为什么高喊口号的经济学专家炒股也会亏钱？这是否意味着他们能力不足？耶鲁大学的博弈论课程中有一个经典案例：随机抽取100个人，每个人写一个大于等于0且小于等于100的自然数。统计所有人的平均值后，选择其1/2作为答案，最接近这个答案的人可以获得或平分1,000元奖金。你会写什么答案呢？

其实稍微思考一下就很容易得到推论：这个答案一定是小于等于50的。因为如果所有人都写最大值100的话，答案就是50。正常人就不会选择大于50的数。于是你得到了一个推理结果：想获得奖金就只能选0-50之间的数。但这个推论实在是太容易想到了，所以肯定没有傻子会选50以上的数。这就进入了下一步推理：如果所有人都选择50以下的数，那答案也必然会小于等于25。你会发现只要大家都不是笨蛋，这个平均值就会无限缩小，最后这个推理指向的答案是0。

然而，100个人选一个0-100的平均数时，你写个0出来难道这里面就没有一个“大聪明”吗？但凡有一个写100的，那么写“0”就不是正确答案了。于是事情开始变得复杂了。你又开始第三步推理：既然大家都知道这里面没有“大聪明”是个低概率事件，那么答案就应该会越来越高。最终你恍然大悟：只有摸清楚这100个人里到底有多少个“大聪明”，你才能知道真正的答案。

但在现实中的经济环境里夹杂了上亿人的博弈和竞争，你真的能知道这里面有多少个“大聪明”吗？反而是公布了最终结果后，你才能反推出这场博弈中的“大聪明”和推理到第一步、第二步甚至是第三步的人的比例。这里面的人越理性，答案就会越接近于零；越不理性，则会越大。但绝对的理性又会导致绝对的错误。所以经济学最多只能告诉你这个答案在理性情况下会无限趋近于零，但绝不会是零。

就像明明所有人联合起来反对就能抵制拖欠工资却总有人选择接受一样，在传统经济学中，“理性人”概念将人都当做绝对理性的存在，在每个时刻内做出的决策都是最优的。在这样的假设下大部分经济学模型才能得以简化。但这种绝对的“理性人”真的存在吗？随着行为经济学的发展，学者们逐渐意识到这种理性人的假设是不合理的。

尤其是在金融市场中，人们不理智的时候甚至比理智的时候还要多——买期望值为负的彩票去赌博、在暴涨暴跌中逐渐疯狂、持有亏损的股票而卖出盈利的股票等等。由于学术理论都是较为宏观的缘故，很多不同产业的数据公布都是上个季度或者上个月份的数据，这些学者只能通过过去的数据去梳理经济现状，往往更偏向数据加工而不是预测。

但在实际交易投资时有时候重要的是趋势而不一定是经济数据；甚至这些趋势本身就是非理性的泡沫或是单纯放大的投机情绪或者市场抛售的非理性恐慌。尤其是本就没有多少本金的普通人真金白银往里砸时很容易就会陷入心态一崩操作就变形、操作一变形亏损就更大的死循环。毕竟人性的本质就是非理性的这一点是严谨学者们难以量化预测的。

现实中的金融市场也和教科书公式有很大区别——前者的变量几乎是无限多种后者只是几种核心的主要变量。这也是为什么成为经济学家并不意味着能够成为成功的投资者或投机者的原因之一吧！或许这就是金融市场的魅力所在吧！我是王大庆——一个敢说真话的文章作者。

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