黑天鹅与数据分析

《了不起的盖茨比》中有段话“检验一流智力的标准,就是看你能不能在脑中同时存在两个相反的观点,还维持正常行事的能力”。我想每个读过《黑天鹅》的都会经历这个考验,祝你好运!

随着人工智能、大数据、机器人发展我认为医生、教师、司机、体力劳动者······很有可能在能看到的未来经历《黑天鹅》事件,那对她们来说可能只是失去一份工作,学习能力强的花四五个月重学一门技能就能很快找到工作,不像投资领域一旦发生黑天鹅大部分失去的可能是以前所有赚的+以前的所有积蓄+未来几年的工资(杠杆)。


图1



图2


图3

根据图1、2、3认为将来工作生活有很大概率会被黑天鹅事件冲击,快速从负面黑天鹅事件是恢复回来的办法可能就是你的学习能力+积蓄。牢牢记住《必然》这段话:“未来已来,只是尚未流行”。

认识黑天鹅的重要性:

不可预测的未知黑天鹅事件几乎决定了你所在社会生活的一切,也决定了你一生的成败。正面的黑天鹅能让你瞬间暴富,负面的黑天鹅能让你几十年的努力化为乌有。

一只每天有人喂食的火鸡。每次的喂食都使它更加相信生命的一般法则就是每天得到“为它最大利益着想”的友善人类的喂食。感恩节前的星期三下午,一件意料之外的事情发生在它身上,从而导致一次信念的转变。

火鸡问题可以推广到所有“喂你的那只手也可能是拧断你脖子的那只手”的情况。

作者说“ 我们从过去获得的知识实际上顶多是无关痛痒或虚假的知识,甚至是危险的误导。

某件事情1000天的历史不会预测关于接下来的任何信息。这种从过去预测未来的天真在所有事情中都存在。”

我认为在你的知识、观察符合某些客观存在(万有引力、加速度)的时候是可以预测明天及后天的。

那么在什么情况下不能把对过去的观察当成某种确定的东西呢?

一种我想到明知黑天鹅会发生确可以继续投资的情况:比如每年向股市投资100元 股市每10年发生一次负面黑天鹅(当年连本带利赔光),收益如图

A2为每年投资的钱


为了保证不管黑天鹅在什么时候(第一年)到来时都有翻本的机会,那至少要给自己留下翻身的机会。

那在我们还没有成为某领域专家(年收益15%)的情况下为了防止负面的黑天鹅事件我们只能分散投资增加资本冗余。即使我们成为专家也需要要保持理性当你利用复率投资时不管你的年化收益率是多少只要发生负面黑天鹅你的投资就归零。

巴菲特在2010年致股东的信中特别强调了债务的风险:“任何一系列有利的数据,不管这些数据多么令人心动,只要乘以零。都会灰飞烟灭。历史告诉我们即使是非常聪明的人,运用财务杠杆产生的结果经常是零。”

黑天鹅的逻辑是,你不知道的事你知道的事更有意义,因为许多黑天鹅事件正是在不可预知的情况下发生和加剧的。

认知到黑天鹅希望我们以后每次的冒险就不是出于无知和对不确定性的无视(投资领域永远留下翻身的筹码)。

区分正面意外和负面意外。学会区分在不具有可预测时从事那些哪些事会(或一直)对我们极为有利,在我们无法预测未来时从事哪些事有害。既有正面黑天鹅现象,又有负面黑天鹅现象。

作者的不对成性原理当可以用小的的损失换取大的收益的事情就可以做,你每出一本书可能的损失很少,而出于某些完全没有预料到的原因,任何一本书都有可能一鸣惊人,不利面很小,而且容易控制。(考虑不可见的成本最好有对有保底的行业用这原理)

马化腾曾说过“QQ失败了大不了去做工程师。”

认为现在的编程、大数据、人工智能行业非常适合不对成性原理。即使没有很大的收获基本面都在哪里不会差到哪里去。

​选择一个适应不对称性又不会差到那里去的行业如跟着Tiger学大数据。



以上只是个人一些感悟,有种把所有内容敲出来让大家欣赏的冲动,因为发现精彩的观点原文表达的更清晰。我会陆续更新跟着Tiger学数据分析过程中有关黑天鹅的感悟。

欢迎就此书籍沟通交流,批评指证。我的微信号15271917175。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 222,104评论 6 515
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 94,816评论 3 399
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 168,697评论 0 360
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 59,836评论 1 298
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 68,851评论 6 397
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 52,441评论 1 310
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,992评论 3 421
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,899评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 46,457评论 1 318
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 38,529评论 3 341
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 40,664评论 1 352
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 36,346评论 5 350
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 42,025评论 3 334
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 32,511评论 0 24
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,611评论 1 272
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 49,081评论 3 377
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 45,675评论 2 359

推荐阅读更多精彩内容

  • △关于黑天鹅的读书笔记: 第一部分 极端斯坦与黑天鹅现象 (1)证实谬误:只关注从已观察到的事物中预先挑选出来的部...
    莹姐姐ying阅读 1,365评论 1 4
  • 信息化时代的到来,使得信息技术的应用渗透到公司财务、人事管理、生产调度、收发文件等业务领域和生产管理的各个环节,成...
    Lisa小表妹阅读 437评论 0 1
  • 感恩诸佛菩萨的慈悲加持与护佑,感恩大恩上师开示与新年祝福; 感恩父母的养育之恩,感恩爸爸妈妈的理解与支持; 感恩培...
    希热拉嘎阅读 166评论 0 0
  • 1.HttpSession概述 HttpSession是由JavaWeb提供的,用来会话跟踪的类。session是...
    joshul阅读 797评论 0 0