在文藝復興科技到底怎么賺錢铺遂？這篇文章里，我提到了投資中風險管理的重要性茎刚。那么風險究竟是什么襟锐？如何認識風險，建立對風險的直覺膛锭？這篇文章做一個小小的討論粮坞。本文中你可以看到：
1、風險的定義
2泉沾、認識風險的橋梁——信息
3、有效信息和無效信息的判斷
4妇押、信息不完全的永恒困境
沒有人喜歡風險跷究，但人們常常在討論風險，雖然很多人不知道風險的準確定義是什么敲霍。關于風險的定義俊马，無論你翻開哪一本風險管理的教科書，無論他們用的是哪一種筆法來寫肩杈，都會告訴你同樣的一件事情：
風險柴我，就是不確定性。
世界上的事情扩然，大多可以用因果兩個字概括艘儒。正如風吹幡動，葉落知秋夫偶，如果能夠窺一斑而知全豹界睁，從因果中洞察先機，那么你就擁有了預測未來的能力兵拢！當然翻斟，這是不現(xiàn)實的，有因未必有果说铃，比如十動然拒的表白访惜，也不是有果必有因，比如無疾而終的愛情腻扇，即使有因有果债热，也未必能看得明白，想的透徹幼苛，如果你預測不了未來阳柔，或者說無法準確的預測未來的事情，那么就有了風險蚓峦。
風險的關鍵就是“不知道”舌剂！小時候偷偷玩游戲機济锄，不知道爸媽什么時候回來；大學時候追女生霍转，不知道對方答不答應荐绝；工作之前遞簡歷，不知道會不會拿到offer避消〉吞玻“不知道”是風險的唯一來源。那么問題在于岩喷，你真的能夠“知道”嗎恕沫？又如何“知道“的更多呢？
風險分主觀風險和客觀風險纱意，隨著有效信息的增加婶溯，主觀風險會趨近于客觀風險。
“不知道”——我們用嚴格一點的說法偷霉，叫“不確定”迄委，有兩層含義。
一是客觀上的不確定类少，就是連上帝也不知道的事情叙身。比如——在理想的世界里隨機的擲一枚骰子，沒有人能確定最終出現(xiàn)的結果——在理想世界里硫狞，連上帝也不行信轿。如果我們把風險、不確定残吩、概率混為一談的話（嚴格的說不是）虏两，客觀的不確定性就是客觀概率，骰子每個面出現(xiàn)的客觀概率都是六分之一世剖。
二是主觀上的不確定定罢，也就是因為你不了解、不知道某些信息而不確定的事情旁瘫。比如明天會不會下雨祖凫？你不知道，但是氣象臺可以預測酬凳。我們平時遇到的風險惠况，通常是第二種不確定性，當你所知的信息逐漸增加時宁仔，就會越來越趨近于第一種稠屠，客觀的不確定性。當然，這些信息必須是有效信息权埠，女朋友今天的心情并不會影響明天的天氣榨了，當然也無法用來預測。
好了攘蔽，“改變你所能改變的龙屉，接受你不能改變的，用智慧去分辨這兩者的不同”满俗，我們已經(jīng)明白转捕，“知道“的極限在于得到客觀風險，主觀風險趨近于客觀風險的方法就是增加有效信息唆垃，而有效信息就是：
有效信息是能夠將后驗概率向客觀概率方向調(diào)整的信息五芝。
先賢說過：“不要用過多的概念來迷惑讀者”，但我還是用了辕万，抱歉（ ￣▽￣）枢步。你可以把后驗概率中的“后驗”去掉來理解這件事情，當你觀察到新的信息時蓄坏，你所知道的東西就會增加价捧，原來的想法（對風險的主觀認識）就可能改變丑念，當這個改變是向客觀風險方向調(diào)整之時涡戳，我們就說你觀察到的信息是有效的。我們把這個調(diào)整的過程稱為貝葉斯學習脯倚。
嚴格的描述剛才的說法需要用到一個公式：
P(A|info)=P(info|A)*P(A)/[P(info|A)*P(A)+P(info|NA)*P(NA)] (1)
就是著名的貝葉斯公式（的簡化版）渔彰。P(A|info)稱后驗概率，就是你觀察到新信息info之后推正，調(diào)整了的A事件的主觀概率恍涂；P(A)和P(NA)稱先驗概率，是沒有觀察到該信息前的主觀概率植榕；P(info|A)和P(info|NA)稱似然函數(shù)再沧，是假設A事件發(fā)生和不發(fā)生的前提下，你觀察到該信息的概率尊残。
如果新信息info能使得P(A|info)比P(A)更接近于A的客觀概率PR(A)炒瘸，我們就認為該信息是有效的。
如果P(A|info)與P(A)相等寝衫，貝葉斯學習沒有作用顷扩，該信息無效。這只可能在P(info∩A)=P(info)P(A)時發(fā)生慰毅，也就是說：
無關信息不是有效信息隘截。
如果P(A|info)相比于P(A)，貝葉斯學習反而遠離了A的客觀概率PR(A)，該信息也無效[1]婶芭，也就是說：
噪音也不是有效信息东臀。
什么信息才是有效信息呢？以客觀概率為1的情況舉個例子雕擂》纫兀客觀概率為1的貝葉斯學習其實我們經(jīng)常可以見到：
沒錯井赌，就是他谤逼！柯南君每一集的推理，實際都可以抽象為一連串的貝葉斯學習仇穗，最終斷定某個人是兇手流部，也就達到了客觀概率為1的情況（必然發(fā)生）。只不過這里的information（信息）要理解為evidence（證據(jù)）纹坐，破案的過程也就是不斷發(fā)現(xiàn)新的證據(jù)枝冀，進行貝葉斯學習的過程。
要說明有效信息耘子，還是得求助于貝葉斯公式果漾，把公式(1)變形可得到：
P(A|info)=[P(info|A)*P(A)+0*P(NA)] / [P(info|A)*P(A)+P(info|NA)*P(NA)] (2)
可以用下圖描述（這里用到了一點數(shù)形結合的知識，需要把分子分母拆開來看）：
讓P(A|info)趨近于1谷誓，可以有兩種方法：
第一绒障，讓P(A)趨向于1。也就是說捍歪，讓先驗概率為1户辱，這當然是不可能的，如果沒有證據(jù)就可以斷定某人是兇手糙臼，也不需要柯南君登場了庐镐。
第二，讓P(info|NA)趨向于0变逃。這個就有點意思了必逆，P(info|NA)可以解釋為：如果該嫌疑人不是兇手，則該證據(jù)出現(xiàn)的概率揽乱。如果這個概率很小名眉，那么一旦出現(xiàn)該證據(jù)，則就幾乎可以斷定兇手就是那個人锤窑！
鑒于這個思路和逆否命題與原命題等價的思路很相似璧针，我們把該證據(jù)稱為逆否證據(jù)，或逆否信息渊啰。
在進行斷言（客觀概率為1）的時候探橱，逆否信息是有效信息申屹。而且有效性極強！
大家以后看柯南的時候隧膏，可以驗證一下[2]哗讥，是不是這樣的證據(jù)出現(xiàn)的次數(shù)很多 （￣︶￣）↗。
然而胞枕。杆煞。。在投資中我們會遇到一堵無法躲開的墻腐泻，我們也許永遠也沒法得到柯南君這樣的有效證據(jù)决乎，或者說，即使得到了也無法確定派桩。
信息不完全是永遠存在的构诚。
從主觀風險向客觀風險的前進過程，就是一個不斷進行貝葉斯學習的過程铆惑。學習的必要條件是得到新的有效信息范嘱。市場不會停止運行，世界不會停止運轉员魏，投資所需的信息也在源源不斷的產(chǎn)生之中丑蛤，我們就必須不斷的得到有效的，有價值的信息撕阎。
可是受裹，誰能給你這些信息呢？在市場上有一個悖論永遠存在闻书，輕易得到的信息沒有價值名斟，有價值的信息難以得到脑慧。最最有價值的信息魄眉。。得到了用來做投資甚至是違法的闷袒。
沒有這些信息其實也不要緊坑律，有一個辦法就是從大家都可以得到的公開信息中，挖掘出別人看不到的有價值的東西囊骤。傳奇的巴菲特就是這么做的晃择，擴大自己的能力圈，尋找擁有安全邊際的優(yōu)質(zhì)股票和公司也物，然后重倉下注宫屠，長線持有。
可是滑蚯，你的能力能夠達到巴菲特的程度嗎浪蹂？實際上老巴的能力圈也可能有限抵栈，眾多互聯(lián)網(wǎng)科技公司他就不會涉足。
還有一種方法坤次，就是用量化的技術進行投資古劲，同樣是依據(jù)公開信息下注，但對金融知識和對市場的了解卻不需要那么深入缰猴，文藝復興的西蒙斯就是這樣的成功者产艾，他的公司應聘崗位不需要金融經(jīng)濟領域的學位即可勝任，但另一方面滑绒，要求精通數(shù)學闷堡、統(tǒng)計和計算機相關領域的技術。所以疑故。缚窿。你有這樣的技術背景嗎？
如果你能得到有效信息（至少是比市場上大多數(shù)投資者更為有效的信息）焰扳、有超越市場上大多數(shù)投資者認識信息的能力倦零，或者有超越市場上大多數(shù)投資者處理信息的技術，那么你就可以比其他投資者擁有更低的風險吨悍。
如果你沒有扫茅，那么就承認風險的存在吧。
承認風險就是承認我們信息育瓜、能力和技術的邊界葫隙。
所以，你還在問為什么學術界喜歡用幾何布朗運動來描述股票價格躏仇？那是因為嚴謹?shù)膶W術研究必須承認恋脚，我們不知道股票的價格將往何處去。
好在除了金融市場以外的世界上的大多數(shù)事情焰手，都還是可以預測的糟描，比如春天的花開秋天的風以及冬天的落陽。
那就讓我們在這個可以預測但不可以完全預測的世界里书妻，用一首詩結尾船响。但愿你能從中讀出遠離風險的世界是多么美好。
東風夜放花千樹躲履，一葉落知天下秋见间。
長淮浪高蛟龍怒，山雨欲來風滿樓工猜。
[1] 如何判斷相比于P(A)米诉，P(A|info)距離客觀概率PR(A)是近了還是遠了？由于我們并不清楚PR(A)的大小篷帅，所以比較困難史侣，但通常有兩個方法：一是先驗的定義某些信息是噪音汗销，比如超出6sigma的樣本，二是觀察P(A|info)的穩(wěn)定性抵窒，如果非噪音信息增加對P(A|info)的影響不大弛针，可以認為比較接近客觀概率。
[2]這里我就不展開講了李皇，有機會可以在后面的文章里單獨把柯南君的破案思路拿出來分析一下~
