行为金融学大师蒙蒂尔的十大投资原则

沃伦·巴菲特常常提醒不见兔子不撒鹰的重要性，当好机会来临时，你的耐心会得到回报。不过，大多数投资者似乎都缺乏等待的耐心，他们对所有找得到的机会都采取行动，对每个球都挥棒。

教训六：市场情绪很重要

投资者的回报不仅受到估值的影响，市场情绪也会对投资者的回报产生很大的影响。虽然市场由恐惧和贪婪推动这种说法看似陈词滥调，其实却非常接近事实。市场好似钟摆似的在不理性的兴高采烈和深深的绝望之间来回摆动。凯恩斯在1931年2月份写道：
“现在市场中充斥着恐惧心理，价格只体现出很少的终极价值……各种难以描述的焦虑决定了价格……繁荣时很多人非常愿意买进……相信利润能继续以几何级数递增。”

教训七：杠杆不会使坏的投资变好，但会使好的投资变坏

杠杆是一头危险的猛兽——杠杆不会使坏的投资变好，但会使好的投资变坏。对回报很小的投资项目使用大量杠杆并不能将这个投资项目变成一个好项目。从价值的角度看，杠杆还有一个阴暗面——它有可能将好的投资变成坏投资！

杠杆可以限制你的耐久力，将暂时的损失（意即价格的波动）转化为永久性的损失。斯图亚特注意到杠杆带来的风险，杠杆可以很容易地导致资产被迫以跳楼价甩卖。“在自己承受能力之外，使用借来的资本的交易者发现，在危机期间，自己的好运完全消失了，为了偿还到期的债务，不得不被迫以极低的价格出售自己的产品。”

凯恩斯也认为：“无视近期市场波动的投资者需要更多的资源来保证安全，不可使用借来的钱来大规模投资。”

教训八：过度的量化思维掩盖了真正的风险

金融业已经把简单的东西复杂化这门艺术变成了一个产业，没有别的地方（至少在学术界之外没有别的地方）比金融领域更欢迎过度复杂的结构和优雅的（但不坚实的）数学了。至于为什么那么热衷于毫无必要的复杂性，很明显，如此一来，收取高费用容易多了。

我心目中的两位投资英雄就深知难懂的数学带来的危险，本·格雷厄姆写道：“一般认为数学能产生精确、可靠的结果，但在股市中，愈是精密复杂、深奥难懂的数学，算出的结果愈是不确定且投机……不管何时，只要用上了微积分或者高等代数，你就可以认为这是一种警示信号，说明这位操盘手试图用理论来代替经验，这样的做法会将投机行为欺骗性地伪装成投资。”

凯恩斯对过度量化的缺陷也很警觉：“可以自由选择系数，加上时间滞后，谁都可以炮制出一个很不错的符合限定范围的历史数据的公式……我认为这是用一堆莫名其妙的数字来进行欺骗，但的确能骗不少人。”

最需要怀疑的地方是对风险的判断。跟过度量化同时出现的是对风险的定义非常狭窄，风险管理业似乎相信“管理了风险，这种风险管理方法就肯定是有用的”和“造房子，不愁没人来住。”的思路如出一辙。在投资界，常常把风险等同于波动性，这是没有道理的。风险不是波动性，风险是资本遭受永久性损失的可能。波动性带来机会，凯恩斯说：“波动会带来便宜货和不确定性，因为波动导致的不确定性使得很多人无法利用波动带来的机会。”

如果我们放弃对量化风险衡量方法的着迷去理解风险的三位一体性，会受益匪浅。从投资角度看，资本的永久性损失主要有三个途径——价值风险（买进了价值高估的资产）、商业风险（基本面问题）和融资风险（杠杆）。充分理解这三个元素，才能更深刻地理解风险的真正本质。

教训九：宏观面并非不重要

马丁·惠特曼在他的价值投资著作中说：“格雷厄姆和多德认为宏观因素……是分析企业证券的一个关键因素，不过，价值投资者认为这样的宏观因素是无关紧要的。”假如真的是这样的话，我很高兴地说，我是格雷厄姆和多德式的投资者。

无视从上向下的宏观分析可能会付出很昂贵的代价。信贷危机就是一个绝佳的例子，可以帮助你理解为什么拥有从上向下的大局观很有好处，可以让由下而上型选股受益。对于价值投资者来说，过去的12个月是不同寻常的，本来看法很统一的价值投资者阵营中出现了两大派别。