在多年前的手记里，我曾把转债理解为典型的博弈资产。几年下来，我试图在书本基础上总结一些提升博弈胜率和决策质量的思考。引用塔勒布在《反脆弱》一书对“反脆弱性”的定义：从随机事件（或一定冲击）中获得的有利结果大于不利结果的就是反脆弱的，反之则是脆弱的。在充满偏差和噪声的随机世界中，事物的变化往往都不是线性的，这也就意味着我们时刻在面对大量凸性和凹性的决策。正如下图所示，当我们处在凸性区间的中间时，随着变量x增加，获得的收益要大于x减少所承担的损失，找到并理解这种正面不对称性，获取这种可选择性可能是提升博弈决策质量的核心。
图：正面不对称性（凸函数、左图）与负面不对称性（凹函数、右图）
投研大多数时候可能可以简单概括成：研究核心变量x到资产价格y=f（x）的过程。看起来简单的一句话，充满了大量的不确定性。对于股票来说，首先需要明确核心变量x是什么，短期可能是博弈面，长期几乎是基本面；其次要判断x的变化概率，即上图“你在这里”向前或向后走的概率分布；此外还要确定f函数的形状，市场已经包含的预期成分决定了函数的正面或负面不对称性。这就导致大多数时候，股票投资是难以找到这样的凸性区间的，而转债的凸性区间就相对容易确定很多。画一条转债价格对转股价值的历史时间序列曲线，我们几乎就能找到这段凸性区间的位置。但转债凸性区间也不是一成不变的，它会随着债底、波动率以及条款概率等因素的变化而改变。当需要判断的因素变得越来越多时，重复判断带来的噪声就会导致决策质量大幅下降。卡尼曼在《噪声》一书中将噪声定义为：判断中不必要存在的变异；对于单个人的多次判断来说，情绪是造成情境噪声的源头。
如何减少噪声、提高决策质量是在大量博弈中能保持稳定胜出的内功修行，好在科学化和数量化的工具能在很大程度上辅助我们的决策。虽然用机器替代人能提高预测判断的有效性（减少噪声），但其无法对历史没有出现过的变化做出有效判断（仍可能产生较大偏差），甚至在某些过拟合的情境下会呈现典型的脆弱性，因此结合机器和人的判断可能在历史周期不长的资产中更为有效。无论是达里奥在《原则》中所述的逻辑严密可执行的算法体系，还是芒格在投资中反复提到的检查清单，都是长期总结下能减少噪声和偏差的高质量决策体系。沿着投资巨人的思考，我们试图探索并建立一套系统化的策略库，用数量化的语言来描述策略性的思考，并持续迭代，从而为主观决策提供科学化投资的辅助，这可能是在纷乱随机的世界中提升长期决策质量的一种方式。
易方达基金 胡文伯
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