大幅提升对每轮主线大龙头的前瞻预判能力的方法论

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总结一下:今天我给你介绍了半径思维视角:你需要扩展认知半径,明确能力半径,减小行动半径。

与其假装很努力,去盲目地追逐所有的机会,不如努力增厚自己的能力,把时间和资源花在那些不变的(可以重复套利)事物上。

“读书人(散户)”(也泛指只看不做,以为看懂了就是自己掌握了)最大的陷阱是,混淆了“认知半径”和“能力半径”,沉溺于那些“关你p事”的知识集邮,用“认知幻觉”替代行动。偶尔获得成功,便觉得无所不能,结果靠运气赚来的钱靠“能力”亏掉了。于是质疑“学习的意义和自己的能力”负反馈开始,可惜可惜!

如果你不能明确自己的“能力半径”,你其实只是在梦游;如果你不能控制自己的“行动半径”,你无论多么聪明,多么勤奋,也无法造就自己的卓越人生。 拥有一个成功的人生,其实就是清楚地认识你是谁。

我想强调一下做判断的时候,经验和思考的细节和误区

在《统计学与真理》一书中,大数学家、统计学家拉奥(C.R. Rao)说:

所有知识最终都是历史学。

所有科学抽象后都是数学。

所有判断的理由都是统计学。

这3句话我深信不疑并且应用于实战屡试不爽。

从经验中学习是我们惟一的办法,舍此别无他途,但是如果以为经验必能将我们带来离真相最近的地方,就会陷入经验的自大,掉入过度拟合于过往经历的陷阱(同一个思路逻辑上一次成功下一次未必),而越是对过往经历过度拟合,对未来就越没有预测演绎理解市场的能力。甚至会沦为狭隘的炒形态死循环。为什么大多数的学霸在步入社会后不再优秀。他们企图相信任何环境下都存在着一套正确的答案,试图躲在“确定性”的幻想中,指望凭聪明和努力得到回报。殊不知真实世界里没有边界、充满不确定性,一味依赖和固守旧的打法,结果可能是越努力越惨烈。市场也是一样,没有包治百病,包打天下的模式打法,也许今天流行加速硬板,过两天流行反包走2波,然后流行大长腿反核。所以即使贴合市场选择的赚钱效应形态和资金理念是唯一保持胜率的方式

我们大多数人,一生中需要解决的难题,其实就是两类:一类是有边界的问题,还有一类是没有边界的问题。

这是什么意思呢?我们用象棋和扑克两种游戏来打个比方。

象棋变化很多,下好很难,算是复杂游戏,但它是有边界的。

发明了博弈论的大科学家冯·诺依曼,他说:“象棋不是博弈。象棋是一种定义明确的计算形式。你可能无法算出确切答案,但从理论上来说,一定会有解决的方案,也就是说,任何局势下都存在着一套正确的下法。”

这类问题在我们人生中,是在读书阶段大量出现的。它讨论的环境很简单,类似于实验环境,是象牙塔里的问题。题目很难,解答过程也很复杂,但是总有标准答案。

我们传统的应试教育,其实一直都在锻炼你解答这类题目。

第二类是没有边界的问题(符合真是市场)

扑克就是一个典型,它是一种包含很多隐藏信息的“不完美信息”游戏,属于非对称信息博弈。玩家只掌握不对称的信息,我不知道对手手中是什么牌,也不知道五张公共牌(并列多个属性涨停)会组合出怎样的结果(市场明天更认可谁),更不知道对手(同档位的涨停之间)怎么猜我手上的牌。

当你踏出校门走上真实世界,社会上几乎都是这类问题等着你。看起来没什么,但情况很复杂,需要你理清头绪,权衡利弊,在不确定的状态下作选择,也没有标准答案。

可惜,这一类问题在我们的教育体系里是缺失的,没有人教我们如何解答。

做投资的高手(起码是我认识的)都特别爱玩扑克类游戏,因为对他们而言,无论是做投资还是打德州,都是在解决没有边界的不确定问题。

为什么是扑克高手统治世界,而不是象棋高手?

因为我们在现实世界中遇到的,绝大多数是没有边界的问题。比较而言,扑克的游戏规则,更接近我们的人生(市场龙头)决策模型。

现实中的象棋高手们,很像我们身边的这么一类人:他很聪明,也很努力,读书成绩特别好,道理懂很多,看起来什么都不比别人差,但就是混得不太好。这类人很会解答有边界的问题,但完全不懂没边界的问题该怎么办。

我要给你的第一点嘱咐就是,人生是一场没有边界的游戏,充满了不确定性。你不要试图躲在“确定性”的幻想中,也不要指望你够聪明,够努力,就一定会有回报(很多人一旦尝试一段时间没达到预期的高要求就觉得是模式有问题,其实忽视了突破的难度和积累的意义。没有量变何谈质变)

当你一步步理解了更高维度的算法,你才会逐渐发现不确定性背后的秘密。在有灰度的认知阶段逐步理清市场认可的主次关系(梯队完整性,属性带动性)。你就能黑白分明地作出越来越正确的决策。只有这样,你才可能建立起努力和运气之间的联系,做到越努力,越幸运。

第二点嘱咐,我要给你树一个榜样。这个榜样将教会你如何在不确定的状况下决策和行动。

这个榜样是谁呢?就是扑克高手们,我当然不是让你去打牌或者赌博,而是学习一种决策模型,来应对不确定的人生。在某种意义上,我们每个人都是在和命运对赌。

那么如何提高对赌胜率呢?

我们要向高手学3点关键致胜法宝

(一)向扑克高手学的第一课:你要认识到,解决现实世界的问题,分可计算和不可计算两部分。

扑克可计算的那部分是它技术的那一面,你要寻找最小化风险(在资金流向的地方选股)和最大化收益(股性+抢筹盘口)的下注方式。

但另外一方面,再精确的计算也无法消除不确定性,这部分只能被归为艺术。

面对这部分问题,模糊的精确(强势势头已经起来,回落就是低吸,不拘泥于具体1个点上下),比精确的模糊更重要。

数学运算的危险在于,让你误以为自己能做很多,但实际上你并做不到。

甚至有些人通过假装计算,来假装思考,从而逃避真正的思考。

所以,对可计算的这部分(每个涨停的逻辑属性和细节特征),功夫尽量做足

面对不可计算的那部分(明天有市场选择谁),我们要通过大量实践,训练自己的直觉(快速开盘瞬间理解市场选择)。

(二)向扑克高手学的第二课,我们要学习:怎么区分哪些可计算,哪些不可计算?

这就要求我们分清楚两个概念:风险和运气。

风险和运气,这两个词儿会被应用在不同场合,在这里我用它们来衡量不确定性。

什么是风险?就是已知的不确定,这个部分你可以用概率来算。比如,扔硬币,你不知道这一次是正面还是反面,但你知道正面的概率是50%。

什么是运气?就是未知的不确定,你不知道什么是你不知道的。比如,黑天鹅事件。

在这部分问题面前,我们要意识到,这是无法通过计算来作出最佳选择的。

所以,对不确定性,我推荐你用一种高手的态度:

当你赢了的时候,你可以跟别人说“我运气真好”;当你输了的时候,别怪“运气差”或者“差一点儿”,而是从技术角度去反思。

那扑克赢家主要靠实力还是运气呢?

和现实世界的人生一样,短期靠运气,长期靠实力(理解市场的敏感度)。

(三)向扑克高手学的第三课:做一个博弈高手,做一个控制情绪的大师。

要真正成为一个能够赢牌的博弈高手,你既要懂得算牌,还要做一个心理大师。

对于一个决策者而言,要会管理自己的情绪。

首先,在博弈的赛场上,你要克服恐惧心理。刻意冷静,是理性决策的精华。

其次,要打“无记忆”的牌,不考虑上一局的得失,全心应对未来。

阿尔法狗下围棋的特点是什么?它下的每一手棋都会重新思考,从终局推算这一手的赢棋概率。

《对赌》这本书写道:“顶级扑克牌手也有40%的时间在犯错,客观面对错误比任何技巧都更重要。”

打扑克牌(龙头分化淘汰),是一场心理战。其中很重要的一个心理策略就是:别推卸责任,也别自我欺骗,正确对待失败。

还有一点,你要能控制他人的情绪。最好的扑克高手也是最好的骗子。最重要的不是你手中有什么牌(因为什么连板涨停),而是让对手(场外资金)认为你手中有什么牌。(西凌动力昨天早盘因为汽车属性被力帆汽车卡位,于是被砸,随后回封让市场“觉得”它是有军工的后手牌,至于是不是真的有已经不重要了,今天4板已经赢了力帆汽车)

要想成为控制情绪的大师,必须善用你的情绪带宽,因为情绪、注意力、认知这些带宽都是有限的。

提升决策能力的五个级别

第三点嘱咐:你要不断提升,可计算部分的决策能力。

经过了前面复盘内容,我给了你很多作决策的方法。其实人的决策能力是一个不断提升的过程,我们可以用五个级别来划分。你可以通过这五个级别来定位,看看你现在的决策水平属于哪个级别。同时它也展示了,下一步你可以往哪个方向去提升。

这五个级别是这样的:

第一个级别,是依靠直觉,你只能依据一个点(单一属性或者形态)来作条件反射式的判断(自我主观YY)。这个级别理性还没有启蒙。

第二个级别,是主动思考后的选择,你可以在好几个方案里作选择。这个级别,你的决策锦囊里有好几个点(做好预案推衍),你已经能成熟地解决一些问题。

第三个级别,你通过决策树(竞价加权理解资金选择),形成了概率化、结构化的认知(梯队和高标的意义)。到了这个级别,你就能解决复杂的问题,你可能已经走上部门的管理岗位,为一些决定负责。

第四个级别,是形成了可重复的算法(高适应性模式)。到了这个级别,在大多数人眼里,你已经是人生赢家了。你已经可以独立作决策,带领一支队伍,做出一番事业来。‘

第五个级别,是能够通过贝叶斯定理持续更新你的决策算法(快速临盘理解市场当前最有效的赚钱模式)。能攀登到这一步,你肯定能持续保持领先,不断跟随世界的变化,自我进化,成为了真正的人生赢家。

你在哪个级别?回帖告诉我,能说出来其实就是一番自我审视,你就进步了

今日小结

我们在学校里学的,都是有边界的确定性问题;而我们在现实中遇到的,大多是没有边界的不确定性问题。要想应对现实世界的挑战,我们要学会在不确定的世界里决策和行动,用概率思维解决难题,更新自我。

所有的认知概念,其实不过是你大脑的脚手架。所以看完复盘内容请拆除脚手架,用你的思考去行动,在你的行动中去思考。每一刻你都有权利作出自己的判断,决定自己的人生,去和不确定性共舞。拾荒网

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