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By [CLP](https://paragraph.com/@cryptoduck9527) · 2022-07-17

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[https://twitter.com/thedefiedge/status/1547975064724705283](https://twitter.com/thedefiedge/status/1547975064724705283) 分享一篇不錯的推特貼文，裡面講到的某些心理模型和過往的經驗總結 其中我覺得蠻有趣且蠻重要的一點是Brandolini’s Law 相信大家都有聽過一句話叫做垃圾進、垃圾出，吸收了什麼會有非常大的影響。 那麼我們在這個資訊大爆炸的時代更要去好好篩選我們閱讀的信息，如果我想學習加密貨幣、技術分析或是任何技能或觀點，但是選擇了糟糕的訊息源反而不會成長，甚至還可能加深錯誤觀念。 所以我跟大家分享該如何去初步的篩選自己選擇閱讀的東西。

1.  推論是否有明確的因果關係、這因果關係到底成不成立？ 所有的結論都有一個推導過程，若是沒有那只是憑空猜想，並且要去思考A到底會不會導致B，或A和B只是「低樣本數下的湊巧而已」。 以我的經驗，有時候給了一堆艱深數據的文章，但是沒有給予為什麼數據會導致推論的實際原因，很大機會只是為了讓作者者「看起來很厲害」的數據，大概率會是個差勁的文章。此外，用一堆專有名詞或是隱晦的詞彙寫，我認為是沒必要的，文章的目的是傳遞知識而非顯示自己很厲害。
    
2.  文章是否有「完全肯定」結論 晚餐要吃什麼，這個靈魂發問，大概很多人每天都在思考，沒有個確切的答案，連今天12小時以內會在自己身上發生的事情都無法預測了，數月甚至數年後市場發展要怎麼預測？所以說當看到「某幣一定會漲到xxU」等言論，不是莊家就是傻子。市場或是說未來是無法預測的，我們只能站在現在可以看到的資料去推測未來可能發生的事件，去評估事件的可能性，並且做合理的應對（例如倉位配置）
    
3.  不要相信任何人，包括我 每一篇文章都有可能是完全錯誤的，或是部分正確的文章，這種會更難讓人判斷裡面的知識到底是否正確。所以必須在看每一篇文章之前都先假設它是錯的，去從頭思考作者的推論是否正確、是否有想要誤導人的觀點，所以獨立驗證就是非常的重要。 舉個例子，如果想學技術分析，當看到別人提供新的策略，我們應該要先復盤而不是直接用錢下去做，自己試過這個策略可行，我們在實際的操作。

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*Originally published on [CLP](https://paragraph.com/@cryptoduck9527/RMqjoojBgyhtENkEtcMO)*