《华商好基会》专栏文章第79期
导语：
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正文：
上期讲到，类比法的优点在于语言表达形象生动，具备较高文学价值，但在投资方面，它更像是一种以偏概全的投资陷阱，或许应当果断舍弃。
那么，可否改良传统类比法，以使其比较科学地指导投资？我们不妨尝试从两个方面入手来思考这个问题。
样本是否独立
第一个思考是，我们在把A类比B之前，可以首先审视A、B两者是否独立存在。
举例来说，在把中国类比日本20世纪90年代，再以此后推经济演进趋势前，或者在把AI新技术类比互联网技术，并据此推演某个“新苹果”将颠覆现有的科技巨头前，必须意识到，这些样本本身可能并非独立存在，而非独立可能就意味着“学习效应”存在。即中国可以学习日本当年的前车之鉴，而现有的科技巨头们也必然十分重视昔日巨头折戟沉沙的惨痛教训，从而使事物的演进方向有望出现与简单类比截然不同的走势。就比如我们最近看到的，当前世界各国的科技巨头们都在竞赛式投入资本，以避免自己在这场潜在科技革命中落伍。
样本是否够多
第二个思考是，如果B包含的样本很少，甚至很多类比仅有一个样本，那么在讨论A、B相同点的同时就不能忽视其他不同点。因为在很多时候，导致B最终演进结果的主要因素，可能并非是投资者关注的A、B相同的那个因素，而可能是B所具备的、但其他A并不具备的某个因素。
相反，如果B包含的样本数量越多，样本之间同时具备某个其他因素的概率就可能越小，那么投资者所关注到的这个相同因素很可能就是导致B最终演进结果的主要因素。
具体该怎么做
如何提升样本数量？“经验丰富”和“记忆力好”是两大不可或缺的要素。
理解“经验丰富”的重要性，试想一下你对不同科技领域都有较深入了解，那么你在思考“老牌手机巨头被颠覆”案例的同时，就不会忽略一些国际医药巨头在创新药研发领域百年屹立不倒的案例。但遗憾的是，人的寿命和精力都十分有限，难以在不同领域均有丰富的经验。而好的消息是，得益于科技进步，我们在很多领域已经建立起丰富的数据库和历史文献，即便无法亲身经历，也可以通过调用历史数据，来获取尽可能多的类比样本。
理解“记忆力好”的重要性，试想一下你是一个健忘的人，那么即便你经验丰富，也难以调用大脑存储的久远记忆。但同样遗憾的是，人脑可能最“擅长”的就是健忘，即会逐渐弱化对久远记忆的印象，因此就限制了我们尽可能多地提取类比样本的能力。不过同样得益于科技进步，我们可以用计算机设计特定程序，来不加遗漏地提取数据库中所有相似历史样本。亦或是借助AI，让不懂编程的人轻松变身程序员，设计自己想要的程序。甚至对于某些难以做数据标准化的历史样本，也可以借助AI语言大模型来读取所有历史资料，进而分析哪些样本符合我们设定的特点条件。
本期总结
以上便是对如何科学利用类比法指导投资的一些思考，当然在这个过程中，会遇到一些衍生难题，比如对数据库的购买往往是昂贵的，对编程算法的设计往往是枯燥的，对AI能力的挖掘也是需要技巧的。但可以牢牢记住一个原则，那就是不要轻信任何基于类比法的外部观点。作出理性判断可能很难，但不作非理性判断相对容易。
本文来自华商基金资产配置部研究员李健。
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