一、什么是概率 概率,是反映隨機(jī)事件出現(xiàn)的可能性大小。 隨機(jī)事件是指在相同條件下,可能出現(xiàn)也可能不出現(xiàn)的事件。例如,從一批商品有正品和次品,從中隨意抽取一件,“抽得的是正品”就是一個隨機(jī)事件。 假設(shè)對某一隨機(jī)現(xiàn)象進(jìn)行了n次試驗(yàn)與觀察,其中A事件出現(xiàn)了m次,即其出現(xiàn)的頻率為m/n。經(jīng)過大量反復(fù)試驗(yàn),常有m/n越來越接近于某個確定的常數(shù),該常數(shù)即為事件A出現(xiàn)的概率,常用P (A) 表示。 如果把概率思維整合到我們的人生選擇上,其邏輯也很簡單:概率越高,勝算越大,勝算更大的選擇才更有可能成功。我們不追求絕對的安全和穩(wěn)定,這樣會錯失不少機(jī)會;也不會去做無所畏懼的冒險,而是依靠概率去做出更加理智的選擇。 查理芒格說:如果你沒有把這個基本的但有些不那么自然的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)概率方法,變成你生活的一部分,那么在漫長的人生中,你們將會像一個在踢屁股比賽中的獨(dú)腿人。這等于將巨大的優(yōu)勢拱手送給了他人。 由此可見,概率在我們?nèi)松械闹匾裕辛烁怕仕季S,它可以幫助我們更好的去看待世界、去思考問題、去做出決策。下面我們就來具體的分析一下概率思維。 二、概率思維的案例分析 案例一:剩余賭局賭注分配問題 概率學(xué)起源于數(shù)學(xué)家費(fèi)馬和帕斯卡的故事,他們通過書信的方式解決了剩余賭局賭注分配問題,奠定了概率的基礎(chǔ)。從此,對于不確定的事情,我們可以從概率的角度進(jìn)行預(yù)測。下面我們可以從一個類似的案例,來看看費(fèi)馬和帕斯卡的分析思路: 兩個賭徒甲和乙拋骰子打賭,兩人各出32金幣,賭注是64個金幣,贏者將獲得全部的64個金幣。規(guī)矩:一個骰子,不管誰拋,先拋出三次“5點(diǎn)”甲獲勝,先拋出三次“2點(diǎn)”的話則乙獲勝。連續(xù)拋了幾把后,出現(xiàn)了下面的情況: 出現(xiàn)了兩次“5點(diǎn)”(甲的期望的出現(xiàn)的點(diǎn)數(shù)) 出現(xiàn)了一次“2點(diǎn)”(乙的期望出現(xiàn)的點(diǎn)數(shù)) 這個時候據(jù)兩人分別有特別緊急事,不得不中斷賭局,于是問題產(chǎn)生了:賭注該如何分配? 有人說:賭局沒完成,不知道結(jié)果,賭注平分,甲乙各拿回32個金幣。 如果你是甲的話,相信你肯定會對這個分配結(jié)果有些心有不滿,眼看自己就快獲勝了,本來能到手的一只鴨子,怎能突然就變成了半只。 有人說:只需要再拋出一次“5點(diǎn)”甲就可獲勝,而要拋出兩次“2點(diǎn)”乙才能獲勝,因此甲應(yīng)該獲得2倍于乙的賭注,因此賭注分配,甲:乙=2:1 如果你是乙的話,相信你肯定問,為什么呀,如果賭局繼續(xù)下去,說不定自己還有機(jī)會翻盤,完全贏取全部的金幣呢。 那么如何該解決這個問題呢,在賭局未完成的情況下,賭注到底該如何分配,怎樣才能更公平合理呢,既能說服甲,又能讓乙心服口服呢? 我們看看費(fèi)馬和帕斯卡會如何解決:因?yàn)橹炼嘣賿伋鰞纱西蛔樱ǔ霈F(xiàn)5點(diǎn)或2點(diǎn)),游戲必然會結(jié)束(排除掉拋出其它無效點(diǎn)數(shù)的情況),總共會出現(xiàn)如下四種情況:
因此,可以看到賭注分配應(yīng)該是,甲:乙=3:1,甲獲勝的概率是3/4(75%),甲應(yīng)該獲得64*3/4=48個金幣,而乙應(yīng)該獲得64*1/4=16金幣。 案例二:投資勝率的選擇 感覺55%和45%的概率沒有多大差別,但是,如果一旦確定了概率是55%,這兩者差別還是很大的,尤其在投資領(lǐng)域。根據(jù)大數(shù)定律,在投資中,如果找到勝率是55%的事情,只要堅持下注,長此以往,就一定能賺錢,賺很多錢。 比如:一位股票投資者,他每次都選擇20只股票作為股票池(假設(shè)只有11只會上漲,另外9只會下跌,漲的股票和跌的股票,波動幅度都一樣), 這位投資者為了分散風(fēng)險,每次等額的投資他認(rèn)為會上漲的11只(實(shí)際上,不一定會上漲)。 那么他每次的勝率是:11/20=55% 假如這位投資者足夠謹(jǐn)慎,每次選備選的20只股票,至少都會有11只會上漲的,那么根據(jù)概率來看,經(jīng)過多輪投資后,他一定會獲得一份不錯的收益。 案例三:期望值的計算 概率思維,最基礎(chǔ)的應(yīng)用就是計算期望,知道期望值有多少,然后才能更好的做出選擇。 期望,數(shù)學(xué)上的含義:就是計算平均值。公式:E(x)=P1*X1+P2*X2+···Pn*Xn 比如:有人和朋友打賭,贏的收益是200元,概率是50%,輸?shù)膿p失是180元,概率是50%。應(yīng)不應(yīng)該參與? 很簡單算一下期望:E=200*50%-180*50%=10元,答案是可以參與。 巴菲特說:用虧損的概率乘以可能虧損的金額,再用盈利概率乘以可能盈利的金額,最后用后者減去前者。這就是我們一直試圖做的方法,這種算法并不完美,但事情就這么簡單。 查理芒格說:對我們來說,投資等于出去賭馬,我們要尋找一匹獲勝幾率是兩分之一、賠率是一賠三的馬。你要尋找的是標(biāo)錯賠率的賭局。這就是投資的本質(zhì)。你必須擁有足夠多的知識,才能知道賭局的賠率是不是標(biāo)錯了。這就是價值投資。 比如一位投資者,看好了1只股票,準(zhǔn)備投資50000元,這只股票有51%概率會上漲,49%的概率會下跌;根據(jù)以往的數(shù)據(jù),這只股票波動比較大,如果上漲有45%的上漲空間,如果下跌,會有55%的下空間, 那么他該投還是不該投呢 ? 期望收益值:=50000*51%*45%-50000*49%*55%=-2000元 期望收益值為負(fù),保守起見,投資這只股票不是一個好選擇,還是不投為上策。 在股票投資中,要讓期望為正,或者變大,就要提高成功的收益和概率,降低失敗的損失和概率。 我們在來看看證券交易所的邏輯:不管個人投資是賺錢的,還是虧錢的,只要有交易,就會產(chǎn)生手續(xù)費(fèi),不管手續(xù)費(fèi)是萬分之3,還是萬分之2.5,證券公司都會有一份穩(wěn)定的提成,而且沒有虧損的可能,交易越活躍,頻率越高,證券公司收益就越大,坐享其成,這個真是狠?。?/strong> 案例四:貝葉斯統(tǒng)計+條件概率 貝葉斯統(tǒng)計的核心:是通過新的觀測數(shù)據(jù)或者新的證據(jù),來不斷的更新我們對未知量的認(rèn)知。 貝葉斯定理的強(qiáng)大之處在于,我們可以以一個動態(tài)的過程看問題,即在每次有新觀測數(shù)據(jù)后,我們可以得到一個新的后驗(yàn)分布,然后把它作為下個新數(shù)據(jù)出現(xiàn)前的先驗(yàn)分布,來重新評估可能發(fā)生的概率。 假設(shè)我們有一個需要估計的未知量θ,并且針對該變量有一個先驗(yàn)分布P(θ)。令D為一系列觀測值或者證據(jù)。我們希望通過D來修正對θ的分布的認(rèn)知,即P(θ丨D)是我們感興趣的。由貝葉斯定理可得: 這個公式或許有點(diǎn)難理解,沒關(guān)系,我們可通過數(shù)學(xué)上的條件概率來分步理解。 條件概率可以定義為:在事件 B 發(fā)生的前提下,事件 A 發(fā)生的概率。數(shù)學(xué)上用P(A丨B)來表示這個條件概率。其數(shù)學(xué)公式為: 這個公式可以簡單的理解為:“B 發(fā)生前提下 A 發(fā)生的概率”等于“A 和 B 同時發(fā)生的概率除以B 發(fā)生的概率”。 比如:你開車去和女朋友約會,遲到的概率為P(A),堵車的概率為P(B),即堵車又遲到的概率為P(A∩B);那么在堵車情況下,遲到的概率P(A丨B)是多少呢?答案等于即堵車又遲到的概率P(A∩B)除以堵車的概率P(B),用公式表達(dá)如下: P(A丨B)= P(A∩B)/P(B) 公式兩邊分別乘以P(B),那么P(A丨B)*P(B)= P(A∩B) 我們在把上述的例子稍微變換一下比,比如:在遲到的情況下,那么堵車的概率是多大? P(B丨A)= P(B∩A)/P(A) 公式兩邊分別乘以P(A),P(B丨A)*P(A)= P(B∩A) 由于P(B∩A)= P(A∩B),則我們可以推到出來P(A丨B)*P(B)= P(B丨A)*P(A) 那么:P(A丨B)= P(B丨A)*P(A)/ P(B) 怎么樣,這和貝葉斯公式的表達(dá)形式是不是一樣:P(θ丨D)= P(D丨θ)*P(θ)/ P(D) 那么我們也可以從概率的角度來分析下貝葉斯定律,相信會簡單許多: P(θ):θ的先驗(yàn)分布(prior)概率; P(θ丨D):在觀測值D的條件下,θ的后驗(yàn)分布(posterior)概率; P(D丨θ):在未知變量θ的前提下,觀測值D的條件概率; P(D):觀測值或證據(jù)(evidence)D的分布概率。 把貝葉斯統(tǒng)計結(jié)合概率的思維:簡單來說就是概率是動態(tài)的,具有主觀性,不要把概率當(dāng)成一個不變的值,概率會因?yàn)闂l件不同產(chǎn)生不同的概率值。即使之前已經(jīng)得出了一個概率,如果條件變了,或者我們知道了更多確定的因素,就會產(chǎn)生新的概率值。 比如你和另外三個朋友玩撲克牌,第一輪,你隨機(jī)抓到A的概率為4/54,大家都把牌亮開,你確實(shí)抓到了一張A,另外三個朋友都沒抓到A; 第二輪抓牌,你抓到A的概率則變成3/50,當(dāng)另外三個朋友都開牌后,發(fā)現(xiàn)他們都沒有抓到A,在你沒開牌的前提下,你再次抓到A的概率是多少呢,變成了3/47。 如果進(jìn)行了到了最后一輪,還剩最后4張牌,而你又記得前面已經(jīng)出現(xiàn)了3張A了,那么你最后一輪,你抓到A的概率就成了1/4了,如果另外三個朋友開牌后都沒有A,此時就算你不開牌,你抓到A的概率也成了100%了。 三、概率思維的啟發(fā) 概率是更接近世界本質(zhì)的東西, 習(xí)慣用概率思維的人,和從來不用概率思維的人,肯定是有巨大差異的。 芒格說:這么多年來,我一直跟巴菲特共事,他擁有許多優(yōu)點(diǎn),其中之一就是它能夠自動地根據(jù)決策樹理論和基本的排列組合原理來思考問題。 而決策樹理論的一個重要依據(jù)就是概率思維,基于概率思維計算出期望值,然后根據(jù)期望值的高低排列組合,做出合理的選擇。 人類天生缺乏概率思維,不喜歡計算期望值,而賭場和彩票等類似這些行業(yè),就是利用了人們的這一弱點(diǎn),讓我們相信下一次就會有奇跡出現(xiàn)。從概率的角度看,奇跡確實(shí)會存在,只不過概率太小了,小到可以忽略,比如千萬分之一,億萬分之一的概率,憑什么會是你中獎呢。 在比如做一件事情,通過抽簽決定先后順序,剛開始總是人山人海,大家爭先恐后,生怕號碼靠前的簽,被別人選走??墒怯懈怕仕季S的朋友,稍加分析就知道:如果不公布已經(jīng)發(fā)生的抽簽結(jié)果,中簽號碼的順序,跟抽簽的先后沒有關(guān)系,抽到每個號碼的概率都是相同的。 生活中,大部分的問題都是可以應(yīng)用概率思維來分析的,而決定概率的條件和外部環(huán)境因素是不斷變化的,我們也要根據(jù)條件和環(huán)境的變化,來不斷的修正概率值,把概率看作一個動態(tài)的值,而不是某一固定值。比如在股票投資中,一只股票,勝算的概率越高,確定的信息越多,下注的比例就可以越大,避免錯過大的收益;同理,勝算的概率越低時,不確定的信息越多時,就要降低倉位,避免大的損失。 我們大多數(shù)決策,都是“不完全信息決策”,而在不完全信息情況下,只靠聰明才智或努力也不一定有正確的決策。我們可以根據(jù)概率思維,盡可能的收集相關(guān)的信息,識別出關(guān)鍵因素,提高對這件事的概率判斷,從而幫助我們更好的做出決策。 我們都會受情緒和自我心理認(rèn)知的影響,在估算事物價值或做出決策的時候,要正確的應(yīng)用概率思維,計算出實(shí)際的期望值。因?yàn)橛袝r候我們的選擇,往往不是最優(yōu)的期望值,期望值可以讓我們避免自我主觀意識的判斷,幫助我們做出更好的選擇。 以上就是概率思維對我們最大的啟發(fā),人生就是要不斷做勝率更大的選擇,期望你也能具備這種概率思維,把這種概率思維的思考方式應(yīng)用到你的日常工作、學(xué)習(xí)和生活中,幫助你做出更好的分析和決策。 |
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