本書重點：
重要觀念摘要：
1.人類天生就愛尋找模式，想在無意義的噪音中看出意涵。"錯覺聯想"就是先入為主，看到根本不存在的模式。人容易產生"空想錯視"的錯覺，例如有人聲稱在雲朵上發現類似神明的圖案。
2.解讀看似"隨機"事件時，不要自動假設它們為獨立事件。世界上有許多事情並非獨立事件；若假設它們是獨立事件，機率的估計結果有時會極其誤導。
3.真正的隨機沒有規律或道理，也沒有模式。但這不表示在每種規模下，隨機事件都毫無模式可言。以我們碰到的規模，隨機確實有可能出現規律，引誘我們追尋規則模式的心智。
4.兩件事之間的因果關係，通常難以捉摸；若事件(不管是因或果)非常普遍，更是處處危險。找出你推測的因總是出現在果之前，是建立關聯的一個起點，但通常往往不夠。
5.世上有已知的已知數，也就是我們知道我們知道的事。也有些已知的未知數，也就是我們知道有些事我們不知道。但世上也有未知的未知數，也就是我們不知道我們不知道的事。
6.世上有無知，也有對無知的無知，表面上看來我們對後者無能為力：對於我們不知道的存在事物，我們要如何保護自己免受其害？我們起碼能減低來自未知的未知數威脅，依靠的就是隨機性。
7.預測市場的可靠性，取決於餐與者的特質，真正的關鍵在於參與者的特質，最能夠提升預測市場可靠性的是引入想法獨特、有不同見解的獨行俠，為了提升多樣性，包容新進人員的低技能是有其價值。
8.賭徒會誤把運氣當成技巧，在賭場裡待太久，想要擴大獲利或贏回損失，最後死在大數法則手裡。想在賭場度過開心時光的訣竅，就是嚴守紀律，收斂野心，並設定停損。
9.大多數賭博的人，其實不知道自己在幹嘛。如何發現步錯的賭注並從中獲利，其實這些賭徒一點頭緒都沒有。
10."價值賭注"仍是唯一獲利之道，訣竅是分析歷史資料，尋找博彩公司忽略的因素，因而產生無效率現象，提供優渥的價值賭注。從賭博獲得長期利潤的唯一合理方法，就是設法找到價值賭注。想成為出色賭徒，只需要三個條件：1.洞悉賭博黃金法則；2.具備專業，能找到符合賭博黃金法則的機會；3.個性能應付機率的捉摸不定。證據顯示95%的人不具備這些條件。
11.事情取決於背景架構。如果很窮，即使保費合理也可能超過負擔，但有錢人可能願意付出比合理水準更高的保費。涉及金錢決策時，不是貨幣的期望值，而是效用的期望值。效用是什麼？雖然增加錢總是能增加效用，然而隨著效用愈積愈多，金錢換取效用的效果就會跟著縮減。用數學來說，效用會與對數成比例。當你有1000元，有一個可以贏1000元的機會，效用就是從3單位增加到3.3單位。若是你有100萬元，贏1000元的機會效用是6單位增加到6.0004單位，因此有錢程度不同的人，對金錢決策的看法也不同。
12.世界充滿風險，因此有企業發明保險幫助我們因應後果。我們可以一句簡單的經驗法則，判斷何時值得買保險，何時最好賭一下運氣。
13.決策經常涉及重大後果混雜著模糊難辨的或然率。光是把各種機率及後果羅列成表，就能夠讓最佳行動變得顯而易見。如果這樣還不夠，決策理論的基本運算用遠值得嘗試(畫出2*2的表格分析決策A與B對應事件A為真或為假)。
14.人類預測自然事件的夢想就跟人類歷史一樣久遠，然而預測能力有根本上的限制讓我們對"準確度"的理解有誤，導致得到預測資訊後還是無法做出好選擇。只要事情不如預期傾向認為是預測者的錯。一切要回歸一個基本事實：我們面對的是不確定性和或然率。經過驗證的預測方法，能在長時間得到印證，但不是每次預測都準確。
15.即使是骰子機率的問題也可以反過來思考，貝葉斯發現的貝氏法則的目標是：把平常用的公式反過來用。現在不是一開始就知道骰子有哪些結果，然後計算各種結果的機率，而是以終為始，從結果反推骰子的狀況。這種公式可以用於察覺詐賭。
16.我們必須面對"事前難題"，事前難題並非每次都會造成問題，有時候就現成的資料來源，可以形成事前見解，如果去的研究成果就是不錯的參考。不過，很多時候並沒有這種資料來源，只能用主觀猜測，從資料中形成見解。最重要的是：隨著證據逐漸累積，無論一開始用什麼猜測值，都會越來越不重要，因為證據"自己會說話"。
17."貝氏推論引擎"能告訴我們，必須要對資料具有多少事前相信程度，才能產生具有說服力的結論。我們只需要決定一件事：我們是否認為那樣的事前相信程度確實合理？
18.相關性與因果關係必須小心詮釋。因相關性研究會受到混擾因子研究影響，即使我們已經獲得"正確"答案，仍然需要繼續尋找混擾因子。有些方法可以讓我們提高警覺：首先是原始資料是否經過層層包裝，使得它看起來比實際上來得更為簡潔。可以把所有量測結果加起來平均，然後再找相關性。平均法能化散落無章的資料點為漂亮簡潔，從而凸顯相關性。比方說原始資料來自品質參差不一的不同來源，或是有些地方產生的資料點較少，分析結果就可能較不具確定性，得出的相關性也較易誤導。
19.相關性就和巧合一樣，找出相關性很容易。有些強而有力的方法可以量測相關性，不過若是過度執著於"這裡頭一定藏有模式"，相關性分析反而可能產生誤導。
20.線性回歸法有一個缺點：喜歡把事物串在一起，這樣會引發一個問題："最適線"穿越資料點時，所造成的誤差不能具有模式。
21.偏差-變異兩難：變數越多，預測就越準確、偏差越少，也切合舊資料，但是一加入新資料就岌岌可危。由於每個變數都有自己的不確定性，因此預測的模糊性(變異數)也會跟著增加。這二者必須取捨：變數要多到足以進行預測，又不能多到使預測結果過度模糊。
22.解釋經濟現象不確定性的這些模型，本身就具有不確定性。投資要做到的就是找到風險最小化、同時報酬還不錯的最佳投資組合。風險最小化就是把蒙受長期持續損失的機率降至最低。若相信變異數是衡量"風險"良好的標準：資產的風險與報酬，還包括資產彼此之間的連動關係。
23.有的人主張極簡就是投資的最佳策略：被動投資法。被動投資可以處理可能造成投資績效不彰最重要的因素：投資人本身。成功投資人有如職業賭徒，他們績效之所以遠勝於大多數人，在於懂得一動不如一靜的道理，尤其是危機到來之時。"買進抱牢"投資策略：只要決定好投資組合，買進並放著不動就行。這只是一種成功的投資模型，應付不確定性的方法，本身就受到不確定性的影響。
24.透過技巧或運氣找到的任何"正確策略"，都有可能因為機率而化為失望。我們能夠盡力的是爭取最好的成功機率，並接受這個機率永遠低於100%的事實，並為事與願違時做好準備。終究，我們都得在人生旅途中擲出骰子。
心得：
這是一本相對而言較為困難的書籍，裡面提到一些複雜的概念與公式，不太建議一般民眾閱讀(例如本人在閱讀過程中不小心昏睡幾次&有些看不懂只好跳過)，但也有些不錯的觀念可以學習。我們常用的一些統計工具，例如顯著差異、常態分佈、或然率等等，其實並不了解背後真正代表的意義，這導致我們對這些"預測"產生錯誤解讀，這本書用很專業"機率事件與不確定性的數學"來分析大眾是如何錯誤使用這些工具，對於數學及物理沒有深入了解的讀者而言這些內容可能過於艱澀難懂，用簡單的話來說就是：我們存在充滿不確定性的世界，要擁抱它，世界不是只有黑與白，還有須多灰色地帶。若對不確定性主題有興趣的話個人比較推薦另外二本："高勝算決策"及"莊家優勢"，這也是黑光之後會分享的閱讀心得。
留言列表
投資理財 (4)
{{ article.title }}