世人都知道“股神”巴菲特,至于他的搭档是谁,知之者却要少很多。 查理·芒格(Charles Thomas Munger)——巴菲特长达40年的商业合作伙伴、伯克希尔·哈撒韦公司副董事长,并不常在公开场合发表观点,即便是在伯克希尔年度股东大会,在巴菲特讲完之后,他通常也仅仅来一句“我没有什么要补充的”。 但这并不妨碍他在职业生涯中取得他人难以达到的高度,以及在西方投资界中成为别人仰望的灯塔。虽然保持低调,但只要他发表公开演讲,就必然受到高度关注,他的观点也成为无数人希望从中寻找启迪的教材。也正因为如此,一本收录了他将近20年主要公开演讲的书籍——《穷查理宝典》在全球热销。 芒格现年已94岁,他最为外界所称道的是他所涉猎知识面之广、之深,至于他到底是如何做到这一点,从而成为不少人眼中的“通才”,Quartz作者Michael Simmons在近期一篇文章中对他过去70年职业生涯进行回顾后,作出了以下这些总结。 1万小时定律还不够所谓1万小时定律,指的是一个人在特定领域专门花费1万小时练习,就能在这个领域取得一定的成功。 虽然从时间上说,芒格自身工作的时间已经足够长,但是他取得成功的关键却另有所在。他并没有让自己像一束激光那样将全部精力集中于投资理论,而是在很多领域广泛涉猎、深入研究,这包括微观经济学、心理学、法律、数学、生物以及工程学等等,并将从中得到的启发用于投资。 比尔·盖茨曾经这样描述芒格:
“通才”的特点贝恩咨询董事长Orit Gadiesh是“通才”(expert-generalist)这个词最早的提出者,她的定义是:
这和1万小时定律实际上是有所冲突的,在规则明确的领域,包括体育、音乐以及游戏等,这个定律非常适用。但在商业领域,规则一直在发生翻天覆地的变化,这就需要“通才”,只有他们才能迅速适应变革。研究发现,“通才”能够做到这些:
思维模型:芒格成为“通才”的独特方式芒格自己曾说:“形成习惯去掌握现实背后的模型,是我最喜欢做的事情。” 在对不同学科进行串联这方面,芒格开发了一套他自己所谓的“思维模型”,他就用这种模型去评估投资机会。事实上,他已经打造了超过100个这种模型,且经常使用。 那么,这些模型到底是什么? 要解释这一点,最好的办法就是举一个他常用模型的例子——双轨分析(Two-Track analysis)。这个模型融合了心理学、神经系统科学、经济学以及人类行为学等不同学科,其中认为,在分析涉及人类决策的情况时,会涉及所有的商业领域,作分析的人就必须考虑“双轨”:
另一个例子,则是经典的巴甫洛夫条件反射定律。巴甫洛夫发现,狗不仅仅会在吃食物时分泌唾液,在他进入实验室令狗获得有食物吃的预期时,同样也会分泌。芒格将这个定律也应用到了商业中去,并且在他自己的书中,他描述了可口可乐(伯克希尔·哈撒韦重仓持有)是如何用他们的logo作为这个条件,通过合适的频率以及广告,让消费者产生条件反射。 本质上说,思维模型是对世界某些方面的简化和缩影,是某一特定现实的缩略图。他们是适用于我们生活各个方面的准则,能够帮你作出更好的决策。 看重思维模型的并非芒格一人,很多成功的企业家和思想家都在某种程度上使用思维模型,包括桥水基金的Ray Dalio。 如何使用思维模型以下是芒格自己在不同场合提到的几个规则: 规则1:学习不同的模型 “第一个规则就是,你要有多个模型,这是因为如果你只使用一两个,那么就很难将现实全部放到你的模型中去。” “这就像一句老话所说:‘如果锤子是一个人唯一的工具,那么所有的问题看起来都像钉子。’” 规则2:研究不同的学科 “模型要来自于不同的学科——这是因为,关于世界的智慧,无法从一个小小的学术领域获得。” 规则3:专注于大学科中的大思想(80%的结果来自20%的模型) “你可能会说,‘这太难了!’但值得庆幸的是,其实并没有那么难——这是因为,80%或者90%的重要模型,对于你成为智者的贡献度达到大约90%。且在这之中,真正贡献度极高的,仅是极少数。” 规则4:使用清单,确保你将合适的模型纳入 “要使用一个清单,以确保你将所有主要模型都纳入了。” “聪明人在什么情况下会出错呢?答案是,当他们在复杂系统中不将心理学上所有主要模型纳入,以及在评估结果时不使用清单的时候。” 规则5:列多个清单,对具体情况使用最适合的一个 “对于不同的公司,你就需要不同的清单以及不同的思维模型。我一直很难说出这样的话‘这是三条忠言……’,相反,你需要亲自驾驭,并将其融入自己的脑海。” 成为不同领域的“通才”Simmons认为,不管你是否要按照芒格的方法去行动,一个尤其值得铭记的地方在于,拓宽知识的广度,同时在你自己的专业领域加大深度,这种做法是很有价值的。 上文提到的贝恩咨询董事长Orit Gadiesh就极为推崇学习不同领域的知识,她曾称:
越来越难不过在当前这个快速发展的社会,需要承认的是,专业化分工令学科也越发细化,要成为“通才”也越来越难。 科学计量学(Scientometrics)是研究科学活动规律的一门学科,其中有两大关键发现:学术研究的数量每9年就会翻一倍;不同学科的数量也在迅猛增长。 以表观遗传学为例(epigenetics),这就是专业领域不断增多之后出现的一个重要学科,它研究的是环境因素对于我们基因传递所带来的影响。 在19世纪,当生物学从医学和自然历史科学中分出来成为独立学科时,一名生物学家掌握这个领域所有知识是有可能的。而到了今天,对于很多基因工程科学家来说,他们可能就对表观遗传学没有太多认知。 |
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