非对称风险介绍(非对称风险心得体会)

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本文节选自《非对称风险介绍》

犯了这样一个错误:混淆了集合概率与时间概率。投资人要么是出现损失以后本金减少〈以后追不上指数上涨了)，要么是他即将退休，要么是打算和原配离婚、迎刻邻居的老婆，要么是他在接受阐尾炎手术后染上了毒首，要么是他改变了生活态度，无论出现哪种情况，此投资人的回报都会低于市场总体回报水平。那些在风险行业中生存下来的投资人，都懂得这样一条广为人知的原则《版本因人而异，但都蕴含着相同的意思)，那就是“要想投资成功，你首先得活着\"”。我自己的版本是“如果一条河的平均深度为4英厂，就干万不要过河\"。我自己在生活中尽量保持对风险件后果的“敬长\"，因为爆仓不仅会让人前功尽弃，而且会让人永远出局。在爆仓风险面前，成本收益分析变得微不足道。不过我还是没想到整个决策理论界都忽略了个体爆仓风险，导致的理论漏洞是如此之深。一个偶然的机会我读到了物理学家奥利\'彼得斯与伟大的默里\'盖尔曼共同撰写的一篇论文，他们俩的论文提到了一个和赌场故事差不多的例究中与概率相关的所有结论都存在缺陷，严重的缺陷，极其严重的缺陷，甚至在很大程度上是无可救药的致命缺陷。这是因为，自从250多年前数学家雅各布:伯努利给出了不确定性，导致此后几乎这个领域里所个领域里真的无人幸免吗?甘实也不尽然纳格这样的从业人员就已经按照这他人则未必，比如应用数学家死劳.凯利都把这个问题搞清楚了，而且他们深入浅出地冰述了这个问题。保险数学之父、瑞应用数学家哈拉尔德\'克拉梅尔也搞清楚了这个问题。而在20多年前，我和马死\'斯皮北让就已经把这个问题搞清楚了，题，当然我没有构建出彼得其问题)。瓜》中

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就已经讨论了遍历性德香农和艾条件下决策的方程以后，他的构想就成了一项标准人都犯了混淆集合概率与时间概率的严重的错误包。这准确地说是所有经济学家都会犯这个错误，其艾德.索普，以及提出凯利标准的物理学家J.L且在遇到违反遍历性的情况时，更加深入地研究了这个问和盖尔受论文斯皮兹纳格和我甚至专门设计并推出一款产品帮助客的数学模型，人20年关上的名户规避\"“爆仓点\"，以便他们能够长久地从市场获得回报。后来我退休了，而他依然在这一领域深耕，并且做得风生水起。我们俩都对经济学家感到失望，他们根本没有领悟到遍历性的真庄，却不断批评我们对尾部事件实上，我在这里提到的观点非常浅显易人意识到这一点?因为他们没如果没有参加过“风险的担心是“非理性的”。，但为什么在长达250年的时间YY，没有参加过“风险担”担”。又想理解涉及概率的问题，那么这个人一定要具备超高的智慧。对于那些接受了过度教育又严重缺乏实战经验的人来说，理解这些情是很困难的。当然，除非他是一个天才，有着敏锐的头脑，能看透刻的理解。可以上首定的是，夸克”《〈这使他获得了庄贝刻就明白了”。殉戎德.香农、盖尔曼就是这样的天才《〈彼得基尔物理学奖)。彼得斯说当他向。我可以以个人名义为索普担保，他有绝对清晰的头脑和深候就能感受得到。人能理解我提到的观点。但是经济学家、心理学家和决策理可以肯定他们以后也不会有。不过，偶尔从事心理学研究没有真知灼见的人聚集在起，即使人数再多也不会产生对概率问题有清晰而正确理解的人，就如同在计算机黑客寻找和谐的美感一样。|遍历性如果有一个随机过程，程就不

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一个有吸收壁的随机过程，甬/匡思维的迷雾，而且对概率论有深或许也是)，盖尔曼发现了“盖尔曼曾述这一观点时,“他立艾德.索普、JL.凯利和哈拉尔德\'克拉梅尔训无疑问都是天才深刻的思考，你在和他交谈的时以不必杀身体验“风险论家就没有这样的赫布西蒙是个例外。把一群担”，便的天分了，而且真知灼见。在经济学家当中寻找蜗居的小屋或者懒散参与这样一个随机过程的“风险收，你就不能回到随机过程中继续游戏了。由于不存在任了。现在我们再来考虑一个比赌场实验更极端的例子，其过往的历史概率不能适用于其遍历性。出现上述情况是因为系统存在一个类未来的情景，工的阁楼那么这个随机过似于“叫停”的机制，这其实就是担”就意味着且被吸收盛吸何可逆性，我们将这种情况称为“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瓜》书中的核心案例。假设有一群人在玩俄罗斯轮盘赌，每6个人中有5个人可以获胜，如果有人用标准的成本收益模型来分析，那么他很可能会得为每次平均收益是83.33万美元能作数吗?|重复风险让我们来看一下在有”出结论，声称参与游戏的人有83.33%的机会赢得奖金，基。但是如果你不停地玩这个游戏，最终的结局一定是躺在爆仓可能”和复风险”的情况下，才墓其实这个例子也是《随机漫步的傻单次获胜的奖金是100万美元，，这时候你的预期收益还“统计实验\"和所谓的“科学\"论述是何等的苍白无力。如果有人声称“统计数据证明飞机是安全的”，置信度为98%〔〈没置信度的话，数据就没意义)，而如果实际情况与荆声称的一致，习了么没哪个经验

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