第7章 法甲：昂热vs朗斯，升班马昂热能否借助主场给朗斯制造麻烦186（1 / 2）

8月1日战绩：3中2（埃尔夫斯堡，胜?；色格拉布鲁日，让平?；锡尔克堡，胜?）

8月2日战绩：1中1（埃及奥，让胜?，比分1-1?）

8月3日战绩：4中3（美国女奥，让负?；盖斯，让负?，比分0-1?；西班牙女奥，让负?，比分2-2?；法国女奥，负?）

8月4日战绩：3中2（菲尔特，胜?；乌尔姆，负?，比分1-2?；达姆斯塔特，负?，比分0-2?）

8月5日战绩：2中2（摩洛哥奥，让平?，比分1-2?；法国奥，平?，比分1-1?）

8月6日战绩：3中1（美国女，平?，比分0-0?；里尔，胜?；巴西女，胜?）

8月7日战绩：2中2（鹿岛鹿角，胜?；斯拉维亚，胜?，比分3-1?；另外早场推荐3场日职方向全中）

8月8日战绩：2中2（莫尔德，胜?，比分3-0?；埃及奥，负?，比分负其他?）

8月9日战绩：4中3（西班牙女，负?，比分0-1?；法国奥，平?；雷根斯堡，胜?；维迪斯，负?，比分2-3?；另外早场推荐11场方向中10场，比分中5场）

8月10日战绩：3中3（水原fc，让负?；曼城，平?，比分1-1?；巴西女，负?，比分0-1?）

8月11日战绩：4中2（鸟栖砂岩，平?；埃斯托里，负?；谢周三，胜?；法马利康，胜?）

8月12日战绩：3中2（新泻天鹅，胜?；卢顿，负?；阿罗拉，负?，比分0-1?）

8月13日战绩：4中4（山东泰山，平?；费内巴切，让平?；博得闪耀，让胜?；特温特，平?）

8月14日战绩：2中1（腓特烈斯塔，胜?，比分1-0?；皇马，胜?）

8月15日战绩：1中1（阿贾克斯，负?）

8月16日战绩：1中1（塞尔塔，胜?，比分2-1?）

8月17日战绩：1中1（斯特罗姆，胜?）

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今天周日，又是很多比赛的一天，此时此刻时间还早，大家先一起学习知识，从今日起，我将针对昨日推荐的那十七部着作，每日分享点滴感悟，以此揭示它们的精华所在，邀请各位书友一同踏入知识的殿堂，共襄成长之旅。也期待你们能分享留下珍贵的阅读心得！

就像我昨天文章说的那样，拥有强大的心态需要从修炼“不着急、慢下来”开始。当我们能够忍受时间的流逝，敢于投入更多的精力去做好一件事情时,就意味着我们已经具备了一个良好的心态。

在闲暇阅读时，采用指读法，逐字逐句地仔细阅读。这样可以加深理解，避免遗漏关键信息。

今天先学习第一本，入门篇《黑天鹅》：生活并非预测，而是应对！

《黑天鹅》这本书的作者纳西姆·尼古拉斯·塔勒布是当今世界最令人敬畏的风险管理学者之一。他曾在纽约和伦敦等地交易各种衍生性金融商品，并在芝加哥担任过营业厅的独立交易员，拥有极为丰富的操盘经验。

在“9·11”恐怖袭击事件发生之前，他独具慧眼地大量购入行权价格极低、看似毫无价值的认沽权证，以一种别具一格的方式做空美国股市。当恐怖分子驾驶飞机撞击纽约世贸大楼时，他成功地利用这次灾难获得了巨额利润，声名鹊起。

同样，在 2008 年美国次贷危机爆发前夕，他再次展现出超凡的远见卓识，提前重仓做空，又一次赢得数百万美元的收益。

然而，与其他投资类书籍不同的是，这本书并未过多涉及具体的股票操作和走势分析技巧，而是更深入地从哲学和心理学角度探讨人类行为。接下来，让我们简要了解一下作者一些颇具创新性的观点。

一、黑天鹅事件

关于黑天鹅事件，这来自一个典故：欧洲人观察了上千年，见到的所有天鹅都是白色的，因此所有人都认为天鹅是白色的。这个结论似乎成为了一种普遍认知，被人们视为真理。然而，当欧洲人发现了澳洲大陆时，他们惊讶地发现那里竟然存在着黑色的天鹅。仅仅是看到一只黑天鹅，便足以推翻了他们在上千年来通过无数次观察得出的结论。

作者用“黑天鹅事件”来特指那些极其罕见、一旦发生却会产生极其巨大影响的事件，这些事件往往完全颠覆了长期以来的历史经验，而且事先根本无法预测。这种意外性使得黑天鹅事件具有极大的冲击力，让人猝不及防。

因此我认为，我们不知道的事情比我们知道的事情更有意义。许多黑天鹅事件正是在不可预知的情况下发生并不断加剧的。我们不能仅仅依靠过去的经验来判断未来，因为未知总是充满了不确定性和可能性。

然而，在现实世界中，我们人类却常常表现得过于自信，认为自己能够预测历史事件，甚至以为可以改变历史进程。我们试图用已有的知识和模式去解读和干预事物的发展，但实际上，我们对复杂多变的世界了解甚少。

面对未知的黑天鹅事件，我们需要保持谦逊和敬畏之心，承认自己的局限性，并做好应对各种可能情况的准备。只有这样，我们才能更好地适应变化，避免被突如其来的黑天鹅事件所冲击。

比如说某些所谓的专业人士，往往会自视甚高，觉得自己是某个领域的权威。但实际上，他们的知识体系可能仅仅局限于一些特定的数据或理论，对于现实世界中的问题并没有深入的理解。他们擅长的只是将问题复杂化，用高深莫测的数学模型来迷惑他人，让人们误以为他们真的懂行。然而，这些人其实和普通人一样，对事物的本质并没有更深刻的认识。

人类还存在另一个弱点，那就是我们总是追求精确性，却忽视了整体的把握。这种倾向源于我们的思维结构——我们习惯于学习具体的事实，而忽略了规律的总结。

就像第一次世界大战后的法国人，为了防止德军再次入侵，他们沿着德国人曾今的进攻路线修筑了一条坚固的防线。然而，这条防线最终成为了摆设，因为纳粹德国轻易地绕开了它。这说明什么呢？法国人虽然是历史的好学生，但他们学得太过精细，反而失去了大局观。他们在自身安全问题上过于注重细节，导致了战略上的失误。

因此，我们应该学会从宏观上去思考问题，把握事情的本质，而不是一味地追求精确。

二、平均斯坦与极端斯坦

下面给大家举两个例子来快速理解平均斯坦和极端斯坦这两个名词及在生活中的作用。

第一个例子是关于平均斯坦，我们来做一个有趣的假设：

假如从普通人群中随机选择 1000 人，然后让他们并排站着。

接下来，想象一下将你所能想到的那个体重最重的人加入这个样本之中。假设这个人的体重是平均体重的三倍，但他在总体重中的占比却微不足道，大约只有 0.4%左右。当然，如果再夸张一些，就算是挑选出地球上最胖的人，比如他的体重能够占到总体重的 0.6%，但对于整个样本来说，这一增量仍然是微乎其微的。

这就是平均斯坦的特点所在。在这种情况下，任何单一事件或个体的影响都是非常有限的，只有通过群体的作用才能体现出来。也就是说，在平均斯坦环境下，个别事件或个体的影响相对较小，而整体的表现和趋势则具有更大的影响力。

因此，可以这样理解平均斯坦：当样本数量足够大时，任何个别的异常值都不会对整体产生重大影响。尽管其中可能存在一些令人惊讶的极端情况，但这些极端情况对于整体来说最终都显得微不足道。

第二个例子是关于极端斯坦的，我们随机选择 1000 人的净资产。

然后我们把世界上最富有的人加入他们中间，比如微软创始人比尔·盖茨（bill gates）。假设他的个人净资产接近800亿美元（这使他成为历史上最富有的人之一），而其余人大约拥有几百万美元。

他的净资产占总资产的多少？99.99%？实际上，所有其他人的净资产只不过是他净资产数字的零头而已。如果某个人的体重要达到这样的比例，他需要5000万磅的体重！

在极端斯坦，不平均指个体能够对整体产生不成比例的影响。虽然体重、身高和卡路里摄入量来自平均斯坦，但财富不是。几乎所有社会问题都来自极端斯坦。换句话说，社会变量是信息化的，不是物理的，你无法触碰它们，银行账户里的金钱是重要的东西，但我们无法直接触摸它；同样，我们无法接触到单词或基因。

极端斯坦能够制造并且已经制造了黑天鹅现象，因为少数事件已经对历史产生了巨大影响。

这意味着虽然我们生活在一个看似稳定的世界里，但实际上这个世界充满了不确定性和意外性。这些少数事件可能会改变整个系统的运行方式，并对我们的生活造成深远的影响。

以上这两个斯坦不禁让我联想到了中美两国的股市情况。中国的股市就如同极端斯坦一样，虽然散户在投资者总数中占比极高，但他们的影响力却非常有限。因此，最终决定中国 a 股走向的还是国家队，股市的跌幅也不会太大。然而，美国的股市则更类似于平均斯坦，那里更多的是机构投资者，很少有个体投资者能够对整个市场产生重大影响，除非遇到系统性风险。看到这里，你又会联想到哪些事情呢？