开场0:00
大家好 ， 欢迎收听 《 十分吸引 》， 这是一档由吸引子出品的财经播客 。
我是石磊 。
我是敏姐 。
我们希望做到系统化洞察 ， 从混沌中发现价值 。
多元化适应 ，在变革中把握机遇
。 大家好 ， 欢迎收听新的一期 《 十分吸引 》。 我们这期节目的上线时间呢 ， 正是元宵节 ， 主播在这里祝大家元宵快乐 。
这期呢 ， 我们聊点轻松的 ， 一起读几本书 。 新的一年啊 ， 我们的节目也稍微转个型 ， 就做得严肃认真 、 轻松活泼 。
对 ， 我努力的方向 。
对 ，不然我们的节目就一直比较 ... 比较刻板啊 ，是不是有点刻板 ？ 比较严肃 。
太高了 。
对 。
大家太累 。
听起来太累了 。 所以今年呢 ， 我们可能会掺杂一些我们的聊天 ， 可以啊 。
好的 。
嗯 。 那我们今天这期读书节目呢 ， 就是会从反脆弱出发 ，也串联一系列复杂适应性系统的理论著作 ， 再结合当下发生的一些事件 ， 讨论今天的主题 。
今天主题是什么呢 ？ 就是在 2025 年， 我们如何成为 " 不确定时代 " 的受益者 。 这个是今天的主题 。 我也会把这期节目里提到的书单放到 shownotes 和听友群里 ， 这些书呢 ，也都可以在微信读书里找到 。
如果大家喜欢这期节目的话 ， 请在评论区告诉我们 。 如果反馈良好 ， 那我们会考虑把这个 " 吸引共读会 " 栏目做下去 。
好 ， 那话不多说 ， 开始今天的节目吧 。 石磊跟我做这期节目的初衷呢 ，其实就是发现 ， 大家也都注意到 ， 这些年的世界也是越来越混乱 ， 投资里的黑天鹅事件也越来越多 。
我先来简单回顾一下这几年的各种动荡和意料之外吧 。 从 2018 年说起 ，2018 年中美贸易摩擦开始爆发 ，2020 年呢 ， 发生了新冠疫情席卷全球 ，2022 年俄乌战争爆发 ，23 年硅谷银行倒闭 ， 巴以冲突升级 ，24 年呢 ， 全球政治动荡 ， 民粹主义崛起 ， 叙利亚一夜变天 ， 韩国上演了戒严闹剧 。
到 2025 年， 这才开年不到两个月时间 ， 川普上台才半个月 ， 一系列 " 迷之操作 " 也是匪夷所思 ： 发币 、 退群 、 改名 、 汇到 " 窄盟友 "、 全球贸易政策不确定指数创出历史新高 ， 美欧分歧加剧 。
于是乎呢 ， 今年的春节假期 ， 黄金价格也默默创出新高 。 综上 ，不得不承认 ， 我们其实已经远离了那个全球合作紧密 、 经济高速增长的一个 " 岁月静好 " 的世界了 。
未来 ， 注定动荡和不确定性将成为新常态 ， 各种黑天鹅满天飞 。 我们每个人呢 ，也随时可能会面对一个个带来惊吓或者惊喜的黑箱 ， 面临一个 VUCA 的新世界 。
VUCA2:44
什么是 VUCA？ 就是波动 、 不确定 、 复杂 、 模糊的新世界 。 不管我们愿不愿意 ， 我们习惯的很多经验将不再适用 。
我们将会面对越来越多确定性的终结 ，不确定性可能会成为这个世界的主旋律 。 所以现在大家都喜欢考公考编啊 ，也是主打一份确定性 。
但是 ， 真的考上就稳定了吗 ？ 你觉得呢 ？
肯定不是 。
肯定不是啊 ？
肯定不是 。 或者说是稳定的错误 。
嗯 。 但是每个人心里也都有自己的答案啊 。 呃 ， 我们也不是标准答案 ，但从刚才石磊和我的角度来看 ， 答案肯定是否定的 。
所以我们怎么才能从动荡和不确定中受益 ？ 如何成为复杂系统的赢家 ？ 怎样才能在混乱中练就 " 反脆弱体质 "？
如何才能主动拥抱变化 ，而非被时代裹挟呢 ？ 今天石磊就从对冲基金经理的视角出发 ， 带领我们从纳西姆 · 塔勒布的反脆弱出发 ， 深入研究复杂系统 ， 制定我们每个人的应对策略 ， 帮助我们在混沌中建立新的秩序 。
我们的目的不是消除不确定性 ，而是学会与之共舞 ； 不是预测风险 ，而是识别和管理风险 ； 不是受损 ，而是受益 。
这个总结得太好了 。
真的吗 ？
嗯 。 不是 " 而是 "， 这几个太好了 。
台比句 。 说回来啊 ， 反脆弱这几年在互联网上也算是一部当代名著了 ， 解读的版本也很多 。 那我们今天的解读跟其他人有什么不同呢 ？
如果用一句话来向小白解释反脆弱理论 ， 石磊你会怎么说 ？
反脆弱4:32
对 。 反脆弱如果一句话 ， 最简单的解释就是如何利用不确定性获益 。 就是今天敏姐的开题 ： 如何利用不确定性获益 。
那我们的解读你觉得跟其他人有什么不同啊 ？
好 。 因为反脆弱这本书 ， 如果就读这本书 ， 你会觉得它是写的一本不太好的书 ，但是提出了一个很有意思的视角和话题 。
我们这个栏目的标签呢 ， 就是用复杂系统的方法和世界观呢 ， 去看世界万物 ， 去从另外一个视角给大家一个新的理解 。
同样呢 ， 我们也对这本书呢 ，以复杂系统的视角去理解这本书 ， 理解它的结论和论述过程 。 你会发现呢 ， 它能得到更深入的一些理解 。
当然具体而言 ， 我们会对风险和收益的关系 ， 它的对立性和它的统一性产生新的理解 。 然后你会发现 ， 风险和收益并不完全对立 ， 所以你才能从风险中获得收益 ，在不确定的环境中获取更大的利益 。
所以听完这期节目的时候 ， 你会发现 ， 一个视角下的风险 ， 可能是另外一个视角下的收益 。 那么这样呢 ， 我们利用不确定性获益 ， 就会把这本书原来没有讲深 、 没有讲透的原理给大家讲明白 。
对 。 就等于我们是站在纳西姆 · 塔勒布的肩膀上 。
对 。
看这个世界 。其实我跟石磊在写脚本的时候 ， 我们都很期待今天的节目 ， 对吧 ？ 今天石磊跟我呢 ， 要铁了心 ， 要深入浅出 ， 跟大家讲清楚反脆弱 、 风险跟收益的关系 ，而且把这本书讲得更深更透 。
今天呢 ， 石磊是老师 ， 我呢 ，是课代表 ， 所以我们保证一定要让大家听得懂 ，有收获 。 那我们开始今天的节目吧 。
好的 。其实写这个脚本的时候 ， 我自己会发现了我在之前读这本书的时候没有想明白的一些问题 ， 还有在呃 ， 中间空了这么多年之后， 通过实践 ， 呃 ， 已经有经验了 ，但是还没有悟到的一些东西 。
所以在写脚本的时候 ， 我觉得非常的有收获感 。 这一期是因为我又在翻起来的时候 ， 结合了这几年对于复杂系统的更深入的理解和对于实践的一些经验 ， 然后再去看反脆弱这本书 ， 就发现 ， 哦 ， 可以有更深的体会了 。
还有这几年越来越乱 ，是不是对你的整个体会也会更深刻一些 ？
对 。 就是乱中取利 。
嗯 。 对 。 很直观的感受 。 可能以前说 " 尾部风险 " 啊 ， 还没有那么特别直观的感受 。
之前更多它是在对面去看 ， 隔岸观火 。 现在我们已经是在火场 。
置身事内 。
对 。 火中取利 ， 对吧 ？
嗯 。
啊 。 我们可以先看一看啊 ，在反脆弱之前 ， 我们看到这个派别 ， 塔勒布和他的学生 ， 最出名的这个就是 Mark Spiessdagel，他们一起合作的一家对冲基金 ， 叫 Universa Investment。他们在 2008 年上一次金融危机的时候啊 ， 当时美股标普 500 下跌了 37%，但是他们这个 Universa 获得了 115% 的投资回报 ，而且他们是一家新成立的公司 ， 当时当然规模只有 3 亿美金 ，而且主要还是说是塔勒布出的资 。
那么这是一战成名 ， 然后到 2020 年的新冠疫情爆发的时候 ， 大家知道美国的新冠疫情爆发期 ，在 2020 年 3 月份 ， 美股美债相继连续熔断 ，但是 Universa 这公司的投资收益高达 40 倍 ，4000%。
而且它的策略就是一直是一个策略 。 第二呢 ， 随着它这几年名声在外啊 ，2023 年它的管理规模已经达到 160 亿美金了 ， 已经变成一家比较大型的对冲基金 ，而他们所有用到的策略就是尾部风险对冲 ， 叫 Tail Risk Hedging。
那么这个尾部风险对冲的原理就是反脆弱 ， 就是利用脆弱性 ， 利用尾部风险的错误定价 ， 获取超额收益 。
当然 Mark 作为这家基金公司的主理人 ，他解释说这个策略其实是一种风险缓释策略 。 请注意这个词啊 ， 风险缓释 ，不是风险规避 。
我们以前说 Risk Hedging， 大部分是说我不要 、 不想要风险 ， 所以我把它对冲掉 ， 类似于风险规避 ，但是它叫风险缓释 。
这个意思其实它是从风险中可以赚到钱的 。 而且这支基金更加独特的是 ， 它是在市场暴跌的时候 ， 它会获得爆炸性的增长 ，也就是加入到你的平时的组合里 ， 它会形成一个保护作用 ， 很强的保护作用 ， 利用市场的恐慌 ，而不是被恐慌利用 。
那它怎么做到的呢 ？
其实策略大致是很简单的 ， 就是一个标普 500 的指数 ， 加上一个尾部风险的期权 ， 只不过对于尾部风险买的保护的期权 ， 那它是有一个策略 ，因为这里需要管理成本 。
那么一直是这两个策略对着做 ， 你就发现 ， 如果这个市场没有大的黑天鹅事件 ， 没有暴跌的时候 ， 那它就是标普 500 指数差不多 ，有一点小小的跑输 。
但是一旦尾部风险放大的时候 ， 它就获得很高的超额收益 。 那么这种不对称性就带来了它的可以持续跑赢标普 500 这样的一个特征 。
而在国外呢 ， 想跑不赢股指是非常难的 。 这是大致他们的一些实践 。 所以塔勒布和他这个派别写了很多书 ， 包括 Spiessdagel 也出了两本书 ， 都已经翻译成中文了 。他们不是光有理论 ，而是从实践之中总结出来的 。
所以我们今天呢 ， 就先看看这本核心的反脆弱 。 那这本书呢 ， 我最喜欢其中开篇的第一段话 ：" 风会熄灭蜡烛 ， 却能使火越烧越旺 。"
对随机性 、 不确定性和混沌也是一样 ， 你要利用它们 ，而不是躲避它们 。 你要成为火 ， 渴望得到风的吹拂 。
我也喜欢这段话 ， 写得还蛮诗意的 。
对 。 又诗意又本质 ， 然后又有意象 ， 大家能够想象 。 那么话说回来 ， 反脆弱性是什么呢 ？ 就是不仅要在风险中生存 ， 还要从中获益 。
那这本书其实很庞杂写的 ， 说实话啊 ， 笔法不太好 。 想俗呢 ， 没俗下去 ； 想高 ， 没高起来 。他不想写成一个专业性书 ， 就想去破圈 。
但是破圈呢 ， 每一个点他的笔法都不够好 。 只是说他提出来一个很棒的 idea： 利用不确定性获益 。
我看了两遍之后的观后感 ， 可以跟大家分享一下 。 我觉得如果想看的话 ，其实只看前四卷就可以了 。
我自己感觉啊 ， 五六七卷真的可看可不看 ， 里面除了一个凹陷 、 凸陷 ， 基本上感觉就没讲什么有用的东西 。
嗯 。 完全同意 。 这个书不成体系 ， 甚至没有他学生写的那两本书好 。 就是 Spiessdagel 的两本 ， 一本叫 《 资本的秩序 》， 一本叫 《 避风港 》。
那两本呢 ， 都是比较有系统体系和逻辑的 ，而且是比较完备的 。 但那两本书呢 ， 又增加了奥地利经济学的视角 ， 我们以后还可以去介绍一下奥地利学派 。
石老师打住啊 ， 我们下面还有六本书 。
对 。 好 。 我们这本书先聚焦先看看什么是脆弱性 ， 什么是反脆弱 。 我们先看看概念 ： 什么是脆弱性 ？
脆弱性呢 ， 就是事物在波动 、 压力 、 风险下受损的特性 。 就像玻璃杯 ，在它摔落的时候容易破碎 ， 这就是脆弱的 。
脆弱性呢 ，是复杂系统的天然特征 ， 就是内在的一个特征 ， 你是逃不开的 。 它来自于复杂系统的结构的复杂性和广泛关联的一个特质 。
我们没有办法逃避和否认系统 、 市场处在一个脆弱性的不断的变化之中 。 但是呢 ， 我们总是习惯于用简单 、 线性的方式去因果性地理解这个世界 ， 认为未来就是过去的一个线性的外推的延伸 。
那么基于过去的数据和模型的预测呢 ，在复杂多变的现实面前是往往失效的 ， 从而出现我们说的预测的困境 。
这是脆弱性和在脆弱性环境之中预测是很困难的 。 那反脆弱性呢 ？ 反脆弱性就是事物不仅能在不确定中生存 ， 还能从中获益 、 成长和进化 。
就像我们人在锻炼的压力下会变得更加强壮 。其实生物 ， 你会发现大部分生物的群体 ， 它要想生存下去都具有反脆弱性 ， 否则它就很难持续生存 。
所以我们生态系统就具备反脆弱性 ， 我们只需要把它提炼出来 ， 它是天然存在的 。 脆弱的系统呢 ， 会被不确定性摧毁 ，而反脆弱的系统呢 ， 会从不确定性中变得更加强大 。
那我自己的阅读感受就是 ， 脆弱其实是容易理解 ， 只是很容易被忽略 。 反脆弱反倒相对难于理解 ，因为有些反常识 。
你为什么会觉得它反常识呢 ？
因为反脆弱不直观 ，而且不常见 。 可能它一直存在 ，但我们并没有特别关注它 。 像脆弱是直观的 ， 比如说玻璃易碎 ， 还有一个塔勒布的三元结构里面还有一个强韧性嘛 ， 强韧其实也是直观的 ， 比如说我们看到石头 。
但是反脆弱是什么 ？ 其实是不常见的 ，而且甚至塔勒布之前连定义都没有 。他在书里最后还是用脆弱定义了反脆弱 ， 比如说用九头蛇怪来比喻反脆弱 。
但是九头蛇怪又是什么东西 ？ 也没有人见过 ， 所以也没有什么直观的概念 。
对 。 实际上这就是视角和概念的问题 ， 就是我们平时不太习惯用这个反脆弱的视角 ，但它其实一直存在 。
我们只是观察到了那个脆弱性 ，但实际上脆弱的反面不是反脆弱 ， 它俩不是一个对面的关系 。
嗯 。
脆弱的反面是强韧 ，而利用系统的脆弱性获得强韧的过程就是反脆弱 。 既非 A，也非负 A， 你看到了新的东西 。
嗯 。 那在塔勒布的论述里面 ， 反脆弱的本质是什么 ？ 它是怎么帮助我们在不确定性和混乱中获益的 ？
它的核心的工作原理又是什么 ？ 在反脆弱被归纳和提出之前 ， 那我们人类是怎么在工作 、 生活和投资的 ？
我们是顺其自然 ， 随波逐流吗 ？ 还是怎样 ？
我们先看看反脆弱的策略啊 ， 它有几种类型 ， 我们就能理解它到底是什么东西了 。 首先它都是针对复杂系统的特性设计的 。
策略14:35
就你会发现呢 ， 这个书中有很多复杂的各种举例啊 ，但是呢 ， 都是针对复杂系统风险分布不均匀的这种适应性方案 。
这是一个总结 ： 对复杂系统风险分布不均匀的适应性方案 。 我们看最常见的一个原理 ， 叫杠铃策略原理 。
它是将资源的分配极端化 ， 一方面投入到极度安全的资产 、 极度保守的资产 ， 另外一方面呢 ， 去投入到高风险 、 高回报的领域 ， 然后获取一个潜在的巨大的利益 。
那么这样呢 ， 它在两边下注 ， 就可以利用群体情绪的传染放大 ，在过度乐观和过度悲观的不断的转换过程中， 它会带来巨多的风险定价的偏误 。
书中提到呢 ， 任何消除毁灭性风险的策略都属于杠铃型策略 。 那么实际上就是这样的一个原理 ， 就是第一 ， 我们要永远存续下去 ，不要离开这个赌场 ，不要离开这个桌面 ； 第二就是我们利用群体 、 它的情绪的传染 ， 获得风险定价偏误给我们带来的超额收益 。
这就是杠铃型的策略原理 。 所以它能 ， 它在风险波动越大的市场环境中， 它的获益性就越好 。
然后第二呢 ， 就是它保证你保护你不要下桌面 ， 永远保留在局内 。 那么第二个策略常见就叫冗余策略原理 ， 就是我们要拥有超出实际需求的资源或者能力 ，以应对一些意外的情况 。
所谓的这些意外情况 ， 就是我们说的脆弱性 。 你有冗余了 ， 你就有反脆弱的 。 而冗余呢 ，也不是一种浪费 ，而是一种保障 。
当然我们知道 ， 如果在一个特别顺畅的系统里 ， 你的冗余可能是一种效率的降低 。 比如说我们说以前丰田做的精益生产模式 ， 它把库存甚至关系到零 。
那么在原来的那种状态下， 各个供应链体系都很顺畅的时候 ， 那它就是一个最优的 、 高效的 ， 对吧 ？
但是如果在 2020 年之后， 疫情之后， 我们的整个供应链停了 ， 你会发现零库存的人是最惨的 ， 对吧 ？
它就需要供应链里的冗余来对抗这种脆弱性 。 所以这个策略是在环境发生很大的变化之后， 你会考虑到冗余是不是也应该增加 ，而不是像原来那种所有地方都很高效运转的 、 速度很快的这种策略 。
要严丝合缝 。
哎 。 对 。 那就脆弱性比较高 。
还有我们的储蓄 ， 虽然没有收益 ，但是必不可少 。
哎 。 是的 。 是的 。 那么第三个原理呢 ， 就是试错与迭代的原理 。 这个就是偏进化适应了 ， 就是通过不断的尝试犯错 ， 从失败中学习 ， 逐步优化策略和行动 ， 实现进化和成长 。
我们科技型的企业 、 互联网企业都是喜欢做的小规模测试 ，在小规模测试根据用户反馈和市场反应 ，在不断的改进产品 ， 这种适应性 。
他们叫敏捷 。
啊 。 敏捷和这种 A/B 测试 ， 对吧 ？
嗯 。 哎 。 你们新子也是吧 ？ 金融科技公司也用这个策略 。
对 。 我们科技都是一样的 。 对 。在开发产品的时候都是这样 。 那第四个策略呢 ， 就是利用波动性和压力的原理 ， 主动暴露在适度的波动和压力下， 来激发自身的这种反脆弱特征 。
这个对于一个组织是比较重要的 。 就刚才我们说的锻炼身体这个特征 ， 就是高强度的训练来提升我们的竞技水平 ， 然后创业者在激烈的竞争环境下去不断的磨砺 ， 来提高企业的竞争力 。
所以它对组织而言是比较重要的 。
有时候叫压力测试嘛 。
对 。
包括我感觉我们的节目虽然听起来有点晦涩难懂 ，但是很多听友还是很愿意听 ， 甚至听两遍到三遍 。他们其实也是把我们节目作为一种锻炼 ， 对头脑的锻炼 ， 我自己的感觉 。
但是我们尽量还是要深入浅出啊 。
刚才说了 ， 我们不想做压力来源 ， 对吧 ？ 在压力测试场景下又使用了我们的节目 。 我们在严谨的描述这过程中， 不要太消耗大家的情绪就好 。
对 。 刚才讲了 ， 嗯 ， 四个原理啊 ， 那石磊这些原理你在投资里面都会用到吗 ？ 还是或者说常用的是哪个或者哪几个 ？
投资中最常用的就是杠铃策略 ， 两头下注 。 就市场波动越大 ， 就会越有利于这个投资组合的表现 。
而且这个波动你不需要预测方向 ，不一定是上涨或者下跌 ， 它对你都有利 。 就是利用市场的不确定性波动而赚钱 。
我们大部分人看重的是比较确定性的持有收益 ， 就是忽略了波动和波动率的定价 ， 甚至是主动去厌恶这个波动 ， 去规避这个波动的 。
那么所以呢 ， 市场就经常会给出比较高的风险溢价 ，也就是说你只要想承担风险 ， 敢承担风险 ， 市场给你的补偿比较高 ， 这就是风险溢价高 。
那在不同安全程度的资产中， 市场给出的风险溢价是不均匀的 ，并不是说越高的风险 ， 它给出来等比例的就高的风险溢价 ， 越低的给出来等比例的低的风险溢价 ，其实它是不均匀的 。
所以这就造成了相同风险因子暴露度下的这个组合呢 ，在波动率 ，也就是二阶啊 ， 我们收益率是一阶嘛 ， 那波动率就是二阶 ，因为是价格的不确定性 。
那么这种波动率给出来的风险补偿会更高 ，而这部分是不需要判断价格方向的 。 这个回到我们债券投资领域就很常见了 。
同样的一个利率风险的组合 ， 我 A 组合呢 ， 就用完全的中期债券 ， 比如 5 年期的国债 ， 我组成了一个 A 组合 ， 这叫子弹型的组合 。
那么另外一个 B 组合 ， 我也组成同样的利率敏感性的 ， 同样 9 期的 ，但是我是用一个短期 ， 一个长期 ， 各占一半来去组合 ， 形成这么一个同样的 9 期暴露度的组合 。
这是 B 组合 。B 组合就是这个杠铃型的组合 。 那么 A 组合和 B 组合呢 ， 它们对于利率敏感度是一致的 ， 就是一阶它们是一致的 ，但是呢 ， 二阶里组合 B 的凸性会更高一些 。
所以当它市场波动更大的时候 ， 无论是向哪个方向 ， 利率涨还是跌 ， 组合 B 都是更优的 。 但是一般市场定价给组合 A， 它的持有的静态收益比较高 ，因为我们说票息比较高 。
但是组合 B 呢 ，是在波动环境下它更有优势 。 所以实际上在二阶之上， 我们还有一个新的策略 ， 就是你到底是觉得波动率会上升还是会下降 ，但往往呢 ， 波动率会超预期的上升 ，而且波动率它会有聚集效应 ， 上升之后还会更加的上升 。
正反馈 。
对 。 那么利用波动率赚钱的实质 ，其实就是认为市场的羊群啊 ， 经常会低估波动 ， 过度的看重了持有收益 。
比如说雪球结构啊 ， 就是这么设计的 。 雪球其实就是一种持有收益 ， 它的对面就是反脆弱的波动收益 。
石老师说起雪球结构 ， 这里我作为主播就提供自己作为反面案例啊 ， 现场教学 。 因为我在纳西姆 · 塔勒布这本书里看到一张图 ， 当时看到的时候心想 ， 哎呦 ， 这不就是我买的雪球结构吗 ？
风险无限 ， 收益有限 。 看到这张图的时候我就挺后悔的 ，因为要知道我可是看过 《 反脆弱 》 这本书的 ， 考过 CFP， 我们也学过期权定价模型的 ， 相对比较专业的人士啊 。
但是我依然买了挂钩中正 1000 的雪球 。
还是要做节目嘛 。 做完节目之后你就发现 ， 哎 ， 自己的慧根还是很强的 ， 对吧 ？
没有 ， 没有 ， 没有 。
对 。 雪球就是这个反脆弱的反面 ， 就是脆弱 。 黑天鹅反脆弱策略 ， 它是一个负的雪球 。
对啊 。 所以雪球就是一个脆弱结构 。 但是我买的时候肯定是没有感觉到嘛 。 如果我感觉到 ， 我肯定不买的 。
还是那句老话说的 ， 盲人骑瞎马 ， 夜半临深池 ，有风险而不自知 。 大部分人都是这样 ，不光是我 ， 我也会把这张图放在 shownotes 里 。
所以在组合中持有极为避险的国债和极为冒险的股票商品 ，其实这个也是一种反脆弱 。 刚才我们说的是一个股票里面的期权 ， 期权策略一个是脆弱的 ， 一个是反脆弱的 。
当然脆弱的其实主要是为了赚持有收益的 ， 就是你的看上去那个假的票息是很高的 ， 你买的时候可能杠你点花 20%、25%、30%， 对吧 ？
这持有收益 ， 你看中的是这个 。 但是波动一旦来了 ， 你这肯定是没有的 ，而对你的对面就是波动 。
所以也不是说这个结构完全的不好 ，而是说你面临着一个二阶风险 ， 你可能忽视了 ，而这个二阶风险的评估是人不擅长的 。其实我们的二阶风险经常是超出你的想象的 。
所以反脆弱在这个时候就很重要了 。 如果跳出一类资产 ， 刚才我们第一个说的是国债 ， 我们两头下注 ， 长久期和短久期 ， 还有我们的股票 ， 我们是在期权市场做二阶 。
那大类资产我们整个的组合其实也有这种反脆弱策略 ， 就是一方面我去拿着国债 ， 一方面拿着极为冒险的股票和大宗商品的多头 。
那么我们知道国债是一个避险的 ， 它都不是不冒险 ， 它是避险策略 。 大宗商品和股票它是一个冒险的策略 ， 所以它们放在一起是可以利用波动率赚钱的 。
但是跨资产组合的一个难度就是它们之间的相关性会经常改变 。 所以跨资产你就需要加入场景 ， 加入对于场景的分散 ，但它本质上也是一种反脆弱的特征 。
刚才我们说的是杠铃策略 ， 那么下面我们再谈谈冗余策略 ，也是交易层面需要考虑的 。 杠铃策略一般是投资和配置层面考虑的 。
那么在交易层面 ， 主要是仓位管理需要设计冗余 ， 这个冗余包括资金的冗余和风险预算的冗余 。 也就是说我们不能被一阵出局 ， 对吧 ？
我们要保持在局内 。 所以下注的程度不能让我们出局 。 一旦被路径的波动震出局 ，其实我们任何的投资的判断 ， 你都拿不到最终的那个投资机会 ， 就白白的丧失了 。
而关注如何下注的凯利公式 ， 就是按照这个冗余的原理设计出来的 。
所以你常用的主要是杠铃策略跟冗余策略 。
对 。
接下来我想问一下啊 ， 就是我们怎么定义一个系统或者个体 ，是不是具有反脆弱性 ，是显而易见的呢 ？
还是很不明显 ？ 因为我觉得每个人身在其中的时候 ， 就像我买雪球的时候 ， 我肯定不认为自己的处境是脆弱的 。
如果我知道自己是脆弱的 ， 我一定就不会把自己置于险境 ， 或者说我不相信自己是脆弱的 ， 要不然就不会做出从后视镜来看是错误的决策了 。
对 。 要看到反脆弱 ， 就首先要先看到脆弱 。 我们人总是有很多侥幸心理 ， 认为自己不会那么倒霉的 ，不会让千分之一的概率发生在自己损失的头上 。
所以我们总是去看过去历史上 10 年啊 ， 甚至 50 年、100 年， 这个损失事件触发的概率到底多少 。 所以我们人脑总是在统计一些历史的概率 ，但实际上信任那个历史的统计 ， 所谓十年一遇 、 百年一遇 ，但这种极端事件发生的概率是不均匀的 。
嗯 。
那有可能你就是那 101 年， 对吧 ？
我们现在遇到的经常都是百年不遇 。
对啊 。 所以呢 ，由于这个极端事件发生的不均匀性 ， 那加上群体 ， 我们的羊群效应 ， 特别传染 ， 这个情绪要么就是一致的乐观 ， 要么就是一致的悲观 。
所以呢 ， 就是市场是因为是群体产生的 ， 市场对于风险的定价呢 ，不是过高呢 ， 就是过低 ， 受到了群体的影响 。
所以你当想看清脆弱还是不脆弱的时候 ， 你必须跳出群体 ，以鸟瞰的整体的系统的视角来看待 。
那么其实往往是很容易定性判断的 。 所以关键是那个视角问题 ， 你要跳出群体看就对了 。
我发现视角 、 跳出身为这些都是我们节目的经常出现的高频词汇啊 。
对 。
但确实这个也是最难的 。 也希望我们如果能够做下去 ， 大家也确实能够脊腿步至千里吧 。 那么在你看来 ， 一个脆弱的系统有哪些关键特征呢 ？
比如说结合塔勒布对风险的定义 ， 那它的定义跟我们传统理解的风险有什么不一样 ？ 像塔勒布指出 ， 人们擅长应对已知风险 ， 却无视脆弱性 。
那在你的实践过程中， 你感觉我们最容易忽视的脆弱性的源头和风险是什么 ？
这脆弱性其实是很容易观察到的 ， 它和我们人意识到的风险是不太一样的 。 人意识到的风险一般来讲是一种历史发生的损失 。
嗯 。
啊 ， 比如说什么什么金融危机 ， 对吧 ？ 我们怎么怎么样 ， 它一般都是给你一个负面冲击 ，其实它已经发生了 ， 发生之后， 甚至它是把脆弱性已经释放了 。
风险27:00
发生过风险的系统 ，其实它脆弱性是降低的 。 但是没发生过的 ， 就往往认为那是正常的 ， 或者世界就应该是这样 。
啊 ， 直到它发生 ， 你会发现 ， 哇 ， 这是脆弱的 。 所以我们想看到脆弱性 ， 实际上就可以通过观察这个地方是不是拥挤 ， 拥挤度 。
这是我们整个投资策略里面最重要的一个短期的一个衡量脆弱性的指标 ， 就是拥挤度 。 第二呢 ， 就是当我们观察整个系统的循环都在依赖于一个条件的时候 ，而这个条件在衰减 ， 它只是还没有达到那个临界 。
它但是在在衰减 ， 这个时候就是灰犀牛 ，因为你总觉得那个灰犀牛不会动 ，但是牵一发而动全身 ，而这个发往往它是在暗中衰减 ， 它一动就垮掉了 。
这就是我们说的灰犀牛 。 而灰犀牛这种系统 ， 它也是脆弱的 。
这个就像你上期说的 ， 拥挤并不意味着必然踩踏 ，但拥挤意味着脆弱 。
对 。 嗯 ， 没错 。
它也被我一位同事大大点赞了 ，他说这句话讲得太好了 。 还有就是美股 ， 美股不是一直一涨再涨吗 ？
你也说是这两年最拥挤的赛道 ，但美股也是寄托在它单一的 ， 包括人工智能 ， 包括科技 ， 大公司会接管全世界这个基础上， 实际上也是一种灰犀牛的特征 。
对 。 就是美股拥挤了已经有三年， 从 2023 年开始吧 ， 到现在 ， 中间调整过一次 ， 然后到最近 Deep Seek 出来之后， 大家终于在开始怀疑美股的这个基础了 。
一个就是美国是不是垄断了所有的最高的科技 ，而其他国家只是追赶或者 copy。 现在 Deep Seek 出来 ， 大家重新在评估美国科技股的市值是不是应该转移给中国一部分了 。
还有英伟达的市值是不是应该转移给其他的一部分 。
对 。 现在 A 股的英伟达概念股都在下跌 ， 你发现它那个灰犀牛开始动了 ， 这个时候要警觉 。
嗯 。 对 。 所以上期也提醒了美股的风险 。
但是你怎么去应对它 ， 方法策略是不太一样的 。 有人你比如说你可以就去买这个期权 ， 买保险 ， 对吧 ？
也有人你可以去做大类资产的分散 ， 它的结果是不一样的 。 一般而言呢 ， 风险呢 ，是被识别过的不确定性 ，但是脆弱性很多情况是评估不足的 ， 它是过度自信的 ， 盲目相信先行外推或者预测带来的 。
那你讲的这个风险是被识别过的不确定性 ， 什么意思 ？ 怎么理解 ？
就在我们认知的过程中， 就未知的部分可以分为已知的未知和未知的未知 。 已知的未知就是风险 ， 我们已经知道自己不知道 ， 这是被识别过的 。
比如说波动率这种 ， 就是经常被我们作为风险定价的一个基础 。 波动率就是收益率的不确定性 ， 这个是可以被估计成数字的 ，是被识别过的 。
但是还有一部分未知的未知 ，也就是说我们自己都不知道自己不知道 ， 这个是没有办法给它估计和定价的 。
因此我们也经常会低估这种未知的未知 ，而低估了实际的不确定性 。
这个好像就是那个乔 · 哈里斯视窗 ， 我知道我知道 ， 我知道我不知道 ， 我不知道我不知道 。
嗯 。 对 。 对 。
明白了 。 感觉啊 ，在日常的工作过程中啊 ， 接触的投资者 ， 或者说就以我们自己举例吧 ， 我们其实是比较容易高估波动率带来的风险 ，但是低估黑天鹅 ， 或者说你说的灰犀牛吧 ， 带来的风险 。
像我买雪球的时候 ， 雪球其实是很畅销的嘛 ， 它就是一个很好的例证 。 就是因为波动率带来的风险定价的表象 ， 它代表的其实就是你说的已知的未知 。
但是真正的深渊 ， 让我亏钱的其实是未知的未知 ，但我们没有办法具象的感受 。
对 。 你未知嘛 。
嗯 。
未知的未知肯定你感受不到 。
对 。 所以呢 ， 我们人类啊 ， 为了解决未知的未知 ， 我们就选择了预测 ， 把未知变成你可能感觉我是已知了 ，其实还是未知 。
认知吧 。 就选择了认知 。
嗯 。 所以大家就很痴迷于预测 ， 你有没有感觉 ？
对 。 人就这么设定的 。
嗯 。 所以接下来我也想好好跟石磊聊聊投资中关于预测这个话题 。 因为塔勒布花了比较大的篇幅来论述 ， 我自己也很有感触 。
我们在日常的投资过程中啊 ， 几乎每时每刻都听到别人， 或者说自己关于未来的一些猜想 ， 比如说上证指数 5,000 不是梦哦 ， 中金十大预测等等。
这两天我看到各家券商又在预测黄金能到 3,000 或者 4,000 美元每盎司了 。 这种文章非常的普遍 ，而且也喜闻乐见吧 。
但它对不对 ， 我们今天也想来讨论讨论 。 先来看看塔勒布的观点 ，他认为预测是有误导性的 。他说人们往往过于依赖预测 ， 试图通过预测来消除不确定性 。
但是在他看来 ， 这种方法不仅无效 ， 甚至是有害的 。 因为预测往往会给我们带来一种虚假的安全感 ， 使我们忽略了潜在的风险 。
当然今天我们也不是一味的全面否定预测这个事 。 那我也想问问石老师怎么看 ， 我们如此热爱预测 ，其实是不是因为我们比较脆弱 ？
对 。 首先这个喜欢预测是内生在我们的心理机制中的 ， 这是一种进化出来的特征 。 大脑它就依赖于预测 ， 大脑不太善于处理概率性的问题 。
因为处理概率性问题消耗大量的信息和算力 ， 大脑是不支持的 。 所以我们大脑倾向于别人给我们预测 ， 自己给自己预测 ， 自己相信某一个东西 ， 甚至依赖于占卜 。
所以我们每个个体其实都是非常脆弱的 ，但是群体是不脆弱的 。 我们人群是不脆弱的 。 因为群体可以制造出多种多样的不同的思维类型 、 风险偏好的个体 ， 然后让你们这些个体不断的去通过不同的策略去试就好了 。
那最后呢 ， 谁能活下来 ，有可能是幸运的成分 ，也有可能是英明神武的成分 ，但是他的后代就会更多 。 所以这个群体又可以繁衍了 。
这是群体设计的一种适应性的策略 。 但是我们个体可能会被无情的牺牲了 。 所以复杂系统呢 ， 它本身就难以被预测 ，但是可以适应 ，有更优的适应策略 。
比如说反脆弱中提出的这种哑铃策略啊 ， 冗余啊 ， 加试错 ， 它就是一个典型的适应性策略 。 它跟投资组合的过程很像 。
我们说的多元化的策略 、 系统化洞察 、 跟踪适应 、 锦囊妙计应对 ，其实这些呢 ， 都可以极大的提高我们的适应性 。
啊 ， 大部分人类的预测 ， 它是基于原来的经验归纳 ， 把原来的经验呢去外推实践 ， 然后再根据实践的结果修正这个归纳的规律 。
所以这是一个归纳法 。 那么这对个体而言呢 ， 它是比较节省算力的 。 我们用 AI 用这么大的算力 ，其实都很难解决复杂系统的预测问题 ， 更别说一个人了 。
所以我们必须要考虑在个体上如何使用简洁启发式的方式 ，而不是一个去消耗算力和数据的方式 。 个体的资源它是有限的 。
那么这样的方法呢 ， 对于接近一个无限的资源 ， 它也可能会进化出我们说超级智能体 ，也就是这种 AI，但要求是无限的资源 。
所以现在我们大家做的 AI 的主流就是模仿人的大脑的神经网络 ，但不同的是 ， 它拥有巨大的能量和数据支持 ，而我们个人没有 。
所以自然界和我们的 AI 底层原理是一致的 ，但是这个 AI 似乎是我们整个群体的一个表征 ，而不是个人。
那你的意思是不是我们人类能够借助 AI，是能够实现精准预测的吗 ？
AI 是一种适应性方案 ， 它也不是一个预测性方案 。 底层原理是说这个世界它是不可以被计算出来的 ， 它是不完备的 ， 数学是不完备的 ， 就不存在这种完备性的可计算 。
所以应该说 AI 可以增强我们的适应能力 。
所以我理解就像塔勒布说的那样 ， 放弃完美预测 ， 接受未知的未知 。 我们没有办法预测哪天倒霉事会先来 ，但是真的来了 ， 我们肯定能看出来什么更容易被搞垮 。
啊 ， 对 。 而且我们还能赚到钱 。
嗯 。 明白了 。 刚才我们已经聊了反脆弱这个概念啊 ， 接下来呢 ， 我们就想聊聊看看怎么在投资里落地 。
因为石老师也说了 ， 今天我们的解读是从对冲基金经理视角来解读的 。 那么我就想问 ， 你自己的双层全天候策略是一个反脆弱的策略吗 ？
还有就具体你是在过程中会用到其中哪些关键理论 ？
对 。 我们的双全策略呢 ， 它就是以反脆弱为出发点的一个策略框架 。 它是强调组合会在多种市场环境下保持韧性 ， 市场波动率越高对它越有利 ，而且呢 ， 它对性造比很低的市场环境是非常适应的 。
所以我们这个组合它的一个关键的指标就是客户在任意一天买入持有 6 个月的收益为正的概率 ， 可以达到 90%。
全天候35:49
传统的其他策略都很难达到啊 ， 除非你是一个低收益的固收策略啊 ， 可能还能达到 90% 以上的正收益概率 ，但是风险资产策略很难的 。此外我们还有一个叫三层全天候 ， 它是一个双层全天候再加反脆弱的尾部风险策略 。
那么防风险的最佳的实践就是利用风险 ，而不是规避风险 。 所以我们跟它的理念是一致的 。
嗯 。 那你真的是运用了反脆弱理念啊 ，因为我们接触的大部分基金或者理财产品基本上还是以规避风险作为它们的主要目标 ， 对吧 ？
那我想问 ， 那你是咋做到的呢 ？
因为我们之前说了风险和避险 ， 它是在一个维度上的对面 ， 对吧 ？
嗯 。
而反脆弱是更高一个维度 ， 它跨了一个维度 。 那么我们怎么做到这个 ？ 首先呢 ， 双全投的组合里 ， 它要包括多个维度的避险资产 ，也包括了多个维度的风险资产 ，也就是我们刚才说的杠铃策略 。
然后呢 ，在反脆弱性上， 它在多个维度上都会比较高 ，因为你多个维度的避险带多个维度的风险 ， 对吧 ？
所以你的杠铃在多个维度上都成立 。
我这里想插一个 ， 那你这样会不会是摊大饼策略 ？
不是 。 摊大饼是啥都配点 ，但我是往两极端配 。
哦 。
很少配中间的 。 所以它才可以用市场的就是波动赚钱 。 如果你配中间 ， 基本上就是持有收益为主的 。
它正好是像我就像你雪球嘛 ， 这种状态 。 第二呢 ， 双全策略要强调这个适应性 ， 它不是一个机械固定的不动的系统 。
所以它可以将更多的资源 ， 就更多的风险预算投入到更适应环境的策略中 。 所以它还是有个适应性 。
除了刚才我们说的杠铃 ， 它要加适应 。
那你这个适应是不是用你的路标系统 ？
路标系统和我们的模型 。 路标系统相当于是数据 ， 模型是处理数据的框架 ， 然后会告诉我们未来可能有几种策略 ， 我们叫锦囊妙计嘛 ， 这就是适应性 。
数据加算法 。
对 。 最后到适应策略 。
嗯 。
那么第三呢 ， 我们的组合一般会保有比较多的资金冗余 ， 这样呢 ，有新的机会出现的时候你可以拿得到 。
那你这个冗余保有多了会不会影响收益啊 ？
哎 ， 这就是为什么我们既不影响收益 ， 然后呢又保持很多的资金冗余呢 。 因为我们测算收益的时候 ，是我们用风险预算 ， 我们是用风险敞口来测算的 。
所以我们里面使用了一些衍生品 ， 它可以节省资金 ，但是它已经达到了那个我想要的风险暴露就够了 。
所以这两边它兼顾了 。
哦 。 明白了 。
第四呢 ， 就是三全组合啊 ， 双全加一全 。 三全组合 ， 它是根据市场的风险定价 。 有的时候市场过度乐观啊 ， 它给风险定价就比较低 ， 对吧 ？
过度悲观的时候给风险定价比较高 。 我们利用这种市场的情绪 ， 会低成本的去管理这个尾部风险 ， 同时呢获得更多的收益 。
以上的特征呢 ， 都是来自于就不同于传统的资产配置的收益来源的视角 。 以前我们是配置收益来源 ， 所以经常会形成那种摊大饼 ， 就你刚刚说的 ，其实它是收益来源视角 。
而我们一旦进入到风险配置的视角 ， 你就发现 ， 哎 ， 你是在波动中 ，但是利用市场的波动赚钱就可以了 。
所以说市场波动越大你越开心 。
呃 ， 低调低调低调 ， 这个比较遭人恨啊 ，不能这么说吧 。
那在你看来啊 ， 反脆弱策略在现在投资市场 、 投资领域是比较普及吗 ？
很不普及 。
那你觉得不普及的原因是什么 ？ 是工具化的困难呢 ？ 还是它这个策略挑战了传统资管的运行模式 ？
比方说啊 ， 我们传统经济学依赖的可能是模型预测 、 控制风险这种范式 。 所以我们在业绩归因的时候 ， 我们常常听到基金经理就会说 ， 呃 ， 我具备很强的选股能力 ， 我具备很强的择时精度 。他们会归因在这个原因上面 。
对 。 就是凡是配置收益来源视角的 ， 都是需要去做预测 ， 需要去在一个维度上做到非常极致 。 但你做到极致之后， 它就是脆弱的 。
当然在一个比较稳定的环境中， 这种策略是有优势的 ，因为它环境一直稳定嘛 ， 你就可以在那个环境中最好的这个策略做到极致 。
嗯 。
当这个环境开始波动很大 ， 这环境本身就没有方向的时候 ， 你就发现脆弱性就暴露出来了 。 所以它就不稳定 ， 所以它就没有很好的下浮比率了 。
而我们原来传统的这种归因的模式啊 ， 它是一个后世性的 。 比如说我们拆分成选股能力啊 、 择时能力 ， 这是历史发生之后我们分析历史拆分出来的 。
当然拆分没有任何的问题 ，但是它不是投资视角 。 投资是往前看的 ， 它是前瞻性的 。 它其实不能知道准确的历史一定是向着这个方向发展的 ， 历史一定是按照这个路径发展的 ， 历史一定是在这个时刻转折的 。其实它没有意义的 。
就你分成选股和择时是没有意义的 ， 它不是投资视角 。 那么因为历史也是无法重现的 ， 所以你基于历史统计出来的规律 ，也不是它的本质性规律 。
你会发现 ， 哎 ， 你觉得一个人的择时能力很强 ，但他未来一年他就不是这样了 。 而且基金经理本身也不是这么决策的 。
所以大家一定要把这个是前世还是后世要要分清楚 。
明白了 。 它主要还是用于归因总结 ，并不是说决策的当下用这个来做 。
啊 ， 对的对的 。 主要是总结 、 归因 、 复盘用的 。
嗯嗯嗯 。 另外啊 ， 还有我们财富端客户购买产品的时候 ，其实本质我们比较喜欢买固定收益的 。
说实话 ， 这个大部分人的本性啊 ， 所以可能就希望追求一个确定性 。 也有可能它是个幻觉啊 ， 比如说我们最爱买年化 8% 收益 、 最大回撤 1%， 或者是没有回撤的这种产品 。
对 ， 没有回撤 。 但是一回撤就是本金归零 ， 就是 P2P， 对吧 ？ 所以确实是敏姐说的就是幻觉 。 然后第二 ， 它就是脆弱的 。
脆弱的我们说一个特征是什么 ？ 就是你可能过去一直都很好 ， 然后你坚信它会未来也很好 ， 然后你的信心过度膨胀 ，但没有看到环境是变化了 。在一个不确定的环境下 ，有一个确定性的收益 ， 你觉得这事合理吗 ？
但你并不知道你的环境是不确定的呀 。
对 。 所以你要跳出羊群看 ，不能在羊群里 。 羊群它别人羊都告诉你 ， 啊 ， 这个 8， 这个 9， 这个 10， 对吧 ？
但是你跳出来一看 ， 哦 ， 环境世界变了 ， 你就知道脆弱 。 实际上多策略资产配置是提升收益风险比的一个免费的午餐 。
但是如果选择相信一个固定的收益 、 确定的收益 ， 实际上只是把问题丢给你受信的那一方 ， 就你相信的那个人 ，他去解决那个不确定的问题 。
这个不确定性问题其实还存在 ， 只不过你受信给别人了 ， 比如受信给一个银行 ， 对吧 ？ 受信给信托公司 ， 哎 ， 受信给一个伟人， 对吧 ？
都是这样 。 而这个反脆弱策略为什么在国内并不普及呢 ？ 就是因为一个是风险视角 ， 一个是收益视角 。
过去我们在经济在扩张期的时候 ， 收益视角是能赚到很多钱的 ， 所以大家习惯了那个收益视角 ， 忽视了这个风险视角 。
而现在呢 ， 总量开始震荡 ， 市场开始波动 ，其实风险视角的策略 ， 它是可以赚到很好的收益的 ，但是大家现在还不太习惯 。
所以国内的投资者和机构呢 ， 主要把精力呢集中在这个收益来源上了 。 但是海外的机构投资者其实已经有非常多的这种反脆弱视角 。
对 。 我就觉得用风险视角赚钱 ， 这个本身就是反常识的 。 我们习惯用收益视角来赚钱也很正常 。
对 。 所以这本身风险配置是可以赚钱的 ， 这就是反脆弱 。
对 。 我 。 又提升了一些认知 。 那么我们再从书本到案例吧 。 你是构建了你自己投资上的反脆弱系统 ， 那我们作为个体怎么构建反脆弱系统 ？
怎么我们能够输出方法论和这个系统我们个体的有效性 ？ 怎么实现 ？
其实我们谈了这么多 ， 本身反脆弱就是一种观察和思考的视角 ， 所以大家不用把它考虑到那么复杂 ， 需要那么耗费资源 。
没有 。 只是需要我们意识到 ，在看待一个事物的过程中， 当辨识这个事物的过程中， 再加一个对脆弱性的审视 ，不要忘了这个 ， 再加一个对风险利用的视角 ， 就会发现这世界并不那么可怕 。
不确定性的世界并不全是可怕的东西 。 而且反脆弱它是一种简洁启发式的风险应对方式 ，并不消耗算力和数据 。
那比如说川普的魔幻 ， 对于这个世界其实也不是那么可怕 。
不可怕 。 你可以利用它呀 。 因为在我看来 ， 我们说了美国必然会进入到魔幻现实主义的拉美化 。 根据过去 200 年经验 ， 这不可能让人相信的 。
美国怎么能成拉美呢 ？ 拉美是个反面案例 ， 对吧 ？
不可能啊 。
但是川普所有的行为 ， 这种不确定行为 ，其实在我来讲 ， 它带动了一个确定性 。 你只要结合美国的社会矛盾去看川普做的这件事情 ，因为政治是社会的一个投影 ， 然后是社会的张力演变成一种权力机制 ， 又来影响经济和社会的调整 ， 影响国际关系 ， 你就会发现它是条不归路 。
所以美国现在从常识度来看 ， 它是一条不归路 ， 放射性的 。 所以它必然进入到魔幻现实主义 。 而魔幻现实主义就是波动率很大 ， 就是现在我可以预测它的波动率会放大 。
所以如果是哪怕它波动再大 、 再魔幻 ，但是你预测到了它的魔幻 ， 实际上就是能够通过这种魔幻波动风险来赚钱 。
对 。 请注意 ， 我们说的这个预测不是在时点上 ，而是说它在这个方向可能不能回头 。
那也很可怕啊 ， 这样这个世界 。
比如说美国现在这样 ， 那你就就要买黄金了 ， 一直拿着不放了 。
哦 。
就就就受益了呀 。 今年又赚了很多呀 。
对 。 今年黄金又疯涨 。
就当你意识到的时候 ，其实就有办法 。 当你意识不到的时候 ， 你可能是个被受虐的人。
所以还是个核心就是意识 。
对 。
意识到这个脆弱性 。
对 。
意识到混乱 。
很简单这些方法 。 但你意识不到时候就觉得黄金很贵 。
对 。 现在大家不是很纠结吗 ？ 如果大家对黄金贵不贵还比较纠结 ， 欢迎收听我们第 17 期节目 。
我们这一期也讨论了资产价值的估值锚 ，其中一个重要的板块就是黄金的估值锚 ， 来自于它的货币属性 。
所以按你这么说 ， 感觉反脆弱策略是一个简单易执行的方法 。
简洁启发式的 。 我们前面一段时间经常很流行贝叶斯式决策 ， 大家听过吧 ？
听过 。
但是人不是按照贝叶斯决策的 ，因为贝叶斯是非常消耗算力和数据的 。 它有一个先验的分布 ， 还有一个路标系统 ， 还有一个后验的跟踪 。
这个是我们计算机模型 ， 就我们有爱丽丝模型 ， 全是贝叶斯式的 。 但是人其实不是 。 人的决策是简洁启发式 ， 简洁启发式的特征并不一定效果就不如贝叶斯式 。
所以按你说的 ， 人呢 ，其实是一种模糊的正确 。
模糊正确 ，但它怎么正确呢 ？ 它是判断什么是重要的 ， 什么是不重要的 ， 然后它沿着重要主要矛盾去做 。
这就是人。 简洁启发式 。
聪明人。
对对 ， 聪明人。 它不是靠算力的 。
听我们节目的人基本上都是聪明人。
就分清楚啥是重要的 ， 什么是不重要的就行了 。 我们很多焦虑都焦虑在不重要的地方 ， 你没发现吗 ？
但是确实我是个很容易焦虑的人啊 。 我很难判断我焦虑那个事重不重 。
哎 。 所以还得修炼嘛 。
要跳出来 。
哎 。 还是要有系统思考 ， 哪些是你的主要矛盾 。 当你关注到主要矛盾 ， 你就关注当下了 ， 你就不需要焦虑了 。
当下的力量就在送你的 。
当下的力量 。
对 。 特别好看 。
好 。 那我总结一下 。 所以具体的策略执行来说 ， 就是先要接受无序 ，因为风险是系统的必然产物 ， 我们不可能规避 。
第二呢 ， 就是要利用波动 ， 把外界的压力转化成我们的信息源 。 第三呢 ， 就涉及自己的冗余 ， 用分布式结构对抗我们的脆弱点 。
这是我们石经理在他的基金里面做的一些具体的策略 。
谢谢谢谢谢谢总结 。
全天候策略 。 那接下来我们进入到最后一个板块 ， 我们再深围看一下复杂系统 。 我们这次在共读反脆弱的时候呢 ， 石老师还开出了另外 6 本书单 。
这 6 本书单基本上是关于复杂系统理论和复杂经济学的 。 我春节的时候也临时抱佛脚 ， 紧赶慢赶读了一下， 感觉收获特别大 。
不过呢 ， 说实话啊 ， 我也感觉到这个阅读门槛确实还是挺高的 ，但是肯定都是好书 。 那这一整套书呢 ， 我自己的体会啊 ， 它共同构建了一套框架 ， 就是不确定性并不是我们的敌人 ，而是我们系统演化跟创新的催化剂 。其中呢 ， 反脆弱可以视作这个复杂系统理论的应用哲学 ， 它为我们提供了一种在不可预测的世界里面 ， 我们人类的或者我们个
体的生存和行动指南 。 所以接下来我们也是本着把厚书读薄的思路 ， 用反脆弱的认识风险角度出发 。
因为复杂系统内容太多了嘛 ， 我们总得有一个路径 ，有一个脉络 。 所以我们今天的脉络呢 ， 就是风险视角 。
风险这个关键词 ， 给大家做一个知识的串联 。 因为刚才石磊讲了 ， 反脆弱其实是一个风险视角 ，而不是一个收益视角 。
那么作为风险视角 ， 我们就来下探几层 ， 看看脆弱的风险它本质是来源于哪里 。 就像我们上期讲的 ， 资产的价值它本质来源于是哪里 。
那么我们大家为什么不可能做到岁月静好 ， 安安稳稳的过完这一生呢 ？ 我们想啊 ，但是为什么每个人都做不到 ？
那其中这许多的风险和混乱是来自于哪里 ？ 而且为什么当下的世界会比过去的世界更混乱 ？ 那这种更混乱意味着更大的风险吗 ？
这个就我们接下来探讨的一些主题 。
嗯 ， 好的 。 复杂系统科学呢 ， 为我们提供了理解风险和不确定性的一个新的视角 。 它可以把风险和收益啊 ， 我们看上去是一对的这种概念啊 ，在复杂系统中呢 ， 会对应着混乱 、 不确定性和秩序 。
那么风险可能对应着我们的混乱和不确定性 ， 收益呢对应着我们的秩序 。 你会发现在复杂系统中， 混乱和秩序是共生的 。
复杂系统49:47
秩序是从混乱中涌现出来的 ， 秩序诞生在混乱的边缘 ， 形成了新子 。 而新子经过一段稳定期 ， 它又会消失在混乱之中， 然后下面再经过一段时间 ， 又会出现新的新子 ， 又会出现新的秩序 。
所以这个过程中涌现就是个关键的概念 。
哎 ， 你这个说法是不是没有混乱就没有秩序 ？
对 。 对的 。 没有混乱就不会有永恒的秩序 。
所以混乱是宿命 。
它就是一个东西的一体两面 。 秩序和混乱都是那个东西的两种不同程度的呈现 。 就是这个事物在演化 ，因为运动是这个宇宙的本质 ， 演化是本质 。
这个世界不是死寂 ， 只要它演化着 ， 它就会阶段性的呈现混乱 ， 阶段性的呈现秩序 。
明白 。
所以涌现世界里面的最关键的概念 ，也就是我们说的无中生有的过程 ， 它是一个分布式的连续的过程 。
所谓的分布式 ， 就是它是从自下而上自组织的 ，不是规划出来的 。 然后第二 ， 所谓连续的过程是说它没有一个最终的结局 ， 它是不断的在变化的 。
所以你探讨一个结果是没有意义的 。
有序的 。
对 。 投资也是 ， 投资是一个连续的过程 ， 没有一个最终的结果的 。 而最关键的是那个过程 。 那么推荐几本书 ， 第一就是 John Holland， 这个是提出涌现这个概念的人 ，他是八九十年代提出了涌现 ，并且他也发明了进化算法 ， 最早的 AI 的算法之一 。
那么还有一本就是 《 同步 ： 这个秩序如何从混沌中涌现 》。 你看这个名字就非常的直接 。 这两本书呢 ， 都是从不同科学的角度介绍了涌现发现的过程 。
这个也是有生命的系统和无生命系统的一个关键区别 。 只有有生命的系统 ， 它是有涌现的 。 所以生命的本质就是涌现 ， 生命就是涌现出来的现象 。
智能也是关键 ， 包括我们说的人工智能啊 ， 智能的本质就是如何利用信息更好的适应环境 ， 这就是智能的本质 。
所以生命是需要信息的 。 我们跟非生命体的很大的区别就是我们可以消化信息 ， 然后更好的生存 ， 更好的适应 。
智力的目标不是预测 ，而是适应环境 ， 让我们更好的生存下去 。 所以关注当下 。 尽管呢 ， 整个过程中其实包含了一部或者半部的预测 ，但是预测只是一个环节 ，而更多是需要用反馈和适应的调节机制来让我们有更好的适应性 。
所以在时间轴上的预测呢 ， 它只是后视镜的一种假象 。 我觉得未来我们可以专门搞一期这个涌现的读书会 。
好的 。 如果大家想听的话 ， 可以在评论区回复 。
混乱和秩序它不是绝对的 ， 不同视角 、 不同层次 ， 还有不同尺度 ， 看同样一个东西 ， 可能一个看到的就是混乱和无序 ， 另一个看到的就是秩序 。
所以混乱和秩序是和观察者有关的 ， 就不是纯客观的东西 。 那么我们推荐的这本就是 《 复杂经济学 ： 经济思想的新框架 》。
这是 Brain Arthur，他原来是一个物理学家 ，80 年之后他发现传统的新古典经济学这一套 ， 它是有核心的一个问题啊 。
这本书呢 ， 直接在经济学领域突破了传统新古典 ， 它以均衡为系统视角的这个限制 。 因为你如果认为经济永远趋向于均衡 ， 那么这个系统将会永远趋向于死寂 。
嗯 。
然后永远只能是边际报酬递减 ， 它才能趋向于均衡 。 而复杂系统 ， 它给我们打开了一个可以理解世界和体系和经济和市场为什么可以不断演化 ， 它是一个有生命的一个体系 ， 它的一个方法 ，并且它可以打通价值投资 、 成长投资 、 主题投资的一个框架的鸿沟 。
我知道敏姐你已经读了这个另外一本啊 ， 特别好的书 ， 叫 《 万物的本源 ： 生命 、 意识以及存在意义的复杂科学 》 这本书 。
你有什么样的感想 ？
我发现我的书名字都好长啊 ， 这次的书单 。 我觉得石老师有点小瞧我了啊 。 我总共春节读了 4 本 ， 一本是 《 万物本源 》， 一本 《 复杂 》， 一本 《 复杂经济学 》， 还有一本 《 反脆弱 》。
太牛了 。
厉害吧 。
嗯 。
嗯 。 但是呢 ， 另外三本像 《 同步 ： 涌现 》， 还有芒格推荐过的 《 深奥的简洁 》， 哎 ， 我是真的看不懂 。
那个实事求是 ， 我一遍一遍的啃 ， 真的啃不动 。
就是场景离你远 ，因为你是学经济学的 ， 所以你能读懂复杂经济学 。
写得好看 。
不 。 这本书的门槛很高的 。 复杂经济学这本书的门槛很高 ， 只是你熟悉经济学 ，因为你学过 。
对 。 我觉得还好 ， 读起来不难读 。 因为 《 同步 》 跟 《 涌现 》 这种偏物理的场景 。
物理跟数学 。
生物 。
生物 。
生物其实 《 万物本源 》 也有些生物跟医学 ， 又还好 。
嗯 。
我不知道是翻译的原因还是什么原因 。 不能甩锅给翻译啊 ， 就是我的水平问题 。 那么如果让我再膨胀一点 ， 给我看过的 4 本书打个分啊 ， 我相信大家也会很感兴趣 。其中 《 万物本源 》 我给它最高分 ， 推荐大家一定去看 。
短小精悍 ， 大概是七八万字吧 。其次呢 ， 就是 《 复杂经济学 》， 然后是 《 复杂 》 和 《 反脆弱 》。 当然我这个打分纯主观啊 。
那你在这几本书里有没有偏爱或者强烈推荐 ？
我最偏爱 ， 就看读一本的话 ， 就是 《 复杂经济学 》。
嗯 。 这本书确实写得好 。
对 。 而且它概括性很强 ， 一针见血 。
这本书确实写得好 。 大家可以去 ，但我就真的不知道门槛高不高 。
看看就知道了 。
对 。
几百页而已 。
对 。 哦 ， 看完之后呢 ， 我确实觉得还挺颠覆认知的 。 因为我本专业学的是经济学嘛 ， 所以一直学的是古典经济学的均衡理论 ， 理性人假设那一套 。其中有一个非常重要的一点 ， 就是我们学的一直是边际效用递减 。
刚才石老师也讲了 ，他的意思就是当你吃第一个包子的时候 ， 满足感最强 ， 越往后越弱 ， 大致上给它简化这么解释 。
但是在这一整套的复杂系统里面 ，Arthur 说是存在一种叫做报酬递增现象 。 我理解他这个报酬递增就是边际效用递增啊 。
比如说像微信 、Facebook 带来的赢家通知 ， 还有我们的键盘 QWERTY 的键盘排序 ， 这些其实它不是最科学的 ，在书里面写 。
但是就是因为一个微小的初始方向 ， 或者是大家使用的人数不同 ， 带来的巨大的不同的结果 ， 我们才从风险视角来看 。
风险其实是产生在书里面啊 ，不是我说的 ， 产生于秩序跟混沌的边缘 。 系统在临界点的微小扰动 ， 就可能引发蝴蝶效应 。
我理解就比如说那么多次泡沫破灭之后的经济危机跟金融危机的来源 。 所以我的结论就是 ， 我们不能再用以前所谓的绝对理性和均衡思维来看待现实的一个经济世界 ，而是我们要建立自己的复杂适应性系统的思维模式 ， 要制定自己的反脆弱策略 。
敏姐这段非常精彩啊 ， 建议大家反复阅读 。
哈哈哈 。 过奖过奖 ， 石老师过奖了 。
真的 。 因为我自己第一个看到这个稿子的时候 ， 我的感受就是这样 。 首先就是这一段可以完整的呈现出价值投资和成长型投资的底层的区别与一致性 。
你是不是觉得我读懂了 ？
读懂了 ， 肯定是读懂了 。 就是说这里面的破坏性创新 ， 它一定会带来边际效用递增 ，而不是边际效用递减 。
那为什么我们都说啊 ， 投科技股 ， 它是成长股 ， 按成长的这种范式去投科技股 ？ 为什么 ？ 成长和科技 ， 科技往往会带来破坏性创新 。
哦 。
它带来的就是边际报酬递增 ， 它才可能成长 。 否则怎么成长呢 ？ 否则就是旧世界的循环和周期嘛 。
它一定是破坏型的 ， 一定是边际报酬递增 。 如果没有边际报酬递增这种正反馈模式 ， 它不可能破坏 。
第二 ， 我们说的科技 ， 就戳破它科技的表面的现象 。在中国有很多假科技啊 ， 就它告诉你它是一个科技股 ，其实它是一周期股 。
它的根本性的判断是什么 ？ 就是它能不能带来边际效用递增 。 比如说我们投互联网的时候 ， 你刚才说的是叫网络效应 ， 网络效应就是边际成本为零 ， 它是不是规模报酬递增呢 ？
还有很多行业其实它就是规模报酬递增的 。 凡是规模报酬递增 ， 你会想它可能就具有潜在的破坏性 。
很多成长型行业它是没有利润的 ， 它为什么要去占领市场 ？ 为什么要去占领用户 ？ 为什么要用户的月活 ？
就是意味着它是规模报酬递增 。 因为它占有了它之后， 它的边际的成本会越来越快的下降 。 我们半导体行业为什么能够成长这么快 ？
有摩尔定律啊 。 如果没有摩尔定律背后， 它根本就不是个成长型行业 。 所以现在人家说半导体这个里面 ， 如果摩尔定律被破坏了 ， 它就不是成长行业了 。
所以它背后的本质不是科技 ， 它背后的本质是边际效用递增这个现象 。 而另外一个方向 ， 就你说的传统经济学研究的是什么 ？
趋向于均衡的边际报酬递减 ， 它就是周期股和价值股 。 所以它的本质都在系统的视角下都可以理解 。
一个是破坏性创新 ， 一个就是均衡震荡 。 所以在现在 ，在中国当下 ，在世界的当下， 这两个是共存的 。在旧世界 ， 我们能够找到很强势的 ， 我们说现金流策略是旧世界里最强的 。
尽管旧世界在收缩 ，但是它缩在哪了 ？ 缩在现金流最好的这个地方 ， 它是最稳定 、 最确定的 。 所以我们有现金流策略 。
新世界 ， 我们有另外一个模式 ， 破坏性创新 。 我们把它合在一起 ，在除旧迎新的过程中， 你既能获得旧世界的这份安稳 ，也能获得新世界的这份成长 。
然后它更新完了 ， 系统更新完之后， 你的净值屡创新高 。
那我理解你的全天候策略里面的权益类投资 ，是不是就缴跨这两种 ？
对 。 我们全天候里的权益类 ，有一部分是现金流的策略 ，有一部分是产业链的策略 。 而产业链里面 ， 我们要求的大部分都是这种要规模报酬递增的 。
所以这也是一种杠铃策略 。
对 。 就是每一层都牵扯到杠铃 ， 每一层都牵扯到杠铃 。
杠铃构成了你的整体的全天候的投资链条和架构 。
对 。 那么这种情况下， 从总量上看 ， 我们除旧迎新 ， 总量上就是动荡的 ， 甚至出现阶段性的总量下行 。
每个人感觉都不舒服 。 但是一旦新的结构生长出来 ， 总量就又可以扩张了 。 为什么我们 Deep Seek 出来之后， 最近市场全是在往科技股那走 ， 暴涨 。
大家觉得美国这里需要把一部分市值转移给中国的科技股 。 如果大家对这个新的结构的生长出来有信心了 ， 总量就又可以再增长了 。
这就是生生不息 ，不断的结构的迭代 。
对 。 说起总量和结构视角 ，在 《 万物本源 》 这本书里也讲到我很喜欢的一句话 。他说这个世界由各种可能性组合而成 ，在我们决定好观察时刻和观察角度的一瞬间 ， 世界才变成眼前的模样 。
非常好 。 这句话非常好 。
我非常喜欢 。
非常好 。
对 。他说到底是啊 ， 这不是他说 ，是我说 。 我已经搞不清楚了 。
非常好 。
哈哈哈 。 所以这是我说的 。
更好 。
哈哈哈 。 所以到底是风险还是收益 ，其实完全取决于我们的立场和视角 。 也就是石磊老师一直强调的 ， 我们要深为看这个世界 ， 我们才有可能从风险中受益 。
动荡和下行 ， 我理解就意味着初清和建立新的秩序 。 对行业也是 ， 对公司也是 ， 对我们每个人其实也是 。
非常好 。 哈哈哈 。
理解了 。 总的来说 ， 我觉得是出于对风险和世界更清晰的认知啊 ， 我还是挺推荐这几本书的 。
虽然我也没读懂 。 读完之后你就会发现 ， 原本抽象的复杂性理论 ， 包括数字 、 游戏 、 几何 、 计算模型 ， 本质上和命运 、 意义 、 生命 、 死亡等等问题息息相关 。
这句话特别好 。
这是也忘了哪本书里的 ，不是我讲的 ，但我觉得这句话真的很能够总结我们的这个重要啊跟优势 。
就就是理科向外求 ， 文科向内求 ， 它们最终是一个东西 。
书单也放在 shownotes 里了 ， 大家可以自己去找来 。 好的 ， 那我们今天内容也聊得差不多了 ， 又是干货满满的一期 。
达到预期了吗 ？
我觉得有一点进步 ，但还是要靠听友的反馈 。 我们是不是有一点点进步 ， 活泼了一点 ， 讲得更浅显了一点呢 ？
最后呢 ， 课代表我 ， 主播我 ，在这里尝试给大家再做一个总体的总结 。 今天我们的内容呢 ， 先讨论了反脆弱理论的核心观点 ， 就是怎么利用不确定性受益 。
那么石老师解释了脆弱性 、 强韧性跟反脆弱性的区别 ，而且通过塔勒布和学生创立的投资基金的案例 ， 讲了在 08 年金融危机 、20 年新冠疫情 ， 分别逆势获得了 115% 的收益跟 4,000% 的收益率啊 ， 来验证他这个反脆弱策略在危机时代受益的有效性 。
总结1:02:34
这个是充分的一个论证 。 然后石磊也分享了他自己作为双层全天候策略 ，在投资中他是怎么运用反脆弱的 ， 包括杠铃策略 、 冗余策略 、 试错和迭代 ，而且怎么增强自己在多种市场环境下的韧性和适应性 ， 怎么从波动性里受益 ， 怎么越波动他越开心 ， 怎么通过多元化的策略和系统化的洞察来应对市场的不确定性 。
这是我们第二部分内容啊 。
完美 。
嗯 。 第三部分呢 ， 我们是找到了反脆弱策略里面风险收益关系的一个理论归因 ，是什么呢 ？ 就是复杂系统论 ， 包括涌现 、 混沌 、 秩序和复杂经济学等等概念 。
也是通过观察这个系统 ， 我们其实就能更清晰地看到 ，在复杂系统里面 ， 秩序和混乱是共生的 ， 风险和收益是对立统一的 。
而我们的经济和金融系统 ， 石老师一直说就是一个非常典型的复杂系统 。 石老师这个总结还行吗 ？
特别棒 。
你还有补充吗 ？
没有 。
没有了 ？
对 。 完整 。 非常完整 。
嗯 。 太好了 。 反正我的收获是很大啊 。 不知道大家听了这期节目收获大不大 。 最后呢 ， 我们要不要上个价值啊 ， 上个高度 ？
我先抛砖引玉 ， 讲一下我整体的感悟吧 。 我的整体感悟也是借用 《 复杂 》 这本书的结尾 ， 它引用了古希腊哲学家赫拉克利特的四字箴言来跟大家做一个分享 ， 叫 " 万物皆流 "。
我很喜欢他这四个字 " 万物皆流 "，也暗含了我们今天的主题 ： 不确定性和变化 ，其实是生命的本质和常态 。
我们真正的智慧不是体现在怎么逃避变化 ，而是在于如何在不预测风浪的情况下建造一艘不沉的船 。
对 。 不但咱的船不沉 ，而且风浪越大鱼越贵 。
言简意赅 。 那我们今天的节目就到这里了 。 如果你喜欢 ， 请点赞 、 收藏 、 转发 。 如果你觉得我们的讲述有那么一点点进步 ，也请在评论区鼓励我们一下， 或者你想听我们讨论什么书 ，也可以在评论区和听友群留言 。
这样我们可以一起开启春夏秋冬 ， 共读四季 。其实我们自己真的很喜欢做这类节目啊 ， 自己做的也很嗨 。
说过的话 。
好的 ， 那我们下期再见吧 。 拜拜 。
拜拜 。