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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。当然,潜在成本远远超过了累积收益。
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。
大自然各组成部分之间的互动会以合理的方式进行调节,以使整个系统永续生存。因此,这个磨合了千百万年的机制所诞生的,一定是强韧性、反脆弱性和局部脆弱性的奇妙结合,局部的牺牲是为了让整个自然更好地运作。我们牺牲自己是为了让基因留存,就好像用我们的脆弱换取了它们的生存。我们会衰老,但是在我们的肉体之外,基因会永远年轻,而且越来越适应新的环境。小规模的破碎永远存在,这往往是为了规避影响广泛的大规模灾难。
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
大量数据实际上是有害的,即使是中等数量的数据也是有害的。
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
脆弱性的隐性伤害是,你的预测需要比随机预测的结果好得多,你得知道你要往哪里去,才能抵消负面影响。
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
脆弱的事物没有选择权,而具有反脆弱性的事物需要选择最好的,即做出最佳选择。
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。所以,最好的过滤性启发法,就是看书籍和科学论文的流传年数。
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
从统计上来看,出席一个会议可能与买一张彩票一样浪费时间,回报很小。一篇论文在5年后仍然重要且有趣的概率不超过万分之一。由此可见科学的脆弱性!
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
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
从事闲职兼写作则是一个相当有效的模式,仅次于享有经济上的独立性,甚至比享有经济上的独立性更强。
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
从定义上说,需要营销的东西一定是劣质的,否则就无须为它做广告。
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。当然,潜在成本远远超过了累积收益。
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
此外,如果潜在的有利因素多于不利因素,那么你可能会因为波动和压力不足而受到伤害。
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
此外,格兰杰还提出了研究差异的伟大构想,也就是说研究A和B的变化,而不仅仅是A和B的当前状态。虽然我不认为格兰杰的方法可以使我相信“A导致B”,但它肯定能帮助我揭穿假的因果关系,并帮助我确定“B导致A的说法是错误的”,或者事件顺序的证据不足。
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
创业者往往是实干家,而不是思想家,实干家重行动,而不是语言,因此用谈吐来衡量他们未免不公平,甚至是错误的,是彻头彻尾的侮辱。
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
创业家常常是错的,会犯很多错误。但他们是凸性的。所以,重要的是成功后能带来什么回报。
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
除了书籍,想想这个简单的启发法:你的作品和思想,无论是在政治、艺术或其他领域,都不受大部分人的认可(甚至有人极其反感),但却有一小撮极为忠诚和热心的拥趸,这种情况较之百分之百的人都觉得你的使命可以接受或勉强值得称道,哪种情况对你有利?当然是前一种。选择权喜欢分散的结果,而不太关心平均值。
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
承担风险不是赌博,可选择性也不是买彩票。
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
成功科学家的数量取决于“尾部”效应,即极端情况,而不是平均情况。正如选择权并不关注负面结果,作者也并不在意不喜欢他的读者。
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
财富最糟糕的副作用,就是它给受害者带来的社会关系,因为住大房子的人往往会与其他住大房子的人交往。
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
财富是非线性的。钱一旦超过了一定数量,就会将人们的生活无限复杂化,让我们不得不忧虑我们在某国房产的看守人是否玩忽职守,以及惹上诸多随着财富增长而成倍增加的麻烦。
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