# 反脆弱的随想 (一)

By [c98-2](https://paragraph.com/@c98-2) · 2022-08-08

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来源于网络，摘录，应该是王川老师的佳文

反脆弱的随想 (一) 0/ 塔列布 (Nassim Taleb) 的"反脆弱" (Antifragile) 一书值得反复习读，里面一些观点, 要经过许多事才可真正理解。

1/ 反脆弱 (Antifragile) 不是万金油，不能包治百病。但它是观察分析问题的一个重要角度。

2/ 人们都希望在计划的时间，计划的地点，按照计划的动作姿势，获得计划的回报，这种想法，本身就是脆弱的。因为伟大无法计划。

3/ 反脆弱的事物，在外界环境的不可预测的打击下，自带干粮，愈挫愈勇，不断获得新的免疫力。

4/ 反脆弱和鲁棒性 (robustness) 的区别在于，前者在不断自发的增长改进，而改进自然带来鲁棒性。鲁棒性只是说系统能够经受外界的冲击，保持现有的稳定性，但系统本身并没有改进。

5/ 反脆弱意味着高度的冗余性. 冗余性平时看上去是一种浪费。但在资源突然匮乏时，才会意识到它的宝贵。2017年国庆长假期间，从深圳到虎门大桥，要创纪录的20小时以上，这就是没有冗余的脆弱性.

6/ 反脆弱意味着灵活性和选择权 (optionality). 富人和穷人的区别在于前者可以选择贫穷，而后者无法选择富有。多一个朋友多一条路，是选择权；倘若有万贯家财，而身不由己，也是枉然。

7/ 反脆弱意味着回报的高度不对称性 (assymetric return). 借钱给别人是脆弱的，因为你收到的可怜的利息有限，而损失全部本金的可能性很大。反脆弱的投资，本金损失风险有限，但存在回报几倍，几十倍甚至更多的可能性。

8/ 反脆弱的回报不对称性，比对原理的理解更重要。在一个没有明确因果关系的复杂系统里，许多原理的研究似是而非，而不断的尝试摸索往往以很小的代价带来极大的回报. 青霉素，癌症的化疗方法，深度学习等等，都是在理论不甚清晰的情况下因为运气摸索产生的回报巨大的发现.

9/ 反脆弱在各个层面都有体现：学习方法的反脆弱，资产配置/操作的反脆弱，投资标的之反脆弱。

10/ 很多人学习上，只是阅读和自己思维框架接近的资料，这样花了很多时间，只是在局部做优化，效果有限，甚至最后是负的。

11/ 华尔街交易员，大多研究类似的定量指标和模型，利息/波动性/市盈率/ROE/现金流 等等，彼此差别不大，要多赚钱就必须加大杠杆，这样做是脆弱的。平时赚的有限，一次金融风暴，就把以前的利润亏光。

12/ 反脆弱的学习方法，是要定期接触一些完全不同领域的知识，这样做短期内可能看不出效果, 但突然有一天，可以融会贯通，看到别人没有看到的东西。而这带来的回报，可能远远超过其他平庸视角的投资回报。

13/ 例子之一: 2012年十月深度学习在图像识别上有突破，是依赖于 Nvidia 的 GPU. 而 2013年比特币用 GPU 挖矿的热潮刚刚开始。稍微有远见和耐心者，早在 2013年就会意识到 AI和比特币，这两个增长点，是对 Nvidia, AMD 的长期利好，尽管真正价格大涨，要到 2016年才开始。

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