科学强调定义和概念的准确，强调数据和逻辑。这在投资领域也是一样的。格雷厄姆的《证券分析》奠定了证券分析的逻辑基础。在《智慧的投资者》一书中，价值投资之父格雷厄姆认为：“只是因为大家不赞同你，你不一定对，也不一定错。你是正确的因为你的数据和推理是正确的。”“You are neither right nor wrong because the crowd disagrees with you. You are right because your data and reasoning are right.”这也是我一直坚信的理念，唯有坚持数据和逻辑，投资才更接近科学，在长期获得成功的可能性也更大。
其实，科学本身也面临着类似的难以证实/证伪的尴尬，只不过程度不同而已。在《股票市场为何崩溃》一书中，索奈特教授感叹：“no truth is ever demonstrated in science; the only thing that can be done is to construct models and reject them at a given level of statistical significance. ”“没有真理曾被科学证实。科学所能做的就是构建模型并在一定的统计显著性水平拒绝这些模型。”科学所面对的研究对象一般比较简单，相对容易构建模型检验。而投资所面对的金融市场，则是一个非常典型的复杂系统，复杂程度超过大部分科学研究的范畴。
1972年，物理学家，诺贝尔奖获得者，菲利普·安德森在《科学》杂志发表了一篇文章《更多则不同》（More is Different）。他认为科学研究中常用的简化方法（即还原论）存在弊端。把所有事物简化成简单的基本定律的能力并不意味着能从这些定律出发重构宇宙。实际上，基本粒子物理学家对基本定律的本质知道的越多，他们对其他科学中实际问题的影响就越少，对社会的影响就更少了。用基本定律构建的假说在双重困难面前被打破了，这双重困难就是尺度与复杂性。大量基本粒子的复杂聚集体，其行为并不能依据少数粒子的性质作简单外推就能理解。与之相反，在复杂性的每个层次中，都涌现出了全新的性质，要理解这些新的行为就需要新的研究，这些研究的基础性在本质上不逊于任何其他基础性研究。科学是一种层级结构，比如心理学要遵从生物学的法则，生物学要遵从化学的法则，化学要遵从物理的法则。但是，在每个层级都需要全新的定律、概念和概括，与上一层级一样需要伟大的创造与灵感。“心理学不是应用生物学，生物学也不是应用化学。”
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没一门科学都始于哲学，终于艺术，在假说中出现，然后转化为成就。
投资目前还不是一门科学，但投资思维可以从哲学和科学的思维方式中得到启示。
表象与实质有效与正确
什么是现实，什么是对现实的真正理解，什么是表象什么是现实？
这些问题并不只是纯粹的哲学思考，做投资，研究公司，研究经济也要考虑这些问题。判断一个公司的价值不能看公司表面上的人来人往，工厂大楼，而要看公司的商业模式，从数据出发分析估值。一个公司的三张财务报表显示的是财务数字，其实也是表象，而数字所反映的商业模式，价值内涵(Value Proposition)，经营活动等才是有血有肉的一个公司。同样，判断一个国家的经济也不能只看街上车水马龙，熙熙攘攘。
在投资领域，目前最普遍的思维方式就是胜者为王，赚钱才是硬道理。我们的社会崇拜成功，就好像成功结合了真理与美德。这种在今日盛行的看法是错误的。在金融市场，由于缺乏科学领域中客观的判断依据，成功有效的方法并不一定正确反映了现实真相，因此索罗斯才把自己的思考体系称为“金融炼金术”而不是科学。我们可以认为市场价格提供了一种检验有效性的标准，但不是正确性的标准。真正理解有效(Effectiveness)和正确(Truth)的内在区别是金融市场参与者的必修课。
什么是正确？什么是有效、成功？在市场上短期赚了钱不一定是好事，因为这让你想当然的认为自己是正确的，因而停止了思考。但市场上的短期成功往往与正确的理解并无关联。投资者买入的行为本身就推高了股价，似乎证明了自身的正确。但这只不过是一种短期的幻觉。在一个高度不确定的游戏中，用短期的结果无法得出普遍的结论。只有不断追寻真相，追求真理，坚持思想的闭环反馈，一个好的投资者才能在市场中生存下去。
科学的思维
在思考方式上，哲学/科学思维的演进给了我们这些投资者最大的启示。
按照《哲学的故事》一书的说法，亚里士多德之前的希腊学者思维没有原则性和纪律性，非常混乱。苏格拉底和柏拉图虽然强调定义和概念的准确，但直到亚里士多德才确立了逻辑，即正确的思维推理方式，成为科学的基础。欧洲的科学发展是基于此，我们今天的现代科技仍然根植于亚里士多德所开创的逻辑思辨方式。
科学强调定义和概念的准确，强调数据和逻辑。这在投资领域也是一样的。格雷厄姆的《证券分析》奠定了证券分析的逻辑基础。在《智慧的投资者》一书中，价值投资之父格雷厄姆认为：“只是因为大家不赞同你，你不一定对，也不一定错。你是正确的因为你的数据和推理是正确的。”“You are neither right nor wrong because the crowd disagrees with you. You are right because your data and reasoning are right.”这也是我一直坚信的理念，唯有坚持数据和逻辑，投资才更接近科学，在长期获得成功的可能性也更大。
但是，投资不仅有硬的数据和逻辑，还有更多只能定性，无法定量的领域。市场的变化也往往无法用简单的逻辑解释。但是，科学的先建立假说，然后证实/证伪的思维方法仍然可以给投资者启示。而且定性分析也需要有逻辑。一些表面上违反常识和逻辑，逻辑无法解释的市场现象其实最值得研究，往往背后蕴藏着更深层次的道理。这些看似不合理的市场行为背后，往往有着强烈的反身性逻辑推动。只用简单直接的第一层逻辑思考，往往百思不得其解，但如果深入思考几层，才会慢慢触及问题的本质。这才是研究工作吸引人的地方，也是深入研究的价值所在。
科学与伪科学的重要区别就在于可以证伪。科学的方法是提出假说，建立模型，利用实验检验结果。如果假说被试验结果证伪，就反思假说，改进模型。但是，在投资领域，检验假说，证实或证伪极为困难，很少有能精确检验的机会。短期赚钱与否并不能检验一个假说的真伪。很多投资的思路本质上还是假说。因此，在基于一个投资思路而做出决策时，事先就要想好哪些情况会较大概率证伪之前的假说，从而推翻之前的决策依据，而不是只要赚钱就继续。
科学的局限
其实，科学本身也面临着类似的难以证实/证伪的尴尬，只不过程度不同而已。在《股票市场为何崩溃》一书中，索奈特教授感叹：“no truth is ever demonstrated in science; the only thing that can be done is to construct models and reject them at a given level of statistical significance. ”“没有真理曾被科学证实。科学所能做的就是构建模型并在一定的统计显著性水平拒绝这些模型。”科学所面对的研究对象一般比较简单，相对容易构建模型检验。而投资所面对的金融市场，则是一个非常典型的复杂系统，复杂程度超过大部分科学研究的范畴。
很多人对“科学”有一种过分的崇拜。“这是一个科学的结论！”这句话并不有什么神奇的地方，只代表这个结论经过了理论假说，建立模型，试验验证的一系列过程，基于统计概率得到了证实，也就是用了被称为“科学”的方法。但是，这个结论的有效范畴，边界条件等等都不一定。从理论到实践都有可能被证伪。
“黑箱”方法是科学中研究复杂系统常用的方法。在不影响黑箱内在结构的前提下，研究不同的输入条件下系统的输出方式，寻找系统内在的规律。建立假设，构建数学模型，寻找信号在数学上的相似之处。当模型得到了统计意义上的大概率验证，也就打开了黑箱，找到了黑箱的内在规律。这样的过程在科学上反复应用。同样，股票市场也是一个典型的“黑箱”。股票的涨跌可能有很多种原因，无法非常清楚的看清，有时候只能用“黑箱”的方式去研究。
多则不同
传统的科学思维，停留在柏拉图、欧几里德、牛顿的框架之中，世界是决定性的，如同钟表般环环相扣，因果作用明显，未来可以预测。而混沌的出现，让人们重新思考世界的不确定性。反馈，让很多事物既是原因也是结果，让最简单的决定性公式演变出最复杂的不确定变化，让变化与随机成为必然，让未来无法预测。我们无法精确预测这个世界的变化，但我们对这个世界的理解更深了。
1972年，物理学家，诺贝尔奖获得者，菲利普·安德森在《科学》杂志发表了一篇文章《更多则不同》（More is Different）。他认为科学研究中常用的简化方法（即还原论）存在弊端。把所有事物简化成简单的基本定律的能力并不意味着能从这些定律出发重构宇宙。实际上，基本粒子物理学家对基本定律的本质知道的越多，他们对其他科学中实际问题的影响就越少，对社会的影响就更少了。用基本定律构建的假说在双重困难面前被打破了，这双重困难就是尺度与复杂性。大量基本粒子的复杂聚集体，其行为并不能依据少数粒子的性质作简单外推就能理解。与之相反，在复杂性的每个层次中，都涌现出了全新的性质，要理解这些新的行为就需要新的研究，这些研究的基础性在本质上不逊于任何其他基础性研究。科学是一种层级结构，比如心理学要遵从生物学的法则，生物学要遵从化学的法则，化学要遵从物理的法则。但是，在每个层级都需要全新的定律、概念和概括，与上一层级一样需要伟大的创造与灵感。“心理学不是应用生物学，生物学也不是应用化学。”
世界是复杂的，而人的认识是有限的。因此，人类对复杂系统的认识总是从点点滴滴开始。面对复杂系统，人类常用还原论的方法，把复杂问题层层分解，切割成微小的碎片，对碎片进行深入的分析，进而推断出整体的情况。但是，在这种切割过程中，系统最微妙的部分，即各部分之间紧密的联系与交互的作用也被摧毁了。而且，对局部的了解并不能拼凑成对复杂系统整体规律的认识。因为一个复杂系统是各个部分交互作用的有机整体，而不是各个部分的简单相加与机械组合。
作为一个典型的复杂系统，金融市场是由众多参与者决定的，也具有典型的层级结构。从基本面到市场价格就是几个层级的变化，从散户到大型基金也是参与者的层级变化。金融市场是人性的反映，而人性的研究远比物理更难。难怪牛顿在南海泡沫中亏掉大部分资金后曾经感慨“我能计算天体运行的轨迹，却不能预料人们的疯狂。”传统的科学思维根植于还原论，强调把整体细分，精确描述细节。如果遵循传统的科学方法,把重点放在对细节的精确描述上, 我们就失去了全局观。而传统的投资思维则脱胎于传统的科学思维，深深受到还原论的影响，容易关注局部个体，忽视全局和层级互动。针对金融市场的层级结构，从基本面到市场变化，也必须用不同的理论，不同的分析框架和工具。
系统的思维
天才的数学家维纳开创了控制论，提出以系统、反馈的方式研究系统，研究人类社会。这个突破不仅是一种新的科学理论，更是哲学层面的突破。很多看似极为复杂，无从下手的问题，以系统的方式看，从反馈的角度分析，则一目了然。可以说，系统性的思维方式，等于打开了一个新的思考维度。
人类社会是一个典型的复杂系统。对这个系统的研究，尤其是经济方面的研究，更多的是还原论式的局部分析与分解研究。各种传统的经济学理论，也多是集中在某一个领域，比如需求、供给、货币等。另一方面，由于经济系统的复杂性，很多分析并不能简单的用数据证明，也无法用简单的因果关系概括，因为在复杂系统中很多因素既是原因也是结果。这样一来，各种经济学理论对经济现象的解释就并不能令人信服。比如，距离1929年大萧条已经80多年了，经济学家们对大萧条的根本原因仍然没有一个圆满的解释，仍然争论不休。而2008年的金融危机，则让这场争论继续升温，各方各执一词，互不相让。可以预见，未来，这场争论还将继续。让人想起盲人摸象，争论不休的场景。
投资的思维，源自哲学与科学，基于数据和逻辑，但也要与时俱进，从哲学和科学的发展中汲取营养，不断完善，正视复杂层级结构，形成系统性的思维。
相信科学，坚信理性，更信任人类亘古不变的人性贪婪与恐惧。
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