20180208日更

為什么學(xué)數(shù)學(xué)碟婆?萬維剛這篇文章(有刪減)清楚的解釋了期望值电抚、標(biāo)準(zhǔn)差、正態(tài)分布脑融、夏普比率喻频,學(xué)好數(shù)學(xué)成就人生!

今天咱們說點概率論肘迎。你肯定聽過“正態(tài)分布”和“標(biāo)準(zhǔn)差”這兩個概念,但是很多人并不了解它們的意義锻煌。

我們的目的不是學(xué)數(shù)學(xué)妓布,今天不會出現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式,我想給你一個直觀的解釋宋梧。有了標(biāo)準(zhǔn)差這個概念匣沼,你以后考慮問題的時候,就多了一個思維工具捂龄。你觀察世界會有一個更精確的眼光释涛。

在我看來,正態(tài)分布和標(biāo)準(zhǔn)差倦沧,是這個不確定的世界里數(shù)學(xué)家送給世人最有用的禮物唇撬。

這個思想可以用在很多事物上,但是為了簡單起見展融,咱們還是用投資來打比方窖认。

1.只有期望是不夠的

假設(shè)現(xiàn)在你手里有一筆錢,想投資做個小生意告希。你的一個朋友找到你扑浸,說他知道一個好生意。他說咱們拿這些錢在國內(nèi)采購一批藥品燕偶,運到非洲去賣掉喝噪,只要兩個月的時間,平均會有40%的利潤指么。請問這個生意你做不做呢酝惧?

兩個月賺40%驰吓,這在任何地方都是好生意 —— 但是在你做決定之前,肯定會問一個問題系奉。

風(fēng)險檬贰。

如果你今天給我10萬元,我過兩個月一定缺亮、確定翁涤、肯定還給你14萬,這樣的生意誰都會搶著做 —— 所以世界上根本就沒有這樣的生意萌踱。

你朋友介紹的這個非洲生意其實是這樣的:10萬元的貨葵礼,運到非洲某國,如果一路上沒有任何差錯并鸵,能賣到28萬元。這是180%的利潤园担!可是這個非洲國家的政局不太穩(wěn)定弯汰,腐敗橫行,你們這批貨有50%的可能會被直接沒收曙搬,那就是血本無歸纵装,利潤是 -100%橡娄。

考慮到概率哗脖,這批貨到非洲的“數(shù)學(xué)期望值”才避,是

180% × 0.5 - 100% × 0.5 = 40%

正好是40%的利潤。

如果你有很多錢棘劣,每兩個月都能拿出幾十萬元來做一次這樣的生意楞遏,那么長期下來首昔,你的確能收獲40%的平均利潤糙俗,你不用在乎風(fēng)險巧骚。這個道理我們前面《怎樣用系統(tǒng)下一盤大棋》這期講過劈彪,應(yīng)該考慮系統(tǒng)。

但是如果你只有這10萬塊錢沧奴,這個生意你恐怕就不能做了滔吠。是屠凶,數(shù)學(xué)期望是正的矗愧,無數(shù)個平行宇宙里的我平均下來能賺到40%郑原。可是這10萬元我輸不起属愤。

換一種情況住诸,如果有一半的可能性賺到80%涣澡,一半的可能性不賺不賠入桂,這也算有風(fēng)險抗愁,平均下來也是40%的利潤,可是這個生意你就可以做饵隙。

所以只考慮數(shù)學(xué)期望是不夠的金矛。我們必須考慮風(fēng)險的大小绷柒。

“標(biāo)準(zhǔn)差”涮因,就是專門描寫風(fēng)險大小的概念养泡。

2.正態(tài)分布

世界上大多數(shù)“不確定性”的事物,都可以用正態(tài)分布來描寫购披。咱們先說說什么是正態(tài)分布肩榕。

把一個學(xué)校里的所有學(xué)生都放一起株汉,看看他們的身高是怎么“分布”的 —— 也就是統(tǒng)計在每一個身高數(shù)值上有多少人 —— 結(jié)果差不多都是下面這樣的形狀:

身高中等的人數(shù)最多乔妈,特別矮和特別高的人都很少,整個形狀是中間高、兩邊低身隐。在這張圖上1米65是中等身高揣非,這也基本上是所有人的平均身高。

為什么會是這樣呢大脉?我們可以想象身高是一系列基因互相配合的結(jié)果。所有相關(guān)基因都表現(xiàn)的很“好”秤标,身高才能達(dá)到最高;所有相關(guān)基因都表現(xiàn)“不好”宙刘,身高才能達(dá)到最低。這兩種極端情況既然需要這么多基因同時好或者不好悬包,出現(xiàn)的概率必然很低衙猪。大多數(shù)情況下有的基因表現(xiàn)好有的基因表現(xiàn)不好垫释,結(jié)果就是身高中等。

如果把上面這個分布圖取一個光滑的極限预伺,它就是一條“鐘形”曲線 —— 這就是著名的“正態(tài)分布”酬诀。下面這張圖料滥,是分別統(tǒng)計的男性和女性身高正態(tài)分布曲線 ——

生活中絕大多數(shù)受隨機(jī)因素綜合影響的事物艾船,基本上都符合正態(tài)分布践宴。身高和智商是典型的正態(tài)分布阻肩。考慮一筆投資,你可以把未來的各種可能性烤惊,當(dāng)成正態(tài)分布乔煞。

當(dāng)然也有一些事物不是正態(tài)分布,比如人的財富柒室、城市的大小就更接近于所謂“冪率分布” —— 這是因為它們不是獨立的隨機(jī)事件渡贾,越有錢的人會越有錢,越大的城市越吸引人雄右。但即便不是嚴(yán)格的正態(tài)分布空骚,你做理論評估的時候也可以把它當(dāng)做正態(tài)分布,有個理論總比沒有強擂仍。

從數(shù)學(xué)上來說囤屹,每一個正態(tài)分布的圖形,都是由兩個變量完全決定的逢渔。一個是平均值肋坚,一般用 μ 表示,它決定了曲線的位置复局,是整個曲線正中間的一點冲簿。另一個就是“標(biāo)準(zhǔn)差”,數(shù)學(xué)符號是 σ(sigma亿昏,西格瑪)峦剔,它決定了曲線的寬度。

下面這張圖直觀地表現(xiàn)了 μ 和 σ 的意義 ——

就拿咱們前面說的那個投資的例子來說角钩,平均利潤是固定的40%吝沫,那么 μ = 0.4。而不同的投資風(fēng)險大小不同递礼,所以 σ 不一樣惨险。如果你有時候能賺180%有時候卻是 -100%,那曲線的寬度就非常大脊髓,說明 σ辫愉,也就是標(biāo)準(zhǔn)差,很大将硝。

對專業(yè)選手來說恭朗,一說標(biāo)準(zhǔn)差,他就能大概估計各種情況發(fā)生的概率大小依疼。

我們還是拿身高說話痰腮,如上圖所示,有68%的人的身高是處在距離平均值一個標(biāo)準(zhǔn)差的范圍內(nèi)律罢。換句話說大多數(shù)人的身高都在平均值附近膀值,不超過一個標(biāo)準(zhǔn)差。距離平均值兩個標(biāo)準(zhǔn)差內(nèi)的人數(shù)就能達(dá)到95%,三個標(biāo)準(zhǔn)差就是99.7%沧踏。

你可能聽過做質(zhì)量管理的人有個術(shù)語叫“六西格瑪”歌逢,它的意思就是在六個標(biāo)準(zhǔn)差之內(nèi)出的產(chǎn)品都是合格的。六個標(biāo)準(zhǔn)差是什么概念呢悦冀?它覆蓋了99.99966%的范圍趋翻。

我們平時說的“智商”,現(xiàn)在科學(xué)的定義并不是什么“智力年齡除以心理年齡”盒蟆,而是也是用標(biāo)準(zhǔn)差定義的踏烙。所有人的智商成正態(tài)分布,我們把所有人的平均智商設(shè)定為100历等。然后向右讨惩、向左,每經(jīng)過一個標(biāo)準(zhǔn)差的范圍寒屯,智商加減15分 ——

所以智商低于100一點都不可怕荐捻,智商的定義就是有一半人的智商要低于100!智商在85到115的人處在一個標(biāo)準(zhǔn)差的范圍內(nèi)寡夹,而我們知道有68%的人都在這里处面。如果你的智商是130,那你就是在兩個標(biāo)準(zhǔn)差之外菩掏,你比97%的人聰明魂角。如果你的智商是145,你就在三個標(biāo)準(zhǔn)差之外智绸,進(jìn)入了占人口總數(shù)0.1%的高智商集團(tuán)野揪。

智商都是跟別人比較的結(jié)果。任何一個智商測驗瞧栗,一個人考完了就直接打分都是不太合理的斯稳,應(yīng)該所有人都考一遍,看看總體的分布迹恐,才能決定答對多少道題相當(dāng)于智商是多少分挣惰。

好,現(xiàn)在我們在“數(shù)學(xué)期望” —— 也就是平均值 —— 之外殴边,又有了一個關(guān)鍵概念通熄,標(biāo)準(zhǔn)差。標(biāo)準(zhǔn)差的大小描寫了正態(tài)分布的寬度找都。標(biāo)準(zhǔn)差,代表風(fēng)險廊酣。

3.人生的標(biāo)準(zhǔn)差

咱們考慮一下下面這張圖能耻,它描寫了 A 和 B 兩項投資。橫坐標(biāo)代表各種可能的回報率,縱坐標(biāo)代表每個回報率發(fā)生的可能性大小晓猛。兩個投資的平均預(yù)期回報率都是10%饿幅,但是 A 的標(biāo)準(zhǔn)差很小。請問你選哪個呢戒职?

選 A 是穩(wěn)定的回報栗恩,選 B 可能有驚喜,但是也有賠本的風(fēng)險洪燥。

如果你足夠理性磕秤,就別指望什么驚喜。平均預(yù)期已經(jīng)告訴你了是10%捧韵,任何好運氣都會被壞運氣抵消市咆。正如我們前面分析的非洲生意那樣,你應(yīng)該堅決選 A再来。

說到這里我想起以前聽說的一個調(diào)查蒙兰。有人問過懷孕的夫婦,說根據(jù)你們兩個的智力芒篷,如果現(xiàn)在設(shè)定你們孩子的智商的均值預(yù)期是110搜变,但是你可以選擇一個標(biāo)準(zhǔn)差,你會選多大的標(biāo)準(zhǔn)差针炉?如果你選一個比較大的標(biāo)準(zhǔn)差挠他,可能會收獲驚喜,生出來一個智商140的孩子糊识,但也可能會收獲不幸绩社,智商只有80。結(jié)果幾乎所有家長都選了一個非常非常小的標(biāo)準(zhǔn)差赂苗,寧可孩子不是聰明過人愉耙,也千萬不要太傻了。

所以我們是真的不喜歡風(fēng)險拌滋。

下面這張圖是我畫的朴沿,這三個分布代表三種人生。

A 分布代表中國所有的人败砂。中國人的日子現(xiàn)在很不錯赌渣,所以 A 分布的均值是正的 0.05。但是 A 分布的標(biāo)準(zhǔn)差很大昌犹,這意味著全國有很多人的生活比平均水平好很多坚芜,也有很多人的生活不太好。

B 分布代表理想人生斜姥。均值很高鸿竖,而且標(biāo)準(zhǔn)差很小沧竟,簡直是蘇東坡說的“無災(zāi)無難到公卿”「坑牵可是世界上哪有這么好的事兒悟泵,所以人們的理性期待,是 C 分布闪水。

C 分布的均值也是0.05糕非,但是標(biāo)準(zhǔn)差比較小,相當(dāng)于“平平淡淡過一生”球榆。

但我們前面所有這些分析說的就是朽肥,C 也是一個奢望。平安是一種福氣芜果!低標(biāo)準(zhǔn)差鞠呈,是更值錢的。

預(yù)期回報率相同的情況下右钾,我們肯定選標(biāo)準(zhǔn)差低的那個蚁吝。所以任何一個投資項目,想要讓人接受一個很大的標(biāo)準(zhǔn)差舀射,就必須提供一個很高的回報率窘茁。真正值得猶豫考慮的投資,是下圖中的這兩個 ——

A 的標(biāo)準(zhǔn)差比 B 小脆烟,但是 B 的預(yù)期回報比 A 大山林。也許 A 相當(dāng)于買債券,B 相當(dāng)于買股票邢羔。

那這種情況選 A 還是選 B 呢驼抹?答案就不是顯然的了。有人認(rèn)為評估一項投資的價值應(yīng)該用預(yù)期回報除以標(biāo)準(zhǔn)差拜鹤,這個比值叫“夏普比率(Sharpe ratio)”框冀。按這個標(biāo)準(zhǔn),你要讓我接受多一倍的標(biāo)準(zhǔn)差敏簿,就得把回報率也給我提高一倍才行明也。

我并不認(rèn)為夏普比率有什么科學(xué)根據(jù),它只是一個主觀的標(biāo)準(zhǔn)惯裕。但是這個道理非常簡單:更大的風(fēng)險要求更高的回報温数。

?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個濱河市蜻势,隨后出現(xiàn)的幾起案子撑刺,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖握玛,帶你破解...
    沈念sama閱讀 212,884評論 6 492
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件猜煮,死亡現(xiàn)場離奇詭異次员,居然都是意外死亡,警方通過查閱死者的電腦和手機(jī)王带,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 90,755評論 3 385
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來市殷,“玉大人愕撰,你說我怎么就攤上這事〈浊蓿” “怎么了搞挣?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 158,369評論 0 348
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長音羞。 經(jīng)常有香客問我囱桨,道長,這世上最難降的妖魔是什么嗅绰? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 56,799評論 1 285
  • 正文 為了忘掉前任舍肠,我火速辦了婚禮,結(jié)果婚禮上窘面,老公的妹妹穿的比我還像新娘翠语。我一直安慰自己,他們只是感情好财边,可當(dāng)我...
    茶點故事閱讀 65,910評論 6 386
  • 文/花漫 我一把揭開白布肌括。 她就那樣靜靜地躺著,像睡著了一般酣难。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪谍夭。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上,一...
    開封第一講書人閱讀 50,096評論 1 291
  • 那天憨募,我揣著相機(jī)與錄音紧索,去河邊找鬼。 笑死馋嗜,一個胖子當(dāng)著我的面吹牛齐板,可吹牛的內(nèi)容都是我干的。 我是一名探鬼主播葛菇,決...
    沈念sama閱讀 39,159評論 3 411
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼甘磨,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼!你這毒婦竟也來了眯停?” 一聲冷哼從身側(cè)響起济舆,我...
    開封第一講書人閱讀 37,917評論 0 268
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎莺债,沒想到半個月后滋觉,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體签夭,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 44,360評論 1 303
  • 正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點故事閱讀 36,673評論 2 327
  • 正文 我和宋清朗相戀三年椎侠,在試婚紗的時候發(fā)現(xiàn)自己被綠了第租。 大學(xué)時的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點故事閱讀 38,814評論 1 341
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡我纪,死狀恐怖慎宾,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情浅悉,我是刑警寧澤趟据,帶...
    沈念sama閱讀 34,509評論 4 334
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站术健,受9級特大地震影響汹碱,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏。R本人自食惡果不足惜荞估,卻給世界環(huán)境...
    茶點故事閱讀 40,156評論 3 317
  • 文/蒙蒙 一咳促、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧泼舱,春花似錦等缀、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 30,882評論 0 21
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至冒掌,卻和暖如春噪裕,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間,已是汗流浹背股毫。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 32,123評論 1 267
  • 我被黑心中介騙來泰國打工膳音, 沒想到剛下飛機(jī)就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人铃诬。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 46,641評論 2 362
  • 正文 我出身青樓祭陷,卻偏偏與公主長得像,于是被迫代替她去往敵國和親趣席。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子兵志,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點故事閱讀 43,728評論 2 351

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容