《黑天鹅》读书笔记_把握不可预测的转折与机会

作者：杨恋令，现任职于天风证券固定收益总部，博士毕业于中国科学院数学与系统科学研究院

2016年市场错综复杂，更是连续出现了英国退欧、川普获选的黑天鹅事件。重读NassimNicholasTaleb于2007年出版的《TheBlackSwan:TheImpactoftheHighlyImprobable》（中文中信译版题目为：《黑天鹅：如何应对不可预知的未来》），书中观点十分具启发意义。

读后总结简单言之：黑天鹅事件不可预测（事实上未来均是不可准确预测的），而黑天鹅事件发生前被忽视来自于我们的知识盲区，太容易从惯常的思维方式去推演（甚至自我认为已经深度思考）。但另一方面，黑天鹅事件却是影响社会转折的机会。永远不可预测未知情况下，避免思维从众、不过分专注于精确和局部的东西、抓住一切机会，是享受黑天鹅事件并从中发现机遇的必要准备。

1.什么是“黑天鹅”？

在澳大利亚发现黑天鹅前，欧洲人确信经由事实不断验证的一件事情：世界上天鹅都是白色的。“黑天鹅”有3个特点：

意外性：通常在预期之外，过去没有任何能够确定它发生的可能性的证据；

冲击性：发生后会产生极端影响，比如直接颠覆人们之前的认知；

事后可预测性：虽然具有意外性，但是人的本能促使我们时候为它的发生编织理由，并且或多或少认为它是可以解释和可以预测的。

今年市场公认的“黑天鹅事件”英国退欧和川普获选同样具有以上的特点。尤其是最后一个特点事后可预测性，当事件超预期发生后，总是可以找到看似十分合理但是事前并未在意的理由为其发生找补。

比如，英国退欧发生后，认为其并非完全意料之外的理由有：首先，从之前的民意调查结果来看，退欧派和留欧派的支持率一直相差不大，还有百分之十几的持保留意见被调查者，单纯从统计数据结果的可能性来说，并未有哪一方持绝对大概率优势。第二，英国公投的核心矛盾在于财政和移民问题，但这两个问题是较为复杂难以让普通群众接受并达成认知共识的问题。很容易出现普通民众随意投票的情况。事实上，投票结果统计也是如此，年期人、高学历的人普遍支持留欧。而投票结果公布后，英国二次公投请愿呼声高涨，不少人表示是随意作出的选择。

同样，川普美国总统竞选获胜后，认为其可能性不小的理由包括：民调统计与投票制度不匹配的缺陷，川普“农村包围城市”方针的成功等。结果公布后，也引发了诸多抗议游行，甚至现在出现了重新计票的波澜。

从上面两次黑天鹅事件，可以注意到一个共同的特点：民调“不靠谱”。预测不靠谱，未来不可预测正是作者Taleb的一个核心观点。事实上，黑天鹅的逻辑是：你不知道的事情比你知道的事情更有意义，因读书笔记大全为许多黑天鹅事件正是由于它们未被预期而发生和加剧的。

2.经验经常犯错

几乎社会活动中的一切都是由极少数发生但是影响重大的震动和飞跃产生的，而与此同时几乎一切关于社会生活的研究都聚焦于“正常”，尤其是采取“正态分布”的分析方法。Taleb认为，历史和社会的演进不会爬行，只会跳跃。从一个断层跃上另一个断层，中间只有很少的摇摆。“黑天鹅”事件就是影响社会进程跳跃的时间点。而大多数情况下，人们喜欢相信自己能够预测小的逐步演变而掌握世代进程。

对待历史问题，人类思维会犯3个毛病：

a.假想的理解，也就是人们都以为自己知道在一个超出他们认知的更为复杂（或者更具随机性）的世界中真正发生什么。

b.反省的偏差，也就是我们只能在事后评价事物，就像只能从后视镜里看东西。历史在历史书中比正在经历的现实中显得更加清晰和有条理。

c.高估事实性信息的价值。进行分类的时候，就是进行“柏拉图化”的时候，即只关注那些纯粹而有明确定义的“形式”而导致的错误。

书中有一个有趣的例子说明人们为什么会容易高估事实性信息的价值。下面两种说法你觉得哪一种更有可能？（1）某人快乐地结婚了。不久他杀了他的老婆。（2）某人快乐地结婚了。不久他为了得到老婆的财产而杀了她。很多人下意识觉得（2）是更可能的，但事实上，这是明显的错误，因为（1）中包含的可能性更大，因为他杀人的理由更多。人们犯错的原因，仅仅是因为（2）给出了解释，因此高估了信息的价值。

人性的弱点在于：首先，过度关注已知知识，其次，习惯于学习精确的东西，而不是总体的东西。我们自然而然地有一种“只关注”我们认为有道理的东西的冲动。

人在思考问题时通常有两种模式：

a.经验模式，是不费力的、自动的、快速的、平行但易出错的。就是所谓的“直觉”，以很快的速度发挥强大的作用，因此是高度情绪化的。

b.认知模式，就是通常所称的思考。是费力的、有条理的、缓慢的、连续的、渐进的。所犯的错误比经验模式少，因为你知道结果是如何来的，能返回思考步骤，对它们进行适应性修正。

大部分推理错误在于，当我们以为自己在使用认知模式的时候，实际上在使用经验模式。因为我们的反应是不经过思考和反省的，而经验模式的主要特点就是我们对它的使用是无意识的。我们喜欢已知的模式和有条理的知识，思维惯性不自觉带着我们走向了“舒服”的思考过程，而往往就犯了经验模式的错误。

这一点上，其实是显而易见的。在思考问题时，总是不由自主就走向了思维的惯性，因为那一套逻辑是通顺的，是在通常情况下都让人觉得合理的。但出现了“反常”逻辑时，总是让人觉得拧巴的。比如，黄金和美元的负相关性，在今年多次打破。合乎逻辑的分析大都直接将原因归结为避险情绪的走强。但类似的，美国大选也是一次黑天鹅事件，自然认为避险情绪会加强。然而市场表现让我们“意外地”发现，避险情绪很快被消化，并没有主导黄金和美元表现出同涨。市场刚开始这样表现时，总觉得是有悖惯常认知的、奇怪的，却因为没有真正思考而犯了经验模式的错误。再比如，此轮商品大涨，涨幅之大之快速之持续，远超许多经验丰富的市场分析员、交易员的认知。不少人依照经验模式看空，折戟在多空战场。直到现在，因为还在事件进程中，可能都还未能有人将此轮市场逻辑剖析清楚。但毫无疑问，经验经常犯错，因为未来不可预测。

3.未来不可预测

一个与我们许多思维习惯相反的观点，那就是我们的世界是由极端、未知和非常不可能发生的（以及我们现有的知识而言非常不可能发生的）事物主导的，而我们却一直把时间花在讨论琐碎的事情上，只关注已知和重复发生的事物。

分析问题时，有两个惯用框架：平均主义，极端主义。

平均主义情况下，当样本量足够大时，任何个例都不会对整体产生重大影响。最大的观察值虽然令人吃惊，但对整体而言，最终还是微不足道。

极端主义情况下，不平均即指个体能够对整体产生不成比例的影响。从任何样本求平均值都是令人困扰的，因为它受某个单个观察值影响如此之大。

令人吃惊的是，身高、体重可以归为平均主义，但财富、社会问题几乎都来自极端主义。有些属于极端主义的东西是非常危险的，但在事前不显现出这一点，因为它们隐藏和推迟了风险，从而使得人们认为自己是“安全”的。其实，在短期内显得比实际风险更低正是极端主义的一个特点。

一般情况下，我们还惯常使用平均主义，忽视极端主义。深有体会的是，学生期间经常做预测模型，第一步通常为数据清洗，去掉“异常值”。这种数据被认为是突发性扰动，或者数据有误，在预测趋势上无用，反而有害，会降低了拟合的准确性。然后几经调整，包括方法上的不断改进，能得到一个对“历史”数据拟合度非常高的模型，但往往还是会出现结果公布时，预测结果和现实结果差距远高于模型精确幅度的问题。这种情况下，有个问题值得深思，异常数据点真的“异常”么？

彭加莱的非线性特征概念，指出小的事件可以导致严重的后果，即混沌理论。他的理论非常简单，在预测未来的过程中，所模型化的过程需要越来越精确，因为你的错误率会迅速上升。仅仅达到近似的精确是不行的，因为你的预测会突然失效，最终需要对过去进行无穷精确的解释。世界是所谓的动态系统，问题更加复杂多变。这就是著名的蝴蝶效应。小小的蝴蝶在印度拍动翅膀，可以引起两年后纽约的飓风。

一方面，我们容易犯叙述谬误。叙述谬误指的是我们无法在不编造理由或者强加一种逻辑关系的情况下观察一系列的事实。对事实的解释会于事实混在一起，使事实变得更容易被记住，更符合道理。这种倾向的坏处在于它是我们以为对事物有了更好的理解。所以我们让记忆也符合因果关系，在不自觉和无意识的情况下改写它们。我们不断根据事件发生之后我们觉得有道理的逻辑重新叙述过去的事情。

另一方面，我们容易犯证实谬误。我们只关注从已观察到的事物中预先调出来的一部分，从它推及未来观察到的部分。书中有个简单例子对如何正确进行研究和思考非常有启发，让人印象十分深刻。大部分的时候，我们看图（1），自然会想到图（2）。

但实际上可能是图（3），更长时间还可能是图（4）。

哈耶克认为，真正的预测是由一个系统有机的完成。如果你用线性方式结束过去，你只能朝一个趋势继续。但未来对过去的偏离有无数种可能。

我们能够从数据获取许多信息，但不像我们期望的那么多。有时大量的信息反而会变得毫无意义，而少量的信息却具有非凡的意义。确实，1000天并不能证明你是正确的，但是1天就能证明你是错误的。事实上，我们是通过负面例子而不是正面例子接近真相。假如我看到了一只黑天鹅，我就可以确定并非所有天鹅都是白的。我们在面对多种可能性做抉择时，那些我们没有看到的结果通常更有意义。

事实上，我们通常关注的重要经济指标，如美国GDP、非农就业人数等，多少次公布实际数据时，与市场预期相距甚远。如果说个人分析师掌握的信息还有所遗漏和偏差，但世界上这么顶尖的研究机构，都同样预测不准。严格意义上来说，结果不准是结果没有落在通常的置信区间，成为了“异常值”。造成这种结果的原因是，诸多预测建立在许多的“假设”上，拿出结论时也是说：“在极大可能性（或90%、85%等）下”（通常这句话总是默认忽略掉了），那些没有把握的“小概率”就成为了结果的大扰动。

这就意味着，未来的本质就是不确定性，因此是无法准确预测的。不要犯趋势性的惯性思维错误，接受无法准确预测的事实，把极端事件当作起点，而不是把它当作意外事件处理。

4.如何抓住“黑天鹅”

当出现意外事件时，我们都习惯在为每个可能出现类似的情况做好准备，但没有想到的是，在第一次意外事件发生之前是没有再前一次的。我们担心得太晚了，而且是在事后。错误地把对过去的一次天真观察当成某种确定的东西或者代表未来的东西，是我们无法把握黑天鹅现象的唯一原因。

既然“黑天鹅”是影响事情巨大转折的关键机遇，而我们对未来又不可准确预测，那么如何抓住“黑天鹅”呢？

Taleb给出的建议是：做一个有准备的深度自主思考的超级怀疑者（我读后的总结，可能并不完全准确）。

a.学会阅读历史，吸取所有可能的知识，也无需刻意建立任何因果链条，不试图过多地求解方程来获取一个确切的结果。怀疑主义者尊重习惯。学会根据观点可能造成的损害而不是好听的程度来辨别它们。

b.做好准备！狭隘的预测有麻痹或者治疗的作用，小心数字的麻痹作用。对所有可能的结果做好准备。

c.不要狭隘，抓住一切机会，或者像机会的东西。“机会青睐有准备的人”，不要在寻找热定的东西，而要努力工作，并让意外进入你的生活。另一方面，无限警惕状态是不可能的。

抓住信息的不对称性。永远不可能知道未知，因为从定义上讲，它就是未知的。思想总是要避免从众。不要担心广为人知和骇人听闻的风险，而应该担心更为险恶的隐藏风险。

未来不可准确预测，但总是可以猜测不同路径下，它会怎样影响，并且应该怎样基于这一点来做出自己的决策。既然黑天鹅事件是不可预测的，我们需要适应它们的存在。正确的策略应该是尽可能多地尝试和尽可能多地把握黑天鹅机会。

读完这本书，Taleb的交易实践是难以真实复制的（他的确知行合一，在华尔街工作时按照不相信预测、平时小赚小亏在大事件上赚大钱的方法在2000年纳斯达克危机和2008年金融危机中均获得了巨额财富），但是他的建议是可以用到我平时的研究与思考中的：全面不狭隘，不过分依赖数据和预测，多问问自己事情未来多重的可能性会有什么不同结果、需要什么不同的应对，也努力成为一个能把握“黑天鹅”机会的研究者和投资者。

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