決策與風險管理不外乎跟不確定性打交道，學習風險管理與練習決策，要跟那些最常跟不確定性相處的人學習，e.g., 證券經理人、球隊經理
有幸讀到與聽到以下內容
https://vocus.cc/article/6a9c1aedfd89780001c3598f
聽聽看人家如何在不確定情況下做出選擇、不以結果好壞論成敗
Sam Hinkie的離職信
https://www.espn.com/pdf/2016/0406/nba_hinkie_redact.pdf
https://en.wikipedia.org/wiki/Sam_Hinkie
Sam Hinkie 擁有極高的數學與金融天賦，大學畢業後順利進入頂尖的諮詢公司 Bain Capital（貝恩資本） 工作。雖然這是一份人人羨慕的「夢幻工作」，但他很快發現自己真正的熱情在於體育賽事與數據的結合。
讀完 Michael Lewis 的《魔球（Moneyball）》後，他毅然決定離開貝恩資本，前往史丹佛大學攻讀 MBA，並全心投入體育數據分析的領域。
數據革命與「相信過程」（The Process）畢業後，他先加入休士頓火箭隊協助建立 NBA 最早的前沿數據分析部門之一。到了 35 歲那年，他被任命為費城 76 人隊（Philadelphia 76ers）的總經理，成為當時聯盟最年輕的高管。
在 76 人隊期間，他發動了 NBA 歷史上最著名的重建計畫——「相信過程（The Process）」： 他認為在強敵環伺的 NBA 中，平庸是最危險的。要徹底翻身，就必須清空現有資產、清出薪資空間、放眼未來選秀，甚至不惜經歷刻意擺爛（Tanking）的黑暗期。
結果與爭議：這個極端的策略經歷了三個隊史最差的賽季，引來無數的嘲笑與聯盟的巨大壓力，最終迫使他辭職。但他留下來的選秀資產，成功為 76 人隊選中了巨星 Joel Embiid。
離開 NBA 後，Sam Hinkie 並沒有停下腳步。他將在體育界累積的風險評估與數據邏輯，重新帶回了商業世界。他創立了創投基金 87 Capital，轉型為風險投資人。
如何面對不確定性思考與做出決策
拉長思考的時間尺度：「保持自己是房間裡那個有最長遠眼光的人」（the longest view in the room）
- 打敗效率市場，市場短期很有效率，因為大家都眼光窄淺算計當下的損益與得失，所以短期看不到有低垂隨手可摘的甜果實(超常報酬)；但長期而言，價值不等於價格，市場缺乏(辨識長期價值的)效率
- 傑夫·貝佐斯表示，如果亞馬遜有一個好的季度，那是因為他們在 3、4、5 年前所做的工作，而不是因為他們在該季度表現出色(今日的成就來自過去的努力，今日布局耕種明日才有收穫的希望)
- 採取長遠眼光有一個直覺之外的內建優勢——競爭對手更少。華倫·巴菲特在 80 年代末曾對此表示：「在任何競爭中——無論是財務、智力還是體力——擁有那些被教育認為『連試都不值得試』的對手，是一個巨大的優勢。」=>俗人與凡人追求馬上成功，需要等待更長時間開花結果的事情，競爭對手會越少
黑暗面：
- 因為視角眼界不同，所以不要試圖去說服他人(我們的行為與判斷是正確當的)，只會白費口舌(他人的誤解與不理解正是你成功要付出的代價)
- 讓某些聰明的對手把我們視為值得效仿的先驅，而不是值得鄙視的對手(大家都做同樣的事情=惡性競爭)
- 你想取得真正的成功，你必須非常頻繁地願意長期堅持去做與眾不同的事
- 「一項新的科學真理取得勝利，不是透過說服反對者並讓他們看到光明，而是因為反對者最終都死去了。」
思考關於思考（Thinking about thinking）
1.芒格的兩階段思考技巧是：
- 理性考量下，真正主導相關利益的因素是什麼？
- 有哪些潛意識的影響，會讓大腦在無意識層面上自動進行反應——這些反應總體有用，但經常出錯？
2.要做到這一點，你需要將「過程」與「結果」剝離（divorce process from outcome）
- 結果受到無常與不確定性的干擾，好決定會出現壞結果或歪打正著
3. 保持思想謙遜的重要性（The importance of intellectual humility）
- 討論要保持好奇而非批評（curious, not critical）
- 知之為知之：a) 什麼是可知的；b) 我們每個人知道多少
- 不斷追問直到真正理解某事；不要害怕提出那些其他人似乎都知道答案的顯而易見的問題；願意說出三個簡單的字：「我不知道」
- 支撐這種謙遜的一種方法是記錄成績——使用決策日誌（decision journal）
- 做決策前，用自己的話寫下你認為會發生什麼以及為什麼；日後再回顧，看看你是否猜對了，以及是否是因為正確的原因
- 你往往是唯一能發現最隱蔽錯誤的人——即我們大腦故事生成機制所繞過的錯誤：忽略的錯誤（errors of omission）。你不僅對做錯的事理解模糊，對那些做對了但還不夠對的事也是如此。
- 聽聽查理·芒格談論他和波克夏·哈薩威（Berkshire Hathaway）不應以成功來衡量，而應以如果他們買入更多某種資產本可以取得多大成功來衡量：「我們當時應該買更多可口可樂的。」=>跟另一個平行時空下的自己比較，而非只是當下的這個
創新的必要性（The necessity of innovation）(創造價值的來源)
- 投資顛覆性創新不僅會孕育誤解，更需要被誤解。傑夫·貝佐斯（Jeff Bezos）這樣說：「發明有幾個先決條件……你必須願意失敗、必須願意思考長期、必須願意長期被誤解。」
- 卓越表現的必要條件：你的觀點與想法必須非共識且正確（non-consensus and right）。兩者兼備。這意味著你必須找到某種方法擁有與大眾不同的觀點，而且這個觀點必須是正確的。但這在情感和智力上都很困難
- 必須願意容忍反駁意見，甚至做到能像對方一樣好（甚至更好）地理解並總結對方的觀點。然後，在做完這一切之後，依然有信念將自己與大眾區分開來
- 逆向思維對於取得卓越成就不可或缺，但傳統智慧依然是明智的。它之所以被普遍接受，是因為它被視為我們目前擁有的最佳經驗。關於球員的前景预测，有太多東西依然是透過親自到場觀察並與同事討論（及爭論）來獲得最佳解答的。他是個什麼樣的隊友？他在壓力下表現如何？他的投籃姿勢有多糟？他能繞過掩護嗎？他接受教練指導嗎？他會多努力去改進？最關鍵的一點：他是否願意為了獎賞犧牲的終極團隊運動而做出犧牲（時間、觸球、出手、精力、身體）？
- 我們每個人都只是組織的過客，在一段時間內代管這個組織的資產、人員與設法創造績效(我們的挑戰不適合膽小的人。確實不適合。我們的挑戰巨大到足以讓我感到謙卑。確實如此。)
好想法背後的黑暗洞見
Where Good Ideas Come from: The Seven Patterns of Innovation
人類認知、社會演進與科技未來的四大黑暗洞見：
1. 思想的寄生：我們不是想法的主人，而是它的宿主在傳統觀念中，我們認為是「人」在主導思考、創造出好想法。但 Steven Johnson 提出的「相鄰可能」（Adjacent Possible）與「液態網絡」（Liquid Networks）顯示，創新的本質是舊有元素的隨機碰撞與重組。
黑暗面：好想法的誕生，往往只是因為時代的技術環境剛好成熟，在特定空間（如早期倫敦的咖啡館）中發生了必然的化學反應。這意味著人類的「主體性」被極大地削弱。我們可能只是想法自我演化、自我繁殖的「載體」與「宿主」，你引以為傲的獨特洞見，其實只是資訊網絡流動下的必然產物。
2. 獨特性的消亡：你根本沒有所謂的「原創想法」Johnson 指出，歷史上許多偉大的發明（例如微積分、氧氣的發現）都是在同一時期被不同的科學家獨立且同時發現的，這被稱為「多重發明現象」。
黑暗面：這帶來了嚴重的存在主義焦慮。如果你關在房間裡苦思冥想幾年，終於得出一個驚天動地的結論，當你推開門時，很可能會發現世界上其他五個人也剛好想到了同樣的事。在資訊高度連結的現代，個體的獨特性正在被「群體蜂巢思維」（Hive Mind）吞噬，個人的思想邊界變得越來越模糊。
3. 漫長的煎熬：「慢火燉想法」對速食時代的殘酷懲罰書中著名的概念「慢速直覺」（Slow Hunch）指出，真正能改變世界的想法，絕非來自「靈光乍現」（Eureka）的瞬間，而是需要幾年、甚至幾十年在潛意識中緩慢孵化、歷經無數次迷茫與挫折才能成型。
黑暗面：這對身處「即時滿足、演算法投餵、追求速成」的現代社會來說是一記重擊。這種長期處於「未完成、不確定、混沌」的心理狀態，對現代人而言是極大的精神折磨。這意味著絕大多數人在想法孵化成功之前，就會因為缺乏耐心或迫於生存壓力而選擇放棄，無數的好想法因此胎死腹中。
4. 錯誤與混亂的必要性：創新需要社會付出「失序」的代價Johnson 強調，「錯誤」（Error）與「雜訊」是創新的關鍵催化劑。一個過於乾淨、秩序井然、不容許失敗的系統，往往會扼殺創造力；相反地，充滿污染、混亂、不可預測的環境才最容易誕生奇蹟。
黑暗面：這在社會治理與組織管理上形成了一個悖論。如果社會想要追求極致的創新，就必須容忍一定程度的系統性混亂、錯誤與效率低落。然而，這對追求穩定、安全、精準控管的現代社會機構（如政府、金融體系）來說，是一個極具威脅且令人不安的暗黑現實——我們必須與混亂共存，才能換取進步。
對不確定性的容忍度（A tolerance of uncertainty）
- 這一點非常困難，特別是在賭注很高的時候。但這對於長期做出一貫的理性決策至關重要。當思考很困難的某件事情時，我們都太容易去簡化它(各種可能性)，僅僅是為了把它當作不可能而排除在腦海之外。
- 在某些決策中，不確定性是殘酷的。你必須找到一種方法去適應那種不確定性的結果。如果你做不到，你將被迫在少得多的選項中進行選擇，長期來看這會導致越來越差的結果。(只有Yes or No，而沒有隨機應變與見風轉舵的選項)
- 感覺可控的幻覺是一種安定身心的麻醉劑。儘管如此，適應各種程度的「可能」是必要的。科學關乎預測，理解世界直到你能對接下來會發生什麼做出預測。如果不確定，就去測試、去衡量、再來一次，看看是否能重複。
- 蒂姆·厄班（Tim Urban，Wait But Why 創辦人）曾說：「如果我們想在生活中更多地像科學家一樣思考，有三個關鍵目標——對我們所知道的更加謙遜、對可能的未來更有信心、並且減少對無關緊要之事的恐懼。」
Philip Tetlock Super forecasting
1. 一般專家的預報並不準確：泰特洛克（Philip Tetlock）過去的研究發現，媒體上許多政治、經濟專家的預測準確度，其實和「會擲飛鏢的黑猩猩」差不多。因為專家往往流於主觀、傾向捍衛自己的理論。
然而，在「良好判斷計畫」（Good Judgment Project）中，有一群沒有特定背景的普通人，其預測準確度卻比一般人高出 60%，甚至擊敗了能接觸到機密情報的政府分析師，這群人被稱為「超預測者」（Super forecasters）。
2. 關鍵思維：狐狸型（Foxes） vs. 刺蝟型（Hedgehogs）
書中引用哲學家以賽亞·伯林的觀點，將預測者分為兩類：
- 刺蝟型（一元思維）： 習慣用單一的大道理或意識形態來解釋全世界。他們喜歡給出肯定的答案（絕對會／絕對不會），在媒體上很受歡迎，但預測準確度極差。
- 狐狸型（多元思維）： 超預測者的典型特徵。他們沒有固定教條，喜歡從不同的領域、觀點蒐集微小的資訊。他們承認世界充滿不確定性，並用靈活、務實的態度看待問題。
3. 超預測者的四大核心預測技巧
- 從「局外觀點」開始（The Outside View）： 面對問題時，超預測者會先尋找歷史基礎機率（Base Rate），而不是一頭栽進眼前的細節。例子： 預測一對夫妻會不會離婚？不要先看他們現在多恩愛（局內觀點），先看該國整體的平均離婚率是多少（局外觀點），以此為基準再做微調。
- 運用「費米推定」拆解問題（Fermi Estimation）： 將一個看似無法回答的巨大問題，拆解成數個可以被計算或估算的小問題。
- 用「機率」思考，而非二分法： 他們不說「會發生」或「不會發生」，而是給出精準的機率（例如：38% 或 65%）。這讓他們能對風險進行更細緻的評估。
- 「微調」與即時更新（Belief Updating）： 他們像優秀的貝氏定理實踐者，只要一有新證據出現，不論多微小，他們就會立刻微幅調整自己的預測機率。他們既不固執己見，也不會因為單一新聞而過度恐慌、全盤推翻。
4. 認知特質：成長心態與認知謙遜超預測者最厲害的不是智商（IQ），而是他們的人格特質：認知謙遜（Cognitive Humility）： 隨時承認自己可能犯錯，將自己的觀點視為「待驗證的假設」，而非不可動搖的真理。
成長心態： 他們不怕預測錯誤，反而將錯誤視為珍貴的數據，藉此分析自己當時的盲點，不斷優化預測模型。
總結：預測不是一種天賦，而是一套可以透過練習獲得的「思考習慣」。藉由保持開放態度、拆解問題、重視數據，每個人都能大幅提升自己在工作與生活中的決策品質。
「給準超預測者的 10 條核心法則」（Ten Commandments for Aspiring Superforecasters）
作者最後幽默地加上了第 11 條，強調這些不是死板的教條，而是靈活的思考工具：
1. 分類與篩選（Triage）
把精力和時間花在「投報率最高」的問題上。
不要浪費時間預測太簡單的事（例如明天太陽會不會升起），也不要挑戰完全無法預測的隨機事件（例如樂透號碼）。專注於那些介於兩者之間、透過努力蒐集資料就能提高準確度的「適中問題」。
2. 拆解問題（Break Problems Down）
將看似無法回答的巨大難題，拆解成數個可以處理的小問題。
運用「費米推定」（Fermi Estimation），把一個未知的地緣政治衝突或市場走向，剝離出已知的核心變數、未知的假設，然後一塊塊去計算。
3.平衡局外與局內觀點（Balance Inside and Outside Views）
永遠先看歷史基礎機率（局外觀點），再看眼前的特殊案例（局內觀點）。
如果要預測某新創公司能否成功，先查一般新創公司的倒閉率是多少（例如 90%），以此為基準起點，再根據該公司的特殊優勢調高成功率，切忌一開始就陷入對個案的盲目樂觀。
4. 精準拿捏對證據的反應（Strike the Right Balance Between Under- and Overreacting to Evidence）
既不能對新資訊「反應遲鈍」，也不能「過度恐慌」。預測者常犯兩個錯誤：一是固執己見，有了新證據也不願意修正預測；二是風吹草動就全盤推翻原先的判斷。超預測者會像精準的機器，根據新資訊進行「微幅、高頻率」的更新。
5. 尋找衝突的因果力量（Look for the Clashing Causal Forces at Work）
在每個問題中，尋找相互對立、衝突的觀點。如果你支持一個論點，就必須強迫自己去思考反對者的理由是什麼。泰特洛克稱這為「蜻蜓之眼」（Dragonfly eye），意即融合多元視角，合成出最客觀的第三種觀點。
6. 在不確定性中區分層次（Strive to Distinguish as Many Degrees of Doubt as the Problem Permits）
拒絕非黑即白的二分法，盡可能區分出細微的機率。一般人喜歡說「可能會、大概吧、絕對不」。但超預測者會把機率細化，區分 55%（略微偏向會）和 60%（比較有把握會）的差別，對不確定性進行更細緻的量化。
7. 拿捏好謹慎與果斷的平衡（Strike the Right Balance Between Under- and Overconfidence, Between Prudence and Decisiveness）不要當一個自大吹牛的人，也別當一個毫無立場的滑頭。在搜集資料時要保持極度謹慎、承認盲點；但在需要給出預測和採取行動的關鍵時刻，要果斷給出明確、可被檢驗的答案。
8.找出錯誤背後的原因，防範後見之明（Look for the Errors Behind Your Mistakes but Beware of Rearview-Mirror Hindsight Biases）檢討錯誤時，要坦承自己的盲點，但不要掉入「早知如此」的陷阱。當預測失敗時，不要找藉口（例如「我只是運氣不好」）；但當預測成功時，也別以為自己全知全能（可能是運氣好）。要拆解當時的思考邏輯，找出盲點。
9. 激發團隊的最佳表現（Bring Out the Best in Others and Let Others Bring Out the Best in You）善用團隊合作與精準提問。雖然預測是個人認知能力的展現，但泰特洛克的研究發現，在「互相質疑但氣氛和諧」的團隊中，成員的預測準確度會比單打獨鬥再提升。
10. 掌控平衡錯誤的腳踏車（Master the Error-Balancing Bicycle）預測就像騎腳踏車，無法只靠讀操作手冊學會，必須親自實踐並取得即時反饋。實踐上述每一條法則都需要在兩種極端的錯誤之間取得平衡，這需要大量的刻意練習（Deliberative Practice）和真實的數據回饋。
第 11 條隱藏法則：不要把法則當成死教條（Don't Treat Commandments as Commandments）現實世界是混沌且充滿變數的，沒有任何一條規則適用於所有情況。這些法則只是引導思考的指南針，保持心智的隨時覺察（Mindfulness）與彈性修正，才是超預測的終極核心。
沒有留言:
張貼留言