《黑天鹅》读书笔记：做好应对，而不是预测

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平均世界和极端世界的差异极大。 平均世界中的事件是没有突破性的，换句话说平均世界中不会产生黑天鹅事件，整体不会受到个体的影响，容易通过观察到的东西做出预测并且推广至没有观察到的部分。极端世界中的事件是具有突破性的，黑天鹅会从中产生，整体受到少数极端事件的影响很大，很难通过对过去的观察中来做出预测。

均值决定了方向，极值决定了能否留在游戏中，所以要往大概率做投资，往小概率防风险。 巴菲特说：“永远不要忘记，一个身高六尺的人，可能会淹死在平均五尺深的小河里”。金融市场里，往小概率防风险并不是什么风险都不承担，而是要避免那些一旦犯错就无法承担后果的失败，比如左轮枪里只有一颗子弹，对自己开一枪不死就能拿1000万，这本质上和大幅加杠杆All in某看好的公司没有区别（可能最终股价也如期上涨，但是因为在时间的约束下无法承担波动，最终只能遗憾出局）。

图：极端世界vs平均世界对比

二、对事物背后原因理解的局限性，导致我们出现认知错误

证实谬误、叙述谬误、线性外推、样本偏差、游戏谬误都会导致我们对于世界的错误理解或者对不确定性估计不足，从而导致我们无力预测黑天鹅事件。

证实谬误：我们只关注从已观察到的事物中预先挑选出来的一部分，从而推及未观察到的部分。

叙述谬误：我们渴求规律，力图简化，从而“牵强附会”来欺骗自己。

缺乏非线性认识：我们认为世界是线性的，缺乏对于非线性的认识。

样本偏差：我们所看到的并不一定是全部，历史把黑天鹅现象隐藏起来，使我们对于这些事件发生的概率产生错误的观念，造成认知扭曲。

游戏谬误：我们认为世界和设定的游戏一样，有明确的概率分布，而现实世界充满着不确定性。

1. 证实谬误

不能仅依靠过去的经验进行 扭曲的判断。

一只每天有人喂食的鸡，每次喂食都会让它相信人类对它是很好的，随时间的推移，会让它更加相信人类是处于友善的目的来喂养它。某个人观察了这只鸡前1000天的生活，然后说：“没有证据表明会发生大事（即黑天鹅事件）”。但是如果不仔细考虑，那么可能会把上面的说法理解为“证据表明黑天鹅事件不会发生”。显然前一种说法是对过去经验的总结，是正确的；但是后一种表述是将过去无限延伸至未来的判断，完全是不同的意思。这就是一种证实谬误。

过去的经验不一定靠谱。 对应到资本市场，比如某行业或者某公司过去的估值没有低于过40倍市盈率，因此未来也应该在这个区间；某个公司过去两年的增速是30%（尽管这门生意的ROE只有10%并且没有发生变化），因此公司未来N年都可以保持30%的增长；这些和前面那只鸡的想法好像是一样的。

如果连过去都没有好好总结，那结果自然是更差了。 在资本市场，对过去的经验都未好好总结，就开始对未来做出臆想的例子屡见不鲜。比如一个公司开始了一个新业务的布局，需要融资了，开始给资本市场描绘宏大的未来，然后投资者基于美好的预期纷纷买入，股价飙升，皆大欢喜。而实际上，有可能这是一家生在一个好行业但是主业一直没有起色的公司，这可能是历史上第八次转型，前面七次全部以失败告终。

我们可以通过负面例子而不是正面证据接近事实的真相。 知道某件事情是错的，比知道某事是正确的有更大的信心。如果我们反过来想，能够证伪一些事情，那就可以避免一些错误，虽然很多时候要证伪也不容易，尤其是对于没有做过实业的金融市场参与者，更容易出现想象无力的情况，但这至少是一种思考问题的方法。

芒格说：“如果我知道我会死在哪儿，那我一辈子都不会去那里”。

2. 叙述谬误

我们渴求规律、力图简化，使得我们无法在不编造理由或者强加一种逻辑关系的情况下观察事实，我们想达到的目的是让自己舒服，而不是理解事实的真相，从而造成了牵强附会。

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