《大概率思维》整体来说，这本书非常啰嗦，90%的内容都是废话。一，理解波动性。概率事件存在波动...

《大概率思维》
整体来说，这本书非常啰嗦，90%的内容都是废话。
一：理解波动性。

概率事件存在波动性，高胜率事件也会存在连续的失败的情况。
不对短期结果做出反应，因为短期结果只是波动性的反应。
二：重视和保持长期视角。

由于大多数成功的分析策略只会给你很小的优势，因此维持长期视角非常重要。要想兑换优势，获得真正的收益，你需要进行多次尝试，而且需要很有耐心。
三：从整体上来说，世界和人类处于不断变化之中。
当情况发生变化时，你必须拥有重新评估策略的敏捷性。
四：通过统计分析使得概率稍微偏向自己，而不是取得完美的确定性。

“世界上有三种谎言：谎言，该死的谎言和统计学”。这句话最初来自19世纪英国首相本杰明.迪斯累里。后来，马克吐温引用。
五：证实性偏差：

存在于所有需要用拙劣证据证明拙劣想法的情形之中。我们所有人都有一个自然倾向：关注支持个人观点的数据，忽略与个人观点相冲突的数据。所以，当我们试图证明一项理论或假设时，采用真正的全面分析方法是非常重要的。当我们看到一组数据时，我们喜欢杜撰出一种叙述，一个能够给出解释的故事，这是人类的自然反应。遗憾的是，我们有时会更加关注故事而不是实际数据，并且会无意识地接受与我们希望相信的观点相符的事情，忽略与之相冲突的事情。
在投资领域，证实性偏差可能会导致你将一项失败的投资坚持过长时间。
关于证实性偏差的警示故事告诉我们，对过去持有有限的视角比不考虑过去更加糟糕。

任何没能捕捉到整个画面的历史都会带来许多问题。
六：选择性偏差
证据很可能是被事实选择后再呈现出来的，基于这些数据得出的结论可能是偏颇的。
如何确保你所考察的数据是正确的？最简单的答案是，你需要确保你所考察的是所有数据，而不是数据的一部分。
真正重要的是，你所观察到的模式或相关性是否具有预测价值。

归根结底，我们真正关心的是某种关系是否有助于预测未来。
“我们并非始于模型，我们始于数据，我们没有任何先入为主的观念。”
七，如果你无法提出合适的问题，那么数据无法告诉你任何事情。