思维模型——反脆弱 上
反脆弱+
根据硅谷王川网文整理
1、预期得到奖励，多巴胺喷发
斯坦福大学生物系教授 sapolsky 老师说，人和猴子的多巴胺释放机制类似，一旦大脑预期会得到奖励，多巴胺就开始喷发，真正获得奖励时，多巴胺浓度反而下降。但是猴子对奖励的理解非常简单，就是香蕉葡萄之类的食物，而且猴子不会等待很长时间。人却有可能被各种虚幻的事物，教条，空洞的许诺和自我欺骗，学位，名誉，几秒钟的性快感等激励很长时间，甚至一辈子。
实验证明，如果某种奖励只有 50%的确定性，那么大脑对这类事情的产生预期时，所释放的多巴胺，反而比 100%确定的奖励情况更多。这也是为什么赌博让很多人觉得刺激。不知道这种机制在生物进化过程中有什么优势，所以才保留下来。
有道理//@鲁莽小心:猜想：人类的这种非理性机制是人区别于其他动物的重要标志，也是人类作为一个【整体】站在食物链顶端的原因之一（之二为理性）。原因是所有不确定性后面都蕴含着机会的可能性，哪怕失败，其他理性人也能有所得。引用《反脆弱》的一句话：那些杀不死我的，令我更强大；
2、债券的凸性，回报的不对称性
突然发现，反脆弱 (antifragile)的概念，和债券的凸性 (convexity), 回报的不对称性，本质都是一样的。换句话说，好的时候回报远远大于坏的时候的损失。再换句话说，加速度或者二阶导数为正。以后分析问题时，直接就计算一下二阶导数得了。
3、太极陈氏炮锤
感觉太极中还是陈氏的新架二路/炮锤 最爽最飘逸，忽快忽慢的节奏符合反脆弱的原则，中间跳起空中转 360度，马上精神倍增。
4、比特币系统反脆弱
以下文字来自计算机学家 Andreas Antonopoulos ：
银行/公司说，“哇，比特币（区块链）太好了。我们也想要。但是要去掉开放的，去中心话的，P2P, 无国界的，无许可 (permissionless) 的那部分(特性)。我们做一个封闭的，可控的，驯服的，有 ID的，需要许可证的（区块链）版本，好吗？”
这是2015年风行的观点：让我们拿起比特币，把他的胡子剃掉，把他身上穿孔的体环拿掉，给他穿上西装，然后叫他'区块链”，然后给董事会汇报。这很安全，有边界，我们可以使用同样的监管政策，我们放上进入的壁垒，制造一个反竞争的环境，控制谁可以使用。这比现在的银行系统效率更高.
。。。。
但与此同时，比特币并不是在泡沫里生存发展。比特币就像是下水道里的老鼠，它少了一条腿，它的鼻子去年在一次事故中被撕裂。它对任何事都不过敏。事实上，它身上可能带着几种黑死病的病毒，但对它来说就像感冒一样.
（比特币）这个系统是反脆弱的，有活力的，有鲁棒性的.
5、范式用思维框架和格局代替比较好
今天才知道文邹邹的 “范式”是英文 paradigm 的翻译，也许翻成“思维框架”更好理解。人世间范式不同者的鸡同鸭讲是常态，多数人只理解一两种幼年时被教条化灌输的范式，两个范式不同的人吵翻天完全是浪费时间，包容解读不同的范式可能挖掘出巨大机会.
想了一个有趣的词： 范式瘫痪-反脆弱-波色爱因斯坦凝聚态-投资法
两个不同维度。别人的范式瘫痪，才是你的机会。但这还不够，还需要反脆弱。
6、越早期风险越大，潜在收益越大
当趋势一定，确认某个公司是处于一个范式转移的领先地位时，人们常犯的一个错误是嫌贵。他们的估值逻辑还是深深的定格在旧的范式之中。每当我听到有人说，等腾讯/***/*** 跌下来时我再买一点，我就知道，他可能永远也不会买到的。
红军到了延安时的估值，肯定远远大于在安顺场的估值。但在延安时入场，风险远远小于在安顺场.
这个非常深刻。能够接受回撤考验，说明事物有某种内在的反脆弱特性。//@asphalt100:回复@Rivetz币:回撤有时候并不是犯了错误，只是环境所迫，能经受回撤考验，说明做了大量正确的事情。
7、实践实践实践
塔列布在“反脆弱”一书中提到：
我们这些实干家对于来自学术界的评论不是特别在意 - 就好像妓女聆听来自修女的技术评论一样.
8、反脆弱的思考
1/ 反脆弱 (Antifragile) 不是万金油，不能包治百病。但它是观察分析问题的一个重要角度。
2/ 人们都希望在计划的时间，计划的地点，按照计划的动作姿势，获得计划的回报，这种想法，本身就是脆弱的。因为伟大无法计划。
3/ 反脆弱的事物，在外界环境的不可预测的打击下，自带干粮，愈挫愈勇，不断获得新的免疫力。
4/ 反脆弱和鲁棒性 (robustness) 的区别在于，前者在不断自发的增长改进，而改进自然带来鲁棒性。鲁棒性只是说系统能够经受外界的冲击，保持现有的稳定性，但系统本身并没有改进。
5/ 反脆弱意味着高度的灵活性和选择权 (optionality). 富人和穷人的区别在于前者可以选择贫穷，而后者无法选择富有。多一个朋友多一条路，是选择权；倘若有万贯家财，而身不由己，也是枉然。
6/ 反脆弱意味着回报的高度不对称性 (assymetric return)。借钱给别人是脆弱的，因为你收到的可怜的利息有限，而损失全部本金的可能性很大。反脆弱的投资，本金损失风险有限，但存在回报几倍，几十倍甚至更多的可能性。
7/ 反脆弱在各个层面都有体现：学习方法的反脆弱，资产配置/操作的反脆弱，投资标的之反脆弱性。
8/ 很多人学习上，只是阅读和自己思维框架接近的资料，这样花了很多时间，只是在局部做优化，效果有限，甚至最后是负的。
9/ 华尔街交易员，大多研究类似的定量指标和模型，利息/波动性/市盈率/ROE/现金流 等等，彼此差别不大，要多赚钱就必须加大杠杆，这样做是非常脆弱的。平时赚得有限，一次金融风暴，就把以前的利润亏光。
10/ 反脆弱的学习方法，是要定期接触一些完全不同领域的知识，这样做短期内可能没什么用，但突然有一天，可以融会贯通，看到别人没有看到的东西。而这带来的回报，可能远远超过其他平庸视角的投资回报。
11/ 例子之一: 2012年十月深度学习在图像识别上有突破，是依赖于 Nvidia 的 GPU. 而 2013年比特币用 GPU 挖矿的热潮刚刚开始。稍微有远见和耐心者，早在 2013年就会意识到 AI和比特币，这两个增长点，是对 Nvidia, AMD 的长期利好，尽管真正价格大涨，要到 2016年才开始。
9、反脆弱意味着高度的冗余性
反脆弱意味着高度的冗余性，这平时看上去是一种浪费。但在资源突然匮乏时，才会意识到它的宝贵。2017年国庆长假期间，从深圳到虎门大桥，要创纪录的20小时以上，这就是没有冗余的脆弱性。
10、回报不对称性
反脆弱的回报不对称性，比对原理的理解更重要。在一个没有明确因果关系的复杂系统里，许多原理的研究似是而非，而不断地尝试摸索往往以很小的代价带来极大的回报.
青霉素，癌症的化疗方法，深度学习等等，都是在理论不甚清晰的情况下因为运气摸索产生的回报巨大的发现.
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