規避突發的事件對自身的影響
預防比過後彌補/事中救火要重要的多，對突發事件最壞結果作好預防，下降對正常事件的影響。安全
我的認知的侷限性
認知是片面的，局部的，帶有侷限性。學習
靜態思惟與動態思惟
- 事物處於運動之中。
- 靜態思惟容易將過去的，片面的標籤來描述如今的事物，而忽略了事物的運動性，發展性，即便是微小的，持續的變化在時間的加持下也能引發質變。例如西方國家對亞非國家的刻板印象。
- 不少事物每每處於複雜的系統中，事物之間互相影響。因此決策時要運用動態思惟考慮決策將會引發的一系列連鎖。例如政府新頒佈的政策，正所謂上有政策下有對策。
延伸：人工智能
對自身認識的高估、對現實狀況的低估；
當局時容易盲從。習慣從結果後再推理邏輯，使事件符合所謂因果；
過於依賴所謂權威專家的結論，本身卻未進行深層思考辯證。
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平均斯坦和極端斯坦
平均斯坦大概就是「一把筷子難折斷」這條諺語的同類，團結力量大，集體影響小。事件
極端斯坦就是木桶理論裏的短板效應的親兄弟啊，意外突如其來，無從總結規律。class
經驗主義和現實世界的複雜性
經驗主義就是拿過去已知的東西來解決未知的狀況，然而現實世界可能存在的「黑天鵝」可能會把以前全部的所謂邏輯軌道推翻。效率
向內看到自身的缺陷，向外看到世界的複雜性；因此成熟客觀理智的方式是不草率對事物下決定性定論。基礎
黑天鵝事件的定義
黑天鵝事件緣由: 世界的不肯定性，信息不對稱，認知有缺陷，決策非理性，系統複雜性。變量
人們願意相信更加精確的事情發生機率更高，但按機率來講越精確意味着條件越嚴苛，應該是機率更小的事件，這就是所謂的精確的錯誤和模糊的準確。方法
講故事比單純給出一個數字更有效果，故事直觀而立體，數字平面且乾癟。
你的肢體語言和表情管理是能夠控制別人對你所要表達內容的質量的見解甚至於忽視你目前的不利情勢。你的冷靜與表露出的淡淡傲然則會給別人留下深入印象。因此說話的方式成就你的人格魅力。
信息是有誤差的
應該從過去的經驗和教訓中吸收教訓，而不是喝過去經驗的雞湯。
歷史都是由贏家書寫的，咱們只看到了他們如何成功，卻不去學習失敗者爲什麼失敗，成功者成功是多因素甚至種種巧合匯聚起來才能成功，而失敗則可能有一種緣由即可失敗。
信息是有誤差的:
在咱們進行天分比較時，常常忽略沉默的證據，尤爲在那些受贏家通吃效應影響的行業。咱們也許很喜歡那些成功故事，但太把它們當回事是不該該的，由於咱們並無看到所有事實。
人們每每根據本身的須要去選擇樣本，爲本身尋找支撐理由和藉口。看到的和聽到的都是通過過濾後的信息，並不表明事物的真相。
咱們能看到政府作了什麼，所以歌頌他們，但咱們沒有看到別的。
對於風險的認知
對沉默證據的認識誤差下降了咱們對咱們在過去招致的風險的認識，尤爲是有幸躲過了那些風險的人。你的生命曾遭受嚴重威脅，但你倖存下來，因而你在過後會低估狀況的實際危險性。
短暫的成功可能會讓你鬆懈，其實此次成功真多是個僥倖，並表明不了什麼，若是鬆懈，極可能在下一次黑天鵝事件中消失，直到人們忘記。
進化是一系列僥倖的成功，有好的，也有很差的。你只看到了好的。但在短時間內，哪些真正對你是好的並不明顯，當你處在會產生黑天鵝現象的極端斯坦環境下時尤爲如此。
當你以爲不知如何選擇的時候，可能不選擇都比盲目選擇更容易避免盲目承擔風險。冒險不可怕，可怕的是對結果的多樣性毫無心識。
不要高估我的能力和知識，不要低估不肯定性的風險。保持謙虛以及不安全感。
思惟的誤區
咱們的思惟是有慣性的：一旦造成一個觀點，咱們就很難改變，因此狀況對那些推遲造成觀點的人更有利。
後視鏡視覺：看着後視鏡來開車，結果確定會翻車嘛！這個類比就如看着過去的數據來判斷將來的數據。在股票市場就最多見了
來源於信息自己的特性。我已經說過，黑天鵝現象有三個特色：不可預測，影響重大，過後可解釋。
1.咱們既愛篩選，又愛進行「狹隘」的思考（認知自大）；
2.咱們的預測能力被大大高估，許多認爲本身可以預測的人實際上不具有這一能力。
因此真正的熱愛生活要看到世界的陰暗面，成功的投資要看到負面的東西，真正的積極是在逆境中。
每增長一個變量，系統的複雜性便隨之上升，預測的難度便隨之增長！
根據過去預測將來的問題可能比咱們已經討論的問題還要嚴重，由於相同的過去的數據既能夠證實一個理論，又能夠同時證實徹底相反的理論！若是你明天還活着，這可能意味着你更可能長生不老，或者你更接近死亡。
不要期望一個巨大的幸福會讓咱們長期快樂，而是不斷的來點小確幸。對於痛苦則反之，長痛不如短痛。
一件事情能作的標準是，不是它的結果好到什麼程度，而是它的危害能不能承受，換言之，未慮勝先思敗。
工做歷來都沒有真正的穩定性可談，但能力倒是永遠保值的。
一個銀行職員可能由於沒有能力被人工智能淘汰，而有能力的諮詢師卻能夠在種種風險中不斷前行。
波動性讓人更容易走在溫馨區，同時有着更強的抗風險能力。
這也是在一樣面臨失業時，諮詢師能夠比公務員銀行職員更快走出危機的緣由。
作決策時，你只須要了解事件的影響（這是你能知道的），不須要了解事件的可能性（這是你不可能知道的），這一思想就是不肯定性的核心思想。我生活的大部分都以它爲基礎。
沒法理解正在發生什麼，即從源頭開始走錯方向，難以預測。認知自大-盲目性+柏拉圖式的分類+錯誤的推理方法。
正態分佈（鐘形曲線）和極端事件
分佈性帶來健壯性。集中性帶來效率性。以最高效率進行組織形式的構建，並投入極高精力維護穩定，卻依然不能避免不肯定事件的發生。絕對的集中帶來的是小几率的超高風險。
正態分佈（鍾型曲線）有其適用的條件。
1、結果是由多個（越多越好）變量相加而得的；
2、每一個變量是獨立的，相互之間不能有影響；
3、每一個變量對於結果的貢獻是有限的；
人的身高就知足以上條件。身高是由至少180個基因共同決定的，這些基因基本是相互獨立的，而身高是全部這些因素相加之和。
在正態分佈中，極端事件確實是極其罕見的，你真的沒必要要去爲全部可能作準備，不然你根本就承受不了應對的成本。
而當變量之間是不獨立的，存在相互影響時，就不是正態分佈了，而是冪律分佈。冪律分佈下，你必須作好準備迎接極端事件，這裏就是極端斯坦。
馬太效應就是最好的例子，排行榜越是靠前的書，就會有越多的人購買，每一次的購買行爲都會受以前銷量的影響。
古斯塔夫也說，能有效煽動大衆情緒從而領導他們的，不是正確的道理和理論，而是激情、富於感染力的口號，哪怕這口號經不起推敲。
較大不肯定性原則就是，一葉障目，不見泰山，只見樹木，不見森林。
冗餘和高效率的矛盾
多策略多計劃，備份方案的重要性，防護性冗餘:
冗餘就意味着保險。儘管看上去有些效率低下，但這是爲了維護這些備件，並具有足夠的保有這些備件的能量，儘管它們平時處於閒置狀態。
所謂高效率，也就是說把冗餘去除掉，從而提升了效率，冗餘就至關於企業的現金流，現金流充裕，也就能夠抵禦金融風險了。效率與冗餘是對立的，效率高則冗餘低
擁有衆多輔助功能的東西會從環境任意性和認知不透明性中受益不淺。
人們更願意忽然性地失去不少，而不肯意每一步失去少許；人們在痛苦到必定程度，會變得麻木。所以，不愉快的經歷（好比在新澤西逗留）應當越集中、越濃縮越好。
信息的不對稱和看待信息角度差別
對於火雞來講就是黑天鵝現象，可是對於屠夫來講是平常操做。信息的不對稱和不一樣的角度看待問題差異巨大。
就好像計劃趕不上變化同樣，以前說過的計劃與現實的偏離都會有所誤差，時間越長，項目越大，誤差也就越大。
對於不肯定性的這種兩極分化一種產生的宿命論，一種認爲無所謂，而實際上呢，對於這個本體隨意性和你的認知隨意性的誤差是很是很是大的。
罕見事件發生的頻率不能經過經驗觀察來預測，緣由是它們太罕見了。所以，咱們須要一個先驗模式來表明它；事件越罕見，使用標準的概括方法（好比經過例數過去發生的事情進行頻率抽樣）進行預測的錯誤便越嚴重，同時對於能延伸至低可能性事件（這類事件固然不常見）領域的先驗表明的依賴度也便越高。
世界上不到0.25%的上市公司表明着大約一半的市場資本化，世界上極少部分的小說佔據了約半數的小說銷量，不到0.1%的藥品爲製藥工業贏得了超過一半的利潤——一樣，不到0.1%的風險事件會引起至少一半的破壞與損失。
在極端狀況下，能夠預測失敗但沒法預測失敗形成的損失的規模，也許是指數級的偏差。因此當心駛得萬年船。
考證的擔子要落在破壞複雜體系的人身上，而不是保持現狀的人身上。
保持一份專業的同時也得學會涉獵其它領域，沒有誰規定醫生是不能當銀行家的。
避免低可能性盈利的預測——儘管對通常盈利沒有必要。