如果问一个投资者，昨天的市场为什么是这样的、抑或是那样的？他可能会说出很多的理由，似乎这是世界上最简单的事情一样。但如果问同样一个人，明天的市场会是怎么样的？然后再在后天来印证他的预测，那么你也许会发现，预测明天的市场竟然是如此之难，似乎是世界上最困难的事情。
的确，我们总是能够很清晰地描述昨天的市场，但在预测明天的市场时又常常感到无力和无助。为什么针对同一事物的分析，昨天和明天会有如此巨大的差距呢？这种逻辑显然是讲不通的：如果在昨天削一个苹果需要花十分钟，那么我们预期明天削一个类似的苹果同样需要十分钟并不是很难。
显然，在预测市场方面，投资者们一定有什么东西错了。那么是什么呢？我以为，错的不是对未来市场预测的困难性，而是总结过去市场的简单性。
维特根斯坦在他的《哲学研究》里对语言表述的准确性做了分析。他指出，一般来说，我们总认为自己的语言是精密的：的确，通过语言我们能够在大多数时候准确表述我们的意思，而听到的人也会明白。比方说，一个建筑工人对另一个人说："石板！"另一个人就会把石板搬过来。
但是，"石板！"这个语言的表达精确度其实有赖于很多外在的因素，比如建筑工地，比如工人们正在工作(考虑一下他们晚上在酒吧里的时候突然说出"石板！"能达到的效果)等等。因此，语言其实是在特定的环境下所表述的对需要表述的事物的几个总结性概括，其有效性高度依赖于环境、人们对语言的已有认识("石板！"这个词的有效表达需要依赖人们至少能够领会"石头"和"板材"两个概念)等等，而不是语言本身。
那么，回过来看我们对过去市场的总结，也就会清楚为什么总结总是如此容易，而预测总是如此之难。总结是在当时的特定环境下说出的"石板！"，而预测则好比在一个新的环境中说出同样的词。我们的总结总是挑出了过去经济环境中的几个(最多是几十个吧，但和实际经济、社会所拥有的要素数量相比，仍然是九牛一毛)要素和当时市场之间的关系进行总结，而这种总结是在当时的经济格局、政策导向、投资者心理等等的背景下做出的。显然，把这些孤立的要素生搬过来用以预测未来的市场，无怪乎"最简单的事情"变成了"最难的事情"。
那么预测未来市场这件"最难的事情"有没有解答呢？当然有。对于主观的投资者来说，这需要对事物进行更加辩证、更加依赖历史统计而非简单主观经验的考量。对于量化投资者来说，则需要对更多的市场数据进行挖掘、检测，而非相信仅根据一个市场的数据所得出的模型(以量化研究员为例，一个成熟的模型最少要经历十个以上成熟、非成熟市场总计数百年的历史检验以后，才会得出结论)。而在这些都完成之前，我们需要做的，首先是明白我们对过去总结的局限性，从而在把事情真正总结清楚之前，至少先避免损失。
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