三个盒子(1)

 

每个人都有三个盒子随身。

第一个盒子,是你的信息。

第二个盒子,是行动集,即你可以采取的行动。

第三个盒子,是价值函数,即价值判断能力。

没有信息,犹如漆黑一片,只能基于有限的经验进行yy.

有信息但行动集合小,则信息无法带来收益。

行动集合大,信息也多,但价值判断不佳,则容易做错选择题。错误的概率,取决于待决策的问题和已有的经验有多接近,越接近错误率越低。


理论上是这样,实际还有变化。举个例子,想投资房产,你需要的信息是一个城市的发展方向、地段划分、板块特点等等。然后你的行动集无非是选筹、贷款、谈判中的选项。但如果你的信息缺乏,比如对城市一无所知,那你可以选择“管家公司”。理论上你的行动集是因此受限了(因为管家公司无论有无信息你都可以选)。而如果你是从管家公司中选,而非自己亲自买,那你价值判断的难度可能加大,因为要判断管家公司是否靠谱,可以搜集的信息要少很多。总之三者互相影响。


在围棋中,信息是透明的,而行动集理论上也是一样的–你可以选择棋盘上任何一个可以放子的地方,唯一需要的是价值判断。AlphaGo无非就是用神经网络的方式,计算出一个准确的(至少比人类准确100倍)价值判断,从而永远都能走出好棋。

理论如此,但因为人类计算力有限,所以处理的方式跟计算机不同。(其实计算机也有简化的问题,并不可能枚举,不过我们放过这个细节)。首先我们不会计算所有的点,而只会根据“感觉”获得几个候选。这个感觉来自两方面:天才,和努力。看多了棋谱你自然容易有好的招,但有些局面没见过类似的,神来一笔就靠天才。然后价值判断也并非一个判断函数了事。你要算上十几步,甚至几十步,然后根据那个结果来判断好与不好。计算力和价值判断是相辅相成的。有时经验也能派上用场。


有时我们会通过缩小行动集来获得更好的结果。

但理论上选项肯定是越多越好的。

问题在于价值函数。价值函数质量太低,行动集大了反而结果更差的概率就越大。价值函数不存在,行动集扩大结果更差的概率,大概就是50%.

正确的缩小行动集的方法,就是通过正确的价值函数。把错误的选项去掉。缺乏有效的价值函数的时候,借助他人的经验弄一个价值函数,然后把某些选项分数调低,也算是可行(期望是正的)。

通过随机或者其他方法减少选项,通常有损,但可以降低决策成本,某些时候合理。


上面的框架,假设信息的处理没有成本。来了就是信息。

实际上,需要分辨和处理。

但如果你一开始一无所有,只能从盲目接受开始。

然后你锻炼出能力来,去分辨。但怎么锻炼?

如果你是小孩,父母是你的老师,教你对错。因为他们比你高太多。

但如果没有这样的老师呢?

除了逻辑上的思辨,最有效的办法就是用实践检验。

然而试错成本总是有的。尽可能降低试错成本是上策。这需要一个生态去支持。


怎样增大行动集呢?

最简单的方法:抄。别人怎么做,你就可以选择怎么做。

但抄是低级的。如果你的情况跟人很不同呢?

理论上你照样可以抄,因为行动集只是理论的可能,你还有价值判断去分辨。

实际上,你可以抄到的行动集很小。所以,你要重构。

就是把经验中的行动切碎,然后重组。切碎和重组的背后,是对行为的理解。自然也会涉及到价值判断。

除了切碎和重组,还有一个操作,叫做抽象。需要悟性。

有悟性的人通常脑洞比较大。一方面是行动集大,另一方面,计算力比较强,可以在众多馊主意中找到一个相对靠谱的。但也常常犯下很sb的错误,因为离经验远。这时候不要怂很要紧。不过还是要设法减少试错成本。光勇敢是没用的。


价值判断能力,怎么提高?

多复盘。

太细节的错误不要跟自己计较。

从大处着眼。通常犯错,是因为没看到一些东西。

一些隐藏的价值。

一些随时间流逝而改变的价值。

一些被声量误导的价值。


 

我们都通过学习来进步。但学来的东西若只放在一个盒子,混乱度比放三个盒子要高。这三个盒子是从一篇经济学论文看来的,也没细看论文,就拿来用了。感觉还不错。其他的变化以后慢慢推。

 

3 則迴響 (+add yours?)

  1. Johsang Yue
    七月 21, 2020 @ 22:41:22

    似乎我们可以做任何事情,只要有价值,所以行动集天生无穷大,由价值函数决定要不要做?

  2. discreter
    七月 25, 2020 @ 00:02:19

    理论上有无穷大,实际上,可能大部分事情就只有一个选择。

  3. Johsang Yue
    七月 25, 2020 @ 12:39:21

    对的,但因为金融市场复杂度不高,行动集都有固定的模式,你基本明白接下来只能做哪些事,而人生往往认知水平摸不清行动集有多大;更麻烦的是,公司永远正向发展以营利为目的,而人很多时候会反向消费以快乐为目的,最终的裁决者不是理性的董事会却是无常的天道。

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