小孩才讲规则,大人只谈利益|思维模型No.29

每天聪明一点点,这是大辉总结的多元思维模型的第29篇.

如果人们都遵循一定的规则,那这个世界就简单多了。
一些著名的规则流传了几千年,比如「人敬我一尺,我敬人一丈」「以德报德,以直报怨」「以眼还眼,以牙还牙」等。

以前我们讨论过的起立鼓掌模型,就是假设人们有一个阈值,当站起来鼓掌的人超过这个阈值后,你就会站起来鼓掌,这就是你遵循的一个规则。

一、四类不同的规则模型

有固定的规则,也有适应性规则,在独立做决策和博弈情境中会有不同规则,将这些规则类型用矩阵画出来:

规则模型.png

(矩阵真是一个非常有用的分析工具,模型No.15中分享过这个工具)
这些规则我们在生活中经常见到和使用,逐个来分析:

1.决策中的固定规则

决策中的固定规则比如巴菲特的能力圈原则:坚守只在自己能力圈内做投资。如果一个人有固定规则,且经检验是有效的,那么依据这个规则出决策就会很简单,而且还不容易出错。当然死守规则不会变通并不一直是有效的,我们经常称他们为「死心眼」,后面会讲到固定规则的弊端。

如何制定固定规则呢?
一种就是随机选择:比如有人给自己的一条固定规则就是「只买贵的」,在这个规则下,买东西都是在能力范围内挑最贵的买。

还有一种更为有效的方法就是先选一种规则,然后与理性行为的模型做比较,看最理性最聪明的人是怎么做的,然后来判断你的规则是不是最好的。

这就是决策中的固定规则。我们再来看在有他人参与时的固定博弈策略。

2.固定博弈策略

与他人博弈我们也使用一些固定的规则,在这里讨论三种固定博弈策略:

1)平均分配

平均分配是个特别常见的规则。假设现在我跟一个合作伙伴赚到100万,如果提前没有说好分配原则,通常都会平均分配,即我50万,他50万。

平均分配是一种理想的策略,但它不一定是最好的。有些两个人合伙创办的公司,注册公司时,情绪昂扬,两个人说咱要公平,于是股份一人一半。当公司发展到一定阶段,两人意见不统一时,问题来了,到底听谁的呢?

这样的案例实在太多,多数是两人「合伙」将公司搞垮;若一个厉害点,就将另一人赶出公司,不欢而散,甚至成为仇人。

2)以牙还牙

「以牙还牙」也是个非常简单的策略,幼儿园的小朋友特别擅长。你对我好,我也对你好,如果你欺骗或者对我使坏了,那对不起,我也会欺骗你,甚至比你还要坏。但假如有一天你改过自新,对我又好了,那我有也会对你变好。

以牙还牙是个简单有效的规则,很容易依据此规则建模。

3)冷酷策略

以牙还牙是你来我往的相互博弈策略,还有一种,是记仇永不变的策略,只要你敢对我使坏一次,以后不管你对我坏还是好,我都会对你坏,这是一种很冷酷很绝对的规则。

理解了以牙还牙和冷酷策略,不得不说我们的老祖先更为有智慧(以牙还牙出自《圣经·旧约》)。孔子的「以德报德,以直报怨」的意思是,别人对我们好,我们也要对他好,但如果有人对我们坏,我们要以「直」来报,即用公正的、率直的、磊落的、高尚的人格,正确面对有过失的和行为不端的人。

「以直报怨」没有那么绝对,更加宽容,适用的范围更广。

3.适应性规则

美国大学教授做过一个蜜蜂和苍蝇的试验:把6只蜜蜂和6只苍蝇装进一个长筒状的玻璃瓶中,然后将瓶子横放,瓶底朝着有光亮的地方,瓶口朝向黑暗的地方。当瓶口打开后,一会儿,6只苍蝇全部从瓶口「胜利逃亡」,而6只蜜蜂却一直朝光亮处的瓶底寻找出路,最后全部饿死或累死在瓶中。

pexels-photo-243204.jpeg

为什么智力较高的蜜蜂反不如愚蠢的苍蝇呢?蜜蜂在生活中从没遇到过玻璃这种超自然的东西,以它们的智力和经验,出口只可能在有光亮的地方,所以它们就不会想到要去别的地方试一下。而苍蝇呢,发现光亮处行不通后,便在瓶中四处乱飞,结果误打误撞,飞出了瓶口。

这个试验中,蜜蜂就是固定规则的坚守着,而苍蝇有很好的随机应变性,在一条路走不通后,他们使用随机尝试新事物的方式,找到了逃生的出口。这是一种随机的适应性规则。

还有一种适应性规则就是阶梯法,不断尝试用更管用的方式 ,比如我要做菜,第一次放1勺盐,淡了,第二次放2勺盐,还是淡,第三次放3勺,不咸不淡,合适,这种不断尝试更好的规则,就是阶梯适应法则。 如果我发现了一座山,阶梯法会让我不断地往上爬。

4.博弈中的适应性策略

1)最佳反应策略

在博弈中我们也经常使用适应性规则。当两个拳击手在比赛前,拳手会分析对方的出拳特点,制定最优策略。

但在具体比赛中,他们会根据对手使用的策略来随时调整自己,比如何时用直拳跟对方消耗,何时用右勾拳将对方击倒,这就是最佳反应策略。

2)模仿策略

适应性策略中还有一种就是模仿。假设你现在开发了一款新产品,要做竞价广告,你没有投放经验,最好的方式就是模仿。

观察竞争对手在哪个平台投放,用什么样的方式,在什么时间投放,然后模仿它,这也是风险最低,成功率最高的策略。

二、对规则模型的观察:

1.最佳规则是简单的

最佳规则通常是简单的,比如我给自己定一个规则,出行方式以时间最短来选择。那么在市区,就乘地铁,郊区就打车,三公里内骑单车,1公里内步行。这是一个非常简单且容易执行的规则,每次出行前也就不用考虑选择什么出行方式了。

2.简单的规则更容易被使用

我们还观察到一个现象是,简单的规则容易使用。为什么平均分配那么常见,就是因为它足够简单。如果不是平均分配,其他什么三七,四六,要界定谁主谁次就要一番折腾,然后还要计算,乘30%,乘70%都没有直接除2来的简单。所以很多情况下,都是不管什么三七二十一,先平均再说。

三、规则模型的特征:

最后我们总结一下规则模型的特征:

1.容易建模

规则的一个好处是,容易建模,基于一定的规则我们可以很容易的用数学方式解决,也可以很容易用计算机编程,非常方便的批量解决问题。

2.使用规则能抓住要点

规则还能让我们抓住关键要素,如果能写出一个规则,那么我们就可以依据此规则去抓关键要素,而忽略次要因素。

3.规则是一种特例

规则的弊端在于,它可能只是适合与你或者和你相似的人。我们在基于「人」的模型中说过,人与人差别是很大的,你想法与别人的想法会有很大差异,因此一些规则只适合有限的范围。

4.规则容易被利用

如果在博弈情境下,你写出某种固定规则,如果大家都遵守这个规则,其他人就可以利用这个规则来占便宜了,在涉及到利益时,不遵守规则反而能得到好处。

曾经是华尔街最牛的文艺复兴科技,旗下的大奖章基金雇佣各类人才建立程序模型,这些模型让他们的对冲基金能够获得非常稳定的收益。但它从不会公开这些程序模型,如果大家知道,规则的优势就没有了。


最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 199,271评论 5 466
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 83,725评论 2 376
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 146,252评论 0 328
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 53,634评论 1 270
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 62,549评论 5 359
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 47,985评论 1 275
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,471评论 3 390
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,128评论 0 254
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,257评论 1 294
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,233评论 2 317
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,235评论 1 328
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,940评论 3 316
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,528评论 3 302
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,623评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,858评论 1 255
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,245评论 2 344
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 41,790评论 2 339

推荐阅读更多精彩内容