日前政府統計處公佈了2011年第一季統計數字, 如果要將個人收入作個排名, 每100人的位置次序將會如上表:
當中發現,人群裡的第一名是入息中位數9倍甚至以上,而整體香港的個人收入呈現20/80比例,亦即首20%將可抵得上往後80%的總和,恰恰與股市裡80/20法則有異曲同工之妙,在Power Law的點綴下,群體行為又一再呈現其規律性。
語畢,在facebook把圖表share給友人,他們的反應都是要以成為人群中的第1名為奮鬥目標呢!
伸 延 閱 讀:
1. 80/20法則
2. 如何成為股市大贏家
2011年5月28日星期六
如果要將收入作排名
2009年4月25日星期六
捕捉黑天鵝（2）
捕捉黑天鵝（2）
真實分佈
曼德伯提倡的萊維飛行模型已經比隨機漫步更貼近真實的市場面貌，可是仍然未臻完美，直到1995年終於再有物理學家Rosario Mantegna以及Gene Stanley運用超過一百萬筆S&P500指數資料呈現出市場的真實分佈，結果令人挖目相看。
研究顯示真實價格波動的機率分佈與曼德伯的萊維飛行模型相比之下存在異同。由分佈中央到特定的幅度，波動分佈將呈現萊維飛行模式，但從某一點後，波動將會以另一種方式呈現。而總的來說，現實世界證券走勢並不隨機，厚尾現象的確存在，而這種「厚尾現象」發現亦即是宣告市場將會是順勢而為者的樂園，隨機漫步信徒的煉獄。
市場比想像更波動
如果股價不依從隨機漫步，零風險對沖將成空談，Modern Portfolio Theory、Black-Scholes期權定價模型以及Long-Term Capital Management (LTCM)等等的基本假設全被證錯，更令傳統經濟學人擔憂的是原來風險一直被嚴重低估，傳統上以為２、３個標準差已是甚為少有的特例時，卻被告知現實情形為即使10個標準差亦絕非稀奇，美國87股災，連20個標準差波動也曾經出現過。嚴重被低估的風險將引致錯誤的風險管理，最後會因某一被稱為「百年一遇」的金融事件而令隨機漫步從眾集體破產。
至於「負零和」遊戲的另一方，順勢而為者，往往就是在某個「百年一遇」的金融事件而賺過翻天，有的從此退休，有的名成利就，可是時至今天，仍然有人會告訴你市場是隨機，分散投資可以達致零風險，顯然隨機漫步的信念已植根於投資學裡。
（未完．待續）
（三部黑天鵝．第三篇未完．待續）
(第一篇：最賺錢的鵝)
(第二篇：黑天鵝的信徒)
(第三篇：捕捉黑天鵝（1）)
2009年2月21日星期六
如何成為股市大贏家
如何成為股市大贏家
實踐時間與個人投資水平的關係
如果要數近年最振撼經濟學的人類行為發現，非要數「冪次法則」(Power Law)莫屬，將一切建築於隨機漫步假設的理論通通打破，風險計算模型不再靈光，連曾獲諾貝爾獎的Blacks-Scholes option pricing model都立足不穩，Power Law所引伸的「80/20法則」、「長尾理論」、「黑天鵝效應」等等都逐漸融入生活之中。
要了解Power Law，一圖勝萬語，附圖中部高、外部長的曲線就是冪次法則分佈。
科學家發現凡有人群競爭的地方，排名表現都會呈現Power Law分佈──由小提琴表演者、網站流量排名以致大家關切的股壇爭霸，而且每個領域的表表者都只會是人群中的少數分子。
股票市場裡，每一百個人：「八十個輸、十七個打和、三個羸」，而羸家中的第一名將會佔有整體盈利的一半或以上，這除了正正呈現冪次法則之外，亦以事實告訴我們唯有成為人群中的最高3%方可以長期獲利，至於如何成為界別中的表表者，科學家認為唯有經年累月的努力努力再努力──
「一萬小時成才法則」
引述英國《每日郵報》報道，科學家計算到一條成為演奏天才的方程式：就是一點點的天分，一點點的運氣，再加「不少於一萬小時的練習」。練習了八千小時已屬優秀的演奏者，而當中最出色的演奏者，則練習了超過一萬小時。英國神經病學家Daniel Levitin認為，人類腦部確實需要這麼長的時間去理解和吸收一種知識或者技能，然後才能達到大師級水準。
將「冪次法則」結合「一萬小時成才論」得出附表，要成為股市贏家至少要有2560小時的實踐訓練，若果要擠身百人中的第一名更需要超過10000小時方能成事。現實生活裡，投資界的張永安、堪輿界的蘇民峰二人都有閉關十年全情研究的經歷，現在兩者都成為其專業領域的大師級人馬，成功有目共睹，也許能為仍然在途中的投資者加添一份動力。
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