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扑克高手的秘诀,对投资和人生都大有启发

 梵观先生 2018-12-24

来源:网络   作者:佚名






庄子与惠子游于濠梁之上。

庄子曰:“儵(tiáo)鱼出游从容,是鱼之乐也。”

惠子曰:“子非鱼,安知鱼之乐?”

庄子曰:“子非我,安知我不知鱼之乐?”

惠子曰:“我非子,固不知之矣;子固非鱼也,子之不知鱼之乐,全矣。”

庄子曰:“请循其本。子曰‘汝安知鱼之乐’云者,既已知吾知之而问我,我知之濠上也。”


为什么是(德州)扑克高手统治世界,而非围棋(象棋)高手?


这个话题偶尔被人提起,结论惹人深思。


本文将从全新的角度来解读:

围棋是简单的复杂游戏,而扑克是复杂的简单游戏。


扑克更贴切地模拟了这个现实世界。


取得世俗成功的人,并不需要像围棋高手那样既能着眼大局运筹帷幄,又能精确计算厮杀收官。


相反,“成功人士”,更符合扑克高手的以下特征:


1、形成概率化思考的个人决策系统;

2、理解运气、风险和不确定性;

3、博弈高手;

4、控制自己和他人的情绪;

5、反复训练的直觉;

6、“理性+情绪”双脑决策;

7、启发式思考。

1

扑克高手第一课

理解运气、风险和不确定性


富兰克林说,这个世界上,没有什么东西是确定的,除了死亡和税收。

先厘清三个概念。

运气:运气是一种人生观。这是我的定义,因为字面上的理解既简单,也容易有歧义,所以我干脆将其最有趣的那部分提炼出来;

风险:已知的不确定性。风险这个词儿会被应用在不同场合,在这里我特指可衡量的不确定性。例如赌场里的老虎机,对于每次的结果是无法预测的,但长期玩儿下去,赌场以大于50%的优势概率稳稳吃死你。

不确定性:未知的风险。也就是未知的未知。

通过对比“风险”和“不确定性”,我们能理解得更深一些。

  • 在风险已知的世界里,包括概率在内 的所有事物都是确定的,逻辑思维和统计学足以让我们做出明智的决策。

  • 但是在不确定的世界里,所有的事物并不都是已知的,我们无法通过计算做出最佳选择。

为什么说“运气是一种人生观”呢?

美国有个年轻的职业女牌手总结自己的经历,在入行一年就拿到冠军之后,她走过一段下坡路。

她觉得自己很牛逼,也不再勤奋训练了。她高估了自己的水平。也许她的首个冠军来自“不确定性”,而非对“风险”的控制力。

在一个快速上升的市场,傻逼也能挣钱,但别觉得自己是天才。这其中有多少是靠运气?有多少靠实力?

也许短期在区块链上真正挣钱的,正是曾经反省过“全是傻逼”的人。

一种最简单的办法是:当你赢了的时候,你要说“我运气真好”;当你输了的时候,别说“运气差”或者“差一点儿”,而是从技术角度去反思。

有了这个底层人生观,讨论下面的内容才有意义。(来自一本关于风险和决策的书,书名待查)

我们要学会在不确定性的世界生存,第一步就是要分清:

(已知风险)已知的不确定性,和(未知风险)未知的不确定性。

我们需要两套思维工具,来应对这两种状况(即使有时候边界不清晰)。

风险:如果风险是已知的,想要做出明智的决策,你需要的就是逻辑思维和统计学思维;

不确定性:如果有些风险是未知的,想要做出明智的决策,你还需要直觉和睿智的经验法则。

瑞士最高法院于2010年裁定德州扑克是一个以运气机率为主的游戏(game of chance),因为“简单的数学策略心理学在此游戏中所占的分量比不上运气成分”。

美国宾夕法尼亚州上诉法院于2010年3月裁定德州扑克为非法赌博,因为认定德州扑克的运气成分大于技巧成分。

那么扑克赢家主要靠实力还是运气呢?

和现实世界的人生一样,短期靠运气,长期靠实力。

当然,还有我经常说的,运气也许不能改变,但运气的运气可以。

在那些运气是技术的一大部分的游戏中——例如德州扑克和风险投资——长线的结果总是会趋向玩家(投资人)真实的技术实力,而在短线中,运气决定了一切。

怪诞行为学鼻祖 Steven Levitt,在测量了运气与技术在德州扑克中的关系后,总结道:

“那些在游戏前就被鉴定为高手的玩家平均比一般玩家多获得 30% 左右的投资回报。” 

但这个结论也有一个大坑,我们在游戏前如何鉴定出谁是高手?上面这个结论,会不会是幸存者偏差式的统计错觉呢?

这些,也许正是扑克和人生有趣的地方。


2

扑克高手第二课

建立概率化思考的决策系统


要点1:量化

在上一课,我们说了,没什么东西是确定的。

而这一节,我们又要说,不管一件事情多么模糊难测,你也要努力去量化它

英国物理学家开尔文说:

当你能够量化你谈论的事物,并且能用数字描述它时,你对它就确实有了深入了解。但如果你不能用数字描述,那么你的头脑根本就没有跃升到科学思考的状态。

就像天气预报说明天有80%概率下雨一样,你也要养成类似的思考和沟通方式。

例如假如有人约你周末吃饭,当你不确认时,别说“也许可能或许大概”这类台词,你最好说:

我有60%的把握。

如果想有点儿戏剧化的效果,你还可以说:

我有58.62%的把握。

这种沟通会大幅提升你和朋友之间的沟通效率,也能逐步构建你自己的“量化人生”。

量化自己的想法极为重要。

给出一个估值,看起来很傻,但是在我心目中,可以拿来区别不同类型的人。懂得量化和概率思维的人极少,能够照此行事的更少。

先标注一个数值,有利于你去校对准心。你在毛估估的过程中也会有所收获。


要点2:灰度认知

当你分析、思考一件事物时,要克服二元对立、非黑即白的心态。

你并不是要马上拿出一个候选项,而是要尽可能全面地列出各种候选项,甚至站在对手的角度思考。

扑克高手Annie Duke的建议是:

首先,改变任何事情都追求100%确定的心态。试想一下,这件事情我真的是有100%把握吗?如果是70%的把握,那么剩下30%的可能是什么?就像是在扑克牌桌上,高手计算下一张牌的可能性一样;

第二是保持一个更加开放的心态从更多的渠道获取不同角度、多元的信息,而不是跟不同的人问询,然后不断确认自己已经肯定的事情和观点,“尝试着找那些你从来没觉得需要向他们请教的人聊一聊,你也许有意外的收获”。


要点3:期望值计算

对德州扑克深有研究的人工智能专家余小鲁说,金融圈最感兴趣的就是风险。德州扑克对玩家的一个大的考验,就是要长期保持一种风险中性(risk neutral)的态度。

举个例子,你面前有两种打法:

第一种是有20%的机会赢得五千个筹码:

第二种是有百分之百的机会赢得八百个筹码。

大脑里面固有的风险偏好,让我们很难选择第一种打法。

但恰恰在绝大多数的金融市场和德州牌桌上,要当长期的成功玩家,必须学会自然地选择第一种打法。因为根据期望值计算,第一种的回报是1000,大于第二种。当然,这个和筹码总值也有关。

假如你根据期望值计算的方法是正确的,但结果却输了,这就是所谓的“系统风险”。

作为投资人怎么在投资中面对这种风险?你应该坦然面对。系统风险是无法避免的,因为盈亏同源。

你要反思的,不是根据期望值计算作出的选择,而是你的计算系统是否精确,是否需要校验。


要点4:黑白决策

AI下围棋的秘密是,计算可能招法的终局赢棋概率,然后选择概率最大的那一手。

看起来似乎很简单,其实并不容易。

1968年,马克斯刚到花旗银行工作时,他们的口号是“胆小难成大事”。采取明智而审慎的投资方式,争取胜多负少,及在成功时获得的收益要多过在失败时遭受的损失十分重要。

但避免所有的损失则会带来严重后果,坚持这样的投资方法也绝非制胜之举。这样可能会确保你避免损失,但同样也可能导致你无法取得收益。

就此,许多人心目中最伟大的冰球运动员韦恩·格雷茨基(Wayne Gretzky) 说的话可能会为你带来一些启发,他曾说:“如果你不出手,就会100%地错过进球的机会。”

Duke曾经担任业余选手比赛评论员,有一次她告诉现场观众,说当前的局面,A选手赢的概率是76%,B赢的概率是24%,结果B赢了比赛,当时观众就说“你的预测错了”,Duke回答:不是预测错了,她已经说过了B选手赢的概率是24%,也就是概率24%事件发生了。

做决策的时候要理性、坚定。执行完之后,迅速归零。要将执行和结果分开。

不管现实多么灰暗,自己手上的牌多么卑微,未来多么渺茫,仍然敢于做决定,并且坚定地选最好的那一手,是一种非常了不起的天赋。

这就像全盛时期的德国队,即使落后了三个球,也阵脚不乱,堂堂正正地踢出每一脚球。

只要你还没开始自暴自弃,仍然在思考、决策,即使被打趴下,也不算失败。


要点5、形成系统

道理人人都懂,概率我也会算,期望值没啥难的,为什么我还是做不到?

这正是人性艰难的地方。

我们每个人都被设计成“自动驾驶”的智能生物,为此付出的代价是,克服人性的弱点是非常不容易的。

对牌手来说,游戏目标不应是赢取单局彩金,而是基于数学(概率论)及心理学上做出正确的决定。因为如此一来,期望回报值为正的情形下,可将每一局的平均利益最大化,长久下来赢钱总额会比输钱多。

扑克生涯和漫长人生一样,是由很多个连续决策构成的。

你不能在乎一城一池的得失,而是要建立一个大概率赢钱的科学决策系统。

普通人关注结果,高手关注系统。

对于该决策系统,你一方面要坚定地执行,另外又要能够不断反思优化。

这两点都是反人性的。

Annie Duke认为,顶尖的扑克牌高手和普通的牌手之间,一个重要的差别就是:

顶尖高手,能够始终保持稳定的决策能力,不会因为周围环境的变化、自己的输赢而影响决策,他们通过训练自己,养成了深思熟虑解决问题的习惯。

普通牌手,他们的心情很容易随着周围的环境发生变化,从而导致决策水平的不稳定,极端的情况下,他们甚至是依靠条件反射来做决定。

然而在“不确定”的扑克世界,如同我们的现实世界,“系统”都是暂时的

假如一个人的决策系统的底层,不和学习系统相连接,很快就会变成“刻舟求剑”。


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