经验与专业知识的区别

最近,我看到一家投资管理公司的网站,上面写着:“我们的负责人拥有超过 250 年的综合经验。” 一个好主意——这是很多经验,但这是否意味着他们是专家?

拥有 40 年经验的投资经理会自动比拥有 10 年经验的投资经理更专业吗? 在评估两家投资管理公司时,我应该选择拥有 1,000 年综合经验的公司而不是仅有 250 年经验的公司吗?

乍一看,是的,我们应该重视那些经验丰富的人,而不是那些经验少的人。 您可能不希望外科医生对第一次进行手术的您进行手术。 正确的? 经验很重要。 但要成为专家,需要的不仅仅是经验。

单独的经验不会带来专业知识

在他的书 离群, Malcolm Gladwell 推广了所谓的“10,000 小时规则”,该规则基于佛罗里达州立大学教授 Anders Erickson 编写的研究。 10,000 小时规则假定精通来自于练习 10,000 小时。 但是请注意,盲目的练习并不是通向专业知识的途径。 相反,“刻意练习”是掌握的必要条件。

埃里克森, 写在哈佛商业评论,指出“住在山洞里并不会让你成为地质学家。 并非所有练习都能完美。 你需要一种特殊的练习——刻意练习——来培养专业知识。 当大多数人练习时,他们专注于他们已经知道该怎么做的事情。 刻意练习是不同的。 它需要相当大的、具体的和持续的努力来做一些你做不好的事情——甚至根本做不到。”

因此,在没有反馈的情况下一遍又一遍地做同样的事情不会导致伟大。 相反,需要建设性且通常是痛苦的反馈(无论是来自教练还是来自我们的环境)。 它需要尝试新事物并从我们的错误中学习。

一种思考方式是,经验是专业知识所必需的,但仅凭经验是不够的。 经验只伴随时间而来,但专业知识需要好好利用这段时间。

刻意练习对投资具有挑战性

在大多数领域,很容易弄清楚刻意练习是什么样的。 在体育运动中,运动员有教练提供有关如何改进的反馈。 对于作家来说,刻意练习意味着写很多东西,但也要从编辑那里得到建设性的反馈。 科学家们进行实验,这些实验的成功和失败增加了他们的知识和专业知识。 厨师将尝试不同的食谱和配料,并使用反馈来改进他们的菜肴。

在投资方面,由于运气在投资结果中的巨大作用,刻意练习更加困难。 技能很重要,但一个高技能的选股者可能会因为运气不好而产生糟糕的结果,而没有选股技能的人可能会因为好运气而做得很好。 由于随机性和偶然性,很难分辨出什么效果好,什么效果不好。 此外,市场在不断地适应和变化,因此一个时期的经验并不总是适用于下一个时期。 这类似于外科医生的情况,如果人体解剖结构在变化中循环,或者如果国际象棋规则在没有警告的情况下改变,那么对于国际象棋大师来说。

发展投资心智模式

鉴于随机性和运气的作用以及金融市场不断变化的性质,投资者如何从他们的经验中发展专业知识?

答案在于发展 投资心智模型的网格 作为路标,帮助您在面对不确定性时做出最佳决策。

心智模型是帮助我们理解世界如何运作的概念结构。 它们是我们储存在脑海中的一些知识或智慧,以帮助我们做出决定。 沃伦巴菲特的商业伙伴查理芒格是这一概念的先驱。 以下是他在 1994 年南加州大学商学院演讲中描述心智模型的方式:

“什么是基本的世俗智慧? 嗯,第一条规则是,如果你只记住孤立的事实并试图把它们轰回去,你就无法真正知道任何事情。 如果事实没有在理论的网格上结合在一起,那么您就没有可用的形式。 你的头脑中必须有模型。 . . 你必须有多个模型——因为如果你只有一两个正在使用的模型,人类心理的本质就是你会折磨现实以使其适合你的模型,或者至少你会认为确实如此。 . . 80 或 90 个重要模型将承担大约 90% 的运费,让您成为一个世界级的人。”

在他的演讲中,芒格指的是帮助我们做出商业和个人决策的心智模型,但心智模型的概念同样适用于投资。

投资心智模型的一个众所周知的例子是沃伦巴菲特的简单直接的建议,即成功的投资需要“在别人贪婪时恐惧,在别人恐惧时贪婪”。 当股市飙升且投资者欣喜若狂时,当您感到投资 FOMO(害怕错过)时,这是一个适用的模型。 也提醒大家,最好的投资时机是市场低迷,大家都在恐慌的时候。

伟大的投资者创造了一个心智模型的网格。 他们从错误中吸取教训。 他们观察什么在不同的市场周期中运作良好。 他们向其他投资者(成功和不成功的投资者)学习。 他们阅读和研究。 他们利用这些经验并开发出一系列心理模型,以应用于适当的情况。 对于投资者来说,这就是刻意练习的样子。

底线

经验与专业知识相关,但它们是不同的概念。 一个拥有 10 年刻意实践的投资经理将比一个拥有 40 年反复做同样事情的投资经理拥有更多的专业知识。 在投资领域,利用经验构建心智模型的网格对于成功至关重要。

资料来源:https://www.forbes.com/sites/johnjennings/2022/10/31/the-difference-between-experience-and-expertise/