有成百上千个。

在这个过程中，对于stay foolish这句话，有着很多体会。

一个最深刻的体会，我称之为“天道忌巧”。

我们通常认为，适应变化的速度越快，就越聪明。

我们通常认为，抓住机会的数量越多，就越聪明。

我们通常认为，过去表现越好的策略，就越聪明。

在研发的早期，当我把这种观念带入到量化策略的研究中，却发现等待我的是一个又一个的坑。

用很多人都熟悉的双均线策略举个简单例子。

双均线策略，就是用两根移动平均线作为买入和卖出信号。短期均线上穿长期均线，就买入；短期均线下穿长期均线，就卖出。

这个策略有两个参数，就是两根均线分别计算多长周期的平均数。

一个最“聪明”的做法，便是拿出过去十年的数据，让计算机去把历史上最优的参数组合找出来。

殊不知，这样的参数组合在历史上会有很好的业绩曲线，然而往往一到未来就掉链子。

过去表现好的，在未来并不一定表现好。

在量化投资领域，我们要做的并不是追求的极致的聪明，而是要适当地“stay foolish”。

三

这其实就是老子说的大智若愚的意思。

大智若愚，并不是真的蠢。而是知道了各种聪明的做法，依然保持质朴的选择。

这是在知见的基础上，进一步达到了洞见和定见。

单独看这句话，也许还无法做出充分的理解。如果把这句话放到老子的整个思想脉络中去，就会更加清晰。

老子还说过另外一句话：为学日增，为道日损。

翻译成大白话就是说，随着你的知识越来越多，你的道的境界却是越来越低。

何故？

首先，更多的知识会让你变得迷惑。

其次，知识里面夹杂了大量的是非、美丑、高下等相对观念。于是，你学到的知识越多，你的平等心和平常心就越少。你所否定和压抑的东西就越多，你的心，就越难澄明。

大智若愚的意思，是你有能力看清一个针眼，但你却能够主动后退一百步，去看整头大象。

这需要主动放弃你的聪明。

四

在老子那个年代，想必还没有专门的投资这个职业。

然而他所说的东西，却无比适合投资这个领域，胜过其他一切领域。

原因在于：在投资领域，有一个东西非常之低，远低于其他领域，这个东西叫做——信噪比。

为了说明这个问题，我再次引用塔勒布曾经举过的一个例子。

某一个数据，比如说股票的k线图，当你一年看一次的时候，你得到的信息和噪音的比例，也许是1:1。

如果你每周看一次，你得到的信息总量加大了，但是其中有用信息和噪音的比例，也许下降到了1:10。

如果你每小时看一次，你得到的信息总量进一步加大了，但是其中有用信息与噪音的比例，也许变成了1:100。

换句话来说，噪音的增长速度，远大于信息的增长速度。

于是，你知道的越多，就越迷惑。

网友“金融帝国”曾经提出过一个问题：自然数和偶数哪个更多？

绝大部分人的不假思索的答案是：自然数的数量比偶数要多。因为自然数里面除了包含偶数，还有奇数。

然而换一个角度来思考，我们是不是可以说，每一个自然数乘以2，都会得到一个偶数。所以偶数的个数，并不会比自然数要少。

你发现没有，如果你面对的是一个无限的集合，很多有限集合中的定律便失效了。

在金融市场，影响股票价格的因素可以说是无限的。

在无限的因素面前，一个因素和一千个因素。差别有那么大吗？

多就一定好吗？

五

不久前跟几位朋友聚会，聊到了一家大家都很熟悉的公司。

那家公司的创始人是一个很有能力的人，带领着团队从一家小公司慢慢做大，在自己的行业中做到第一，直到几年前IPO上市。

他在上市的时候遇到了A股最好的时光，公司实际募集的资金比计划募集的资金超过了很多。

在当时看来这是一件极其幸运的事，然后几年之后回头去看，却成了一件极其不幸的事情。

一位朋友评价说，自从上市融到了大量的钱以后，那位创始人做的每一个决策都是错。

他的公司急剧扩张，从几百人迅速扩大到几千人，然后又遇到各种问题，最后急剧地裁员、连原来的主业也受到了很大影响。

钱多了，人多了，这看起来是十足的好事，为何反而变成了坏事？

其实这并非孤例，古往今来，这样的例子数不胜数。

我在《优势投资法则》中详细剖析的“冠军魔咒”，也是类似的例子。

钱多了，人多了，欲望开始过度膨胀了，心就乱了。

不断做加法，其最后的结局必然是昏昏然。

所以我们才需要，stay foolish（保持愚笨） 。


温馨提示：投资有风险，选择需谨慎。