关于预测的量化科学性问题，很少人能意识到，极少人能理性的看待预测的量化指标。 举个例子，投资者很关注企业家对企业的投资价值，巴菲特也没少强调。但是，很少人能理性的用数理统计方法抽样调查完成该项指标对企业价值的相关性研究。具体到实际数字上，有研究发现大概30%。换句话说，同样素质的两家企业，企业家不同，对企业发展影响顶天带来三成差异性。李仁杰走了，对兴业银行影响量化到具体数目字上，到底有多大？这个问题，投资者基本都是靠拍脑门预测。很多人，会把这种问题，想象成远超基准概率，而基准就是30%。
零售、同业，业务差异性，具体到全行业的发展上看，会形成针对基准概率多大偏差？如果，基准概率是ROE13%，差异性是否会体现为7个百分点上下的差异呢？很多时候，市场的集体投票结果，反映出来的就是严重背离基准概率，而投资者是没有意识到的。
恒大和万科的例子，就是很典型的例子。恒大破产，万科就会幸免遇难么？既然如此，双方类似的行业属性，差异极大的市场估值，很明显从预测的量化上背离基准概率，势必要得到市场纠正的。
定性上认为存在所谓主观理解上的巨大差异，往往定量到实际差异性上，会有很大的悬殊性，这就是认知偏见。认知偏见，之所以形成，本质上源自心理问题。人们，对于主观概率的理解，偏离实际概率，就很容易形成认知偏差。
你认为这个世界应该怎样，是没用的，这个世界总是会按照自己的方式运转的。客观的预测，精准的量化，才是制胜关键。预测，是投资最终落脚点。无论你是神马投资者，都无法摆脱对未来的预测。市场，是不可预测的。企业，就一定很容易预测么？
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