席佛把股市視為人類最大規模的「預測市場」，並用 Eugene Fama 的效率市場假說（efficient-market hypothesis, EMH）作為起點，逐步說明它在哪裡成立、又在哪裡破功。本章的關鍵命題：在「沒有免費午餐」這層意義上市場很難打敗，但「價格永遠正確」這層宣稱在現實中並不成立——泡沫存在、雜訊交易者存在，而從業者的職涯誘因往往讓他們選擇加入羊群。

Wall Street 的瘋狂時速#

2009 年（金融海嘯後一年）紐約證交所每秒約有 800 萬美元股票成交，全年總成交額逾 46 兆美元，是 Fortune 500 全年營收總和的四倍。

• 1950 年代美國股票平均持有 6 年才換手；2000 年代降到 6 個月，速度成長約 12 倍。
• 高頻交易出現後，部分股票的買賣間隔以微秒計。

經濟學告訴我們：理性的交易必須兩造皆受益。但今日華爾街的交易絕大多數都是基於對未來收益的「不同預測」。為什麼這麼多人覺得自己能勝過群體智慧？這是金融學最大的謎團之一。

Bayesland 與貝氏看不見的手#

貝氏觀點：每個人胸前都掛著一張「機率告示牌」（Bayesian Sandwich Board）：

• Obama 連任 55%
• Lohan 再被逮捕 99%
• 股市崩盤 10%
• 火星生命 2%
• Nadal 拿溫網 30%

兩個人路上相遇若預測不同，只能二選一：彼此說服、達成共識，或對賭一場。

席佛指出，亞當斯密與貝氏都受休謨影響——「看不見的手」可被視為一種貝氏過程：價格不斷依供需更新；同樣，貝氏推理也是一種「看不見的手」，逐步讓信念在辯論與押注中收斂。

如果這個過程運作良好，市場就是一種優秀的預測機制。Fama 的效率市場假說則更激進：在某些條件下，任何人都不可能持續打敗市場。

Justin Wolfers：Bayesland 的警察#

賓州大學經濟學家 Wolfers 把不肯為自己預測下注的人視為「不夠理性」。他與學生 Rothschild 撰文比較 2008 年大選時 FiveThirtyEight 與 Intrade 預測市場，結論是 Intrade 在事後微調下小贏。

集體（aggregate）預測通常比個別預測準確，幅度約 15–20%。

但要小心三件事：

• 集體預測比較好，不代表它真的好——總體經濟預測的集體版本仍無法在數月前準確預警衰退。
• 集體智慧的證據主要建立在「獨立做預測再平均」的設定上。真實市場中所有人會互相觀察、彼此模仿，行為更加複雜。
• 集體預測通常勝過「典型個別預測」，但不一定勝過「最強個別預測」。

席佛承認貝氏觀點的方向，但也指出 Intrade 並非完美——交易量遠小於股市、處於灰色法律地帶、市場操縱與顯著非理性事件時有發生。當資訊本身稀薄時（如猜最高法院判決），預測市場也只能聚合空氣。

效率市場假說的起源#

1959 年，Tufts 大學 20 歲的 Eugene Fama 在一位選股顧問教授手下工作，他不斷在歷史資料中找看似可獲利的模式，但教授每次都讓他先測試——幾乎每次都失敗。

• 進入芝加哥大學後，他 1965 年的博士論文研究 1950–1960 共同基金績效，發現某年表現好的基金，下一年並未顯著比同業好。
• 「以一致性（consistency）作為標準，本作者並非優異的分析師——但稍可安慰的是，許多市場常勝者的基金亦復如是。」
• 這篇論文奠定了效率市場假說。

Fama 的核心主張是：股市的走勢在實際上不可被有意義地預測。

• 短期當然有人會贏（如同有人贏輪盤），但長期上預測無法穩定打敗市場。
• 「過去績效不代表未來績效」並非客套話。

過去績效不指向未來：基金、線圖派的困境#

席佛比對 2002–2006 與 2007–2011 兩段五年期的共同基金表現，發現幾乎沒有相關性：

• EVTMX 在前段年化打敗大盤近 10%，後段卻僅平庸。
• JSVAX 在前段年化勝大盤 9%，後段卻每年輸大盤 3%。
• 結論：選擇收費最便宜的指數型基金或自行投資，是合理的最低門檻。

Fama 對「線圖派」（chartists）批評最嚴厲：

• 席佛把六張股市線圖中的四張用隨機抽硬幣方式產生，剩下兩張是 1970、1980 年代道瓊真實走勢——肉眼幾乎難以分辨。

三種版本的效率市場假說#

隨著證據強度遞增：

• 弱式（weak form）：技術分析（純基於過去價格）必敗。
• 半強式（semi-strong）：公開資訊都已被反映在價格中，基本面分析也難以擊敗市場。
• 強式（strong）：連內線資訊都會被即時反映——這是邏輯極限版本，連 Fama 都不主張字面成立。

內線顯然不符合強式：研究顯示美國國會議員的投資年化超額報酬達 5–10%，比 Madoff 還誇張。

效率市場假說的兩個常被忽略的限制：

• 報酬必須以風險調整後計算——願意承擔大風險的人理應得到大回報。
• 報酬必須扣除交易成本——即便有可獲利模式，每筆 0.25% 交易費就能把它吃光。

統計學上的反駁實驗#

席佛用 1966–1975 年道瓊資料測試「動能法則」：

• 連續同向（漲後再漲、跌後再跌）的機率為 58%，背後 t 值對應 7×10¹⁸ 分之一的偶然機率，看似強訊號。
• 假設 1976 年起 1 萬美元投資十年，每天「漲就買、跌就賣」（Manic Momentum 策略）：
  • 不計交易成本：1 萬 →2.5 萬，買持策略只到 1.8 萬。
  • 加入 0.25% 交易成本：策略本金縮至 $1,100，幾乎全輸。
• 2000 年代後「動能效應」反向，相同策略在十年後只剩 $4,000；計入交易費更只剩 $141。

統計顯著 ≠ 實際可獲利。

股市資料像地震資料一樣，介於「不全然隨機」與「不可被穩定預測」之間。一旦你發現某種明顯模式，多半其他人也已經發現，訊號很快會被抵消甚至反轉。

效率市場 vs. 非理性繁榮#

1998 年底到 2000 年初，NASDAQ 漲了三倍多，後又抹去全部漲幅。

• 高峰時期，科技股市值占美國全部股票的約 35%。
• 2010 年實際科技業在經濟活動中的佔比僅 7%。
• 即使 iPad、Skype 等技術後來甚至超越預期，多數網路新創仍像 Pets.com 般歸零——投資人錯把「整個產業會贏」當成「每家公司都會贏」。

Fama 不喜歡「泡沫」一詞：「沒有可預測的結局，就不算泡沫。如果你判斷不出自己處在泡沫中，就不算泡沫。」

Robert Shiller《非理性繁榮》提出更可操作的泡沫指標：以「P/E 比（price-to-earnings ratio）」為依據——分母用過去十年平均盈餘。

• 長期平均 P/E 約 15。
• P/E 為 10 時，過去 10 年實質報酬約年化 9%。
• P/E 為 25 時，10 年後 1 萬美元只剩 1.2 萬。
• P/E ≥ 30（如 1929、2000）時，10 年期實質報酬常為負。
• 但這個訊號在 1–3 年內幾乎沒有預測力，需要 10–20 年的時間尺度才看得出。

短期主義為什麼讓泡沫無法被刺破#

Henry Blodget 是 1998 年正確預測 Amazon 股價漲到 400 美元的網路股分析師，後因公開推薦自己私下批評的小公司被 SEC 罰款 400 萬並終身禁業。他現在執掌 Business Insider，對交易員的視角格外清晰：

Blodget：「投資經理人實際上只關心未來一週、一個月或一季。你只有 90 天能對；錯了，客戶就會撤資、媒體就會酸你、績效就會崩。」

即使 Shiller 教你 P/E 超過 30 是危險的，90 天內崩盤機率只有約 4%，1 年內也只 19%——對短期視角的交易員不夠誘因，去逆勢做空。

四種情境下交易員的命運：

• 跟隊伍買、市場漲：拿獎金，買 Lexus。
• 反向賣、市場崩：成名、跳槽、出書。
• 跟隊伍買、市場崩：跟大家一起輸；過去三次崩盤後券商裁員約 20%，自己有 80% 機率保住飯碗。
• 反向賣、市場漲：表現遠遜同業且高調逆風，幾乎必然被開除、生涯重創。

機構投資人（共同基金、避險基金、退休金）持有美股比重從 1960 年代的 15% 上升到 2007 年的 68%——別人的錢成為主要資金，誘因更偏向「跟羊群」而非「最大化客戶利潤」。

即便個別交易員都「理性回應職涯誘因」，整體市場仍會浮現非理性的偏離。Blodget：「泡沫之所以形成，是因為讓市場繼續上漲符合所有人的利益。」

為什麼我們會跟風#

跟風（herding）也來自更深層的心理：

• 平常我們做大事都會徵詢親友意見——這就是貝氏更新先驗。
• 但偶爾我們會把錯誤一起放大，而非彼此抵銷。
• 越是表現自信的鄰居越被誤認為高手；2008 年 Intrade 上有匿名賭客深夜大量買 McCain 股、賣 Obama 股，價格 4–6 小時後才回穩，因為許多人懷疑「他知道內幕」。
• 資訊時代的弔詭：訊息越多反而獨立性更低；不同股票與資產的相關性持續變強，市場可能跟著最差的投資人走。

過度自信與「贏者的詛咒」#

經濟系常見的拍賣練習：把一罐銅板拍賣給班上學生。

出價最高的人通常虧最多——這就是「贏者的詛咒（winner’s curse）」。

股市同理：當你買入一檔股票，往往是因為你比同業更看好它。但你和對手用的是相同模型、相同公開資訊；多數時候，這代表你只是把雜訊誤判為訊號。

UC Berkeley 經濟學家 Odean 的模型只引入一個瑕疵——交易員高估自己資訊的價值——就足以讓本來理性的市場出現高交易量、高波動、奇怪的日內相關性、以及主動交易者的低於平均報酬。這些都正是現實。

為什麼泡沫不容易被刺破#

理論上做空可獲利：借股票、未來歸還。但實務上：

• 1999 年 InfoSpace 借 500 股做空成本約 1.34 萬美元，一年後股價漲到 482 美元，需歸還 24 萬美元——直到後來真的崩到 $1.4，才證明你長期是對的，但你早已被吹熄燈。
• 借券方可以隨時要回股票，借券利率甚至可達 100%。
• 凱因斯：「市場保持不理性的時間，可以比你保有償付能力的時間更長。」

Thaler 與 Lamont 的 3Com / Palm 案例：3Com 持有 Palm 多數股權、每兩股 3Com 可換 3 股 Palm，因此 Palm 價格上限應為 3Com 的 2/3。但實際上 Palm 一度高於 3Com，而且做空 Palm 的借券成本超過 100%，理論上的無風險套利機會根本無法執行。

Thaler 把 EMH 拆成兩塊：

• 「沒有免費午餐」：很難穩定打敗市場——他與 Fama 主要同意這部分。
• 「價格永遠正確」：這部分證據薄弱許多，3Com vs Palm 即為反例——同一商品兩個截然不同的價格至少有一個是錯的。

雜訊交易者：噪音是市場的潤滑劑#

Fischer Black 1986 年的論文〈Noise〉：

「噪音讓金融市場變得可能：我們因此能觀察到資產價格。但噪音也讓市場有些低效。它讓我們很難測試任何理論。我們是在黑暗中行動。」

如果完全沒有雜訊交易者：價格時時刻刻反映訊號，但既然你打不贏市場，你就不會交易；最終市場根本不存在。這個悖論的解（Stiglitz、Grossman）：必須留給少數投資人足以補償其努力的微薄超額報酬。

席佛總結：

• 共同基金通常無法擊敗市場（從 E*Trade 案例可見）。
• 部分避險基金、部分頂級投行的自營部門、選擇權交易員以及極少數零售投資人，可能略有超額報酬。
• 但對絕大多數人而言，最佳策略是買 S&P 500 指數基金。

高買低賣：一般投資人的反向行為#

Gallup 民調顯示，美國人何時最熱衷買股票？

• 2000 年 1 月，67% 美國人認為「現在是買進好時機」——兩個月後 NASDAQ 開始崩盤。
• 1990 年 2 月只有 26% 認為是好時機——之後十年 S&P 500 漲近四倍。

席佛模擬：1970 年投入 1 萬美元、持續持有至 2009 年，可賺 6.3 萬美元（扣通膨）。若每次跌 25% 就出場、回升至前高 90% 才回來，僅賺 1.8 萬，年化僅 2.6%。

Blodget：「投資人需要學會做與『戰或逃』本能相反的事——市場崩盤時要興奮，不要害怕。」Kahneman 用 Müller-Lyer 視覺錯覺比喻：你不能消除錯覺，但可以訓練自己「在這個情境下用尺去量」。

另外的 10%#

Fischer Black 估計市場 90% 時間是理性的，剩下 10% 由雜訊交易者主導。

• 多數時候市場是對的、偶爾大錯——這也說明為什麼泡沫難被刺破。
• 在你資產類別中，可能每 15–20 年才出現一次能放空泡沫或抄底恐慌的好機會，難以靠它養活穩定職涯。

兩條軌道的市場#

學者把股市看成兩條同時運作的軌道：

• 訊號軌（signal track）：教科書中的 1950 年代股市——少量交易、價格貼合基本面、幫助退休理財與企業籌資。
• 雜訊軌（noise track）：動能交易、正回饋、扭曲誘因、跟風行為——多數時候只是交易員彼此把錢轉一圈。

兩條軌道實際上共用同一條馬路。多數時候「F1 賽車道」與「通勤道」並行；金融海嘯時，撞車就會殃及一般投資人。

物理學家 Sornette 把這稱為「秩序與失序的鬥爭」——複雜系統的常態：地震頻率服從簡單規律，卻又日復一日不可預測；金融市場長期遵循 P/E 法則，卻會週期性發生劇烈的相位轉移。

席佛的立場：「市場是有史以來最糟糕的經濟制度——除了所有其他制度以外。」泡沫不會消失，但若我們從「市場永遠正確」的前提出發，根本連泡沫都無從察覺。

不能阻止泡沫，至少要學會偵測泡沫。

• 房市泡沫早已被許多人辨認。Shiller 的 P/E 指標在歷史上具相當的偵測力。
• 監管可在某些情境發揮作用，但限制做空（讓泡沫更難被刺破）幾乎一律是反生產的。
• 我們無法以「價格永遠正確」的假設出發，去看見市場真正出錯的那 10%。