今天，我们正处于令人兴奋的科学技术大发展的时期，无论是投资公司还是个人投资者都希望自己能精准预测复杂市场的规律。伊戈尔创立了世坤投资，并致力于通过阿尔法来解释和定义市场信号。
在这个过程中，世坤投资开发了千万级数量的阿尔法，包括数学表达式和计算机代码。通过历史数据对它们进行严格的回测，借此“模拟”其业绩表现。
但事实证明：无论该阿尔法的回测多么成功，在把它投入到真实市场时，仍有可能效果不佳。也就是说：没有任何一条阿尔法能够永远有效，预测从来不是一件容易的事，总有被反原则规律制约而无法解决的矛盾。
反原则的理念正是《反原则：人工智能时代个人成功之道》这本书的核心。
世界上所有的原则都从属于一条看起来自相矛盾的根本原则：反原则。
这个世界上没有任何一条规则、理念、范式或者模型能够永远持续下去，它们都有缺陷，都有可能被证明是错的；也没有任何交易或者市场关系总能按照预期来执行。
那么，那些不能永远适用的原则，不能被勘破的规律，不能被准确量化的投资决策，我们应该放弃吗？
世事难料，计划难以周全
伊戈尔是全球知名量化投资巨头创始人，他创立的世坤投资公司管理着70多亿美元，通过上千万个阿尔法模型进行量化投资，并在十几年间取得了不菲的成绩。
但在2007年，成立不久的世坤投资公司也经历了一次非常严峻的回撤，公司的套利交易遭受了巨大的损失。
当时公司倾注了大量资源开发了100种阿尔法的预测算法；因为单一的阿尔法效果经常减弱或者失效，但百个阿尔法的集合，能够很大程度上减弱失效情况的产生。
所以，最严峻的问题其实是：他们自己也不知道问题出现在哪里。
不仅如此，在那一次“量化投资震荡”中，所有的量化投资公司都遭遇了巨大的损失，而几乎所有的公司都不知道问题出现在哪里，它们几乎都不认为自己的投资策略有问题。
比起更长远地思考策略的正确与否，当时更重要的是：下一次回撤会在何时？多大规模？市场纠偏何时发生？这些依旧是无法预料的；此时做出的决策，会直接地影响到公司的盈利情况。
在这个过程中，伊戈尔过去的职业生涯经验促使他做出了很快平仓，放弃已有的全部盈利的决定。
不要在交易中掺杂情绪；
对坏消息要尽快作出反应；
如果面对的事物是可怕的，那就赶紧跑；
可以去冒很大的风险，但一定要管理好损失。
不仅如此，他在平仓后第三天以一半资金杀了个回马枪，最终为当年赢得不错的收益。
这次事件除了说明市场的不确定性和危险性，也让伊戈尔明白：世坤投资要依靠量化投资模型去投资，但也要知道什么时候靠经验和直觉作出反应。
无论是投资还是商业生活，我们都在经历非线性的、指数级增长的严苛考验。
今天看起来极具挑战的目标，明天可能就是稀松平常的，后天可能就是你看不上眼的。
通过考验唯一的方法，就是你自己拥有指数级思维，在未知的充满风险的领域里勇往直前；以指数级的增长速度获得回报。
预测是永恒的难题
在《反原则》一书的第四章，作者对于量化投资模型和市场表现进行了详细的阐述和论证，尽管对于大多数人来说完全理解有难度，但贯穿其中的思维是值得我们领悟的。
所有关于价值的估计都是充满噪声的，但总有一些规律，总有方法能战胜市场，但很少有投资者能够连胜。
我们要做的，就是采取行动，锲而不舍，其他都不重要。
市场在90%的情况下是有效的，但由于市场“噪声”的存在，市场在一些情况下也可能“失去理智”，成为无效市场，这种情况下的市场难以用量化模型来解释；尽管如此，市场也会发出微弱的信号，总有一些投资者能对这些信号做出思考、判断，并作用于决策时。
预测是永恒的难题。将精力聚焦在行动上，聚焦在那些我们能掌控的事情上。不管发生了什么，就让他发生去吧。发生以后，排查所有的经验教训，继续出发——这样的成长速度，难道不是指数级的吗？
如作者所言：障碍本身就提供了信息。如果你不能获得成效，就说明某种原因导致了失败。
除了讲投资，这本书还讲了作者本人的成长和投资经历，在他的成长历程中，我们能看到一个指数成长的人，一个快速发展的公司，一个微缩的、指数变化发展的世界。
比起量化投资模型，这本书对如何做快速发展的人的思考，也值得我们学习：我们要建立目标、制定计划、确立原则，更重要的是：时刻更新。