产业趋势投资中，如何赚“认知差”的钱？

文章来源：思想钢印  

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01 信息、不确定性与股价的关系

“认知差”的基础是新信息，不同信息产生的认知又是不同的，投资需要寻找价值最大的信息，这就涉及到产业趋势投资面对的第一个问题——信息是什么？

多亏有20世纪最伟大的科学家之一，信息论的发明者香农，给了信息一个物理学的定义：信息就是消除不确定性的东西。

这个定义对于投资而言，意义重大。投资是一个充满了不确定性、又需要消除不确定性的领域，而股价的涨跌运动，代表的正是不确定性的消除，驱动力正是信息量。

一家公司在财报之前的草根调研显示收入增长30%，但到底有没有30%，有一部分的不确定性，所以，市场给出的股价上涨幅度只会对应20%的业绩增长，即一部分不确定性的折价，直到财报发布，业绩果然增长30%，这个信息让不确定性消除，市场才会把剩下的涨幅给涨完。

某家公司，你觉得市场定价太贵，很有可能是有人掌握了你不知道的信息，你和市场的估值差，原因就是“信息差”。

如果市场绝大部分都是你这样不知情的投资者，那么，股价和真实内在价值之间，就还有一段“信息差”，驱动未来的股价上涨。这就是很多看似高估的股票，股价业绩兑现前还会继续上涨的原因。

完全市场理论之所以只在理论上正确，实际上并不存在，正因为市场有大量只有极少数人才掌握或认知的信息。

基本面是驱动股价的根本原因，但基本面不会直接把股价推上去，人的买卖是股价涨跌的直接原因，但人不会无理由的买卖，信息之所以在投资中很重要，因为它是基本面在投资者脑中的神经信号，是一个有单位（比特）的物理量。

基本面（变化）→信息（消除不确定）→投资者（买卖） →股价（涨跌）

香农信息论的贡献在于，信息不再是虚无飘渺的文科词汇，而是像时间、质量、压力、电流一样可以量化的单位。获取信息，总要消耗能量，即付出成本，那么投资中，只要你获取信息的成本，低于消除不确定性带来的收益，这就是一个可持续的投资过程。

学过信息论的朋友可能发现，信息熵的计算和投资中的期望收益计算的方法相似，正是因为它们是一组原因和结果。

所以，从信息的角度，可持续盈利的投资方法一定要符合下面两个特征：

1、降低获取信息的成本

2、寻找对应信息量更大（即可以消除的不确定性更大）的投资机会

那么，如何降低获取信息的成本？什么才是信息量更大的机会呢？

我们平时投资中所说的“信息”，与信息论中的信息定义并不完全一样，如果分为两类，它们对投资者的作用刚好相反：

第一类就是“信息论”中定义的有效信息，减少了投资的不确定性，解决了我们心中一些悬而未决的问题，做出买卖决策，最终驱动股价上涨下跌；

而另一类则刚好相反，揭示了一个充满不确定的全新领域，增加了我们面对的投资的不确定性，并对我们原来的认知体系带来极大的冲击。

以今年需要处理的信息来看，新能源带来的大多是第一类信息，而AI相关板块带来的大都是第二类信息，它在展示了其语言能力的同时，给人类造成了巨大的冲击与困惑：

AI能做到哪些我们无法预料的事？

未来哪些领域的规则会被AI重新改写？

现在上涨的公司，是产业趋势的受益者，还是受害者？

如何评估AI相关产业的空间？

……

面对着每天早上都要进行的“猜猜AI界昨晚又发生了什么”的游戏，消除的不确定性远远低于增加的不确定性，这正是很多投资者不愿意投资AI方向的原因——看不到确定受益的标的，看到了也算不出空间。

通常而言，投资者都喜欢第一类信息，厌恶第二类“信息”，因为后者并不是信息，而是一个拥有极高“信息熵”的系统。面对这样的系统，追求确定性的投资者就会本能的回避，并根据以往的经验，得到一个“题材炒作，都是泡沫”的结论，以让自己心安理得。

这个心态实际上符合前面说过的持续盈利的投资方法的“成本特征”——降低获取信息的成本，但问题在于，它错过了“收益特征”——寻找对应信息量更大（即可以消除的不确定性更大）的投资机会。

什么是信息量更大的机会？比如说，抛一枚硬币，和掷一个骰子，哪一种结果的不确定性更强一点呢？

直觉上就可以判断，抛硬币有两种结果，掷骰子有6种结果，自然后者的不确定性更大。

变量的不确定性越大，认知时所需要的信息量也就越大——而信息量越大，其推动股价上涨的动力也越大。

因此，投资者不能屈从于心理上对这种巨大不确定性的恐惧，富贵险中求，不是让你随便去冒险，而是指这一类可以通过认知来消除的不确定性的风险。

所以关键在于，到底哪一些不确定性是可以通过认知去消除？

信息论有两个基本思想：

一、信息量的判断：必然事件没有任何信息量，大概率发生的事件信息量较少，不太可能发生的事件居然发生了，具有极高的信息量。

换成投资上的说法，叫“预期差”，人类天生有趋向高信息量的本能，狗咬人的消息没有价值，人咬狗的新闻才有人关注，正是因为后者能够提供更大的价值。

近几个月，人工智能密集出现了多个小概率事件。

我想，大部分人倾向于低估人工智能成熟的概率，可能是潜意识中回避这个威胁，或者是基于某些信仰，不相信人工智能真的能实现。

另一个小概率现象是它的成熟度超出想象。

技术变革，光有技术还不行，必须要等到它的产品足够成熟、成本下降，我们才有可能去应用、去推动这个技术，形成一波趋势，有时需要相当长的时间。

但GPT从诞生到应用，从3.5到4，都是在短短几个月内完全的，完全打破了以前技术变革的规律，在商业上也完全可以用“涌现”二字形容。

一个产业趋势并不是平滑的，不是说今天30%的进度，明天40%的进度。有可能今天10%，接下来几个月一直都是10%，再过一个月突然一下从10%跳到50%，也就是边际变化出现拐点。

二、独立事件具有信息增量的性质。

这个观点的例子是，一个团队发表了验证某一新理论的实验后，另一团队也独立完成了实验，后者的实验虽然完全相同，但提供的也是新的信息增量。

在ChatGPT之前，已经推出了图像生成系统DALL-E 2，在图像创作领域，把人工智能推到无限接近人的高度，所以当几个月后，基于另一个系统的ChatGPT在文字生成领域获得成功，它包括的信息量要比单一的突破性事件大得多。

而此后，多家公司在几个月内相继独立推出同样基于GPT技术的大模型，虽然成熟度不及ChatGPT，但信息量仍然非常大，它意味着技术复现的可能性非常大。

那么，根据前面的信息与股价的关系，这个巨大的信息量，必然带来股价的巨幅上涨。

很多投资者受价值投资影响，纠结于不知道哪些标的真正受益，要再等等看，但基于信息量驱动的产业趋势投资，不会给你这个等待机会，它一定是先把有信息量的标的股价推上去，然后在标的的内部进行市值的重新分配，即，进展不如人意的跌下去，超预期的再继续上涨。

很多投资者在选择标的时，过于关注企业的基本面，这就好像技术分析的投资者在股价技术破位后，再用“基本面好”的理由来继续持有一样方法错位，产业趋势投资的盈利来源是未来不确定性的消除，那么，能消除不确定性的有价值的信息，也就不可能来源于过去的基本面，而是未来业务的投资。

投资者本能地追求确定性，但投资收益恰恰来源于不确定性的消除。

投资者应该保持开放心态，保持好奇心，用最大的热情拥抱新事物，不带任何成见；再用最大的理性，寻找任何有助于你消除不确定性的高信息量。

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