黑天鹅翩翩起舞
之前写了一篇关于黑天鹅事件的文章，我们了解到了黑天鹅事件这种发生概率小，且影响力极大的事件在很大程度上来讲不可预测，无法预防，我们唯一能做的是通过我们的智慧来降低黑天鹅事件所带来的伤害。今天，我们谈几个有关黑天鹅事件衍生出来的认知问题，这些问题导致很多人因为普遍的认知局限而容易掉入认知陷阱，区块链世界黑天鹅翩翩起舞，不对称陷阱处处环生，希望本文对你有所启发。
认知陷阱
一、线性思考陷阱
线性思考模式是大多数人容易陷入的认知陷阱之一，从小我们经常会被父母教育，付出多少就会收获多少，这实际就是一种线性思考模式，这种说法并不一定错，而线性模型也经常会运用到我们的日常生活和数据分析的活动中去。比如你在银行存10万元定期存款，每年收益为2000元，存20万元，每年收益为4000元，这就是一种线性思考的模型。
在计量经济学中，我们经常会使用一种预测未来数据走势的方法“线性回归”，通过获取历史的数据构建一个线性的函数，从而预测未来的时点里价格的情况。举个简单的例子，如果9月1日BTC的价格为6000美金，9月2日BTC的价格为6100美金，如果数据足够多，能把时间和价格的点连成一条直线，那么我们可能会认为9月10日BTC的价格为7000美金，当然，在建模的过程中，我们会使用很多的标准来确定数据的可用性，而这就是线性的思考模型。
在真实的世界里，线性思考模型并不是那么有效，当你第一次去马尔代夫享受无尽的大海，纯白的沙滩，可能体验感能够爆棚，但是第二次、第三次再去体验时，或者自身可能被很多事情所牵绊时，体验便并不是线性的关系了。因此，在日常生活中，我们不自然的掉入线性认知陷阱将可能会给我们对在预测某一件事情的发生概率上带来偏差。
二、遍历性陷阱
遍历性在字面上并不容易理解，但是对遍历性的不理解一般都将会给我们的投资生涯带来毁灭性的创伤。遍历性的一般解释是，不管系统的初始状态如何，在经历了一段时间以后，系统就会处于统计平衡状态。看不懂这句话？没关系，我们继续。
首先，我们了解一个基础的概念，数学期望。期望实际上就是一个平均概率，比如昨天晚上，有100个人参与了一次赌博，输光的人数为10人，那么整个事件中，赌博输光的数学期望就是10%，我们可以理解为这是空间上的一次概率统计，也就是在这一个事件节点上，赌博输光的空间概率为10%。那么如果把人数变为1人，把时间拉长到赌博100次，如果平均来看第十天这个人参与同类型赌博输光全部的概率在统计上成立。那么这件赌博事件就具备遍历性这个特性。所以总结来看，如果空间上和时间上的数学期望相同，那么这件事情就叫做“有遍历性”。
资本市场上的投机行为一般来讲就具备遍历性，我们经常会在投机的过程中尝到一些甜头，这些诱惑就是让我们陷入遍历性陷阱，一旦你掉入了遍历性陷阱，输光全部只是时间问题了。因此，符合遍历性的所有事情，一旦你的决定已经开始，结果可能便已经注定。想想自己在数字货币市场上的投资经历，自己是否已经掉入了遍历性陷阱呢？
三、因果倒置陷阱
人的心智在和历史接触时，往往更多的是接触到事件的结果，用结果来作为认知事物的唯一标准，这个对于人性而言是无可厚非的。我们经常会看到一些游泳健将的身材十分标准，让小迷妹们垂涎欲滴，于是大多数人便认为游泳能够减肥，并且能够塑造一个完美的体型，这就是一个典型因果倒置，很多事情只是一个定向选择的过程，游泳健将之所以身材标准，只是因为他的身材和特质被进行了定向的选择，身材好，体格强健更适合成为在游泳方面的人才。
类似的例子数不胜数，而在投资领域更是比比皆是，我们经常能看到很多技术分析流派通过不断的对历史数据的研究，并配合各类指标进行对价格的未来预测和判断，殊不知所有盘面上的数据只是历史的过程给予的一个结果，人们常说股市是中国经济的晴雨表，大多数人可能并没有去深刻思考这句话的含义，晴雨表是一个状态的体现，就如你观察每日的天气一样，如果你将过往十天的天气当作评判未来天气的标准的话，是不是会显得有一些不理性呢？
人性的认知中，总希望事情的发展会按照自己的想法而进行，一旦你通过无数的结果当做原因来进行对未来的判断，可能在未来的判断中会一错再错，在证券市场或者数字货币市场上一样，过往的数据可以作为对过往表现的一种反馈，但并不能成为绝对影响你判断的标准，而在技术指标的选取上，我们更需要做一些筛选可区分，什么是市场情绪指标，什么是资金成本的衡量，而什么只是过往的无效数据，这些都会成为我们进行未来判断的多米诺骨牌。
四、波动性陷阱
我们通常使用方差来衡量资产的波动性，人们经常会将波动性作为短期风险的衡量，但是波动性真的就代表风险吗？这个并不全面，传统体制内的职员的工作经常被人们成为铁饭碗，铁饭碗提供了持续稳定的现金流入，理所让然被人们认为是风险小且优质的工作，对于创业人群或者个体工作者，他们的收入并不稳定，当时长期来看，可能收入并不亚于传统体制内的金饭碗持有者。换个角度来看，体制内真的稳定吗？并不绝对，有些拿着高薪的从业者可能因为某一件重大失误而直接失去工作，而那些自己决定自己命运的人可能早已适应了不稳定的社会因素，他们对巨大的变动的适应性可能更强。
波动性并不是风险的绝对衡量，但是短期波动对于很多行业来说也是致命的，证券投资领域推崇进行证券的组合管理，即是通过不同波动性的证券组合来平滑在投资过程中可能会产生的风险，而对于真正能够避免波动性陷阱的思想是增加自己的选择权，面对黑天鹅事件，通过增加自己的选择权可以直接跳过预测风险这个步骤，选择权是决策的弹性空间，拿买房和租房来举例，如果不是为了绝对刚需，租房的好处就体现在了选择权上，当你花重金甚至按揭购买一处流动性极低的住宅时，你也将自己的选择权拱手想让。
区块链项目投资的选择上，也是一个道理，波动性是短期的衡量，长期来看，我们理应选择一些技术上和业务上具有一定护城河的项目，但是留有一定量的本金，分散选择，增加自己的选择权，或许能让你走得更远。
五、非理性合理化陷阱
人们常常会希望事情的发展按照自己理解的方式运行，因而在各类媒体上出现利于自己思考，并且利益相关性较大的信息时，我们常常会想方设法去合理化事态的发展，这样的思考模式并不可取，我认为，过度的解释和合理化讯息将直接导致大脑思考的停滞，而一旦大脑思考停滞，事情后续的进展将进一步牵着自己的行为前行。
前段时间火牛视频通过各种宣传和实实在在的分红让很多人在参与的过程中分到了一笔不小的财富，同时也将大多数人带入了非理性合理化陷阱，当你看到平台不停发放者数额巨大的分红，并且不断有各类讯息冲击你的大脑时，人们会自然的忽视项目运行背后的真正逻辑，同时也会继续合理化自己的行为，在不到两个月的时间内，火牛的疯狂戛然而止，而身陷其中者声讨无门，即使在有些理性人的频频劝阻下，事情的发展仍然并不可控。
通证经济研究者杰夫曾表示火牛视频并不是真火，已经步入虚火透支阶段，并且用大量的数据分析了其未来的走势，却遭到一些利益相关者的抨击。可见，非理性合理化是大众认知的一块死穴，并且利益牵涉越深，非理性越强，我们必须时刻警醒自己。
六、不对称性陷阱
提出黑天鹅概念的纳西姆·塔伯雷曾经提过一个概念叫做反脆弱，他认为每一件事情都可能在其波动性中获取利益并承担损失，例如一个装满酒的酒瓶被装上船舶，在运输的过程中，酒瓶有摔碎的风险，这个便成为脆弱性，而瓶内的酒在船舶的颠簸中却使得其味道更加温和香醇，这点变成为反脆弱。
脆弱和反脆弱变构成了信息的不对称，这是商人们经常会去思考的一个问题，聪明的商人会将利益和损失进行分割，为什么我一定要同时承担利益和损失呢？而保险加入天然将风险转嫁给了第三方，而商人只需要通过合理的价格去转嫁风险了。
当然这种信息不对称还是较为良性的商业运作，但是真正的不对称陷阱可不是这么的美好，正因为人们意识到，风险承担和利益获取的主体并不一定是同一个人，他们便将风险和利益进行一定的运作，从而达到利益自享，低成本、甚至无成本风险转嫁。
数字货币市场的信息不对称陷阱就在于此，割韭菜一词讲得就是项目方、投资方通过各种信息不对称进行风险的转嫁，实现自身利益最大化的过程，当然玩法的深度也不一样，具体这里就不深入分析了，但是我们在认知层面需要建立的思考模型应该清晰，哪些项目方是在为区块链行业做贡献的，哪些项目方是在做风险和利益主体的分割的，这样去思考，我们可能会得到更多的结论。
七、幸存者偏误陷阱
幸存者偏误出现在数据筛选上，我们通常会因结果来判断事情的发展规律从而下定义，殊不知，在形成结果的过程中，很多关键数据已经被筛选掉了，而这些沉默的数据往往不容易被我们看到，因为死人并不会说话。
有个故事很清晰的讲明了理解幸存者偏误的逻辑：
二战期间，有统计者发现，飞回来的飞机在机翼部分中弹情况严重，而机舱的弹孔并不多，于是决定要加固机翼部分的装甲板。
然而，精明的统计学者发出了反对的声音，飞回来的飞机之所以存活下来，只是因为其要害部位并没有中弹，机翼部分的中弹对飞机的存活影响不大，继续给机舱部分加重装甲才是正确的做法。而事实情况也验证了，通过对机舱装甲的加固，飞机的坠毁率明显下降。
我们经常会在分析问题时只看表面，而忽视背后的逻辑，我们只相信我们看到的真实，却听不到坠毁的飞机的发声。
本人曾经在研究对冲基金的表现时，经常会看到各类对冲基金的收益率要明显好于其他资产的收益率，经过仔细研究发现，很多死去的对冲基金的数据并不在数据样本的行列中，也就是说，对冲基金的风险很难衡量，其展示给大众的数据只是所有存活下来的数据的总结。
幸存者偏误会大量被运用到数据陈列上，让大众错误的理解项目的实际情况。甚至很多研究机构的研究报告因为数据的采集工作十分繁琐，而运用一些时点或是缺失的数据作为样本，而导致分析研究结果失真。
在理解分析问题的过程中，我们通常应该去低估一些被大众所理解的事情，原因就在于应该把幸存者偏误的思想加入到其中，而对于某些利于项目宣传的数据，项目方又会主动将死去的数据对真实数据进行融合，夸大的对注册用户数量和实际真实用户数量进行混淆。
结语
黑天鹅事件本身的毁灭性巨大，但是却给我们提供了很多认知方面的思考，有限损失和无限收益的思想才能有惠与黑天鹅事件，事情没有最好和最坏的绝对衡量，保持弹性思维，增加自己的选择权才是适应问题的良药，在区块链投资的世界里，遍地可能存在黑天鹅，大众的力量并不足以和大环境对抗，我们需要从认知层面拔高，加强自身的风险防范意识。
我们经常会在参与区块链项目活动时计算自己的收益，进而用线性的思维去估算未来的收益，我们同样会因为一次的糖果而陷入遍历性陷阱，从而迟早在未来失去所有，我们经常在分析区块链项目时因果倒置，而接连犯错，我们也常常在数字货币的波动性面前畏手畏脚，不知如何自处，我们同样会非理性的合理化一些和自己利益关系较大的信息，进而掉入项目方设下的圈套，我们看不清区块链世界内的信息不对称，理解不清他们如何对风险和利益的分割，陷入韭菜思维，我们同样会因为幸存者偏差过高的估计事情的发展情况。
本文七点关于黑天鹅事件的衍生出来的对于认知陷阱的理解，希望对各位在未来分析问题时产生帮助。
