祝大家中秋快乐！月饼都吃了吧？我没吃，热量炸弹，没敢吃。但是我写了个书评，分享给大家。
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《噪声》是一本关于“噪声”的书。
在此之前，对于人类决策，我们最多讨论的是偏差（bias），比如幸存者偏差、确认偏差等等。但噪声与偏差不同。偏差和噪音都是脱靶，但偏差是系统性的脱靶，而噪声是随机性的离散。
听起来很抽象，还是举例说明。
潘驴天资聪颖、年少老成，请问潘驴成年后成为海王的几率有多大？
没人能确定答案，这与“你给我看一个代码，说这家公司目前现金流还不错，二十年后成为行业翘楚的几率有多大？”，没有本质上的不同。
所以答案可能会五花八门，20%… 33.7%… 72%，猜呗，一千个猜者有一千个哈姆潘驴。而这个答案的随机性离散，就是噪声。
然后我们仅仅多加一个已知条件，潘驴天资聪颖、年少老成，而潘驴是王健林唯一的儿子，请问潘驴成年后做海王的几率有多大？
只多一个简单条件，答案可能迅速就开始了聚集——70%... 80%....99.8%。这个本质上跟你问：恒大物业的爸爸是恒大，请问恒大物业的成功率有多大，也没什么差别。
事实上谁是他爸爸未必对其成为海王有什么太大的影响，因为你只看到了王思聪的个例，却忽略了其实更多的富二代最后都被培养得朴实无华且枯燥。这个认知偏差叫做偶例谬误。
决策者由于一些人类难以克服的认知，开始出现了成群结队的脱靶，这种系统性的脱靶，就叫偏差。
但如果再给你一些其他额外信息，潘驴天资聪颖、年少老成，二岁能闻香识人，三岁能隔山撩妞，四岁能将莎翁的《罗密欧与朱丽叶》倒背如流，五岁能写琼瑶小说，请问能潘驴成年后成为海王的几率有多大？
这个时候答案可能会开始向天平的一侧倾斜，但又不是重重地砸向天平的一侧，答案可能是55%.... 60%...70%…80%...
但其实大家都知道生活里伤仲永现象层出不穷，大家也知道三岁看大、七岁看老其实很不靠谱（传统智慧往往是错的）。在对于这个问题的回答里，既有噪声，又有偏差。
所以我们做决策的结果会有四种状态——精确、受偏差、受噪声、又噪声又偏差，如果我们把我们决策的过程比喻为打手枪，那么A这个靶子上的结果就是精准的决策，B的结果是由于噪声的干扰，C是由于偏见的干扰，而D是被噪声与偏见同时干扰的结果。如下，书里开篇一张图。
这张图对于我们理解这几个概念有帮助。
人的思维啊就是喜欢做匹配，因为这是一种思维捷径。潘驴有钱，姑娘们爱钱，所以潘驴肯定是个海王；邓小闲丑锉穷，那他肯定是个打光棍。这样在你生命里就节省了很多能量与精力，来判断一些不太重要的事情；但如果是重要的决策，你还那么偷懒，人生就可能卡住。
比如投资，很多人说，价投，就是两点——买得低，公司好。于是他们去做这么个匹配过程——什么是好公司？好生意、好管理、好财务、有护城河。但这tm太抽象了，我懒，我就用P/E低、EPS增长率高、ROE高，来替代掉抽象，完成匹配、做出决策。所以很多人认为 低P/E、高EPS增长率、高ROE = 价投。
这种投资决策导致的投资悲剧数不胜数，我就不多举例了，扎心，戳刀子。
匹配思维就是一种严重的干扰，一种噪声。而其他的各种噪声，也是琳琅满目。
既然有这么多干扰，所以人类的判断与决策，是有多不靠谱。但是如果你想到，人类啊，我们是由皮肤包裹的外表面和从口腔到菊花的内表面组成，所以从形状上来，我们本质上都是一根根管子。那你对人类理性，就不能抱太大的希望。
偏偏许多人的工作就是做决策，而其他许多人的福祉就是依赖于这些人做出精确的决策。比如，法官、保险承保人、法医、医生，他们都是噪声问题的大面积受害群体——或者说被告、保险人、受害人、病人，是受害群体。
比如医生的噪声水平就远远超出你的想象。对于同一张X光片子，不同医生常有不一致结论。医生自己会认为无论是是周一还是周五，是晨钟还是暮鼓，他们对同一件事做出的判断应该是一样的。但其实不是，实验证明，结论可能完全取决于他的心情状态、疲劳程度、咖啡喝得足不足（书中有详细研究加以证明）。
而我们投资人的工作就是做投资决策，投资决策显然是一个复杂决策，自然免不了噪声。投资界充斥着噪声，比如亚马逊的股票，43个跟踪亚马逊的专业分析师，给出未来12个月后的价格，高的可以有5000美元/股，低的可以到3500，中位数4100。显然这43个分析师不可能全部都对——这此起彼伏的噪声，简直是杀猪声。
噪声之于决策，就像抑郁症之于我们的健康，是一种可以被治疗，但无法被治愈（treatable but not curable）的病症；所以你说你决策能做到零噪声，除非此决策过于简单——你面前有一杯雪碧和一杯可乐，喝一口，让你分辨，你有味蕾就能轻松判断——复杂的决策几乎不可能做到零噪声。或者大胆点，把几乎去掉。
不能被治愈，只能被治疗，那总有一些方式是可以降低我们决策时候的噪声的，将杀猪声降低为叫床声，将叫床声降低为呢喃声。
怎么降噪呢。
书里介绍了这么几个方法：
1. 制服诱惑
制服诱惑不是那个制服诱惑啊，而是去制服你启动思维捷径的诱惑，因为你想偷懒，因为你对于一个复杂系统常常茫然无措，于是你就想通过某种思维捷径，给自己一种虚假的“一切尽在我掌握”的感受。
因为失控就是不爽，控制就是爽。
前面说的简单匹配问题就是一个例子。无伤大雅的问题你匹配下就罢了，最多有就是看走眼一些人；复杂且重要的问题，尤其还是在特别紧急的情况下（这个时候就有巨大压力，更诱惑你去打开思维捷径），简单匹配会导致严重后果。许多人买股票的行为，都是一种简单匹配，最后亏得裂开。
而制服诱惑本质上是既消除偏见又消除噪声。比如简单的相关性，你就是想要理解其为因果性。在人类日常可能发生的时间里，他们的相关系数普遍为0.2左右，所以很多事凑巧了都是有点相关性的；如果你很方便地认为这种相关性就是因果律，并以之决策，那这隆隆的偏见和噪声之下，你最后的结果可就是听天由命。
2. 精确定义
几乎所有公司都搞季度或者年度的review，就是你的上司给你打分；也有的用360度的review制度，就是你的上司、下属、同事，360度无死角给你打分。但如果这个“打分”不明确具体定义，则这事儿就非常没谱。
有证据显示只有1/4的打分确实反映你的真实表现，而剩下的3/4都源于噪音。360度也不会让问题解决得更好，反而可能更糟。
因为我们受制于语言的模糊性。比如优秀、良好、及格，每个人对于这些词的含义的认知是不同的，非常主观。比如“跑得快”，在我这里博尔特就算“跑得快”，然后你非要说漫威里”快银“那种速度（3分钟绕地球一圈）才算“跑得快”，我们就很难愉快聊天。
精确定义，尽可能减少语言的模糊性，善莫大焉。比如“优秀”就是销售目标完成了120%，这就比仅仅“优秀”两个字，要好一百倍。
3. 标准化
一个标准化的流程与规则可能会降低这种噪声。所以人们常说, Manage the process NOT the people。
许多人会说标准化流程与规则简化生活，所以消减噪声；但我所理解的标准化流程与规则，未必是简化，在很多时候其实是让东西能在一个合理的平台上被比较。这也是所谓的进行Ass to Ass的比较。
比如判断基金经理的表现，你仅仅看这哥们的绝对投资回报，肯定是非常偏颇的；合理的做法是，你先看他的投资策略与风格所对应的基准，再看其超出这个基准的阿尔法，然后再除以标准差将其标准化。再比较这个标准化以后的数字。这就是信息比率的思想，也是标准化降低噪音的一个很好的案例。
还有很多降噪的方法，不讲了，都剧透完了你看书也是兴致索然。《噪声》里面每章结尾都有一些消除噪声的小tips，大家有兴趣自己去读一读。
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但愿人长久挖。