【投资的常识是什么】投资需要了解什么

投资的常识是什么

(RexSinquefield)和戴维。布斯Dimensional基金顾问公司，司，着数和干亿美元的资产。型中最大的公司，但它并不是唯一试图第三种解释，像Dimensional基金顾问公司这样的公司对高了它们的价格，从而部分抵消了小市值效应。求的增加推小公司资本成本较高(公司的资本成本是投资者的预期凭空创造价值。团而不改变它们的任能会认为合并为大公司是值效应存在，这就是错误的。通过合个公司鸡有全让罗。你可，但知小市值就可以多分原医CDavidBooth)创办了是为了利用小市值效应。Dimensional基金需间公司在成立后的几年，成了一家非常成功的公司，管[Dimensional基使顾问公司是该类利用小市值效应把两家小公何业务，得的，因项就会得为这并没有改变人为在合并后，的公司。根据小公司股票需了藻收益，那么\\司放在一和简单到一个更火的公FF何业公司的规村太。和。值，然|的降低带来了]，小市值价值效应认为大公司使得合并后的公司价值的增加，丘全一过程将增加对小型企业的需求并推的资本成本《贴现率)更低，贴现率超过各部分的总可以不断创造价高其价格，从而降低小市值数应第三种解释的支持者声称存在了可能你认

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为谅观，在抵消效应的作用下，点很容易得到验证，的下充中仅使用了美国数据。完人员有可能确定小市值效应是否仍在持续炒气模糊不清。近期斯教授记录的要小。小市值效应是己-否已经完全题。第四种解释:，他们4是数据控#它们员例。请注意，小市值效应是否存在的结论。目前前找不到小市值效应存在的训一开始就没有小市值效应。会有明显的巧合。如果有足够多的下就会及现这些随机波动引起昌的产物。根据这种解释，第四种解释和第三种解释一样，即使是小市值效应已经不班斯教授于1981年发表不事的是，和表明，稍小市值效应依然在消失仍是具有通过使用最近数据和其他国家数据，厂节新的国际那么它比班XE的、没有据。根据数据没有真正的小市值效应。完人员都丰人小市值效应只挖掘的观认为不应基于当基于非稳定性的观点，世界点，议的问系列的随机数据也完相同的历史数据何经济意意义的巧合。4是一个特前数据得出已经改变，一开始就在考虑数据挖掘、稳定性和模型设定这三个问题前，还有一个关于小市值效应的事情值得注意竺

投资的常识与金融学常识有什么区别?常识投资

第六章中，我们指出，市值非常小的股票买卖价差较大。这使得计算小答有必票的实际电利能力变得困难。上账面上的利润实际上不一定能实现。Dimensional基金顾问公司制定了复杂的交易程序，以降低小盘股票的交易成本。然而，这些枉厚需要将Dimensional基金顾问公司的规模和市场联系起来，而普通人获得这些信息。因此，即使还存在部分小市值效应，可能也只有像Dimensiona]基金顾问公司这样的公司能够发觉。抛开对小盘股交易成本的担忧不谈，三个问题中的任意一个都使得解读历史金融数据变得十分困难。数据挖掘随机性是一个难以捉摸的概念。圆周率是一个典型的随机数。著名物学家理杏德。费曼(RichardFeynman)年轻时外一口气说出圆周率的768位数字，其中第763一768位为“999999”，然后说“以此类推”，此后大笑起来。他的笑话广为人知，后人将圆周率的第763位称为“费曼点”当然，圆周率已经扩大到数万亿的数字，没有任何模式补检测到。但实际上，与任何随机序列一样，圆周率的展开有明显的模式。没有这些模式，它束不是随机的!还有一个费曼的故事告诉我们，历史是如何其双人们，在随机事件中找到意义的。费曼在房间里读书时，他有一种强烈的预感，他的祖母己经去世了。此时，另一学生跨道;“费曼，你有个电话。”《当时麻省理工学院的福舍只和部电话。)号生全加理科他十分害怕即将听到的内容。直到他听到这个电话是另学生打及的，说他把书瑟在教室里了。费曼心想入们一定经党有这样的也。在大多数时候，没有发生任何事，因预感没有实现，所以它被遗忘:了。但在极少数情况下，仅仅是偶然，预感就实现了。例如，如果电话说他的祖母去世了怎么办?极端的经历及经常重复的事情会改变大多数人的认知。对费曼来说，预感的实现是数据挖掘的一个例子。许多人有同样的预感时，肯定会有一些尺人的巧合。金融市场也是如此。随着大量研究人员进行的诸多研究，他们肯定会发现各种明显的市场异象，与所谓的“以此类推”大相径寿。检验数据挖掘的最佳方法是重复实验。这是最常见的，例如，在新药测试中。知在几个独立的试验中重复出现这种效应，那么其不太可能

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