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《反脆弱》读书笔记及感悟4000字示例

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《反脆弱》读书笔记感悟4000字:

文:邓尚洲;《反脆弱》,豆瓣评分,8.2分,作者纳西姆·尼古拉斯·塔勒布,著有《黑天鹅》、《随机致富的傻瓜》等书,都是必读的经典著作,作者很牛逼,有思想方法论,亦有实践,在911事件及次贷危机时均大幅受益,知行合一,实为难得,佩服。

书副标题为《从不确定性中获益》,如何从不确定性中受益?通过反脆弱的方式,以应对黑天鹅事件,并从不确定性中获益。作者列举了很多例子,很多非常规的思考,引人入胜,需要反复阅读和思考,是一本值得收藏的经典好书。

“人生就是多伽马”。这是书中的一句话,伽马是期权非线性的名称,“长伽马”表示从波动性和可变性中受益,所以,人生就是从波动性和可变性中受益。世间万物,均可以划分为三元结构中的一种,脆弱类,坚韧类,反脆弱类,脆弱的事物喜欢安宁,不喜欢波动和随机性,反脆弱的事物相反,渴望波动和混乱,并因此收益,坚韧的事物则不在意环境如何。九头蛇怪就是反脆弱性的代表,每有一个头被砍,就会重新长出两个出来;有机体是反脆弱的,如人的身体,感冒一次,很久都不会感冒,因为感冒让身体对病毒有了更强的免疫力,当然,如果是致命的病害,那人也是脆弱的,尼采所说,“凡杀不死我的,必使我更强大”,就是反脆弱性,但是,杀死我的东西却让其他人更加强壮;一个系统内部可能某些部分必须是脆弱的,这样才能使得整个系统具有反脆弱性,还是以感冒为例,因为脆弱,所以感冒,因为感冒,所以更强,非毁灭性的脆弱,其实是必须的,给这些脆弱以适当的压力,我们才有机会变得更强大,从而具有反脆弱性。

《反脆弱》读书笔记及感悟4000字

作者举了很多例子让人去理解和应用反脆弱性,以至于让人觉得讲的很散乱,但本质是在表达,反脆弱性是事物向前发展的必要条件,而我们可以尽可能的让自己具有反脆弱性,获得更好的生存和发展。至于如何理解反脆弱性?脆弱就是利空的不对称性,反脆弱就是利好的不对称性,反脆弱性是不好识别的,但是脆弱是容易识别的,如脆弱的事物需要明确的预测方法,当你脆弱的时候,你往往倾向于墨守成规,尽量减少变化,因为变化往往弊大于利;相反,如果想做出改变,并不关心未来结果的多种可能性,认为大多数变化对自己都是有利的,那就具有反脆弱性。其实只要去掉更多的脆弱性,那就具有了更多的反脆弱性,而且,由于脆弱分布的不对称性,只要想办法去除1%的关键脆弱性,就可以降低99%的风险,所以问题的关键首先在于找到那1%脆弱的东西,去除它,利用它。

“黑天鹅”事件和“尾部”事件(这些事件是不可预测的)主宰着社会经济世界,这便是那1%的脆弱。我们总觉得那些黑天鹅事件的发生是小概率,侥幸其一定不会发生,可是一旦发生就是致命的,大部分人忽视了黑天鹅事件,而那些低估“黑天鹅”事件的人终将遭到淘汰,投资者如果忽略,一旦极端情况出现就会死掉,企业如果忽略,一旦环境恶化就不得不破产,个人如果忽略,日子随时可能十分艰难;其实少即是多的道理也在于此,收益与风险的不对称性分布决定了关注那1%的事情就超过了剩下99%,我们应该先花时间,关注这1%,不让自己暴露在风险之中。

其次,面对剩余不那么重要的脆弱性,我们也有很多方法可以去控制。比如,只要发现了脆弱性,就应该去避免暴露在脆弱之中。“君子不立危墙之下”,“昔之善战者,先为不可胜,以待敌之可胜”,“反过来想,总是反过来想”,“如果我知道自己会在哪里死去,我就永远都不去那儿”,古今中外,思想相通,直到看到这本书,我觉得才真正理解芒格所说的“反过来想,总是反过来想”,这样做是多么智慧的选择啊!人们总是通过负向方法取得成功的,生活的经验也主要是关于我们应该避开什么事情,由于采取一部分小的措施,便能够减低意外的大部分风险,学会从他人的错误之中学习,并极力避免这些错误,便是成功的捷径。

当然,也可以想办法让预测错误的危害最小化。因为脆弱的事物需要明确的预测方法,而预测带来的就是必然的脆弱性,思考预测错误的应对方法以及让事物在缺陷和预测错误面前变得更加坚韧的方法,就可以增强对脆弱性的控制,从而增加反脆弱性。

实现反脆弱性的方式有很多,典型的如杠铃策略。杠铃两头重,中间轻,其实就是大概率的头部和小概率风险的尾部,最好的策略就是把握低风险的头部,获取稳定收益,同时也要注意高风险的尾部,博取高收益,这其实和守正出奇意思相同。应用上,如投资组合中,大部分配置在低风险稳定收益资产,少部分配置在高风险高收益资产;如健身,少部分时间用于挑战自己极限的运动,迅速达到锻炼效果,然后大部分时间用来散步等低风险运动让身体自行恢复,作者就是用这种方法,锻炼成了一个像黑社会的知识分子……

期权结构也是一种反脆弱的结构。简言之,用有限成本获取选择权,即使错误,只损失有限成本,如果成功,收益却极高,人生就是多伽马,无论时间,金钱,各种资源,是否也该如此去分配,才会让自己的人生更有价值?我觉得是的。这本书的观念让我认识到以前的愚蠢,这是少有的几本书能做到的。我想起本科时期,数据分析老师说过一句话,“要有勇气去尝试做一些()难的证明题,即使做不出来也没什么”,我突然意识到以前丧失了太多尝试的机会,太过于保守和追求安稳,人要跳出心理舒适区,这其实是盲目的,很容易受打击而难以坚持,但是如果是抱着勇于尝试的态度,即使失败也没什么的心态,不断地去尝试,我想早点认识到这个道理,人生定然会有更多精彩和不同吧。

在各种事物上,我们都可以用到反脆弱性的思维方式。公务员、大公司白领看似工作稳定,平时没有什么波动性,当然收入也没有什么弹性,但是一旦有波动,可能就是失业了,十分脆弱;而自由职业者、无稳定工作者,看似工作十分不稳定,平时总是奔东跑西,没有稳定收入,但是收入却是有弹性的,即使失业,奔波积累的经验也可以很快找到新的事情去做,反脆弱性很明显;父母对子女的溺爱,父母总是担心孩子受各种伤害,为孩子做好各种事情,提供各种好的条件,孩子却因为缺乏锻炼机会,变得更加脆弱,如果给孩子适当的空间,孩子虽然可能会吃一点苦,受一点伤害,但是却变得更加坚强有力;养生方面,萨勒诺医学院的养生法则是:“愉悦的心情、充足的休息,以及适当缺乏营养”,一直以来我饮食十分规律,几乎没有饥一餐饱一餐,现在我发现这样是极度脆弱的,适当的饥饿以及不平衡对身体是有好处的,偶尔的波动可以增强机体的适应能力;自以为是帮助别人的努力和好心,其实试图帮助别人很多时候剥夺了别人本应该获得的反脆弱性,会让他人变得更加脆弱,相反,看起来对人是伤害的行为,带来的压力反而给他人带来了有益的帮助,古人讲良药苦口、忠言逆耳,实在是大道理;有史以来,人们从来没有停止努力发挥自己的好心,却收效甚微,不知道是天真还是忘却了历史,要知道,说出事情真相的人总是得不到鲜花和掌声;关于选书,时间自己就会选出好的留给我们,如果碰到想看的经典好书,可以先去看下网上有没有电子版,如果有,证明多半确实是好书,阅读,发现确实好,再择机买入收藏,这样可以有效避免这样的状态:总是在读一些很及时但是很快就会过时的书籍。

关于投资,对于主宰金融市场的黑天鹅事件和尾部风险的忽视,几乎总是发生。人们试图通过包含一系列复杂的数学模型和算法的程序就让账户的数字快速增长的方法是否考虑了考虑这些风险?黑天鹅事件的次数极度有限,而且时间跨度长,这恰恰是统计分析的薄弱之处,人工智能和大数据必然可以帮助了解更多的信息,但是能否了解到被大多数人所忽视的一些东西,或许还是一个问号,好在有时间,时间会摧毁一切脆弱的事物,而那些存活下来的,必然具有反脆弱性,价值投资如此,索罗斯的方法如此,西蒙斯的方法亦如此,也许大规模的使用某一种策略,由于反身性会使得其失效,但比起价值投资,比起索罗斯的方法,更应该担心的是通过大数据分析甚至使用机器学习方法的量化投资,绝大多数参与者获取的数据有限并趋同,以至于最终也趋同于使用相同的策略,而这很可能并不被使用者所知道,如果有大规模的资金使用了相同方向的策略,最终将不得不使得收益平庸,而使用相反策略的收益反而更好,这时,什么才是取得优异回报的途径?正如霍华德·马克斯所答,“拥有卓越洞察力的人类”,我亦十分认同。

在个人成长方面,我逐渐认识到,最大的成本是时间,要用来不停试错并挑战自己,最重要资产是身体,健身从来值得花时间。时间对每个人都一样,以至于被人们忘却了它其实是最大的成本,无论你做或者不做什么,时间都在向前,永不停留,而人生有限,最大的损失就是时间的流逝,相比其它时间管理的方法论,如关注紧急重要程度、议题度和解答质(麦肯锡思维),把时间用来关注自己的脆弱点、挑战自己去尝试新的事物或试错,是一个新的角度,也就是把时间配置为成本有限而收益无限的反脆弱结构;塔勒布说,“我们发展到今天,靠的不是政策制定者,而是甘愿冒险,甘愿承担失误后果的人,他们才是值得社会鼓励、保护和尊重的人”,我觉得贵族精神大抵如此吧,并不一定是要冒丧失生命的危险,而是用充满智慧的勇气,敢于不断去尝试,哪怕有一些风险,于个人与社会都是大有裨益的;身体是基因的载体,是一切行为的基础,也是容易被忽略的事物之一,脆弱推手总是让人们卷入这样的事情中,它带给你的利益很小但看得到,副作用很大却看不到,而那些重要的东西,却往往被忽略,如水、空气、身体、时间......

最后,我想到一些普遍存在的重大脆弱点或者说尾部风险。没有买保险,对意外十分脆弱;工作不能学到东西,离开平台一无是处;高赔率高风险高收益的事情一件都没做;不健身......当然还有很多,但那些真正重要的,自然会通过让人发愁的方式出现。反脆弱没那么容易,更何况,如果人人均反脆弱,那么人人也都是平均水平,而超越平均水平,就会需要更多的反脆弱性来区分,那就需要更多的尝试和试错,随着次数的增加,我们要变得越来越好,这是一个永无止境的过程,人生或许就是一个这样的过程吧,更具有反脆弱性的基因不断进化并延续下去。

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