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來(lái)源：期樂(lè)會(huì)

大部分交易者會(huì)區(qū)分“風(fēng)險(xiǎn)”和“確定性”，但卻把“風(fēng)險(xiǎn)”和“不確定性”混為一談，其實(shí)它們根本就不是同義詞。

無(wú)論何時(shí)，我們都要記住：

(資料圖)

（a）風(fēng)險(xiǎn)不等于不確定性。針對(duì)已知風(fēng)險(xiǎn)做出的最佳決策，用于應(yīng)對(duì)不確定性并非最佳。

（b）經(jīng)驗(yàn)法則并不愚蠢。在一個(gè)充滿不確定性的世界，簡(jiǎn)單的經(jīng)驗(yàn)法則比精確的計(jì)算，更有助于我們做出好的決策。

（c）復(fù)雜問(wèn)題并不一定需要復(fù)雜的解決方法，應(yīng)該先尋求簡(jiǎn)單的方法。

格爾德·吉仁澤是納西姆·塔勒布高度認(rèn)可三位大師之一，因?yàn)榧蕽申U明了非理性背后的現(xiàn)實(shí)邏輯。丹尼爾·卡尼曼曾通過(guò)其著作《不確定狀況下的判斷：?jiǎn)l(fā)式和偏差》和《思維：快與慢》不斷舉出反例，制造出啟發(fā)式算法導(dǎo)致非理性行為的證據(jù)。

吉仁澤批評(píng)他的研究，認(rèn)為他的觀點(diǎn)論據(jù)不足。研究不確定性問(wèn)題的塔勒布贊同吉仁澤，認(rèn)為丹尼爾·卡尼曼包括理查德·塞勒等人都不懂統(tǒng)計(jì)概率，嚴(yán)重混淆了集合概率和時(shí)間概率，誤讀了人們的合理選擇，影響了人們實(shí)現(xiàn)遍歷性。所謂的遍歷性是指，審視周圍所有人的命運(yùn)，就可以推知你自己未來(lái)的N種可能。

在《風(fēng)險(xiǎn)和好的決策》中，吉仁澤聚焦于風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知中的確定性錯(cuò)覺(jué)。他用“已知風(fēng)險(xiǎn)”或“風(fēng)險(xiǎn)”表示可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)計(jì)算概率的風(fēng)險(xiǎn)，用“不確定性”表示無(wú)法計(jì)算概率的風(fēng)險(xiǎn)。由此形成了兩套思維工具：

風(fēng)險(xiǎn)：如果風(fēng)險(xiǎn)是已知的，想要做出明智的決策，需要的就是邏輯思維和統(tǒng)計(jì)學(xué)思維。

不確定性：如果有些風(fēng)險(xiǎn)是未知的，想要做出明智的決策，就需要直覺(jué)和睿智的經(jīng)驗(yàn)法則。

我們會(huì)區(qū)分“風(fēng)險(xiǎn)”和“確定性”，但卻把“風(fēng)險(xiǎn)”和“不確定性”混為一談，其實(shí)它們根本就不是同義詞。在風(fēng)險(xiǎn)已知的世界，包括概率在內(nèi)的所有事物都是確定的，統(tǒng)計(jì)學(xué)思維和邏輯思維足以讓我們做出明智的決策。但在不確定性的世界里，所有的事物并不都是已知的，我們無(wú)法通過(guò)計(jì)算做出最佳選擇。這時(shí)，我們就需要借助睿智的經(jīng)驗(yàn)法則和直覺(jué)，才能做出明智的決策。在商業(yè)領(lǐng)域，光靠統(tǒng)計(jì)計(jì)算是不夠的。杰克·韋爾奇是世界上最成功的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者之一，他解釋說(shuō)自己的好決策都是“通過(guò)直覺(jué)”做出的。

大多數(shù)時(shí)候，事件的概率都是未知的，因此我們會(huì)面臨很多未知風(fēng)險(xiǎn)或不確定性。與風(fēng)險(xiǎn)相比，不確定性的范圍更大。在充滿不確定性的世界里，我們不可能通過(guò)精確計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)來(lái)選擇最理想的行為方式。我們不得不和“未知的未知”打交道，這樣一來(lái)，意外就會(huì)發(fā)生。但是，即使無(wú)法通過(guò)計(jì)算找到清晰的答案，我們還是要做出決定。

我們通常都不喜歡不確定性，總是希望一切都是確定性的。然而，追求確定性是正確認(rèn)知風(fēng)險(xiǎn)的最大阻礙。以乳腺X射線檢查為例。44%的調(diào)查對(duì)象認(rèn)為，乳腺X射線檢查的結(jié)果是絕對(duì)可信的。而事實(shí)上，大約10%的乳腺癌無(wú)法通過(guò)X射線檢查出來(lái)。如果接受檢查的女性越年輕，結(jié)果就越可能出錯(cuò)，因?yàn)樗齻兊娜橄倜芏雀蟆?/p>

在一個(gè)變化莫測(cè)的世界，對(duì)確定性的過(guò)度追求可能會(huì)帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)。我們幾乎可以確定哈雷衛(wèi)星會(huì)在2062年回歸，但卻無(wú)法預(yù)測(cè)自然災(zāi)害和股市暴跌。通過(guò)分析政治專家和經(jīng)濟(jì)專家的數(shù)千個(gè)預(yù)測(cè)，我們發(fā)現(xiàn)他們的準(zhǔn)確率比外行人或投飛鏢的猩猩高不了多少。不過(guò)，專家最擅長(zhǎng)的就是給自己的錯(cuò)誤找理由。但問(wèn)題是，錯(cuò)誤的確定信息會(huì)造成巨大的破壞。盲目相信各種測(cè)試和金融預(yù)測(cè)不僅會(huì)危害我們的身心健康，還可能會(huì)毀掉我們的銀行賬戶，甚至摧毀整個(gè)經(jīng)濟(jì)。

在吉仁澤看來(lái)，所謂的概率有三張面孔：頻率、物理設(shè)計(jì)和可信度。這三張面孔構(gòu)成了概率的三個(gè)特性。

頻率：概率的第一個(gè)特性是計(jì)算，將降雨的天數(shù)和棒球球員擊中球的次數(shù)除以總天數(shù)或總擊球數(shù)，可以得出相對(duì)頻率，即概率。

物理設(shè)計(jì)：概率的第二個(gè)特性是結(jié)構(gòu)。例如，骰子的結(jié)構(gòu)絕對(duì)對(duì)稱，無(wú)需計(jì)算就知道擲出6點(diǎn)的概率是1/6。設(shè)計(jì)好的概率被稱為“傾向”，靠運(yùn)氣取勝的游戲是其典型代表。這些風(fēng)險(xiǎn)是已知的。

可信度：概率的第三個(gè)特性是可信度，取決于經(jīng)驗(yàn)與個(gè)人印象等因素。在歷史上，可信度源于法庭上目擊證人的證詞，但更引人注意的是猶太教和基督教有關(guān)神跡的傳說(shuō)。

已知風(fēng)險(xiǎn)的概率可以根據(jù)頻率或物理設(shè)計(jì)計(jì)算得出，但可信度卻是主觀的、變化的。在擁有大量數(shù)據(jù)或設(shè)計(jì)清晰易懂的情況下，可以通過(guò)頻率和物理設(shè)計(jì)計(jì)算概率。相比之下，可信度的概率范圍更廣，這表明概率可以應(yīng)用于任何問(wèn)題。這樣做的危險(xiǎn)在于，我們會(huì)很輕易地認(rèn)為只需計(jì)算概率就能解決所有不確定性問(wèn)題，導(dǎo)致經(jīng)驗(yàn)法則等其他重要工具被束之高閣。

概率的三個(gè)特性，對(duì)于擲骰子可能并不重要，但在涉及現(xiàn)代科技時(shí)就變得至關(guān)重要。核電站發(fā)生重大事故的概率可以根據(jù)之前的事故數(shù)量、核電站的物理設(shè)計(jì)和專家的可信度計(jì)算得出。這三種方法可以使用其一，也可以混合使用，但計(jì)算結(jié)果可能截然不同。計(jì)算核電站的事故次數(shù)很簡(jiǎn)單，但是因核電站設(shè)計(jì)而發(fā)生事故的傾向卻很難確定，而且可信度也會(huì)以專家的立場(chǎng)而完全不同。因此，當(dāng)我們聽(tīng)到核泄漏的概率或其他任何風(fēng)險(xiǎn)的概率時(shí)，一定要問(wèn)清楚他們是如何計(jì)算出來(lái)的。

計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)是一回事，如何溝通則是另一回事。目前，我們可以看到兩種風(fēng)險(xiǎn)溝通工具：

（a）使用頻率而非單一事件的發(fā)生概率；

（b）使用絕對(duì)風(fēng)險(xiǎn)而非相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)。

第一種工具可以幫助我們理解風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性，比如降水概率。“明天的降水概率為30%”說(shuō)明的是單一事件的發(fā)生概率，而“在發(fā)布這種天氣預(yù)報(bào)的日子里有30%的天數(shù)會(huì)下雨”則表明了指稱詞是天數(shù)，而非地區(qū)或時(shí)間，那么30%表示的就是頻率。

第二種工具有助于我們理解風(fēng)險(xiǎn)的變化情況，比如“服用新型避孕藥會(huì)使女性患血栓的風(fēng)險(xiǎn)增加100%”，這種說(shuō)法令人膽戰(zhàn)心驚，但這只是相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)，絕對(duì)風(fēng)險(xiǎn)僅增加了1/7000，后者才是風(fēng)險(xiǎn)溝通的客觀方式。

在一個(gè)充滿變數(shù)的世界，僅靠統(tǒng)計(jì)學(xué)思維和風(fēng)險(xiǎn)溝通是不夠的。要做出明智的決策，經(jīng)驗(yàn)法則至關(guān)重要。2009年1月，一群加拿大黑雁撞擊了全美航空1549號(hào)航班的飛機(jī)引擎，導(dǎo)致飛機(jī)兩個(gè)引擎關(guān)閉。

機(jī)長(zhǎng)果斷下令返回機(jī)場(chǎng)，最終成功迫降在水面上。他們使用的就是經(jīng)驗(yàn)法則：某著陸點(diǎn)——如果該點(diǎn)在飛機(jī)擋風(fēng)玻璃上的位置越來(lái)越高，這個(gè)點(diǎn)就是無(wú)法到達(dá)的。他們不是依靠數(shù)學(xué)計(jì)算，而是依靠目測(cè)信息。如果某個(gè)地方是可以到達(dá)的，那么這個(gè)著陸點(diǎn)就會(huì)在擋風(fēng)玻璃上不斷下降。于是，他們決定飛往哈得孫河。

經(jīng)驗(yàn)法則或啟發(fā)法能夠幫助我們快速作出決定，雖然沒(méi)有收集什么信息，但準(zhǔn)確性很高。大腦能夠使用簡(jiǎn)單的方法去解決復(fù)雜的問(wèn)題，這就是啟發(fā)法，因?yàn)檫@類方法只關(guān)注一條或幾條重要的信息，而忽略其他信息。飛行員判斷飛機(jī)能否抵達(dá)機(jī)場(chǎng)時(shí)所采用的經(jīng)驗(yàn)法則就是一個(gè)例證。每一條經(jīng)驗(yàn)法則都可以有意識(shí)或無(wú)意識(shí)地被使用。

如果是無(wú)意識(shí)地使用它，這種判斷的方法就被稱為“直覺(jué)”。直覺(jué)是這樣的：

（a）它似乎比意識(shí)更快；

（b）我們并不完全知道它發(fā)生作用的潛在原因；

（c）但它很強(qiáng)烈，促使我們采取行動(dòng)。

直覺(jué)并非幻想或第六感，而是一種無(wú)意識(shí)的智慧。我們大腦的絕大部分都處于無(wú)意識(shí)的狀態(tài)，如果沒(méi)有存儲(chǔ)在那里的大量經(jīng)驗(yàn)，人類必然會(huì)滅絕。大腦的計(jì)算能力也許可以解決已知風(fēng)險(xiǎn)，但面對(duì)不確定性時(shí)，直覺(jué)就變得至關(guān)重要了。然而，我們的社會(huì)往往拒絕承認(rèn)直覺(jué)是一種智慧，而認(rèn)為邏輯計(jì)算能力才是智慧的體現(xiàn)。

誠(chéng)然，一條經(jīng)驗(yàn)法則不可能解決所有問(wèn)題，因此我們的大腦學(xué)會(huì)了很多法則，匯集在“工具箱”之中。正如釘釘子最好用錘子，擰螺絲最好用螺絲刀，這些經(jīng)驗(yàn)法則需要因地制宜地使用。要想做出明智的決定，必須知道哪個(gè)問(wèn)題應(yīng)該用哪種工具解決。

啟發(fā)法之所以奏效，應(yīng)該歸功于我們進(jìn)化的大腦。然而，啟發(fā)法并非是很多領(lǐng)域的研究課題。從經(jīng)濟(jì)學(xué)到哲學(xué)，關(guān)于理性決策的大多數(shù)理論仍然認(rèn)為，所有風(fēng)險(xiǎn)都是可知的。社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的大多數(shù)專家都致力于研究復(fù)雜的邏輯學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)，但幾乎沒(méi)有人研究啟發(fā)式思維，即使有，也大多認(rèn)為啟發(fā)法是導(dǎo)致人類犯錯(cuò)和災(zāi)難發(fā)生的原因。

因此，吉仁澤認(rèn)為需要一場(chǎng)革命，一場(chǎng)關(guān)注啟發(fā)法的革命，一場(chǎng)最終能夠幫助人們應(yīng)對(duì)各種不確定性的革命。塔勒布認(rèn)可的三位大師之一赫伯特·西蒙就是這場(chǎng)革命的倡導(dǎo)者之一。而吉仁澤構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型，目的就是教會(huì)人們?nèi)绾卧诓淮_定的情況下作出明智的決策。他稱這場(chǎng)革命為“啟發(fā)法革命”，它要求我們學(xué)習(xí)如何在經(jīng)驗(yàn)法則的幫助下應(yīng)對(duì)不確定性。

對(duì)于確定性，存在兩種主要的錯(cuò)覺(jué)。每當(dāng)已知風(fēng)險(xiǎn)被誤認(rèn)為是完全確定的，就會(huì)出現(xiàn)零風(fēng)險(xiǎn)錯(cuò)覺(jué)。很多人認(rèn)為，幾乎絕對(duì)可靠的現(xiàn)代科技，比如艾滋病測(cè)試、基因分析、影像檢查，給我們提供了高科技手段，卻讓我們對(duì)確定性產(chǎn)生了誤解。

可預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)的錯(cuò)覺(jué)或“火雞的錯(cuò)覺(jué)”則不同，它誤將不確定性當(dāng)作已知的風(fēng)險(xiǎn)，就像零風(fēng)險(xiǎn)錯(cuò)覺(jué)一樣。在這兩種情況下，真實(shí)世界和我們所感知的世界之間存在很大的差別。

不管面臨的是已知風(fēng)險(xiǎn)還是不可預(yù)測(cè)的風(fēng)險(xiǎn)，想知道我們所處環(huán)境的不確定性都很難。

塔勒布的“火雞的錯(cuò)覺(jué)”假設(shè)一只火雞來(lái)到人類世界，一個(gè)屠夫出現(xiàn)在它的生活中，火雞擔(dān)心屠夫會(huì)殺了它，但屠夫很和善，喂給它食物。第二天，火雞發(fā)現(xiàn)屠夫又來(lái)了，他還會(huì)喂它食物嗎？火雞可以計(jì)算這件事發(fā)生的概率，著名的數(shù)學(xué)家皮埃爾-西蒙·拉普拉斯發(fā)明的“平滑定理”告訴火雞答案：如果同一件事之前發(fā)生過(guò)n次，那么這件事再發(fā)生的概率為：（n+1）/（n+2）。這是一種典型的確定性決定論。

n代表屠夫喂火雞食物的天數(shù)。也就是說(shuō)，第一天過(guò)后，屠夫第二天喂火雞的概率是2/3。第二天過(guò)后，概率增長(zhǎng)為3/4，以此類推，概率一天大于一天。與此同時(shí)，屠夫殺掉火雞的概率越來(lái)越小。到了第100天，火雞幾乎百分百地確定屠夫會(huì)來(lái)喂食物，但火雞不知道隔天就是感恩節(jié)了。雖然屠夫喂給火雞食物的概率比以往都高，但火雞卻要大難臨頭了。感恩節(jié)對(duì)于火雞來(lái)說(shuō)是未知信息，如果火雞知道所有可能的風(fēng)險(xiǎn)，很可能會(huì)重新計(jì)算概率。但直到被屠夫宰殺的那一刻，火雞才知道自己漏掉了一條重要信息。誤以為風(fēng)險(xiǎn)是可以預(yù)測(cè)的，是一種確定性錯(cuò)覺(jué)，但這就是“火雞的錯(cuò)覺(jué)”。

火雞未曾預(yù)料到自己的悲慘結(jié)局，這與專家未能預(yù)測(cè)到金融危機(jī)有著相似之處。兩者都使用了短期內(nèi)可能奏效的模型，但卻沒(méi)有預(yù)測(cè)到正在逼近的災(zāi)難。美國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估主要基于歷史數(shù)據(jù)以及與拉普拉斯平滑定理類似的模型，因?yàn)榉績(jī)r(jià)一直走高，所以風(fēng)險(xiǎn)似乎在漸漸在減少。次貸危機(jī)爆發(fā)前，人們的信心指數(shù)達(dá)到了歷史最高點(diǎn)。

2008年3月，時(shí)任美國(guó)財(cái)政部長(zhǎng)的亨利·保爾森宣稱：“我們的金融機(jī)構(gòu)包括銀行和投資銀行很強(qiáng)大。我們的資本市場(chǎng)彈性很大。它們都很高效，很靈活?！辈痪弥?，整個(gè)經(jīng)濟(jì)開(kāi)始動(dòng)蕩。讓保爾森信心十足的風(fēng)險(xiǎn)模型并沒(méi)有預(yù)測(cè)到這次危機(jī)，就像火雞不知道感恩節(jié)即將到來(lái)一樣。

已知風(fēng)險(xiǎn)模型會(huì)釋放出錯(cuò)誤的確定信息，催生而非防止災(zāi)難的發(fā)生。高盛集團(tuán)首席財(cái)務(wù)官戴維·維尼爾在報(bào)告中稱，“僅相當(dāng)于25西格瑪?shù)臉O小概率事件”竟然發(fā)生了多次，造成了巨大損失，這完全超出了公司風(fēng)險(xiǎn)模型的預(yù)測(cè)范圍。

那么，這種事件的概率應(yīng)該是多少？根據(jù)高盛的風(fēng)險(xiǎn)模型 ( 風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值法 ) ，西格瑪?shù)氖录績(jī)赡陼?huì)發(fā)生一次，5西格瑪?shù)氖录员訒r(shí)期以來(lái)僅發(fā)生過(guò)一次，7西格瑪或8西格瑪?shù)氖录挠钪娲蟊ㄒ詠?lái)僅發(fā)生過(guò)一次，25西格瑪?shù)氖录t根本無(wú)法想象。

但是，這種無(wú)法想象的事件卻發(fā)生了不止一次，而且是多次。運(yùn)氣太差肯定不是原因所在，問(wèn)題出在不適合的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法上，這些方法誤以為所有不確定的風(fēng)險(xiǎn)都是已知風(fēng)險(xiǎn)。正是因?yàn)橥ㄟ^(guò)計(jì)算得出了不確定性風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的所謂“精確”概率，我們才產(chǎn)生了確定性錯(cuò)覺(jué)。

有人批評(píng)銀行的運(yùn)行方式類似賭場(chǎng)，如果真是這樣就好了。正如《極端不確定性》的作者默·文金所說(shuō)的，如果銀行真的像賭場(chǎng)，那風(fēng)險(xiǎn)至少是可以預(yù)測(cè)的。

然而，投資銀行所處的真實(shí)世界一直在變化，充滿了不確定性，并非所有人都可以信任，意外隨時(shí)都可能發(fā)生。事實(shí)上，以已知風(fēng)險(xiǎn)為研究對(duì)象的金融理論很可能是引發(fā)金融危機(jī)的原因之一。經(jīng)濟(jì)學(xué)家約瑟夫·斯蒂格利茨在談及2008年金融危機(jī)時(shí)表示，如果認(rèn)為基本完美的信息與完美信息非常相似，那你就錯(cuò)了。

追求確定性的欲望已深入人心。17世紀(jì)德國(guó)哲學(xué)家戈特弗里德·萊布尼茨曾設(shè)想建立一種數(shù)學(xué)或符號(hào)體系，用于表示所有想法，為每個(gè)問(wèn)題確定最佳答案，所有的學(xué)術(shù)爭(zhēng)論也會(huì)就此終止。但是，偉大的萊布尼茨未能做到，他忽視了風(fēng)險(xiǎn)和不確定性之間的區(qū)別。

如今，“聰明”的學(xué)者發(fā)明了很多方法來(lái)應(yīng)對(duì)不確定性，他們把不確定性看成已知風(fēng)險(xiǎn)，這樣就可以運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)學(xué)模型來(lái)預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)，而不用面對(duì)現(xiàn)實(shí)世界了。有些建議好像是對(duì)的：擁有更多的信息總是好的，進(jìn)行更多的計(jì)算總是好的。事實(shí)上，它們都是錯(cuò)誤的。在一個(gè)變化莫測(cè)的世界，涉及更多信息和計(jì)算的復(fù)雜決策方法往往會(huì)更加糟糕，導(dǎo)致人們產(chǎn)生確定性錯(cuò)覺(jué)并造成損害。

很多人可能認(rèn)為，經(jīng)驗(yàn)法則是“快速而低劣”的捷徑，雖然可以節(jié)省時(shí)間和精力，但需要以犧牲質(zhì)量為代價(jià)。這種看法被稱作“準(zhǔn)確性與認(rèn)知努力間的權(quán)衡”，在做決策時(shí)，經(jīng)驗(yàn)法則總是居于次要地位。但是，這種看法只有在方向一致的情況下才成立，在不確定性的情況下并不成立。要想在變幻莫測(cè)的世界里做出明智的決策，必須忽視一部分信息，就像經(jīng)驗(yàn)法則教我們的那樣，這樣做既可以節(jié)省時(shí)間、精力，還能使決策更加明智。

無(wú)論何時(shí)，我們都要記?。?/p>

（a）風(fēng)險(xiǎn)不等于不確定性。針對(duì)已知風(fēng)險(xiǎn)做出的最佳決策，用于應(yīng)對(duì)不確定性并非最佳。

（b）經(jīng)驗(yàn)法則并不愚蠢。在一個(gè)充滿不確定性的世界，簡(jiǎn)單的經(jīng)驗(yàn)法則比精確的計(jì)算，更有助于我們做出好的決策。

（c）復(fù)雜問(wèn)題并不一定需要復(fù)雜的解決方法，應(yīng)該先尋求簡(jiǎn)單的方法。

列昂納多·達(dá)·芬奇說(shuō)，經(jīng)驗(yàn)是一切可靠知識(shí)的母親。經(jīng)驗(yàn)是沒(méi)有錯(cuò)誤的；犯錯(cuò)誤的只是我們的判斷，它會(huì)讓經(jīng)驗(yàn)去辦超出能力范圍的事情。投資領(lǐng)域基本上充滿了不確定性，依靠適用于已知風(fēng)險(xiǎn)的金融理論可能會(huì)導(dǎo)致虛假的確定性，即火雞的錯(cuò)覺(jué)。

吉仁澤相信簡(jiǎn)單的經(jīng)驗(yàn)法則擁有巨大的效能，會(huì)為我們提供了一個(gè)可選方案。在我看來(lái)，這個(gè)簡(jiǎn)單的經(jīng)驗(yàn)法則相當(dāng)于彼得·考夫曼所說(shuō)的“人類兩萬(wàn)年的經(jīng)驗(yàn)”和納西姆·塔勒布所說(shuō)的“祖母的智慧”。

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