與天為敵：一部人類風險探索史

推薦序　管理風險就是管理未來
譯者序
致謝
引言 /  1
遠古～1200年
發端
第1章  希臘人的風氣和骰子的作用 /  10
第2章  從簡單數字說起 /  22
1200～1700年
1000個事實
第3章  文藝復興時期的賭徒們 /  38
第4章  法國人接力 /  56
第5章  傑出人士的偉大理念 /  72
1700～1900年
四處度量
第6章  考量人性 /  96
第7章  尋找確實可靠性 /  113
第8章  非理性世界的至高法則 /  133
第9章  頭腦古怪的人 /  150
第10章  豆莢與危險 /  171
第11章  幸福的構成 /  186
1900～1960年
模糊之雲與對精確的要求
第12章  對人類無知的度量 /  194
第13章  卓爾不群的理念 /  213
第14章  除了卡路里以外什麼都算計的人 /  232
第15章  匿名股票經紀人的奇異案例 /  251
置信程度
對不確定性的探究
第16章  不變性的失效 /  274
第17章  理論員警 /  292
第18章  單邊下注的奇妙機制 /  316
第19章  等待野性發作 /  345
 

管理風險就是管理未來

我們先做個詞源考據。無論是中文“風險”還是英文risk，都是一個舶來詞，大致經歷從古希臘語ριζα，到拉丁語resicum，再到義大利語risco、法語risque，最後到英語risk的演化史。古希臘詞源ριζα指“根”或“石頭”，而拉丁語指“懸崖”或“礁石”，最後引申為“大海上難避免之事”—惡海行舟，風來險生。而現代語言對風險的定義，一般都是“出現損失或傷害的可能”。

那風險是不是本身就是件大壞事？從樸素的對“風險”的定義出發—壞事發生的可能性—“風險”至少不可愛。但作為金融投資者，風險其實是養活我們的生產資料。因為金融的本質是資源在時空維度上的逾越，而沒有風險，就沒有對此逾越交易的風險定價，於是整個銀行業都要枯萎，證券業都要吃灰，保險業都要崩潰。所以我們從來不談“消滅”風險—消滅了生產資料，金融從業者就要全部失業了—我們只會說“管理”風險，而管理風險就是管理未來。

管理未來不是預測未來。比如2020年伊始經濟休克之下，大家都在預測大盤會怎麼走以及“大盤的大盤”—整體宏觀經濟會怎麼走。是V型，還是U型，還是W型，還是L型？要我說，你不要被英文字母限制了想像力，反彈也可能是耐克型。但如霍華德·馬克斯在最新的備忘錄裡所言：資料都是之於過往的，而決定都是之于未來的，在一個極端複雜的系統裡，用經驗來預測未來無異於刻舟求劍。相比于預測未來，管理未來或許更接近實際，我們要做的是根據VUWL耐克型各種走法，對最壞的結果（最大的風險）給出力所能及的保護與救濟。

而風險（risk）也不同於不確定性（uncertainty）。最大的區別在於風險強調壞結果的發生，而不確定性模棱兩可。比如下個月的天氣如何，或晴或雨，對我而言不確定，但反正坐在辦公室裡，暴曬或洪水傷不到我，對我而言僅是不確定性。但如果我是古代農民，那下個月的天氣對我就是風險，因為或晴或雨，我有可能顆粒無收。同樣是天氣，前者是不確定性，後者是風險。而我也自創了一個區分風險與不確定性的粗暴的拇指法則—會不會有人為這種不確定性買保險？如果有，那就是風險。

另外，完全在預期之中的壞結果，也不是風險。在股票市場裡這是所謂的“有效性”（price in），如果大家都知道某公司註定破產，那最後它真破產了就不算風險，因為此事實已經反映到股價裡，壞事（股價崩盤）已經發生過了。而我們對於未來的管理，最重要的還是管理不確定的壞事，確定的壞事我們不能管理，只能硬扛。

為了管理未來不確定的壞事，我們的祖先曾走過一條很長的路。《與天為敵》講述了一部人類嘗試馴服風險、管理未來的迷你史。而我們的祖先具體的做法，就是將非數位的變成數位的，將不可量化的變成量化的，將不能建模的建成模型，以各種理論與玄學對抗風險的飄忽不定，以盼水晶球的預言能與未來的實現一拍即合。諸如：

從古代的骰子賭局，到卡爾達諾的《論賭博遊戲》；從帕斯卡與費馬的鴻雁傳書萌芽了概率論的情竇，到貝葉斯（Thomas Bayes）定理已知條件下的概率理論，再到拉普拉斯，到高斯，到瑪律可夫，概率論最終衍生為管理風險、管理未來的趁手工具。

從雅各·伯努利鑽研大數定律，到一個叫墨菲的工程師說，如果他有可能做一件事，那麼他就會做壞；從哈雷（哈雷彗星那個哈雷）受皇家學會之托鑽研人口死亡與期望壽命，到棣莫弗出版《生存者年金》，再到倫敦的咖啡館裡誕生了史上最負盛名的保險公司，大數定律衍生出了保險行業。

從另一個伯努利—丹尼爾·伯努利（雅各的侄子）將人性效用加入數學模型，到另一個丹尼爾—丹尼爾·卡尼曼以“前景理論”將心理學的小戰旗插上了經濟學的領土，對人性的探索衍生出了行為金融學（或行為經濟學）。

從中世紀的威尼斯商人分散“艙位”，到商品衍生品交易，再到馬科維茨的現代組合理論，“雞蛋分籃子裝”的樸素思想又衍生出了現代金融組合的基本模型。

我們充滿智慧的祖先非常會玩。但直到今天，在投資這件事上，風險的本質仍然莫衷一是。簡單來說，有傳統派與學術派的分歧。

傳統派的觀點—或者我們可以叫“巴菲特觀點”—認為風險就是“損失或傷害的可能性”，而降低投資風險的方法是在有“安全邊際的便宜價格”或者至少是一個“合理價格”的水準，去買入優秀的公司。

但提出現代金融理論的學術派就要追問傳統派：我要量化建模，你提出的“可能性”如太虛幻境一般，我要怎麼量化？比如，要如何比較踢球和跳傘之間風險的大小：踢球很可能被鏟飛，但最多就是斷腿；跳傘出黑天鵝的可能性極小，但一旦出事，下場就是付出生命的代價。此兩者相比較，誰的風險更高？

學術派的做法，是從經驗主義入手，從大量的歷史資料中發現一個大致規律：風險高的資產，一般價格走勢的波動就比較大。
於是他們給心目中的風險找了一個代理，叫作波動，波動大的風險就高，波動小的風險就低；而波動本身也有一個代理數位，叫標準差。接著他們又把風險分為系統性風險（systematic risk）和非系統性風險（non-systematic risk）。按照現代組合管理的說法，非系統性風險（又稱為公司特定風險，比如公司總部樓塌了）是可以被充分的多樣化（diversification）給剔除掉的。所以，在他們的眼裡風險就只有系統性風險，而非系統性風險可以通過構建相關性極低的投資組合來去除。

但反過來傳統派也兇猛批判學術派對於風險的認知。對於將風險量化為標準差，巴菲特說這是個啥玩意兒。比如有A和B兩個股票，A的股價，過去六年的最後一個交易日收盤價分別為1、3、2、4、5、6（元），而B的股價過去六年分別為2、2、2、2、2、1（元）。你用資料分析，A的波動會遠大於B，於是得出結論，翻了六番的A股票比慘遭腰斬的B股票風險要大。

這個結論說明了學術派那一套實務上很多時候其實玩不轉。所以在真實風險管理世界裡，我們還需要一些其他的實用工具。比較常見的就是J.P.摩根搞出的VaR模型，可翻譯為“價值at風險”模型，來衡量某一金融產品或組合最大的可能損失。

VaR可以測量某一時期內的潛在損失，以及產生該損失的可能性。比如10% monthly VaR=5%，讀成—在這段時間內，10%的情況下該資產（組合）市值會下跌至少5%。我無意於深入介紹此模型，但總之其思想核心還是要追溯到風險的本意：去求索產生最大損失的可能。

當然，有人認為僅理解為“損失的可能性”還不夠。比如紐約大學的達摩達蘭教授就說，誰對風險的定義最高明？中國人啊。中文裡的“危機”一詞，潛臺詞是有危之處必有機。其他人只看到了風險的損害，或者僅看到不受歡迎的波動，卻不像中國人一樣看到了風險所帶來的機會。

確實，投資是需要抓風險中的機會的。如前所述，對於投資而言，風險其實是養活我們的生產資料，我們是不能消滅它的。但我們通過管理風險來兜底未來的噩耗，比如，給自己買上一身的保險—無論是消費型保險還是資產組合的金融保險—則是對命運的撲朔迷離最大的敬畏。

再比如，你做一件事多少都有可能會出錯。你可能會焦慮，但是在嘗試足夠多次後你會發現，即使誤差存在，你做這件事的回報也大致是穩定的。投資也是如此，一筆投資可能會因為黑天鵝而損失殆盡，但足夠多的理性而分散的長期投資，最終會給你一個合理的投資回報，這幾乎如宿命般必然發生。這就是大數定律，通曉此定律實際上會讓你有更多的幸福感。

一路走來，我們的先人所有的創見也在讓我們的生活變得更好，使未來具有更大的“可管理性”。我們對於未來，雖仍然敬畏，但不再懼怕。惡海行舟，大船破浪。

陳達
安瀾資本執行董事
2020年5月20日