《黑天鹅》

规避突发的事件对自身的影响

预防比事后弥补/事中救火要重要的多,对突发事件最坏结果做好预防,降低对正常事件的影响。

个人认知的局限性

认知是片面的,局部的,带有局限性。

静态思维与动态思维

  1. 事物处于运动之中。
  2. 静态思维容易将过去的,片面的标签来描述现在的事物,而忽略了事物的运动性,发展性,即使是微小的,持续的变化在时间的加持下也能引起质变。例如西方国家对亚非国家的刻板印象。
  3. 很多事物往往处于复杂的系统中,事物之间互相影响。所以决策时要运用动态思维考虑决策将会引起的一系列连锁。例如政府新颁布的政策,正所谓上有政策下有对策。

延伸:

对自身认识的高估、对现实情况的低估; 当局时容易盲从。习惯从结果后再推理逻辑,使事件符合所谓因果; 过于依赖所谓权威专家的结论,自己却未进行深层思考辩证。

假如你不会预测怎么办

假如你抛弃完全准确地预测未来的想法,你就有很多事情可以做,只要你记住预测的局限性。知道你无法预测,并不意味着你不能从未来的不可预测性中获益。

建议很廉价,非常廉价

作好准备!狭隘的预测有麻痹或治疗的作用。小心那些神奇数字的麻痹作用。对所有可能的结果作好准备。

把生活中美好的偶遇最大化。

平均斯坦和极端斯坦

平均斯坦大概就是“一把筷子难折断”这条谚语的同类,团结力量大,集体影响小。

极端斯坦就是木桶理论里的短板效应的亲兄弟啊,意外突如其来,无从总结规律。

经验主义和现实世界的复杂性

经验主义就是拿过去已知的东西来解决未知的情况,然而现实世界可能存在的“黑天鹅”可能会把之前所有的所谓逻辑轨道推翻。

向内看到自身的缺陷,向外看到世界的复杂性;所以成熟客观理智的方式是不草率对事物下决定性定论。

黑天鹅事件的定义

黑天鹅事件原因: 世界的不确定性,信息不对称,认知有缺陷,决策非理性,系统复杂性。

人们愿意相信更加精确的事情发生概率更高,但按概率来说越精确意味着条件越严苛,应该是概率更小的事件,这就是所谓的精确的错误和模糊的准确。

讲故事比单纯给出一个数字更有效果,故事直观而立体,数字平面且干瘪。

你的肢体语言和表情管理是可以控制别人对你所要表达内容的质量的看法甚至于忽视你目前的不利情势。你的冷静与表露出的淡淡傲然则会给别人留下深刻印象。所以说话的方式成就你的人格魅力。

信息是有偏差的

应该从过去的经验和教训中吸取教训,而不是喝过去经验的鸡汤。

历史都是由赢家书写的,我们只看到了他们如何成功,却不去学习失败者为何失败,成功者成功是多因素甚至种种巧合汇聚起来才能成功,而失败则可能有一种原因便可失败。

信息是有偏差的:

在我们进行天分比较时,经常忽略沉默的证据,尤其在那些受赢家通吃效应影响的行业。我们也许很喜欢那些成功故事,但太把它们当回事是不应该的,因为我们并没有看到全部事实。

人们往往根据自己的需要去选择样本,为自己寻找支撑理由和借口。看到的和听到的都是经过过滤后的信息,并不代表事物的真相。

我们能看到政府做了什么,因此歌颂他们,但我们没有看到别的。

对于风险的认知

对沉默证据的认识偏差降低了我们对我们在过去招致的风险的认识,尤其是有幸躲过了那些风险的人。你的生命曾遭受严重威胁,但你幸存下来,于是你在事后会低估情况的实际危险性。

短暂的成功可能会让你松懈,其实这次成功真可能是个侥幸,并代表不了什么,如果松懈,很可能在下一次黑天鹅事件中消失,直到人们忘记。

进化是一系列侥幸的成功,有好的,也有不好的。你只看到了好的。但在短期内,哪些真正对你是好的并不明显,当你处在会产生黑天鹅现象的极端斯坦环境下时尤其如此。

当你觉得不知如何选择的时候,可能不选择都比盲目选择更容易避免盲目承担风险。冒险不可怕,可怕的是对结果的多样性毫无意识。

不要高估个人能力和知识,不要低估不确定性的风险。保持谦虚以及不安全感。

思维的误区

我们的思维是有惯性的:一旦形成一个观点,我们就很难改变,所以情况对那些推迟形成观点的人更有利。

后视镜视觉:看着后视镜来开车,结果肯定会翻车嘛!这个类比就如看着过去的数据来判断未来的数据。在股票市场就最常见了

来源于信息本身的特性。我已经说过,黑天鹅现象有三个特点:不可预测,影响重大,事后可解释。

1.我们既爱筛选,又爱进行“狭隘”的思考(认知自大);

2.我们的预测能力被大大高估,许多认为自己能够预测的人实际上不具备这一能力。

所以真正的热爱生活要看到世界的阴暗面,成功的投资要看到负面的东西,真正的积极是在逆境中。

每增加一个变量,系统的复杂性便随之上升,预测的难度便随之增加!

根据过去预测未来的问题可能比我们已经讨论的问题还要严重,因为相同的过去的数据既可以证明一个理论,又可以同时证明完全相反的理论!如果你明天还活着,这可能意味着你更可能长生不老,或者你更接近死亡。

不要指望一个巨大的幸福会让我们长期快乐,而是不断的来点小确幸。对于痛苦则反之,长痛不如短痛。

一件事情能做的标准是,不是它的结果好到什么程度,而是它的危害能不能承受,换言之,未虑胜先思败。

工作从来都没有真正的稳定性可谈,但能力却是永远保值的。

一个银行职员可能因为没有能力被人工智能淘汰,而有能力的咨询师却可以在种种风险中不断前行。

波动性让人更容易走在舒适区,同时有着更强的抗风险能力。

这也是在同样面临失业时,咨询师可以比公务员银行职员更快走出危机的原因。

做决策时,你只需要了解事件的影响(这是你能知道的),不需要了解事件的可能性(这是你不可能知道的),这一思想就是不确定性的核心思想。我生活的大部分都以它为基础。

无法理解正在发生什么,即从源头开始走错方向,难以预测。认知自大-盲目性+柏拉图式的分类+错误的推理方法。

正态分布(钟形曲线)和极端事件

分布性带来健壮性。集中性带来效率性。以最高效率进行组织形式的构建,并投入极高精力维护稳定,却依然不能避免不确定事件的发生。绝对的集中带来的是小概率的超高风险。

正态分布(钟型曲线)有其适用的条件。

一、结果是由多个(越多越好)变量相加而得的;

二、每个变量是独立的,相互之间不能有影响;

三、每个变量对于结果的贡献是有限的;

人的身高就满足以上条件。身高是由至少180个基因共同决定的,这些基因基本是相互独立的,而身高是所有这些因素相加之和。

在正态分布中,极端事件确实是极其罕见的,你真的不必要去为所有可能做准备,否则你根本就承受不了应对的成本。

而当变量之间是不独立的,存在相互影响时,就不是正态分布了,而是幂律分布。幂律分布下,你必须做好准备迎接极端事件,这里就是极端斯坦。

马太效应就是最好的例子,排行榜越是靠前的书,就会有越多的人购买,每一次的购买行为都会受之前销量的影响。

古斯塔夫也说,能有效煽动大众情绪从而领导他们的,不是正确的道理和理论,而是激情、富于感染力的口号,哪怕这口号经不起推敲。

较大不确定性原则就是,一叶障目,不见泰山,只见树木,不见森林

冗余和高效率的矛盾

多策略多计划,备份方案的重要性,防御性冗余:

冗余就意味着保险。尽管看上去有些效率低下,但这是为了维护这些备件,并具备足够的保有这些备件的能量,尽管它们平时处于闲置状态。

所谓高效率,也就是说把冗余去除掉,从而提高了效率,冗余就相当于企业的现金流,现金流充裕,也就可以抵御金融风险了。效率与冗余是对立的,效率高则冗余低

拥有众多辅助功能的东西会从环境任意性和认知不透明性中受益匪浅。

人们更愿意突然性地失去很多,而不愿意每一步失去少量;人们在痛苦到一定程度,会变得麻木。因此,不愉快的经历(比如在新泽西逗留)应当越集中、越浓缩越好。

信息的不对称和看待信息角度差异

对于火鸡来说就是黑天鹅现象,但是对于屠夫来说是日常操作。信息的不对称和不同的角度看待问题差别巨大。

就好像计划赶不上变化一样,之前说过的计划与现实的偏离都会有所偏差,时间越长,项目越大,偏差也就越大。

对于不确定性的这种两极分化一种产生的宿命论,一种认为无所谓,而实际上呢,对于这个本体随意性和你的认知随意性的偏差是非常非常大的。

罕见事件发生的频率不能通过经验观察来预测,原因是它们太罕见了。因此,我们需要一个先验模式来代表它;事件越罕见,使用标准的归纳方法(比如通过例数过去发生的事情进行频率抽样)进行预测的错误便越严重,同时对于能延伸至低可能性事件(这类事件当然不常见)领域的先验代表的依赖度也便越高。

世界上不到0.25%的上市公司代表着大约一半的市场资本化,世界上极少部分的小说占据了约半数的小说销量,不到0.1%的药品为制药工业赢得了超过一半的利润——同样,不到0.1%的风险事件会引发至少一半的破坏与损失。

在极端情况下,可以预测失败但无法预测失败造成的损失的规模,也许是指数级的误差。所以小心驶得万年船。

考证的担子要落在破坏复杂体系的人身上,而不是保持现状的人身上。

保持一份专业的同时也得学会涉猎其它领域,没有谁规定医生是不能当银行家的。

避免低可能性盈利的预测——尽管对一般盈利没有必要。