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危机当下,企业稳步发展的两大要务与十个建议(上篇)

营销与管理2020.04.30
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“黑天鹅事”件无法预测,你唯一可以做的,是让自己不要被“黑天鹅”杀死。



疫情以来,很多人都很关心的一个问题是——在这个充满不确定性和不连续的世界中,我们应该如何调整自己,应对挑战?


本文分析了在当下这个危机时刻最该做的两件事:

1.别出局。活着比什么都强。要赚钱,你首先得活得长。

 2.别旁观。不要浪费了你遭遇的危机。参与其中,为未来下注,但不是简单抄底。


上部分:别出局



  1  

我来邀你玩一个扔硬币游戏:


假如你扔到正面,我给你100块钱;假如你扔到反面,你输给我50块。


你一看,这个游戏有利可图,就接受了我的邀请。而且,你的运气很好,扔到了正面,赚到了我的100块。


请问:你参与这个游戏赚了多少钱?


慢,这不是废话吗?你心里想。你已经真金白银地拿走了100块,难道不就是赚了100块吗?


不对。


在我这种“概率主义者”看来,你只赚到了25块。


为什么呢?分析如下:


·当你扔出硬币的时候,未来有两种可能性,一种可能是正面,一种可能是反面。


·我们用平行宇宙来打比方,那一刻,你的未来分叉为两个宇宙:


在宇宙A里,“A你”赚了100块;在宇宙B里,“B你”亏了50块。


·我问这次交易你赚了多少钱,应该是“A你”和“B你”一共赚了多少。


·所以,应该是100减50,然后两个你对半分,是25块。


你要对“别的平行宇宙里的你自己”负责任。


聪明如你一定会笑:


嘿,你是想教小朋友这么简单的“期望值”计算吗?


不,我要说的不是期望值,而是“遍历性”。


  2  

遍历(ergodic),字面的意思,就是“各态历经”。


什么是“遍历性”?


“遍历性”是指统计结果在时间和空间上的统一性,表现为时间均值等于空间均值。


例如要得出一个城市A、B两座公园哪一个更受欢迎,有两种办法:


第一种办法,在一定的时间段考察两个公园(在空间上考察)的人数,人数多的为更受欢迎公园。


第二种办法,随机选择一名市民,跟踪足够长的时间(在时间上考察)来统计他去两个公园的次数,去得多的为更受欢迎公园。


如果这两个结果始终一致,则表现为“遍历性”。


这个概念最早来自统计力学。


一个粒子运动,可以按照牛顿力学方法,计算它的运动速度、轨迹等。


但如果是大量的粒子,就很难计算,只能用统计方法计算,即概率论的方法计算。


物理学家玻尔兹曼和吉布斯假设一个密闭容器,里面有气体分子在运动,他们不断地相互碰撞,并和容器壁碰撞,每碰撞一次,它们的运动状态就改变一次。


如果气体分子足够多,碰撞的时间足够长,那么这个密闭容器中的每一点都会被气体分子经过。


一个单独的气体分子,随着时间的流逝,也会造访容器中的每一点,物理学家们就可以通过使用一群气体分子的平均特性,来预测单个气体分子的特性了。


所以,遍历性的学术性解释是统计结果在时间和空间上的统一性,表现为时间均值等于空间均值。


  3  

“遍历性”在塔勒布的哲学世界里,是个核心词汇。


对于这个很难解释的词汇,他举了个例子。


第一种情况:100个人带着总共100万去赌场玩24小时。他们有的人赔钱,有的人赚钱。


我们计算一下回来的人口袋里剩下的钱,就可以计算出他们的总体收益,进而计算出赌场对赔率的定价是否合理。


假设一天玩下来,第28号赌徒爆仓(赔光)了,第29号赌徒会受到影响吗?


不会。


比方说,你根据这个样本可以很容易地计算出其中大约有1%的赌徒会爆仓,如果一直重复这个过程,你会得到与之前相同的比值,即在同一时间段内,平均有1%的赌徒爆仓。


这个叫集合概率。一个人爆仓不会影响另一个人的收益,总体看来全体赌徒的输赢与赌场的赔率一致。


我们可以这么想,这100个人是并联关系,每个人的行为是并行的,挂掉一个,不影响另外99个继续前行。



3.1.jpg

第二种情况:你表弟带着100万元,去赌场玩儿100天。


在第28天的时候,你的表弟不幸爆仓了,那么对于他而言,还会有第29天吗?


不会有了,因为他触发了自己的“爆仓点”,在游戏中他已经永久地出局了。


这个叫时间概率。


我们又可以这么想,这100个人是串联关系,每个人的行为是串在一起的,挂掉一个,整条线就断了。



3.2.jpg



塔勒布对此解释道:


100个赌徒在1天时间里的成功概率,并不适用于你表弟在100天时间里的赌运。


第一种情形称为集合概率,第二种情形称为时间概率。


第一种情形涉及的是一群人,第二种情形则涉及一个人穿越一系列时间。


由此,塔勒布给出定义:


如果有一个随机过程,其过往的历史概率不能适用于其未来的情景,那么这个随机过程就不具有遍历性。


出现上述情况是因为系统存在一个类似于“叫停”的机制。意思就是出局了。


一旦出局,你就不能回到随机过程中继续游戏了。由于不存在任何可逆性,我们称之为“爆仓”。


这里的核心问题是一旦存在“爆仓”的可能性,那么成本收益分析就变得毫无意义了。


好玩儿的是,这个词语的背后是概率,而概率的概念最早来自赌场。所以最好的和概率有关的例子大多和赌场有关。


更直接一点儿的例子就是俄罗斯轮盘赌游戏:


左轮手枪里只放一个子弹,大家轮流对自己开一枪,每玩儿一轮,至少挂掉一个,然后大家分掉这个倒霉鬼的钱。


表面看起来是有5/6的概率赚到钱,算是大概率吧。


但是如果你无法承受小概率的失败,再大概率的成功也没有意义。


在俄罗斯轮盘赌游戏中,挂掉的那个人,他的爆仓对于他本人而言不是遍历性的。


由于他爆仓出局,导致无法实现时间概率的遍历性。


但对于系统而言是遍历性的。


对于系统而言,有人爆仓出局体现了集合概率的遍历性,所有可能发生的早晚都会发生。



3.3.jpg



有人会说,现实中谁会去参加俄罗斯轮盘赌游戏呢?


在我看来,那些有庄家控制的投机游戏,连俄罗斯轮盘都不如。


你自己想想我说的是什么吧。


以上种种告诉我们,预防系统因遍历性而产生的极端情况,应该成为我们首要关注的事物:


要防止自己成为系统遍历性的牺牲品。


   4   

笔者是最近才翻了一下塔勒布的《非对称风险》。


假如他知道我创造的“概率权”这个词,一定会很喜欢。


塔勒布在该书语境中所说的遍历性,是指对一群人在同一时间的统计特性(尤其是期望) 和一个人在其全部时间的统计特性一致,集合概率接近于时间概率。


我所创造的“概率权”,指概率是一个人的权利。人们对这项权利的理解和运用,决定了现实世界中财富的分配。


如果没有遍历性,那么观测到的统计特性就不能应用于某一个交易策略,如果应用的话,就会触发“爆仓”风险。


换句话说,如果没有遍历性,统计特性(也就是概率,以及对应的“概率权”)不可持续。


遍历性和概率权,这两个与概率相关的概念结合在一起,告诉了我们在当下这个危机时刻最该做的两件事:


1.别出局。活着比什么都强。要赚钱,你首先得活得长。


2.别旁观。不要浪费了危机。参与其中,但不是简单抄底。


   5   

我们正在经历一场从未遇见过的危机。


无人能够置身事外。


尽管“准确”预测并且“神勇”做空,达利欧的桥水还是在微信群里“被爆仓”了。


达利欧的确爆过仓。那是在1982年,他极其准确地预测到墨西哥债务违约,并买入黄金和国债期货。


但是没想到在美联储的刺激下,股市反而开始了一场大牛市,达利欧赔得精光。


原因有二:



1.他预测到了结果,但没预测到结果的结果。


2.他使用了错误的下注方式,要么全赢,要么全输。



我们来做个简单的计算吧。


你本金一百万,第一把赢,第二把输,第三把再赢,如此持续下去。


直觉上看,100万本金,赢了是赚50万,输了是亏40万,为什么不能玩儿呢?


拿张纸,用中国当前幼儿园小班的数学能力计算一下:


100万x(1+50%)x(1-40%)x(1+50%)x(1-40%)……


一直这么玩儿下去,你会发现,没有几把就没钱了。


这难道不是绝大多数普通人做投资的现实吗?


对比左轮手枪的例子,这个关于“遍历性”的解释,更像一把慢刀子。


韭菜自己被割起来更加无痛,没准儿还觉得是自己被割的时候姿势没摆好,天天继续勤学苦练,把辛辛苦苦的钱接着拿去All in下一个风口。


万维钢讲过一本叫《一个数学家玩转股票市场》的书,作者约翰·保罗士是一位数学家。


保罗士在股市上赔了很多钱,有切肤之痛,于是写了这本书。


书中有道和前面写到的盖尔曼的题目类似的数学题。


这类简单的题实在是太迷惑人了,所以我不厌其烦地再来一次:


假设任何一只股票IPO第一周,一半可能性上涨80%,一半可能性下跌60%,


现在,我们搞个投资策略,每周一买一支IPO的股票,周五把它卖了。然后不断重复。


假设我们有1万本金,请问年底能赚到多少钱?


这里有两种计算方式。


计算方式1:简单地根据期望值计算。


每周的投资回报期望值是:


(80%-60%)x50%=10%


每周赚10%,一年下来利滚利,就是1.1的52次方。


如果我投入了1万元,到年底我会有142万元。


真是这样吗?不是。


计算方式2:残酷的现实。


你实际的回报,应该是:


1万x(1+80%)x(1-60%)x(1+80%)x(1-60%)……


52周下来,你还剩下1.95元。


尽管这个计算非常简单,但绝大多数人其实都想不明白。


142万和一块九毛五,到底哪个计算是对的?


都对。


142万元,就是市场的平均回报。


1.95元,是你的这种策略的回报。


你的这个系统没有遍历性。


一群人做一件事取得的平均值,和一个人经历这件事很多很多次,是不一样的。


那该怎么办呢?模仿指数基金,购买所有IPO的股票,这样,你就能够实现“遍历性”,得到142倍的回报。


这就是为什么巴菲特说普通人应该去买指数基金的原因。


远在1982年,哈佛毕业的达利欧在赔光裤衩之后,终于意识到:


通过市场交易赚钱十分困难。


靠水晶球(预测)谋生的人注定要吃碎在地上的玻璃。


哪怕你的预测大概率正确,你也会因为没有“遍历性”,而一败涂地。


随后,达利欧重新寻找“投资的圣杯”,桥水东山再起。他的秘密是:


如果拥有15-20个良好的、互不相关的回报流,就能大大降低风险。


简而言之,就是既避免爆仓的风险,又尽量赚得多一些。


2008年,几乎所有人都亏得一塌糊涂,桥水还能赚14%。


2019年11月,桥水基金通过衍生品市场投入15亿美元押注全球股市在未来三个月下跌。


然而,这只占他们1500亿美元基金规模的1%。


2020年,一场病毒席卷全球。桥水建立了140亿美元空头头寸,押注欧洲公司股票因新冠疫情恶化而持续暴跌。


尽管如此,桥水的旗舰基金到今年3月已经亏了20%。


这一次,全球很难“互不相关”。


但是,可以预测,桥水一定是投资机构里比较好过的那一批。


   6   

遍历性告诉我们,要想着那些看起来并没有发生的平行宇宙里的“我”。


简单点儿说,我们别太羡慕那些现实中的“赢家”。


你也许会说,这个世界不是以成败论英雄吗?


请记住,我们的一生,最终是统计的结果。


“历史存在着多种可能,我们不能被历史的一小段过程所迷惑,而要在较大尺度的历史范围内考察一切。”


从“遍历性”去计算,正是《对赌》里所说的,不能简单从单局的结果来评估决策判断的质量。


重点在于:思考带来决策,决策产生行为,行为养成习惯,习惯塑造个人决策系统,个人决策系统决定命运。


再往前一步,“遍历性”警告我们,你的几百几千个平行宇宙中某个看起来似乎毫不起眼的“你”,一旦炸掉,有可能让你所有的平行宇宙同时坍塌,无一幸免。


要小心那些造成不可逆伤害的、系统性的风险。


这些风险,通常看起来都是极小概率的、百年不遇的。


然而,“遍历性”告诉我们,那些看起来似乎极难发生的小概率灾难,也许早晚都会发生。


也就是说,某个时间下极小概率的事件,会随着时间叠加起来。


请看题目


幸存的青花瓷


明青花瓷非常值钱。例如,明永乐年间的青花如意垂肩折枝花果纹梅瓶(高36.5 cm),2011年曾以1.6866亿港元成交。


我们假设一只青花盘在一年内被失手打破的概率是3%。


如果明朝正德年间(距今约500年)生产了一万只青花麒麟盘,请问现在还有多大可能性见到这种盘子?


(题目来自何书元编著的《概率论》)



假如不计算,你随便估一下,现存多少正德青花麒麟盘?


记下你估算的数字,接下来看答案。


计算方法如下:


第一步,先计算一只青花盘流传至今不被打破的概率。


500年间不被打破的概率p=(1-0.03)的500次方=2.43乘以10的负七次方。


所以,被打破的概率q=1-p=0.999999756


第二步,计算一万只青花盘流传至今不被打破的概率。


一万只青花盘全被打破的概率是q的一万次方=0.99757,


那么这一万只盘子,至今仍有幸存的概率是1-0.99757=0.00243。


也就是说,在今天,有千分之2.43的概率还能见到这种青花盘。


在这个非常简单的计算中,即使是聪明的人也会有个错觉:


每年打碎的概率是3%。如果今年没打碎,那么明年开始打碎的概率还应该是3%呀,这难道不是独立事件吗?


错误在于,我们需要的是n年不打碎的概率,所以就要用(1-3%),然后不断相乘。


97%乘下去,乘不了多少次,就衰减成一个很小的概率。


时间作为惊人的变量,令青花盘被打碎的这个小概率事件,成为“岁月遍历性”里的大概率事件。


你的脑海中会不会浮现出一句话:该碎的东西,早晚会碎。


这不就是墨菲定律吗?


墨菲定律是指:“凡是可能出错的事就一定会出错”。


让墨菲定律成立的前提有两个:



1.大于零的概率。


2.时间够长(即样本够大,不管是时间还是空间)。



我称之为“概率的时间复利”(这种基于概率的时间叠加,非常违背人的直觉)。


墨菲定律似乎是热力学第二定律的世俗版。


遍历性和墨菲定律,相会于热力学的复杂世界。


塔勒布警告我们:对于那些极小概率的致命伤害,要有杞人忧天似的偏执。


警惕极小概率的肥尾风险。


我随便列个不全清单吧:



"

赚钱时悠着点儿;

别太追求所谓极致;

别赌;

远离烂人;

别黄赌毒;

系上安全带;

戒烟戒酒;

交几个危难时刻能够把你藏起来的朋友;

住酒店时看一下逃生路线。

"



英国军人瑞克,退役后做安保工作,任摩根士丹利安全副总裁,在世贸中心的南塔上班。


瑞克近乎偏执地认为,世贸中心早晚会受到攻击,他一方面要求公司搬走,一方面强硬地让所有员工参加逃生训练,每年2次,哪怕是大老板,哪怕是交易时间,两人1组下楼梯,直到第44层。他用秒表计时,惩罚那些行动迟缓的员工,确保紧急状态下员工都能迅速行动。


如你所知,电影都想像不到的极小概率事件发生了,2001年,两架飞机分别撞上了世贸中心。在两次撞击间隔的15分钟里,摩根的2687名员工,连同正在摩根谈业务的250多名股票经纪人,安全地撤到了44层。


已经安全撤离的瑞克,像船长一样又掉头上楼,再没回来。


这和塔勒布奉行生存第一的理性法则并不矛盾。瑞克最大限度地救下了最多的人,并不惜牺牲自己。


所谓理性就是首先保证自己所在的集体生存更长时间。


瑞克不仅先知般预测了风险,而且坚定地防范了风险,最终勇敢地承担了风险。


这可能是人类理性当中最不可言喻的伟大之处。



未完待续......


来源:销售与市场

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