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【CC说】人生中的概率思维

【CC说】人生中的概率思维

作者: CC先生之简书 | 来源:发表于2022-11-15 14:15 被阅读0次
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    工作是选小县城的更好还是大城市更好,谈判的时候是应该all in还是逐步谈判,理财是该需要买基金还是股票交易?

    生活中有太多的决策问题在每一天困扰着我们,使用“大概率思维”,从认知层面上去思考人生,职场,生活,也许我们还需要更多的数据支撑。

    20世纪90年代中期,“华裔赌圣”马恺文每个周末都会和团队一起,辗转从波士顿前往拉斯维加斯和大西洋赌城,携带10万美金。他们有的还是学生,大多数来自麻省理工学院,在赌场大玩“21点游戏”,短短时间内,合法赢取超过600万美元的巨款,后快速被全美各大赌场拉入黑名单。这是个真实故事,还被改编为好莱坞大片《决胜21点》。21点是各大赌场的常规游戏,一旦掌握了它的统计规律,就能立于不败之地。事实上,马恺文说,当我们比庄家多拥有2%的胜率,就足够赚得盆满钵满走上人生巅峰。

    当两个小盆友玩硬币投掷,理论上正反面各有50%的几率,但是他们玩了几次,次次都是正面,另一个小孩就赌气不干了,这是50%的概率错了吗?还是正面的小孩手气太好呢?难道冥冥之中自有注定?

    都不是!

    这只是正常的波动性。当他们玩上100局,1000局地时候,正反面地概率必然是趋近理论上地5:5。对于概率性事件,我们得必须理解三个基本原则:

    1、理解波动性

    当正向波动时,我们连赢,当负向波动时,即使拥有更高获胜概率,也输到本金全无。这就是波动性,难点在于,我们需要正视它,即使进入负向波动区,也心如止水波澜不惊,因为我们知道,正向波动终将到来。

    2、重视和保持长期视角

    短期来看,我们不一定会赢,长期来看,我们可以信心十足地说一定会赢。相对于对手我们有2%地胜率,如果我们玩100局,就能多赢2局,玩一千局上万局呢?

    3、真正相信自己的策略

    投掷硬币50%的概率是一定的,21点游戏的“数牌策略”是不会失效的。当在负面波动区颓丧时,支撑马恺文重回赌局,赚回本金并赢得更多的支撑点,就是他对于21点游戏十足的信任,他明白游戏规则不会失效,他获胜的概率是一定地,只要坚持玩下去,获胜就是一个必然事件。

    科学的思维就是面对波动性的泰然处之,并且战胜人性的三个误区:

    • 证实性偏差
      我们所有人都有一个自然倾向:关注支持个人观点的数据,忽略与个人观点相冲突的数据。无意识地接受与我们希望相信观点相符的事情,忽略与之相冲突的事情。这就是生活中无处不在地证实性偏差。

    • 幸存者偏差

    二战时期,美国军方在对作战后返回大本营的飞机进行战争损伤评估后,将那些更容易受到敌方火力攻击的部位进行了加固。这样的行为合理吗?

    这就是幸存者偏差的一个典型错误。他们只看到了飞回大本营的飞机情况,却忽略了大量受到严重攻击,无法成功返回的飞机,如果要正确地评估敌方攻击情况,对全部飞机进行受创评估,得出地结论将会与之前大相径庭。

    有一套成功秘诀说风险让人成功,真的是这样吗?事实上,风险会使一些人成功,同时使更多的人失败并被人遗忘。观点大部分都只是片面地考察了成功者,却对失败者地经历视而不见。

    • 不作为偏误

    我们认为有害行动比同样有害的不行动更加糟糕。也就是说,在行动和不行动之中我们会自然倾向地选择后者。

    这个也基于一个前提,就是你在局面里面呆的足够久,永远不要All in,也不要轻易放弃。

    当面对一个事件,一种境况,一个观点,在作出判断之前,我们需要问问自己,我是不是只接纳了有利于自己的观点?这些观点是不是只考察了成功者?在事态处于负面波动期间,是不是足够理智而沉稳?

    当你考虑使用统计方法和商业分析方法时,不要追求完美。因为我们常常会面对似乎无法建立完美模型的情况。

    为了提高统计数据的准确性,马恺文还为我们提出了四条建议。一是统计数据必须可以客观测量,统计指标要最大程度避免主观色彩。二是统计量应该容易理解,要做到简单清晰。三是统计量不会被操纵。比如各国政府都会不同程度地操纵涉及通胀率的各种数据,利用这些数据就要谨慎小心。四是统计量要真正有用。作者认为,不能因为真正有价值的数据不容易得到就转而去统计一些价值不大却容易得到的数据。

    《大概率思维》通过对数学知识的解析,探讨了做事情什么时候应该坚持,什么时候应该改变。作者并没有把这种思维局限于确定概率的赌博游戏中,书中还广泛探讨了大概率思维在商业、体育和生活中的应用。正如作者所说,每当你制定政策或者改变规则时,都应该确保自己知道在做什么。为了改变而改变不会改善事情,唯一正确的途径就是以全面的视角看待当前的局面,找到大概率能赢的赛道,然后一往无前。

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