《随机漫步的傻瓜》的作者是塔勒布，也许你没听过这本书或这个名字，但大概率听过他的另一本书《黑天鹅》。
《随机漫步的傻瓜》这本书会加入到我的推荐书单中，加上这本，书单中现在有三本。
一本是《漫步华尔街》，这是一本个人投资指南并介绍了历史上一次次重复出现的泡沫，在这个时间点看更有意思。
第二本是《小乌龟投资智慧2-投资丛林生存法则》，介绍了与我们利益冲突的机构是如何设置一个个陷阱的。
而今天介绍的《随机漫步的傻瓜》告知我们要意识到随机性在投资中起到的作用，并不要做那些可能“炸毁”我们的极端事件。
先来聊聊随机性。随机性的背后是概率，当样本基数大了之后，很多我们认为不太可能发生的事情也会发生。
比如有时我们会看到这样的报道：某人和朋友刚聊到某款产品或想个需求，接着就在朋友圈看到相关的广告，某人都认为腾讯肯定在监控着我们的聊天记录。
但这真的是巧合。所有使用微信的人中出现一个在某一天碰到这种情况的概率远比我们想像的要大，一个是因为使用微信的人还有广告多，另一个是要求出现一个案例而不是所有人。
在以前，这种个例是不会被我们所知的。但现在，只要出现一个就可以被互联网传播到很多人手里，给人的感觉就是经常会碰到这种事。
再举个书中的例子，假设35岁的人一年玩一次俄罗斯转盘，在俄罗斯转盘中你有5/6的机率存活，一旦活下来就能拿到1000万美金。他要活动50岁生日的机会十分渺茫。但是如果有几千个人在玩，一定会有少数人能够年过半百且极其富有。
当基数大了之后，即使水平很差的基金经理，每年也会出现一些人赚很多钱。比如书中提到的交易员约翰。
从事商业的人数越多，其中某个人纯靠运气便能有惊人表现的可能性越高。很少有人去数市场中的投资人人数有多少，以便计算某段时间里、在这么多投资人的情况下，取得成功的条件概率有多少。
虽然投资带有随机性，但我们往往会忽略随机因素，认为是靠自己的实力赚的。一个个年度排行榜都带有这样的偏差。
在任何一个时间点，赚钱最多的交易员往往是最差的交易员，因为他可能是最适合上一个循环的人。这是随机性的本质使然。
所以要警惕去年业绩表现非常好的人。
得自运气之物，也可能被运气取回，而且往往出乎意料地迅速被取走。
减少随机性影响的一个方法就是把时间拉长。
交易员的甄选标准在于他们从事这一行的年数，而不是操作得是否成功，最主要的条件是他们没有炸毁。
假设一个人的预期年化收益是15%，本年误差率是10%(假设年化收益率是正态分布，标准差就是10%)。则在不同时间尺度下赚钱的概率是不同的，具体如下：
我们常常会忽略随机性，一个现象就是喜欢给涨和跌一个合理的解释。可能我们天然地习惯把同时出现的事情赋予因果关系。
著名的哈佛大学心理学家斯金纳曾经给鸽子做过一个实验，即使面对一件随机的喂食事情，几乎每只鸽子都会固化出一套特别仪式。
斯金纳做了一个关鸽子的笼子，他以随机的方式送食物给非常饥饿的鸽子，随后他观察到鸽子出现相当惊人的行为。它们根据内在根深蒂固的统计机制，发展出极其复杂、有如祈雨舞般的行为。有只鸽子会对着笼中特定的一角有规律地摇头，另一只鸽子会以逆时针方向转头。几乎每一只鸽子都发展出一种与喂食联结起来的特别仪式，慢慢固定到它们心里。
面对每天的涨和跌，我们总是认为背后一定有某种因素在起作用，而不肯接受也许就是随机性的作用。
也会有一些公众号每天会分析涨跌的原因。
在这个充满随机性的世界中，塔勒布认为他做的最引以为豪的一件事就是戒掉了接触电视和新闻媒体的习惯。
媒体在报道时从来不会考虑随机性的因素，大多都是那些碰巧幸存下来的人或事。
讲完随机性，再来聊聊黑天鹅事件。
人们认为不存在黑天鹅的推理逻辑是这样的：没有一只天鹅是黑的，因为我看了4000只天鹅，没看到一只是黑的。
这就是归纳法面临的一个问题。我们会拿过去的经验或数据去验证某个想法，但不能说因为过去没发生，所以以后也不会发生。或者说过去发生了，以后也会发生。
比如你用历史数据发现了周一定投的收益是最高的，但也毫无意义。
稀有事件就是那只黑天鹅，你不能说因为过去没发生，所以以后也不会发生。使用归纳法可以，但不能完全相信它。
比如书中提到的交易员约翰。
到了35岁，财富已经超过1600万美元，他坚持拿将近1400万美元投资他的业务。但在短短几天的时间内，1400万美元化为乌有。花了7天的时间成为英雄，但7天的时间就把他打成白痴。
我想这是一定要持有一定量现金的原因，有可能你的投资标的都会崩掉。而且即使财富自由了，也要保持自己的竞争力。
如果失败的代价过于沉重，难以承受，那么这件事成功的概率有多高根本无关紧要。
