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非对称性与反脆弱

非对称性与反脆弱

作者: 在云之巅 | 来源:发表于2017-07-16 04:52 被阅读127次

    反脆弱第三卷笔记

    从本卷内容来看,塔对斯多葛学派研究的较多,对于消极想象,目标内化等内容在文中都有所体现。

    本卷提出了一个关键点就是非对称性,可以说虽然是短短的四个字,但是这四个字却概括了塔的思想的全部内容,黑天鹅的理论也是发源于此。因此,对于非对称性,应该多下点功夫,好好研究一下。

    我们的生物多数都是按照对称性来设计的,比如我们人类的眼睛,胳膊,腿,我们日常所见的各类几何体等等都是对称的,那么这个非对称性是从哪里来的呢?我思考的结果,非对称性是从结果角度出发的思维方式。例如我们的四肢是对称的生长的,但是我们都有习惯手,所以对称性躯体生长的最终结果是非对称的,必有一个肢体强于另外一个肢体。

    如果抽象黑天鹅和反脆弱的模型,那么我们可以由两个基本公理来推导出反脆弱的模型。第一个公理是随机性,第二个公理是非对称性。随机性的公理是说世界是随机变化的,任何事物的变化可能的发展方向是不定的,可能向有利于自身的方向发展,也可能向不利于自身的方向发展。非对称性的公理是说,变化的结果不是完美的正态分布,而是一种幂律分布,结果的大小是不存在均衡的。

    首先我们推导黑天鹅的模型,黑天鹅是一种认识论的模型,实际上是说小概率导致大破坏。事物是随机变化的,那么小概率事件是有发生可能的,随机性是不可预测的,我们通常的思维方式是将不符合自身认识的信息自动过滤掉。那么,黑天鹅认识论的基础就是要考虑小概率事件的发生。其次,事件的结果是非对称性的 ,小概率事件导致的结果可能是破坏性巨大或是毁灭性的,因此,我们认知事件的发生时要考虑那些结果影响巨大的事件,而不管其是小概率事件还是大概率事件。从上可以认知黑天鹅模型的基本结论,我们应当重视对结果影响巨大的小概率事件。

    反脆弱模型实际上是黑天鹅的方法论。事物生存的环境是随机变化的,那么不利于事物生存发展的各种因素是随时可能出现的,而一些微小的不利因素可能会使我们从中收益。因此,我们对于外界的变化应该采取非对称性的结果,抛弃中庸,在负面的黑天鹅情况中持保守的态度。在证明的黑天鹅情况下采取风险偏好,利用非对称性来最大化的获取收益,这样就形成了杠铃策略。

    如果将黑天鹅和反脆弱模型合二为一的话,暂时称之为反黑模型。可以得出这样的模型。反黑模型公理:1.世界是随机变化的。2.结果是非对称性的。反黑模型推论:1.我们应重视小概率事件发生。2.采用极端的杠铃策略来应对各种因素,增强反脆弱性,降低自身暴露于负面黑天鹅的概率中中,让反脆弱性自然发挥作用。

    那么我们日常生活如何去应用反黑模型呢?

    1.九一法则。这种说法可能有些极端,传统意义上都是二八法则,也就是说给我们带来80%收益的是百分之二十的工作,非对称性的结果体现很明显。那么,我们在日常工作和学习中,就主要去考虑那些产生90%收益的事情或是客户。例如罗胖去年年底就说了,能给其公司带来巨大收益的不是所有的客户,而是其中购买了订阅产品的客户,只需要服务好这些客户就可以了(大致意思,记不清原话了)。群里有经商的同志们,可以考虑自己能够给自己带来更多收益的客户有那些,如何有效维护好这些客户,与客户实现共赢(应有所鉴别,有些客户虽然短期能带来大量收益,但可能不具备长久性,应属于负面黑天鹅的范畴)。就我们学习来说,给自己带来巨大认知的可能就是早上起来那么两个小时或是晚上两个小时,而想依靠日常零散的碎片化时间,系统化的整理自己的学习与认知,可能是不现实的,那么我们就要将提升自身的最好时间留给自己学习,把自己精力的90%投入到早晨的学习中。

    2.投资领域。投资领域可能是大家普遍关心的。投资领域应该是将投资的绝大多数投资于保险的领域,而利用投资的一小部分来获取风险收益。例如我目前的投资模式,60%投资于理财或是分红保险,30%投资于股市,10%流动储备(基本上是货币基金)。投资股市的,主要拿了三支股票。50%农业银行,30%永辉超市,20%的东方财富。农业银行是大盘股,永辉超市是不断迈向大盘的大盘股,东方财富是创业版的大盘股。在过去的一年当中,农业银行和永辉超市涨势稳定,而东方财富则不断降低。我的总体收益还可以,因为我的资金主力在稳定分红的农业银行,虽然东方财富抵消了部分收益,但是由于其占比较低,那么可以从总体上抵消了风险。瞎猜的是,如果股市向中小板和创业板发展的话,那么持股东方财富也会享有中小盘的收益,而中小盘和创业板涨势起来的话,会是一种疯牛,也会抵消大盘股滞涨的情况。虽然人工智能、大数据是我看好的方向,但是我的思维中仍然有黑天鹅的思想在作祟。像之前和舒所说的,如果停电了怎么办,人工智能还有办法吗?我们当前的认知是基于人类的认知,那么宇宙的认知是按照我们的逻辑来吗?例如前十年加州的飓风造成加州断电几天的情况,这些是人工智能能够面对的吗?中国的银行股是脆弱的,那么有没有一些因素在影响银行股而使其是强韧的呢?我思考的结果是国家因素的正影响要大于市场规律的黑天鹅,因此我认为中国的银行股是强韧的,而不是像塔所说的脆弱的。

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