經驗與專業知識的區別

最近,我看到一家投資管理公司的網站,上面寫著:“我們的負責人擁有超過 250 年的綜合經驗。” 一個好主意——這是很多經驗,但這是否意味著他們是專家?

擁有 40 年經驗的投資經理會自動比擁有 10 年經驗的投資經理更專業嗎? 在評估兩家投資管理公司時,我應該選擇擁有 1,000 年綜合經驗的公司而不是僅有 250 年經驗的公司嗎?

乍一看,是的,我們應該重視那些經驗豐富的人,而不是那些經驗少的人。 您可能不希望外科醫生對第一次進行手術的您進行手術。 正確的? 經驗很重要。 但要成為專家,需要的不僅僅是經驗。

單獨的經驗不會帶來專業知識

在他的書 離群, Malcolm Gladwell 推廣了所謂的“10,000 小時規則”,該規則基於佛羅里達州立大學教授 Anders Erickson 編寫的研究。 10,000 小時規則假定精通來自於練習 10,000 小時。 但是請注意,盲目的練習並不是通向專業知識的途徑。 相反,“刻意練習”是掌握的必要條件。

埃里克森, 寫在哈佛商業評論,指出“住在山洞裡並不會讓你成為地質學家。 並非所有練習都能完美。 你需要一種特殊的練習——刻意練習——來培養專業知識。 當大多數人練習時,他們專注於他們已經知道該怎麼做的事情。 刻意練習是不同的。 它需要相當大的、具體的和持續的努力來做一些你做不好的事情——甚至根本做不到。”

因此,在沒有反饋的情況下一遍又一遍地做同樣的事情不會導致偉大。 相反,需要建設性且通常是痛苦的反饋(無論是來自教練還是來自我們的環境)。 它需要嘗試新事物並從我們的錯誤中學習。

一種思考方式是,經驗是專業知識所必需的,但僅憑經驗是不夠的。 經驗只伴隨時間而來,但專業知識需要好好利用這段時間。

刻意練習對投資具有挑戰性

在大多數領域,很容易弄清楚刻意練習是什麼樣的。 在體育運動中,運動員有教練提供有關如何改進的反饋。 對於作家來說,刻意練習意味著寫很多東西,但也要從編輯那裡得到建設性的反饋。 科學家們進行實驗,這些實驗的成功和失敗增加了他們的知識和專業知識。 廚師將嘗試不同的食譜和配料,並使用反饋來改進他們的菜餚。

在投資方面,由於運氣在投資結果中的巨大作用,刻意練習更加困難。 技能很重要,但一個高技能的選股者可能會因為運氣不好而產生糟糕的結果,而沒有選股技能的人可能會因為好運氣而做得很好。 由於隨機性和偶然性,很難分辨出什麼效果好,什麼效果不好。 此外,市場在不斷地適應和變化,因此一個時期的經驗並不總是適用於下一個時期。 這類似於外科醫生的情況,如果人體解剖結構在變化中循環,或者如果國際象棋規則在沒有警告的情況下改變,那麼對於國際象棋大師來說。

發展投資心智模式

鑑於隨機性和運氣的作用以及金融市場不斷變化的性質,投資者如何從他們的經驗中發展專業知識?

答案在於發展 投資心智模型的網格 作為路標,幫助您在面對不確定性時做出最佳決策。

心智模型是幫助我們理解世界如何運作的概念結構。 它們是我們儲存在腦海中的一些知識或智慧,以幫助我們做出決定。 沃倫巴菲特的商業夥伴查理芒格是這一概念的先驅。 以下是他在 1994 年南加州大學商學院演講中描述心智模型的方式:

“什麼是基本的世俗智慧? 嗯,第一條規則是,如果你只記住孤立的事實並試圖把它們轟回去,你就無法真正知道任何事情。 如果事實沒有在理論的網格上結合在一起,那麼您就沒有可用的形式。 你的頭腦中必須有模型。 . . 你必須有多個模型——因為如果你只有一兩個正在使用的模型,人類心理的本質就是你會折磨現實以使其適合你的模型,或者至少你會認為確實如此。 . . 80 或 90 個重要模型將承擔大約 90% 的運費,讓您成為一個世界級的人。”

在他的演講中,芒格指的是幫助我們做出商業和個人決策的心智模型,但心智模型的概念同樣適用於投資。

投資心智模型的一個眾所周知的例子是沃倫巴菲特的簡單直接的建議,即成功的投資需要“在別人貪婪時恐懼,在別人恐懼時貪婪”。 當股市飆升且投資者欣喜若狂時,當您感到投資 FOMO(害怕錯過)時,這是一個適用的模型。 也提醒大家,最好的投資時機是市場低迷,大家都在恐慌的時候。

偉大的投資者創造了一個心智模型的網格。 他們從錯誤中吸取教訓。 他們觀察什麼在不同的市場週期中運作良好。 他們向其他投資者(成功和不成功的投資者)學習。 他們閱讀和研究。 他們利用這些經驗並開發出一系列心理模型,以應用於適當的情況。 對於投資者來說,這就是刻意練習的樣子。

底線

經驗與專業知識相關,但它們是不同的概念。 一個擁有 10 年刻意實踐的投資經理將比一個擁有 40 年反复做同樣事情的投資經理擁有更多的專業知識。 在投資領域,利用經驗構建心智模型的網格對於成功至關重要。

資料來源:https://www.forbes.com/sites/johnjennings/2022/10/31/the-difference-between-experience-and-expertise/