《不确定世界的理性选择》读后感

　　各位书友大家好，最近学习了雷德海斯蒂和罗宾道斯的著作《不确定世界的理性选择》，整理了读后感分享给大家！该书论述的主题与诺贝尔奖得主卡尼曼的《思考：快与慢》大致相同，内容涉及判断的整体框架、理性决策理论，涵盖峰终定律、前景理论、沉没成本等心理学话题，具有启发思维的价值，收获颇丰。读书中有感而发的详细记录如下：
　　原文：约瑟夫为一个紧要决策征求本杰明富兰克林建议时，富兰克林在回信（1772年）的开头部分写到：“我没有足够的权力建议你，应该选择什么，但如果你愿意聆听的话，我可以告诉你如何决策。”
　　读后感受：物竞天择，适者生存是达尔文进化论的核心，这个“天”或者说环境不断在变化，当我们面临的决策任务与祖祖辈辈所经历环境有所不同时，保存在遗传基因中的祖辈经验将掣肘我们做出最佳选择（如同证券市场正不断淘汰着新环境中的不适者，而这些不适者在冷兵器或更早的年代或许是优胜者，正如达尔文说的：能够生存下来的物种不是最强的，也不是最聪明的，而是最适应变化的）。学习如何决策将有助于提升我们的适应性，因为“天”总在变。
　　原文：在观察一场典型比赛棋局5秒钟后，特级大师和大师能近乎完满复盘，而一般高手和初学者却力所不及。如果将棋子随机放在棋盘上的话，则没人可以复盘。这表明复盘能力并不是由视觉记忆本身所决定的。
　　读后感受：就像开车，只有我们不再刻意去控制或心存意识的时候才算真正学会。我们的基因中保存着先祖留给我们的自动思维，而一生中我们又会去学习很多练习很多，慢慢的，一些控制思维就会变成自动思维，那时候我们就老了，我们遗传基因中带有千万分之一的变化并随机留给下一代，这一切都很美。
　　原文：工作记忆（短时记忆）对我们使用信息数量能力的限制并不是“有限理性”的唯一来源。自动联结也会对理性思考造成阻碍。“信息超载”是有限理性的一个充分条件，但非必要条件。
　　读后感受：“有限理性”的产生至少包含两个方面：第一是已经意识到记忆的有限容量制约全面了解和计算信息的能力才不得已采取的非最优选择和非理性行为；第二是没有意识到问题本质的认知偏差（缺乏质疑）。无论哪一种原因的“有限理性”，都有决策提升空间。
　　原文：用决策树的表现形式和计算方法构建描述决策思维过程的模型，尽管这样的表现形式不一定在所有细节上都那么精确，但我们仍然可以将其视之为一个有用的模型去分析和改善我们的决策过程。
　　读后感受：这种方式可以避免决策者把视线聚焦在少数的几个结点上，思考更全面的可能性和备选项，以及伴随发生的其他状况和相应后果，虽然无法避免需要许多主观信念的概率赋值，但这种思维框架已经大大提升了做决策的质量。
　　原文：关注沉没成本是非理性的。一旦你花钱购买了食物，你就会强迫自己把它吃完以避免浪费，而这种想法所导致的后果就是用餐的乐趣将会大打折扣，并且你会变得越来越胖。
　　读后感受：只要把关注过去的坐标方向摆动180度指向关注未来结果时，沉没成本的影响就会消失。日常生活中沉没成本带来的代价太大，几乎随处可见，有些是因为维护“名誉”而死守沉没成本。学习了各种认知偏差后静坐常思己过就能总结出蛮多，保持质疑持续改进。
　　原文：人类大脑神经网络的工作原理告诉我们，像大脑这样的自然“机器”，它的算法也是权重加法模式，很多基础的过程都可以很好的用线性方程来描述。随机线性模型解释的效标和预测之间的方差变异是训练有素的专家基于直觉判断的1。5倍。基于数学推理，单位加权能提供更好的预测力，平均是人工判断的2。61倍。
　　读后感受：在大部分领域，即便是随机权重（系数的正负号正确即可）确定的线性模型都比多年经验直觉顿悟进行判断的专家更加可靠。作者非常推崇线性模型，想想桥水投资和管理的成功也部分得益于此。或许就像相关系数这个概念一样，简单却非常重要的应用容易被人怀疑和忽视，我们主观认为唯有艰苦探索才能领悟深蕴的奥义，但往往大道至简。
　　原文：假设有两个赌博游戏。赌博游戏A有1136的概率获得16美元，2536的概率损失150美元；赌博游戏B有3536的概率获得4美元，136的概率损失1美元（两个赌博游戏的期望都趋近于3。85美元）。实验结果证实，无论是在调查问卷还是赌桌上，被试都更加偏好赌博游戏B，但为赌博游戏A出价更高。
　　读后感受：这是一个非常经典的关于认知偏差引起不一致行为的心理学实验，用锚定和不充分的调整的理论可以解释偏好反转的现象。当要求选择赌博时，锚定在赢钱的概率上，然后根据赢或输的金额进行不充分的调整；当要求给两个赌博出价时，锚定在赢钱的数值上，然后根据概率信息进行不充分调整。线性模型有助于减弱首因效应（光环效应），其实人做判断也是基于线性模型，只是给最先提取的信息（易得性）赋予了过高的权重从而引起偏差。
　　原文：理性的演绎逻辑是一个具体化的过程，即从一般到特殊（“所有的人都难免一死，因此罗宾道斯难免一死”）；归纳逻辑是一个概括化的过程，即从特殊到一般（“这个犹太商人是不诚实的，因为所有的犹太商人都是不诚实的”）。
　　读后感受：人类做判断过分依赖归纳而演绎不足，我们更像一个临床学家而非统计学家。对重要判断如果多问自己一句：“这种类型有多普遍？”，将大大改善决策质量。
　　原文：研究者做过大量关于代表性思维的实证研究，结果都证实了相似性和联想的主导作用。被试者在许多情形下对P（AB）和P（BA）不加区分，而且当给出一个条件概率时，他们直接推断出另一个概率而不参考P（A）和P（B）的基础概率。我们有一种很自然的习惯，即用联想的方式来思考当下情境中凸显的事物或者第一时间从记忆中提取到的事物。要想逃离这种“被现成性所主导”并思考那些经验中并不明显的事物和关系时，意志力和训练必不可少。
　　读后感受：应用贝叶斯定理很有实际价值。如果对年化收益要求比较高（基础概率比较低），选基的胜算不会很高。曾经算过一个数据，截止到2016年6月以5年期年化20收益为优质基金的标准（对质量要求比较高了，仅有3基金符合条件），专家A选择基金的水平是10个优质的能判断出9个，而10个不优质的仅有1个误判成优质的（5年前做判断事后验证的结果）。假设2016年7月初专家A再次出发，挑选出10个优质基金组成一个池子，如果其他所有条件都不变，5年后，能有多少基金成为优质基金？大概只有2个！
　　原文：任何能够降低核战发生概率的东西，哪怕数量很少都是有价值的。假设每年发生核战的概率为2，下一个40年不发生核战争的概率只有44（假设每年都是互相独立），现在如果假定某种已达成的国际协定使这一概率降低到1。33，那么，下一个40年不发生核战的概率则为58。
　　读后感受：计算长期价值的思维方式在高中就遇到过：如果一个班有60个人，至少有两个人生日相同的概率超过99。4，跟直觉会差很多，可能因为人的直觉思维是线性或均匀分布的。有一个励志图也是说明微小变化的长期价值：
　　其实这个图的红字部分也告诉我们，虽然每天出现坏事情的概率都很低，但一年都不出状况就是小概率事件，所以一年里上证指数有那么一两天跌幅超过3也不足为奇，这属于大概率事件并不需要预测或解读。
　　原文：只有当一个变量完全能由另一个变量预测的时候，才不存在回归。事实上，标准相关系数可以很简单的定义为一个变量由另一个变量进行线性预测的非回归程度。趋均数回归的技术定义为完全相关（1）与线性相关之间的差异：回归完全相关相关系数。
　　读后感受：否极泰来和乐极生悲都是一种回归现象，不相关的独立事件会发生回归（抛8次硬币，重新再抛8次，无论第一个序列中有几次正面，第二次序列中正面次数的期望都是4）。去做预测或评估的时候理性的方式是把回归因素考虑进来，就没有想象中的那么好或认为的那么遭了。
　　原文：帽子里有三张卡片。一张两面都是红色（“红红”），一张两面都是白色（“白白”），一张一面红色一面白色（“红白”）。从里面随机抓出一张卡片扔向空中，落地后红色一面朝上。问：这张卡片是“红红”的概率是多少？
　　读后感受：直觉是12，答案是13。概率思维不是直觉的思考方式，概率论也不是常识，如果做个简单判断都需要依赖于概率的基本事件，那就太低效而耗能，所以实践中往往是犯错后修正而不是时刻质疑。附上另一个有意思的直觉题：假设在一个游戏节目中，有三扇门供你选择。其中一扇门后面是一辆豪车，而另两扇门后面都是山羊。你选择了一扇门（比如1号门），之后，知道每扇门后面分别有什么的主持人打开了另一扇门（比如3号门），门后是一只山羊。这时主持人对你说：“你想选择2号门吗？”，即改变主意选择2号门是明智的吗？
　　原文：总是关注一个有充分信息、有足够时间来安静思考的人的短期行为表现并不合适。我们应该更关心人们在嘈杂的、有干扰的、信息不充分的环境中做出长期决策时的表现。“快而省”的算法或启发式可能比理想化的计算更加稳健，更有生存价值；后者仅在信息、计算容量和时间都很充分的情况下才更有优势。
　　读后感受：就像《思考，快与慢》上说的，一般情况系统1长期运行不太消耗资源，而遇到复杂问题再启动系统2帮助，但在有错觉的环境下怎么判别什么是复杂问题是最难的。所以由系统1主导的非理性的行为在大部分环境中是具有适应性的，只是如果我们能通过不断提炼使系统2在充裕时间内利用好，就可以让整体决策在未来更有准备、做的更好。
　　原文：很多政策讨论都忽视了非常重要的一点：很多时候，仔细思考我们重视什么，最想避免哪种错误，就能提高决策水平。我们通常无法提高诊断或者其他判断的准确率（我们无法提高医生的诊断准确率），但我们却能权衡两种错误。在大多数情况下，我们必须认识到我们总面临着权衡和取舍，必须明智的讨论我们看重什么，再据其设置决策阈限。
　　读后感受：世间难得两全法。很多决策在于个人的偏好、价值观，比如上图中是否愿意用更多“虚假警报”换取“未击中”的减少，或者相反，也比如你愿意为收益承担多大的风险（永久损失或流动性缺失）取决于你的偏好，决策的选择是千人千面的。
　　原文：远离工作的前几天是很愉快的。但是很快，休假者就适应了度假时的新环境，假期带来的享受开始变得不那么强烈。与此同时，由于度假而耽误的工作越来越多，这些都需要以后弥补。因为繁琐工作带来的效应是逐渐增强的，假期带来的这种不好感受也会随着休假时间的增加而逐渐增强。
　　读后感受：看来双休日是有道理的，休假的快乐边际效益递减，而捡起工作的难度在逐日增加。结果就是一个单峰函数，休息天数的快乐会在某个适中的时段上取得最大值后开始递减。
　　原文：根据重要性赋予每个属性一个权重（需参照决策者当前的目标）。每次考察一个备选项，通过对选项的每个属性进行评分，然后将每个属性的评分乘以属性的重要性权重并累加在一起，用这个方法得到的加权评价值作为该备选项的整体效用值。一个好的评估与赋予权重的做法，即使不完美，也能带来接近最优的结果。
　　读后感受：这种策略就是富兰克林给约瑟夫推荐的决策方法，也是经济学理论中描述人类理性选择的理论模型。这种策略需要付出很高的认知努力，正负因素可以互相抵消所以是具有补偿性的，基金诊断就适用这种策略。
　　原文：非期望效用理论中，最成功和最具有影响力的是Kahneman和Tversky的预期理论（prospecttheory）。与期望效用理论一样，预期理论运用代数公式来表示决策过程：选项（prospect）指由一个或者多个结果（i）所定义的一种选择或者行动过程。这些结果就产生了决策权重（IIi）所衡量的价值（vi），决策权重和每种结果发生的客观概率有关。选项的总价值（V）可表示为：V（IIivi）
　　读后感受：伯努利在刻画所得时的价值函数是个凹函数（边际效益递减）。卡尼曼发展了损失时的价值函数，提出了不对称性（损失是收益的两倍感受），更有价值的是提出了参照点（关注收益的相对变化）而不是绝对值，这种解释符合适应性、贴近现实。