请问数学: 15年之后要筹措到20万元的养老金,假定平均的年回报率是?

在3月的美股暴跌中,对冲基金PershingSquare Capital(PSC)创始人比尔· 阿克曼(Bill Ackman)成功地利用了恐慌,顺应市场的方向,用2700万美元赚了26亿美元,一时间被投资人士传为佳话。

除了阿克曼之外,华尔街还有一位著名投资人,詹姆士·西蒙斯(Jim Simons ),截至今年4月14日,他创立的文艺复兴科技旗下“大奖章基金”(Medallion)获得了24%的收益。在市场恐慌情绪蔓延的3月,大奖章基金获得了9.9%的回报。

令人吃惊的是,这还是扣除了佣金之后的收益率。如果按照扣除佣金之前计算,大奖章基金今年4月14日之前的收益高达39%。

大奖章收益率高达39%

毫无疑问,今年3月份的美股是熊市,不少平时人们耳熟能详的投资“大佬”都损失惨重。

比如被誉为”股神“的巴菲特,2月27日美股开始大跌时,巴菲特旗下公司伯克希尔·哈撒韦以平均46.40美元的价格买入了97.6万股达美航空。4月初,巴菲特通过6笔减持交易,以22.96-26.04美元/股的价格区间出售了美国达美航空1298.62万股的股票,约3.14亿美元。这笔投资如果按24美元的平均出售价格算,巴菲特亏损幅度近50%。

3月3日,伯克希尔·哈撒韦对纽约梅隆银行(当日均价39.69美元)进行增持,增持后持有纽约梅隆银行8900万股。4月7日-8日,伯克希尔·哈撒韦以35.3-35.8美元的价格,合计减持86.91万股纽约梅隆银行股票,持股比例降至10%以内。按照均价计,减持股票价值约3090万美元。粗略计算,这笔减持交易约亏损360万美元。

据中国新闻网,截至4月10日,伯克希尔在股票中已经损失465亿美元,折合成人民币亏损3255亿元,占其股票持仓的19%。

而全球最大对冲基金桥水基金3月份亏损16%,第一季度累计收益率为-23%;有“捡股者”之称的拉里·罗宾斯(Larry Robbins)旗下的旗舰对冲基金Glenview Capital在第一季度下跌了30.47%。

但总有人能抓住其他人抓不住的机会,据华尔街日报,截至4月14日,文艺复兴科技公司(Renaissance Technologies)旗下的大奖章基金今年累计收益率达39%。扣除佣金之后,大奖章基金依然拥有24%的收益率。

大奖章基金能实现如此惊人的累计收益,主要由于其在今年三月逆势上涨,实现了9.9%的收益。

据CNBC,大奖章基金的管理规模在100亿美元左右,折合人民币约700亿。以百亿美金的管理规模估算,今年以来收益约39亿美元,折合人民币接近300亿;扣除管理费和业绩分成后,该基金净赚约24亿美元,折合人民币接近170亿。

不过,据华尔街日报,大奖章基金的高昂收费也是业内知名。美国对冲基金行业普遍的管理费率是2%,外加20%的业绩提成。而大奖章基金向投资者收取至少36%的业绩提成,另加5%的管理费。相当于赚的钱有4成被大奖章基金拿走,但即便如此市场依然趋之若鹜。不过让粉丝们伤心的是,绝大多数投资者想买也买不到。因为目前大奖章基金仅向公司员工、前员工和少数老客户开放。

事实上,大奖章基金自1988年创立以来,就一直是文艺复兴科技的旗舰基金,业绩一直十分优秀,几乎每年都碾压标普500指数,仅仅在1989年录得过一次-4%的负收益,其它年份全是超高的正收益。更为难得的是,这只基金的特点就是能够在每一次大风暴中大展身手,不但能够全身而退,而且能取得比平时更高的收益率。

在被称为“金融大鳄”的索罗斯的量子基金最辉煌的1988到1999年中,其总收益率达到1701%,但这也比不上大奖章的2478%。大奖章基金在1990到1999年的十年间,夏普比率高达1.89,远远超过同期共同基金行业最巅峰比尔米勒的0.64。

CNBC称,1998年至2018年的二十年之间,大奖章基金在扣费前的复合年化收益率为66%,接近70%;扣除管理费和业绩分成后,该基金的年化收益率依然达到39%。2000年,科技股股灾,标普指数跌超10%,大奖章基金却大获丰收,扣非后净回报98.5%,接近翻倍。2008年全球金融危机之后,大部分对冲基金亏损,大奖章却实现82%的扣费后净收入回报率。

而大奖章基金之所以能获得如此优秀的表现,与其管理人——文艺复兴科技公司的创始人西蒙斯密切相关。

西蒙斯20岁从麻省理工毕业,23岁在加州伯克利拿到了数学博士学位,神童和天才的名号一直伴随着他成长,随后他也顺理成章地成为了哈佛大学数学系最年轻的教授之一。

上世纪60年代,深陷越战泥潭的美国政府极力搜寻着在破译密码方面有特长的人。而当时他们找到了数学天才西蒙斯。

西蒙斯在数学方面的天赋和专研,让他深谙加密技术,极大地帮助了美国政府破解代码和跟踪潜在军事威胁。但这样的生活并没有持续太久,作为一个反战主义者,西蒙斯公开发表了反对战争的言论,之后没多久,他就被解雇了。被解雇后的西蒙斯来到纽约州立大学石溪大学(Stony Brook University),当数学系主任。

1978年,西蒙斯离开石溪大学创立私人投资基金Limroy,该基金投资领域广泛,涉及从风险投资到外汇交易。最初主要采用基本面分析方法,例如通过分析美联储货币政策和利率走向来判断市场价格走势。

但是对于数学家西蒙斯来说,基本面分析难以成为一种科学。西蒙斯每天看看报纸,然后判断一下股票或者外汇的走势。时间拉长看,基本面投资的收益率在西蒙斯眼中变成了随机漫步,难以用数学性来解释收益率。

于是他在1988年关闭了Limroy基金,重新创立了完全基于数学的对冲基金——大奖章。

据《The man who solved the market》一书,西蒙斯在最初接触投资时其实一直在主观和量化之间左右摇摆。他在国防部的时候研究过用hidden markov model对股票市场建模,但应用到交易中后不是很成功。但西蒙斯的模型经过多年优化,优化方式包括将频率提升到一天一次、从使用日线数据改为使用日内数据、将下单量调整到与盈利概率正相关等,最终步入了辉煌时代。

查阅文艺复兴科技的招聘历史,会发现他们只招数学、物理及统计等背景的博士生,不招金融背景的员工。但在外界看来,这恰巧是大奖章能取得超高收益率的秘诀之一。

作为一名数学教授,西蒙斯也是最早相信人工智能的投资大师。机器有着远超人脑的运算和学习能力,通过对于各类资产走势规律的学习,就能轻松打败人类。

从创立文艺复兴科技之初,西蒙斯就相信这个世界上所有发生的事情,都是有着必然的规律。而为了探究这些必然规律,就必须掌握大量的数据。而处理这些数据,就必须有最先进的运算能力。

文艺复兴科技主要通过对历史数据的统计,找出金融产品价格、宏观经济、市场指标、技术指标等各种指标间变化的数学关系,发现市场存在的微小获利机会,并通过杠杆比率进行快速而大规模的交易获利。大奖章基金的投资组合包含了全球上千种股市以及其他市场的投资标的,模型对国债、期货、货币、股票等主要投资标的的价格进行不间断的监控,并作出买入或卖出的指令。

基金的全部交易也都有计算机自动执行,极少有人为干涉。公司超过35000台服务器每天能处理30万亿个字节的信息,寻找市场中潜在的错误定价,并从中盈利。

大奖章基金并不会去预测股价的上涨或下跌,而是通过资产之间的关联,从错误的定价中盈利。这是一种高级版本的“统计套利”策略。计算机会在同一时间持有数千个投资品,包括股票,外汇,商品和期货,持有时间从几毫秒到几个月。

这个庞大的交易算法还具有自我学习能力,能够不断迭代更新,交易操作复杂无比。

为了建立这些程序模型,文艺复兴科技公司雇佣了大量的非金融背景的专业人士,包括数学家,物理学家,社会学家和统计学家。在公司位于东锡托基特的办公室里,有三分之一的雇员都拥有博士学位。

文艺复兴科技公司官网上的招聘信息

1989年,文艺复兴科技公司管理资金的规模仅为2000多万美元,而现在,该公司管理规模已破千亿美金。据该公司今年2月向美国证监会提交的13F报告,截至2019年12月31日,文艺复兴科技资产管理规模达1301亿美元,直追桥水基金的1600亿美元。

不过,这些面向外部的基金可就没有大奖章这么风光了。截至4月10日,RIEF收益率只有-10.4%。

“我开始思考,什么是应该放弃的次要的东西,放弃了它我才能集中精力追求最重要的。而归根结底,只有一件事对我来说是最主要的:那就是和你在一起。”

如上,一道“简单”的选择题。你按红色按钮?还是绿色

这道题比想象中有趣,我试着回答一下:

1、根据理论,绿色按钮价值5千万;

2、很多人仍然愿意选拿到确认的100万,因为他们无法忍受50%几率的什么都拿不到;

3、换而言之,假如一个人无法承受“什么都没有”,那么右边的选择就相当于“你有50%概率得到一个亿,有50%概率死掉”。你当然无法承受死,何况高达50%几率;

4、开放地想,假如你拥有这个选择的权利,你可将右侧价值五千万的选择权卖给一个有承受力的人,例如两千万(甚至更高)卖给他;

5、继续优化上一条,考虑到增加“找到愿意购买你该选择权利的人”的可能性,你可以只用100万(低首付)卖掉这个权利,但要求购买者中得一个亿时和你分成;

6、再进一步,你可以把这个选择权做成彩票公开发行,将选择权切碎了零售,两块钱一张,印两亿张。头奖一个亿。对比5,风险更低,收益更大;

7、鉴于6的成功商业模式,开始募集下一笔一个亿作为头奖,令其成为一项生意。

8、按照P/E估值,募集20亿,公开上市,市值100亿。

从100万到100亿,让我们跳出脑筋急转弯游戏,研究一下背后严肃的数学原理。

经济学里有三个风险决策概念:期望值,期望,展望理论。

期望值:在和统计学中,一个离散性随机变量期望值(或数学期望、或均值,亦简称期望,物理学中称为期待值)是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。换句话说,期望值是随机试验在同样的机会下重复多次的结果计算出的等同“期望”的平均值。(来自维基百科)

例如,掷一枚六面骰子,其点数的期望值是3.5,计算如下:

期望效用:微观经济学、博弈论、决策论中,期望效用是一个效用理论,指在风险情况下,个人所作出的选择是追求某一数量的期望值最大化。该假说用于解释赌博和保险中的期望值。(该概念为解决“圣彼得堡悖论”而生)

展望理论:1970年代,卡尼曼特沃斯基系统地研究展望理论。长久以来,主流经济学都假设每个人作决定时都是“理性”的,然而现实情况并不如此;而展望理论加入了人们对赚蚀、发生机率高低等条件的不对称心理效用,成功解释了许多看来不理性的现象。

基于以上理论基础,我想抛出几个自觉有趣的结论:

1、反人性的“每一步都按照整体最优概率做决策”,是传统意义上成功人士的第一秘密;

2、穷人将自己的“概率权”廉价卖给了富人,概率权是更隐蔽、更大笔的剩余价值剥削(并不代表我认同剩余价值的概念);

3、当下热门的人工智能,就是依靠每一步都独立、冷血的计算最优概率,从而战胜人类。例如阿尔法狗;

4、然而,非理性,冲动,有可能成为人类最后的堡垒。(我以后会单独写这个)

(智者的基本决策工具)

根据期望值理论,100%几率得到5000万,和50%几率得到一个亿,是一回事情。

贝叶斯定理,是聪明的决策者使用频率最高的简单公式之一。

说明:“用亏损的概率乘以可能亏损的金额,再用盈利概率乘以可能盈利的金额,最后用后者减去前者。这就是我们一直试图做的方法。这种算法并不完美,但事情就这么简单。”(By)

来自高盛前CEO鲁宾的传记

“在两家公司宣布合并后,乌尼维斯的股票交易价为30.5美元(合并宣布前为24.5美元)。

这意味着如果合并事宜谈妥的话,来自套利交易的股价上涨可能3美元,因为乌尼维斯公司每股股票将会值33.5美元(0.6075×贝迪公司每股股票的价格)。

如果合并没有成功,乌尼维斯公司的股票有可能回落到每股大约24.5美元。我们购进的股票有可能下跌6美元左右。

我们把合并成功的可能性定为大约85%,失败的可能性为15%。在预期价值的基础上,股价可能上涨的幅度是3美元乘以85%,而下跌的风险是6美元乘以15%。

3美元×85%=(可能上涨)2.55美元

所以,预期价值=1.65美元

1.65美元就是我们希望通过把公司30.50美元资本搁置三个月所得到的收益。这就算出了可能的回报率为5.5%,或者以年度计算的话为22%。比这样的回报率再低一些就是我们的底线。我们认为不值得为了低于20%的年回报率而支付我们公司的资本。”

鲁宾特别解释道,这就是他每天要做的事情,看起来似乎是赌博,而且的确也经常会输掉。但他要确保的,是大多数时候赚钱。

塔勒布在投资研讨会说:“我相信下个星期市场略微上涨的概率很高,上涨概率大概70%。”但他却大量卖空标准普尔500指数期货,赌市场会下跌。

他的意见是:市场上涨的可能性比较高(我看好后市),但最好是卖空(我看坏结果),因为万一市场下跌,它可能跌幅很大。

假使下个星期市场有70%的概率上涨30%的概率下跌。

但是如果上涨只会涨1%,下跌则可能跌10%

因此应该赌跌,卖空股票盈利的机会更大。

如芒格所言,巴菲特每天做的,都是算这个简单数学问题。与其说是一种数学能力,不如说是一种思维模式。知道容易,做到极难。

概率有时候显得“反直觉”

一辆出租车在雨夜肇事,现场有一个目击证人说,看见该车是蓝色。

已知:1、该目击证人识别蓝色和绿色出租车的准确率是80%;2、该地的出租车85%绿色的,15%蓝色的。

请问:那辆肇事出租车是蓝色的概率有多大?

答:该车是绿车但被看成蓝车的概率是(0.85×0.2),该车是蓝车且被看成蓝车的概率是(0.15×0.8),所以该车真的是蓝车的概率是((0.15×0.8)/[(0.85×0.2)+(0.15×0.8)]=41.38%)。

即,该车更可能是绿色的。

会不会和你的大脑直觉有些差异?我们的大脑做工虽然非常令人惊叹,但在有些数学直觉方面,显得非常稚嫩。

然而,期望值理论无法回答,为什么红色按钮价值低到100万,仍然有很多人选择?

丹尼尔·伯努利在1738年的论文里,以效用的概念,来挑战以金额期望值为决策标准,论文主要包括两条原理:

a、边际效用递减原理:一个人对于财富的占有多多益善,即效用函数一阶导数大于零;随着财富的增加,满足程度的增加速度不断下降,效用函数二阶导数小于零。

b、最大效用原理:在风险和不确定条件下,个人的决策行为准则是为了获得最大期望效用值而非最大期望金额值。

回到文头的案例。选择红色按钮,立即变现100万,放弃价值5000万的选择权,一方面是因为“满足于”100万,就其财富而言,100万已经带来数量级的变化,能解决当下最大的难题,足够心满意足。

而再多一个数量级,5000万能干嘛呢?可能也想象不到

另一方面,是想规避绿色按钮50%归零风险。对归零的恐惧感,远大于多拿到4900万期望

确切说,选择红色按钮,交织着“期望效用理论”“前景理论”的综合作用。

《别做正常的傻瓜》引用因前景理论获得诺奖的卡尼曼的总结:

a、在得到的时候,人们都是风险规避的;

b、在失去的时候,理性者是风险规避的,“正常的傻瓜是“是风险偏好的”;

c、理性的决策者对得失的判断不受参照点的影响,而“正常的傻瓜”对得失的判断往往根据参照点决定;(例如理性决策者不会非要等到回本才抛掉一只应该抛掉的股票)

d、正常的傻瓜通常是损失规避的。

如同行为经济学所研究的,社会、认知情感的因素,会令人作出不那么“理性”的选择。

例如,财富的基数,作为参照点,极大程度上决定了人们去按红色和绿色。

笨人不懂得概率的基本常识,不会算期望值(基于三种理论之一)。

在数学与统计学中,大数定律又称大数法则、大数律,是描述相当多次数重复实验的结果的定律。根据这个定律知道,样本数量越多,则其平均就越趋近期望值。笨人总想在赌场里赚钱,而赌场恰恰是大数定律的坚定赢家。

特沃斯基卡尼曼总结:

在实际生活中,人们会错误地将每次随机试验之间独立概率建立起联系。用掷硬币的例子来说,我们知道每次抛出得到正反面的概率都是1/2,但总有人会认为如果连续几次都得到正面,那么下次得到反面的概率就会更大。

人们常常以为在整体上符合期望概率分布,在局部上也会符合相同的概率。这种将从大样本中得到的规律错误应用于小样本中的现象,被称为“小数定律”。

回想2015年股灾,给股民带来致命打击的,是抄底。跌了这么狠了,总该有次像样反弹吧。这也算是赌徒谬误的一种。

其含义是:根据以事件存活者为样本所做出的统计分析是存在偏差的,因为失败者(或者说是“遇难者”)没能入选样本(《黑天鹅》中的沉默证据),所以,以存活者为样本所代表的整体是存在偏差甚至是错误的。

人们过分看重更鲜活和更容易从记忆中提取出来的证据

谁该向谁道“一路平安”

朋友B开车20公里送A去机场,A将从那里飞往750公里以外的某城。

离别时,朋友B会对A说:“一路平安”。讽刺的是,B回家的20公里车程,死于交通事故的几率,比A乘坐航班不幸遇难的几率高出三倍多。然而,受“鲜活性效应”的影响,仍然是B为A祝福。

穷人急于变现,无法做到满足延迟,对效用的期望过低。

哈佛教授塞德希尔在《稀缺》一书中阐述到:

我们陷入了稀缺的困境。每个人一旦面临稀缺状态,不管是时间还是金钱稀缺,我们都会走入“管窥”状态,进而引发我们的稀缺心态,稀缺心态容易引发短视和向未来借债。最终我们陷入越来越穷,越来越忙的困境。

曾经和一位老兄聊天,他说,我们最缺的,其实就是有个老爸告诉自己你很牛逼

为何书香门第或者财富世家会一出一大串牛人,除了基因、资源,可能还有以下原因:

1、有足够高的参照点,不会被小利益勾走,更能承受风险(其实是低概率的),从而捕获高回报;

2、身边一群人的示范效应

3、被点燃的内心激励。

他们比穷人更不容易“廉价”甩卖自己的概率权。

1、贫富差距的关键决策点上,“穷人”放弃了自己的概率权益

2、所谓赢家的秘密就是,坚持按照优势概率行事,哪怕屡屡受挫也不更改人生下注的原则;

3、买彩票是最为昂贵的关于概率选择权的自暴自弃,所以被称为收智商税。

钱多的话就价值投资,钱少的话就赌一把。——这可能是投资领域最被广泛实施的愚蠢。

小概率的事情很难实现,看起来反而容易;大概率的事情则显得路途遥远,其实到达目的地的可能性要大得多。

放弃自己的概率权,选择舒适的小概率,其实是在用自己本来就微薄的资源,去补贴“成功者”

换句话说:聪明人为什么干蠢事?

聪明人既能精确地算出期望值,又野心勃勃,为什么也会失去自己的概率权,无法在现实世界中过好这一生?

1、聪明人也无法躲过行为经济学家嘲讽的那些“愚蠢”行为;

2、大多数聪明人患有“认知障碍症”,理智上想明白的事情,情感上死活没法接受;

3、先入为主,自作聪明;

4、没有将正确的思维方式内化为一种行为习惯。

假如人生是一场概率游戏,假如我们的一连串选择决策决定了最终结局,那么,聪明人貌似该有“先天优势”。而事实并非如此。

概率来自赌博。帕斯卡和费马对赌博奇特结果的兴趣,引发他们提出了一些概率论的原理,从而创立了概率论。

以赌场玩家“不输”概率最高的21点为例,赚钱的秘密是:

1、选一个“友好”的赌场(相当于选对行业);

2、对玩儿法基本功滚瓜烂熟;

3、如电影《决胜21点》般数牌;

4、在优势概率下,加大下注;

5、不管结果如何,始终如一地执行以上策略,情绪不波动。

聪明人能够做好1-4。

但是对于“反人性”的5,是许多聪明人的弱点。

在赌场,你要面对各种干扰,例如:最好的下注时机却没有位置,隔壁赌客的抽烟,大胸美女的晃眼,以及担心害怕。

谷歌技术团队与职业棋手,联合研究了阿尔法狗李世石的棋谱,从中能看到“人工智能”在进行这项人类最难智力游戏时,到底是如何思考的。

阿尔法狗几乎会在每一手棋时,都计算自己的赢棋概率。即:对它而言,每一个决策点都是独立的,阿尔法狗都会冷静的寻找“当下”的最大获胜概率。

如本文前面所提及的鲁宾、塔勒布、巴菲特,他们差不多都是一个人肉阿尔法狗,坚持按照概率行事,经常看起来是“反直觉、反人性、反舒适”的。

绝大多数聪明人,还没有这种智慧,以及伟大的行事方式。

被收彩票智商税的蠢人,和懂得概率但不能坚定实施的聪明人,又都无法逃脱一个陷阱:欲望。

在强烈的欲望面前,聪明人认为自己的运气会提升自己的概率。笨人认为勤能补拙。

所谓成功者的确非常勤奋,但此非充分条件。成功者是选择的结果,其成功秘密都是事后归因。

所以,有另外一种比智商税更隐蔽的税:发财梦税。

这能解释两个常见“经济现象”

1、为什么中国的商业街总在装修、换商家?(对比而言,国外的商家很少变迁)

2、为什么大量淘宝店主们愿意为一份低于工资的收入,24小时勤奋工作着?

街头频换换手之商铺的过高租金,网上创业者不计回报的拼搏,正是在为发财梦付出溢价。

你如何定义自己的“赌场”

扎克伯格不过是中产家庭出身。他仍能在公司成立两年的困难阶段,拒绝了雅虎的10亿美元收购。

这是一个艰难的决定。几年以后,扎克伯格对记者说,拒绝收购的一年内,几乎所有的高管全部走光了。

你是马上就拿到10个亿,还是以百分之几的可能性在数年之后拿到1000个亿?——这个摆在扎克伯格面前的选择,多么像本文开篇那个按钮选择。比较而言,扎克伯格的绿色按钮(失去惩罚)要残忍得多。

秘密在于,摆在扎克伯格面前的,并非10亿和1000亿的选择,而是坚持放弃梦想的选择。

数年后,snapchat以类似的方式拒绝了扎克伯格的30亿美元收购要约。

无论结局如何,这便是硅谷精神之一。仅靠发财梦,很难驱动太大的事业。

财富观、雄心壮志、年轻气盛,超越经济动物的贪婪,让他们按下了成功概率远低于50%的绿色按钮。

许多人生选择题,除了abcd,还可能有一个“其它”选项。

对了对付德国人的密码机,图灵决定“以机攻机”,然而领导不批预算,并喝令他服从上级命令。图灵同学灵机一动问:你的上级是谁?

随后给丘吉尔写了封信搞掂十万英镑。

我可以按红色,也可以按绿色,意味着我拥有选择权。我可否有另外的变现渠道呢?

第三条路,出卖选择权,将其卖给VCPE,是利用资本的风险喜好与承受力,分享了100万与5000万之间的价值地带。

有趣的是,财富世界为一穷二白的年轻人留下了一个暗门。他们并不因自己渴望100万而非得错失5000万。他们只需要更广阔的视野。

这是当下社会财富的创造分配核心驱动力之一。亦为资本的美妙之处。

对于“选择权”决策思想行动模式,决定了最终的财富食物链。

假如你在一个正确的区域,下面一定有金矿(这也是个伪命题,地球下面是有金矿,界定的精确性呢?)然后你重复试错,聪明地试错,这些试错可以积淀和滚雪球般,不断提升你的成功概率。

引用一个鸡汤段子:如果一件事的成功率是1%,反复尝试100次,至少成功1次的概率是多少?

答案:如果成功率是1%,意味着失败率是99%。按照反复尝试100次来计算,那失败率就是99%的100次方,约等于37%,最后我们的成功率应该是100%减去37%,即63%。一件事倘若反复尝试,它的成功率竟然由1%奇迹般地上升到不可思议的63%。

前面说过了,胜率不占优时,不要反复押注。如果这么做,根据大数定律,会输得精光。

但为什么上面的成功学公式却可以实现反转呢?

原因在于,你在赌场输的是钱。

而在成功学的反转公式里,是假设你的时间成本、精力成本、机会成本、金钱成本都忽略了。

你需要不服输,你的体力好很重要,你还愿意投入时间,这些都是你的成本。

有些人不会因为反复挫败而丧失精力。每次重新开始的时候,他都如第一次般充满激情。每一次他都准备好了。

由上,人生的错误要么是算错了数学概率,要么是反复的次数不够多,要么是经不起折腾。

所以,吃苦,可能是最核算的、可以反复押上的筹码,尤其适合年轻的人生赌徒们。

美国斯坦福大学工程教授罗伯特·桑顿说:

在创造过程中,天纵其才未必比生产能力重要。发现一个有用的好想法,你先要去尝试许多没用的。这是个纯粹的数字游戏。

有本书专门探讨过该问题:如果创新者本人对他们自身想法做出的评判并不可靠,他们怎样才能提高创作出杰作的概率呢

答案是:他们想出大量的创意。

西蒙顿发现,平均而言,创意天才在他们所在领域的作品并不比同行的作品质量更好,他们只是有大量的想法罢了。这给他们更多的变化,更高的获得独创性的机会。

“一个人能想出有影响力的成功创意的概率,”西蒙顿指出,“同他想出的创意总数成正比。”

例如莎士比亚:我们对他的一小部分经典作品耳熟能详,但却忘记了在20年中,他创作了37部戏剧154首十四行诗

如何当一个成功的 CEO?在这里,作者霍洛维茨分享了一条重要的经验:

创业公司的 CEO 不应该计算成功的概率。创建公司时,你必须坚信,任何问题都有一个解决办法。而你的任务就是找出解决办法,无论这一概率是十分之九,还是千分之一,你的任务始终不变。

他还认为:当一名成功的 CEO 根本没有秘诀。如果说存在这样一种技巧,那就是看其专心致志的能力和在无路可走时选择最佳路线的能力。

与普通人相比,那些令你最想躲藏起来或者干脆撕掉的时刻,就是你作为一名 CEO 所要经历的不同于常人的东西。

“只要肯干,你一定可以出人头地。要敢于All in。”这些都是当下中国流行的人生观。结合上面的成功概率计算,我们要奋不顾身地为未来下注吗?

仍然是要看你手中的筹码。

在我们的一生中,面对不确定性,我们大多时候扔骰子的次数都是有限的,并且是消耗资源的。永不放弃,指的是你的斗志,而非押完你钱包里的最后一块钱。

由此可以探讨两个经常被误读的话题:

1、钱少的投资者就该买高风险的股票吗?

当你的筹码是“有限的”钱时,钱少的人和钱多的人,只是数字上的区别,下注应该以比例、而非金额来区隔。

有些人觉得自己钱少,慢慢搞来不及,所以要冒险。这和想去赌场提款一样愚蠢(除非你是数学博士)。难道钱少就可以不遵循概率的法则?难道钱少就要去赌场,活生生把自己推入大数定律的绞肉机?

这就是为什么“穷人”常自暴自弃,快速地赌掉了最后的筹码。

2、创业者是在卖“命”。

接着上个话题,“我手上就两千块,即使按照巴菲特的回报率,我这辈子也买不起房啊?”

1、假如你用钱做筹码,你就要遵循钱的概率原则;

2、你还可以有另外的筹码,以另外的下注方式,卖命。

也就是:卖掉你的命运,以及动脑、吃苦、拼命。

创业仍然是小概率事件。即使你的智慧、精力、时间是零成本,即使你不断试错、不断探索,让你的成功率越来越高,最后跑出来的也不多。

大公司的创新,很多时候不比创业者成功率更高。所以他们买入那些跑赢了的创业公司。某种意义上,他们就是买创业者“小荷才露尖尖角的好命”,避免自己付出大公司极高的试错成本。

人生有很多个选择时刻,不能总是被“概率”“最优”驱使。

就像《怒海争锋》里,杰克船长暂时放弃追杀敌船,选择停靠小岛,满足船医梦寐以求的达尔文式科学考察。

想起一个朋友,夫妻选择将创业和置业延后,将时间留给成长中的孩子。

许多美好事物和美好时刻,都是因为一些“不计算”的选择。

“我开始思考,什么是应该放弃的次要的东西,放弃了它我才能集中精力追求最重要的。而归根结底,只有一件事对我来说是最主要的:那就是和你在一起。”

当然,最好我们手上有足够的、靠阿尔法狗概率计算法赢得的筹码,供自己去挥霍,或是帮助那些没有人生赌场权的人。例如盖茨的慈善基金。

也许选择本身比财富更重要。如果说时光是最宝贵的财富,比时光还有限的人生选择呢?

我想起1995年毕业后独自去广州,遇到一位师长,他见我有些无师自通的灵性,不吝在旁人面前赞“这是天才少年”。(时光总是嫌老爱幼,迄今为止尚未有人称我是天才中年。)

他注册自己公司的时候,头疼选名,于是说:不如就叫“选择”

于是这公司成为我加入的第一间公司,其名字蕴含着广泛的人生隐喻:

为什么大多数人穷其一生,不管多么聪明,多么勤奋,终究一无所获

为什么有些人看起来不过如此,但能够超越出身智商,最终取得成功

秘密在于那些收获财富、健康、幸福的人生赢家都拥有自己的人生算法。

围绕这一观点,本书给出一套完整的“人生算法”操作系统,帮助你找到自己的“算法”

特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务。

我要回帖

更多关于 2017年全国一卷数学 的文章

 

随机推荐