◇ 市場是無法準確預測的
Stocks are not lottery tickets. There's a company behind every stock.
股票不是樂透彩券，每隻股票後面都有所屬的公司。
If the company does well the stock does well. It's not that complicated.
如果公司表現良好，那麼股票就會表現良好，它沒有那麼複雜。
People get too carried away.
人們太自以為是了。
And first of all, they try to predict interest rates if anybody predicts interest rates right three times in a row, they would be a billionaire. But they're not that many billionaires on the planet.
首先，他們試著去預測利率。如果有任何一個人可以成功預測利率三次，它就可以變成億萬富翁，但這個星球上並沒有那麼多的億萬富翁。
And no one can predict the economy around 1981 and 82 when we had a 20 prime rate with double-digit inflation and double-digit unemployment.
也沒有人可以預測到1981年和82年的經濟，當時我們最優惠的利率達到雙位數的20%，失業率也達到了雙位數。
I don't remember anybody telling me in 1981 about it, I didn't read a study all this stuff.
我不記得有人在1981年告訴過我這件事，我也沒有讀到過任何有關這件事情的報告。
What I'm trying to tell you is it'd be very useful to know what the stock market is going to do. It's terrific to know that the Dow Jones average year, for now, would be x that we're going to have a full-scale recession our interest rate is going to be 12%.
我想告訴你的是，去知道這些情報了解股市走勢是非常有用的。去知道今年的道瓊指數平均會是多少、我們將經歷大衰退、我們的利率將為12%是非常了不起的。
That's useful stuff but you never know it. You just don't get to learn it.
那非常有用，但你永遠不會知道。你就是不會提前知道它。
So I've always said if you spend 14 minutes a year in economics, you've wasted 12 minutes.
所以我常跟你們說，如果你每年花14分鐘在經濟學上，你會浪費掉12分鐘。
◆ 分清已知與未知
毫不意外的，彼得林區與巴菲特在對於大環境的經濟影響上是有類似的見解的。以彼得林區一直以來的舉例來說，他運用的都是已知條件來做為判斷投資的基礎，幾乎把大環境經濟問題當作雜音而忽視他。事實證明，這是有效的。
儘管巴菲特爺爺並不是完全無視全球經濟問題，比如除了比亞迪以外幾乎不投資中國，近期也大幅撤資比亞迪並且連台灣這的台積電也出清持股。這其實某種程度上算是「預測」了兩岸未來會有戰事發生所以預先做好的風險控制，但起碼還是在現有的兩岸已知資訊上做出的判斷。
關於這方面身為經濟學系專業出身的船長我會比較偏向認同技術分析這塊像像是在運用與公司不相關的數據去「預測」未來是非常不明智的。當然這是對於要長線投資(存股)的我們來說。如果是單純的中短線要獲取利益，簡單的均線結構也能夠明顯判別其他因為基本面影響的股價漲跌而畫出的線圖或者未來展望造成的股價漲跌，但前者對於市場來說用技術分析就是「二手資料」了，後者前面賺個50~100%每年，以技術分析成功率60%來說每三次會碰到一次鬼，泡沫化之後現股卡個幾天跌停板脫手還沒啥事，槓桿開下去跌停板每天補錢還排不到自己賣掉就GG了。
假設年化報酬50%，第一年本利和達到150%，第二年本利和225%，第三年碰到鬼卡個三天跌停脫手跌到本利和剩164%，
年化報酬差不多18%，是不低，但船長遇到的技術分析派報酬好的那群也差不多就這樣了，有位透過技術分析加上量化投資，還是透過電腦自動交易做出最大效益的投資人叫做詹姆斯·西蒙斯（James Simons），他32年間的年化報酬高達39%，但他是是美國數學家、電腦科學家、對沖基金經理，透過跨領域去做到更複雜的計算及電腦交易，這並不是一般人能達到的成果。
我們透過基本面的已知來判斷是否投資就能達到20~30%的效果了，去浪費時間研究經濟、花時間貼在電腦前設定自動交易條件未必做得比經濟學家、數學家、電腦科學家好，畢竟這未知的預測需要的專業技能太過艱深，我是不知道數學與電腦專業是否也這樣，但也不是每個經濟學家對於未來的推測是有一個統一的答案。一般人沒有必要為了預測未來去多賺那10~15%，把時間拿來投資自己或許能夠在未來創造更多的收益。
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