• 我的評分：5 / 10
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這本書包含許多關於常見偏誤與邏輯謬誤的有趣範例，但卻被大量吹捧作者有多聰明的自誇與空話所掩蓋。雖然它在 2004 年出版時可能具有開創性，但其中的觀點如今已滲透到主流之中。以 2018 年的角度來看，這些想法既不新穎也不原創。Thinking Fast and Slow（《快思慢想》）以更深入、寫得更好的方式涵蓋了相同的內容。

喜歡之處

• 包含許多有趣的範例，說明人們如何經常從隨機雜訊中解讀出意義，或誤用統計數據：
  • 例如，貝氏定理應用於醫學檢測的例子
  • 「道瓊指數因利率下降上漲 1.03 點」——當百分比變動僅為 0.01% 時，這只是隨機雜訊，無法歸因於特定原因

不喜歡之處

• 我讀過最自以為是的書。
  • 浪費大量篇幅嘲弄財經作家與電視名人。
• 作者在前言中特別強調自己如何摒棄編輯的建議，並以書籍的銷量來證明自己是對的，但我注意到許多地方其實經過編輯會更好。
  • 我覺得這本書是靠內容本身成功，而非編輯之功。
• 作者對 Monte Carlo simulations(蒙地卡羅模擬)寄予過高的信任。
  • 有好幾處作者自行建立市場的 Monte Carlo simulation，然後得出某種交易風格比另一種更有利可圖的結論。
  • 我高度懷疑，任何人試圖模擬所有市場參與者的行為，能否得到有意義的結果。

關鍵收穫

• 黑天鵝問題
  • 無論你看過多少隻白天鵝，都無法斷定所有天鵝皆為白色，因為只要看見一隻黑天鵝就能推翻這個結論。
  • 人們往往低估黑天鵝事件的發生機率，並在這類事件發生時讓自己陷入脆弱的處境。
  • 「……無論某件事成功的頻率多高，如果失敗的代價難以承受，那就不重要了。」
• 人們往往過度自信地認為，如果某個事件過去從未或很少發生，未來就不會發生。
  • 罕見事件本質上就是出乎意料且難以預測的，因此缺乏某個事件的預測指標，並不代表它不會發生。
• 經驗更豐富的交易員往往天生對罕見事件具有更強的抵抗力。
  • 更長的交易生涯意味著他們很可能已經歷過先前的罕見事件並存活下來。
• 取樣頻率對投資策略的滿意度有很大的影響。
  • 人們對損失的痛苦感受遠比獲利的喜悅來得強烈。
  • 即使是有利可圖的投資策略，也會因市場的隨機波動而出現虧損的時期。
  • 如果一個人過度頻繁地查看投資組合，他會因為隨機波動而觀察到許多虧損與獲利，但虧損帶來的感受會比獲利更為強烈，因此整體上會對自己的投資策略更不滿意。
• 當人們說平均餘命是 73 歲時，那是指出生時的無條件平均餘命。
  • 這個數字是基於全體人口的平均值。
  • 隨著年齡增長，一個人的預期壽命會因為他尚未死亡的事實而增加。
  • 35 歲的人的預期壽命，是所有至少活到 35 歲的人的平均壽命，而非所有曾經出生者的平均壽命。
• 當我們問：「成功人士有哪些習慣與特質？」時，很少會去問這些特質在不成功的人身上有多常見。
  • 例如，如果調查了幾位樂透中獎者，並發現他們的共同特質是定期購買彩券，就可能會得出買彩券是個好策略的結論。
  • 有時成功人士只不過是採取了糟糕策略，卻剛好成為幸運少數而獲得回報的人。
• Herbert A. Simon（赫伯特·賽門）提出了人類是「有限理性」的觀點。
  • 如果人們完全理性，權衡決策中的所有因素將會耗費過多時間。
  • 因此人類會「適足化」（satisfy + suffice）——當結果夠好時就停止思考決策。
• 人們不擅長預測抽象的事件。
  • 情境一較為抽象，但包含了情境二。儘管如此，人們通常會認為情境二的可能性更高，因為它的畫面更為生動具體。
    • 情境一：明年在北美某地發生大規模洪災，導致超過 1,000 人溺斃
    • 情境二：明年在加州某地發生地震，並引發洪災導致超過 1,000 人溺斃
• 新聞媒體偏好故事。
  • 新聞機構經常在根本沒有故事的地方編造故事，因為如果將事件歸因於隨機雜訊，就沒有人會閱讀或收看。
• 「中位數不是重點」
  • 人們過度信賴平均數或中位數，卻未考慮事件的機率分布。
    • 例如，被診斷出間皮瘤的患者中位餘命為八個月，但檢視機率分布後會發現，八個月其實沒有太大意義——許多人在診斷後不久便過世，但也有許多人活了數十年。
• 交易者必須同時考量事件的機率與幅度。
  • 即使你認為某檔股票有 95% 的機率會上漲，做空它仍然可能是值得的——如果它有 95% 的機率上漲 1 美元，卻有 5% 的機率下跌 30 美元。
  • 押注那 5% 的機率甚至可能更有利可圖，因為市場往往低估罕見事件的機率。
• 「錯誤不應在事後才來判定，而應根據當時可取得的資訊來判斷。」
• 關於人類偏誤的一種 evolutionary psychology(演化心理學)解釋是，人類演化的大部分過程並不需要理解機率。
  • 在人類歷史的大部分時間裡，人們接觸的資訊量非常少。
    • 人們只認識周遭相對少數的人，來自社群以外的消息也是零星傳來。
  • 人類不需要理解機率也能生存。
    • 例如，如果發生犯罪，通常很明顯就能知道是誰幹的。
• 塔雷伯熱愛哲學家 Karl Popper（卡爾·波普）。
  • 波普認為，唯一真正的科學理論，是那些已被證偽的理論，以及未來將被證偽的理論。
• 想像有 10,000 名投資人每年各有 50/50 的機率賺錢或賠錢。
  • 五年後，我們可以預期其中有 313 人每年都靠純粹運氣賺錢，但每個人都會稱讚他們的投資技巧。
  • 即使他們每年賺錢的機率只有 45%，五年結束時仍會有 184 人每年都賺錢。
• 布里丹之驢
  • 「想像一頭同樣飢餓又口渴的驢子，被放置在距離食物與水源完全相等的位置。在這樣的情境下，牠會因無法決定先走向哪一邊而同時渴死與餓死。」
  • 在決策中注入隨機性可以解決這個問題，因為驢子得以做出決定，即使該決定未必是最佳的。
• 塔雷伯想讓你知道，塔雷伯聰明又博學多聞。