不确定性（1）

　　我所谓的合乎理性的态度或理性主义的态度是以一定程度的智力上的谦逊为前提的。只有那些拥有合乎理性的态度的人，才能意识到有些时候他们是错的，而且不会习惯性地忘记他们的错误。

　　第1

　　不确定性有多种表现形式，黑天鹅事件只是其中之一。我们都试图看清未来，但也要知道，还有很多人在做着同样的事，而各种意见和决策的相互作用，很有可能会影响到我们想要预测的未来。投资者在面对此种不确定性时，特别需要这种准确地预测未来的能力，而在几乎所有的需要竞争、合作以及需要其他形式的集体行动的领域，打拼的决策者也都有这样的需求。

　　本章讲述了极端波动的几种主要的来源，并告诉大家如何在艰难时期更有效地进行预测。我们考察了波动性的三个来源：

第一，波动性之所以会产生是因为现实世界本身就很复杂，并且具有非线性的特点，这就意味着某些事件就如同天气或地震一样难以准确预测；

　　第二，集体行为就其本性而言，往往会导致共识思考发生突然的变化，因为人们在形成意见时经常会互相模仿；

　　第三，市场不仅仅会反映出基本价值，也会与现实世界互相作用，有时还会产生正反馈效应，从而导致极端结果的出现。

基于以上原因，即使是针对业务最为单一的企业，分析师在预测其基本面的时候都要面临极为严苛的限制，更不要说预测行业动态或是宏观趋势了。不过，这并不意味着追踪黑天鹅就成了不可能完成的任务。为了应对这些挑战，我们先要仔细检视一遍A533;学预测的准则。

　　预测首先要提出假设并建立模型。不管这个模型是凭直觉建立的，还是经过有意识的推理论证而建立的，抑或是通过电A533;建立的，预测都有赖于一系列的准则。也正是有了这些准则的存在，我们才能说这种预测是A533;学的。但是在实验室之外，我们非常容易变得懒散，在无法获得数据进行统计检验的变化环境下，更是如此。从我个人的经验来看，真实世界的决策者们时常会忽略两个非常重要的步骤：利用市场对模型进行校准，以及确保利用后续信息（也就是交易员所谓的“催化剂”）对假设进行检验。一个简单的经验法则就是：除非你能够指出某个催化剂可以用来检验某个与众不同的观点，否则就与市场共同的看法保持一致。当然，没有哪个规则能够确保在任何时候都管用，但这个规则可能会帮助你避免灾难性的损失（灾难性的损失常伴随着极端波动而发生）。发生在2007年底的房利美的故事是一个很好的例子。此时距政府接管房利美仅有数月之遥。

　　这个故事并不能告诉大家如何预测黑天鹅，却揭示了预测未来（辅以校准和催化剂）能够如何帮助我们避免灾难。在极端波动来临的时候，生存乃第一要务。

　　

本文摘自《围捕黑天鹅》

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　　 波斯纳把传统的由格雷厄姆和多德发展出来的基本面分析方法与认知科学、计算理论和量子金融的最新进展精巧地结合在一起。他把概率分析的方法引进决策过程，告诉我们如何通过对一系列的可能情形进行判断来做预测。
在强调有效利用我们已有的计算资源计算机和人脑的同时，波斯纳还为分析师、投资者、交易员、公司高管、风险管理经理、监管人员、政策制定者、新闻工作者以及所有需要应对极端波动事件的挑战的人，提供了一个新的作决策的思路。