用數據告訴你：預測未來為何集體智慧更準確？

在投資市場中，贏家與輸家的分界線不在於預測準確，而在於決策的智慧。《魔球投資金律》是一本顛覆傳統投資思維的必讀之作，融合心理學、博弈論與跨學科視角，讓你看清市場運作的潛規則。作者莫布新以獨到見解，揭示如何以「期望值」為核心，優化每一次投資決策，助你跳脫短期波動，掌握長期成長的關鍵。本書不僅教你管理風險，更引導你從錯誤中吸取價值，找到清晰的投資邏輯。如果你渴望在不確定性中脫穎而出，這本書絕對是你的致勝指南！

（本文選自感電出版 的《魔球投資金律：少數人才懂的投資市場潛規則》部分內容，完整內容詳見此）

群眾的準確度

大多數投資人不認為集體行為會帶來出色的結果。有一則亞馬遜書評誇讚查爾斯•麥凱的經典之作《異常流行幻象與群眾瘋狂》（Extraordinary Popular elusions and the Madness of Crowds），「證實了群體的瘋狂與混亂毫無節制，而且也沒有時間限制。」把重要問題丟給一個內部異質的團隊，看起來顯然不太能夠產生讓人滿意的解決方案。

但近年來，社會科學家愈來愈重視市場整合資訊的能力。認知到這種能力，再加上網路的連結，已經為我們開創全新的方法來解答難題、解決複雜的問題，並改善預測能力。

當然，股票市場並不是靈丹妙藥。當投資人的行為彼此關聯時，市場會週期性地出現極端狀態。不過整體來說，多數投資人

和企業高層，都不了解市場如何與為什麼能產生準確的答案。並非所有群體都以相同的方式運作。在某些情況下，挑戰在於針對特定問題找到具體的解決方案，這些方案通常來自個人擁有的知識或專業技能。在其他狀況裡，群體成為資訊的匯流處，群體的集體判斷幾乎都能比所有個體的判斷，更妥善解決問題或預測結果。

出於兩個原因，投資人應該注意群體判斷的準確性。第一，資訊聚合是市場效率的核心。在此，我把效率定義成個人無法系統性地利用市場取得超額回報。第二，如果公司妥善利用集體資訊，可能獲得競爭優勢。我將說明幾家正致力於此的公司。

大海撈針

最近《麥肯錫季刊》（McKinsey Quarterly）有篇文章，開頭談到一家生物科技公司的經理，努力尋求某種蛋白質的技術知識。經過數週的內部調查，經理得到一個結論：根本沒有這樣的專家。三天後，當經理在電梯裡為同事解釋問題時，一旁的女士插話說：「我的博士論文寫的就是這種蛋白質，你想知道什麼？」

在我們的知識經濟裡，能夠以高性價比解決特定問題的能力，變得愈來愈重要。以製藥產業為例，過去20年來，藥物研發占銷售額的比率幾乎翻倍，而且藥物從研發到取得美國食品藥物管理局（FDA）完全批准和上市，成本約為8 億美元。

對於以研發為主的公司來說，其中一個挑戰是找到能夠解決高難度問題的實驗室專家。現在，想像這個情景：如果一家藥廠可以把棘手的研究問題，讓全世界所有具備能力的科學家知道，而非僅限於公司內部員工知情，會發生什麼事？公司解決問題的

速度會更快嗎？解決問題的成本會更低廉嗎？風險會更低嗎？2001年中，禮來（Eli Lilly）製藥公司的高層想透過成立一家叫做Innocentive（詳見www.innocentive.com）的新公司，來解答這些問題。2006年，Innocentive擁有近40家想找到答案的「尋求者」公司，以及一個由95,000名科學家組成的「解答者」社群。尋求者公司支付會員費後，可以提出想問的問題，並附上提出解決方案可以獲得的現金獎勵。解答者來自世界各地，其中一半來自美國海外的科學家。

Innocentive的成效如何？現在談成效也許仍言之過早，但一些早期的結果令人振奮。以寶僑公司為例，該公司在2002年擁有17億美元的研發預算，以及約9,500名的研發員工，其中包括1,200位博士。研發主任賴瑞•休斯頓（Larry Huston）解釋，他們使用Innocentive是因為「我們公司內部無法解決這些難題。」

寶僑公司在Innocentive平台提出的第一批問題，成功解決的比率約為45%，超過了該公司設定的三分之一目標。寶僑公司的成功，突顯出多元化的「解決者」團隊的重要性。休斯頓說：「我們第一個問題是北卡羅來納州一位專利律師解決的，他白天的專業是專利法，晚上在家研究化學，他的太太則喜歡讀言情小說，起碼他是這樣和我們說的。第二個問題由西班牙一名研究生解決，第三個問題是來自印度班加羅爾（Bangalore）的人解決的，第四個問題則由一名自由化學顧問解決。」

不難想像，在其他領域用這種方式媒合尋求者和解答者，也會有效果。雖然這種做法的確會遇到一些現實障礙，例如智慧產權議題，以及不當傳播內部資訊或競爭情報，但是Innocentive的模式似乎仍跨出一大步，就像在廣闊豐富的大海裡撈針。

以聲量衡量牛的重量

在集體裡創造市場，是另一種資訊聚合和解決問題的有用方法。在這裡，與其讓一個問題對應唯一一個解決方案，不如由整個群體一起解決問題，效果會比任何一個人甚至專家更好。維多利亞時代的博學之士—法蘭西斯•高爾頓（Francis Galton），是最早詳細記錄這種群體聚合能力的人之一。1907年，高爾頓在《自然》（Nature）期刊刊登一篇名為〈群眾之聲〉（Vox Populi）的文章裡，描述在普利茅斯（Plymouth）舉行的西英格蘭「肉畜與家禽展覽會」猜測公牛重量的比賽。人們需支付6便士就可參加這場比賽，總共有787人參與（讓參與者支付一點成本，避免有人惡作劇）。根據高爾頓的說法，有些參賽者是屠夫和農民，他們可能是擅長猜公牛體重的專家。他推測許多人是靠自己得到的資訊，或者根據自己的想法來猜。

高爾頓計算了眾人猜測數值的中位數，也就是群眾之聲，以及平均數。他發現中位數和公牛的正確體重，兩者誤差在0.8%以內，而猜測的平均數誤差在0.01%以內。為了讓大家知道答案是怎麼出來的，高爾頓展示出所有答案的分布狀況。簡單來說，這些錯誤相互抵消，最後結果就是從所有資訊裡提煉出來的。

後來，我們看到群眾之聲的結果不斷出現。例如，解決複雜的迷宮、猜測罐子裡的雷根糖數量以及尋找失蹤的炸彈。在每一個案例裡，資訊聚合若想發揮作用，必須有以下條件：一個聚合機制、答出正確答案提供的獎勵，以及群體必須異質。

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一起預測印表機銷量

在之前的例子中，個體形成的集體智慧能夠判斷某個具體的狀態，例如公牛的體重、雷根糖的數量、炸彈的位置等，卻沒有預測未來的狀態。預測現狀與預測未來有什麼不一樣？

有充分的證據顯示，大眾能夠精準預測未來。惠普（HP）的科學家已經證明，即使團體的規模很小，也比個人更能夠準確預測結果。顯然，惠普為了預測銷售額而設立的內部交易市場，比該公司官方內部的預測更準確。現在來看看真實的世界所以，我們已經證明集體能夠巧妙地搓合尋求者和解答者，並判斷目前或未來的狀態。我們該如何將上述的一切，應用到股票市場？

股市有別於我之前描述的市場，因為它沒有具體的答案—股票沒有具體的時間範圍或價值（有一種情況例外，即當一家公司同意被收購時，股價往往能準確地反映該公司的最終價值）。

於是，股票投資人很容易模仿別人的行為，因為他們可以把股票賣給願意付更高價的人，以賺取超額利潤。換句話說，良好的資訊聚合三要件的其中一個條件—群體異質性—被破壞了。

然而我認為，「異常的流行幻象與群眾瘋狂」是例外，而非常態。投資人如果知道市場為什麼能夠以及如何有效率運作，將更能深刻了解市場為什麼以及如何欠缺效率。此外，懂得聰明利用群眾智慧來篩選公司的投資人，或許可以得到投資優勢。

（本文選自感電出版 的《魔球投資金律：少數人才懂的投資市場潛規則》部分內容，完整內容詳見此）

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