本书讲的是量化投资大师西蒙斯的成长史。运用自己的专业知识建立了数学模型，转向投资行业 “奇袭” 华尔街。西蒙斯是文艺复兴科技公司（Renaissance Technologies）的创始人，这个公司在投资领域取得了巨大的成功。该公司旗舰产品大奖章基金获得了年化 66% 的收益率，在交易中心获得了超过 1000 亿美元的利润，这个记录在投资界无人能出其右，沃伦・巴菲特、乔治・索罗斯、彼得・林奇、史蒂文・科恩，甚至瑞・达利欧都难以企及。而他的制胜法宝就是数学建模 + 电脑操作。模型的优势之一是可以降低风险，增加决策的准确率。西蒙斯的众多投资策略中其中有一条是寻找趋势和动能。这值得学习，通过对于各种大数据的分析，寻找中长期的一种趋势。有许多特征是隐藏在数据背后的。比如美国股市会出现 5-7 年一个轮回的价值和成长股风格轮动。在高流动性背景下，小盘股的表现会超过大盘股。

文艺复兴科技公司旗下的大奖金基金，在 1988—2018 年这 30 年间获得了 39.1% 的年化复合收益率，这还是在扣除了 5% 的管理费和 44% 的业绩提成后的数字，费前收益率甚至能达到年化 66% 左右。这个收益率远远超过了那些相对于西蒙斯更为人所知的投资大师，如做宏观投资的索罗斯和做价值投资的巴菲特所创造的收益率。在一两年间获得高收益相对容易，在 10 年间获得高收益已经非常困难，保持 30 年的高收益更是难上加难。西蒙斯和其他先驱者，使用现在看起来并不复杂的技术，迅速摘掉了市场上最低垂的果实，积累了第一桶资金。这只是开始，在之后的 30 余年里，计算机技术继续发展，量化投资正逐渐发展成资本市场中的一个新宠，不断有新的模型被开发出来，更多的 “不可能” 变成了现实，最终使量化投资在 21 世纪成为金融领域发展的大势所趋。但是在发展了 30 年之后，量化投资的计算方式高度重叠，你能计算出来的，我也可以。这就引发了另一重疑虑，会不会有新的公式，借由原先量化投资的正向计算模型，来挖坑坑杀呢？再回到国內，与历史悠久的海外量化基金行业不同，中国国内的量化基金行业发展起步较晚。海外量化基金使用最多的策略是股票多空，其空头仓位一般通过融券卖空实现，而当前中国国内融券难度较大、成本较高，所以空头仓位一直以来大多是通过做空股指期货实现的。这就决定了国内量化基金的发展与股指期货息息相关。中国国内市场上的量化投资兴起于 2010 年股指期货上市，虽然起步较晚，但得益于中国国内场内股指期货和场外个股期权等衍生品市场的逐渐完善，量化投资迅速发展成为一股不容小觑的力量。从 2017 年到 2020 年，量化基金在所有证券类私募基金中的占比从不足 5% 提升到 15%，管理规模增长了 4 倍，量化交易成交量在整个 A 股市场成交量中的占比超过 15%。不管是从规模增长还是比重增长来看，近年来量化投资在中国飞速发展，虽然与美国市场相比仍有差距，但总体上看未来市场潜力巨大。作为舶来品，量化投资在中国市场的发展有优势，也有劣势。以中国股票市场为例，量化投资的优势在于散户在中国市场上占有主导地位。在美国市场，由于投资者的主体是机构投资者，从长期来看持续获得较高的超额收益有一定的难度。而中国股票市场的投资者结构则有所不同，散户投资者所占的股票市值约占整个市场的 25%，其交易额达到了所有股票交易额的 85%。散户往往容易受 “羊群效应” 等影响，造成股票价格上存在大量市场异象。在中国使用量化投资策略可以有大量机会探索、利用市场异象发掘规律，制定策略，进而获得较高的超额收益。在中国市场上从事量化投资的劣势在于中国资本市场仍处于市场深度和产品种类逐步完善的阶段，特别是能够用来对冲的工具有限，已有的工具也受到了一些限制。

看完了哈～本书通往陈省身、杨镇宁、香农、纳什、丘成桐、伯乐坎普…… 等硬核理工直男宇宙。传主吉姆斯・西蒙斯是理论数学家，陈省身是其导师，双方合作发表过论文《特征形式与几何常量》，首次提出了陈 - 西蒙斯常量。作者实在太风趣了，跟马亲王有一拼，时隔一年再次复读，依然笑喷好几次。1. 作者的《史上最伟大的交易》也非常精彩，主角是 2008 年次贷危机中，另一个声名鹊起的保尔森。也许是有意为之，作者笔下的两个主人公 —— 吉姆斯・西蒙斯、约翰・保尔森，在投资逻辑上南辕北辙，但都获得了他人无法企及的成功。尤其西蒙斯，几乎不懂投资，也不做投资研究，却成为量化投资宗师，拿着百亿美元退休，你说气人不气人？“我不知道为什么行星都绕着太阳旋转，但这并不代表我不能识别这种状态。” 不怎么懂金融的西蒙斯，在给 LP 路演时解释，没必要弄清楚市场为啥是这么运行的，不影响大奖章基金获得令人咋舌的投资收益。当然很长一段时间内，潜在 LP 们根本不相信西蒙斯，还没有骗子说的自洽。2. 如题，量化投资可能是 AGI 最早的应用场景。抛一枚硬币，连续四次正面朝上，理论概率为 6.25%，再抛一次正面朝上的机率，是变大还是变小？大奖章基金前执行事务合伙人伯乐坎普认为，虽然理论上两次抛硬币，彼此间没有相关性，但是在同一个位置，同一只手抛同一枚硬币，一定有某种因素干扰结果，从 50% 发生偏移，就是可以创造收益的投资机会。同样的，数学家西蒙斯不相信资本市场是随机游走的，一定有某种规律可循，一定可以定价。其实，所谓随机游走，就如同将灵异事件归因于玄学，背后一定存在未经发现，或者当时无法解释的因素。量化投资机构则通过找到某种规律，确定买入卖出的信号，就可以完成交易了，同时尽可能规避大宗交易扰动市场，否则影响收益。因此，这类信号与规则相当于是无形资产，是不能公开的，否则就失效了。文艺复兴团队则更进一步，联席 CEO 罗伯特・默瑟曾经在 IBM 研究语音转换算法，加入文艺复兴后，主导应用大规模机器学习算法，投喂给系统海量信息，让系统自己总结规律，这个过程在 AI 时代被称为 “训练”。3. 理性主义 与 动物精神明明是西蒙斯自己要开发一个避免人类干扰的计算机交易系统，也是西蒙斯想要依赖科学的方法，而不是技术图表或者直觉，来寻找那些被忽视的异常规律的。但西蒙斯也有纠结的时候，他的初衷是用计算机预测市场，当交易系统给出结论时，西蒙斯却犹豫了，因为他完全无法理解背后机制。就像潜在 LP 不相信他一样，西蒙斯也无法无脑相信系统。西蒙斯时不时总想干预系统的决策，也正是因为保持怀疑，才没有步 LTCM 的后尘。“西蒙斯确信基金应该由交易系统来管理，但他一有时间就瞎忙活，每周花 5～10 个小时交易黄金和铜，还以为自己从中悟到了什么真理。” 伯勒坎普说。西蒙斯还曾经研究过太阳黑子周期和月球周期对交易的影响，但是无功而返。4. 长期资本管理（LTCM）做错了什么？文艺复兴又做对了什么？1998 年大名鼎鼎的 LTCM、D. E. Shaw 先后折戟，不仅给西蒙斯的文艺复兴腾出了市场，还提供了警示：永远不要对交易模型过度信任。“长期资本管理公司的基本错误是认为其模型就是事实真相，” 文艺复兴合伙人帕特森说，“我们从未相信我们的模型能够反映全部事实，它只反映事实的一部分。” 另一个原因，LTCM 的团队多数来自华尔街，而文艺复兴在招聘时，则尽可能绕开华尔街。因为西蒙斯担心金融从业者的既定认知，干扰团队决策，影响团队气质。这还真不是西蒙斯小题大做，特有的不良习气、行业认知，一旦形成是难以消除的。PS1. 当你要求 AI 以某种风格写篇命题作文时，就会用到隐马尔可夫链模型。AI 先随机输出一个词，然后调用相关词数组，每个数组元素都是一个字（或单词），带有权重参数。此时，AI 会在权重最高的几个词中随机选择一个，相关词数组随之更新，按同样方式生成第三个词、第四个…… 循环往复，最终形成文章。为什么每次随机选词？是为了每次生成的文章不同，通过不确定性可以使文章生动一些。注：权重参数是通过海量文章训练出来的，基于贝叶斯定理。PS2. 书中描述了大佬经历的纠结与打脸时刻，人家也没少犯错误，但还能成为大佬，不能简单的、单一的归因于运气。搞清楚大佬做对了什么，比仅仅借此与自己和解更有价值。PS3. 为了保护商业机密，西蒙斯及文艺复兴团队是非常低调的，甚至起初不接受采访，不建议创作本书。作者只能通过大量侧面访谈，多年搜集信息，但仍坚持认为这是一部 “非虚构类” 作品。毋庸置疑，这本书应该算非虚构类作品，但是等于真相吗？先假设作者搜集到的信息全部为真，但肯定不是全部，是所有史料的真子集，因此只能算史实的一个切面，而且是用多个碎片拼接出来的。就如同给一个场景拍照片，拍摄角度不同，取景的范围，得到的画面，就可能与真相背道而驰了。那么，每一位受访者有意无意的，或者有所保留，或者有所曲解，甚至记忆模糊之下，作者能获得绝对真实的信息吗？他有能力纠正吗？看起来，非虚构似乎就是伪命题。那么，读多少本非虚构，才能获得真相呢？可能我们得接受芝诺提出的乌龟悖论，真相只能无限趋近，但永远无法抵达。

每日一书：《征服市场的人》。詹姆斯・西蒙斯漫游在密码破译员、数学家、投资家等数个壁垒森严的身份之间，那份自由源于比他人多出的一点儿勇敢，以及一点儿想象力。蛇年 DeepSeek 出圈，背后是一家量化交易私募基金（幻方量化），创始人浙大梁文锋。人类容易变得恐惧、贪婪，所有这些情绪都会加剧金融市场的动荡。如果机器挤走受偏见和情感支配的个人，那么它便可以使市场更加稳定。1、传奇业绩詹姆斯・西蒙斯是量化交易鼻祖，他创立的文艺复兴科技公司一款旗舰产品 “大奖章基金”，1988 年以来获得了年化 66% 的收益率，在交易中获得了超过 1000 亿美元的利润。2、量化由来西蒙斯把他的公司命名为 “Monemetrics”，这是 “金钱”（Money）和 “计量经济学”（Econometrics）两个词的合体，表明他是用数学方法来分析金融数据并做出投资决策的。1982 年，西蒙斯把公司的名字更改为文艺复兴科技公司，反映出他对那些新兴科技公司的兴趣。3、科学团队一群美国数学家成功地将数学算法和计算机交易软件转化为神奇的 “股市淘金术”，创造了证券交易史上的奇迹。西蒙斯认为，可以把金融市场视为一般的混沌系统。就像物理学家通过挖掘海量数据来建立科学模型，从而描述出自然界的定理一样，西蒙斯决定建立数学模型来识别金融市场的价格规律。他采用了与他在国防分析研究所破译密码时类似的策略，这个策略在他们的论文中也曾经得到过论证，现在要应用于金融市场了。西蒙斯主张的一个关键原则是，科学家和数学家需要辩论、相互分享想法，这样才能产生理想的结果。（一个经典的行业笑话：内向的科学家会在与你谈话时盯着自己的鞋子，而外向的数学家会盯着你的鞋子。）科学家和数学家们非常善于从自然界混沌和杂乱无章的表面之下，寻找某些简洁和美丽的结构。寻获的这些规律或规则就构成了科学定律。4、开放管理对手交易公司通常允许研究人员和其他员工在一个个 “孤岛” 中工作，有时甚至鼓励员工相互竞争。但西蒙斯坚持采用不同的方法：大奖章基金拥有一个单一的、整体的交易系统，所有员工都可以接触到赚钱的算法背后的每一行源代码，所有这些代码都可以在公司内部网络中以明文形式阅读，不存在藏于某个角落的只有高层管理人员才能访问的代码。任何人都可以尝试着修改代码以改善交易系统。西蒙斯希望他的研究人员能够交换想法，而不是只限于其私人项目。

其实是要撤底改变自己

“在华尔街的众神殿中，詹姆斯・西蒙斯是一个异类。这位摘下数学界皇冠明珠 —— 与陈省身共创 “陈 - 西蒙斯定理” 的几何学家，却在 38 岁脱下教授长袍，用微分几何的公式熔铸成打开财富之门的密钥。他的传奇远不止于 “量化投资之父” 的标签，而是一场数学思维对金融世界的彻底重构。” 这本书适合各个领域的读者，无论是投资人、管理者还是普通读者，都能从中获得启发。

文艺复兴科技公司既然叫科技公司，技术应该不差，而事实也确实如此。它里面几乎没有搞金融的人，全是世界上最好的数学家、理论物理学家和机器学习专家。它的创始人是著名数学家陈省身的学生赛蒙斯（清华的陈－赛蒙斯楼就是他捐的），而主管 IT 的是世界上发明用统计方法进行机器翻译的彼得・布朗。和文艺复兴公司每年 37% 的回报率相比，巴菲特平均每年 22% 的回报率就小儿科了。不过，这家公司从来不公布它使用的信号，只是闷声发大财而已。至于其它对冲基金，也是在大量使用机器学习，或者依靠高频交易挣钱（关于高频交易，我们以后还会聊）。可以讲，在未来，散户除了买指数基金，没有更好的交易方式，因为你不可能比得过那些既有资源又有技术的大型对冲基金。当然，你依然不要指望股民们能这么理性，事实上冲动和浮躁正是两百多年来股民的心理特点，这或许是人性的弱点。但是，如果你了解了 K 线不管用的原因，放弃了这种无效的工具，或许投资效益会更好。

如果所有交易都是投资计算模型自动交易会发生什么？

关于宇宙的产生和人类的起源，综合参考资料可以总结如下：一、宇宙的产生 1. 大爆炸理论：宇宙起源于约 138 亿年前的高密度奇点爆炸，时空在此过程中诞生并持续膨胀。量子涨落理论认为，这种 "无中生有" 的过程具有必然性，真空量子涨落可能触发了大爆炸。2. 未解之谜：   - 奇点状态仍无法用现有物理定律解释，广义相对论在此失效，需量子引力理论突破   - 2025 年最新观测显示，宇宙微波背景辐射与元素丰度仍是大爆炸理论的核心证据，但无法追溯奇点前的物理过程二、人类的起源 1. 进化奇迹：   - 生命起源于地球独特的液态水和化学元素环境，真核细胞的形成依赖约 20 亿年前偶然的内共生事件   - 人类进化具有极强偶然性，若没有 6500 万年前小行星撞击导致恐龙灭绝，哺乳动物可能无法崛起 2. 关键证据：   - 化石记录显示人类与类人猿的形态过渡，距今 300 万年的南方古猿化石已具备直立行走特征   - 基因研究表明，现代人类与尼安德特人存在 1-4% 的基因交融，证明多路径进化三、两者的内在联系 1. 宇宙演化创造了重元素（碳、氧等），这些元素通过超新星爆发播撒到星际空间，为地球生命诞生奠定物质基础 2. 地球处于银河系 "宜居带"，稳定的太阳光照和地磁保护，使生命得以躲过宇宙射线伤害 3. 西蒙斯提出的 "地球特殊论" 认为，多重宇宙尺度下的参数微调（如精细结构常数），使地球成为极罕见的智慧生命摇篮最新研究动态显示，中国 "拉索" 天文台 2025 年发现的天鹅座伽马射线泡，为研究宇宙线起源与生命元素合成提供了新线索。这些发现印证了爱因斯坦的名言："宇宙最不可理解之处，就在于它居然可以被理解。"

量化投资到现在也是一股热潮，非常多的信奉者一直都在追捧着，时代也印证了他们的成功，这既是个人的胜利，也是整个社会的红利，当如今国运上行到一定压力，全球化开始进入一个逆潮流的过程，突然之间很多理论就不再奏效，大家都开始意识到群体的风险逐渐增长，而量化投资还在确保不断交付稳定的预期，这使得这本书的含金量还在不断上升。

这部作品揭示了一个反常识真相：当市场越多人使用量化模型，反而会强化原有模型的预测能力。这种 "自我实现的数学预言"，恰似当代社会的隐喻 —— 我们既在创造工具，也在被工具重新定义。或许真正的征服，不在于战胜市场，而在于保持对未知的敬畏！

想取得超额的成功，必须走不寻常之路。西蒙成功背后是对科学创新的执着，他也不能确定数据和算法最终能否赚到钱，但在成功之前，他只选择相信。

书评：这本书揭开了神秘的文艺复兴公司和西蒙斯的神秘面纱，在文字复兴公司极端严格的保密环境下，能成书实属不易，我们都知道西蒙斯为了让文艺复兴公司保密将公司搬到了远离华尔街的长岛，甚至招聘时也专门避开华尔街背景的候选人，而且签订了极其严格的保密条款。感谢作者，满足了我的好奇心🙏🙏🙏我们看到了西蒙斯普通的一面，虽然数学成就极高，性格也颇为可爱，甚至有我们意义上的缺陷。用数学方法，用算法，用理性来对抗金融市场上的人性和波动，是工具理性的又一大前进和胜利，我们应该高兴还是苦恼？西蒙斯参与了政治，在 2016 年支持希拉里失利后，2018 年支持拜登获得了民主党候选人。西蒙斯支持了科学研究 —— 孤独症研究，宇宙起源研究。西蒙斯是个老烟枪，特别有钱，拥有特别奢华的游艇，也抵挡不了他先后两个儿子的丧子之痛，Not here, is there, 仿佛是世界的一种均衡，按照文艺复兴的算法，可以说是一种均值回归。这本书把文字复兴公司发展的关键故事和人做了比较清晰的介绍。如果说有《征服市场的人 2》的话，我希望能看到更多关于文艺复兴公司获得收益的算法细节，这应该也是很多人关心的。用书中最后西蒙斯参加哈佛毕业典时的一句话结尾 —— 我们拥有很多运气。祝春祺！2021 年 3 月 6 日上午 9:21 分读完此书，共计花费 10 小时 27 分。2021 年 3 月 6 日 9:39【2021 第 9 本】

从理解为什么转向识别是什么。放弃对市场涨跌原因的主观猜测，转而依赖数学模型，在海量历史数据中客观寻找可重复、统计显著的盈利模式。从依赖人转向信任系统。最艰难的挑战是克服人类与生俱来的认知偏差和情绪波动（贪婪、恐惧、过度自信），将决策权完全交给没有感情的模型。卓越的人才（聚集最聪明的人并激发其创造力）与生存的智慧（在极端风险面前，模型失效时，依靠本能保命优先）共同构成了这套方法论得以持续运行的保障。它的终极追求，是一种基于严密逻辑和卓越效能的科学之美。1. 不纠缠于为什么，只专注于是什么。量化投资的精髓在于放弃对市场因果的主观解释，转而依靠数学模型识别历史数据中反复出现的、统计显著的规律与模式，并据此行动。别看市场为什么涨跌，就找它重复的赚钱套路。放弃猜测原因，用数学在历史数据里找那些反复出现、能赚钱的价格规律。就像用导航软件。不用理解前方为什么堵车（是事故、施工还是车流量大），只需要知道，根据历史同期数据和实时路况，系统算出一条大概率最快的路线。按照走就行了。量化投资就是为金融市场绘制导航地图和计算预测路线。像一个经验丰富的渔夫。他不研究鱼群的哲学思想（为什么今天来这里），而是通过观察潮汐、水温、季节（历史数据），找到鱼群大概率会出现的时间与位置（统计规律），然后在那里下网。2. 忠诚于没有感情的系统，对抗有情绪的本能。最大的挑战不是构建模型，而是彻底信任并执行模型的指令，克服人类觉得应该干预的天性与恐惧，让一系统的动物精神让位于二系统的理性纪律。相信电脑，别信自己的直觉和感觉。最大的敌人是自己的情绪。要完全听从模型的信号，哪怕觉得它错了，这样才能克服人性的弱点。就像严格执行一份科学的健身与饮食计划。当看到美食（市场诱惑）或感到疲惫想放弃（市场恐惧）时，感觉在尖叫。但计划是基于身体数据（市场数据）制定的，最理性的做法是无视当下的情绪，严格执行计划。西蒙斯早期愁到胃痛就是吃了信感觉的亏。像一个乘坐自动驾驶汽车的乘客。当车辆在复杂路况中突然刹车或变道时，本能地想抢方向盘（直觉干预）。但系统感知的数据（雷达、摄像头）比自己更全面、反应更快。成功的关键，是克服抢方向盘的冲动，信任系统。3. 当闻到硝烟味儿的时候，赶紧跑。在极端的、模型未曾经历的市场危机中，生存优先于盈利。此时，顶尖投资者的战场嗅觉和果断的风险规避行动，比任何复杂的模型都更为重要。不对劲，赶紧跑！保命最重要。当市场出现前所未有的极端危险时，顶级高手的生存本能比任何模型都重要，先撤退保住本金。就像在森林里闻到烟味或听到异常的巨响。的第一反应不应该是去研究是山火、雷电还是有人在放炮（分析原因），而是应该立刻向安全区域撤离。西蒙斯在 2007 年金融危机前命令卖出，就是闻到了硝烟味，先保证生存（基金不垮掉），再图后续。像一个顶尖的扑克牌手。当他发现对手的行为模式突然完全偏离常态、无法用逻辑解释时（可能对方拿到了绝对好牌，也可能在疯狂诈唬），他不会纠结于他为什么这么打，而是会选择主动弃牌，保全筹码，放弃这局有巨大不确定性的牌。4. 与更聪明者并肩，以美学为指南。成功依赖于聚集并倾听最顶尖的智慧，并在枯燥的数据与模型中，追求那种运作良好时产生的美感，这既是科学方法论，也是持续创新与保持动力的核心哲学。和比自己聪明的人组队，做那些感觉对了的事。成功的关键是找到最顶尖的伙伴，并一起追求那种事情做对、模型运行完美时产生的纯粹的美感和成就感。就像组建一个创业团队。创始人（西蒙斯）知道自己不懂技术，就去找到最好的程序员和工程师（数学家和模型专家）；知道自己不懂销售，就找到最好的市场人才。他的核心能力不是亲自做所有事，而是识别并吸引这些更聪明的人，并创造一个让他们能极致发挥的环境。像一个电影制片人或交响乐指挥。他们不一定是最棒的编剧、演员或乐器演奏家，但他们拥有卓越的品味和判断力，能识别并汇聚顶尖的人才，共同创作出一部感觉对了的杰作。那个美感，就是模型完美运行、策略精准生效时，呈现出的和谐与力量感。总之，在复杂多变的资本市场中，极致的成功并非源于预测或解释市场，而是源于构建并绝对忠诚于一套超越个人情感与直觉的、系统化的科学方法论。在投资这个复杂的数学题面前，真正的天才式解答不是成为一个更敏锐的预言家，而是成为一位最严谨的系统架构师和纪律执行者，用科学的确定性去驾驭人性的不确定。

资本市场最具吸引力的一个特征，就是其提供了许许多多可能性，投资者可以根据自己的偏好，选择与探索不同的投资路径，并且承担投资决策的结果。我常常将资本市场类比为布满一两百条不同难度的滑雪道的巨大滑雪场，滑雪者可以自如地选择不同的雪道，当然滑雪技巧足够高的滑雪者也可以自己探索一下滑野雪。如果说沃伦・巴菲特是价值投资领域的标杆，那么，詹姆斯・西蒙斯在量化投资领域则同样享有标杆的地位。华尔街给西蒙斯的形形色色的称谓包括：数学大师、解码专家、亿万富翁、对冲基金大佬等。《纽约时报》将西蒙斯形容为探索者、行动者、给予者、思想者。西蒙斯 24 岁获得博士学位，25 岁赴哈佛大学任教，26 岁为美国军方破译密码，30 岁在纽约州立大学石溪分校当上数学系系主任，随后创立文艺复兴科技公司，将数学思想融入投资，使用量化手段寻找 “投资圣杯”。

湛庐文化出品的优秀作品，全景式地展现了量化投资之父詹姆斯・西蒙斯的传奇人生。通过大量访谈西蒙斯身边的人，生动还原了西蒙斯从数学家到投资家的转变历程，以及他带领文艺复兴科技公司和大奖章基金在华尔街创造的奇迹，让读者深入了解量化投资的奥秘，感受西蒙斯的智慧与魄力。翻译流畅，内容详实且具有较强的可读性，能让不同领域的读者从中获得启发。

西蒙斯一生中的大部分时间都致力于解开谜题和应对挑战。他有普通人的一面，也有顶级科学家，数学家，投资者的卓越智慧。当你闻到硝烟的时候，应该干什么？赶紧跑！即君子不立围墙之下。同时，这本书也讲到了同时代的很多科学家数学家等，给我带来了更加丰富的体验。

阅读体验极佳 爽文大男主的感觉

从果反推因，有很多的路径都能解释因为～～～所以～～～可是真正的从逻辑关系去确认因果关系就不会是从果推理因的逻辑关系的确定，因为中间有太多的信息是失真的。当下绝对的正确去争取相对的正确就成为概率上的正确性，通过频率就能从相对正确做到大概率的正确。

发人深省