如何才能擁有投資優勢？這個大哉問總讓投資人困惑不已。很多人以為有了數據，就能靠統計解開神奇的獲利公式。量化基金經理人靠著數據操作大筆資金，全球充斥著以數據為王的信仰。有些人更認為，像台灣這樣的新興市場特別適合量化策略。因為比起已開發市場，股價更容易偏離基本面而被錯估。
但量化取向存在一個巨大的缺陷：數據早就過於普及。一台手機就能握有無窮的數據，專業人士還有平行計算工具，台灣的清華大學甚至還有計量財務金融學系！
當一件事變得人人精通，優勢就不復存在。如今，數據的信徒要分析的不只是數據，更是他們自己的偏見，才能挖掘出真相。
幾十年前，資訊因稀有而珍貴。日報上登的是昨天的新聞，雜誌更是一週前或一個月前的舊聞。深度的分析，靠的是圖書館的記錄、微縮單片和檔案。
要分析數據也困難重重。就連羅列數據來驗證假設，也沒有演算法或試算表。當年我父親菲利浦．費雪（Philip Fisher）所謂的高效能數據處理工具，就是一枝鉛筆、加上一台手搖式電算機。他成為投資界的傳奇人物，是影響巴菲特的主要人物之一。測試新理論在當時艱鉅無比。
當我在四十年前提出股價營收比（PSR），成果讓人驚奇。PSR將公司市值與營收相比，找出股價被暫時低估的優質公司。要比較市值與營收，需要大筆精力與資源。我得費力從文件中蒐集數據，甚至付給高盛二萬五千美元（約合新台幣七十四萬元），才能一次看遍所有在紐約證交所上市的公司資料。
當數據人人有，就沒影響力
只因為數據稀有，才讓PSR大放異彩。我在一九八四年出版《超級強勢股》一書之後，PSR才慢慢引人注目。當教授將它納入課程，數據取得越來越容易，股價也納入考量之後，PSR就失去它的效用。
網路加速了數據新陳代謝的過程。任何廣為人知的指標，彈指間就唾手可得，不論本益比或是如今人人垂涎的高頻數據，包括COVID-19病例，或餐廳訂位紀錄在內。當每個人都能取得，數據就失去了它的投資影響力。
股市專家或量化交易公司不願承認，反而加碼挖掘更多的數據、更深奧的統計模型，卻得不到獨特的見解。原本數據分析受惠於新興市場缺乏透徹研究，這種優勢也已消失。大型機構因為量化交易而被套牢，要是無窮的數據真的夠神奇，量化交易也不會在二○二○年股市大崩盤時不堪一擊。
別被量化投資人誤導，而是找出他們視為錯誤或太簡單的訊息。人類生來忽略反論，只尋找支持自己信念的資訊，心理學家稱為「確認偏誤」。在工業化之前，這讓人類祖先有信心面對高失敗的危險任務；但在交易市場上，本能卻成了障礙。除非你能將他人的偏見，化為自己的優勢。
量化投資人當下正受困於心理的偏誤。今年三月牛市起步以來，歷史數據讓他們期待小型價值股會飆升。規模較小、品質較低的公司通常在熊市受傷最重，因此也最傾向從谷底反彈。
仰賴數字，恐輕忽市場矛盾
悠長的歷史數據的確如此。從二○○九年三月的全球低點到該年年底為止，小型價值股上漲了八八％，勝過全球股市的六二％。台股呈現同樣趨勢，雖然提前在二○○八年十一月觸底，但一年後小型價值股暴漲了一三八％，超越大盤的九三％。
但今年趨勢卻完全相反。從三月底的全球低點到八月中為止，全球股市的小型價值股上漲了四七％，低於大型股的五三％。台股從低點以來，小型價值股只漲了四六％，遠不如大型股的七二％。
太多人期待小型價值股成為領頭羊，正因為多數人都相信，加上人人都能分析，股價就提前反映。這是市場入門的第一課。
崇尚數據，也讓追隨者無視於眼前的矛盾。小型價值股過去長期在曲折的熊市期間蟄伏，才能在牛市初期反彈；今年政府封城讓經濟急速收縮，根本沒有成長的時間。例如航空業，更面對著特定的阻力。
另一個常見的慣性偏見，則是投資人看重淨利率勝於毛利率。其實毛利率更具參考價值，更適合評估增長潛力、有多少可支配現金能持續投資，是唯一能從內部資助實質成長的資源，但幾乎沒有人注意。
記住：數據冰冷而無情，但詮釋它的人類，卻是帶著偏見又情緒化。你的投資優勢不在更多數據，而是在看穿其他人盲從的偏誤。
