我桌上有一台機器，叫作彭博(Bloomberg)。它提供非常有用的分析輔助工具，像歷史資料取用工具、畫圖系統，尤其是可以在營幕上看到各種證券和貨幣的價格，但是彭博有個東西，我想捨棄：新聞記者的評論。為什麼？因為他們喜歡解釋一些事情，會誤導投資人。但是，不只彭博這麼做；怪不得十年來我都不看報紙的商業版，寧可改讀散文。
就在寫這些段落時，我在彭博看到如下的新聞標題：
- 道瓊指數因為利率下滑而上漲1.03點。
- 美元因為日本貿易順差增加而下挫0.12日圓。
整整一頁都是這樣的標題，新聞記者是針對相當於純雜訊的東西提供解釋。道瓊股價指數在一萬一千點時波動1.03點，幅度不到0.01%。這樣的波動不值得解釋。對誠實的來說，沒有任何事情值得解釋；他們沒有理由去推論原因。但是新聞記者和比較文學的見習教授一樣，拿薪水是為了解釋事情，所以樂於馬上提供解釋。
顯著性：我是怎麼判斷那是純雜訊的？用個簡單的比喻來說。假設你和朋友展開橫越西伯利亞的越野比賽，一個月後，你以一秒之差贏了他。顯然你不能就這樣吹噓自己騎得比他快。你可能得到某種東西之助，或者只是隨機造成的，別無其他原因。
那一秒本身不夠顯著，任何人都沒辦法據以做出結論。我不會在睡前寫日記說：車手A比車手B優秀，因為他吃菠菜，而車手B常吃豆腐。我做這種推論的理由，是因為他在三千哩長的比賽中以1.3秒領先。如果領先一個星期，我才可能開始分析原因不是豆腐，或者是否有其他的因素影響。
因果性：還有另一個問題；即使具有統計顯著性，也必須有因果性存在才行，也就是說，市場發生的事件，和所說的原因有關係。人們說，發生於其後者必然是其結果。如果醫院A接生的嬰兒有52%是男孩，醫院B同一年則只接生48%的男嬰；你會試著解釋說；你之所以生下男孩，是因為在醫院A接生的嗎？
因果性可能非常複雜。如果有許多可能的原因，就很難挑出單一原因。這稱作多變量分析。舉例來說，如果股票市場對美國國內利率、美元兌日圓匯率、美元兌歐洲貨幣匯率、歐洲股票市場、美國的國際收支帳、美國的通貨膨脹，以及其他十來個主要因素有反應，那麼新聞記者需要觀察所有這些因素、了解它們以前個別和共同造成的影響、觀察影響的穩定性，然後經統計檢定，才能挑出某項因素（如果辦得到的話）。最後，需要給那個因素一個信賴水準；如果信賴水準低於90%，那就沒有故事好說。
過濾方法
我用了一招，判斷世界上是不是真有什麼大事正在發生。我用的方法，是把貨幣、股票、利率、商品等世界上所有相關金融工具的價格和漲跌幅度全放在一起。我將貨幣放左上角，各股票市場放在右邊，多年來觀察相同的螢幕畫面，日積月累，就產生一種本能直覺，能夠知道是不是有重大的事情正要發生。因果性可能非常複雜。如果有許多可能的原因，就很難挑出單一原因。這稱作多變量分析。舉例來說，如果股票市場對美國國內利率、美元兌日圓匯率、美元兌歐洲貨幣匯率、歐洲股票市場、美國的國際收支帳、美國的通貨膨脹，以及其他十來個主要因素有反應，那麼新聞記者需要觀察所有這些因素、了解它們以前個別和共同造成的影響、觀察影響的穩定性，然後經統計檢定，才能挑出某項因素（如果辦得到的話）。最後，需要給那個因素一個信賴水準；如果信賴水準低於90%，那就沒有故事好說。
過濾方法
個中袐訣是，只看變動百分率大的。除非波動高於平常每天的漲跌幅度，否則我把相關的事件視為雜訊。我根據變動百分率，決定新聞標題的大小。此外，我也不是用線性的方式去解讀；某個事件造成漲跌2%，重要性不是漲跌1%的兩倍，而是四到十倍。波動7%的重要性，可能是波動1%的數十億倍！
我希望每個人都學點統計，但太多人只看解釋，沒辦法憑本能直覺，了解機率的非線性層面。
在耳中塞蠟
《奧德賽》中女妖錫西(Circe)，歌聲十分誘人，水手聽了會發狂，不由自主地便投入女妖島外的海中而死。奧德修斯想出一條妙計。他把蠟塞進所有水手的耳中，讓他們幾乎完全聽不到任何聲音。他自己則綁在桅杆上，並嚴令水手無論如何不可放開他。
我從這個故事學到的第一個教訓，不是想當奧德修斯。他是神話人物，而我不是。他可以綁在桅杆上；我卻只能像水手，需要在耳裡塞蠟。而目前我最感驕傲的成就，是遠離電視和新聞媒體。
結語
巴菲特說：「許多投資人寧願花時間聊聊『現在市場的狀況』，也不願去讀公司的年度報告。但是請相信我，對利率和股市那種東拼西湊的聊天內容，絕對比不上花三十分鐘看看公司最新的營運及財務報告來得有用。」
「華爾街那些自以為是的分析師，天天大談股市走勢或法人投資機構的動態，這種行為有如天文學家放棄手邊的天文望遠鏡不用，反而與人大談星象學。」
許多人會看財經節目，主要的是想聽那些專家解釋什麼？和說些什麼？但我個人覺得不看也沒差。像我個人已經好久沒看任何的財經節目，我寧願把時間，拿去看些財經書籍。
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