应对黑天鹅事件的5个基本原则：1.不要预测。2.谨慎预防。3.危中取机。4.最重要的一点是，保持充足冗余。5.不要负债。
澳大利亚发现黑天鹅的重要性之所在。它说明我们通过观察或经验获得的知识具有严重的局限性和脆弱性。
“黑天鹅”是指满足以下三个特点的事件：稀有性、极大的冲击性和事后（而不是事前）可预测性。
有两种认识现象的方式。第一种排除不正常的现象，只关注正常现象。研究者不理会意外事件，只研究正常案例。第二种则认为，为了理解一种现象，人们需要首先考虑极端现象，尤其是当它们有非同寻常的效应积累的时候，比如黑天鹅现象。
我们的世界是由极端、未知和非常不可能发生的（以我们现有的知识而言非常不可能发生的）事物所主导的，而我们却一直把时间花在讨论琐碎的事情上，只关注已知和重复发生的事物
对待历史问题，人类的思想会犯三个毛病，我称之为三重迷雾。它们是：
1.假想的理解，也就是在一个超出人们想象之外的复杂（或随机）的世界，人们都以为自己知道其中正在发生着什么。
2.反省的偏差，也就是我们只能在事后评价事物，就像只能从后视镜里看东西（历史在历史书中比在经验现实中显得更加清晰和有条理）。
3.对事实性信息价值的高估以及权威和饱学之士本身的缺陷，尤其是在他们进行分门别类的时候，也就是进行“柏拉图化”的时候。
历史和社会不是缓慢爬行的，而是在一步步地跳跃。它们从一个断层跃上另一个断层，其间极少有波折。而我们（以及历史学家）喜欢相信那些我们能够预测的小的逐步演变。
我们只是一台巨大的回头看的机器，人类总爱自欺欺人。每一年过去，我的这一认识都会加强。
我们对周围世界的任何简化都可能产生爆炸性后果，因为它不考虑不确定性的来源，它使我们错误地理解世界的构成。
大部分交易员都是在“轧路机前捡硬币”，把自己暴露在极少发生而具有重大影响力的事件面前，却睡得像婴儿一样，浑然不知。
在理想的平均斯坦，特定事件的单独影响很小，只有群体影响才大；在极端斯坦，个体能够对整体产生不成比例的影响。极端斯坦能够制造黑天鹅现象，少数事件已经对历史产生了巨大影响。
我宁愿花10.99美元的价格购买CD，听弗拉基米尔·霍洛维茨或亚瑟·鲁宾斯坦的演奏，也不愿意为朱利亚音乐学院或布拉格音乐学院某个不知名（但非常有天分）的毕业生花9.99美元听他演奏。
人们喜欢艺术作品，不仅仅是因为艺术品本身，还为了使自己感到属于某个群体。通过模仿，人们彼此靠近了，也就是说，靠近了其他模仿者，这能使人们远离孤独。
那些没有创造性的技术性小问题。美国经济极大地依赖思维创造，所以美国人即便失去制造业，其生活质量仍能不断提高。显然，思维创造获得大部分报酬的世界经济框架的缺陷，就是造成了更大的不公平并提高了机会和运气的重要性
平均斯坦的最高法则：当你的样本量足够大时，任何个例都不会对整体产生重大影响。最大的观察值虽然令人吃惊，但对整体而言最终微不足道。
在平均斯坦，我们受到集体事件、常规事件、已知事件和已预测到的事件的统治；在极端斯坦，我们受到单个事件、意外事件、未知事件和未预测到的事件的统治。
当我们的财富增加并且我们开始看重钱时，我们都变得吝啬和斤斤计较起来。
我们喜欢故事，喜欢总结，喜欢简化（也就是减少事情的影响因素）。“叙述谬误”是因为我们习惯于过度解释，偏好简洁的故事，而不是原始真相。它严重扭曲了我们对世界的思维反应，在稀有事件上尤为严重。
叙述谬误指的是我们无法在不编造理由或者强加一种逻辑关系的情况下观察一系列事实。对事实的解释会与事实混在一起，使事实变得更容易被记住，更符合道理。这种倾向的坏处在于它使我们以为对事物有了更好的理解。
我们的思维在很大程度上是我们的物质机体的受害者。思维就像身体里的一个居住者，受到生物性的拘禁，除非我们找到聪明的逃脱办法。我强调的是我们对解释行为缺乏控制。
第一个问题是信息的获得是有代价的。第二个问题是信息的储存也是有代价的，第三个问题是信息的处理和提取是有代价的。
记忆是动态而非静态的，就像一张纸，新的文字（或同一段文字的新版本）被不断记录在这张纸上，这正是后出现信息的强大之处。记忆更多是一台自动进行动态更新的机器
逻辑学家W·O·奎因（W.O.Quine）在一个著名论点中指出，对于特定的事实，存在逻辑上一致的多种解释和理论。这一观点警告我们，某件事不显得不合理或许并不足以证明它合理。
经济学家海曼·明斯基（Hyman Minsky）发现经济中的冒险行为符合如下循环模式：稳定和没有危机冒险以及自大，降低了对可能发生的问题的认识。然后危机发生了，使人们感到震惊并害怕投资。
一个人的死亡是悲剧，100万人的死亡只是统计学意义上的说法。统计学默默地存在于我们之间。
两种思维模式，分别称为“系统1”和“系统2”，或者“经验模式”和“认知模式”。系统1，经验模式，是不费力的、自动的、快速的、模糊的（我们不知道我们在使用它）、平行的、易出错的。它就是所谓的“直觉”，以很快的速度发挥着强大的作用。系统2，认知模式，就是我们通常所称的思考。你经常在教室里使用它，因为它是费力的、有条理的、缓慢的、有逻辑的、连续的、渐进的、有自我意识的（你可以觉察推理的推进）。它犯的错误比经验模式少，因为你知道结果是如何得来的，你能够返回你的思考步骤，对它们进行适应性修正。
避免叙述谬误的办法就是强调实验而非讲故事，强调体验而非历史，强调客观知识而非理论。
忽视黑天鹅现象的两种内在机制：证实谬误和叙述谬误
研究者所谓享乐主义幸福的主要思想。大量一般的好消息比一个非常好的消息更令人感到幸福。
在一个短暂的时期里经历全部痛苦胜过在很长的时间里分散这些痛苦。
有些属于极端斯坦的东西是极端危险的，但在事前显现不出这一点，因为它们隐藏和推迟了这些风险，从而使笨人以为自己是“安全”的。其实，在短期内显得比实际风险更低正是极端斯坦的一个特点。
“偏差”是指一种系统性错误，它导致人们总是对事件的影响作出更为积极或者更为消极的判断，就像一台总是显示你比实际重几磅或轻几磅的秤，或者一部让你的腰围增大的摄像机。
读者不会花26.95美元买一本失败者的故事，即使你让他们相信它包含着比成功者的故事更多的有用技巧[插图]。自传的全部意义就在于武断地把某些品质与事件连成因果关系。
研究者证实赌徒确实在一开始有赌运（股市投机者也一样）。刚开始赌博的人要么走运，要么不走运（鉴于赌场处于优势地位，更多的人会不走运）。走运的那些，感到自己受到命运的垂青，会继续赌博；余下的感到失望，会停止赌博，因此不会出现在样本中。这就解释了初学者的运气。
救活一个人只是统计数字，伤害一个人则是奇闻逸事。统计结果是不可见的，奇闻逸事是显而易见的。同样，黑天鹅事件的风险是不可见的。
卡尼曼已经向我们证明，我们冒险通常不是出于自信，而是出于无知和对不确定性的无视！
我们碰巧幸存下来并不意味着我们应该继续冒同样的风险。我们足够成熟，能够认识到这一点，享受生活的赐予吧，你应该变得更加保守，珍惜通过运气获得的东西。我们一直在玩俄罗斯轮盘赌，现在让我们停下来，找一份真正的工作吧。
首先，基于“运气让我们幸存下来”的理由而把过度乐观主义合理化的错误来自人性的一个更为严重的错误：认为我们天生能够理解自然和人性，我们的决策是并且一直是选择的结果。
其次，比第一点更令人担忧的是：人们一直鼓吹和夸大进化选择。人们越不了解黑天鹅现象产生的随机性，就越相信进化的最优选择。进化理论不考虑沉默的证据。进化是一系列侥幸的成功，有好的，也有不好的。你只看到了好的。
不要根据获胜的赌徒（或者走运的卡萨诺瓦、不断东山再起的纽约以及不可战胜的迦太基）的优势情况计算概率，而要根据所有一开始进入赌局的人计算。
注意，“历史”只是一系列时间上的数字。数字可以代表财富、健康、重量——任何事。
我们是寻找原因的动物，习惯于认为一切事情都有确定的原因，并且把最明显的那一个当做最终解释。但实际上可能并没有可见的原因，相反，很多情况下什么也没有，甚至没有任何可供选择的原因。沉默的证据掩盖了这一事实。
游戏谬误——我们在现实生活中面临的不确定性与我们在考试和游戏中遇到的简化情况之间几乎没有相同之处。
你有没有奇怪过，为什么那么多在校成绩好的人最后一事无成，而那些学业落后的人却在赚大钱、买钻石，甚至获得某个真正学科（比如医学）的诺贝尔奖？这有些或许是出于运气，但学校知识的简化与反启蒙特性阻碍了人们对现实生活的理解。
我们对黑天鹅现象所知甚少，但其特点就在于它能够欺骗我们，而试图将其柏拉图化会导致更大的误解。“未知的未知”（与“已知的未知”相对）的说法
赌场是我所知道的概率已知且符合高斯分布（即钟形曲线）、几乎可计算的人类的唯一冒险场所。你不能指望赌场付给你高于赌资几百万倍的奖金，或者突然在你身上改变规则。在实际生活中你是不知道概率的。你需要去发现它们，而不确定性的来源是不确定的。
赌场的风险管理除了制定赌博规则之外，还以降低由作弊者造成的损失为目标。
赌场把数亿美元花在赌博理论和高科技监视系统上，但风险却来自他们的考虑范围以外。当一名不可替代的表演者在一次重要表演中被老虎咬伤致残时，赌场损失了近1亿美元。一个心怀不满的承包人在修建赌场酒店附属建筑时受伤，他对于提供给他的安置方案非常不满，以至于试图炸掉赌场。赌场老板的女儿被绑架。负责邮寄表单的人不向国内收入署寄出这些文件
我建议，如果你想一步跨入更高级的生命形态，与动物的距离越远越好，那么你最好远离叙述谬误的来源，关掉电视机，尽可能少读报纸，不看博客，训练推理能力以控制决策，对重要决策注意避免使用系统1（即启发性或实验性系统），训练自己辨别情感与经验事实之间的区别。
对待不确定性问题时，你最不需要做的就是“集中”（你应该让不确定性集中，而不是集中我们自己）。“集中”让你受骗，它会演变成预测问题，我们会在接下来的内容中看到。预测，而非叙述，是对我们理解世界的真正检验。
对待未来，我们习惯于“过滤”，以为它是正常的，没有黑天鹅事件，而实际上，未来根本没有正常可言。它不属于柏拉图的范畴！
对许多人而言，知识的强大作用在于制造自信，而不是提高能力。另一个问题是：人们只关注（不重要的）常规事物，喜欢把事物柏拉图化，从而只按照一定的条条框框预测未来。
我们把世界模式化（并对之进行预测）的能力的增强，在世界复杂性的增强面前微不足道，这说明未被预测的部分所发挥的影响越来越大。黑天鹅现象的影响越大，我们就越难预测。
我们有一种内在的倾向，以为我们比实际上知道的多一点，正是这一点会不时招致严重的麻烦。
我们的思维是有惯性的：一旦形成一个观点，我们就很难改变，所以情况对那些推迟形成观点的人更有利。我们把思想当做财产，所以很难舍弃它们。
他的研究揭示了一个专家问题：一个人拥有博士学位或学士学位是没有区别的。发表文章众多的教授相对于记者没有任何优势。泰洛克发现的唯一正常的事实就是名望对预测的消极影响：拥有高度名望的人比没有名望的人预测得更糟糕。
人类在对随机事件的认识上容易犯不对称的错误。我们把成功归因于能力，把失败归因于在我们控制之外的事物，比如随机性。对好结果我们感到有功劳，对坏结果却不感到有责任。
马克利达基斯与海本得出一个令人沮丧的结论——“统计学上高深与复杂的模型不一定能比简单模型提供更为精确的预测”。
经济学家的预测可能会招致使其无效的反馈（这被称为卢卡斯评判，名称取自经济学家罗伯特·卢卡斯）。假设经济学家预测将发生通货膨胀，而根据这些预测，美联储作出反应，使通货膨胀降低。
计划者会犯一种系统性错误，它是人性与世界或组织结构复杂性混合作用的结果。为了生存，各种组织需要使自己和别人看上去有“前景”。
公司和政府的预测还存在一个显而易见的错误：他们不为预测的情形附加可能的错误率。
不考虑错误率的预测显示出三种谬误，都来自同样对不确定性本质的错误理解。第一种谬误：可变性问题。第一个错误在于太看重预测，而不关心它的准确性。第二种谬误在于没有考虑随着预测期限的加长，预测效力会降低。第三种谬误或许是最严重的，它在于对被预测变量随机性的错误认识。
发现的经典模式是这样的：你寻找你知道的东西（比如到达印度的新方法），结果发现了一个你不知道的东西（美洲）。
当新技术出现时，我们要么总体低估，要么严重高估它的重要性。IBM（国际商业机器公司）创始人托马斯·沃森曾预测人类只需要几台计算机。
波普尔的核心论点是，为了预测历史事件，你需要预测技术创新，而它从根本上是不可预测的。
彭加莱是第一位了解并解释我们的方程具有局限性的伟大数学家。他引入了非线性特征的概念，提出小的事件可以导致严重后果的思想，即混沌理论。
彭加莱的理论很简单：在预测未来的过程中，你所模型化的过程需要越来越精确，因为你的错误率会迅速上升。而仅仅达到近似的精确是不行的，因为你的预测会突然失效，最终需要对过去进行无穷精确的解释。
。计划可能来自使我们成为人类的东西，比如意识。我们需要预测未来，这一定有某种进化上的意义，我将对此作简短概括，鉴于它可能是一种不错的备选解释（但也只是一种不错的猜测而已），并且与进化有关，所以我会十分谨慎。
大脑最强大的功能是什么？正是提出对未来的猜想并进行反事实思考的功能，预测使我们能够欺骗进化：作为一系列预测和反事实的情景，进化正在我们的头脑中发生。
学会区分在不具可预测时从事哪些事会（或一直）对我们极为有利，在我们无法预测未来时从事哪些事有害。既有正面黑天鹅现象，又有负面黑天鹅现象。除电影业之外，正面黑天鹅行业还有：出版业、科学研究和风险投资。
不要寻找精确和局部的东西。不要在每天早上寻找某种特定的东西，而要努力工作，并让意外进入你的生活。
抓住一切机会，或者任何像机会的东西。机会很少，比你想象的少得多。请记住，正面黑天鹅现象有一个前提：你必须把自己置于它的影响之下。
为什么我们无法理解正在发生什么。那就是：1.认知自大以及随之而来的未来盲目性；2.柏拉图式的分类概念，或者说人们如何被简化愚弄，尤其当他们在一个不存在专家的学科里获得了学位时；3.错误的推理方法，尤其是不考虑黑天鹅现象的平均斯坦方法
马太效应有一个不那么文学化的名字：“累积优势”。这一理论很容易运用于公司、商人、演员、作家和任何从过去的成果中获益的人。
1957年美国最大的500家公司中，只有74家在40年后仍然位列标准普尔500强。只有少数公司因为合并而消失，其余的要么衰败了，要么破产了。
有些思想是具有传染性的，有些不是；有些形式的迷信会传播，有些不会；有些宗教信仰会占据统治地位，有些不会。人类学家、认知科学家及哲学家丹·斯铂佰提出了观点表述上的传染性。被人们称为“觅母”（memes）的东西，也就是以人体为媒介传播并互相竞争的思想，并不真的像基因一样。思想会传播是因为作为媒介的自私人类对它们感兴趣，并且喜欢在复制过程中将它们扭曲。你做蛋糕并不只是为了模仿菜谱，你想做你自己的蛋糕，并利用别人的思想来改进它。人类不是复印机。所以具有传染性的思想一定是那些我们准备要相信的，甚至是天生要相信的。一种思想要获得传播，就必须与我们的本性相符。
马克在20世纪20年代的短短几年间从1美元兑换4马克变为1美元兑换4万亿马克，这告诉你钟形曲线在描述汇率变动的随机性时毫无意义
高斯钟形曲线都受到一种阻力，使偏离平均值的概率下降得越来越快，突破性分布或者曼德尔布罗特分布则不受这种限制。
50%的工作由1%的人完成。它使得世界看上去更加不公平。假如存在不平均，那么在80/20法则的那20%当中也存在不平均，即少数人完成大多数工作。其最终结果是，大约1%的人完成稍稍超过50%的工作。
在平均斯坦，随着样本规模的增大，观测到的平均值越来越稳定，在图中可以看到，分布越来越窄。这就是一切统计理论的工作原理（或者所谓的工作原理）。平均斯坦的不确定性在平均化之下消失。这就是人们常说的“大数定理”。
不让赌徒下大注，而是喜欢让许多赌徒下很多受限制的小注。赌场对最大赌注设了上限，赌场老板晚上可以安心睡觉。所以赌场收入的变化会小到可笑的地步
大自然的几何学不是欧几里得的几何学，这一点如此明显，但没有人——几乎没有人看得到这一点。
“分形”（fractal）一词是曼德尔布罗特创造的，用来描述不规则和支离破碎的几何图形，它来自拉丁语的fractus一词。分形是几何图形在不同尺度上的重复，显示出越来越小的自相似图形。小的局部在某种程度上与整体具有相似性。
20世纪60年代，曼德尔布罗特向经济学界提出了关于商品和金融证券价格的观点
分形能够充当默认环境、近似和框架。它不能解决黑天鹅问题，也不能把所有的黑天鹅现象变为可预测事件，但它极大地淡化了黑天鹅问题，因为它使这些大事件更易于理解。（分形理论把它们变成灰色。
普遍性正是物理学家对有临界点的幂律问题感兴趣的原因之一。
山在某种程度上与石头相似：它与石头有亲缘关系，这是一种家族相似性，但并非完全相同。这种相似性被称为“自仿”（self-affine），不是精确的“自相似”（self-similar）
游戏谬误存在于以下随机环境：随机走动、掷骰子、抛硬币、布朗运动（即花粉颗粒在水中的运动）等。这些环境具备一定随机的性质，但并不是真正的随机性，
当我受到正面黑天鹅事件的影响时，我会非常冒险，这时失败只有很小的影响；当我有可能受到负面黑天鹅事件的袭击时，我会非常保守。
大自然喜欢冗余，冗余有三种形式。第一种是防御性冗余。这是一种保险型的冗余，能够确保你在困境下依靠充足的备件生存下去
采用下面的“智慧”规则。
1.尊重时间和非说明性知识。
2.避免优化；学会喜欢冗余。冗余（特指床垫下藏着的储蓄和现金）与债务是相对的。拥有了针对黑天鹅更有利的抵御能力。
3.避免低可能性盈利的预测——尽管对一般盈利没有必要。，来自远期事件的盈利更难预测。
4.小心远期事件的“非典型性”。
5.注意红利发放的道德风险。
6.避免风险尺度。
7.正面还是负面的黑天鹅？
8.不要将挥发性缺失与风险缺失混为一谈。
9.小心风险数字的表现。
提及图书
威廉·夏伊勒（William Shirer）的《柏林日记：二战驻德记者见闻（1934～1941）》
马克·布坎南的《改变世界的简单法则》、
菲利普·鲍尔的《临界点》
保罗·奥默罗德的《为何多数事情归于失败》