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誠實推薦！
特別收錄 / 編輯的話：
多年前，我曾在華爾街一間券商擔任研究部主管，我的工作之一就是評估商品交易顧問（commodity trading advisors, CTA）這種基金。1 監管機構要求商品交易顧問基金揭露一份統計資料，是已註銷的客戶帳戶中獲利帳戶的比例。我很驚訝的發現，我所看到的所有帳戶在註銷時都呈現虧損，就連那些當大盤績效為負的那幾年根本沒有投資的帳戶也一樣！這顯示，投資人非常不擅於選擇進出市場的時機點，所以大部分的人都虧損，就連選擇市場常勝軍CTA的人也一樣！投資人不擅於選擇時機所顯示的是，他們在投資標的績效很好的時候決定投資，並且在績效差的時候賣出。雖然這樣的投資決策看起來好像很正常，甚至是人類的直覺，但基本上卻是錯的。
投資人絕對是自己最大的敵人。大多數投資人的直覺會讓他們做出錯誤的決定，而且他們總是一再犯這樣的錯。華特．凱利（Walt Kelly）的著名動畫片《波哥》（Pogo）裡，有一句名言很適合當作投資人必知的箴言：「我們已經見過敵人了，那就是我們自己。」
投資失誤並不是只發生在新手投資人身上，專業投資人也會一再犯同樣的錯誤。一個常見的錯誤就是，根據不充分的資料或與事實無關的資料推斷結論，而且這樣的錯誤會以各式各樣的方式出現。2000年代初期的房產業泡沫就是一個經典的例子。造成這個泡沫的主因之一，就是用數學模型來為複雜的不動產抵押貸款證券（mortgage backed securities）定價。問題在於，根本沒有足夠的資料來建構模型。
當時，這種貸款的借款人不需提供自備款、工作、收入或者資產證明，就可以取得房屋抵押貸款。因為以前沒有發生過這麼低品質的抵押貸款，所以不會有相關的過往資料可供參考。複雜的數學模型都是根據與現況不符的舊資料所做出的推論，因此導致災難性的失敗。2雖然沒有相關的資料，人們仍使用這些模型來解釋，為何將充滿風險的次貸連結債務證券化給予高評等。結果，導致投資人損失超過一兆美元。
根據不充分或者不適當的資料得出結論，這在投資界屢見不鮮。建立投資組合的數學模型就是一個例子。投資組合最佳化模型使用資產過往的報酬率、波動性和相關性，來建立最佳的投資組合，也就是選定的資產組合能創造在特定波動性下的最高報酬率。但這麼做，忽略了一個重要問題，那就是過往的績效、波動性以及各資產間的相關性，是否能代表未來的情況——通常不會。而且，即使這些數學模型所推導致的結果完全符合過去的情況，但是對未來卻完全不管用，甚至會誤導。然而，對投資人來說，未來才重要。
投資的市場模型和理論都是為了數學上計算方便，而非以實際證據為根據。投資界的所有理論都是奠基於市場價格是常態分布的假設。這個假設對證券分析師來說很好用，因為以精確的機率為基礎的假設才能成立。每隔幾年，全球市場上會經歷一次被稱為「千年一見」甚至「百萬年一見」（或是更久）的價格波動；這些事件的機率又是從哪裡來的？這些機率是在價格常態分布的假設下，出現價格大幅波動的機率。這些極為罕見事件，卻在短短幾年內全部發生了。令人不禁思考，這樣的數學模型到底符不符合現實世界的市場。可惜大部分的學術和金融機構都沒有得出結論。對他們來說，數學計算的方便性比現實情況來得更重要。
事實就是，如果要在現實世界中使用這些投資模型的話，許多人使用的模型和抱持的假設會是錯的。此外，投資人帶著自己的偏誤和毫無根據的信念，會引導他們得出錯誤的結論和有缺陷的投資決策。在本書中，我們將質疑那些應用於投資過程中各層面的傳統觀點，包括資產選擇、風險管理、績效評估與投資組合配置。我們用事實來檢驗，就會發現人們所接受的投資真相，其實是沒有根據的假設。
注1商品交易顧問（CTA）是監管機構對於在期貨市場交易的基金經理人的官方稱呼。詳見第3章注釋。
注2 雖然最被廣泛用來為房屋抵押貸款證券定價的模型，使用的是信貸違約交換合約（credit default swaps,CDS），而非使用違約率來衡量違約風險，但是信貸違約交換合約的價格計算也深受過往違約率的影響，這些過往違約率都是用不包含現況的歷史資料計算所得出的。
