20190409【充实计划】第1033期

昨日阅读0.5小时，累计阅读21.5小时。

昨日阅读2小时，累计阅读805小时

在电脑上听得到App课程音频阅读PDF文档：宁向东·清华管理学课 2讲。
在电脑上听得到课程音频阅读PDF文档：陆蓉·行为金融学  3讲。
在电脑上听得到App课程音频阅读PDF文档：薛兆丰·经济学课  2讲。

昨日阅读0.5小时，累计阅读92.5小时, 继续加油。

充实每一天 发表于 2019-4-9 04:48
该主题为【学道会】活动，点击了解详情

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昨日阅读时间1小时，总阅读时间136小时。

阅读1小时，累积阅读273小时

昨日阅读1小时，累计阅读177小时

昨日阅读1小时，累计阅读133小时

充实每一天 发表于 2019-4-9 04:48
该主题为【学道会】活动，点击了解详情

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<div align=\"left\"  >2019.4.9<br>

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<div align=\"left\"  >昨日阅读4小时，累计阅读1364小时。<br>

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今日阅读1小时，Think Twice: Harnessing the Power of Counterintuition，47%-53%，累积阅读时间88小时。

今日阅读完第六章evidence of circumstance
如果你是使用系统来进行投资，你对这一章一定会深有感触。

作者用多子家庭作为第一个例子，根据一些人研究多子家庭，老大一定是缺乏激情，更加传统和保守，而最小的那个孩子，多数会思维叛逆，比较任性。然而作者从更广泛的环境思考，这种衡量是不一定正确的，因为研究人员把目光集中在家庭环境中，而扩展到社会生活时，人们的行为并没有体现出与出生顺序一致的保守和叛逆行为。

由此引申出作者的要阐述的意图，构建理论时，是不能仅仅依赖于一些特性，而要考虑大范围更多的条件。人类设计飞行器时，早期仅仅关注禽类的外观，多数飞行器都是仿照禽类的翅膀甚至羽毛来构造，当伯努利提出流体动力学的原理后，人类依照理论而摆脱了单纯的模仿。

作者还举了一些其他方面的例子，比如多维度的复杂系统中，更多的尝试，会让掌握较少资源的个体或者机构能够更接近成功；针对环境的变化，构造的系统必须也跟着演化，否则就会被淘汰。

在构造交易系统时，碰到的第一个问题往往就是过拟合，一个算法在过往的数据上运行结果极其优越，通过对参数的调整，甚至可以无往而不利，但是实盘你就会发现，系统远不如想象的那么好，甚至更糟糕，这其中的道理就是，你仅仅依照带羽毛的翅膀来建造系统，而忘记了系统到底是基于什么样的理论才能够长期存活的。


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今日阅读完第五章
这是令人浮想联翩的一章，复杂自适应系统群体性行为的结果，与单一个体行为之间的巨大差异，给人留下深刻印象，虽然也读过一些复杂系统的书籍，看来还是了解的不大深入，有机会在这个领域多读读。

作者对面临复杂自适应环境做抉择时给出了以下建议：
1.在正确的级别上理解复杂自适应系统，即避免微观决定宏观
2.紧耦合系统需要特别关注，紧耦合系统任意一个元素发生问题，可能会导致整体系统崩溃
3.可以通过模拟来学习掌握复杂自适应系统

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今日阅读第五章more is different
作者举了两个例子，其一是蜂群建立新蜂巢的过程，一些专家研究发现，蜂群分裂建立新蜂巢时，是分散出几百个蜜蜂向各个方向寻找合适的巢穴，一旦某一只发现，就返回临时居所，并用8字形飞行指向发现的方向，越大的巢穴，8字形越大，当某个方向有超过15只蜜蜂返回时，蜂群就不再等待而是向那个方向前进，并建立新的蜂巢，这样建立的蜂巢往往最佳。单一蜜蜂的搜索和结果都是充满噪声的，也说不上什么有序或者逻辑，但是当他们组成一个群体时，more is different。

阅读至此，不禁想起曾经的经历，构建交易系统时，有一派是用众多指标集合成一个系统，单一指标也许是充满噪声的，但是整体也许会表现出预测成功率增高。但是这里也有个问题，曾经有人给出断言，一个指标的正确率是80%，叠加另一个正确率是80%的指标后，总体正确率降为80%*80%=64%，叠加越多指标，错误率反而越高。也许这种断言是错误的，对复杂系统的预测，群体性行为更为理性。

另一个例子是黄石公园发展中的问题，州立ZF为了保护食草类动物，而大规模猎杀掠食动物，造成生态系统失衡，不得不花费几十年去修复，对于复杂系统，如果仅仅对一个factor进行改变，后果不可预知。

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今日阅读至第四章结束
作者继续以预定选项偏差、你喜欢的即是你理性选择和惯性行为为例，列举了一系列一致性偏差的人类行为，预定选项偏差举例是之前看过的那本nudge中提到的关于器官捐赠的例子，记忆尤深。

最后作者给出四个建议：
1.决策前先考虑自身所处的环境
2.环境放在第一位，个人爱憎放在之后
3.注意institution imperative对你的影响
4.避免惯性

不过最终作者也总结到，考虑到人是社会生物，想要完全避免环境影响的一致性偏差，是不太可能的。


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今日开始阅读第四章
第四章关注的是环境对人的影响
作者提到的一个实验是8个人中7个是提前商量好结果的人，在一个明显的错误而7个人统一意见时，70%+的人不会坚持自己正确的意见，而进一步的研究发现，在fMRI的观察中，人类在环境压力下做出错误结论时，并不是进行逻辑的部分最活跃的，而是杏核体，对恐惧进行反应的脑部结构，也就是并非理性思考主导人类在压力下的行为。

另一个实验是当商场播放法国音乐时，法国产的葡萄酒要买的比德国的好，而播放德国音乐时，结果相反，更为令人惊讶的是，当采访购买酒的顾客时，没人认为是音乐对选择做出了影响。
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今日继续阅读第三章
大概明白作者本章的意思了，某领域的专家擅长的是按照规则可以总结出规律的事情，比如修水管，水管工肯定比天体物理学博士强，但是当处理复杂系统，并且结果集非常广泛的时候，专家作用就不好说了，比如金融市场的宏观经济学家，预测多不靠谱。

当对复杂系统的广泛结果集进行预测时，群体的预测均值要强于专家的预测，这是因为多样性部分抵消了错误值，但是当群体对预测事物怀有情绪、涉及利益时，从众心理导致产生极端，这也是金融市场背后的人性。

作者还讲到了直觉，这个与前景理论描述的直觉相同，只有大规模训练并且应用到环境改变不大的场景，直觉才有意义。

最后是三条建议：
1.在求助专家之前，先自己寻找最合适的解决方案
2.寻找多样性
3.求助科技的力量，也就是大数据分析

作者写这本书时，围棋还没有被代码所统治，机器学习还没有普及。

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今日开始阅读第三章
这一章的标题是expert squeeze

今日时间不充裕，只读了开头的几个section，大致的内容是与专家提供的意见相比，有时大众的均值更能预期事物的发展，提到了一本wisdom of crowds的书，best buy曾经做过一次实验，由全公司的人对公司贺卡的销售进行评估，结果发现与专家得出精确预测仅相差不到1%。

这个部分的内容不太熟悉，似乎没有在其他的行为心理学著作中看到过。

woc这本书列入读书列表，有时间也来读一读。

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今日阅读至第二章完结

第二章主要讲的是锚定偏差，一旦人类心理层面有了锚，就很难扩展思考其他更广泛的选项，标准例子就是先思考一下手机尾号，再评估某个数值，哪怕已经知道锚定偏差，多数人依旧会受到影响，本文作者也起了一个名字tunnel vision。

为了解决锚定效应带来的行为偏差，作者给了5个方面：
1.要明确的思考各种潜在的可能性，不能局限在眼前的范围内
2.要主动寻找差异，并思考与自己思想、决策不同的差异优缺点
3.为了防止后见之明对进一步改善决策的危害，应该详细记录决策过程，当决策是理性的，不应被结果影响而判断曾经的决策是错误的
4.避免在情绪化的时候做决策
5.理解不同方面的利益存在，以防止因为追求自身利益而做出错误决定

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今日阅读至第一章完结

作者给出解决inside view/outside view偏差的一个方案，分为4部分：

1.当要对某件事做出决定的时候，首先寻找其他类似的事情作为参考
2.全面考虑结果的分布，而不是仅考虑一部分
3.对结果进行预期，根据结果集进行理性的预期
4.随时对预期进行微调

记得stumbling on happiness中最后提到，你所遇到的一切事情其实都已经发生过，别以为自己有多么独特，所以要尽可能的参考其他人的处理结果。

投资一道一样，没什么新鲜事。

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今日阅读第一章的一部分，inside view和outside view的偏差。

人类思考问题，在信息不充足，或者信息需要付出努力才能获取时，直觉往往忽略大范围的比较，而把统计结果建立在对有限数据集合统计的结果中。
特别是当人类情感掺杂其中时，比如大部分人评估自己某项技能时，不会认为自己在平均水准之下，而且实验表明，越是技能能力
低下的人，越喜欢高估自己的水平。在投资领域，大部分基金经理不能战胜指数，却能赢得不少人投资，往往是投资人只关注最近
收益率导致的结果。

基于对这种偏差的认识，如果自身觉得对某项技能有十足把握时，恐怕你需要思考两次再做决定。

第二点是某项事物的成功率很低，人们认识到这一点，但是却不会认为自己会是失败的那一方。这里我曾经有个有意思的思考，
每本交易书籍都会提到，交易的成材率很低，但是每本书又会说我的交易方法是遵循概率原则。那么如果真的是用概率来思考
问题，那么基本上不应该有人从事交易行业才对。这应该就是这种思维偏差，不会认为自己是失败的一方。

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今日阅读至第一章前，作者简介了8章的内容，并且概述建立如何处理非理性行为的的构架，

1.先要熟知各种非理性行为的表现行为
2.发生非理性行为时意识到
3.借助一些工具来防止发生或产生严重后果

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