来 源 | 《肥尾效应》、扑克投资家（ID：puoketrader）
把观察不到的东西当成不存在，这是近年来开始流行的一种疾病。我们常看到许多专业人士犯下类似的错误。经济学家、律师、公众人物……他们常常基于错误的前提和一厢情愿，对生活如何运作提出宏大、笼统的主张，却缺乏清晰的头脑以及对肥尾的真正理解。塔勒布在自己的新书《肥尾效应》中也对类似情况有所论述，比如有的专家会引用所谓的“经验”数据来说明我们不该担心埃博拉病毒，因为 2016 年只有两个美国人死于埃博拉病毒。他们认为，从死亡数字看，我们更应该担心自己死于糖尿病。但是，假设有一天报纸报道突然死了 20 亿人，他们更可能死于埃博拉病毒还是死于吸烟或是糖尿病呢——这就是肥尾分布会考虑的问题。
塔勒布其人——「黑天鹅」之父
他们所谓的“风险”，我称之为机遇；他们所谓的“低风险”机遇，我称之为愚人的问题。
塔勒布出生于黎巴嫩，从小经历战乱。塔勒布称自己当时每周的阅读时间长达 60 个小时，这让他成长为一个严肃的自学成才者。同样，由于童年被内战打乱，塔勒布对小概率事件的敏感程度也远远大于我们这些在和平世界长大的人。塔勒布的职业生涯始于华尔街的衍生品交易员，他的基金被称为尾部基金（Tail Fund），大家也喜欢称之为黑天鹅基金（Black Swan Fund）。塔勒布的交易策略大致是平时每天小亏一点点，一遇到黑天鹅就大赚。与其说塔勒布是一位对自己的交易策略有高度信仰的投资家，倒不如说他是一名数学家型的交易员。他基于自己强大的数学能力和对小概率事件研究异于常人的坚持，在美国 9·11 事件之前，通过押注期权一战成名。除了成功采取了一种不同寻常的方法进行期权交易，塔勒布还在投资生涯的中期，开始写书和论文，他拥有沃顿商学院的 MBA 学位和巴黎大学的博士学位，资历优秀，但在有关量化金融的研究领域，他认为学术界产生的洞察力与现实世界相去甚远，资历在很大程度上只是摆设。塔勒布将自己应用于期权交易的肥尾研究诉诸真实世界与日常生活，是《黑天鹅》、《反脆弱》等一系列畅销书的作者，这些书无一例外讲述了复杂性与随机性的本质，对不确定性以及如何生活在一个自己不完全理解的世界进行了深入思考。在塔勒布眼中，我们生活的世界是由罕见事件主宰的，即“极少数极端事件的影响超过绝大多数平常事件”。不难发现，塔勒布的投资哲学与他的交易风格完全一致。通过塔勒布的作品，人们试图找到一种能让自己在不确定性中幸存的生活策略。在这个世界上，罕见事件的后果最严重，“知识”不能被视为理所当然的真实，只有时刻准备的人才能生存。
肥尾是什么——一句顶一万句
肥尾下的推断本身具备不确定性，与证明黑天鹅存在相比，我们需要更多的数据来论证黑天鹅不存在。
一直以来，塔勒布的主要目标是理解统计学家所说的“肥尾”的应用——在统计分布的边缘发生的罕见事件往往带来最严重的后果，但这些罕见事件往往也是最不可预测的。他还试图为“肥尾”建立严格的数学基础，同时涉足经济学、心理学、博弈论和政治科学等领域，《肥尾效应》一书也因此应运而生。在塔勒布的眼中，我们生活的世界是由「肥尾」事件主宰的，只是人们对此知之甚少。塔勒布称自己的主要爱好就是取笑那些过于重视自己和自己知识质量的人，因为「人们对世界的了解越是粗浅，做决策越是轻易」。他推崇“不确定性”，认为「注入一些混乱可以稳定系统」，「脆弱的人才渴望安宁，反脆弱的人则在无序中成长」。简单地说，肥尾效应就是极少数决定绝大多数，比如“一句顶一万句”。应用在金融市场，就是极端事件引起市场大震荡的情况，这其中最典型的，就是 2008 年美国第四大投行雷曼兄弟破产引发的次贷危机（次贷危机继而席卷全球，成为海啸般的金融危机）。近年来，市场极端行情发生的机率日益增加，这越来越使我们相信， 肥尾效应是金融世界的本质属性之一。肥尾分布与简单的经验分布大不相同，在统计学中的简单解释就是：从历史经验数据中简单估计未来的极值偏差会很大。再简单一点，经验分布往往会超出所谓的“经验”。这就像有人想通过修筑堤坝来防止洪水，简单的经验分布会基于历史最高水位，也就是说，更高水位的发生概率为 0。但当你反过来想，历史最高水位在成为最高水位之前肯定要超越之前的最高水位，因此，经验分布已经被突破。这也侧面解释了为什么人们对世界的了解越是粗浅，做决策越是轻易。数学上的统计研究一般聚焦于当 n =1 （ n 为求和的数目）和 n = ∞ 的情况，而真实世界正是处于中间的那部分——这也是塔勒布肥尾研究的核心。塔勒布眼中的概率是“自由的艺术”，是“怀疑主义的产物”，真正的概率并不服务于那些想要通过精巧的计算得出确定性答案的人。确定性是塔勒布宇宙的伪命题。虽然我们所在的世界是如此不确定和不透明，信息和我们的理解也极不完整，却没有人研究在这种不确定性的基础上我们应该做些什么——塔勒布在《肥尾效应》中提出了这一问题，并通过讲述极端事件的分布类型及肥尾分布带来的效应，告诉人们该如何从肥尾的角度制定决策。如果你也被「黑天鹅」愚弄过，很可能只是因为你还不够了解「肥尾效应」。
肥尾的应用——如何“预测”第三次世界大战
许多人是如此缺乏独创精神，以至于他们需要去研究历史，寻找哪些错误是自己可以重复的。
部分知识分子认为，“数据显示”暴力事件发生的概率在降低，但他们没有意识到科学没那么简单，在肥尾条件下分析数据需要更高的置信度和更仔细的检验。在近期的 Significance 期刊上，迈克尔·斯帕加特教授称 :“超大型战争的发生不是不可能，但是概率极低。”为了证实这一观点，斯帕加特教授搬出了斯蒂芬·平克教授在《人性中的善良天使》中的论述。平克教授认为，世界正处于一个暴力事件下降的长期趋势中，由此说明人性向善的结构性变化。但不幸的是，斯帕加特教授在回答时引用了包括塔勒布在内的几位学者的论文(即塔勒布新书《肥尾效应》第十六章的内容)，恰好是塔勒布肥尾变量研究项目的一部分。「肥尾」具有什么特征？它们的统计性质（比如均值）被极端事件也即那些“尾部”事件主导，其中最知名的是 80/20 法则。塔勒布看到的数据并不支持人性向善的假设，历史数据给出的统计图景也并不支持人类将处于“长期和平”的结论。所以，斯帕加特教授犯的第一个错误是曲解了塔勒布的意思。塔勒布在自己的新书《肥尾效应》中回应道：我们并没有给出悲观或乐观的倾向，我们只相信统计学家应该遵守统计学理论的基础，避免通过主观臆测处理数据。图 1 在拿破仑之后，欧洲出现过暂时的和平，直到后来民族主义兴起。事实上，单从统计分析的角度看，世界比简单看数字得到的结论更不安全。对历史数据进行新闻式的解读（简单求平均）或者不理解事件到达时间间隔的随机性，都会严重低估暴力事件。此外，大型战乱冲突事件的到达时间间隔非常长，不存在任何显著的趋势，人类也无法证明自己比先辈更善良。对于导致 1000 万人伤亡的大型冲突事件（量级稍弱于一战和二战），其平均时间间隔是 136 年，平均偏差是 267 年（或者按今天的人口重整数据，平均时间间隔为 52 年，平均偏差为 61 年）。当前 70 年的“长期和平”显然不足以推测出未来发生第三次世界大战的概率。
肥尾的哲学——随机生活的智慧
我们是猎人：我们只有在随机应变的时候才真正活着；没有日程安排，只有来自周围环境的新鲜刺激。
通过对肥尾分布及其效应的推导，塔勒布探讨了运气、不确定性、可能性、人为错误及其相关的风险与决策，对我们每天处理的生活中的细枝末节都有宝贵的借鉴意义：- 我们认为有害的东西，肯定在某些情况下是有益的；认为有益的东西，肯定在某些情况下是有害的。系统越复杂，“普遍规律”的效应就越差。
- 真正的爱是特殊性对普遍性的胜利，也是无条件对有条件的胜利。
- 黑天鹅来自认知的不完备性，同时和观察者相关：9·11 恐怖袭击事件对受害者来说是黑天鹅，但对恐怖分子不是。
- 重申一下 :黑天鹅不是肥尾，只是肥尾会让它们变得更糟糕。肥尾和黑天鹅的联系在于，肥尾区域的大偏差会放大黑天鹅的影响。
- 左派认为市场是愚蠢的，所以模型应该是聪明的；右派认为模型是愚蠢的，所以市场应该是聪明的。双方都从来没有意识到，市场和模型都是极度愚蠢的。
- 决策者可以在预测的准确率达到 99.99% 的情况下破产。在 2008—2009 年金融危机期间，破产的基金恰恰是那些之前业绩无可挑剔的基金。
- 无法“风险共担”的领域包括：互相引用的学术界。学术领域的从业者只依赖同侪的相互评估而非从真实世界中获得反馈。
- 经济学就像是一颗死亡的恒星，尽管看上去好像仍然在发光，但你知道它已经死了。
- 通过感染新冠你导致了大于自身的死亡。虽然得传染性疾病死亡的概率小于车祸致死的概率，但此时遵循“合理性”显得异常荒唐，因为最终你会危害整个系统，甚至反过来伤到你自己。
- 机构问题会导致隐含风险的增加，让所有公司的脆弱程度最大化。
- 股市概论：参与者平静地排队等待着遭受宰割，还以为自己是排队参加百老汇的表演。
- 如果有人跟你说“我很忙”，那她要么是在宣称自己的“无能”（以及对自己生活的缺乏控制），要么是在试图摆脱你。
- 你得随时提醒自己，魅力存在于没有说出来、没有写下来、没有展示出来的东西中。把握沉默需要境界。
正如经济学家凯恩斯所说：“人类大多数的积极行动源于自发的乐观情绪，而不取决于对前景的数学期望值。”从 17 世纪的郁金香泡沫到英国铁路泡沫、日本经济泡沫，再到 2008 年的次贷危机，无一不验证了凯恩斯对于人类盲目自信及幼稚经验主义的判断。2020年，新冠疫情暴发，肥尾事件对全球经济再次造成了巨大影响，塔勒布又一次以“预言家”的身份登上舞台。同年 3 月，美国金融市场出现多次熔断的历史性场面，很多大型机构衍生品部门在巨大风险事件面前展现出了脆弱性。而塔勒布担任顾问的 Universa 尾部基金在恐慌中一枝独秀，为股票多头实现了有效保护，再一次证明了尾部风险管理的意义。
