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AI 摘要
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选择大于努力。决策是造成人与人差异的唯一原因
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- 期望收益最大化：期望收益最大化的目标是让决策的预期收益最大化，而非仅追求成功概率最高的选项。
公式：
- xi：每个可能结果的数值
- pi：该结果发生的概率
- 合理下注：永远给自己留一手牌。该原则要求在每次下注时，根据风险和收益比例合理分配资金，确保稳健增长。
公式：
根据风险和收益比例合理分配资金，确保稳健增长。
- f：投注比例
- b：赔率
- p：获胜率
- q=1−p：落败率
- 贝叶斯更新：永远都有最好的下一步。贝叶斯定理用于在获取新信息后更新概率。
- P(A∣B)：事件 B 发生时，事件 A 的后验概率
- P(A)：事件 A 的先验概率
- P(B∣A)：事件 A 发生时，事件 B 的条件概率
- P(B)：事件 B 的总概率
公式：
- 掌控不确定性：决策的关键在于将不可控的不确定性转化为可管理的风险。
- 忘记沉没成本：不应因为过去的投入而影响当前决策。沉没成本是无可挽回的，理性的决策应关注未来收益。
- 连续决策：决策并非一劳永逸，而是一个动态调整的过程，需根据环境不断优化。
- 承认偏见：在决策中，认识和承认自己的认知偏差是确保客观判断的前提。
- 可逆决策：优先选择那些可以调整的决策，以降低不可逆选择可能带来的风险。
- 重要优先：避免被短期紧急任务分散精力，将重点放在长期重要事项上。
- 闭环原则：在满足基本需求后，不追求完美，而是先完成闭环，确保系统正常运转。
- 40-70%法则：当掌握40%-70%的信息时即可行动，避免因过度分析而错失良机。
- 最小化后悔原则：在决策时考虑未来最可能减少后悔的选项，而不仅是当前最现实的选择。
- 忽略黑天鹅：不因极端低概率事件而偏离决策核心，应关注常规事件。
- 等待均值回归：短期的波动是暂时的，长期来看，结果会趋于均值。
- 守住能力圈：专注于自己擅长的领域，避免在非专业领域浪费资源。
- 斯特金法则：认为大部分结果（90%）都是次优的，因此在决策时，应专注于寻找那10%的最优解。
- 汉隆剃刀：不要轻易将事件归因于恶意，很多情况可以用疏忽或无知来解释。
- 有限理性原则：由于认知和信息的限制，决策者不可能追求完美优化，只能选择一个“满意解”。
- 计算机会成本：在做决策时，不仅要考虑获得的收益，还要权衡为此放弃的其他机会。
- 帕累托原则：又称“80/20法则”，80%的成果来自20%的投入，决策时需找出这关键的20%。
- 冗余思维：为应对风险，应准备多个备用方案，避免“一条路走到黑”。
- 复利思维：注重持续投资，尤其在复利机制下，小的持续努力将累积巨大价值。 公式：
◦ FV：未来价值
◦ PV：现值
◦ i：利率
◦ n：时期
- 拒绝原则：优先明确“不做什么”，排除干扰，将资源集中于最重要的目标。
- 果断原则：优柔寡断是最差的决策，果断行动即便错误，也能快速调整。
- 优先级原则：任何决策都应先明确边界条件与优先级，避免资源浪费。
- 正确优先原则：首先做正确的事情（方向正确），然后再优化执行过程。
- 行动原则：决策更应关注行动中的小步调整，而非规划中的大目标。
- 最佳不完美原则：追求可行的最佳解，而非在寻找完美中浪费时间。
- 反事实决策法：思考“假如”，从反事实中推导出当下最优行动。
- 概率思维：优化决策的不是单次收益，而是未来持续成功的概率。
- 直觉筛选法：通过快速直觉锁定关键选项，再用理性分析验证。
- 灰度认知：避免非黑即白的思维，承认决策选项间的多维度和权重。
- 黑白决策：在需要果断时应直接做出清晰决策，而非模糊妥协。
- 六顶思考帽法：采用不同角度思考（如事实、情感、风险等），全面评估决策。
- 有限道德原则：强调在理性优先的基础上，再追求道德和善良。
- 二阶理性：决策前，先考虑“是否值得做”，再研究“如何做好”。
- 系统思维原则：看待问题需理解其系统性和动态关系，而非仅聚焦单一要素。
- 双我思维：理性我与情绪我互动，通过对话平衡决策中的情绪与理性。
- 时间算法：强调以长期视角决策，利用时间的复利效应。
- 风险分散：分散投资或资源配置，降低单一失败的总体风险。
- 半径算法：扩大认知半径，缩小行动半径，明确个人的能力边界。
- 混球思维：培养独立、坦率和追求卓越的习惯，减少情绪对决策的影响。
- 前景理论：在风险决策中，灵活应对，选择收益最大、损失最小的机会。
- 逆向思维：从避免失败的角度出发，反向优化决策路径。
- 可信度加权：在团队决策中，根据参与者的专业性对其意见赋予不同权重。
- 墨菲定律：小概率事件虽难发生，但一旦发生影响重大，需预先防范。
- 战胜非理性六式：通过六个法则，包括独立思考、承认无知、长远规划等，提升理性决策能力。
- 多米诺效应：任何决策都会引发连锁反应，需洞悉起点对最终结果的影响。
- 冒险三法则：可以冒险，但需分散风险、保留后路、设定止损。
- 愿景算法：确定未来不变的核心趋势，以“终”为起点倒推决策路径。
- 自我归因偏误：在成功与失败中，避免过度归因外部因素，更多关注内因。
- 助推策略：通过小提示或奖励引导更好的决策，而非强制改变行为。
- 资源池思维：通过积累微小努力，构建长期增长的资源池。
- 资产思维：优先投资“资产”而非“费用”，随时间增值，提升系统整体价值。
最后，好的决策不一定会带来好结果。但是坏决策大概率也只能带来坏结果。
愿你毁三观、树新生。
- 作者:雲風
- 链接:https://www.kang.ink/book/decision
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。
