导读:很多年前,看过诺贝尔经济学奖得主,丹尼尔·卡尼曼的著作《思考,快与慢》。这本书对我个人的启发很大,帮助我做决策的思考,学会了慢决策的方式,而不是让本能的快思考蒙蔽自己的双眼。相信对心理学感兴趣的朋友,这本《思考,快与慢》都是必读。我访谈基金经理的时候,经常让他们推荐一本非金融的好书,许多人也是推荐这本书。
前一段看到,卡尼曼的新书《噪声》已经在美国出版,本来想买一本原版书看看。没想到国内很快有了翻译。比较机缘巧合的是,之前翻译《征服市场的人》合作过的湛庐出版社,也是这本书的出版社,正好给了我一本预读本。
读完之后,确实收获很大,也看到《噪声》已经上市了,推荐给各位朋友。
噪声和偏差的区别
首先,我们要区分,什么是偏差,什么是噪声,两者是完全不同的。我们举一个书中的例子,假设有4个射击队,来到射击场打靶。A队全部打中红心,没有任何偏差。B队全部偏离在目标外。C队有些击中了红心,有些偏离,没有规律可言。D队则是全部偏离,但又毫无规律可言。
那么A队代表完美的决策,每一次决策的结果是正确的。B对代表偏差,每一次决策都是偏差的,而且向某个方向偏差(倾向性决策,比如说大靶全部偏离在右边)。C队代表噪声,每一次结果毫无可预测性。D队代表噪声和偏差的结合,既有一部分倾向性偏偏差,但又毫无规律可言。
对于决策系统来说,最重要的是减少误差。偏差和噪声,一种是系统偏离,另一种是随机离散,是误差的不同组成部分。
无处不在的噪声
我们每天的生活中,几乎都会遇到各种类型的噪声,特别是在移动互联网时代,发声的途径和源头越来越多,打开微信朋友圈,几乎每天都能在各种自媒体看到噪声。而每一个决策系统中,也都有各种各样的噪声。比如说保险理赔、犯罪判罚、体育比赛中的裁判、工作面试等等。
当然,投资中也伴随着大量的噪声。
卡尼曼把噪声分为三类:1)程度噪声,有些法官对某类案件判决更加严厉;2)场景噪声,法官的判决会根据不同精神状况出现变化;3)模式噪声,法官的判决,基于不同的世界观而判罚不同。
落实到投资中,也能看到这三类噪声:1)在同样的信息面前,有些人天生比其他人更乐观,有些人天生更热衷于交易,这就会产生程度噪声;2)当一个人的情绪对判断出现影响时,就会出现场景噪声;3)不同类型的人,对于什么是好公司,好生意的认知,都是不同的,这就是模式噪声。
减少噪声的6个方式
1)判断的目的在于准确性,而不在于个性化表达。判断是有一个狭义的定义,我们发现,许多人在判断一个事情的时候,是冲着个性化表达去的。遵循这一原则比较激进的方法,是是用规则或算法来代替判断,用算法做评估可以保证消除噪声,也是完全消除噪声的唯一方法。
2)使用系统性思维,采用外部视角审视个案。当判断者将某个案例视为一系列相似案例中的一例,而不是看做特例时,就采用了外部视角。不是只关注当前案例的因果,外部视角有助于产生有价值的见解。
3)对判断进行结构化,将其分解成几个独立的任务。这一点和Dalio的原则类似,把目标进行拆解,也能够减少过度一致性的问题。比如说,在结构化访谈中,访谈员只需要评估一个特征,每一次的评估做到独立。
4)抵制不成熟的直接。决策者需要对他们的最终决策感到满意,并从直接的自信中获得回报感,但是他们不应该过早给予自己这种回报感。直接应该建立在一定的信息基础上,并且接受规则的约束以及适当的延迟处理。
5)获取多位判断者的独立判断,然后再考虑汇总这些判断。比如说开会的时候,不应该让领导先发言,这样会影响其他人判断的独立性。
6)用相对判断和相对量尺更好。相对判断的噪声要比绝对判断的小,因为我们在同一量尺上对多个对象进行归类的能力是有效的,但我们对众多对象进行两两比较的能力更胜一筹。比如说,评估一个公司绝对价格,比把两个公司放在一起评估谁更好,要难很多。
减少噪声,看到真相
为什么减少噪声那么重要?我认为通过减少噪声,能帮助我们更好看到真相,从而做出更优的决策。这就回到了许多书本讨论过的问题:人类大脑决策体系的缺陷。甚至可以上升到哲学和宗教层面,我们是不是看到了真相?
对于我们来说,无论用哪个眼光看世界,更好的看到真相,一定对我们有利而无害。今天,信息不稀缺,但稀缺的是真相。通过训练我们的思维方式,减少噪声,是对移动互联网时代的生活,必不可少的工具箱。
最后,也推荐这本书给所有人!
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