随机漫步的傻瓜——发现市场和人生中的隐藏机遇

运气很多时候是隐藏的，伪装的，看起来是技能，其实是运气。有句话说的好，凭运气赚来的钱，再凭实力亏掉。

思考运气和随机性的一个好的角度是，机会成本，或者是架空历史（Alternative History），即如果运气不存在，历史会怎么样？这个人还会这么成功吗？

我们的媒体在报道成功人物和时间的时候就基本不会考虑运气和架空历史。作者说它很讨厌这一点，所以他看电视的时候会厌烦的从椅子上跳起来。媒体的目的，本来就不是揭示真实的世界，而是通过操控你的情绪来吸引你的眼球和时间。

一个人的财富数量，对他的身心健康影响不大，相反，这个人如何获得这些财富的过程，对他的身心健康的影响更大。

交易市场中有很多被随机性玩弄的人，他们有什么样的共同点？⚠️ 对自己的观点过度自信，这些观点可能是经济上的或统计上的。⚠️ 市场上美元相对其他国家货币价值过高。⚠️ 形成一个观点后就不再改变或调整。⚠️ 不停的改变自己的叙事和解释。⚠️ 事先没有想好如果亏钱怎么应对。⚠️ 没有独立思考，没有止损措施。⚠️ 拒不接受事实。

随机漫步

为了解释随机性，数学里面有一个概念叫做可替代采样路径（Alternative Sample Path），塔勒布将其称之为随机漫步。具体的做法是，设定一个开始和终止的时间点，中间生成很多连续的随机事件，并且每个事件具有不同的概率值。这个过程非常类似于大富翁游戏，从开始到结束，中间会经历很多的步骤，但是每个步骤具体会经历什么事件，都需要通过掷骰子来决定。从全局看来，整个游戏过程有很多很多种可能的展开方式。

随机漫步模型的一个特点是，如果时间很长，那么所有的采样最终结果都都会趋同。这个就好人生中，经历了不幸的人，如果能力强，最后慢慢也会起来，而经历好运气的人，如果能力不行，最后也会变得平庸。

何为当局者迷？有时候我们学习历史，特别是那些意义重大的历史事件，我们会问一下，当时的人是怎么想呢？他们会意识到自己处于伟大的历史中吗？他们知道未来的走向吗？其实答案都是否定的。比如，处于大萧条中的人，他们也是一天天的过日子，并没有太多的感觉，同时也不知道历史的走向。同样的， 今天的人们也不不知道我们这个时代会不会是一个伟大的时代，现在很多人都说经济危机要来了，但是也没有人能够肯定。

普通人看到现在的事情，智慧的人看到接下来要发生的事情，上帝看到未来会生的事情。

归纳法和黑天鹅

归纳法是一种重要的科学方法，是通过经验观察，然后总结规律。但是经验主义和归纳法有一个弊端，那永远无法证明正确，只能证伪。最著名的例子是黑天鹅，观察再多的白天鹅也无法得出结论说，世界上所有的天鹅都是白的，而只要发现一只黑天鹅，就可以把这一论断推翻。

无法处理小概率事件是归纳法的缺陷。

过度聚焦局部，忽略整体，而产生的认识偏差，还有很多的表现形式，包括：

👉 前景理论（Prospect Theory），锚定效应，只看到变化值，看不到绝对值，用最近的一次成败定义自己，而看不到整体的自己。

👉 只关注感受到的、具体的风险，忽略感受不到的、理论上的风险。

👉 后视镜偏见，事情发生之后，会觉得理所应当，觉得可以预测。

👉 以偏概全，小数定律偏见，觉得小的抽样可以代表整体，归纳谬误，过快做出结论。

👉 大脑工作的两个系统，快系统和慢系统，系统一和系统二。

👉 过度自信，过度低估风险。

👉 可得性偏见，比如认为加州地震的概率要高于全国所有灾难的概率。

👉 代表性偏见，比如认为一个学习女权哲学的学生将来成为女权主义银行职员的概率要大于她成为银行职员的概率。

幸存者偏差

幸存者偏差，就是只看到幸存者，看不到其他个体。一个例子是，随着我们不断努力，不断取得更大的成功，我们居住的小区越来越好，身边的人也会越来越有钱，在这个过程中，如果被幸存者偏差迷失，我们就会不断的提高关注点、目标和比较对象，提高自己的预期，没来得及开心就迅速拔高了自己的幸福基准线，所以可能永远都觉得不如别人，永远都不满足，不快乐。

塔勒布说，如果把无限多只猴子放在打字机前，让他们自由发挥，最终总会有一只猴子敲出名著《伊利亚特》，这就是概率和随机性。但是在现实生活中，不同行业的随机性影响大小不同，可以尝试的次数也不同，即猴子的数量不同，两外，我们只看到成功的猴子，看不到其他猴子。

有一本投资书很有名，叫做《邻家的百万富翁》，书中的主要观点是，少消费，多存钱投资。塔勒布说，这本书犯了两重的幸存者偏差，或者说，单纯的积累是不够的，需要变成百万富翁，还需要满足其他条件，比如投资对的东西，买低费率的指数基金，不买主动型基金，比如做好风险控制和投资组合设置，如果投资周期短，几年后就要用钱，就不要全部都配置股票。

明星基金经理的数量，最重要的决定因素不是他们的个人能力，而是市场上一共有多少基金经理，也就是采样的总量。

近一百年来，科技极大的推动了社会的进步，这似乎给我们一种错觉——所有的科技创新都能够改变世界。其实不然，这是幸存者偏差，我们只看到了哪些极端有用的创新，比如汽车、计算机、手机等，事实是，有无数的发明和专利都没有实际价值，被永远的放在数据库里面吃灰。

幸存者偏差的例子还包括：数据挖掘（Data-Mining），数据窥探（Data-Snooping），过度耦合，均值回归等。这些都是因为观察者对随机性的错误理解，导致过度的夸大某些采样个体的表现。关于这一点，有一个著名的现象，说每个坏了的钟，每天仍然有两个时间点报时正确。

均值回归，是一个统计学规律，指一个个体不会永远特殊，运气和随机的成分会消失，比如，名校毕业生的子女不一定会继续成绩优异。再有，过去表现优异的明星基金经理，以后很可能会变得平均或平庸。

均值回归的另一面是，样本越大，特殊个体就会越多，比如，你连续抛硬币很多次，那么一定会有几次连续的正面或连续的反面。再比如，人越多，有两个人同一天生日的可能性越大，如果有23个人，可能性就有 50% 了。还有，我们经常会他乡遇故知，会慨叹世界真小，其实随着我们认识的人变多，这个概率也是不小的。

数据挖掘（Data-Mining）或者数据窥探（Data-Snooping）也是幸存者偏差的例子，即在庞大的数据中强行寻找出意义，这是因为当样本量足够大后，肯定会有一些随机出现的规律和特例，完全没有规律的数据反而更可能是人造的。很多阴谋论就是在做数据挖掘，比如达芬奇密码。再比如，书籍的封面或封底上通常会有一些赞美的评论，这些评论都是众多的有好有坏的评论中挑出来的最好的。还有科研论文，只有发现了规律的数据才会发表，大量没有规律的数据都丢弃了。

非线性

数学里面有一个概念，叫做非线性（nonlinearity），指的是输出的变化和输入不成比例，或者说，微小的输入可能带来巨大的影响。我们熟悉的说法，压死骆驼的最后一根稻草，就是非线性，也叫做，沙堆理论，或者混乱理论。然而，造成巨大影响的这个微小输入，又完全可能是随机性带来的。比如，很多人一起面试一个电影的主演，大家都是默默无闻的新人，演技也都差不多，不过有一个人的姓氏和面试者前几天喜欢上的一个人的姓氏一样，所以这个人就被录取了，于是她就出名了，变成了大明星。

我们的大脑天生就不适合处理非线性，我们更喜欢线性的因果关系。比如，我们夜以继日的刻苦学习，最后量变会带来质变，带来突破，但是在突破之前，我们往往会非常的挫败、沮丧，非常有可能放弃掉。

关于随机性和非线性，有一个好玩的例子，叫做布里丹的驴子（Buridan’s Donkey），说有一头驴，它又渴又饿，而且渴和饿的程度一样，这时候把它放在食物和水之间，但是距离食物和水的距离相等，于是驴子疯了，不知道该先去吃食物还是先去喝水，最后活活饿死渴死。这时候如果你随意的小小的推一下它，让它距离食物和水的距离产生微小的差异，问题就解决了。现实生活中，我们也会遇到类似的情景，两个选项，差不多，我们无法做出选择，僵住了。我们可以让别人帮我们做出选择，或者抛硬币随机选择。

在创新和发布新产品的时候，拥有几个忠实的狂热追随者，要比拥有很多简单的喜欢者，要更有用一些， Better to be loved by a dozen than liked by the hundreds.

随机性和我们的大脑

我们为什么很难意识到运气和随机性呢？首先，随机事件可能概率很低，久而久之我们就忘记它可能会发生了。其次，现实很复杂，运气的因素可能藏得很深，我们用直觉和肉眼很难发现。正因为如此，有时候你把它指出来人们都不愿意相信。

意识到随机性的存在，考虑架空历史，提高对抗随机性的韧性，是是一件很重要的事情，但是也是一件很难的事情，因为这和人的本性相违背，人的大脑天生就不擅长理解概率和随机性。

在充满不确定性的时候，我们不善于理性思维，这是人类天生决定的。

我们有很多的思维偏误，根本原因是，我们的大脑是为了适应环境而生，而不是为了探寻真理而生。

神经科学家把人类的大脑大致分成三部分，它们是逐渐进化来的，第一部分，最古老的大脑，从爬行动物进化来，和其他所有动物类似，用来控制心跳等自动化的功能；第二部分，边缘脑，和哺乳动物类似，用于控制情绪；第三部分，新大脑皮层，区分人类和其他灵长类，用于认知和理性思考。

大脑模块说，说我们的大脑有不同的模块，用于处理不同的问题，即使同样的问题，在不同的场景和方式中呈现出来，我们的大脑也可能会使用不同的模块来解决，因为使用了不同的模块，所以最终的结果可能完全不同。

规则的价值是什么？我们遵守规则，不是因为这样做最好，而是这样做有用和节省时间精力。我们大脑中通常会有很多的规则，不同的规则在不停的情景中使用，但是从全局来看，它们可能是彼此矛盾的。

我们人类是否理性，科学家有不同的看法。我们常常用热系统、系统一来做决定，心理学家觉得这是不理性，因为太糙了（quick and dirty），但是对于进化学家来说，这个就是理性，因为这样快速而且节省脑力资源（ fast and frugal）。

科学是理性的，推陈出新，旧的理论不断被推翻，新的理论建立。但是科学家是人，他们是不理性的， 有思维偏见，所以当自己的理论被证明是错误的之后，大多数科学家的做法都是想方设法来为自己的理论辩护，而不是接受新的理论。比如，爱因斯坦致死也没有接受量子力学。

非对称性

在非对称的样本中，中位数比平均数更有意义。比如一个经典的例子，马云走进一个屋子，那个这个屋子的平均身价会增加很多，但是中位数基本保持不变。我们说，不可能大多数人都跑赢市场平均回报，因为这是一个对称分布。但是在一个不对称的样本中，却可能出现一种情况，即多余一半人拥有的财富大于大家的平均财富，或者多余一半的人拥有的财富小于平均财富。

如果在一个博弈中，你有99%的可能性会胜，只有1%的可能性会败，你会参与这个博弈吗？正确的答案是不一定，要取决于筹码是什么。如果获胜的筹码是1元，失败的筹码是10元，你的预期收益还是负的。

统计上，对待异常个体，有两个完全相反的处理方法。一个处理方法是去除或忽略异常个体，比如体育比赛中统计裁判总评分的时候，通常会去掉一个最高分，去掉一个最低分，然后再取平均值。预测未来天气温度时，也是如此，会忽略掉异常的数据。另一个完全相反的处理方法是，重视异常个体，比如投资中的不对称性，小概率风险，黑天鹅事件，如果将之忽略，可能会死得很惨。

偏度问题，即如果失败无法承受，那么多少次的成功都无济于事。

噪音

财经新闻的头条，通常都是这样的，“因为低汇率，道琼斯指数上涨了1.03个点”，“因为日元充足，美元下降了0.12个点”，“因为疫情还在，今天股市低开”，等等。这里面有两个错误，一个是把噪音当成信息，因为新闻里面提到的变化都很小，另一个错误是，把相关性当成因果性，因为影响股市涨跌的因素有很多很多，他们随便的拿出一个就武断的说那就是原因。

历史从短期看，会有很多的噪音，只有把时间线拉长，我们才能去除噪音，关注有用的信息，发现规律。这一点在股市上尤其明显，如果你用软件定投指数，你要是每天都打开，你看到的只能是波动，要是你每年看一次，才可以看到趋势和计算有效回报。面对噪音，面对波动，我们都会情绪化，都会焦虑，塔勒布也不例外，他的做法是想办法屏蔽噪音，比如他不看新闻，不讨论股市涨跌，他读周刊《纽约客》，不读日报《华尔街日报》，在聚会的时候，只和数学家或者秘书聊天，而不和交易员聊天。塔勒布说，通过屏蔽垃圾信息和噪音，我即可以享受到现代科技和医疗的好处，又不被它们的负面作用所影响，这才是真正的进化。

如何应对随机性

塔勒布对待统计科学的态度：如果一个理论对我有用我就用，如果有害我就不用，比如我会使用概率来计算赔率，然后下注，如果赔率大，我会下重注，但是我不会用概率来管理风险，我会确保损失是可控的，即时止损。

塔勒布说，虽然我懂得随机性和很多与之相关的思维偏误，我仍然和其他人一样，很容易被这些偏误所诱导，犯错误，不理性，但是正因为我了解这一点，所以我会非常的保持警惕。

塔勒布说，他在考虑问题的时候，会努力的照顾到随机性这个因素，以免被随机性给忽悠了。不过他也说，我们生活中有太多大大小小的决策，而我们的时间精力自控力都是有限的，所以他会只关注那些会对生活产生重大影响的事件，在这些事件上面尽量保持理性，关注随机因素，其他小的方面就得过且过了。而且在一个特定的方面，他会让自己刻意的不理性，那就是艺术和审美，因为我们人天生会被模糊的东西吸引，觉得这些是美的。

对于随机性和与之相关的思维偏误，我虽然无法做到免疫，不过我也学会一些小技巧来应对它。很多时候，我们都是，道理都懂，就是做不到。我们都知道要健康饮食，但是真正能做到的人并不多。所以我们就需要一些小技巧，比如，不在家里准备高热量的零食，或者不把它放在容易拿到的地方，这样就可以少吃。

塔勒布说，研究了随机性的理论之后，我的洞见就是，我无法反抗我的情绪，我不够聪明和强大到去做这么做。而且，我需要我的情绪，它们可以帮我获得想法，并且给我提供做事的能量。

我们人是情绪的动物，难以理性思维，那么如何才能克服这一点呢？斯多葛哲学的建议是，倡导尊严（Dignity and Personal Elegance），因为追求尊严也是基因决定的，它和情绪一样，是我们的本能，所以有效。比如，被诊断出癌症也不要觉得自己是受害者，赔钱时也要礼貌的对待你的助理，别人犯错也不要埋怨，自己的伴侣偷看帅哥美女也不要自我贬低，生意减少也不要妥协原则，自己的行为自己做主。

你足够理性吗？你有路径依赖吗？你会被自己的观点绑架吗？这里有一个好玩的方法来检验：假如你花2万块买了一幅画，后来升值了，现在值4万块，那么你会卖掉吗？很可能你不会。然后你试着问自己，如果你现在不拥有这幅画，你会愿意花4万块买它吗？如果你的答案是不，那么你就逻辑不自洽了，就说明你有路径依赖。（当然这里没有考虑交易成本和税收等问题）

随机性的好处

随机性有很多坏处，不过也有好处。

比如，你在吃饭，吃完后坐地铁回家，如果你知道半小时后有一趟地铁，你可能会吃的很匆忙，因为害怕错过，相反，如果地铁的班次像公交车一样是随机的，你反而可能会放松下来，慢慢吃，反正着急也没用，吃完了再去看有没有车。

类似的，如果我们一天的行程或日程都规划的满满的，我们会很高效，但是也会很累，不快乐，相反，如果我们能有一些时间是空闲的，可以休息，可以机动，可以做自己想做的事情，我们往往会更放松，更快乐。作者说他讨厌写文章，因为文章通常是约稿，有时间限制；但是他享受写书，因为写书没有时间限制，没有外部压力。

不确定性，在进化、博弈论、冲突处理方面也有一个好处。假如，你的愤怒触发阈值是固定的， 这样别人就会来欺负你，但是会保持在一定的范围内，在达到你的愤怒阈值之前停止。相反，如果你的阈值是随机的，别人就不知道你什么时候会反抗，于是他们就不敢来欺负你了。

最后，给你的问题是，如果你知道未来自己什么时候死去和怎么死去，但是你无法改变，你还会想知道吗？从这一点上，你想要确定性还是不确定性呢？

其它

在对随机性的理解方面，心理学家比经济学家做的好。经济学家只能观察历史数据然后抽象建模，但是心理学家却可以做大规模随机对照实验。

塔勒布说，不要问一个人是否来自斯巴达，因为如果他的确来自那里，他就告诉你了，如果他不是，你那样问会伤害他的感受。类似的，不要问一个交易员是否赚钱了，因为你能容易的从他的言谈举止看出来。

行为科学家认为，领导者之所以称为领导者，主要原因并不是因为他们的什么能力，而是他们能够不容易察觉地给别人留下一种非常肤浅的好印象，这个被称为——个人魅力。

有效市场假说，提出者是 Eugene Fama，来源于他1970年的书《有效资本市场》。Robert Shiller 是有效市场的有利反对者，他说股票市场太过动荡，股价根本无法反应公司的真实价值，他有一本书叫做《非理性繁荣》，就是阐述股市泡沫如何脱离合理价格，产生泡沫。

塔勒布对索罗斯的评价：他和我有一个共同点，就是都不喜欢把自己定义为一个交易员，甚至以此为耻，而是喜欢把自己看成是一个经济学家和哲学家，这一点我很佩服他，不过我并不认同他在经济学和哲学方面的理论和观点。

卡尔波普说，我们没有必要太严肃的对待科学，因为科学理论只有两种，一种是已经被证伪的，另一种是暂时还没有被证伪但是未来可能会被证伪。

维特根斯坦的尺子（Wittgenstein's Ruler）说，除非你对尺子非常有信心，否则你在用尺子量桌子的同时，你也在用桌子量尺子，你越不相信尺子的准确性，你会得到更多关于尺子的信息，更少桌子的信息。比如，当我们浏览亚马逊或淘宝上商品的评价时，如果评论来自一个匿名的人，我们得到的更多是关于这个人如何如何，如果是一个实名的经常写评价的人，我们则会得到更多关于商品本身的信息。其实看微博的时候也是如此，如果是我认可的人的微博，我会更多思考微博的内容，如果是一个我不认可的人，我会更多考虑这个人怎么样。

对于进化论，很多人有误解，觉得生物都在向着一个方向进化，一个好的方向，一个适应自然环境的方向。这个结论对，但这是在一个非常长的时间尺度上来说的，那些不适应的个体会被自然选择淘汰，但是在短的时间尺度上来说，就不是这样了，短期来看，会存在各种各样的个体， 他们都能生存，甚至生存的非常好，而原因就是运气和随机的因素。

英语里面有一个词叫做 Pecking Order, 意思是动物的啄食顺序，啄序，不过我想到一个更好的翻译，那就是——鄙视链。