Ma se graduó en el MIT y es buena en matemáticas, especialmente en estadística matemática. Confiando en su conocimiento de la probabilidad, logró descifrar el juego de 21 puntos en los casinos estadounidenses, convirtiendo así a los casinos estadounidenses en sus propios cajeros automáticos. Al final, los principales casinos tuvieron que restringir su acceso, poniendo fin por completo a su legendaria carrera en el juego.
Esta experiencia fue llevada posteriormente a la pantalla grande de Hollywood. La película se llamó "Win by 21" y fue protagonizada por el guapo Jim Sturgess. Recibió una buena respuesta en su momento. A diferencia de la película, el libro "Pensar con probabilidad" fue escrito por el propio Kevin Ma, eliminando varias tramas ficticias de la película para acercar el contenido a la realidad.
En el libro, Ma describió en detalle cómo utilizó el pensamiento de alta probabilidad para ganar apuestas y, al pensar en datos estadísticos, reveló errores de pensamiento comunes cuando las personas toman decisiones. A diferencia de los libros de divulgación científica de matemáticas puras, Ma utiliza descripciones inmersivas para permitir a los lectores experimentar continuamente la magia de la probabilidad en una historia apasionante. Al leer, no sólo dominará algunos conocimientos de probabilidad, sino que también adquirirá mucha sabiduría que cambiará sus ideas.
En primer lugar, los malos resultados no necesariamente provienen de malas decisiones.
La razón por la que el caballo puede derrotar al casino en el juego de póquer 21 se basa en el principio de "probabilidad condicional". Hablemos primero de la probabilidad condicional. Por supuesto, no comprender este concepto matemático no afectará en absoluto el disfrute de la lectura de este libro.
La llamada probabilidad condicional se refiere a la probabilidad de que otra cosa siga sucediendo bajo la condición de que una cosa ocurra. Por ejemplo, en el juego de póquer, hay 52 cartas en una baraja, incluidos 4 ases, por lo que la probabilidad de atrapar un as es 4 entre 52. Si atrapamos A por primera vez, la probabilidad de atrapar A se convierte en 565438+3 en 0.
Todos pueden haber devuelto el conocimiento de la probabilidad al maestro. Sólo recuerda una cosa aquí. La característica principal de la probabilidad condicional es que el resultado de la última ocurrencia afecta la probabilidad de la siguiente ocurrencia. Por el contrario, en un juego de adivinanzas de monedas, la probabilidad de que una moneda salga una vez es siempre del 50%. Incluso si lo lanzas 1000 veces, sigue siendo del 50% y la probabilidad de que aparezca la próxima vez nunca se verá afectada por el resultado anterior.
Kevin Ma utiliza esta propiedad de la probabilidad condicional para inferir el futuro a partir de la historia. Se hacía llamar "contador de cartas" y obtuvo ventaja al memorizar las cartas que ya habían aparecido y adivinar la probabilidad de qué carta aparecería a continuación. Para tomar un ejemplo extremo, si escribes las 51 cartas y A aún no ha aparecido, entonces la probabilidad de que la última carta sea A es del 100%.
Por supuesto, en la operación real, es imposible esperar hasta ganar el 100%. El procedimiento general es que el compañero anota las cartas en la primera mitad, y luego el caballo entra al juego en la segunda mitad. Según los datos ya disponibles, esto le dará generalmente una ventaja de aproximadamente un 4% más que el banquero.
No subestimes esta ventaja del 4%. Es decir, si la probabilidad de ganar de Ma Kaiwen es del 52%, la probabilidad de ganar del banquero es del 48%. La explicación sencilla es que cada 65.438+000 juegos, el caballo ganará 4 veces más, por lo que mientras sigas jugando, tarde o temprano ganarás dinero. Este es un pensamiento de alta probabilidad.
Por supuesto, el motivo es fácil de entender y el funcionamiento también es muy difícil. Se necesita un entrenamiento especial para juzgar que tienes una ventaja del 4% antes de poder abandonar el juego. En el apéndice final, el autor brinda métodos de capacitación detallados. En segundo lugar, incluso si has juzgado que tienes una ventaja, no necesariamente ganarás, porque esta ventaja es sólo una probabilidad, no la conclusión de cada juego.
Para utilizar el pensamiento de alta probabilidad, primero debemos centrarnos en el largo plazo y superar el impacto psicológico de las fluctuaciones. La fluctuación mencionada aquí significa que las circunstancias específicas de ganar y perder son accidentales. Incluso si estás seguro de que ganarás 52 de 100 veces en un juego de apuestas, no tienes idea en qué juego ocurrirán esas 52 veces. Esto plantea una pregunta: si has perdido 20 veces seguidas, ¿seguirás creyendo en la probabilidad? ¿Seguirás apostando según los principios establecidos?
Desde la perspectiva del pensamiento probabilístico, incluso si pierdes 48 veces seguidas y comienzas a ganar canciones desde la 49ª vez, en un entorno real, es difícil para la gente aceptar el golpe de fracaso continuo. Si alguien más lo acusa de su comportamiento en este momento, la mayoría de las personas comenzarán a dudar de su decisión original.
La gente está acostumbrada a utilizar los resultados para juzgar si las decisiones son correctas o incorrectas.
De hecho, muchas veces en la vida no hay ningún problema con la toma de decisiones, pero las cosas simplemente entran en la zona de fluctuación negativa. Si puedes perseverar y mirar las cosas desde una perspectiva a largo plazo, tarde o temprano verás la luz.
Ma y su equipo de 21 siempre se recuerdan a sí mismos que no deben seguir la tendencia, y mucho menos preocuparse por el fracaso, porque incluso si definitivamente estás en el lado ganador, todavía tienes que experimentar muchos fracasos.
En segundo lugar, si los datos estadísticos son verdaderos determina si la decisión es correcta.
Dado que los resultados no pueden probar si la decisión es correcta, ¿cómo juzgar la decisión? Ma cree que las decisiones correctas deben basarse en estadísticas reales, del mismo modo que el resultado del blackjack se basa en un conteo preciso de las cartas. Cuando necesites tomar mejores decisiones, debes plantearte dos preguntas. ¿Qué necesito saber? ¿Cómo se obtiene esta información de fuentes confiables e imparciales?
Por supuesto, depende de quién quieras ser. Si sólo quieres ser una persona natural en la vida, no te esfuerces tanto. Y si quieres ser Malik Kevin, una persona segura de sí misma que controla su propio destino, entonces puedes establecer tu propio marco de recopilación de datos antes y tu toma de decisiones mejorará lo antes posible.
Para mejorar la precisión de los datos estadísticos, Ma también nos hizo cuatro sugerencias. En primer lugar, los datos estadísticos deben ser objetivos y mensurables, y los indicadores estadísticos deben evitar en la mayor medida posible la subjetividad. En segundo lugar, los datos estadísticos deben ser fáciles de entender, simples y claros. En tercer lugar, las estadísticas no se pueden manipular. Por ejemplo, los gobiernos de varios países manipularán diversos datos relacionados con las tasas de inflación en distintos grados, por lo que debemos ser cautelosos al utilizar estos datos. Cuarto, las estadísticas deben ser verdaderamente útiles. El autor cree que sólo porque los datos verdaderamente valiosos no sean fáciles de obtener, no deberíamos recurrir a estadísticas fáciles de obtener pero de poco valor.
Además, al recopilar datos, Ma también enfatizó la necesidad de evitar los efectos adversos del sesgo de confirmación y el sesgo de selección en los datos.
El sesgo de confirmación se refiere a utilizar siempre datos que respaldan las propias opiniones e ignorar datos que refutan las propias opiniones. De hecho, la mayoría de las teorías de la conspiración se basan en esta mentalidad. Por ejemplo, el incidente del 11 de septiembre fue una farsa escrita y dirigida por el gobierno de Estados Unidos, y las fotografías del alunizaje eran solo poses en una base de la fuerza aérea. Las personas que sostienen este punto de vista se centran más en la historia que en la situación real. Por lo tanto, debemos estar atentos. La toma de decisiones sólo se basa en datos reconocidos subjetivamente, lo que fácilmente puede llevar a utilizar pruebas deficientes para demostrar ideas deficientes.
El sesgo selectivo significa que a menudo tomamos decisiones basadas en datos que podemos ver, mientras ignoramos los que no podemos ver. Durante la Segunda Guerra Mundial, el ejército estadounidense se preparó para fortalecer la protección blindada de los aviones de combate. Después de contar la ubicación de los agujeros de bala en el fuselaje, se decidió reforzar los lugares donde los agujeros de bala estaban más concentrados para resistir el fuego enemigo. Esta decisión parece no tener ningún problema, pero en realidad se trata de un sesgo selectivo.
De hecho, los lugares con más agujeros de bala son precisamente los lugares que no necesitan mejorar la protección, porque incluso si son golpeados tan fuerte, todavía pueden volar hacia atrás, lo que significa que no hay refuerzos. Los aviones que no regresaron deberían ser alcanzados en otro lugar y eventualmente estrellarse, por lo que los refuerzos deberían estar donde haya menos agujeros de bala.
Este es el impacto del sesgo de selección en la toma de decisiones. Es fácil centrarse sólo en los datos que vemos e ignorar los datos que no podemos ver. Para tomar buenas decisiones es necesario observar todos los datos, en lugar de tomar una muestra de un determinado período o parte fuera de contexto.
Al mismo tiempo, al utilizar datos, también debes prestar atención a otro punto clave: el valor de los datos no es equivalente. Algunos datos pueden parecer importantes pero en realidad tienen poco valor. Por ejemplo, en las actividades económicas, la tendencia de las tasas de interés del banco central probablemente determinará la tendencia de las acciones y los bonos. Si la tendencia de los tipos de interés puede predecirse basándose en datos históricos, será desventajoso en el ámbito financiero. Sin embargo, los autores señalan aquí que predecir los tipos de interés es como predecir el resultado de un lanzamiento de moneda porque su complejidad hace que suba o baje independientemente del anterior. Por lo tanto, desde la perspectiva de guiar el futuro, no tiene sentido elegir datos sobre tasas de interés para las estadísticas y la toma de decisiones.
En tercer lugar, superar las tendencias psicológicas de "evitar pérdidas" e "inacción".
Los anteriores son puntos técnicos. Para tomar decisiones acertadas no basta con obtener datos reales. Finalmente, hay que superar barreras psicológicas. Basándose en constantes observaciones de los casinos, Ma descubrió que incluso con datos correctos, las personas todavía no pueden actuar correctamente bajo la influencia de ciertos factores psicológicos. En "Pensamiento de probabilidad", enfatiza la necesidad de evitar dos barreras psicológicas, a saber, "evitar pérdidas" e "inacción".
La aversión a las pérdidas significa que las pérdidas potenciales tienen un mayor impacto en las personas que las ganancias de igual valor. En otras palabras, la gente está más centrada en evitar pérdidas. Este tipo de psicología hará que las personas tiendan a obtener beneficios inmediatos en lugar de correr riesgos por grandes objetivos. Por ejemplo, en actividades de inversión, si se determina que una suma de dinero generará ingresos fijos, entonces la gente tenderá a no utilizar el dinero para proyectos que puedan generar más ingresos pero que tengan ciertos riesgos, incluso si más del 50% del Los proyectos serán rentables. Según el pensamiento de alta probabilidad, si tienes suficiente capital para participar en el proyecto todo el tiempo, debes participar de manera decisiva. Nuestro objetivo debería ser maximizar los ingresos, no ser ricos y seguros.
La tendencia a la inacción se refiere a la tendencia de las personas a aceptar el fracaso causado por la inacción, pero no están dispuestas a aceptar el fracaso o los malos resultados causados por la acción. En términos generales, podemos aceptar esperar a morir, pero no nos atrevemos a tomar la iniciativa de morir. Esta es una tendencia conductual innata de los humanos y muchas personas han discutido este tema. Keynes dijo una vez: "La experiencia social nos dice que, por el bien de la reputación, la gente prefiere fracasar de manera tradicional que triunfar de manera no convencional. Por ejemplo, hervir ranas en agua tibia, etc., es en realidad lo mismo".
Ma también descubrió en el juego de 21 puntos que la gente tiende a ser conservadora en su conjunto, y prefieren que el crupier rompa las cartas para ganar, en lugar de pedir a las cartas que aumenten los puntos para ganar. Ma Kaiwen lo llama "un juego que no quieres perder", pero las estadísticas muestran que las personas que toman la iniciativa de pedir cartas basándose en estrategias probabilísticas ganan 20 veces más a menudo que los primeros.
Por supuesto, esto no te anima a tomar la iniciativa en todo lo que haces. De hecho, no tomar una decisión sigue siendo una decisión. La clave no es esperar de forma proactiva o pasiva, sino implementar una estrategia coherente. Trata todas las decisiones con la misma actitud. Debido a la existencia de fluctuaciones, no puedes empezar a no hacer nada debido a un fracaso temporal, ni puedes apresurarte para lograr un éxito rápido debido a una buena suerte temporal. Todas las decisiones deben tomarse con la mente clara.
Por ejemplo, en el comercio de acciones, ¿cómo juzgar si se deben mantener acciones? Digamos que no posee las acciones ahora. ¿Las compraría al precio actual? Si la respuesta es sí, debes conservarlo; si no, debes venderlo inmediatamente. Evitar la inacción es asegurarse de que la base detrás de la compra y la venta sea la misma, que es la valoración de las acciones. Sólo porque usted posee acciones, no puede sobreestimar el valor de las acciones y no venderlas cuando ven una caída, lo que conduce a la trampa psicológica de la inacción.
El pensamiento de alta probabilidad analiza cuándo persistir en hacer las cosas y cuándo cambiar a través del análisis del conocimiento matemático. El autor no limita este tipo de pensamiento a los juegos de azar con cierta probabilidad, sino que también explora la aplicación del pensamiento de alta probabilidad en los negocios, los deportes y la vida. Como dice el autor, siempre que establezca una política o cambie una regla, debe asegurarse de saber lo que está haciendo. Cambiar por cambiar no mejorará las cosas. El único enfoque correcto es observar la situación actual de manera integral, encontrar una pista con una alta probabilidad de ganar y luego seguir adelante.