看完《隨機漫步的傻瓜》後,我才明白我不是合格的傻瓜

最近我迷上了塔勒布的“不確定性”(隨機)主張。我作爲一個投資界的小白鼠,在看完這本書之後,我發現自己還是一個不稱職的傻瓜。

這本書我連續看了兩遍,第一遍被書裏的觀點震撼,第二遍想要釐清我拿到這本書並且發現我生活中很多的事故與故事,是怎樣隨機發生的。我越是閱讀越是被吸引,越是去檢驗越是咬脣瞪眼提眉吸涼氣。

可惜我學識太淺,沒辦法用一篇文章討論或者總結這本書。


世上的故事總是有雷同, 我們一起把下面幾個有趣的例子看完之後,一定會有那麼些啓發。

俄羅斯轉盤

我們可以用下面的方式來說明,另類歷史的奇特觀念,假設有個行爲古怪且無聊的企業大亨拿出10,000,000美元和你玩俄羅斯轉盤遊戲。他準備了一把左輪手槍,在可裝六發指子彈的彈夾裝上一發子彈,然後對着你的頭扣動扳機。每次扣動扳機稱作一段歷史,因此總共有六段歷史每段歷史的概率相同。

其中的五段歷史會使你發大財,而另一段歷史則會導出一則死因難看的很有創意的訃聞。

問題是你只能觀察到一段歷史,而且會有一些白癡記者對10,000,000美元的贏家讚譽有加。這些記者就是會無條件讚譽福布斯雜誌五百強億萬富豪的那批人。

俄羅斯轉盤的贏家也很可能被家人朋友和鄰居當作榜樣,可是我們只會看到財富的表象卻不探究來源,雖然另5段歷史,我們無法看到,但聰明、肯動腦筋的人卻可能很容易猜到他們的屬性。

如果堵轉盤的傻瓜,一直玩下去,不幸的命運遲早會降臨到他身上。假設25歲的人一年玩一次俄羅斯轉盤。那麼他能活到50歲生日的機會十分渺茫,但是如果有很多人比方說幾千個25歲的年輕人都在玩。這個遊戲,那麼應該會有少數人能夠在年過半百時變得極其富有,而其他人則會成爲一堆墓冢。

俄羅斯轉盤這裏遊戲的玩法非常明確,只要會6的乘除法的人都知道他們的風險,但一般人卻看不到現實生活舉起的槍管。

生活中的陷阱,很難通過肉眼觀察到,因此我們可能在不知不覺中就玩上了披着其他事物外衣的俄羅斯轉盤。

我們看到有人賺取鉅額財富,卻沒看清楚操作原理,因此不知道他們承擔的風險也沒看到書架這種遊戲看起來容易得很,我們也玩的興高采烈。

驗證“車禍經常發生在家的附近”

爲了驗證這句話對不對,我們拿車禍發生的地點你駕駛人住處的平均距離的檢驗這個命題。

比方說,約有20%的車禍發生在你住處半徑12英里的範圍內。但是在解釋時,我們必須十分小心謹慎纔行。

天真地解釋者會說,和在遠地開車比起來,在家附近開車發生車禍的可能性較高。這正是經驗論天真無知之一例。

爲什麼?車禍常發生在離家近的地方,可能只是因爲人們較常在家附近開車,例如有20%的時間實在離家半徑12英里的範圍內駕車。


打字機上的猴羣

如果有人把不計其數的一羣猴子放在一些打字機跟前,讓他們胡亂敲擊鍵盤, 其中肯定有一隻猴子會打出一篇一字不差的 《伊利亞特》 。 不過讓我們再推進一步,就算我們找到了那隻出類拔萃的猴子,有哪位讀者肯拿出比重的積蓄來打個賭,認爲這隻猴子下一次能打出《奧德賽》?

從一定意義上來說,與那隻打出《伊利亞特》的神猴差不多,可能就是由於運氣使其成功的。


股市騙局之神祕信件

1月2日你接到一封匿名信,說這個月股市會上漲。結果股市果然上漲,但你不以爲意,因爲大家都知道有元月效應這回事。

到了2月1日,你又接到另一封信,說股市將下跌。這一次,又給那封信說中了。

3月1日再接到一封信,情形一樣。

7月,你對那位匿名人士的先見之明很感興趣,對方邀你投資某個海外基金。

於是你把全部的積蓄拿出來投資。兩個月後,那些錢有如肉包子打狗,一去不回。你伏在鄰居的肩膀上號啕大哭,他告訴你,他也接過兩封這種神祕信,但寄到第二封就停了。他說,第一封信的預測正確,但第二封不正確。

這是怎麼一回事?

那些騙子玩的把戲是,他們從電話薄找出1萬個人名,寄出後市看漲的信給其中一半人,後市看跌的信給另一半的人。

一個月後,將有5000人接到的信預測正確,然後再針對這5000人如法炮製。

再一個月後,剩2500人接到信預測正確,如此直到名單上剩下500人,其中會有200人受騙上當。

因此騙子只要花幾千美無的郵資,便可賺進數百萬美元。

看電視上的網球比賽轉播時,經常會有一些基金大做廣告,吹中噓他們直到當時爲止的表現,比別人好幾個百分點。但是同樣的,如果報酬率沒有市場的漲幅高,會有人做廣告嗎?向你推銷的投資基金,它們的成功完全靠機運得來的概率很高。比方說,如果全部的經理人有1萬位,那麼我主動去找經理人時,有2%的機會碰到純靠機運而活的經理人。但是如果待在家裏,有經理人前來按門鈴,對方純靠機運而活的可能性接近100%。



偏差的例子

在檢驗某種疾病是有5%的概率產生誤報全部人口中罹患這種疾病的比例爲千分之一,不管是否懷疑例患者這種疾病隨機檢測,一羣人之後發現有某人的檢測結果呈現陽性,那麼他染上這種疾病的概率有多少?

大部分醫生只考慮檢測的準確率,爲95%而回答,95%正確的答案是他生病前檢查,發現有病的條件概率結果接近2%。

假設沒有漏報存在。1000個受檢的人羣中,預料將有一位罹患這種疾病。999位健康的人中,檢測的結果是有約50位染病,因爲準確率是95%。

正確的答案應該是,隨機選取的某人,檢測結果呈陽性確實犯病的概率爲1/51。

不妨想想,這一輩子你曾有多少次被告知染上某種疾病,需要接受某種藥物治療,且要忍受可怕的副作用。而實際上你真的罹患那種疾病的概率,只有2%!


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