查理·芒格为何反对在投资中过度使用“模型”或“系统性公式”？

查理·芒格反对过度使用“模型”的核心原因：现实世界的复杂性远超任何单一公式

查理·芒格本人是“心智模型”最著名的倡导者，但他强烈反对在投资中过度依赖，尤其是滥用那些从金融或经济学等单一学科中衍生出的“系统性公式”或“模型”。这看似矛盾，实则体现了他思想的精髓。他反对的不是“模型”本身，而是思想上的懒惰、学科上的狭隘以及对复杂现实的过度简化。

具体原因可以归结为以下几点：

这是芒格最常引用的概念：“在手里拿着铁锤的人看来，世界就像一颗钉子。”（To a man with only a hammer, every problem looks like a nail.）

单一模型的局限性：如果一个投资者的工具箱里只有从商学院学来的金融模型（如贴现现金流DCF、资本资产定价模型CAPM等），他就会试图将所有复杂的商业问题都硬塞进这个模型的框架里。
忽略关键变量：这种做法会让他忽略模型无法量化的、但却至关重要的因素，比如企业文化、管理层品质、品牌护城河的强度、客户的忠诚度、技术变革的颠覆性风险等。
案例：芒格和巴菲特经常嘲笑学术界将“风险”等同于股价“波动性”（Beta系数）的做法。在他们看来，真正的风险是“永久性资本损失的可能性”，这与股价的短期波动关系不大，而与企业的基本面和买入的价格息息相关。

许多金融模型追求数学上的精确，但这种精确往往是虚假的。

输入决定输出：以DCF模型为例，其结果高度依赖于对未来现金流、增长率和贴现率的假设。这些假设只要有微小的变动，得出的“精确”估值就会天差地别。而对未来几十年的预测，本质上就是一种猜测。
宁要模糊的正确：芒格认为，这种模型制造了“精确的错误”（precise nonsense）。他宁愿追求“模糊的正确”（approximately right），即通过定性分析和常识判断，得出一个大致正确的价值区间，而不是一个看似科学却毫无意义的精确数字。比如，他会问：“这生意是不是好到不用计算器就能看出来它很便宜？”

金融和经济学模型常常借鉴物理学的思维，试图找到普适的、可预测的规律。但芒格认为，商业世界更像一个复杂的、自适应的生态系统。

芒格认为，若不了解心理学，就无法真正理解市场。

非理性行为：标准的金融模型大多建立在“理性人”假设之上，但这与现实严重不符。市场中充斥着由贪婪、恐惧、嫉妒、从众、过度自信等心理偏见驱动的非理性行为。
Lollapalooza效应：芒格用这个词来形容多种心理偏见在同一方向上共同作用，从而产生极端结果的现象（如泡沫或崩盘）。这是任何数学公式都无法预测的。理解这些心理偏见，本身就是一种强大的“心智模型”，能帮助投资者利用他人的错误，并避免自己犯错。

芒格并非要我们抛弃所有模型，而是提倡建立一个跨学科的、立体的“心智模型格栅”。

他认为，你需要在头脑中拥有来自各个重要学科的“大思想”（The Big Ideas），并将它们融合成一个相互连接的思维框架。当遇到问题时，可以从不同学科的角度（如心理学、历史学、工程学、生物学、物理学等）进行审视，从而得到一个更全面、更接近真相的认知。

学科	关键心智模型举例	在投资中的应用
工程学	冗余/备份系统、断裂点、安全边际	投资时要求极高的安全边际，构建能抵御意外冲击的投资组合。
生物学	进化论、自然选择、生态位	理解商业竞争的残酷性，寻找拥有强大“护城河”能长期生存的企业。
心理学	激励机制、社会认同倾向、避免不一致性倾向	分析管理层的激励是否合理，理解市场泡沫和恐慌的成因。
物理学	临界质量、牛顿运动定律	理解规模效应和商业世界中的“赢家通吃”现象。
数学	复利、排列组合、决策树理论	理解长期持有的力量，计算不同决策的概率和期望值。

总结来说，芒格反对的不是模型，而是“模型依赖症”和“思想的孤岛”。他认为，投资是一项综合性的智力活动，试图用一个简单的公式去套用复杂多变的商业世界，无异于管中窥豹。唯有通过建立一个强大的、跨学科的“心智模型格栅”，才能获得真正的智慧，看清别人看不到的机会和风险。