生存的质量并非成绩、数字、名次之类固定的东西，而是含于行为之中的流动性的东西。
——村上春树
数学是最严谨的科学，没有之一，但就因为大家认为它一是一，二是二，没有半点虚假和浮夸，所以它也最具迷惑性。
坤鹏论发现，在生活中，在专家的口中，在骗子的嘴里，在大量的文章中，以及在股市中，数字常常被谎言当成最得心应手的道具。
今天，坤鹏论就来聊聊数字不可轻信的话题。
一、A股的惊天数字之迷
A股似乎从来不缺骇人听闻的数字之迷，比如：前段时间就发生了康美药业的299亿资金，消失了！
4月29日，康美药业发布2018年年度报告，同时宣布对2017年年报数据财务数据进行更正。
更正金额之大，真够惊悚：
2017年度应收账款少计6.4亿元，存货少计195.63亿元；
因核算账户资金时存在错误，货币资金多计金额299.44亿元，康美药业期末的货币资金从调整前的341.5亿元，减少至42亿元。
利润表中，2017年收入多计88.98亿元；营业成本多计76.62亿元；公司在核算销售费用和财务费用存在错误，造成公司销售费用少计4.9亿元；财务费用少计2.28亿元。
其实，类似的数字之迷一直伴随着A股，像坤鹏论曾提过的商誉，截止2018年末，A股上市公司商誉总值高达1.3万亿。
只是深市上市公司在2018年年报里进行的“商誉减值”就高达1278亿元，也就是说，这部分钱通过年报方式“合理”蒸发了。
中国股市30年历史，造假不断，有数据统计显示，在1997~2018年这22个完整会计年度，仅有2003年、2008年、2010年和2011年的违规造假案件较上年有所减少。
而自2014年以来，上市A股每年的违规造假案件均呈现出快速攀升态势。
仅2018年度，涉及信息披露虚假或严重误导性陈述的违规案件就已“破百”，达到169起，而2019年一季度，违规案件目前就已暴露了28起。
康美药业也一举打破了蓝田股份创造的史上造假之最的纪录。
甚至相比起来，蓝田股份都显得有些纯洁了，它1999年的业绩调整前是18.5亿元，调整后是0.2亿，2000年调整前是18亿万元，调整后只有0.4亿元。
为什么上市公司可以如此嚣张？
归根结底还是违法成本太低，按《证券法》规定，造假被查出来，也就罚个60万~70万，毛毛雨般的罚款。
“罚酒三杯”式的管理，最终让股市“连赌场都不如”。
咋办？
期待新《证券法》，希望它真正“让做坏事的人必须付出代价，让心存侥幸的人及时收手。”
二、一道让很多人有点晕的数学题
其实，在日常的生活中，人们很容易被数学还有金钱所迷惑。
这里先讲个小故事，看看你能不能迅速给出答案。
话说有三个美国人出差，他们花30美元在酒店租了一个单间，每人掏10美元。
之后，酒店前台很快发现自己搞错了，那间房的价格应该是25美元，多收了人家5美元。
于是她把5美元交给酒店服务员，让他退还给那三个人。
由于不知道如何平均分配这5美元，服务员决定给那三个人每人1美元，把剩下的2美元留给自己。
但是，过了一些时候，这个服务员想到一个问题，那三个人开始每人交了10美元，自己后来又每人退他们1美元，那么这三个人就是每人支付了9美元，3*9=27美元，加上自己手里的2美元，那等于是29美元，剩下的1美元去哪里了？
再想想，如果单间价格是20美元，如果错收成30美元，前台让服务员把10美元退给那三个人，服务员准备每人退3美元，自己留1美元，这样的话，那三个人每人付了7美元，3*7=21美元，服务员自己留了1美元，一共是22美元，剩下的8美元呢？
相信不少人会被这个“消失了的美元”所困惑。
三、上市公司的财报还能信吗？
坤鹏论为什么要讲上面这个故事？
就是想证明，我们并不像自己想象的那样聪明，我们可能连上面这个数学题都搞不明白。
那么是什么让我们对上市公司的财报抱以信任呢？！
如今的会计规则相当复杂，要搞清楚财务文件是怎么回事，弄明白资产负债表、现金流量表和利润表是怎么互相作用的，这些都不是普通投资者所能做到的。
于是投资者只能依赖那些分析家，还有那些审计人员。
但是，他们的角色其实和券商、会计师事务所、咨询机构等紧密地联系在一起，这中的利益纠缠之大之复杂，绝对可以让一些人铤而走险。
就像前面所说的康美药业，错误是以亿、几十亿、几百亿为计的，这根本无法用“财务疏忽”来解释。
为什么在会计行业，越老越吃香，有一个关键就是，老会计的经验有时和美容师一样，不同的是，他们擅长的是财务数据美容术。
目前，对于会计人员来说，有不计其数的掩饰方法，这些方法中很多还逐渐成为合法的行为。
不幸的是，在现实中，行业记账本来应该具有公正性和客观性，但在会计实践却体现的是主观性以及暧昧。
每一天，会计人员都必须做出很多判断还有决定，比如：给存货定价的方式、企业商业信誉的质量、商业担保的成本，还有各种各样费用的大小，这些决定其实都是非常有争议的，但是一一旦会计人员做出了判断和决定，那么这些决定就带来了一些被精确到每1分钱的数字。
所以，投资者如果只是关注记账方法还有那些输出的数字，而不去关注那些假设的合法性，这种做法不论在数学上还是在会计上都会是损失惨重。
四、所谓的数据挖掘
近些年，大数据很火，其中的关键就是可以数据挖掘，从过去的数据找出规律，从而实现推测未来的目的。
而这样的数据挖掘工作，在股市中不断被专家们反复操作，最著名的成果便是技术分析。
历史上有两位美国人——罗伯特·D·爱德华兹和约翰·迈吉，他们对过往难以计数的股票数据进行了研究分析，发现其中存在许多特征形态，也就是具有代表意义的特殊图形。
两人对这些图形如获至宝，认为它们具有预测价格的潜质。
1948年，爱德华兹和迈吉合著的《股票趋势的技术分析》横空出世，在书中，他们把发现的特殊图形进行了详细描述，并加以分门别类。
自此，技术分析正式开宗立派，成为一门投资哲学，而其圣经便是《股票趋势的技术分析》。
再往后，不少经济学家锲而不舍地继续对股市数据进行挖掘，涌现了类似尤金·法玛这样的诺贝尔经济学奖获得者，以及有效市场假说、随机漫步理论等著名理念。
通过对历史数据进行挖掘，并寻找其中的规律，这在科学中叫做归纳法。
但是，归纳法归纳出来的东西很容易出现乌鸦悖论的问题。
乌鸦悖论也叫做亨佩尔的乌鸦或亨佩尔悖论，是二十世纪四十年代德国逻辑学家卡尔·古斯塔夫·亨佩尔为了说明归纳法违反直觉而提出的一个悖论。
亨佩尔给出了归纳法原理的一个例子：“所有乌鸦都是黑色的”论断。我们可以出去观察成千上万只乌鸦，然后发现他们都是黑的。在每一次观察之后，我们对“所有乌鸦都是黑的”的信任度会逐渐提高。归纳法原理在这里看起来合理的。
现在问题出现了。
“所有乌鸦都是黑的” 的论断在逻辑上和“所有不是黑的东西不是乌鸦”等价。
如果我们观察到一只红苹果，它不是黑的，也不是乌鸦，那么，这次观察必会增加我们对“所有不是黑的东西不是乌鸦”的信任度，因此更加确信“所有的乌鸦都是黑的”！
显然把这两个结论视为等价是不合理的。
但是在数据挖掘中，不管是股市，还是其他方面，都会有类似问题出现，也就是像“所有不是黑的东西不是乌鸦”这种论断会被提出，甚至被视为规律。
另外，数据挖掘有时候很容易被“幸存者偏差”所愚弄。
“幸存者偏差”又叫“生存者偏差”或“存活者偏差”，是一种常见的逻辑谬误。
它指的是信息只来自于幸存者，因此最后的结果会存在与实际情况不同的偏差。
在“沉默的数据”、“死人不会说话”等等日常表达中，涉及幸存者偏差。
而在基金的绩效统计和研究中，就会出现类似问题，把那些已退市的基金排除在外，只计算所有“生存”的基金的平均回报率，那数字自然漂亮，也就成了许多人推荐投资基金的最好证据。
坤鹏论发现，基金统计的这种问题相当具有普遍性，甚至“生存偏差”这个说法直接成了基金绩效统计的专属。
五、基金没人能连续获得成功
据统计，美国每年约有30%的共同基金能够打败市场，但是这30%却不是固定不变的基金，今年胜了，明年说不定就败了。
《漫步华尔街》的作者伯顿·马尔基尔对共同基金的研究得出的结论是：“没人能指望连续获得成功。”
美国著名投资家杰森则说：“很少有证据表明哪个基金能明显地比按随机概率做得更好。”
有人对美国1991年~1995年间共同基金的业绩进行了统计，结果发现，连续2年一直排在前50%的基金公司占27%，连续5年的话，这一比率就迅速下降至3%，而这个概率和抛硬币连续5次得到正面的概率是一样的。
对于彼得·林奇骄人的成绩，斯坦福大学金融学教授约翰·麦克唐纳认为，“林奇是一个优秀的投资人，他靠技术而不是机遇打败市场。但这不意味着他每次都能赢，他并不关注整个市场，但是从一个较长的时期看，他能通过对个股的彻底的基本面分析而积累大量的财富。”
而先锋公司的约翰 · 博格则表示：“抛硬币连续5次都是正面的概率是1/32，林奇就是32人中的那一个。实际上，概率法则保证了250个投资人中必然有一个非同寻常，他就是250个人中的那一个非同寻常的人。”
这个说法令人迷惑，那么林奇这个1/250到底是归功于技术还是归功于运气？
博格表示：“这很难说清，在这段时期成功的投资方式在另一时期并不一定管理。统计表明，需要花70年的时间来追踪一个投资经理人的业绩才能判定他的成功是归因于他的天分还是纯粹靠运气。”
这么看来，只有巴菲特最有希望被证明是天分而不是运气，因为他离70年最近，其投资历史从1965年开始，一直到2018年，历经了54年风雨。
六、为什么人们爱玩数字游戏
通过抛出一些数学来进行争辩往往会给对方迎头痛击，一般情况下，很少会有人较真儿地说，等等！你的数据出自哪里？现在拿出来给我看看！
甚至有些数字根本只是和争论的事情沾一点点边，都会让对方气势降一个档次。
所以在不少人的口中，文章中，不少子无虚有的数据，和号称产生这些数据的“著名”机构就诞生了。
为什么会这样，因为大多数人都拥有共同的心理缺陷，我们非常信任并且经常很容易依赖于任何我们所听到的数字。
它被称为“粘因效应”、“数量定位”，但比较通用的叫法是“锚定”。
也就是，人们在模棱两可的时候做出的决定往往会受到身边因素的影响，比如：当你必须做出估计，而又不知道该说什么好时，会选择此时出现在你面前的任何数字。
坤鹏论之前曾在文章中介绍过“锚定”，这里再温故而知新一下。
当年，行为金融学家卡尼曼和特沃斯基曾专门用试验来证明“锚定”效应。
他们搞了个数字大转盘，上面有1~100的数字，接着他们让受试者转动转盘，当转盘停在某个随机数字上后，提出两个问题，比如：
联合国中非洲国家的数量比转盘得到的那个随机数，是多还是少？
联合国中到底有多少个非洲国家？
有趣的是，所有受试者尽管都知道转盘的数字是随机的，和问题没有任何关系，但是，他们给出的条案却深受转盘上的数字影响。
比如：如果转盘停在10处，受试者回答的非洲国家数量平均值为25，但如果停在65处，平均值就会变成45。
这个随机的数字就是锚定点，而所谓锚定点，就是指那些看起来可以提供答案线索的事物，即使它是毫无意义的。
在生活中，我们也经常被锚定点影响决策，比如：某件衣服标价200元，可能不太好卖，但如果标价1000元，打2折卖，同样是200元，但马上好卖起来。
1000元就是“锚定点”，让大家盯住了它，从而觉得200是很便宜的价格。
根据研究，人们在判断股价时，同样会受到“锚定”的影响。
其中，最可能锚定点就是记忆中离现在最近的价格，因此锚定点的影响会使得股价日复一日地趋同。
其他锚定点还有：
1.过去的股价，这也就成为股价发展势头会被逆转的原因之一。
2.股票指数也会成为锚定点从而影响投资者对股价的判断，特别是最近达到的顶峰和最近的整体水平。
3.如果人们的注意力转移动过去的某个时点，比如：之前的某次牛市或熊市，于是，那时的价格变化可能也会成为当下判断股价的锚定点。
4.其他同类股票往往会成为锚定点，所以它的价格变化往往会以其他股票的价格变化为基准，市盈率也会以其他公司的市盈率为基准。
这种联系也就解释了为什么不同的股票会一起涨跌，为什么股票指数会如此多变。
股评家们也摸准了投资者的心理，他们在推荐某只股票时，经常会说和市场上其他股票相比，这只“便宜”。
5.成本价也经常会成为投资者的锚定点，因为它直接关系到盈利还是亏损，所以，它很容易让投资者动起来。
甚至，我们可以将锚定点延展到整个金融市场，许多异常现象实际都是由于人们倾向于把便于参考的数字作为锚定点造成的。
所以，我们会注意到，股评家、分析师们总会以谈论价格为主，首先要明确当前的股价是多少，然后预测未来的股价，其实他们就是在给投资者设定锚定点。
我们知道，金融买卖的是未来，而未来基本靠猜，根本就不存在唯一的准确答案，因此，金融方面的数字更容易被操纵和易被攻击，包括价格目标和其他不确定的描述未来的数字，例如：预期收益率、利润增长率等。
这些被提供的数字描述的时间越遥远，那么就越可以假定一个很大的，但看起来合理的数字。
有时候，股票投资者真的很可怜，拿着自己的真金白银，在欺骗游戏中冒险，赢了往往是运气，输了只能咬牙往肚子里咽。
难怪索罗斯会说：世界经济史是一部基于假象和谎言的连续剧。
七、如何才能不被骗，少被骗
那么，我们该如何尽量不被骗，少被骗呢？
第一，永远以不亏钱为投资的安全边际，永远保持怀疑精神，看什么股票，都先从它在骗我的角度出发，对各项指标一一排雷，特别是那些数据美得不得了的股票，更要提心吊胆地考察。
第二，不熟悉的行业坚持不碰，人类总容易产生轻视，认为事情就那么简单，特别是不熟悉的事，就像浩浩荡荡的新零售，如今连最牛的盒马鲜生都没那么光鲜亮丽了，其实，这个世界上越是看似简单的事情，背后才越藏着大学问，因为大家都会认为简单，自然蜂拥而至，竞争者如云，要想胜出，绝非易事，往往你所想当然的，都埋着一个坑接一个坑，刚爬出一个，不留神就会掉进第二个。
第三，别存侥幸心理，你就是一根普普通通的韭菜，上天凭什么特别地青睐眷顾你，让你轻松赚大钱？！
第四，欺骗常常喜欢藏在严谨的数据里，因为大多数人遇到数据就会服软，更不会多问几个为什么，怎么样，所以数据是参考，但绝对不能唯数据论，有时候，金碑银碑真就不如口碑。
第五，时间是最好的照妖镜，价值投资就是用时间换空间，看公司不能光看一两年，起码三五年起，这样可以尽可能排除灵异事件。
第六，动态地横向比较，阳光底下没有新鲜事，所以同行业横向对比绝对必要，再牛，也不可能脱离地球引力，而同行业的数据就类似地球引力。
第七，坤鹏论自认没有发现沙里金的能力，所以只选择行业的头部企业，可能没有暴利，但大概率可以避免滑铁卢。
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