这个系列视频已经来到第四集，
我们将继续探讨亿万富翁查理•芒格
最重要的各种思维模型。
上一集里我们学到：
1.受错误激励机制驱动的人比比皆是，
为了避免受到伤害，
你必须学会独立思考。
2.想要穿越世间复杂的迷雾，
就要始终聚焦在最基本的观念上，
并确保自己理解正确。
3.处于剧烈变化中的行业，
本质上会更难预测，
也因此，对长期投资者来说，
技术与其说是机会，
不如说是个问题。
4.想要变得明智，
就不要停止追问
为什么？为什么？为什么？
即使你已经成年。
5.只在自己很了解的领域内，
作出投资决策。
这一集要讲的第一个模型，
是我最喜欢的之一，
筛选过滤
国际象棋电脑首次
击败优秀的人类棋手，
是在1980年代
虽然目前来看
顶尖高手还是强过电脑，
机器每秒钟可以进行上万次演算，
远远高过人类能达到的程度，
那为什么这些人
还是能够击败电脑呢？
这是因为
人类会筛选过滤，
电脑却不会。
人类仍然更具优势，
是因为他们能够不假思索地
对于现代投资者来说，
筛选过滤是极其重要的工具。
全球公开上市的公司
有数万家。
这就意味着，
你根本没有时间
较深入地考量所有公司。
你想做的是，
要把可投资公司清单，
限制在能顾得过来的范围内，
最好是一组较新的公司，
且你有把握收益能高于平均值。
顺便说一句，
这就完全是在反过来想：
你试图找到投资标的，
首先就先排除掉你不想投资的标的。
筛选标准因人而异，
我们要谈的是
查理•芒格和沃伦•巴菲特
在投资中常用的。
他们的筛选指标，
首先就是公司的财务数值。
芒格曾这样说过：
“我们倾向于凭借过往数据来判断。
总的来说，
如果过往数据很糟糕，
但前景光明，
我们一般会跳过这个机会。”
芒格没有明确说
过往数据很糟糕指什么，
但我可以肯定，
这样一家公司肯定能通过筛选：
历史上利润稳定，
资产收益率又高于平均值，
而且又能确定，
其利润至少很大一部分
他们应用的第二条标准，
是我们上一集里讲过的
能力圈。
比如说，
你就在雅虎上读公司的简介，
就已经能够筛掉很多公司了。
第三条可以用上我最喜欢的模型
机会成本。
如果你已经持有
若干伟大公司的股票，
可以把新机会和它们做比较，
如果达不到这些票的标准就跳过。
“我认为，
投资中一个很有用的筛选指标，
就是机会成本这个简单的观念。
如果你已经手握一个投资机会，
可买入量也充足，
你喜欢它超过
其他你看到的98%的机会，
那你就屏蔽掉其他98%就好了，
因为你已经拥有了更好的。”
（查理•芒格，1997年伯克希尔大会）
第四条标准是，
如果感觉无法信任其经理人，
芒格就会避开这些公司。
不信任可能因为不诚信，
也可能因为
似乎缺乏必要的技能。
以上并非芒格和巴菲特
完整的筛选清单，
但是个开端。
选择投资标的的任务很复杂，
但你可以尝试简化，
先从不费脑子的决策开始，
如果是珠穆朗玛峰那样的高山，
即使你不是天才，
也能知道这是座高山。
1941年，传奇棒球击球手
泰德•威廉姆斯
创下单赛季0.406的平均击打率，
成为最近一位单赛季击打率
超过0.4的职棒选手。
他的成功秘诀是，
坚持只击打真正的好球。
他把击打区分为77格，
每个只有一个棒球那么大，
查理•芒格所采用的投资策略，
可以说与
泰德•威廉姆斯的击球法非常相似，
查理称之为“坐等投资法”。
他曾这样说过：
“我能有今天，
靠的是不去追逐平庸的机会。”
（查理•芒格，《穷查理宝典》）
如果要拍一部讲述
有史以来最伟大投资的电影，
主角是吉姆•凯瑞，
那电影可以命名为《不！》。
沃伦•巴菲特有段话很有名，
他说能改善大多数人的投资业绩，
只需要发给每人一张单子，
上面只有20个格子，
代表他们一生中
所有的投资机会。
如果你一生只有20次投资机会，
就必须非常谨慎认真地
思考每一个决策。
当然，
坐着等待最佳投资机会出现，
这种技艺听起来很容易，
做起来却非常难，
尤其当你身边所有人，
或至少社交媒体上侃侃而谈的人，
都因为投资特斯拉或比特币
一夜暴富的时候。
想要坚持这项策略，
耐心是关键。
如果能坚持这项策略，
那你投资生涯中的错误会极少，
错误的性质也会改变，
从投错标的，变为错失标的。
巴芒也承认
在他们的投资生涯中，
也曾错失好几个大的投资机会。
比如，
他们在1980年代没有投资制药业，
也错失了谷歌和沃尔玛。
这些公司在他们能力圈范围内，
但他们却没有扣动扳机。
可是，错失机会更可以得到原谅，
因为投资者始终要记住，
投资的第一原则是，
不要亏钱！
第二条原则也仍然是，
不要亏钱！
或许更为重要的是，
如果你能耐心等待好打的慢球，
当机会终于来临，
查理•芒格曾说，
如何才能找到优秀的配偶？
最好的方式就是
让自己配得上他/她。
因为优秀配偶必然都不是傻瓜。
这可能是《穷查理宝典》里
最老派的俏皮话，
但令人惊讶的是，
它确实有用！
想要得到某样东西，
最好的方式，
或许也是唯一的方式，
就是让自己配得起它。
为了做成一件事，
你每天工作14个小时，
你善待身边的人，
而且能持之以恒，
那你几乎不可能会失败。
如果你是
心理学家乔丹•彼得森的粉丝，
或许之前就听过这句话。
他说没人能扭曲现实，
其本质含义是，
每个人迟早会各得其所：
“是的，你没法扭曲现实，
因为它总会回弹。
它大过你。
真正诱惑到人们的观念是，
我这样也可以。
那你看看结果到底如何，
你其实得不到什么好结果。”
我们来举个例子。
有些人靠在网络上行骗赚了大钱，
他们贩卖错误的理财建议，
比如炒作操纵股票或比特币。
这些人认为自己能扭曲现实，
得到他们配不上的东西，
但更有可能的是
现实终会回击。
就算他赚到了钱，
生活也会以很多其他方式回击。
比如骗子的朋友应该会
开始当心他的行为，
如果他们正直讲理的话。
骗子可能找不到真正好的伙伴，
他或许会因为
让自己陷入糟糕的环境而生病
……等等等等
不，投机取巧不能让你
“我常说，
要得到你想要的某样东西，
最可靠的方法是
让你自己配得起它。”
（查理•芒格，1998年伯克希尔大会，
二战期间
查理•芒格参军驻扎在阿拉斯加，
远离真正的战场。
但期间学会了打牌的技巧，
还从中悟到了一条珍贵的投资法则。
手气不好的时候，
就尽快认输，
手气明显不错，
就大胆下注。
这一点我们之前也讨论过，
是在彩池投注系统那里。
芒格曾说，
如果你不懂概率论，
在漫长的一生中，
就会像踢屁股比赛里的独腿人，
也不是不能过，
但已经拱手把巨大的优势，
让给了其他人。
我们需要怎么懂点概率论呢？
“我认为我们得学着
像费马和帕斯卡那样思考，
就像从没接触过现代金融理论一样。”
（查理•芒格，1994年伯克希尔大会）
费马和帕斯卡是
17世纪的两位数学家，
两人通信讨论问题，
最终奠定了概率论的基础。
他们在通信中讨论了概率树，
以及条件概率，
当然还有其他一些问题。
听到这些可别关了视频，
其实并没有听上去那么难。
假设A和B两人分别下注100元，
赌硬币是哪面朝上。
如果先出现五次正面头像朝上，
A就赢了，
如果先出现反面朝上，
B就赢了。
我们知道在比赛开始前，
两人的获胜概率都是50%，
但如果比赛进行到中段再看，
比如已经出现
四次正面朝上，
只有三次反面朝上，
那概率又发生了什么变化呢？
A已经4:3领先了，
她获胜的概率现在是多少？
要算这个我们就可以用概率树。
总共会有三种结果：
A获胜，比分是5:3或5:4，
或者A输B赢，
比分是4:5。
这三种结果出现的概率都不相同。
最可能的是A以5:3获胜。
如果我们把三种可能性加总，
就会发现，
比赛开始时A的获胜概率是50%，
到她以4:3领先，
获胜概率就变成了75%。
如果想要A这时候结束比赛的话，
她应该会至少想得到150美元
也就是总资金池的75%，
你每天都在面临着选择，
很多能用概率树
或条件概率来解决，
只是可能不像我们所举例子那么清楚。
你的商业设想有多大概率能成功？
如果你妈妈告诉你
这主意太了不起了，
那概率会怎么变化？
如果你有了第一位付款客户，
那概率会怎么变化？
你投资的公司破产的概率有多大？
如果CEO在年度信里告诉你，
他对未来充满信心，
那概率会怎么变化？
如果CEO大量抛售公司股票，
很显然
这个模型来自数学，
因为我们现在要开始谈统计学了。
在统计学里，
最需要掌握的分布形态，
或许就是正态分布，
也叫高斯分布，
或钟型曲线。
接下来要聊的就是这个。
在统计学里，
我们用图表
来处理展示收集到的数据。
这样就让数据更加直观，
也更容易理解。
如果我们要用图表统计这些数据：
丢硬币比赛中正面出现的次数，
人们的身高，
一年中车祸发生的次数，
百米赛跑的成绩，
或研究生毕业后的收入，
至少在瑞典，
它们都符合钟型曲线。
正态分布告诉我们，
数据会集中在平均值或中位值上，
越偏离这个值，
出现概率就越小。
以身高为例。
瑞典男性的平均身高是182CM。
如果你想知道，
比这高出7CM、
也就是身高189CM的人有多少，
结果是7.3个男性中有一个。
如果再增高7CM，
也就是超过196CM，
结果是44个男性中有一个。
高过203CM的？
740个男性中才有一个。
查理•芒格说，
你需要知道，
生活中的很多事件和方面，
都是遵循这种分布的，
但你不需要亲自做演算，
推导出这种公式，
至少成为一名伟大投资者不需要。
事实上，
如果你过分笃信数学上的高斯分布，
对股市投资可能反倒会有害。
“人们会得出这样的结论：
股市中糟糕的结果，
会得到高斯分布的保护，
他们因此决定的行动方式是，
所有事情用电脑处理都很容易。
但（股市灾祸）不遵循高斯分布，
相信牙仙子故事的人
才会相信这种结论。”
（查理•芒格，2007年伯克希尔股东大会）
如果系统能够自我强化，
处理这类数据时就要特别谨慎，
不能轻易运用钟型曲线。
比如，已经长到2米了，
并不能让人就更容易继续长高，
但如果已经有了200万身家，
再赚更多的钱会更容易，
因为你可以投资生出更多钱。
“看到那幢楼了吗？
我十年前买的，
是我第一个地产投资项目。
两年后我卖掉了，
赚到80万美元。
那时候我觉得
这是世上最大一笔钱，
现在我一天就能赚到这个数。”
身高遵循高斯分布，
净值增长却不会，
这又把我们引向了
我们应该查知，
人类有多希望追求精巧的表达，
但有些领域的事情
没法简化为牛顿那样的公式，
在这样的领域，
如果强求精确会有多危险。
我们下集见，祝好运！
（本文图片截取自视频）
译制：欧阳敏
编辑：梁启越
视觉：肖晋兴