第四节 规则和过滤器
规则是愚者的教科书，智者的指引。
一一大卫·奥格威(David Ogilvy，广告教父，1911-1999 年)
怎样做才有助于避免问题或引导决策行为? 根据我们对现实的了解和每个人情况的不同， 我们应制定一套“做什么” 和“ 避开什么”的规则。
查理·芒格提出了一条规则，并佐以例证 : 任何时候任何人给你推荐一本 200 页的说明书，还需要支付一大笔佣金的时候，千万别上当。如果采取这个“芒格规则”，偶尔可能会走错。但长远来看，一生中你将远远走 在别人的前头——同时也将少了些不愉快的经验，这些经验可能会磨损你对周围人的爱
本杰明·富兰克林也提出了一条原则 :“ 埋头专攻手头的任务，全神贯注，不要有一夜暴富的愚蠢想法。勤奋和耐心是致富第一必要的手段。”
还有其他的原则 :“避开我不了解的，不能量化或者无用的东西，只同自己信任的人打交道。”
沃伦·巴菲特给我们提供了 如何在保险业成功的指导方法，同样也可以运用至其他领域 : 这个行业最要紧的是承保的纪律原则真正成功的公司必须坚守以下三项重要原则 : 1. 只接受能够妥善衡量的风险(也就是在自己的能力范围内活动) 在谨慎评估所有相关因素，包括把最微小的损失可能计算在内，然后得出期望的获利值。这些公司从来不以市场占有率为目标，同时在看到同业为抢夺客户而杀价竞争或提供不合理的理赔条件时也不会跃跃欲试。
2. 要严格限制承接的业务内容， 以确保公司不会因为单一意外及其连带事件而累积理赔损失，导致公司的清偿能力受损，同时不遗余力地寻找任何看似不相关的风险，彼此 可能的潜在关联。
3. 避免涉入可能引发道德风险的业务. 不管其保险费率多么诱人，不要妄想在坏人身上占到任何便宜，大部分客户的诚信都值得信赖，所以不必与有道德顾虑的人打交道，事后证明通常其成本远比想象中的高。
对于阿吉特·杰恩承接的所有保单， 我知之甚详，但我从来没有发现他违背以上三项原则，虽然他严格的纪律性无法保证绝不会有损失，但他确实可以避免不必要的错误这就是关键。就像是我们在投资时一样，保险业者想要有优异的长期绩效，靠的不是少数的成功个案，而是如何不断避免作出愚蠢的决定。
过滤器
有了过滤器，我们能对90%的东西在10 秒钟内说“不”。
——沃伦·巴菲特
筛选能够让重点突出，并集中在有意义的事情上。
了解自己的目标后，我们需要一些标准来衡量各种选择性方案。问自己 : 要达成目标或避开问题的最主要(和可知) 的因素是那些? 判断的标准应该基于事实，同时具有适 当的预期性，即我们可以适当依赖它们。判断事物时所运用的标准必须是最必要和最精简的。然后依据重要性的先后来排列它们，并作为过滤器。设定决策门槛，减少错误警报和损失的可能性( 在投资中指投资错误或者错失良机)。考虑决策错误的后果。 举个医疗行业的例子，决策门槛取决于这些因素 : 某疾病的患病率、严重程度、当前可用的治疗手段，或虚惊一场带来的情感和经济成本。
罪犯和监狱的历史记录比犯罪学专家更能有效地预测假释的成功性。
研究表明，在一些领域，在同样多证据的前提下，一个把各种变量包括在内的更机械化的预测程序比那些训练有素和经验老道的专家的预测更准确。这种程序已被运用到对身体状况的诊断、学习成绩的预期、赌博概率的确定、信贷风险的判断等方面。为什么它更有效? 因为人是易变的动物，不能做到始终如一。正如我们之前所讲的 : 人最近的经历、别人的建议或信息呈现的方式等都会影响我们的判断。此外，人类在记忆力、注意力和处理问题上的局限性也是原因之一
更多的信息不一定是好事，有时候，泛滥的信息没有价值，反而更让我们困惑。
一个心脏病突发的病人在剧痛中被紧急送往医院，医生必须诊断出这位病人是高风险患者还是低风险患者。
判断的标准不需要太多太杂，加州大学伯克利分校统计学教授Leo Breiman和他的同事们创建出一种利用 3个变量来定义高风险心脏病患者的方法 : 血压、年龄和窦性心动过速(心跳过快)。如果病人在最初24小时内最低收缩压低于91，则可立即被判定为高风险患者。否则，看第二个变量 : 年龄。如果病人超过 62.5 岁， 我们还需再看看第三个变量——窦性心动过速来判定是否为高风险患者。如果符合第三个变量，即窦性心动过速，则确定为高风险患者。这个决策的过程也是医生对这以上 3 个问题答“是”或“不是” 的过程。相比那些复杂的统计学分类方法而言，该方法在确认高风险心脏病患者方面更准确。
2001 年的记者招待会上， 有记者问沃伦·巴菲特如何评价一个新的经营理念， 他回答说将使用 4 个标准作为筛选的过滤器 : ——我能理解吗? 如果能，接下面 ; ——它是不是具有可持续的竞争优势? 如果是，接下面 ; ——管理层是不是聚集了许多能干和诚实的人? 如果是，接下面 ; ——价位合理吗? 如果最终能通过这个过滤器，那我们就开始写支票吧。
沃伦·巴菲特所谓的“理解”是什么意思?可预测的能力。“我们对于‘理解’的定义是 :能够有相当的把握回答未来10年内企业走向的问题。” 他继续说 : 我们赚钱的惟一渠道是能否对一家企业作出评价。如果无法评价一家碳钢公司，我们不会购买。但这并不意味着它不是一个好买卖，也并不意味着它卖不到自身的价值，只意味着我们不知道如何评价。比如说，如果我们不能理解在巴西新建一家化学厂的意义等诸如此类的问题，我们就不会随便去做......
我们了解产品，也知道它如何服务于客户， 只是不知道它从现在起到未来 10 年的(经济)状况..... .你可能理解钢铁，也可能理解住宅建筑业等。但如果你关注一个住宅建筑商，并思考未来 5-10年内它的经济走向.这又是另外一个问题。 它不仅仅是理解产品、公司分配的手段等此类问题——它是关于未来 10 年内对经济状况是否胸有成竹的问题。
再举个可以把规则和过滤器结合起来的例子。现实的经验常常告诉我们，跟品德不好的人打交道常常给自己带来麻烦。所以，一个原则是 :“避免与品德恶劣的人打交道.” 一个过滤器是 :“ 保持良好的业绩记录和品格。” 如果对该原则了然于胸，可以提出相关问题 :“这个人品行如何?”
剔除
剔除的过程意味着蓄积努力的过程。比如说，对那些与基本科学观点相矛盾的观点有必要找出证明来佐证。跳过那些能够带来巨大痛苦的、不重要或未知的、不可能发生的或者 无法实现的、 无法用来预期或解释的、无法验证的、已被否定的、过于简单的决定、错误的假设，以及我们无能为力的或者不在我们能力范围内的问题。
科学领域中同样需要排除法。为了避免在信息不完全的观察或实验中周旋，科学家在观察和实验之前就考虑什么样的实验最重要和最令人信服 : 我们想要得到什么或证明什么? 如何才能达到目的? 不能发生什么样的情况? 通过提出这些问题，他们就缩小了可能性。这类似于我们在第一章谈到的内容巴菲特提倡的——剔除一些可能性，然后集中在少数有可能成功的几点。所以，寻找有助于缩小范围的东西。
清单表程序
航空公司必须在驾驶室张贴出便于查阅的飞行程序清单，从而保证这些清单能够提醒机组人员在飞行之前把一切有利于安全飞行的关键要点已经落实到位。
——美国国家运输安全委员会，1969
1987 年，美国西北航空公司 255 客机刚刚起飞就坠毁。机上 155人，只有 1 人生还。联邦政府在报告中总结说，事故的原因可能是飞行人员忽略了清单，没有确保襟翼和缝翼在起飞时处于全伸展位置，而飞行警告系统当时断电，结果机组人员没有得到飞机不适合飞行的及时警告，导致了一场悲剧的发生。
使用清单程序，它可以同其他工具一起为我们减少损失。集中于关键点。如果不好好检查这些关键点，可能会给我们带来伤害一一飞行员称之为“致命点”。
查理· 芒格也建议我们应该通过清单形式来使用模型 : 一般说来，我们应该掌握一些智力模型——我也叫它清单程序——有必要花时间列一个清单，并从头到尾检查 :“有没有遗漏这项? 有没有遗漏那项? ”......如果有两三个重要的项目没有出现在你的清单中——假设你是一名飞行 员，很可能会坠机.同样，如果分析一家公司时没有使用完整的项目清单，很可能会做一项错误的投资。
在设计清单时，应考虑如下问题 :
1. 不同的问题需要不同的清单。
2. 一个清单应当囊括每个确保“安全”、避免“事故”的关键项目。这样我们不必依赖于记忆来搜索可供检查的项目。
3. 使用简单方便。
4. 与现实相符。
造成事故的原因是机长过于依赖自动飞行系统。
注意：切勿过分依赖清单。它们有时会给我们一种虚假的安全感。清单奏效的前提是每件事都是可以预见的，但有时会发生一些出乎意料的事情，而被人忽略的事情可能是造成问题的主要原因。
根据我们预先的原则、过滤器和清单来行动，常常会比凭激情做事更合理。但不宜制定太多的规则、过滤器或不费脑筋的东西必须时刻了解我们最终的目标。