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在暴跌中活下去:别出局,抓住属于你的“概率权”

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发表于 2020-3-22 18:54 | 显示全部楼层 |阅读模式

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假如没有“遍历性”,
就会失去“概率权”。
用普通的明确话讲:
假如你不能活到看到全部大概性发生的那一天,那么纵然概率告诉你,你有大概得胜,但你死了,你将永远赢不了。
因此——概率的数字具有诱骗性。
“遍历性”“概率权”这两个概念团结在一起,告诉了我们在当下这个危急时候最该做的两件事:
1、别出局。
在世比什么都强。
要赢利,你起首得活得长。
2、别旁观。
不要浪费了你遭遇的危急。
到场其中,为未来下注,但不是简单抄底。
本文是“看不见的遍历性——别出局、别旁观”系列的上半部分:
——《别出局》——

我来邀你玩儿一个扔硬币游戏:
假如你扔到正面,我给你100块钱;
假如你扔到反面,你输给我50块。
你一看,这个游戏有利可图,就接受了我的约请。而且,你的运气很好,扔到了正面,赚到了我的100块。
请问:你到场这个游戏赚了多少钱?
慢,这不是废话吗?你心里想。你已经真金白银地拿走了100块,难道不就是赚了100块吗?
不对。
在我这种“概率主义者”看来,你只赚到了25块
为什么呢?分析如下:
a、当你扔出硬币的时间,未来有两种大概性,一种大概是正面,一种大概是反面。
b、我们用平行宇宙来打比方,那一刻,你的未来分叉为两个宇宙:
在宇宙A里,“A你”赚了100块;
在宇宙B里,“B你”亏了50块。
c、我问这次生意业务你赚了多少钱,应该是“A你”和“B你”一共赚了多少。
d、所以,应该是100减50,然后两个你对半分,是25块。
你要对“别的平行宇宙里的你本身”负责任。
智慧如你肯定会笑:
嘿,你是想教小朋友这么简单的”期望值“盘算吗?
不,我要说的不是期望值,而是遍历性“。

遍历(ergodic),字面的意思,就是“各态历经”。
什么是”遍历性“?
”遍历性“是指统计结果在时间和空间上的统一性,表现为时间均值等于空间均值。
例如要得出一个城市A、B两座公园哪一个更受接待,有两种办法:
第一种办法。在肯定的时间段观察两个公园(在空间上观察)的人数,人数多的为更受接待公园;
第二种办法。随机选择一名市民,跟踪充足长的时间(在时间上观察)来统计他去两个公园的次数,去得多的为更受接待公园。
假如这个两个结果始终同等,则表现为遍历性
这个概念最早来自统计力学。
统计力学运用的是经典力学和量子力学的原理。
一个粒子活动,可以按照牛顿力学方法,盘算它的活动速度、轨迹等。
但假如是大量的粒子,就很难盘算,只能用统计方法盘算,即概率论的方法盘算。
物理学家玻尔兹曼和吉布斯假设一个密闭容器,内里有气体分子在活动,他们不断的相互碰撞,并和容器壁碰撞,每碰撞一次,它们的活动状态就改变一次。
假如气体分子充足多,碰撞的时间充足长,那么这个密闭容器中的每一点都会被气体分子经过。
假如你是个打过桌球的男生,肯定有过这样的怪动机:
假如球可以无限活动下去,肯定可以进洞。
于是你就使劲地胡乱捅了一杆,结果......
你的白球进洞了。

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回到科学。一个单独的气体分子,随着时间的流逝,也会造访容器中的每一点,物理学家们就可以通过使用一群气体分子的均匀特性,来猜测单个气体分子的特性了。
所以,遍历性的学术性解释是统计结果在时间和空间上的统一性,表现为时间均值等于空间均值

”遍历性“在塔勒布的哲学天下里,是个核心词汇。
对于这个很难明释的词汇,他举了个例子。
(以下摘自《非对称风险》一书)
第一种环境:100个人带着统共100万去赌场玩儿24小时。他们有的人赔钱,有的人赢利。
我们盘算一下回来的人口袋里剩下的钱,就可以盘算出他们的总体收益,进而盘算出赌场对赔率的订价是否合理。
假设一天玩下来,第28号赌徒爆仓(赔光)了,第29号赌徒会受到影响吗?
不会。
比方说,你根据这个样本可以很容易地盘算出其中大约有1%的赌徒会爆仓,假如一直重复这个过程,你会得到与之前雷同的比值,即在同一时间段内,均匀有1%的赌徒爆仓。
这个叫集合概率。一个人爆仓不会影响另一个人的收益,总体看来全体赌徒的输赢与赌场的赔率同等。
我们可以这么想,这100个人是并联关系,每个人的活动是并行的,挂掉一个,不影响另外99个继承前行。

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第二种环境:你表弟带着统共100万,去赌场玩儿100天。
在第28天的时间,你的表弟不幸爆仓了,那么对于他而言,还会有第29天吗?
不会有了,因为他触发了本身的“爆仓点”,在游戏中他已经永久地出局了。
这个叫时间概率
我们又可以这么想,这100个人是串联关系,每个人的活动是串在一起的,挂掉一个,整条线就断了。

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塔勒布对此解释道:
100个赌徒在1天时间里的成功概率,并不实用于你表弟在100天时间里的赌运 。
第一种情形称为集合概率,第二种情形称为时间概率;
第一种情形涉及的是一群人,第二种情形则涉及一个人穿越一系列时间。
由此,塔勒布给出界说:
假如有一个随机过程,其过往的历史概率不能实用于其未来的景象,那么这个随机过程就不具有遍历性。
出现上述环境是因为系统存在一个类似于“叫停”的机制。意思就是出局了。
一旦出局,你就不能回到随机过程中继承游戏了。由于不存在任何可逆性,我们称之为“爆仓”。
这里的核心问题是一旦存在“爆仓”的大概性,那么成本收益分析就变得毫无意义了。
好玩儿的是,这个词语的背后是概率,而概率的概念最早来自赌场。所以最好的和概率有关的例子大多和赌场有关。
更直接一点儿的例子就是俄罗斯轮盘赌游戏:
左轮手枪里只放一个子弹,各人轮番对本身开一枪,每玩儿一轮,至少挂掉一个,然后各人分掉这个倒霉鬼的钱。
1. 外貌看起来是有5/6的概率赚到钱,算是大概率吧。
2. 但是假如你无法承受小概率的失败,再大概率的成功也没有意义。
3. 在俄罗斯轮盘赌游戏中,挂掉的谁大家,他的爆仓对于他本人而言不是遍历性的。
4. 由于他爆仓出局,导致无法实现时间概率的遍历性。
5. 但对于系统而言是遍历性的。
6. 对于系统而言,有人爆仓出局表现了集合概率的遍历性,全部大概发生的早晚都会发生。

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有人会说,实际中谁会去到场俄罗斯轮盘赌游戏呢?
在我看来,那些有庄家控制的投机游戏,连俄罗斯轮盘都不如。
你本身想想我说的是什么吧。
以上种种告诉我们,防备系统因遍历性而产生的极度环境,应该成为我们首要关注的事物:
要防止本身成为系统遍历性的牺牲品。

我是今天才翻了一下塔勒布的《非对称风险》。
假如他知道我创造的“概率权”这个词,肯定会很喜欢。
塔勒布在该书语境中所说的遍历性,是指对一群人在同一时间的统计特性(尤其是期望) 和一个人在其全部时间的统计特性同等,集合概率接近于时间概率。
我所创造的“概率权”,是指概率是一个人的权利。人们对这项权利的理解和运用,决定了实际天下中财产的分配。
假如没有遍历性,那么观测到的统计特性就不能应用于某一个生意业务策略,假如应用的话,就会触发“爆仓”风险(系统内存在着“汲取壁”或“爆仓点”)。
换句话说,假如没有遍历性,统计特性(也就是概率,以及对应的“概率权”)不可连续。
遍历性和概率权,这两个与概率相关的概念团结在一起,告诉了我们在当下这个危急时候最该做的两件事:
1、别出局。
在世比什么都强。
要赢利,你起首得活得长。
2、别旁观。
不要浪费了危急。
到场其中,但不是简单抄底。

我们正在履历一场从未遇见过的危急。
无人可以或许置身事外。
尽管“准确”猜测而且“神勇”做空,达利欧的桥水还是在微信群里“被爆仓”了。
达利欧简直爆过仓。那是在1982年,他极其准确地猜测到墨西哥债务违约,并买入黄金和国债期货。
但是没想到在美联储的刺激下,股市反而开始了一场大牛市,达利欧赔得精光。
缘故起因有二:
1、他猜测到了结果,但没猜测到结果的结果;
2、他使用了错误的下注方式,要么全赢,要么全输。
年轻时间的达利欧意气风发,然而,当时的他不懂什么叫“遍历性”。
2016年,物理学家奥利.彼得斯和诺贝尔物理学奖得主默里.盖尔曼写了一篇关于遍历性的论文,内里有个例子:
有个玩硬币的赌博游戏,你投入1元,50%可以得到0.6元,50%可以得到1.5元。
根据期望值盘算,一半大概性损失40%,一半大概性红利50%,算下来数学期望是5%。
用盛行的话说,这是大概率赢利的事变,你可以大胆玩这个游戏。
不外,这个游戏有两种玩儿法,确切说,是有两种不同的下注方式:
方式a:你每次都拿1块钱去玩,假设你有无限多个1块钱,你可以一直玩下去,从恒久来看你肯定是赢利的,均匀每把用5%的数学期望算是0.05元。
缺点是太慢,而且你必须有充足多的时间能玩下去。
方式b:拿出本身能拿出的最大的资金,然后投入进去。
后面这种玩儿法,就是所谓的All in。看起来极度,实在很多人都是这么干的,我本身也履历过,谁没年轻(蠢)过啊。
我们来做个简单的盘算吧。
你本金一百万,第一把赢,第二把输,第三把再赢,如此连续下去。
直觉上看,100万本金,赢了是赚50万,输了是亏40万,为什么不能玩儿呢?
拿张纸,用中国当前幼儿园小班的数学能力盘算一下:
100万(1+50%)(1-40%)(1+50%)(1-40%)......
一直这么玩儿下去,你会发现,没有几把就没钱了。
这难道不是绝大多数平凡人做投资的实际吗?
对比左轮手枪的例子,这个关于“遍历性”的解释,更像一把慢刀子。
韭菜本身被割起来更加无痛,没准儿还以为是本身被割的时间姿势没摆好,天天继承勤学苦练,把辛辛劳苦的钱接着拿去All in下一个风口。
万维钢讲过一本叫《一个数学家玩转股票市场》的书,作者约翰·保罗士是一位数学家。
估计数学好的智慧人都曾幻想过在股市里搞一搞,保罗士在股市上赔了很多钱,有切肤之痛,于是写了这本书。
书中有道和前面写到的盖尔曼的标题类似的数学题。
这类简单的题实在是太迷惑人了,所以我不厌其烦地再来一次:
假设任何一只股票 IPO 第一周,一半大概性上涨80%,一半大概性下跌60%,
如今,我们搞个投资策略,每周一买一只 IPO 的股票 ,周五把它卖了。然后不断重复。
假设我们有1万本金,请问年底能赚到多少钱?
这里有两种盘算方式。
盘算方式1:简单地根据期望值盘算
每周的投资回报期望值是:
(80%-60%)50%=10%
每周赚10%,一年下来利滚利,就是1.1的52次方。
假如我投入了1万元,到年底我会有142万元。
真是这样吗?不是。
盘算方式2:残酷的实际
你实际的回报,应该是:
1万(1+80%)(1-60%)(1+80%)(1-60%)......
52周下来,你还剩下1.95元。
尽管这个盘算非常简单,但绝大多数人实在都想不明确。
142万和一块九毛五,到底哪个盘算是对的?
——都对。
142万元,就是市场的均匀回报。
1.95元,是你的这种策略的回报。
你的这个系统没有遍历性。
一群人做一件事取得的均匀值,和一个人履历这件事很多很多次,是不一样的。
那该怎么办呢?模仿指数基金,购买全部IPO的股票,这样,你就可以或许实现“遍历性”,得到142倍的回报。
这就是为什么巴菲特说平凡人应该去买指数基金的缘故起因。
(在这里埋下一个蛋给智慧家伙:假如全部的人都按照指数法,也就是上面的盘算方式1,那是不是全部的人都赚了142万,那谁亏钱了?又假如全部的人都按照上面的盘算方式2来买,全部的人都亏到只剩下1块多钱,那么谁赢利了?)
远在1982年,哈佛毕业的达利欧在赔光裤衩之后,终于意识到:
通过市场生意业务赢利非常困难。
靠水晶球(猜测)营生的人注定要吃碎在地上的玻璃。
哪怕你的猜测大概率精确,你也会因为没有“遍历性”,而屁滚尿流。
随后,达利欧重新寻找“投资的圣杯”,桥水东山再起。他的秘密是:
假如拥有15-20个精良的、互不相关的回报流,就能大大低落风险。
简而言之,就是既避免爆仓的风险,又只管赚得多一些。
2008年,险些全部人都幸亏一塌糊涂,桥水还能赚14%。
2019年11月,桥水基金通过衍生品市场投入15亿美元押注全球股市在未来三个月下跌。
然而,这只占他们1500亿美元基金规模的1%。
2020年,一场病毒席卷全球。桥水建立了140亿美元空头头寸,押注欧洲公司股票因新冠疫情恶化而连续暴跌。
尽管如此,桥水的旗舰基金本年(如今是3月)已经亏了20%。
这一次,全球很难“互不相关”。
但是,可以猜测,桥水肯定是投资机构里比力好过的那一批。
我看到有人说,假如这次桥水真的爆仓了,那《原则》这本书就白看了。
实在多虑了,说得好像他曾经看懂了那本书似的。

遍历性告诉我们,要想着那些看起来并没有发生的平行宇宙里的“我”。
简单点儿说,我们别太倾慕那些实际中的“赢家”。
比方说,某个靠炒币身价过10亿的人,在“遍历性”的平行宇宙的某个空间,某个“他”因为亏光而断港绝潢;
又好像某个首富,名利双收风光无限,但是在某层“遍历性”的平行宇宙里,他正遭受牢狱之灾。
很多所谓的赢家,只是荣幸的傻子,算上那些替他受罪的另外一个概率时空的“他”,他实在是个输家。
《随机闲步的傻瓜》建议不以结果论英雄,而是从“假如历史以另一种方式呈现”出发论断成败。
你大概会说,这个天下不是以成败论英雄吗?
请记着,我们的一生,最终是统计的结果。
“历史存在着多种大概,我们不能被历史的一小段过程所迷惑,而要在较大尺度的历史范围内观察一切。”
从“遍历性”去盘算,正是《对赌》里所说的,不能简单从单局的结果来评估决议判断的质量。
重点在于:
思考带来决议,决议产生活动,活动养成风俗,风俗塑造个人决议系统,个人决议系统决定运气。
再往前一步,“遍历性”告诫我们,你的几百几千个平行宇宙中某个看起来好像绝不起眼的“你”,一旦炸掉,有大概让你全部的平行宇宙同时坍塌,无一幸免。
要小心那些造成不可逆伤害的、系统性的风险。
这些风险,通常看起来都是极小概率的、百年不遇的。
然而,“遍历性”告诉我们,那些看起来好像极难发生的小概率劫难,大概早晚都会发生。
也就是说,某个时间下极小概率的事件,会随着时间叠加起来。
请看标题。
幸存的青花瓷
明青花瓷非常值钱。例如,明永乐年间的青花快意垂肩折枝花果纹梅瓶(高36.5 cm),2011年曾以1.6866亿港元成交。
我们假设一只青花盘在一年内被失手冲破的概率是3%。
假如明朝正德年间(距今约500年)生产了一万只青花麒麟盘,请问如今另有多大大概性见到这种盘子?
(标题来自何书元编著的《概率论》)
假如不盘算,你随便估一下,现存多少正德青花麒麟盘?
记下你估算的数字,接下来看答案。
盘算方法如下:
第一步,先盘算一只青花盘传播至今不被冲破的概率。
500年间不被冲破的概率p=(1-0.03)的500次方=2.43乘以10的负七次方。
第二步,盘算一万只青花盘传播至今不被冲破的概率。
一万只青花盘全被冲破的概率是q的一万次方=0.99757,
那么这一万只盘子,至今仍有幸存的概率是1-0.99757=0.00243。
也就是说,在今天,有千分之2.43的概率还能见到这种青花盘。
在这个非常简单的盘算中,纵然是智慧的人也会有个错觉:
每年打碎的概率是3%。假如本年没打碎,那么来岁开始打碎的概率还应该是3%呀,这难道不是独立事件吗?
错误在于,我们需要的是n年不打碎的概率,所以就要用(1-3%),然后不断相乘。
97%乘下去,乘不了多少次,就衰减成一个很小的概率。
时间作为惊人的变量,令青花盘被打碎的这个小概率事件,成为“岁月遍历性”里的大概率事件。
你的脑海中会不会浮现出一句话:
该碎的东西,早晚会碎。
这不就是墨菲定律吗?
墨菲定律是指:“凡是大概出错的事就肯定会出错”。
让墨菲定律建立的条件有两个:
1、大于零的概率;
2、时间够长(即样本够大,不管是时间还是空间)。
我称之为“概率的时间复利”。
墨菲定律好像是热力学第二定律的世俗版。
遍历性和墨菲定律,相会于热力学的复杂天下。
塔勒布告诫我们:对于那些极小概率的致命伤害,要有庸人自扰似的偏执
警惕极小概率的肥尾风险。
我随便列个不全清单吧:
1. 赢利时悠着点儿;
2. 别太追求所谓极致;
3. 别赌;
4. 阔别烂人;
5. 别黄赌毒;
6. 系上安全带;
7. 戒烟戒酒;
8. 交几个危难时候可以或许把你藏起来的朋友;
9. 住酒店时看一下逃生路线。
英国武士瑞克,退役后做安保工作,任摩根士丹利安全副总裁,在世贸中央的南塔上班。
瑞克近乎偏执地以为,世贸中央早晚会受到攻击,他一方面要求公司搬走,一方面倔强地让全部员工到场逃生练习,每年2次,哪怕是大老板,哪怕是生意业务时间,2人1组下楼梯,直到第44层。他用秒表计时,处罚那些举措迟缓的员工,确保告急状态下员工都能敏捷举措。
如你所知,影戏都想像不到的极小概率事件发生了,2001年,两架飞机分别撞上了世贸中央。在两次撞击间隔的15分钟里,摩根的2687名员工,连同正在摩根谈业务的250多名股票经纪人,安全地撤到了44层。
听说,指挥退却的瑞克为了安抚骚乱的人群,唱起了一首叫《哈里克的男子》的歌:
康沃尔的男子稳稳地站着。
战斗的英雄永远不会没有准备。
站着永不屈服。
……
已经安全撤离的瑞克,像船长一样又掉头上楼,再没回来。
下图是他给妻子的遗言,和人们纪念他的雕像。

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这和塔勒布奉行生存第一的理性法则并不抵牾。瑞克最大限度地救下了最多的人,并不惜牺牲本身。
所谓理性就是起首保证本身地点的集体生存更长时间。
瑞克不但先知般猜测了风险,而且刚强地防范了风险,最终大胆地承担了风险。
这大概是人类理性当中最不可言喻的巨大之处。
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