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巴菲特在其50多年的投資生涯中，平均收益率高達22%，高出美國大盤一倍。
2008年金融危機，金融機構普遍遭受損失，巴菲特旗下基金亦虧損9.6%。但是，當時卻有一隻基金因預見危機獲得了14%的收益。
這就是全球最大的對沖基金——橋水基金。
美聯儲前主席保羅·沃克爾曾說，橋水基金對經濟的統計分析甚至比美聯儲的還要準。
一、“原則”是一套決策邏輯，而這套決策邏輯的底層是貝葉斯推理。
橋水基金不僅是當前世界上資產規模最大的對沖基金，也是歷史上最賺錢的對沖基金。橋水基金為什麼如此厲害？
答案在於他的創始人，被稱為投資界喬布斯的雷.達里奧。
他白手起家，打造橋水基金。2018年，雷·達里奧出版了他的書《原則》，將他40多年工作與生活的原則公之於眾。這本書剛一出版就極度暢銷，投資人、管理者、職場人士紛紛買來學習，學做一個有“原則”的人。
解讀這本書的文章很多，但其實很多人並沒有搞清楚我們真正應該學習的是什麼。
在我看來，我們要學習的不是他的具體原則，畢竟每個人的境遇和條件並不相同。我們真正應該學習的是他的決策邏輯。
為什麼這麼說呢？
做投資每天都會面對很多決策，而且是用真金白銀在為自己的決策買單，如果沒有一套科學的決策邏輯，雷·達里奧是不可能做出如此卓越成績的。
雷.達里奧的成長公式是：痛苦+反思=成長。
這不是簡單的在挫折中成長的意思，它的真正涵義是：經驗不能只停留在感性層面，要理性記錄和總結，並結合犯過的錯誤，形成自己的原則。
別以為這很簡單，事實上，大多數人非常難以做到。我們有認知偏見和心理防禦機制，很難真正做到客觀地面對現實；我們還有自己的認知盲點，常常都是“自以為是”的行事。
那雷·達里奧是如何做到的呢？
答案在於貝葉斯，他不僅自己是個貝葉斯人，而且將整個公司打造成了一個貝葉斯系統。可以說，他的“原則”其實是一套決策邏輯，而這個決策邏輯的底層是貝葉斯推理。
下面我將詳細闡述什麼是貝葉斯推理，普通人該如何利用它構建自己的決策體系。
二、什麼是貝葉斯推理？
貝葉斯推理是一個決策機制，它的底層是貝葉斯定理，簡單來講，就是根據不斷出現的新信息、新情況、新證據、新數據，來調整自己的主觀概率判斷，並以此做出決策。
假設你和朋友玩擲骰子猜點數的遊戲，一方投出骰子，另一方猜測點數。骰子有六面，投擲是隨機的，所以任何一次猜中的概率都是1/6，即16%。玩了幾把之後，朋友決定給你點提示，你猜之前他告訴你說，這是一個雙數，這時你猜中的概率就提高到了1/3，即33%；你正要猜，他又告訴你這個數字不是6，獲得了這條信息，你猜中的概率立即上升至1/2，即50%。
這種遊戲有點兒無聊，計算也非常簡單，但在這個簡單的過程中你卻應用了一個非常重要的工具——貝葉斯定理，它的核心就是根據新出現的信息，不斷調整、更新自己的判斷。
講清貝葉斯定理，我們首先要對概率有個認識。
1、 什麼是概率？
通俗地說，概率描述的是一件事情發生可能性的大小，它的範圍總在0-1之間。
比如，猴子開口說話的可能性，或者叫概率，是0；而明天太陽存在的可能性幾乎是一定的，它的概率就是1。
古人相信，一切皆有因果。比如，下雨是龍王運水，雷電是雷公電母吵架，或者，遭遇不幸是因為做了惡事，賭錢輸了是因為糟了厄運。任何事情的發生都是有原因的，最初人們創造神話，就是為了解釋種種無法理解的現象。
但是，我們知道有些事的發生純粹是隨機的，沒有原因。比如，你拋一枚硬幣，為什麼正面朝上？沒有原因，要麼正面，要麼反面，隨機出現。你若告訴古人，有些事的發生是隨機的，沒法用原因解釋，他們肯定無法理解。
當然這也不怪他們，因為在17世紀以前，沒人知道概率是怎麼回事。事實上，直到1654年，在帕斯卡和費馬互通的一系列信裡，當今概率論的基礎才開始形成。
當然，我們得感謝帕斯卡和費馬，但也得感謝歷史上的賭徒們。
為什麼呢？
瓦利埃·德梅瑞，一個哲學家兼賭徒，他想知道如果兩位玩牌者不得不在本局牌結束前離開牌桌，他們的賭注應該怎樣劃分。因此他求助數學家帕斯卡，帕斯卡找到了“數學奇才”費馬，兩人共同探討，才有了後來的概率論。
2、客觀概率是個理論值，得出它的前提是某一事件被重複多次，或者叫頻率足夠多。
概率是一件事發生的可能性大小的度量，它可以這樣描述：
在一定條件下，重複做N次試驗，NA為N次試驗中事件A發生的次數，如果隨著N逐漸增大，頻率NA/N逐漸穩定在某一數值p附近，則數值p稱為事件A在該條件下發生的概率，記做P(A)=p。
比如，一個骰子有6面，共有6個點數，你隨便擲骰子出現1點的概率是多少呢？答案是1/6。它是怎麼來的？你做擲骰子試驗，記下每次的點數和總共投擲的次數，如果你投的足夠多，最後計算結果就會接近1/6。
注意，如果你擲了10次，1點有可能一次都不會出現，因為1/6是概率，也就是可能性，而這種可能性的數值p，是在你多次投骰子之後計算得出的。投的次數N越多，這個數值p就越接近1/6。
再比如，硬幣有兩面，你拋硬幣得到正面朝上的概率是多少呢？1/2，但是你連拋5次，有沒有可能每次都反面朝上呢？當然有，因為拋硬幣是隨機事件，你拋的次數越多，得到某一面朝上的可能性才越接近1/2。
說到這你看出來了，客觀概率只是個理論值，得出它的前提是某一事件被重複多次，或者叫頻率足夠多，多少算多呢？越多越好！
比如，上面說的骰子和硬幣的例子，它們都可以通過多次試驗計算出客觀概率。
當然，現實中我們不會事事都去重複，也沒有必要，因為我們可以通過數據計算出概率。
比如，我們可以通過數學計算得出雙色球中頭獎的概率是1772萬分之一。
知道客觀概率有什麼好處呢？好處很大，可以用來幫助我們判斷結果、預測走向。最簡單的，比如，知道了雙色球的中獎概率，你就不應該再去買什麼彩票了。
3、分析基於客觀信息，且合乎邏輯和理性，可以將主觀概率和客觀概率等同起來。
概率是一個很好的認識世界，預測走向的工具。
但現實中，很多事情我們不可能進行多次試驗，也沒有相關的數據用來計算，甚至連客觀的總結都沒有。在這些情況下，我們是否還能利用概率進行判斷和決策呢？答案是肯定的。
很多事情我們不可能通過多次試驗得到一個客觀的概率，實際上也不需要。我們可以根據自己主觀的初始判斷，結合出現的新信息更新我們的判斷，並用概率來量化。
18世紀的英國數學家貝葉斯，在其論著《如何解決隨機原理中某一問題的論述》中提供了一種邏輯分析方法，即基於掌握的信息為每一種可能的結果分配概率，當有新的信息出現時，我們再對概率值進行調整。
當某一事件無法通過重複多次得出基於頻數的概率時，我們只能依賴自己的感覺，或者說是自己的主觀判斷。事實上，這是我們經常做的事。
比如，當你試圖穿越一個沒有紅綠燈的馬路時，你會觀察兩邊是否有來車，沒看見車，你會毫不猶豫地穿過去，因為根據經驗你判斷被撞的概率是0，安全的概率是100%。
假如你走到中間，你的右手邊的巷子突然衝出來一輛車，這時候你就會根據它的位置和速度決定你是往前、退後，還是原地不動，同樣，這個司機也會根據實時的信息調整他的判斷。
這個過程，你和司機都會有主觀的概率判斷，且根據實時信息調整判斷，並指導行動。這樣的事情我們每天都在經歷，但我們可能不知道，它就是貝葉斯推理。
我們經常說，某件事是小概率的，實際上就是對未來可能性的模糊量化。
當我們得到新的信息，證明這件事件很有可能發生的時候，我們就會提高對它的概率判斷。
隨著更多有利或不利的證據出現，我們就會隨時調整我們的判斷，這實際上就是貝葉斯推理的過程。
4、什麼是貝葉斯定理？
以上說的是推理的過程，貝葉斯定理有嚴格的數學公式：
P(A/B)=P(A)*P(B/A)/P(B)
轉化為文字，就是：
後驗概率 = (似然度 * 先驗概率)/標準化常量。
它的根本精神就是：根據不斷出現的新信息、新情況、新證據、新數據，來調整自己的主觀概率判斷，並以此做出決策。
貝葉斯定理被提出以後引起很大爭議。很多統計學家認為，主觀概率不可靠，只有準確的客觀概率才有意義。
但事實證明，貝葉斯定理非常有用，尤其是在諸多工程和技術領域，比如，人工智能、機器翻譯都大量用到貝葉斯定理。
不僅如此，貝葉斯定理也給我們的日常工作、生活提供了很好的方法論支撐。
5、橋水基金的貝葉斯系統。
雷·達里奧在《原則》一書中總結了關於生活和工作的大大小小几百條原則，他的底層邏輯就是用理性的算法代替感性的判斷。
他特別強調要激進地面對現實，就是要根據新情況來調整概率判斷。因為決策，就是下注未來，其本質是處理不確定性。
他不僅自己是個極為優秀的貝葉斯人，並且還將他的企業打造成了一個貝葉斯系統。
雷.達里奧在公司實行一種可信度加權決策法，即在不同的決策問題上，根據每個人的背景，過往的決策可信度，賦予他們不同的決策權重，從而形成最終的決策。
也就是說，在具體的決策上，儘量避免依靠一個人的大腦，而是集合最優秀大腦的最優秀部分，得到最靠近正確的選擇。
文章開頭說到，2008年金融危機，橋水基金獲得了14%的收益。
你可以判斷為運氣。
但要知道，除了2008年金融危機，橋水基金在歷次危機中都有卓越表現，1987年10月股災獲得22%的收益，2010年歐洲主權債務危機橋水旗下阿爾法基金獲得45%的收益。
三、如何應用貝葉斯推理，構建我們自己的決策體系？
下面我就用一個具體的例子來說明貝葉斯推理的過程。
假設有人說編程對未來發展很有用，應該學編程，我覺得有道理，但又不確定。那麼我該不該學呢？用貝葉斯定理看一看。
P(A)是相信的程度，我比較猶豫，姑且認為是50%; 現在有人B獻身說法，說學了之後加薪了。那在得知這個消息後，我該如何調整我的想法呢？ 用下面的公式計算一下：
P(A/B) = P(A) * P(B/A) / P(B) P(B) = p（B\\A）* p（A）+p（B\\A-）* p（A-）
假設B很有能力，不學編程也有50%加薪的可能，那麼p（B\\A-）=50%； 我認為編程確實對他加薪起到了很大的作用，假設為p（B\\A）= 80%；我對編程的概念一半一半 p（A）=50%， P(B)=0.8 * 0.5 + 0.5 * 0.5 = 0.65； 那麼在得知B的情況後，我應該調整我的看法P(A/B)=0.5*0.8/0.65= 62%。
也就是在知道B的情況後，我對編程有用的看法立馬從50%提高到62%。
這個數字其實也具體、直觀地展現了真實情況下我可能有的心理判斷。
如果這個時候又得知C學了編程，反而影響工作，扣了獎金呢？用公式計算一下，概率的變化一定會反映出你實際的心理轉變。
我們總是面對各種各樣的選擇和決策，你可能會問，難道都需要用公式來算一算嗎？
當然不是。
計算展現的是它的底層邏輯，對我們個人來說，真正的啟發是：客觀對待新信息，打造算法，基於理性和邏輯更新我們的判斷，做到心裡有“數”。
瞭解貝葉斯定理最重要的意義是讓我們的頭腦清晰起來，而不是混沌地感知和評判。換句話說，有方法論很重要。
到底該如何應用呢？在具體應對某件事的時候，可以分為三個部分：
1、分析初始判斷。
面對任何問題，你肯定都會有自己的初始判斷。
你要對這個判斷進行歸因，也就是你要分析，哪些因素影響促成了你的判斷，它們各自佔了多大的分量，主觀地量化它們。
2、激進面對現實。
有了判斷，是不是就秉持你的想法，一條道走到黑呢？不能。
你必須睜大雙眼，開放頭腦，理性地面對新情況、新數據、新信息。活在現實中，而不是自己的想象中。
3、更新你的判斷。
有了新信息，該如何更新呢？沒有普世法則，必須依靠你個人的算法。
它是主觀的，你可以通過經驗總結和理性權衡，不斷地驗證、升級、優化你的算法。
貝葉斯推理的最大意義是，在不確定的世界裡給了我們一條線索，它無法保證你必然到達你要去的地方，但抓住它，你心理更有底，你知道它會提升你到達的概率。
人天生就是貝葉斯動物，我們自打出生就在做的一件事——將自己的主觀世界與客觀世界對接，反覆地碰撞、吸收、調整、選擇、判斷。
每個人都在做，但是結果卻大不相同，其中一個關鍵的因素是：你是一個頭腦開放、客觀理性的貝葉斯人，還是一個固執保守，懵懵懂懂憑感情行事的人。
所以，要真正成為一個貝葉斯人，打造自己的決策體系，以下三點非常重要：
1、保持開放的頭腦，克服認知偏差。
主觀概率可用，其前提是它基於客觀信息，並且合乎邏輯和理性的計算。這就要求我們儘量做到理性、客觀。
人都是有認知偏差的，常常是有了一個觀點，再去找各種證據去支持自己的判斷，而不是通過客觀、全面的信息得出結論。
貝葉斯推理是一個好工具，可以提醒我們保持開放頭腦，真誠地面對各種新情況、新信息。
2、成為理性的決策者，而非被情緒裹挾的人。
貝葉斯的關鍵詞是：量化——賦予概率值；信息——評估新信息；調整——更新概率值；行動——結論指導行動。
我們不可能每次都去計算，但我們必須重視數據和證據，拋棄情緒和感覺。聽風就是雨，看到別人怎樣，覺得自己就該跟上，不理性；明明情況發生了變化，卻固執己見，默守陳規，不可取。
3、用算法對接主觀和客觀世界，建立原則，打造決策體系。
在紛繁複雜的世界裡，做一個理性的貝葉斯人是必要的，我們需要打造自己的決策體系，用方法論來指導自己的行動。
毋庸置疑，貝葉斯無法幫助我們每次都選對，但是，如果你有自己的決策體系，有自己的原則，從長期來看，從概率上來講，你最終的贏面是最大的。
總結
選擇和決策，是我們人生面對的重大難題，其本質就是應付不確定性。
情況總是不斷變化，以前的方法，也許有用，也許不再適用，我們拿不定注意，可以徵求他人意見，但最終做決策的只能是我們自己。
本文說明了雷·達里奧“原則”的本質是一套決策邏輯，其底層是貝葉斯定理，並詳細分析相關概念，說明了應用貝葉斯定理的推理過程。
希望本文對你避免混沌感知和評判，進行理性決策有所幫助，並對你建設自己的理性決策體系有所啟發。
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