笔者在这里想提供一点与众不同的东西：即一个如何有效利用这些预测结果的蓝图式方法，即使你怀疑预测不准确也没关系。
市场预测与市场本身一样古老，权威人士就一直在做出各种预测——并屡屡失手。回顾2010年，被称为“兴登堡凶兆”(HindenburgOmen)和“死亡交叉”(deathcross)的技术指标预示股市即将崩盘，很多市场专家预测中国股市将继续走高，美国经济可能遭遇“二次探底”。而至少到现在为止，所有这些预测都未能成为现实。
根据专家的说法，2011年美国股市将上涨10%左右，10年期国债收益率约为3%，通货膨胀率略低于2%，经济增长率将在3%左右。不过，如果靠这些预测来押注市场走向，那你就太天真了。
为什么拥有多年从业经验、专业知识丰富、能随意接触海量资料的人，会如此频繁地错误预测未来的市场走势呢?
第一点也是最重要的一点是，未来充满着意外。无论有多专业，一个人不可能准确预见到未来发生的事情，以及人们将如何做出反应。
预测失误的原因还在于，它们要么流于平庸，要么过于极端。对预测者来说，做出与主流意见相差不大的预测毫无意义。他们既不会因为跟大部队站在一起而遭到解雇，也不会因为比同行稍微好一点而名利双收。因此，如果预测者想脱颍而出，可能就得走向极端。因此，大多数专家都倾向于围绕一个安全的共识意见抱成一团，而一小撮专家从事风险大但潜在收益高的买卖，做出极端看多或极端看空的预测。如果他们的预测正确，则奇迹般的准确性将令其一夜成名;而如果预测错误，人们大多很快就会忘记。
另一个问题在于：专家分析复杂资料的方式并不始终如一。给同一专家多次提供类似资讯时，他们会得出迥然不同的预测。有一个结论至少从1954年以来就为人所知，但几乎从未在华尔街公开发表过——即根据专家预测方式建立的简单电脑模型比专家本身的预测更准确。这是因为专家知道模型中的哪些变数比较重要，于是过于频繁地对各种变数做出主观调整。
就像厨师瞎折腾一个成熟的烹饪配方容易搞砸一样，预测者太多的微调也会导致自己预测失败。因此，市场权威人士不仅会错过没人能够预见到的大意外，也很容易会因为一些小意外而做出过度调整。美国北方信托公司(NorthernTrust)的首席经济学家保罗·卡斯瑞尔(PaulKasriel)说，市场预测者往往陷于一种我称之为“顾此失彼(currentitis)”的状态，他们看到一些不符合自己预期的数字，于是想弥补自己的失误，根据最新的资料做出调整，结果反而再次预测错误，就这样来回折腾。
无论从哪个角度来看，现在有一点都是显而易见的：你应该进一步端正态度，以更谨慎的态度对待各种市场预测。不过，你也可以利用好这些预测，方法如下：
1.不要相信专家的远期预测
专家的短期预测比长期预测更准确一些。费城联储银行数十年来一直在进行一项“专业预测者调查”，收集几十位专家对于经济前景以及各种金融变数的个人预测和整体中位值，从而形成一个资料库。
与预测最新市场趋势相比，该调查在预测通货膨胀、失业率和经济增长(以实际国内生产总值的变动来衡量)等变数方面要准确得多——但只限于最近一两个季度。在此后的几个月，大多数预测的准确性将直线下降。在预测未来一年的情况时，专家几乎没有任何优势，而只是对近期趋势的简单推测而已。
2.坦然面对预测失误
没有经济学博士头衔的大众往往认为专家预测十分准确，就好像能直接拿去银行兑现的支票一样。人们不懂得这些预测背后隐藏着大量的不确定性。
举例而言，市场预测2011年美国的新屋开工数量为70万，比2010年预测的55.4万有所上升。然而，根据费城联储银行收集的历史预测准确性资料，你可以有80%左右的把握认为，最终结果将在40万—100万之间。也就是说，你将明智地预计到会有意外资料出现，无论或高还是或低。
这并不意味着预测结果毫无价值，恰恰相反：通过观察预测失误的潜在区间，你可以调整自己的预期，避免做出过分自信的决策。与此同时，喜欢对冲风险的投资者可以更准确地估算自己所需要的保障。
3.听听市场的声音
#p#分页标题#e#沃顿商学院(WhartonSchool)教授、《预测原理》(PrinciplesofForecasting)一书的作者斯考特·阿姆斯壮(J.ScottArmstrong)说，如果一个市场里头有许多交易者，那就不要试图去猜透市场。
股市似乎不像一个能够预测未来的风向标，但与其他替代方式相比，还是要好上一些。标准普尔500指数(S&P500)往往能相当准确地预测到未来短期内出现的经济衰退和复苏，比如该指数在2007年末开始下跌，而2009年出现大幅上扬。过去几周来，股价走势暗示经济将在2011年持续复苏。
4.取不同预测结果的平均值
提高预测品质的最有效工具也许就是把从各个独立管道取得的预测结果简单地整合起来。不要只看“专业预测者调查”的结果以及华尔街经济学家或策略师对于市场的共识，你应该撒一张更大的网。
一般而言，来自不同管道的预测者所获取的资讯以及使用的预测方法都不尽相同，因此其失误往往可以相互抵消。杜克大学(DukeUniversity)管理学教授理查·拉瑞克(RichardLarrick)举了一个例子来说明：假设有两个预测，一个说股市会上涨20%，一个说会上涨4%，结果股市涨了12%。第一个假设过于乐观了8个百分点，第二个假设过于悲观了8个百分点，炒股入门，而两者的平均值刚好是12%，虽然两个预测都很不准确，但其平均值却刚好说得分毫不差。
