本文来自微信公众号：携隐 Melody，作者：携隐，题图来自：AI 生成
今天推荐一本《我从达尔文那里学到的投资知识》。
这本书的名字就说明了它的内容：达尔文对进化的观察，完全可以用在投资领域。但我觉得大家不用把它当作一本投资相关的书看，事实上，我觉得投资不是这本书的重点，重点是作者用自己最熟悉的投资（毕竟是他的工作）作为例子，浅显易懂地阐述了进化论的诸多理念，在现实生活中无处不在的应用。
举个例子：统计学上有一个著名的错误分类，叫一类错误 vs 二类错误。
一类错误（Type I Error）：假阳性。就是事实是没有的，它却显示为有。也可以理解为"狼来了"，狼实际上没来，但是放羊的孩子喊了。二类错误（Type II Error）：假阴性。就是事实是有的，它却没有显示出来。此时其实狼来了，但放羊的孩子这时却没有喊。
在进化中，减少二类错误明显是比减少一类错误重要得多的。你犯了一类错误，就是明明没有危险，草丛里明明没有蛇，风声就是风而不是猎豹靠近，你却吓了一跳先跑了，那你的损失最多就是少吃了一顿，虽然找到食物不易，至少不会马上死。但如果犯了二类错误，就是有危险靠近，你却毫无觉察，那可能当场就噶了。
进化，就是建立在大量淘汰的基础上。尽量减少二类错误的物种，生存和留下自己基因的几率更高，就是进化所优胜劣汰出来的物种。
投资是一样的，更重要的是规避二类错误。而且有两个层面的原因。
第一个层面就是上面说的代价大小。大家通常理解的投资风险，是指"投资回报跟预期回报的差距"，但对投资来说，真正的风险是损失本金，只要资本池子还在，回报不如预期就不如呗，耐心等待新的机会就是了。一旦赔掉本金，就是真的 game over 了。
第二个层面是，坏项目（会赔钱的）总是比好项目多很多。夸大、虚假是可以通过尽调尽量排除的，但即使是认真做的企业，也一定会遇到许多困境，比如经济下行、行业进入周期性低迷、优秀员工跳槽、消费者喜好突然变化、新政策出台等等。本意不是坏的，但结果是坏的项目，因而是一定会比结果好的项目多很多的。
那假设一个投资人的判断正确率能高达 80%（已经是理想化的假设了），她看了 4000 个项目，其中 1000 个是好项目，3000 个是坏项目。那么她会错过 200 个好项目，投中 800 个（一类错误）；她也会排除 2400 个坏项目，但还是会错误投上 600 个（二类错误）。一共投了 800+600=1400 个项目，真正的正确率是 800/1400 = 57%。
你们看，即使 80% 的情况下都能看准，最终还是有将近一半的项目是赔钱的。
如果这个投资人致力于减少错误率到 10%，但主要减少的是一类错误，那么她会投中 900 个好项目和 600 个坏项目，最终正确率会变成 900/1500 = 60%，只不过是比之前提高了 3 个百分点而已。如果她减少的是二类错误呢？那么她会投中 800 个好项目和 300 个坏项目，最终正确率是 800/1100 =73%。这个结果就相当不错了。
这就是进化原理在投资中的应用。
但我们不用局限于投资。投资只是一个很好理解的实践例子，这个原理对我们生活中的决策来说也很好用。比如：
✅ 一类错误：注意到身体的一些疼痛，去体检了，结果虚惊一场。
❌ 二类错误：以为慢性疼痛是"小毛病没事的，也不很疼"，其实躯体化已经很严重了。
✅ 一类错误：以为对方是不对的人，果断分手，结果发现错过了一个不错的人。
❌ 二类错误：以为感情中的一些价值观小摩擦不是大事，结果浪费数年，消耗自尊，遍体鳞伤。
✅ 一类错误：勇敢表达自己的意见，说错了话，很尴尬，但你保留了成长的机会。
❌ 二类错误：不敢说，以为不说也没关系，长期限制了自己，错过了机会。
一类错误不是没有代价。错过了挺好的对象，说错了话，是有代价的。重点是这些代价不影响生存，而且养成的习惯长期对你有利。二类错误是相反的，犯的时候往往没有即时代价，但长期隐患是很大的，一旦爆发你就会遭遇巨大打击，最糟的情况就是噶掉（不是真死了的意思，是在那个领域 game over）。
类似的道理我们在《反脆弱》这一期讲过，就是"杠铃策略"：代价可接受且收益无上限时，风险再大也值得全情投入。代价不可接受时，风险看起来多小都不要去碰。
以上就是这本书里讲的第一个"从达尔文那里学到的知识"。书中还有很多这样的精彩应用，我相信大家都可以通过投资的实践案例，看到生活应用的方方面面。
怎么说呢？就是我们在这个世界上生存，就要学会玩这个世界的游戏。而没有什么比进化更懂生存游戏。
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