精確的錯誤與模糊的準確

記得升大四那年，上程大器統計學的第一堂課，他在偌長的黑板中間畫一道圓用力的點數十個點，範圍大概就是比你以拇指為圓心攤開手掌來輪一圈還大一些，然後他咚咚咚跑到最邊邊，再用力點數十個點，全集中在一個鼻頭大小。他說，這叫精確，那叫準確，是不同的。

統計學要的是準確，再求精確。「精確的錯誤比模糊的準確還不如」，這是巴菲特說的。

以我所處的金融領域來說（我相信什麼領域都一樣），學術界在理論建構、實證分析上往往具有無比的精確性，如：x每變動一個百分點將帶動y變動0.23個百分點；或x的解釋能力為百分之39.867；或我們可以調整資產配置讓每承擔一單位風險可以再多出1.2854％的報酬率等等。知道能多出1.2854％當然比只知道多1～1.5％好，但如果正確答案是0.2呢？

在我看來，學術界無可避免要從精確的錯誤出發，再一步一步的邁向目的地。這努力值得，卻十分辛苦，尤其愈靠近目標，愈是寸步難行。相反地，實務界多從模糊的準確著手，因為準確才能賺到錢，所以準確是最重要的，至於精確度只要大概大概就可以了（另一原因是，有時候放棄精確的方法可以改善準確性）。但也因此造就了實務界中各種千奇百怪的理論和實測方法，有些有道理，但更多是完全不科學也沒有邏輯根據的東西，這使得實務界面臨再進一步提升獲利的瓶頸。就像射箭，雖然大都可以擊中靶，但總射在最外圍拿個一分兩分，總分當然不可能高。

兄弟爬山，各自努力。學術界從遙遠的錯誤過來，實務界則聘術士煉丹，兩相輕視。

是否，可能把科學性的實證方法和學術理論的精神帶進實務界？可能，當然。起碼我就知道有人在做這樣的事，包括我也是，儘管這對於我只是剛開始而已。