光大保德信基金經理 陳棟
夜，未央。仰望星空，在我們看到耀眼星光的時刻，可曾想過那光線可能已經被引力透鏡所扭曲，星體的實際位置並不在我們認為的那個方位；在星體發出的一系列電磁波譜中，我們肉眼所能看到的僅僅是很窄的一段光譜。
茶，正濃。俯首沉思，既然宏觀層面的觀測都可能存在位置、頻率/波長、時間等偏差，且受人類感知能力的局限，更何況在微觀層面還受到量子不確定性的制約，那如何確保我們對客觀存在的感知是真實、及時和完整的？我們平時用來作為投資決策的各種信息呢？哪些是真實可靠的？哪些又是有偏向性或誤導性的？
因此，如何消除感知偏差是我們在投資研究中需要面對的第一個問題。這其中，除了避免信息的二次甚至三次傳遞，還需要有合適的「分光鏡」去過濾和提取有效信息。而從感知到形成認知，從投資角度而言也往往存在「錨定原理、羊群效應、思維定勢」等認知偏誤，這就需要我們全面觀察、系統思考和獨立思考，並適當逆向思維。
除了對客觀世界感知和認知的深度、廣度、多角度、多維度、敏感度；我們更需要感知市場的認知，就如《一個演員的自我修養》所述「作為一個職業的演員，你一定要進入人物角色，切身體會他的思想、處境，但別沉迷其中，無法自拔。」
面對未知，我們人類依靠有限的感知對世界進行建模，形成初步認知、並作出邏輯推演和預測；再通過進一步感知，發現其中的矛盾(例如天文觀測數據、駕乘光速的思想實驗)，提出新理論，進而修正認知模型，如此循環往復，從而逐步接近「存在」。近500年來我們對於客觀世界認知的演變，無不如此：1543年否定地心說、1859年發表進化論、1900年提出量子論、1905年闡明相對時空觀……
在投資研究過程中，通過將不同學科的思維模式融合起來建立融會貫通的思維格柵，再把多層面的綜合感知信息納入到上述的分析框架，進行綜合比對、交叉驗證，確認哪些信息是可以相互印證的，哪些是矛盾的，無疑可以讓我們更加接近客觀真相。
落實到投資決策層面，總量思維幫助我們靜態的理解世界的全局，而邊際思維則幫助我們動態的抓住機會：政策、行業、個股、事件、邏輯、情緒等等各種層面的邊際變化均有可能是投資的信號；而除了關注變化(一階導數)，我們還需要關注「變化的變化」，類似貨幣政策、流動性方面的二階導數。
投資最重要的是尋找超預期，超預期可能來自於更多的信息與數據，也可能來自於更好的邏輯與方法，也就是認知偏差，而大的投資機會通常來自於共識可能有偏差的領域。以人口老齡化為例，市場的第一反應是從需求端出發尋找製藥行業的機會，但從醫保資金供需的總量層面而言，老齡化導致繳費人群減少、老年報銷人數增多(當前老年人口比例15%，消耗了70%以上的醫保基金)，這將使得醫保體系收支失衡，在嚴重老齡化的國家，醫保的資金總額甚至會陷入負增長。在絕大多數製藥企業的收入來源於醫保的情況下，面對有限的醫保資金，需求的增加只會導致行政性降價壓力加劇，這對製藥行業絕非好事。
回到問題的本源，我們真正需要的是什麼？毫無疑問，我們的終極需求其實是健康，而非藥品。這就需要我們改換思路、轉變思想，從供給端入手，通過基於算法和數據驅動的個性化健康管理和早期診療，預防為先、降低發病率、提高生存質量，在有限的資源水平下、降低後期的醫療資源消耗，才是應對人口老齡化的上策。
得益於人工智慧(AI)技術在近年來的快速進步，細分領域的進展已從實驗室逐步進入應用階段，例如英國通過AI來預測心衰的發生時間，其準確率已高出醫生平均水平，有助於提前選取恰當的治療方案。而到了後期治療階段，通過AI提升診斷和治療的效率，也是值得重點關注的方向。基於AI的算法進化和模型迭代與日俱進，各類應用將不斷湧現，從技術和產業創新的頻率、廣泛性、投入產出比而言，遠非以年為單位的傳統臨床試驗藥品研發所能比擬；當然，AI也將大大加速基因靶點的發現和藥物分子篩選與研發。這將是中國在醫療健康技術領域實現彎道超車的良機，一如網際網路領域的中美並駕齊驅，必將有一批中國企業藉助「AI+」受益於這一偉大的變革。
改變，正在發生，我們不能視而不見。那麼，我們的主要投資方向是什麼？應該已經顯而易見。
上醫治未病，將不再是夢想！
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