每日一书：《反原则：人工智能时代个人成功之道》。在投资领域，图钦斯基的做法是以指数化增长的速度开发海量的阿尔法，持之以恒地优化量化投资策略；如果把这种思维迁移到工作和生活中，我们需创造自己所在行业的 “阿尔法”，以变应变，与风险共生。《反原则》讲述了伊戈尔的成长历程，他如何组建一支由顶级量化专家组成的全球团队，以及他和他的团队如何利用技术和数据来开发数百万个阿尔法（alpha），并力图运用这些算法以更精细的细节来预测特定市场关系。本书还介绍了伊戈尔关于如何取得成功的哲学：采取行动，确立目标，发展意志力，持之以恒，扫除障碍，生活在焦虑的边缘，避免自大，不怪罪他人，最大限度地减少官僚主义，以及价值多元化。在本书的核心部分，作者结合自己的人生历程归纳了一系列规则。其中最核心的部分就是 “反原则”，它既是作者一系列从业经历的指南，也是作者的人生哲学。何为 “反原则” 呢？简单来说，反原则就是 “没有永远适用的原则”。任何理论和方法都有缺陷，完美的东西是不存在的，唯有变化才是永恒的。我们应当在变化中，在不断的自我提升中，战胜自己、攻克难题。我们相信，科技影响了人力资本；而广泛运用科技将创造更多的工作，其数量足以抵补科技所替代的工作数量。当然，这其中的关键是，要给人们提供充分的机会进行培训和再培训。我在职业生涯里经历了很多教训：不要在交易中掺杂情绪；对坏消息要迅速做出反应；如果面对的事物是可怕的，那就赶紧跑；可以去冒很大的风险，但一定要管理好损失。两个基本主题构成《反原则》一书的核心。第一个，理解反原则的概念。反原则很重要，同时又是一个悖论，即没有任何原则、模型、阿尔法是完美的，或者说，没有任何原则能够在这个不断变化的世界中永存。反原则真实体现在交易市场中，在生活中也扮演着同样重要的角色。一些原则随着条件变化会失效；有些原则成为成功典范后又被证明无效；一些人在发现某些原则见效时就会迅速复制它们，这类现象就被称作套利（arbitrage）。第二个，财富的多寡是由清晰的目标和个人特质所决定的，这两点的重要性远胜过学习任何特定的能力或技巧。清晰的目标不是与生俱来的。几乎每个人都是在人生的跌跌撞撞中发现了自己的目标，有的人会早点，有的人会晚点，也有人从来没有发现个人目标。个人目标是通过亲身经历所带来的经验和教训，以及自己在面对挑战和变化的反应中被反复锤炼出来的。这些经历促使我恪守并践行这些价值观：努力工作；持之以恒；尊重他人；坚守道德；心存感恩；对爱、家庭、成功，特别是自主权的执着追求。人的一生只有一次。最终，你的时间才是唯一真实的、不可替代的资源。你可以赚另一个美元，但你永远不可能创造另一分钟。你应该带着多棱镜去透视你的生活，它会折射出那个古老的问题：“如果今天是我生命中的最后一天，我会用它来做些什么？” 人生不可限量，能被谋划出来的毕竟有限，突破的关键在于行动。付诸一点一滴的行动，想办法把每次努力联系在一起。因为谁也无法预见哪一个点上的努力会变为现实，所以通过培育机会，然后充分利用这些产出成果，才更有可能成功。其他的规则也都遵循同样的发展规律。树立具体的、可量化的目标，每次都明确为从 A 到 B。具体的目标才可以实现，而抽象、模糊的愿望不容易达成。如果你没有具体、清晰的目标，那么你的生命历程将变成布朗运动 —— 只能随机游走。发展意志力，并发挥个人优势。然后，做好重要的一点，那就是持之以恒。扫除障碍，千方百计解决问题。假以时日，坚持会胜过能力。对于第二次世界大战期间从事建造原子弹的科学家而言，复杂系统的预测难题是难以逾越的阻碍。“曼哈顿计划”（Manhattan Project）的最终成功，部分可归功于电子计算机的发展。虽然用今天的眼光看，当时计算机的计算水平还很初级，但它们已经能够完成大量的运算。当然，除了新工具，人类智慧才是实现突破必不可少的保障。在很大程度上，这些智慧是由数学家约翰・冯・诺依曼（John von Neumann）提供的。我发现，要让我的大脑解决一个难题，我需要 48 小时全神贯注地思考，不停地想办法解决它。其中，最关键的是锲而不舍的精神。那时我对金融和投资知之甚少，但读过康妮・布鲁克（Connie Bruck）所写的《垃圾债券之王》（Predator's Ball）。书中介绍的主人公是高收益债券创新者迈克尔・米尔肯。这本书让我感觉找到了令我着迷的学科，所以我申请了米尔肯的母校宾夕法尼亚大学沃顿商学院，并成功地获得了录取通知书。不要责备任何人。把后悔降至最低程度。即使不全是我的过错，只要事情因我而起，我都会承担责任。一旦领悟这一点，我就会将精力全部聚焦在行动上，聚焦在那些我能够掌控的事情上。不管发生了什么，就让它发生吧；一旦发生后，我会排查过程中的所有信息，从中吸取教训，继续前进。不要妥协。发挥强项。我有弱点吗？当然有。但是与其花时间提高自己的弱项，不如将精力用在提高自己的强项上。花费同样的时间、同样的精力，弱项只能在一定限度内得到有限的提高，但强项能提高的幅度是成比例增加的。所以，不要浪费时间哀叹那些你所不具备的东西。障碍本身就提供了信息。如果你不能获得成效，就说明某种原因导致了失败。这种原因也许是目标设置错误；也许是被错误信息误导；也许是采取的行动本身不恰当。你应该首先从中吸取教训，再调整方法，然后再去攻克它。我认为 “经济化表达”（economy of expression）是一种优秀品质。我从来不认为自己是那种特别健谈的人，但是我注意到，优秀的交易员的思维非常高效。而思维高效，不仅意味着思考方式的清晰和简洁，也塑造了直截了当和用词精准的表达方式。我们可以通过用阿尔法预测投资组合模型，将实现的理想化回报与历史日均回报相比较，从而评估阿尔法的业绩。日均回报相对于所估计的回报的波动率，即两者的比率，就是这个阿尔法的信息比率（Information Ratio，IR）。这一比率主要用于度量这个信号的强度及稳定性，以及这个阿尔法理念是否运作有效 —— 显示我们找到的信号的强弱程度。信息比率会提示我们，正在处理的阿尔法是一个信号还是一个噪声。如果把量化投资比作一场棒球赛，我们并不追求大获全胜、打出全垒打而得分，我们只是尽最大努力以避免灾难，并努力产出高于整体市场回报水平的稳定回报。乌拉姆的思想促进了蒙特卡罗法（Monte Carlo Method）的诞生。蒙特卡罗是乌拉姆在洛斯阿拉莫斯实验室的同事想出的名字，这位同事是尼古拉斯・梅特罗波利斯（Nicholas Metropolis）。蒙特卡罗是摩纳哥的一座赌城，乌拉姆的叔叔过去经常向亲戚借钱去那里赌博，那里最受欢迎的赌博方式是轮盘赌，赌徒们总觉得自己有一定的概率会赌赢。乌拉姆和冯・诺依曼在数学上通力合作。当冯・诺依曼看到单个中子的随机抽样的概率轨迹时，他估计，用几千个样本和当时最先进的 ENIAC 计算机，就可以将结果模拟运算出来。

本书分享了作者的投资原则，有助于读者了解数字技术和分析如何改变投资世界。作者自创的 “阿尔法” 可以被视为一种金融模型，其在分析和预测复杂的金融交易方面具有很大的作用。但是，2008 年美国次贷危机的蔓延，也给痴迷于数理分析的模型学派敲响了警钟。事实上，没有人可以准确地预测未来，模型总是有缺陷的，甚至某些时候，过于沉迷于模型反而容易让人忽略常识本身。

说实话，一上来我都没有看懂作者想表达什么，本书作者伊戈尔，他的故事是一部精彩的好莱坞大片。他曾是洗碗工，图书管理员，视频游戏开发者，贝尔实验室的编程高手，最后成为了全球量化投资巨头 —— 世坤投资的掌门人。他的人生，就像一场精彩的游戏，充满了挑战和惊喜。不仅仅是一位成功的商人，他更是一位热心公益的教育家。他与梅森所在的实验室合作，致力于癌症的精准医疗研究，为人类的健康事业贡献力量。同时，他还创立了非营利性组织 —— 世坤大学，为有志于量化金融研究的学子提供免费在线课程，让知识跨越国界，让教育惠及更多人。这本书不仅分享了伊戈尔的投资原则，更揭示了数字技术和分析如何改变投资世界的秘密。他自创的 "阿尔法" 金融模型，就像一把锋利的宝剑，帮助他在金融交易的战场上所向披靡。然而，2008 年美国次贷危机的发生，也让我们认识到，任何模型都有其局限性，没有人能够准确预测未来。模型可以作为投资的一种 "参考"，而不应唯模型论。但是伊戈尔的经验仍然值得我们借鉴，他的人生经验和智慧，就像一盏明灯，照亮了我们前行的道路。书中，伊戈尔结合自己的人生历程，归纳了一系列规则，其中最核心的就是 "反原则"。"反原则" 告诉我们，没有永远适用的原则，任何理论和方法都有其缺陷，完美的东西是不存在的。唯有变化才是永恒的，我们应当在变化中，在不断的自我提升中，战胜自己、攻克难题。