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大家普遍混淆了这理论与实践的关系。理论其实是解决问题后的产物，但不能反过来说。
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。
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
生活中亟须区别的并非真与假，而是谁是愚蠢的人、谁不是。回报，即你发生了什么(从中获益或受害）永远是最重要的事情，而不是事件本身。……哲学家谈论真与假。真正过日子的人谈论报酬、威胁和后果（风险和回报）,也就是脆弱性和反脆弱性。
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
想象一下，你带着一本笔记本去墨西哥，希望根据你和你随机遇到的人的交谈推断出该国的人均财富。但可能的情况是，如果样本中没有卡洛斯·斯利姆，你就得不到什么有价值的信息。在100多万墨西哥人中，斯利姆的财富（我估计）比墨西哥底层7000万~9000万人的财富加起来还要多。因此，除非你选择5000万人做样本，并且将“罕见的事件”纳入其中，否则你就会低估这个国家的财富总量。
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
大家普遍混淆了这理论与实践的关系。理论其实是解决问题后的产物，但不能反过来说。
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
我们必须借助机会主义和可选择性来闯荡未来。
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
有时，即使经济理论很有意义，其应用也并不能用某种模型、自上而下的方式来推行，所以我们需要有机的自我驱动式试错法来让我们实现对经济理论的应用。例如，让李嘉图（以及之前）的经济学家如此着迷的专业化概念，在由政策制定者强制实施后，却把国家弄得一团糟，因为它使经济体更容易出错；但通过进化的方式逐步地实施后，它却非常有效。这是经济学家可以启发我们怎么做，却不应该指手画脚地告诉我们怎么做的另一个例子。
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
不要把相关性看成因果性，另外考虑箭头的方向，相关性的两件事，哪个是先发生的，哪个是后发生的。
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
从随机事件（或一定冲击）中获得的有利结果大于不利结果的就是反脆弱的，反之则是脆弱的。
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
脆弱性等于失去的比得到的更多，等于不利因素比有利因素更多，即等于（不利的）不对称性。
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
淡化你所拥有的东西在你心中的地位，这样任何损失都不会给你带来伤痛。世界的波动性也不能给你带来负面影响。（我就假设每天一大早，最糟糕的事情就已经真实地发生了，那么剩下的时间我会感觉好受一些。）
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
哈佛经济学家的著作，只有写论文的人才会去读，写论文者写的书又只有准备写论文的人去读，并最终（很可能）被无情地淹没在历史的长河中。
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
就算你花了3300万个小时，也就是差不多9000年的时间用于读书，读完了哈佛大学图书馆社会科学分区中近200万本书籍和研究论文，你所学到的东西还不如跟胖子托尼吃几顿饭学到的多。（确实是噪声：被浪费的努力、不和谐的声音、缺乏美感的行为、增加的熵值，导致纽约经济区局部升温的能源产量，以及将会蒸发的泡沫视为“财富的错觉。“）胖子托尼使用的模型很简单。他识别脆弱性，在脆弱事物的崩溃上下注，之后就开始对尼罗发表长篇大论，在社会文化问题上与尼罗相互攻击，或者反驳尼罗对新泽西生活的冷嘲热讽。然后，在他下注的事物如期崩溃后，大赚一笔，接着，他便去享用午餐。
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
人们很容易在因果关系链条上产生错觉，也就是将催化剂当作起因。如果大桥有一个摇摇欲坠的沙柱，那么把这座脆弱的桥梁的倒塌归咎于最后一辆通过的卡车是十分不明智的，更愚蠢的是试图提前预测哪辆卡车会将大桥压垮。然而，这种事情我们已经做得够多了。……政治和经济“尾部”事件是不可预测的。人类永远无法把政治和经济变成扑克牌21点游戏中有规律可循的随机性。
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
现代化的发展为我们提供了大量的信息，这些信息却把人类从从容镇静的那类人变成神经过敏的人。出于讨论的目的，我们暂且把从容镇静的人视为懂得对真实信息做出反应的人，而神经过敏的人则大多在对噪声做出反应。两类人之间的差异让我们看到了噪声和信号之间的差异。噪声是你应该忽略的，而信号才是你需要注意的。
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
