关于《黑天鹅》—如何应对不可预知的未来

懵懵懂懂的读完的塔罗步的书,这样的书,可能很多人会拿起来,看10页再放下,因为有很多关于统计,逻辑,哲学的讲解,很晦涩。塔罗步做过交易员,预测过金融危机,却定位自己是哲学家职业冥想者。

其实我也是,他的书很容易让你看几页放弃,但是当你读完,会发现这是近期读到最睿智最深刻的声音。就像跑步,前几公里是枯燥的,但是当下跑过5公里,才能发现那种愉悦无可比拟。


预测无效—我们都误解了黑天鹅

很多风险管理包括我,经常拿黑天鹅来比喻人生的各种风险,但是这是不恰当的。黑天鹅是无法预测的有三个特性,具有稀有性,极大冲击性,再次人的本性促使他事后位它发生编造理由,变得解释和可预测。而人生的生老病死的风险,我们完全可以预测,提前准备。而你提前准备,它就不会是黑天鹅,因为影响不再极端。

而黑天鹅是不可预测,比如911,第二次世界大战,2008年的金融危机。这也是塔勒布呼吁大家不再听信金融分析师,经济学家的预测,因为他们只是根据事后经验和过往知识经历,预想历史会重演,预料不到影响极大的黑天鹅事件。为什么预料不到,是因为我们大部分人都存在着“幸存者偏差”。

根据我的经验,我没有遇到任何.....值得一提的事故。我在整个海上生涯中只见过一次遇险的船只。我从未检过失事船只,从来处于失事的危险中,页从未险乳任何有可能演化为灾难的险境。

—史密斯,泰坦尼克号船长,1907年


无法预测—因为幸存者偏差

一只“感恩节”火鸡,每天都被饲养者喂充足的饲料,照顾的很好,它会理所当然认为这就是它的生活,每天吃饱喝足,等待终老。但是感恩节来临,它却要被做成烤鸡。这就是幸存者偏差。因为前1000天都是衣食无忧,我们会不自觉地认为之后也这样。

幸存者偏差,其实存在每个人思维中。很多人因为自己身体一直很健康,就觉得疾病风险不会降临。看了很多天灾人祸的新闻,但是总觉得离自己很远。前几年企业赚钱,所以之后会一直赚钱。塔勒布认为,大自然有自己变化规律,那就是随机变动。无法预测,无法归因。而我们想要全面的考量风险,就要避免幸存者偏差。

你考虑好进入一个赢家通吃的行业吗?

现在有一种风气,就是很多大V会号召大家选择所谓,没有天花板的行业,所谓时间自由,百万年薪不是梦等。包括,很多人也来问我,要不要进入保险行业等类似收入有突破性的行业。

收入具有突破性的行业,比如微商,销售,艺人,小说家。这样的行业其实并不适合普通人,因为它只是对成功的时候才有利,这样的行业不平均性和不确定性更高,努力和回报差以巨大,少数人获得了极大的蛋糕,多数人什么都得不到。

其实行业可以分为两种,一种是受中庸,平均路线的影响,比如程序猿,设计等。一类是要么是巨人要么是侏儒,准确说是非常少的巨人和大量的侏儒。

这些行业,会适用于“二八法则”20%的人赚了80%的钱,也会适用于“马太效应”“累积优势”穷人越来越穷,富人越来越富。但是还会有人不停的冲进这个行业,横店有很多做着“明星梦”的群众演员,有很多网络小说家,有很多年入千万的微商。我们只看到那几个成功的人光鲜亮丽,很少人看到大多数人无法温饱。对于这些行业,赢家只是少数人。

包括保险行业,top sale年入百万非常轻松,但是没人注意到,80%的首年流失率,也就是每10个人中,有8个人因为无法养活自己选择离开。

如何打平黑天鹅?

黑天鹅无法预测,影响极大(可能是正面影响,也可能是负面影响),且你不可以消除它。能做到的就是跟黑天鹅打成平手。基于黑天鹅的原理,对于普通人来说,塔勒布的几个建议可以参考:

在正确的地方犯傻。黑天鹅事件无法预测,但是对于小事,我们仍要接受经验教育,相信专家的话。但是在对大事预测上,不能听信经济学家或社会科学家预测。(保守取舍)

反复尝试,抓住一切机会。塔勒布说,成功归功于运气,但是运气不是人人都有。成功的机会很少,所以,如果运气来临,我们做到的就是抓住他,因为错失后可能再也不会有。所以,我们要反复尝试发现运气在的地方。虽然会有99%的失败,但是只要成功一次你就会有意想不到的收获。而努力工作,并且搜寻这些机会,并尽可能扩大它们对你的而影响。

杠铃策略。塔勒布曾做过证券交易者,他提到一个“杠铃策略”,现在很多债券组合也用到这个策略。

所谓杠铃策略,就是85%—90%,投入极为安全的渠道,比如国债,余下10%-15%的应当投入极具投机性的赌博中,并且尽可能使用杠杆。这样一来,你就不受错误风险管理的影响。没有黑天鹅事件可以伤害到你,因为你的大额本金是安全的。

书中还有很多精彩观点,值得我读第二遍。而最后,我想借用下塔勒布最后一段话,因为太精彩了。

我们很容易忘记我们活着本身就是极大的运气,一个可能性微小的事件和极大的偶然。所以不要再为小事烦恼了。不要再像一个忘恩负义者:得到一座承保,还要介意浴室里的霉菌。不要再检查别人赠送给你马匹的牙齿,请记住,你就是黑天鹅。

最后,谢谢你读我的文章。

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