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昨天学习8小时,累计48小时。<br>
今天打开了虎嗅,前几篇讲的京东裁高管,还对比当年BAT的一些中性做法,总之这一次刘总弄得满城风雨。<br>
接着这篇房价揭露文,写得耳目一新,例子浅显易懂,代入也比较得当适度,不失为一篇经济分析普及文章,推荐给大家。
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上传怎么老丢失。。
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2019-4-10 14:20:31
今日阅读2小时,Think Twice: Harnessing the Power of Counterintuition,53%-62%,累积阅读时间88小时。

今日阅读完第七章 grand ah-whooms
这一章的重点是在关键点,听着是不是挺熟悉,如果看过股票大作手回忆录,李佛摩尔不止一次提及交易的关键点,不过作者在这里所提的critical point还是有区别的。

群体性智慧在存在充分多样性的情况下,表现优异,但是如果多数人形成一致性预期,那么就会走向极端,那么从多样性到极端,这个转化并不是平滑的,而是存在一个关键点,仿佛水凝结为冰,在0度会突然从也太转变成液态,这就是作者强调的关键点。

作者用一个著名的实验来进行了分析,一个音乐评分网站,如果每个评分人并不能看到其他人的打分结果,那么歌曲的评分基本保持客观,如果评分人可以看到别人的评分结果,那么就会产生一致性预期,当总人数的三分之一选择了某首歌曲时,后续的人会深受影响。

思考股市投资,是不是也会感到这种金融行为?

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今日阅读完第六章evidence of circumstance
如果你是使用系统来进行投资,你对这一章一定会深有感触。

作者用多子家庭作为第一个例子,根据一些人研究多子家庭,老大一定是缺乏激情,更加传统和保守,而最小的那个孩子,多数会思维叛逆,比较任性。然而作者从更广泛的环境思考,这种衡量是不一定正确的,因为研究人员把目光集中在家庭环境中,而扩展到社会生活时,人们的行为并没有体现出与出生顺序一致的保守和叛逆行为。

由此引申出作者的要阐述的意图,构建理论时,是不能仅仅依赖于一些特性,而要考虑大范围更多的条件。人类设计飞行器时,早期仅仅关注禽类的外观,多数飞行器都是仿照禽类的翅膀甚至羽毛来构造,当伯努利提出流体动力学的原理后,人类依照理论而摆脱了单纯的模仿。

作者还举了一些其他方面的例子,比如多维度的复杂系统中,更多的尝试,会让掌握较少资源的个体或者机构能够更接近成功;针对环境的变化,构造的系统必须也跟着演化,否则就会被淘汰。

在构造交易系统时,碰到的第一个问题往往就是过拟合,一个算法在过往的数据上运行结果极其优越,通过对参数的调整,甚至可以无往而不利,但是实盘你就会发现,系统远不如想象的那么好,甚至更糟糕,这其中的道理就是,你仅仅依照带羽毛的翅膀来建造系统,而忘记了系统到底是基于什么样的理论才能够长期存活的。


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今日阅读完第五章
这是令人浮想联翩的一章,复杂自适应系统群体性行为的结果,与单一个体行为之间的巨大差异,给人留下深刻印象,虽然也读过一些复杂系统的书籍,看来还是了解的不大深入,有机会在这个领域多读读。

作者对面临复杂自适应环境做抉择时给出了以下建议:
1.在正确的级别上理解复杂自适应系统,即避免微观决定宏观
2.紧耦合系统需要特别关注,紧耦合系统任意一个元素发生问题,可能会导致整体系统崩溃
3.可以通过模拟来学习掌握复杂自适应系统

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今日阅读第五章more is different
作者举了两个例子,其一是蜂群建立新蜂巢的过程,一些专家研究发现,蜂群分裂建立新蜂巢时,是分散出几百个蜜蜂向各个方向寻找合适的巢穴,一旦某一只发现,就返回临时居所,并用8字形飞行指向发现的方向,越大的巢穴,8字形越大,当某个方向有超过15只蜜蜂返回时,蜂群就不再等待而是向那个方向前进,并建立新的蜂巢,这样建立的蜂巢往往最佳。单一蜜蜂的搜索和结果都是充满噪声的,也说不上什么有序或者逻辑,但是当他们组成一个群体时,more is different。

阅读至此,不禁想起曾经的经历,构建交易系统时,有一派是用众多指标集合成一个系统,单一指标也许是充满噪声的,但是整体也许会表现出预测成功率增高。但是这里也有个问题,曾经有人给出断言,一个指标的正确率是80%,叠加另一个正确率是80%的指标后,总体正确率降为80%*80%=64%,叠加越多指标,错误率反而越高。也许这种断言是错误的,对复杂系统的预测,群体性行为更为理性。

另一个例子是黄石公园发展中的问题,州立ZF为了保护食草类动物,而大规模猎杀掠食动物,造成生态系统失衡,不得不花费几十年去修复,对于复杂系统,如果仅仅对一个factor进行改变,后果不可预知。

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今日阅读至第四章结束
作者继续以预定选项偏差、你喜欢的即是你理性选择和惯性行为为例,列举了一系列一致性偏差的人类行为,预定选项偏差举例是之前看过的那本nudge中提到的关于器官捐赠的例子,记忆尤深。

最后作者给出四个建议:
1.决策前先考虑自身所处的环境
2.环境放在第一位,个人爱憎放在之后
3.注意institution imperative对你的影响
4.避免惯性

不过最终作者也总结到,考虑到人是社会生物,想要完全避免环境影响的一致性偏差,是不太可能的。


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今日开始阅读第四章
第四章关注的是环境对人的影响
作者提到的一个实验是8个人中7个是提前商量好结果的人,在一个明显的错误而7个人统一意见时,70%+的人不会坚持自己正确的意见,而进一步的研究发现,在fMRI的观察中,人类在环境压力下做出错误结论时,并不是进行逻辑的部分最活跃的,而是杏核体,对恐惧进行反应的脑部结构,也就是并非理性思考主导人类在压力下的行为。

另一个实验是当商场播放法国音乐时,法国产的葡萄酒要买的比德国的好,而播放德国音乐时,结果相反,更为令人惊讶的是,当采访购买酒的顾客时,没人认为是音乐对选择做出了影响。
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今日继续阅读第三章
大概明白作者本章的意思了,某领域的专家擅长的是按照规则可以总结出规律的事情,比如修水管,水管工肯定比天体物理学博士强,但是当处理复杂系统,并且结果集非常广泛的时候,专家作用就不好说了,比如金融市场的宏观经济学家,预测多不靠谱。

当对复杂系统的广泛结果集进行预测时,群体的预测均值要强于专家的预测,这是因为多样性部分抵消了错误值,但是当群体对预测事物怀有情绪、涉及利益时,从众心理导致产生极端,这也是金融市场背后的人性。

作者还讲到了直觉,这个与前景理论描述的直觉相同,只有大规模训练并且应用到环境改变不大的场景,直觉才有意义。

最后是三条建议:
1.在求助专家之前,先自己寻找最合适的解决方案
2.寻找多样性
3.求助科技的力量,也就是大数据分析

作者写这本书时,围棋还没有被代码所统治,机器学习还没有普及。

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今日开始阅读第三章
这一章的标题是expert squeeze

今日时间不充裕,只读了开头的几个section,大致的内容是与专家提供的意见相比,有时大众的均值更能预期事物的发展,提到了一本wisdom of crowds的书,best buy曾经做过一次实验,由全公司的人对公司贺卡的销售进行评估,结果发现与专家得出精确预测仅相差不到1%。

这个部分的内容不太熟悉,似乎没有在其他的行为心理学著作中看到过。

woc这本书列入读书列表,有时间也来读一读。

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今日阅读至第二章完结

第二章主要讲的是锚定偏差,一旦人类心理层面有了锚,就很难扩展思考其他更广泛的选项,标准例子就是先思考一下手机尾号,再评估某个数值,哪怕已经知道锚定偏差,多数人依旧会受到影响,本文作者也起了一个名字tunnel vision。

为了解决锚定效应带来的行为偏差,作者给了5个方面:
1.要明确的思考各种潜在的可能性,不能局限在眼前的范围内
2.要主动寻找差异,并思考与自己思想、决策不同的差异优缺点
3.为了防止后见之明对进一步改善决策的危害,应该详细记录决策过程,当决策是理性的,不应被结果影响而判断曾经的决策是错误的
4.避免在情绪化的时候做决策
5.理解不同方面的利益存在,以防止因为追求自身利益而做出错误决定

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今日阅读至第一章完结

作者给出解决inside view/outside view偏差的一个方案,分为4部分:

1.当要对某件事做出决定的时候,首先寻找其他类似的事情作为参考
2.全面考虑结果的分布,而不是仅考虑一部分
3.对结果进行预期,根据结果集进行理性的预期
4.随时对预期进行微调

记得stumbling on happiness中最后提到,你所遇到的一切事情其实都已经发生过,别以为自己有多么独特,所以要尽可能的参考其他人的处理结果。

投资一道一样,没什么新鲜事。

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今日阅读第一章的一部分,inside view和outside view的偏差。

人类思考问题,在信息不充足,或者信息需要付出努力才能获取时,直觉往往忽略大范围的比较,而把统计结果建立在对有限数据集合统计的结果中。
特别是当人类情感掺杂其中时,比如大部分人评估自己某项技能时,不会认为自己在平均水准之下,而且实验表明,越是技能能力
低下的人,越喜欢高估自己的水平。在投资领域,大部分基金经理不能战胜指数,却能赢得不少人投资,往往是投资人只关注最近
收益率导致的结果。

基于对这种偏差的认识,如果自身觉得对某项技能有十足把握时,恐怕你需要思考两次再做决定。

第二点是某项事物的成功率很低,人们认识到这一点,但是却不会认为自己会是失败的那一方。这里我曾经有个有意思的思考,
每本交易书籍都会提到,交易的成材率很低,但是每本书又会说我的交易方法是遵循概率原则。那么如果真的是用概率来思考
问题,那么基本上不应该有人从事交易行业才对。这应该就是这种思维偏差,不会认为自己是失败的一方。

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今日阅读至第一章前,作者简介了8章的内容,并且概述建立如何处理非理性行为的的构架,

1.先要熟知各种非理性行为的表现行为
2.发生非理性行为时意识到
3.借助一些工具来防止发生或产生严重后果
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咋天阅读2小时,累计阅读96小时
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昨日阅读1小时,累积阅读77小时
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昨日阅读1小时,累计阅读163小时。
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2019-4-10 18:05:06
今天学习和阅读约5小时,累计阅读约2000小时。
学习和投资心得:
价值因子分析:在海外市场,价值和红利因子是并驾齐驱Popular的策略,价值因子策略的表现的确有其优越性。价值因子的优势在于,价值因子是与股票最相关的因子,着眼于交易价格低于公允价值的股票。而价值因子也有其局限性,那就是市场给予低估值的价值型股票,有可能继续表现出更暗淡的成长预期。简单来说,价值因子策略就是分析股票的PE、PB、PS等财务数据,当股票的价格足够便宜就进行投资。所以价值因子的好处是能够买到足够稳定的股票,且足够安全;缺点是一些高科技、新产业的股票估值都偏高,也就不能被价值因子基金选为备选,往往就会错过一些具有前景和成长性但是PE等估值较高的公司。不过从过去数据来看,价值因子在A股的实践是非常有效的。以2009年最早成立的银河基金的沪深300价值基金为例,根据公开数据显示,前10大股票持仓由8家银行股以及格力电器与美的集团构成。而对比其他其他价值因子策略基金的重仓股,也多以银行股与白马股为主。通过观察近十年中证银行指数和代表白马的上证50指数在复苏市场和下跌市场的表现,可以发现,以价值因子作用于A股市场所选取的低估值板块的表现的确是强过上证综指的。标普道琼斯针对市场的不同因子表现也做对应研究。其在标普直通香港(沪港通、深港通中南向香港上市的股票)成份股中,针对每个因子分别构建一个包含50只股票的投资组合,以展现因子策略的指数化实现。这些投资组合各自包含50只指定因子评分最高的股票,并遵循标普道琼斯指数相应的标准因子编制方法,考虑相似的调整缓冲、加权方法以及股票行业集中度限制。其中价值因子的编制标准是根据市盈率、市净率和市销率倒数的平均Z值构建价值投资组合。结果显示:价值因子在复苏市场的表现远好于其他因子,在牛市和熊市的表现相对于其他因子也处于中上游的水平。于是也就理解了为什么价值因子策略在之前几年归于沉寂之后,在2018年的4季度又重出江湖,多家基金公司选择在这个时点密集成立价值因子策略产品,正是看中了目前震荡、复苏的市场环境下,价值因子更强地获取超额收益的能力。
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昨日阅读1小时,累计阅读22小时
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今天阅读1小时,持续每天阅读180小时。
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昨日阅读3小时,累计阅读60小时,
学习心得:
投资的过程就是选择一个优秀的企业,并且在合理的价格买入,然后等待合适的卖出时点的到来,那么简单总结起来投资是什么?投资其实第一条是选择,选择行业,选择企业,选择合适的估值去买入,第二条是等待,只有做好这两点,投资才会有成功。股权投资是典型的价值投资。你经常能够看到媒体上报道,某某投资者投资哪个公司,今天上市了,当时投资的几百万现在已经变成了几十亿,为什么投资股权是当下收益最高的投资方式?正是源于优质企业的成长性,在企业处于价值低位时入场(股权投资更可能是在企业的初创期就已经入场),随着企业不断发展,投资者就是企业成长红利的最大收益者。显然这里是说选择的重要性,你现在看到的是成功的投资经历,也有许多投资的钱都打了水漂,只是媒体对于失败的安全报道的比较少罢了,如果选择的投资项目没有前景,那么亏损也就是必然的结果了。同样是从事股票证券行业,为什么成功是巴菲特,而不是李菲特、张菲特?因为,巴菲特买的不是股票,而是企业的股权。股权的放大和兑现,需要时间的沉淀,需要投资者耐心的等待。为什么你经常性的买到过大牛股,而最终没有赚到钱呢?显然你是因为没有耐心,也许买入之后三个星期不涨,你已经急着卖出了,那么后面就算是涨一百倍也跟你没有关系了。投资本身最重要的第一环节就是选择,选择一个什么样的团队,选择一个什么样的行业进行投资,这是第一步,也是基础,只有选择到前景美好的行业和企业,你的投资才有可能成功,如果本身行业很差,企业质地一般般,那么你想成功就难上加难了,即使等待再长的时间也不可能换来一个成功。选择基础,等待是条件,只有即会选择,又能够有耐心等待,把选择与等待的艺术发挥到极致,投资才有可能获得好的收益。
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4月10日
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单词挑战第4月第17天
Avow   vt.  公开声明,承认;   adj.  可明言的; 公开声明的,承认的;   n.  公开宣布;
The senator was forced to avow openly that he had received some money from that company.
Many a man thinks, what he is ashamed to avow ( Samuel Johnson ).

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挑战第三百九十七天   读10页书,完成当日任务
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