在杯子裡裝了半杯水，你認為是「還有半杯水」(樂觀)、還是「只有半杯水」(悲觀)，據說這對你的人生會有很大的影響。
有許多研究指出，樂觀的人會比悲觀的人更順遂；按照這個道理，就會變成「讓我們改變認知 (還有半杯水)，變得樂觀地思考吧!」
但問題是，認知習慣不可能那麼容易改變；「樂觀/悲觀」的性格約有一半是受到「遺傳」的影響。
更簡單的解決方案 → 把水移到一個只有一半大小的杯子裡；無論「認知習慣」如何 (性格個別差異)，無論誰來看，杯子裡滿滿都是水。
在許多情況下，改變「環境 (轉學、跳槽、搬家)」 比改變「認知」更有可能順利進行；這就是「合理性成功」理念的基礎。
我們的生活不過是「習慣」的組合；有研究認為，超過 40% 的日常行為不是有意識的「選擇」，而是「習慣」。
透過改變一個「習慣」，其他行為可以被重新規劃，這被稱為「關鍵習慣」。
儘管並非一切都由「遺傳」決定，但人的性格是透過「遺傳」和「童年環境」的相互作用而形成的。
世界上有「能努力的人」，也有「不能努力的人」。
作者想參考「理性決策理論」來思考更通用、更普遍的「成功法則」。
風險和回報通常被認為是「損失和收益」，但在統計學中，回報是「期望值」，風險是「數據的偏差」，通常以鐘形曲線來表示。
舉例來說，假設有兩個金融產品，雖然兩者的期望值都是 100，但產品 A 的最大損失是只剩 90、最大利益是 110；產品 B 的最大損失是只剩 20、最大利益是 180。
投資產品 B 的「風險」顯然要大得多；風險不僅是「損失的可能性」，也同時是「獲利的可能性」。
如果損益偏差大的話，可能會遭受較大的損失，但也可以預期獲得較大的利潤 (產品 B)；如果損益偏差小，則無需擔心巨額虧損，但也無法期待較大的利潤 (產品 A)。
如果可以投資這兩個產品，A 和 B 哪個更有利呢？
這有一個明確的答案，你應該選擇產品 A，因為產品 B 的 RP 太高了；「RP」是風險績效的縮寫，是指「回報/風險比」。
風險績效的法則就是：如果期望值相同，風險越小越好。
我們直覺上會被賺錢時的金額所吸引，但如果反覆玩這個遊戲的話，無論哪種情況都會回歸到平均值 (均值回歸)；因此如果結果相同，就沒有必要去承擔不必要的風險。
如果你做出高風險的「選擇」，總有一天會踩到地雷。
在數據分佈為鐘形曲線，回報 (期望值) 相同但風險不同的情況下，可以根據風險績效做出最佳的「選擇」。
低風險的金融工具是指債券和銀行存款，而高風險的金融工具是指股票；那麼根據風險績效，投資債券是否比投資股票更有利？
其實不能這樣比，因為債券和股票的「預期報酬率」是不同的；長期數據顯示，投資股票的預期報酬率一直優於投資債券的預期報酬率。
股票的預期報酬率高，相對地風險也就越大，從這也可以導出另一個法則：「即使風險很大，但如果回報更大的話，那一個就更優秀。」
當人們年輕、資產少的時候，股票的比例較高，而隨著年齡的增長和資產的增加，股票的比例就會降低。
金融理論在數學上證明了，根據各自的風險偏好將金融資產分配給股票和債券時，可以獲得最大的效用。
在「統計學」之前，除了極少數可以用「因果理論」解釋的事情之外，只能通過直覺「模糊」地預測未來；現在，我們可以用數學來描述在「常態分佈」的統計世界中可能發生的事情。
隨著「統計學」的誕生，人類開始有能力管理風險；所謂的「理性決策理論」，是指在有風險的情況下對資料進行統計分析，以選擇最有效的策略，同時將不利因素降到最低。
這在商業術語中被稱為「風險管理」。
「理性決策理論」對於統計世界的事件，能告訴我們什麼是選擇性價比最高、最好的數學解決方案；但這是有限制的，必須滿足以下三個條件：
1. 可以觀察所有事件，並將其數據化。
2. 事件的變化呈常態分佈 (鐘形曲線)。
3. 通過多次試驗可以實現平均結果。
如果滿足了先決條件，「統計分析」是預測未來的一個強大工具；然而，問題在於如果大家已經都用了一樣的工具解決問題，那麼留給我們有機會參與的，就只有統計方法發揮不了作用的領域。
因為股市有以秒為單位的龐大數據，所以如果能對其進行統計分析並預測漲跌的話，將從中獲得財富；但最終統計學在股市毫無用處，因為股市不是一個鐘形曲線 (常態分佈)，而是長尾 (冪次法則) 的複雜系統。
雖然「風險」和「不確定性」在日常用語中被視為相同的東西，但兩者之間其實有著嚴格的區別：
1. 「風險」是統計世界中事件的偏差 (鐘形曲線)，如果有足夠的數據的話，就可以機率性地預測未來。
2. 「不確定性」是複雜系統 (長尾) 中的事件，經常有發生「意想不到的事情」的可能性，從原理來說無法預測未來。
雖然長尾可以用冪次法則來表示，但由於不知道尾巴延伸到什麼程度，所以不能用數學方法來建模。
由於市場是典型的複雜系統，原則上不可能像總體經濟學那樣用數學公司來對市場進行建模。
擅長預測的「狐狸思維法」：
1. 全面 → 不拘泥原有的政治立場，致力於各種各樣的領域。
2. 靈活性 → 如果不知道第一種方法是否有用，會尋找新方法或同時嘗試多種方法。
3. 自我批評 → 願意 (儘管不樂意) 承認自己的預測是錯誤的，並接受指責。
4. 接受複雜性 → 認為世界是複雜的，許多基本問題是無法解決或本質上不可預測的。
5. 謹慎 → 用機率術語表達預測，並避免做斷言。
6. 經驗主義 → 比起理論，更重視經驗。
超級預測者是「永遠的測試版」，喜歡「嘗試、失敗、分析、修正、再嘗試」的思考週期。
在複雜系統的世界裡，不存在所謂的「最佳選擇」，充其量也只是一個恰當的選擇。
在選項過多的情況下，尋找完美答案的「最大化者 (利潤最大化者)」總是會後悔，覺得自己「是不是有更好的選擇」；另一方面，試圖避免所有風險的「最小化者 (風險最小化者)」別無選擇，只能固守現狀。
比起以完美的選擇為目標，承擔適度風險，透過嘗試和錯誤一步步接近成功的「滿足化者」策略，更有可能獲得幸福的人生。
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