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交易员们屡试不爽的经验：在杂志的封面或者在等书籍中被誉为“最佳”的公司往往最终业绩不如预期，做空它们的股票一定会让你赚得盆满钵满。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布（Nassim Nicholas Taleb），男，安皮里卡资本公司的创办人，也是纽约大学库朗数学研究所的研究员。
复杂系统内部充满着难以察觉的相互依赖关系和非线性反应。“非线性”是指当你把药品的剂量增为两倍，或将工厂的员工数量增为两倍时，所得效果并非初始效果的两倍，而是要么更多，要么更少。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
玻璃杯是死的东西，活的东西才喜欢波动性。验证你是否活着的最好方式，就是查验你是否喜欢变化。请记住，如果不觉得饥饿，山珍野味也会味同嚼蜡；如果没有辛勤付出，得到的结果将毫无意义；同样的，没有经历过伤痛，便不懂得欢乐；没有经历过磨难，信念就不会坚固；被剥夺了个人风险，合乎道德的生活自然也没有意义。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
这个世界不希望我们了解它，它的魅力就来自于我们无法真正了解它，在这样的世界中生活，我们应该做些什么呢？
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
任何时候，机构都是没有荣誉感的，个人才会有荣誉感。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
不要询问任何人的意见、预测或建议。只要问他们的投资组合中有什么或者没有什么就行。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
在一个复杂的系统里，结果的可预测性是非常低的。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
当你寻求秩序，你得到的不过是表面的秩序；而当你拥抱随机性，你却能把握秩序、掌控局面。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
要如果你只是信口雌黄，言行不一，不承担受到损失的风险，不在游戏中下注，不拿自己的任何利益冒险，那么就是极不道德的。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
从成本效益的角度来看，医源性损伤通常源于一种危险的情况，即其中的益处很小，但益处可见——而成本非常大，但却是滞后和隐性的。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
真相带来仇恨。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
交易员们屡试不爽的经验：在杂志的封面或者在等书籍中被誉为“最佳”的公司往往最终业绩不如预期，做空它们的股票一定会让你赚得盆满钵满。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
脆弱的东西就是经不起时间考验的东西。如果某个东西对你来说没有任何意义（比如宗教——如果你是一个无神论者的话，或者某些不合理的古老习惯或做法）;如果这个东西已经存在很长一段时间，那么，不管你认为它合理或不合理，你都可以预期它还会存在更长的时间，比那些预言它会死亡的人存活的时间更长。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
城市，应该是有机体，而不是居住机器。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
严格来说，正确的想象就是从未来中排除或削减不属于未来的东西，采用否定法。脆弱的事物终将破碎；幸运的是，我们可以很容易地分辨出哪些东西是脆弱的。正“黑天鹅”比负“黑天鹅”更不可预测。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
能生存下来的事物必然是满足了一些（通常是隐性的）目的，时间能够看到这些目的，但我们的眼睛和逻辑思维能力却无法捕捉它们。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
正如保罗·瓦莱里曾经写道的：“人们得忽略多少东西才能让自己有效地行动。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
你可以愚蠢，但只要具有反脆弱性，表现仍然会很好。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
历史上从未有过如此多的非冒险者，也就是施加重大控制力而个人却不承担风险的人。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
我们可以通过3个简单的区别来划分事物——这也是三元结构的关键：喜欢干扰（或错误）的事物、对干扰（或错误）持中性态度的事物，以及厌恶干扰（或错误）的事物。到现在为止，我们已经看到，进化的过程是喜欢干扰的；探索发现的过程是喜欢干扰的；一些预测会受到不确定性的伤害；此外，就像行车时间一样、你总是需要留出一定的缓冲时间。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
关于兴业银行“魔鬼交易员”事件，事后分析将问题归因于风险控制不佳和资本主义制度太糟糕，以及法国兴业银行缺乏警觉，这些根本就是错误的。事实并非如此。原因也不在于我们通常所责怪的“贪婪”问题。事实上，这主要归咎于规模，以及规模所带来的脆弱性。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
再说一遍，概率（即真/假）在现实世界中并不重要，重要的是事件带来的影响。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
