在9月8日最新发布的一篇备忘录《认知的错觉》（The Illusion of Knowledge）中，橡树资本联合创始人霍华德·马克斯(Howard Marks)，旁征博引地论证了宏观预测对投资回报的无效性。
霍华德认为，近年来，市场把太多目光放在了通胀等宏观问题的预测上，相反，对微观问题的关注反而不足。
但人们对宏观的预测很少准确。
因为宏观预测模型往往需要庞大的输入变量，而这些变量本身有些就是不可获知的。
无效的输入不可能产生有效的输出，做出准确的宏观预测是很难实现的事情。
而在此基础上，即使人们准确预测了宏观走向，也未必能据此预判市场的短期走势。
因为市场短期内更像“投票器”，是人们心理的共同作用。
从宏观对冲策略的对冲基金的过往业绩上就可以看出来，宏观预测对于投资者们获得超额收益并没有什么实质性的帮助。
霍华德认为，巴菲特之所以成为最成功的投资人之一，不是因为他成功做出了多少宏观预测，而是因为他足够地关注微观，即行业以及公司本身。
先来看投资报精译提炼的要点金句：
1.2016年，巴菲特和我分享了他对宏观预测的看法，
“一条可取的信息得满足两个条件，首先它得是重要的，并且它得能获知。”
当然，宏观见解很重要。如今，投资者似乎必须得依靠预测者的言论、宏观事件以及美联储间歇性的信号。
但是，我强烈地赞同巴菲特的观点，即宏观经济的未来是不可知的，或者至少说，就没有人能够持续性地比大众投资者了解得更多，
而这才是试图通过认知优势，来做出超凡投资决策的关键。
显然，巴菲特的名字在成功投资者的名册中名列前茅，并非是通过宏观预测，而是比其他人更加关注“微观”，即公司、行业和证券。
2.再高的水平也无法改变的一个事实是，你所有的知识都是关于过去的，而你所有的决定都是关于未来的……
为什么（宏观）预测很少有用？
为了产出有价值的信息——无论是在制造业，学术界，甚至是艺术界——
你必须有一个可靠的处理过程，这个过程可以将输入转换为你希望的输出。
但问题在于，我不认为，有任何过程可以准确处理规模庞大的经济和金融市场相关的变量，即输入，转化为有用的宏观预测，即输出。
3.我们曾经将经济学家描述为“从不入市的投资总监”。
换句话说，经济学家们做出了许多预测，
发生的事实会证明他们的预测是对是错，但他们从不去追究自己的预测究竟准确了几次（或者他们做了统计但并不披露）。
你能想象吗？
雇佣一个基金经理，却从不看他的历史业绩。
但是，尽管他们从不发布自己的“历史业绩”，
经济学家和策略分析师们却还在工作，因为总有客户为他们的预测买单。
但你知道他们正确预测的频率吗？
你有没有找到过一种方法，来严格地区分这些经济学家们哪些是可以相信的，而哪些不能？
是否有量化的方式，来计量他们对你投资回报的贡献？
我问出了这一系列的问题，因为我从来没有听说过有类似的研究。
4.相比于指数型基金和其他被动投资，由于管理业绩不佳，主动管理型的股票基金近几十年来一直在失去市场份额。
现在，主动管理型基金在美国权益型共同基金市场中的份额已经少于50%。
宏观预测本质上并不带来价值，这会不会是其中的一项原因……
关于量化这一问题的答案，我唯一可以找到的参考是所谓宏观对冲基金的表现。
HFR的数据显示，对冲基金的平均表现远逊于标普500，而宏观对冲策略的基金甚至更糟（尤其在2012年到2017年之间）。
5.偶尔，经济行为会偏离过去的模式……
我们可以知道：
可能产生超额收益的预测，是对偏离的预测，而这种预测很少是正确的，所以他们也基本上不会产生超额收益。
这证明了，绝大多数预测不会让收益率更高。
6.即使你能够以某种方法得到正确的经济预测，那也只是成功的一半。
你仍然需要预计，经济活动将如何转化为市场结果。
这需要一个截然不同的预测，同样也涉及到无数的变量，许多都是与心理学相关，因此几乎是无法获知的。
根据沃伦·巴菲特的回忆，本·格雷厄姆曾说过，“短期来看，市场是个投票器。但长期来看，市场其实是个称重机。”
投资者的短期选择，要怎样才能被预测呢？
认知的错觉
1993年2月，我从写第一篇备忘录《预测的价值，雨源自何处》（The Value of Projections, or Where'd All This Rain Come From）时，就一直在表达自己对于预测的不以为然。
从那之后的许多年里，我详细地解释了，为什么我对预测不感兴趣——
以下章节的引用也说明了我对预测的漠视——
但我从来没有专门写一篇备忘录，来解释为什么做出有用的宏观预测是这么困难。
所以，就有了这篇备忘录。
发人深省的一些思考
世界上有两类预言家，一类对未来全无所知，另一类甚至不清楚自己的无知。
——约翰·肯尼斯·加尔布雷思
在写完7月份的备忘录《敢于另辟蹊径》（I Beg to Differ）后不久，
我参加了一次午餐会，一同参与的还有许多阅历丰富的投资人，以及一些投资圈外的人士。
这并非是一个社交场合，相反，它为在场的人提供了交流有关投资环境的看法的机会。
期间，主持人提出了一系列的问题：
你对于通胀的预期是怎样的？
经济衰退会发生吗？如果发生的话，情况会有多糟？
俄乌冲突将以什么方式结束？
你认为台湾地区问题将如何演绎？
2022年和2024年的美国大选会产生怎样的影响？
我听了很多关于这些问题的观点。
常读我备忘录的读者们可以想象到我在想什么：
“在这个场合中，没有任何一个人是关于国际事务和政治的专家。
没有人对此有特殊的认知，当然，也不会比读了晨间新闻的普通人更有见解。”
没有任何一个被表述出来的观点，是比其他人更有说服力的，即使是关于经济方面的也一样。
我十分确信，这不能帮助人们来提高投资的回报。
这就是关键所在。
正是这一次午餐会让我开始考虑，写一篇关于宏观预测徒劳无功的备忘录。
不久之后，我发现了一些额外的素材——一本书，一篇来自Bloomberg Opinion的文章，以及一篇报纸上的文章——
这些素材支持了我的论调（也可能是我的“确认偏误”，即人们都倾向于接受支持自己先前论点的信息）。
那次午餐会，以及这些素材，共同支撑了我写这篇备忘录的主题——为什么预测很少有用。
为了产出有价值的信息——无论是在制造业，学术界，甚至是艺术界——
你必须有一个可靠的过程，这个过程可以将输入转换为你希望得到的输出。
但问题在于，我不认为，有任何过程可以系统处理规模庞大的经济和金融市场相关的变量，即输入，转化为有用的宏观预测，即输出。
输入的变量
再高的水平也无法改变的一个事实是，你所有的知识都是关于过去的,而你所有的决定都是关于未来的。
——伊恩·威尔逊（通用电气前高管）
在考虑了经济令人难以置信的复杂程度，以及会降低任何经济模型准确性的必须简化的假设后，
让我们想一想，一个模型都需要什么输入变量——也就是预测所需的原材料。
预测的输入变量是否是有效的？
我们是否对这些输入变量有足够深入的了解，从而能够做出有意义的预测？
或者，我们能否想起关于模型的终极真理：
“无用的输入，必然带来无用的输出”？
显然，没有什么预测会比它基于的输入变量的可靠性来得更优。
7月17日，尼尔·弗格森在Bloomberg Opinion上的文章中写道，
考虑一下，我们在问“通胀是否见顶了”的时候，实际想问的是什么？
我们在问的并不仅仅是关于94000种商品、产品和服务的供需情况。
而是还有，尽管“前瞻指引”政策被大肆吹嘘，依然高度不确定的未来美联储的加息路径。
我们在问，美元的强势还能维持多久，因为它目前正在压低美国进口商品的价格。
更多的问题亟待解答。
我们同时在问，俄乌冲突还将持续多久？
这一从今年2月起爆发的战争大幅度地提高了能源和食品价格，进而引发通胀。
我们在问，像沙特阿拉伯一样的产油国是否会回应西方政府的请求，增加原油产量。
或许，我们还应该问问自己，最新的奥密克戎变种BA.5对西方劳动力市场产生了怎样的影响？
英国数据显示，BA.5比其前身BA.2的传染性还要高35%，而BA.2的传染性要比原始的奥密克戎病毒高20%以上。
祝你好运，如果你要把这些变量都加到模型当中。
事实是，准确地预测未来的通胀变化是不可能的，就像你不可能准确预测俄乌战争和新冠疫情的变化一样。
我发现，弗格森的文章与这篇备忘录的主题非常一致。
它提出了很多要点，虽然有一些我并不认同。
就像上面写到的，“准确地预测未来的通胀变化是不可能的，就像你不可能准确预测俄乌战争和新冠疫情的变化一样。”
对于这句话，我想，相比于预测俄乌战争和新冠疫情，准确预测通胀是“更加不可能的”。
因为预测通胀就意味着，要把以上的两个方面和其他千百种影响因素都判断正确。
怎么可能有人在所有这些方面上都正确呢？
预测真的可以带来价值吗？
让我们陷入困境的不是无知，而是看似正确的谬误论断。
——马克·吐温
正如我在最近的备忘录《关于宏观的思考》（Thinking About Macro）中提到的，上世纪70年代，我们曾经将经济学家描述为“从不入市的投资总监”。
换句话说，经济学家们做出了许多预测，
发生的事实会证明他们的预测是对是错，但他们从不去追究自己的预测究竟准确了几次（或者他们做了统计但并不披露）。
你能想象吗？
雇佣一个基金经理，却从不看他的历史业绩。
但是，尽管他们从不发布自己的“历史业绩”，
经济学家和策略分析师们却还在工作，因为总有客户为他们的预测买单。
你是这些预测的客户群体吗？
预测者和经济学家们是否是贵司的员工？
或者，你是否也在订阅他们的信息，或者邀请他们来做分享，就像我以前的雇主一样？
如果确是如此，你知道他们正确预测的频率吗？
你有没有找到过一种方法，
来严格地区分这些经济学家们哪些是可以相信的，而哪些不能？
是否有量化的方式，来计量他们对你投资回报的贡献？
我问出了这一系列的问题，因为我从来没有听说过有类似的研究。
全世界看上去十分缺少这类信息，无法去证实宏观预测究竟有没有为投资带来价值。
尤其是，需要这类信息的人数其实十分巨大。
尽管缺乏相关的证据证明其究竟能否带来价值，宏观预测依然大行其道。
许多预测者是管理股票基金的团队中的一员，或者他们为这些团队提供建议和预测。
我们确切地知道，相比于指数型基金和其他被动投资，由于管理业绩不佳，主动管理型的股票基金近几十年来一直在失去市场份额。
现在，主动管理型基金在美国权益型共同基金市场中的份额已经少于50%。
宏观预测本质上并不带来价值，这会不会是其中的一项原因？
关于量化这一问题的答案，我唯一可以找到的参考是所谓宏观对冲基金的表现。
对冲基金研究组织（HFR）发布了一些对冲基金指数和子策略指数。
以下是对冲基金加权综合指数、宏观对冲子策略指数，和标普500的长期业绩表现。
注：业绩数据截至2022.07.31，对冲基金指数为基金加权综合指数。
上表中HFR的数据显示，对冲基金的平均表现远逊于标普500，而宏观对冲策略的基金甚至更糟（尤其在2012年到2017年之间）。
鉴于投资者们将大约4.5万亿美金委托给了对冲基金管理，这些基金必须提供在回报以外的收益，但这些收益具体是什么并不清楚。
对于宏观对冲基金来说，就更是如此。
接下来，我将引用一个很少见的关于自我评价的例子，来支持我的预测无用论的观点。
7月24日《纽约时报》周日观点专栏中，有一篇题为“我错了”的文章。
其中，8位纽约时报的专栏作家公开了他们曾经做出的错误预测，以及他们提出的错误建议。
最相关部分来自于保罗·克鲁格曼，他写了一篇文章，叫做“在通胀问题上，我错了”。
我把其中一些内容摘录过来：
2021年初，经济学家们就美国救助计划的可能后果展开了激烈的讨论。
我当时站在了“不太担忧通胀的影响”这一方。
而事实证明，这是一个非常糟糕的观点。
历史不会令我们预期到，经济过热会导致如此强烈的通胀。
所以，我的模型出现了一些错误。
其中的一个可能是，历史具有误导性。
同时，疫情的扰动也是其中一个很重要的原因。
当然，俄乌冲突和中国主要城市的疫情防控政策也将这种扰动推到了一个更高的层面。
无论如何，整个这件事情都给我上了一堂名为谦逊的课。
没有人相信，但是事实是，从2008年金融危机之后，标准的经济学模型表现得相当好，而我在2021年时也认为它可以适应良好。
现在回头来看，我当时应该意识到，在新冠疫情影响下的新世界中，这种推论本身就不安全。
我钦佩于克鲁格曼能如此坦诚。
虽然我得说，我不记得2009到2010年之间有什么市场预测，足以乐观到能够概括10年后的现实。
克鲁格曼对他错误的解释是好的，但我并未看到，他提到要放弃建模，放弃外推，以及在未来放弃预测。
谦逊可能也渗透到了世界上最大的经济预测制造商——美联储，那里有超过400名经济学博士。
经济学家加里·席林在8月22日的Bloomberg Opinion中写道，
美联储的前瞻指引成为了一场灾难，这使得美联储作为央行的公信力受到了挑战。
美联储主席杰罗姆·鲍威尔似乎也持相同看法，他同样认为，外界应该停止预测美联储在不同时间节点上对于利率、经济增长和通胀的看法。
前瞻指引的根本问题在于，它依赖的那些数据来自于美联储过往糟糕的预测。
美联储对于2007年到2009年大衰退后的经济恢复持续性地过于乐观。
在2014年9月，政策制定者们预测，2015年的名义GDP增长将会有3.40%。
而到了2015年9月，这一预期值被不断下调到了2.10%。
联邦基金利率并不是由市场决定的，而是被掌控在美联储手里，并且，没有人挑战央行的权威。
此外，联邦公开市场委员会（FOMC）成员在预测他们自身将采取什么行动这一方面也是声名狼藉。
2015年，他们对2016年联邦基金利率的平均预测值为0.90%，2019年则是3.30%。
实际值是0.38%和2.38%。
可以确定的是，现在发生的许多事件都导致了市场的不确定性。
而美联储一直热衷于他们的前瞻指引。
回想一下，今年早些时候，美联储还认为，疫情和供应链中断后，由重启经济产生的摩擦导致的通胀将是暂时性的。
直到后来，美联储才掉头转而加息，并提高加息预期。
美联储的错误预测导致了错误的前瞻指引，也加剧了金融市场的波动性。
最后，我想说的是，哪些人通过做出宏观预测而名利双收呢？
我当然不可能认识投资圈里的每个人，但是在我认识的人以及我知道的人中，只有极少数是非常成功的“宏观投资者”。
当实例很少时，那就证明了，就像我母亲过去常说的，“例外在反证规律”。
这件事中的规律就是，宏观预测者们很少能有出色的业绩。
对我来说，成功的案例是异常而罕见的，这恰恰证明了上述论断的正确性。
能，抑或不能？
我从不去想未来——因为它来得够快。
——阿尔伯特·爱因斯坦
想一想宏观预测的以下方面：
所需的假设/输入变量的数量
需要纳入考虑的过程/关系的数量
过程中固有的不可靠性和不稳定性
随机性以及发生意外的可能性
对我来说，其中的要点在于，预测无法时常准确到值得我为其耗费精力。
我提到过很多次，但为完整起见，我还是要重申一下我对于宏观预测无用的看法：
大多数的预测都是对过去表现的线性外推。
因为宏观发展通常不会偏离此前的趋势，线性外推通常是成功的。
所以，大多数预测是正确的。但是由于外推的结果通常已经反映在了股票价格当中，那些基于外推而进行预期的人并不会通过持股来享受到超额收益。
偶尔，经济行为会偏离过去的模式。这种偏离对大多数投资者来说都是意外，它的发生会影响市场，意味着如果能够准确预测偏离将会产生高收益。
然而，由于经济并不会经常偏离过去的表现，能够对偏离进行准确预测的情况极少，绝大多数对偏离的预测事后来看都是错误的。
所以，我们可以知道：
通过线性外推得出的预测大部分是正确的，但不会产生超额收益
可能产生超额收益的预测，是在对偏离的预测，而这种预测很少是正确的，所以他们也基本上不会产生超额收益
这证明了，绝大多数预测不会让收益率更高。
在备忘录开头的午餐会中，人们被问到，比如，他们对于美联储政策的预期，以及这可能会对他们的投资立场产生什么影响。
一个人回应道，“我想，美联储会非常担忧通胀，进而继续大幅加息，从而导致经济衰退。所以我会选择避险。”
而另一个人说，“我预期通胀将在第四季度有所缓和，这使得美联储将在明年一月份转向鸽派。这将使得美联储转而降息并刺激经济，我对2023年非常乐观。”
我们总是听到这样那样的说法。
但是我们必须认识到，这些人运用的都是单因素模型：
说话的人，是基于单个变量来做出预测。
也就是说他们简化了假设——这些预测者们潜意识地认为，除了美联储政策以外，其他一切变量都是保持不变的。
当人们在玩3D象棋的时候，他们还在下平面跳棋。
暂且不谈美联储行为的不可测，通胀对美联储动作的反馈机制，以及市场对通胀的反馈机制，其他可能的影响因素就不考虑了吗？
如果一千种因素共同作用决定了未来经济和市场的发展方向，其他的999个因素呢？
工资谈判的影响呢？中期选举的影响呢？俄乌冲突的影响呢？石油价格的影响呢？
真相是，人们在任何时间都只能把握非常有限的因素。
人们很难将大量的因素都纳入考量范围，就更加难以理解这些变量之间的交互作用了（相关性是永远的难题）。
即使你能够以某种方法得到正确的经济预测，那也只是成功的一半。
你仍然需要预计，经济活动将如何转化为市场结果。
这需要一个截然不同的预测，同样也涉及到无数的变量，许多都是与心理学相关，因此几乎是无法获知的。
根据沃伦·巴菲特的回忆，本·格雷厄姆曾说过，“短期来看，市场是个投票机。但长期来看，市场其实是个称重机。”
投资者的短期选择要怎么才能被预测呢？
一些经济预测者们成功预测了，
美联储和财政部在2020年3月宣布的行动成功拯救了美国经济并且开启了经济的复苏。
但是我不知道有谁做到成功预测，在复苏开始之前，市场就已经走出了牛市行情。
正如我此前所述，2016年，巴菲特和我分享了他对宏观预测的看法，
“一条可取的信息得满足两个条件，首先它得是重要的，并且它得能获知。”
当然，宏观见解很重要。
如今，投资者似乎必须得依靠预测者的言论、宏观事件以及美联储间歇性的信号。这与我早年不同，现在看似宏观就是一切，而企业发展反而没那么重要了。
但是，我强烈地赞同巴菲特的观点，即宏观经济的未来是不可知的，或者至少说，就没有人能够持续性地比大众投资者了解得更多，而这才是试图通过认知优势来做出超凡投资决策的关键。
显然，巴菲特的名字在成功投资者的名册中名列前茅，并非是通过宏观预测，而是比其他人更加关注“微观”，即公司、行业和证券。
许多年前，我在花旗银行工作时的旧识，一位备受尊敬的卖方经济学家打电话给我。
他说，“你改变了我的人生，我已经不再做预测了。
我只告诉人们今天在发生什么，以及我认为它未来可能会产生什么影响。生活变得如此美好。”
我能帮你达到同样的幸福状态吗？
2022年9月8日
