6月24日 共学《反脆弱》 Day24第19章 炼金石与反炼金石

6月24日 共学《反脆弱》 Day24

第19章 炼金石与反炼金石

思考：

如何理解如果⼀个⼈是脆弱的，平均数对TA⽽⾔是没有意义的？

常言道：如果一条河的平均深度是四英尺，就千万不要过河。

平均数的概念可以是良好的，简化信息也可以使削足适履的典型。

平均数具有超级脆弱性，一起反应是非线性的，不是一条直线，不是线性的二曲线过度向内弯曲，所以最后三反应说是非线性平均数的相关性就越低，围绕平均值保持稳定的重要性就越高。

举例说明。

超级脆弱性

祖母的健康：祖母所在地方的平均温度是21摄氏度21摄氏度，对老人来说是最适宜的温度但事实证明，祖母第一个小时处于零下8摄氏度的环境下，而第二个小时处于60摄氏度的环境下，平均温度则是非常理想的21摄氏度因此这样看来，最后你肯定会失去你的祖母为它举办一个葬礼而且你还可能继承他的遗产。健康作为温度的函数所呈现的曲线，是向内弯曲的0摄氏度和60摄氏度的结合，对祖母健康的影响比始终维持在21摄氏度，要糟糕得多，事实上，平均温度为21摄氏度的几乎任何温度组合都比始终维持在21摄氏度，要糟糕显示了凹性效应，或者服凸性效应计曲线向内弯曲。

考试平均分：班级或者年级的考试平均分，对衡量老师的教学成绩很有参考意义，但对某一个学生来说，他所在的班级平均成绩高对他本身而言没有什么参考意义，如果他考了59分，而班级里大部分学生都是考满分，那么平均成绩有可能在年级排名前三名，而他自己可能是全校的最后一名，当别人认为他优秀的时候他自己的内心是崩溃的。

⾮线性更容易受到极端事件的影响（负⾯⿊天鹅），后果⾮常严重，但为什么⼈们对其漠不关⼼？

非线性更容易受到极端事件的影响，没有人对极端事件感兴趣，因为他们普遍对其具有抵触心理。人们忽略极端事件可以总结为：搞清楚我们的错误计算或错误预测总的来说是否弊大于利，以及伤害加剧会导致什么后果。就像国王和她儿子的故事一样，一个十磅重的石头所造成的伤害是五磅重石头所带来伤害的两倍倍还多，这种伤害家具的趋势意味着一块儿大石头最终将砸死人，同样的大的市场偏差，最终也会毁灭一家或多家公司。

这个方法看起来太简单了，所以“专家”的初步反应就是，这不足为奇。这些人以前从来没有发现过这些风险，学者和定量分析师们往往会蔑视他们一看就懂的东西，而且会被他们想出来的理念所激怒。如果你能用一些复杂的方式与深奥的定理来表达一个本来简单易懂的想法，即使这些复杂的方程式严格来说，并不严谨，人们也会对你非常的重视。

对你的启发是什么？

整篇文章作者整理了一些文章中出现的概念和模型，而且是一些非常实用的模型，希望自己能够理解并用起来。

炼金时的本质：可选择性的一些属性是混为一谈和可选择性。函数的行为与变量的行为不是一回事儿。函数的平均数和平均数的函数。

凸性偏见和凹性偏见。

三元结构的关键喜欢干扰或错误的事物，对干扰或错误持中性态度的事物，以及厌恶干扰或错误的事物，我们会低估随机性滴滴带来的危害，概率往往都被低估了10000倍。

嗯，我把这些概念整理了一下，再说说对我的启发。更加确认了定投策略，在人升级投资上的使用是无比正确的。读书健身这些微小的投入，长期来看都会产生不可估量的变化，她们都具有很强的凸性效应，做这些事情的时候，你会感觉痛并快乐着但最终是快乐着。还有就是我们的Box定投，无论它涨跌无论他怎么牵扯我们的情绪，我们得到的最终结论是，他是向好的，我们就可以放远目标去做这件事情，老老实实的的用蛋壳投资就好了，等待着我们这些鸡蛋壳神奇的变成小鸡，开心。

印象深刻的⼀句话是哪句话？

最关键的是，非线性更容易受到极端事件的影响———没有人对极端事件感兴趣，因为他们普遍对其有抵触心理。

不确定性越强，可选择性的作用越大，你的表现就越好。