股票市場如何運作，以及研究為何仍然有用
分析師天花板：Michael J. Mauboussin 最新文章導讀：《The Wisdom of Crowds in Markets》
以下的框架、例子與數據，來自 Michael J. Mauboussin 與 Dan Callahan 為 Morgan Stanley Counterpoint Global 撰寫的報告《The Wisdom of Crowds in Markets》。
股價是 7% 的人決定的
1906 年英格蘭一場家畜展覽會，有人辦了個競猜遊戲：估一頭牛屠宰後的重量，付六便士買票，最準的人有獎。
收到 787 張有效答案。裡面有專業屠夫和農夫，也有一大批完全不懂牛的路人。
單獨看，每個人平均誤差 4.4%。絕大多數人都猜錯。但把 787 個答案取平均值，得到 1,197 磅，神奇地正好等於那頭牛的實際重量。
一百年來，這個實驗都被用來證明一句話：群眾很聰明。
但真正發生的事，比這句話精確得多。787 個人裡面，有一批人本來就懂牛的專業農夫；其餘所有人猜錯的方向各自不同，一加一減之後互相沖銷。剩下的，是那批懂行的人的判斷。
股票市場做的，是同一件事。
看清楚這一點，會改變你對三件事的看法：股價是怎樣形成的、泡沫是怎樣發生的、以及我們做研究到底有什麼意義。
一、把票逐張數出來
Scott Page 問過這樣一道題：以下哪一位不是 1960 年代樂隊 The Monkees 的成員？
A. Peter Tork B. Davy Jones C. Roger Noll D. Michael Nesmith
正確答案是 C。Roger Noll 是史丹福大學的經濟學家，跟樂隊毫無關係。
假設有 100 個人回答。他們懂的程度是這樣分佈的：
只有 7% 的人知道答案，超過三分之二完全狀況外。 隨機抽一個人來回答，你大概不會信任這個答案。
現在假設不懂的人隨機亂選，把票逐項數出來：
其餘 66 票大致平均分散到 A、B、D，各得約 22 票。答案C Roger Noll 以 34 對 22 勝出。
平坦的噪音
請留意那 68 個完全不懂的人。
他們投出 68 票，其中約 17 票落在正確答案，另外約 51 票平均散落在三個錯誤答案上，每個各分到約 17 票。
他們在四個選項之間鋪了一片平坦的噪音。這片噪音抬高了所有選項的票數，卻沒有改變任何選項之間的相對高低。
於是那 7% 的人，決定了 100 個人的集體答案。
這就是股票市場的機制。
電視節目《百萬富翁》裡，參賽者向現場觀眾求助的正確率超過 90%；而致電一位精挑細選的親友，通常是某個領域的聰明人，正確率只有大約三分之二。
一群大部分不懂的人，贏過一個挑選出來的專家。
二、但這只在不懂的人保持隨機時成立
2004 年 James Surowiecki 寫《群眾的智慧》 指出：三件事同時成立，群眾才會聰明。
多樣性
群體成員必須真的想得不一樣：不同的資訊、不同的知識、不同的角度。
這是三個條件裡最脆弱的一個。回到 Monkees 那道題：如果 100 個人的知識和角度完全一樣，就沒有什麼可以互相沖銷。大家會一起錯，而且錯得一模一樣。34 對 22 那個舒服的差距會消失，整片噪音會集中在同一個錯誤答案上。
多樣性是沖銷機制能夠運作的物理前提。
匯總機制
有多樣的意見還不夠，必須有辦法把它們加總。股票市場用的是連續雙向拍賣：買家掛買價、賣家掛賣價，價格重疊即成交。
有研究指出，即使讓「零智能」的程式互相交易，完全不懂分析、只有預算限制，產生的價格與真人在實驗室的結果相似。
所以你不必相信市場裡都是天才，也應該尊重價格。價格合理，很大程度是機制的功勞。
誘因
對了賺錢，錯了虧錢。這會自動篩選：沒信心的人留在場外，有信心的人下大注。
而股市的誘因比 Monkees 那道題更強。在那道題裡，知情者只能投一票；在市場裡，他可以按信心加大注碼。所以價格是一場加權投票，信心愈大，票愈重。
Galton 那個牛的實驗，三個條件全部齊備。「六便士的費用嚇退了惡意搗蛋的人」，而「獲獎的希望令每個參加者都盡力而為」。
三個條件成立時，這個過程準確得驚人。
那什麼會讓它失效？
三、股市沒有結算日，所以故事可以令那 68 個人同步
在賽馬、選舉、預測市場、股票這四種市場之中，股市最容易從群眾智慧翻轉成群眾瘋狂。
原因只有一個：它沒有結算日。
賽馬跑完、選舉開票，押錯注的人立即虧損，價格自動被拉回真相。所以刻意操縱這些市場的效果都很短暫。
而股票沒有這個安全網。除了被收購或破產，永遠不會有開牌的一天。價格永遠只是浮動的預期。
所以這裡最適合故事生長
沒有一個在固定日期揭曉的答案，故事就永遠不會被證錯。
諾貝爾獎得主 Robert Shiller 研究敘事如何影響經濟時，刻意採用傳染病模型來描述故事的擴散：一個故事流行到什麼程度，取決於它的傳染力。
正確與否，跟傳播速度沒有關係。
另一半機制來自人性。當人遇到看不懂的新事物，會因為受不了那份不確定，而主動編一個故事去解釋眼前發生的事。故事接著影響情緒與預期，再影響價格。
故事的作用，正是令無知的群眾不再隨機。
當一個好聽的故事在市場流行，他們不再四散亂投，而是集體倒向同一個答案。那一刻，平坦的噪音變成有方向的偏向，沖銷機制失效，價格開始脫離價值。
所以場內有多少人不懂，其實無關痛癢。要盯的是他們什麼時候開始整齊。只要他們的判斷還是各散東西、互不影響，一小部分人知道答案就已經足夠；一旦他們全部因為同一個論壇、同一條短片、同一句口號而倒向同一邊，集體答案就會崩壞。
而這件事跟經驗和資歷無關。CFA Institute 訪問超過 700 位投資專業人士，「被同行影響而追隨趨勢」是對他們決策影響最大的一項偏誤。
專業投資者也會變成步伐一致的群眾。
四、我們做研究有什麼意義？
這是每個認真做研究的人都應該問自己一次的問題。如果價格已經把所有東西反映進去，那讀年報、拆商業模式、追蹤數據，圖的是什麼？
答案分四步。
第一步：價格的準確度，是有人買回來的。
那 34 對 22 的差距，完全來自 7 個知道答案的人。如果他們不出現，100 個人全部亂猜，票數就會四平八穩地散在四個選項上，集體答案退化成一片毫無資訊的噪音。
放到市場裡：價格之所以大致合理，是因為有一群人願意付出時間、資訊費用、以及判斷錯誤的風險，去把真相帶進價格。
第二步：付了成本，就必須有補償。
做研究不是免費的。而既然它有成本，它就必須有超額回報作為補償，否則沒有人願意做。這是很簡單的商業邏輯。
第三步：如果沒有人做研究，價格就不再準確。
沒有超額回報，7% 消失。沒有 7%，價格只剩噪音。
第四步：所以市場必須永遠留一份無效率。
它留這份無效率，不是因為它有漏洞，而是因為它需要付薪水給那些讓它保持準確的人。
研究的價值，是市場的運作成本。
你做研究，就是嘗試成為那 7% 的人。而市場為了維持自身的準確度，必須付錢給你。
那份無效率有多大？
有一項研究計算了 1975 至 2019 年間 13,800 間美國新上市公司未來盈利的現值，再與上市當日股價比較，得出兩個看似矛盾的數字：
平均值 0.9 — 價格與價值平均只差 10% 以內。市場看起來相當有效。
中位數只有 0.2 — 把所有公司排成一列，中間那間的真實價值只值上市價的兩成。市場看起來相當無效。
兩個都對。平均值被少數極度成功的公司拉高了，而排在中間的大多數公司，貴得離譜。
這就是股票市場的真實面貌：整體有效，個別無效。
而你做研究的整個空間，就在「個別」那一邊。
五、普通人如何打敗大市？
打敗大市這件事，說到底只有一個定義：在某一個具體問題上，你的判斷跟市場不同，而且你是對的。
所以整條路只有三個環節要想清楚：市場什麼時候最可能錯、那個錯誰吃得到、以及你的「不同」從哪裡來。
環節一：窗口在哪裡
市場什麼時候最可能錯？當群眾同步的時候。
故事令不知情的人整齊倒向同一邊，這件事既是泡沫的成因，也是超額回報唯一的來源。危險和機會，是同一件事的兩面。
實務上，這個窗口有三個同時出現的訊號：
強烈的市場情緒
大幅的股價異動
極端的估值
三者一起出現的時候，通常就是買入或賣出的時機。而且這個效應是非線性的：多樣性只流失一小點，就可能引發很大的價格移動。
賭馬圈有一句話把這件事講得最好。資深評馬人 Steven Crist 說：「賭馬人最好的朋友，就是大賽日。」
大賽日會湧入大量不懂但熱情的資金，把隱含勝率推離真實概率。這就是「噪音不再隨機」最乾淨的樣本。
股票市場的「大賽日」是什麼樣子，相信你已有體會。
環節二：那個錯，誰吃得到
找到錯價只是第一步。知道市場錯了，跟賺得到那筆錢，是兩件事。
門票有三項成本：資訊成本、交易成本、以及市場衝擊（你買賣的動作本身會推動價格）。你的優勢必須大到蓋過這三項，才算真正的優勢。
你要找的，正是那種「散戶資金推出來、大資金吃不下」的錯價。
而這剛好是個人投資者最被低估的優勢。機構被三重枷鎖綁住：要向客戶每季交差、有規模限制所以碰不了小公司、以及最要命的一項——不能做出看起來愚蠢的決定。你沒有這三樣。你可以買一間沒人聽過的公司，可以等三年，不必向任何人解釋為什麼你沒有跟大隊。
而且你可以行動迅速
換句話說：市場付錢最多的那個窗口，機構往往進不去。
環節三：你的「不同」從哪裡來
如果你的回報來自「跟市場想得不一樣」，那所有工夫其實只有一個目標：在你自己的腦袋裡，建立比群眾更貼近現實的認知，做那 7% 真正知道牛重量的專業屠夫。
這裡有五個方向。
資訊 — 你知道的事實。資訊天然是不完整、局部的。而數據要經過你的詮釋，才會變成資訊。擁有比別人更好的資訊，在任何市場都是優勢的來源。
知識 — 你對「這件事怎麼運作」的理解。這是最難速成的一項，也是最難被複製的一項。
方法 — 你解題和產生想法的手法。不同方法適用於不同問題，而好的方法經常跨領域通用。
分類角度 — 人類是靠類比思考的。Nordstrom 與 Dollar General 都是零售商，Ferrari 與 Suzuki 都是汽車製造商；但若按品牌定位分類，Nordstrom 會跟 Ferrari 歸為高端，Dollar General 會跟 Suzuki 歸為低價。換一種分類方式，你會看見完全不同的可能性。
心智模型 — 你用來理解世界的框架。它是現實的簡化版，用犧牲細節來換取速度，所以你需要不止一個。
把三個環節接起來，整條路就是一句話：
在群眾失去多樣性的時刻，用你自己建立的認知，去下一個機構下不了的注。
市場願意付錢給你，是因為你補上了它自己缺少的那一點差異。跟聰明沒有太大關係。
那 68 個人不會消失。你只需要確保，自己是那些懂行的專業屠夫。
本文的框架、例子與數據來自 Michael J. Mauboussin 與 Dan Callahan 為 Morgan Stanley Counterpoint Global 撰寫的 Consilient Observer 報告《The Wisdom of Crowds in Markets》（2026 年 8 月 5 日）。