愚痂

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回复@炼金女王: "任何事情都不是勤奋就可以"这个太绝对了，只要智商还行，你要学会基本数理科学，靠勤奋是一点问题都没有，因为那些基本理论都成熟几百年没变了。要学语言也是。还有很多手艺活，你靠勤奋肯学就能学会，而且手艺可以积累越来越好。股市里不变的东西不多，让你走火入魔白费...

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回复@炼金女王: 可能你指的pattern不一样。 pattern一般不会是基础， 基础多是可以提升为理论的东西。 易实现的pattern，发现了会很快失效，不易实现的pattern（比如价投的核心），发现了若无法实现也没多大效果。 边界是用来拓展的，但提高认知/拓广边界这些都是挺虚的词，有可能你认为的提高/拓...

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Pattern 没有用的，等到某种Pattern被多数人认可，特别是被采纳并付诸行动，这个Pattern就失灵了。这也是为什么别的行业行的通的勤奋到股市里却不一定行的原因

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鲁豫：真的吗?我不信
鲁豫：你爱信不信

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回复@九洲仙人: 的确！ 那些理直气壮说“结婚是为了幸福，离婚也是为了幸福”的，应该不会明白到底为什么结了离，到头来还是没有幸福//@九洲仙人:回复@潮起潮落梦一场:不错，你和你姐都挺明事理的。 网络上为何有争议呢？因为现在这个社会自私的人多，考虑自己的人多，所以离婚的人也多，

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回复@愚痂: 查了下库班， 2000 以 $285 million买达拉斯小牛， 2023 以 $3.5 billion 卖大部分，还留有27%控制权。 对有能力买球队的，收益不会比SPX差//@愚痂:回复@大唐炼金师:老巴没注意到乔丹的手法？ 乔丹 2010 以 $275 million 买夏洛特黃蜂，2023 以 $3 billion 出售，比SPX强多少？

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回复@炼金女王: 是啊，世上始终有许许多多的书，但能成经典的只是极少数。你的老书之所以好，是你选了好书。有不少老书已经被时间淘汰了//@炼金女王:回复@愚痂:等他出 我今天在看20多年前出版的一本书，是标准普尔研究主任写的还是老书好，顺便看看有没有经历时间的验证

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9.假设贴现率 6%。（如果是 4%或 5%的话，差别还挺大的，谁没事算算？）响应一下号召，其实一行python就输出1% 至 10% 的结果
>>> import numpy; [ f"({r*100:.0f}%, {10*((1+r)-(1+r)**(-9))/r:.4f})" for r in numpy.arange(0.01, 0.11, 0.01)]
['(1%, 95.6602)...

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老巴没注意到乔丹的手法？ 乔丹 2010 以 $275 million 买夏洛特黃蜂，2023 以 $3 billion 出售，比SPX强多少？

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这个是真的吗？ 老巴注重的是公司的价值，赌场开不开都不在他考虑之内，那他还会关注场内有多少赌徒吗？

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回复@炼金女王: 教科书不断改版好理解，因为出版商要赚大头的利润，不然学生就只买旧书然后用完就卖（老美学生有钱的也是少数）。当然写的书总会有些错误，改版时把发现的旧错改了，但也会添些新错，所以写书的也会愿意出新版，特别是如果旧版卖得好，或者新版确实有新内容要写。 卡拉曼多年未改版...

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回复@炼金女王: 奇怪，今天才看到你的这个回复（还是因为改版的雪球让我注意到）。 我查了一下， "margin of safety" 还只是1991 的第一版，没有新版。瞎猜一下，也许新版”安全边际“也没有什么实质的新东西了，就像微积分或大学物理，新版教材只是改改怎么教同样的原理，再改改例题和加...

老子是反向思维的鼻祖吗？

反向思维之老子篇：
道德经 第六十三章
[原文] 为无为，事无事，味无味。大小多少。报怨以德。图难于其易，为大于其细；天下难事，必作于易；天下大事，必作于细。是以圣人终不为大，故能成其大。夫轻诺必寡信，多易必多难。是以圣人犹难之，故终无难矣。
此处译文

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回复@皮里阳秋君: "寒彻骨"是人感到的，对梅树而言，也许根本不是什么彻骨寒，而是它喜欢的温度。某些苦也是一样，对他人而言可能很苦，但如果你真正喜欢，也许感不到苦，甚至还乐在其中。//@皮里阳秋君:回复@C4Cire:好文采！有共鸣。
到了不惑之年，才懂苦滋味。
不经一番寒彻骨...

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更像是“Fooled by one's own bias". 随机性本身不骗人，是人自身的心理及认知倾向导致误判。 芒格的 Psychology of Human Misjudgment 总结了好几个导致认知盲点的心理因素

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The more explicit version of this quote is "Struggling vines make great wines", or "Stressed vines make great wines". Like human, vines don't naturally become tough without struggles or strain

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回复@PaulWu: 是的，就像大道说的，平常人难有平常心。所以平常人也不易有低预期。 能够低预期的，至少能看到问题的难度，以及对自己现有的能力/资源有比较清醒的认知。没有经历过足够挫折的，有不切实的高预期是常态 。 老黄的本意是说他的韧性以及低预期都是通过他的pain and suffering 修炼出来...

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老黄说的韧性， 不是低预期导致的。主要是“setbacks, frustrations, ample doses of pain and suffering" 导致的, 所以他的低预期也不是轻易就有的，就像韧性不会轻易形成一样。高预期太容易了，因为高预期无需任何努力就能预和期，反而是低预期更难

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回复@babygirl: 也可以从另一面看，“用户导向”是NVDA发家的出发点，但不是它近年大发迹的主要原因。2012 AlexNet 一战成名之时，老黄大概没意识到GPU在深度学习会有那样的应用，那时Geoffrey Hinton可能也没料到他耕耘多年的神经网络需要借助基于游戏而发展的硬件来焕发新生。一开始不是用户导NV...

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回复@babygirl: 没有提到AlexNet 2012 的横空出世，以及近几年LLM的大火。 这些老黄自己在2008应该没预料到。 NVDA近年的飙升跟他2008提的“背后有一个同样的问题，即复杂的视觉计算问题” 已经大不一样， 至少 大语言模型（LLM) 不是直接的视觉计算。这里不好说是NVDA基于用户导向而成功，因为老...