有一种危险是无声的、无情的、突如其来的。它会在长时间的平静后突然降临，也许是在人们习惯于甚至忘记它的存在时出其不意地降临。

当你拥有更多的东西以致失败的成本更高时，“黑天鹅”事件便会与你不期而遇。这或许是成功（成长）的成本，或许是对你过分辉煌的一个不可避免的惩罚。

今年的新冠疫情何尝不是如此。突发状况让很多人措手不及。疫情成为工作和生活中绕不开的话题，“没想到”、“谁能料到”、“要是没有疫情就怎样怎样”的论调不绝如缕。黑天鹅无法预知，但换一个角度，有时候我们其实是已经坐在了火药桶上尚不能自知。也就是在新冠疫情爆发的今年，有投资者更是发出了感慨，原来债券基金也是会跌的。

当人们不断地接受小剂量的某种物质，随着时间的推移，对额外的或更大剂量的同类物质逐步产生免疫力。这是在疫苗接种和药物过敏测试中使用的方法。一点点的危害，只要不是很多，只会造福于机体，使其成为更好的整体， 因为它会触发一些过度反应。

定时摄入过量食物对你有害，剥夺了人类的饥饿压力源，从而可能阻止人类的肌体充分发挥其潜力。剥夺了系统的压力或重要的压力源并不一定是好事，甚至可能是非常有害的。

投资者的申赎对基金经理的操作来说是一种干扰。但只要不是巨额赎回，就可以把这种干扰的影响程度降到最低。投资者用脚投票对基金经理来说是一种比较直接的激励约束机制，做不好，投资者随时可以离你而去。

如果问一个美国公民，一个具有相当独立性的半政府性质的机构是否有权控制其管辖领域内的汽车、报纸和马尔贝克葡萄酒的价格（且不受美国国会干预）。他一定会愤怒地跳起来，因为这似乎违反了这个国家所倡导的每一项原则。好，那么你问他，这类政府机构是否有权控制外汇，主要是美元兑欧元以及兑蒙古图格里克的汇率。他会做出相同的反应，告诉你：这里不是法国。然后，你可以委婉地提醒他，美联储的功能正是控制和管理另一种商品的价格，即所谓的贷款利率，也就是经济体的利率。

在某种程度上，我们都有类似的障碍，当同一种思想在不同的背景中出现时，我们就无法辨识了，就好像我们注定要被事物最表象的东西，比如包装、漂亮的礼品袋等蒙蔽一般。

领域依赖在选基金上也经常发生。自信的、口才较好的基金经理会收获更多客户青睐，而大家可能忽视了对其投资能力和投资方法可靠程度的鉴别。

艺术家成长于饥饿之中。对挫折的过度反应所释放出来的多余能量成就了创新。凡是杀不死你的，终将使你更强大。而几乎任何形式的安逸皆是向堕落的道路。所有轻易就能获得的东西会削弱意志。好马与劣马一起赛跑，最终会越来越慢。

自动化飞机的出现大大地降低了飞行员面临的挑战，飞行对他们来说太舒服了，甚至舒服到了危险的地步。由于长期缺乏挑战性，飞行员的注意力和技能逐渐钝化，而且真的酿成了机毁人亡的惨剧。

整个世界空前富裕也承受着空前沉重的债务。我们越富有就越难量入为出。富足比贫困更难对付。最近几周，关于是否应该搞“财政赤字货币化”，成为国内外普遍关心的话题。其实就是指通过印钱而非借钱为财政赤字融资。可一旦政府认为自身可以无限量、无成本地从央行获得融资，其财政支出行为就会严重丧失纪律，其兴趣点会从努力开源节流转向如何花钱来获得当前“民意支持”或解决无穷多的“燃眉之急”。

3年前，绝少有人发行封闭产品。如今，蔚然成风。一部分人的初衷是为了与策略相匹配，但为了锁定规模而发封闭产品的人也有，轻易获得了长线资金是否会削弱了对投资业绩的追求？

层层冗余正是自然生态系统集中管理风险的显著特征。我们人类有两个肾脏，额外的器官——许多器官还有额外的容量（比如肺、神经系统、动脉机制），然而，人天生却不喜欢冗余——人类历来喜欢欠债，这与冗余完全相反（将5万美元闲钱存入银行，或更好的是将钱藏在床垫下，这就是冗余；欠银行同等数额的资金，即欠债，就是冗余的对立面）。冗余这个词很不明确，因为如果不发生意外的话，它似乎就是一种浪费，除非发生意外情况。然而，意外通常会发生。另外，冗余不一定无用，它可能非常有用。

一个家庭过去购买的看似多余的N95口罩就在疫情初期口罩荒的阶段发挥了重要作用。

伯克希尔一直保持着现金冗余，截至3月底，伯克希尔拥有1370亿美元的现金和现金等价物，达到创纪录的水平。从机会主义的角度说，这种额外的能力或力量本身也可能是很有用的。巴菲特表示伯克希尔坐拥巨额现金储备，是因为该集团尚未找到一家价格诱人的公司作为收购标的。在他看来，当最坏的情况来袭的时候，伯克希尔手上看似很多的1370亿美元就“远远不够”了。

风险管理专业人士往往通过回顾历史来推断所谓的最糟情境，并据此估计未来的风险，这种方法被称为“压力测试”。他们往往将历史上最糟糕的经济衰退、最惨烈的战争、最不利的利率波动或最低的失业率作为对未来最糟糕形势的精确估计。但是，他们从来没有注意到以下矛盾：这个所谓的最糟形势在发生时，已经超越了当时历史的最糟形势。可是，这个关键的逻辑却被忽略了。只有傻瓜才会认为世界上最高的山脉就是他亲眼所见的最高的那座。

大可想想全球负利率国债，还有不久前的原油负价格……要为没发生过的事情做好准备，未雨绸缪。

当你看到一个基金历史最大回撤的程度时，只适合做基金间的横向比较，而非对未来回撤的一种推定。毕竟这个基金的最大回撤未必就是你过去见过的最大回撤

以一个行业为例，餐馆往往是脆弱的，它们会相互竞争，但正因为如此，当地的餐馆集群才具备了反脆弱性。如果个别餐馆的竞争能力强，永远不会倒闭，则整体餐饮业务将陷入停滞或衰退，提供食物的品味不会好过食堂的饭菜。此外，它还会受制于系统性短缺，时不时地陷入严重危机或需要政府救市。所以，餐馆的质量、稳定性和可靠性无不取决于餐馆本身的脆弱性。

股市的繁荣也是建立在个体投资者的脆弱性基础上，个体投资者可能受损但活跃了市场的成交量。

进化是依赖反脆弱性实现的；它喜欢压力、随机性、不确定性和混乱——而个体生物则相对脆弱，基因库正是利用冲击来确保优胜劣汰，提高整体的适应力。

证券私募基金9000家，业绩分化极大，随着时间的流逝，业绩不佳者被自然淘汰出局。而那些幸存的私募需要不断持续精进，否则长期下来依然是被淘汰的命运。而在这一过程中，私募行业欣欣向荣。

如果能够理性地进行试错，将错误当作一种信息源，那么，试错过程中出现的随机要素其实并没有那么随机。如果每次试错都能让你了解到什么是行不通的，渐渐地，你就接近有效的解决方案了—这样，每一次努力都变得更有价值，更像是一笔支出而非一个错误。

就像曾经有人买理财产品被骗了，一朝被蛇咬，十年怕井绳。可问题是，理财产品之间并没有彼此关联性。这种被骗的经历会让你回避掉与之前类似的有毒资产，是有意义的。

我们所谈论的是局部而非整体的错误，是微小的而非严重的和毁灭性的错误。这有助于我们将好的和坏的系统区分开来。好的系统，如航空业天生就会有些彼此独立的小错误，或者说彼此负相关的错误，一个错误的发生会降低未来犯错的概率。如果说每一次飞机失事都降低了下一次事故的发生概率，而每一家银行的崩溃却会提高下一家银行崩溃的概率。要建立一个理想的社会经济系统，我们必须消除第二种类型的错误，即容易蔓延或传染的错误。

人们去商学院是为了学习如何管理好企业，同时确保企业的生存，但经济作为一个整体并不希望这些企业继续生存，而希望它们去冒很多轻率的风险，被各种可能性所蒙蔽。各个行业都会从一个个失败中实现改进。自然和类自然的系统需要单个经济主体过度自信，即高估其业务成功的机会，而低估其业务失败的风险，只要其失败不至于影响他人。

换句话说，局部而非整体的过度自信有利于这些系统的健康发展。竞争激烈的好行业之中里较难有好公司出没，而龙头公司垄断的行业基本上意味着行业不再高速发展甚至开始走向没落。

技术工人的收入有一定的波动性，但他们的职业对于“黑天鹅”事件，也就是能够完全切断其收入来源的事件，有着强韧的抵御能力。他们的风险是显而易见的。这与公司雇员不一样，后者一般不承受波动性，因而如果接到人事部的电话告知他们被解雇，他们只会大感意外。雇员的风险是隐性的。

生活中的核心错觉即认为随机性是有风险的，是一桩坏事，消除随机性，就可以消除风险。

人为消除收入随机性所带来的结果：清晰、稳定，但很脆弱。这样的收入经受不住大的冲击，随时可能变成零。自然随机性带来的结果经得起非常大的冲击，但也必须承受每天的波动性。

据此我们可以重新定义铁饭碗，铁饭碗是能够在变幻的环境中仍旧处于刚需地位的饭碗，尽管收入不固定，但不必承担下岗失业的风险。

买高收益率的P2P产品的投资者可能知道，看似固定的收益，直到到期那天才知道，根本没法兑付。

从统计学角度来看人类干预事件波动性的效果。这种自下而上的波动和自然体系的波动有一个明确的数学属性。它产生了一种我命名为平均斯坦的随机性，而非无法控制的极端斯坦，前者指的是众多看似非常可怕，但是汇总后便相互抵消的变化（随着时间的推移，或者将自治市集合起来形成较大的共和国或实体），后者指的是大部分时间非常稳定，偶尔陷入重大混乱状态的情况，也就是会产生严重后果的错误。前者是波动，后者是跳跃。前者充满许多小的波折，而后者则不规则地出现突变。正如司机的收入与银行职员的收入。两种随机性存在质的区别。

平均斯坦中包含很多变化，但没有一个是极端变化；极端斯坦中的变化不多，但是一旦发生都是极端变化。一些异常的、罕见的事件从总量和长期的角度来说，都只起到无关紧要的作用。你不可能在一天内让体重翻倍，甚至一个月、一年也无法实现这一目标——但是，你的财富净值可能在很短的时间里增长一倍或减半。

很多基金如果把2015年股市剧烈波动期间净值从高点回落的时段抹掉，去掉这一段，看上去都是不断创新高的基金。不过这只是自欺欺人的假象，更多的基金至今仍然没有创2015年的新高。

比较另一种情况，如果你销售图书，那么你会看到，一半以上的销售额（甚至90%的利润）往往来自最畅销的0.1%的图书，在这种情况下，例外事件，也就是千里挑一的事件，占据了主导地位。这与金融问题和其他经济问题一样，往往属于极端斯坦，就像历史总是以突变和跳跃的方式，从一个状态跳到另一个状态。

我们从一个充满可控波动性的稳定系统（平均斯坦），接近统计意义上“钟形曲线”（属于高斯或正态分布一类），切换到一种具有高度不确定性，以跳跃方式运动，被称为“长尾”的系统。长尾是极端斯坦的代名词，指的是一些发生概率很低的事件，但这些“尾部”事件却可能起到举足轻重的作用。

有的时候，你的组合收益正是由在组合中权重很小的1-2只个股的极端收益所创造，它可能在1年的时间翻了5倍。

20世纪30年代，在389名接受纽约市医生检查的儿童中，174名被建议切除扁桃体。剩下的215名儿童再次经过医生检查后，又有99名被认为需要手术。剩下的116名儿童又被带去看医生，其中52名也被建议做手术。注意，扁桃体炎的发病率的范围为2%～4%（今天，不是当时，而且那时候手术的风险比较高），每15000名手术患者中就有一人会死亡，两相比较一下，你就可以理解这种医疗方式的收益和损害之间的平衡点了。这个故事让我们见证了概率杀人的现象。

扁桃体切除手术给那些实际上不必做手术的儿童带来了伤害，而这项手术给其他一些儿童带来的所谓康复的益处却被大肆鼓吹。这种净亏损或超过治疗益处的损害（通常被隐藏或延迟）被称为医源性损伤。

天真的干预在各个领域都很普遍。正如扁桃体切除手术一样，如果你向文字编辑供稿，他会提出一些修改建议，比如每页约修改5个地方。好，接受他的“修改”建议，把这个文稿提交给另一个干预率（编辑往往有不同的干预率）差不多的文字编辑，你会看到，他也会提出差不多同样数量的修改提议，有时甚至与前面一位编辑的修改建议相悖，需要把前一位编辑修改的地方再改回来。再找第三个编辑，情况也是一样。

顺便说一句，有些人在某个领域干预过多，但在其他领域却又干预太少，文字编辑是一个再恰当不过的例子。在我的写作生涯中，我多次注意到，那些过度编辑文稿的编辑往往遗漏真正的错别字（反之亦然）。

在一个专业化的社会中，干预有愈演愈烈的趋势，但是干预还有一些欺骗的成分在里面。声称“你看，我为你做了些什么？”远比“你看，我帮助你避免了什么？”更能让人感恩戴德。企业经理人努力避免公司发生损失，自己却不会得到回报。事实上，在“黑天鹅”的世界中，真正的英雄是防止灾难发生的人，但是，当然，因为灾难没有发生，他的义举也无人认可，更别提拿到奖金了。

短期业绩不好的基金，除非基本面发生了重大变化，不要轻易赎回，有时候，时间就会解决问题。

现代化的发展为我们提供了大量的信息，这些信息却把人类从从容镇静的那类人变成神经过敏的人。出于讨论的目的，我们暂且把从容镇静的人视为懂得对真实信息做出反应的人，而神经过敏的人则大多在对噪声做出反应。两类人之间的差异让我们看到了噪声和信号之间的差异。噪声是你应该忽略的，而信号才是你需要注意的。

越频繁地寻找数据，你会发现，你找到的噪声（而非被称为信号的宝贵数据）的比例就越高，噪声-信号比就越高。噪声和信号的混淆并非心理问题，而是数据本身所固有的问题。假设你每年查看一次数据，比如股价、你岳父工厂生产的化肥的销售情况，或符拉迪沃斯托克的通胀数据。再假设，当你观察数据的频率为每年一次时，信号-噪声比为1∶1（一半噪声，一半信号），这意味着，大约有一半的变化是真正的改善或恶化，而另一半的变化来自随机性。这个比例是你每年观察一次会得到的比例。但如果你每天查看一次同样的数据，那么这些数据的构成就会变成95%的噪声和5%的信号。如果你观察数据的频率以小时为单位，就像如今人们整日被新闻和市场价格变动的信息包围一样，那么这个构成就是99.5%的噪声和0.5%的信号。也就是说，噪声的比例是信号的200倍以上——这就是为什么爱听新闻（除了有非常重要的事件发生）的人离愚蠢的人也就一步之遥了。

看看报纸产生的医源性损伤。报纸每天都需要用一堆新闻填满各个版面，尤其是其他报纸会报道的这些新闻。事实上，要把事情做对，它们就要学会在缺乏有意义的信息素材时保持沉默。报纸篇幅有些时候写两行就够了，而必要时则可以写上200版——与信号的强度成正比。不过，当然，报纸要赚钱，需要向我们出售垃圾信息，而垃圾信息无疑制造了医源性损伤。

对待我们手中的基金，我们可以以更低的频率关注他们的表现，而不必纠结于每周的表现。过分看重周涨跌幅更容易让我们做出错误的决策。

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