1/大部分人的工作方式是类似串联电路。学一个专业，有一个雇主，走一条路，或者同一个时间只能服务一个客户。
2/有许多客户的公司类似并联电路，有几千/几万/几百万甚至更多客户的公司/明星就是大规模并联。
3/串联者的体验，和大规模并联者是两个截然不同的世界。虽然孤立地观察，他们好像在做同一件事。
4/串联者关心的是，与其串联的那个连接会不会断掉，因此想方设法去维护和连接节点的关系。
5/ 大规模并联者关心的是，如何在耗费同样能量的情况下，建立更多有机连接。因此，他第一关心的是连接节点的群体特征，而不去迎合单个节点的特殊需求。第二关心的是，如何在单位时间内同等能耗下，提升连接的效率。
6/串联电路的最严重的问题是，任何一个连接点上的误差，会在连接步骤中积累，放大。不管你在任何单一连接上做得多好。
8/智能大脑来自于神经元大规模并联的连接。“一个哺乳动物神经元平均有数以千计的输入和输出.相比之下，计算机每个晶体管仅有三个输入和输出节点。来自单个神经元的信息可以被传递到许多并行的下游路径。与此同时，许多处理相同信息的神经元，可以将它们的输入信息集中到相同的下游神经元。后一种特性对于提高信息处理的精度特别有用。例如，由单个神经元表示的信息可能是“嘈杂”的（比如说，精确度为1/100）。通过取平均值，下游的神经元小伙伴通常能够从100个输入神经元中提取更精确的信息（这样的一种情况下，精确度能到千分之一） -- 摘自科大少班校友，斯坦福神经生物科学教授，骆利群的”为何人类大脑如此高效“ 一文
9/同理，拥有大规模并联的连接者，能够得到来自外部世界的精度更高的信息，因而更真实地理解认识客观世界。而不是像串联者那样，被少数样本的不具代表性的信息变本加厉地误导。
大脑之所以是大规模并联的架构，不是来自某个主观设计，而是因为其它的架构都在自然选择中因为能耗过大，精度太低，过于脆弱而被淘汰掉了。神经元的大规模并行连接，自发涌现出大脑这样复杂的系统。同理，可以高效率建立大规模并联关系的社会，终将涌现出和大脑一样复杂的东西。
1/ 科学研究有还原论 （reductionism) 和涌现论 (emergentism) 之分. 还原论讲究的是，把事物拆分为更细微的结构，然后根据微观结构推导出因果关系和宏观的规律。还原论在物理和其他很多学科中取得巨大的成功。
2/ 涌现论的基本逻辑则是，在一个复杂系统内，各个零部件之间的互动，存在很多随机性，即使知道所有微观细节，也无法推导预测宏观现象。甚至即使回到当初的初始条件，再来一次，也没办法保证演化的结果和上次一样。
3/ 在投资领域，很多人分析投资，看项目，各种考察，本质上用的是还原论的逻辑。
5/ 实际操作上，97-98%的美国共同基金的十年长期回报，扣掉管理费后，无法超过标准普尔指数基金。对冲基金的表现就更差了。
6/ 人性对于还原论的逻辑非常执着，因为看到成功案例多了， neurons fire together wire together. 所以每个人都想成为索罗斯，巴菲特。
7/ 1988年丹*奎尔作为美国副总统候选人参加辩论，被对手质疑太年轻时，他拿肯尼迪 44岁就当上总统一事来辩护。候选人本森说，“参议员，我认识杰克*肯尼迪，他是我的朋友。你算不上杰克*肯尼迪”.
8/ 年轻人爱拿索罗斯狙击英镑一事，来勉励自己看到好机会要重仓。但是以绝大部分人的阅历，和哲学底蕴，根本没办法望索罗斯相背。
9/ 还原论适合于孤立的，局部有限时空的，变量极少的场景；涌现论适用于开放的，广阔时空的，多变量的场景。还原论的误区在于，支持局部孤立现象背后的因果关系，在多个不同节点组成的复杂系统里，并不具有必然性。
10/ 一个企业家过去的成功，归因为“靠谱，专注，all-in, 但在新的科技浪潮来临时，这也可以说成是“赌徒孤注一掷带来的自我毁灭” 。曾经在山里称大王的猴子，把成功归因为能灵活地在树林里上蹿下跳，但外面的老虎来了后只得抱头鼠窜。
11/ 开放系统带来的外部因素，可以随意摧毁所有局部经验积累的似是而非的逻辑。还原论式的投资者的误区在于，当外部环境变化了，自己的选择被市场证明是错误的时候，还死死咬住原来的错误逻辑，直到被市场彻底抛弃。
12/ 对于更高维度的观察者而言，还原论者永远是井底之蛙，当然在尚未被新的外部因素冲击之时，其逻辑的局部合理性也是事实。
13/ 涌现论的操作特点是，根据涌现出来的最突出的标的来调整仓位，而不拘泥于某个特定因果关系的逻辑。所有因果关系都是基于某个抽象模型的简化设定，而任何主观的简化设定迟早会和客观事实产生巨大的错位。
14/ 旧的抽象模型和新的客观事实产生错位之时，对于新人是巨大契机。对于顽固的老人，则是死亡螺旋的开始。
15/ 涌现论的实践者，也没办法避免被各种噪音所干扰，也会有各种回撤和曲折，但是它的内在的自我纠错的能力，能够尽可能的防止某一次偏离正道太远而彻底毁灭。
16/ 数亿股民痴迷于技术分析K-线图而不能自己的一个重要的因素，可能是相关的信息很容易获得，简单易操作，虽然其有效性是个大问号。类似，还原论的操作方法，虽然大多表现不如指数基金，但被多数人认可，是因为它容易理解，大家都感觉自己可以成为少数聪明的可以长期超越市场指数的赢家。
17/ 有哲人最近提出这样两个严肃的问题：是什么力量让人相信按摩胸可以让胸变大，按摩脸可以让脸变小？是什么力量让散户相信十几年前2700点，十几年后还是2700点的股市能挣钱？最终，人们相信他们愿意相信的东西。随他们去吧。
18/ 很难事前预测非洲树上的一群丑陋的猴子中涌现出智能生命而 99.999%的其它物种全部灭绝， 很难预测欧洲边缘的一个偏远岛国里涌现出工业革命而不是在其他人口密集的地区，很难预测一艘破船上一群饥民组成的拓荒者中涌现出世界强国，很难预测炎热的北加州的大片果园中涌现出集成电路和硅谷，很难预测一个匿名的程序员创造的复杂系统成了风靡全球九年不倒的比特币。没有一点事情是命中注定，太多因果逻辑在更长的时间段上更广阔的空间里观察，则完全经不起推敲。
很多人事后诸葛亮的分析问题时，有个隐含的假设，就是自己有上帝视角的，已经知道事后的结果了，再推导原因，这是非常错误和危险的，尤其是在分析一个开放的复杂系统时。这是一种顽固的幻觉。身临其境时，你只有有限的局部信息，只能依赖这些有限局部信息尽可能做最佳决策。
1/ 生物界和工业生产，似乎都有这样一个规律：一个格外的简单的零部件，但是如果数量足够多，能形成很复杂的系统，还能够一物多用，同样的底层零件，完全不一样的复杂用途。这种架构，远远优于为了单个功能而打造专用的复杂零件。重点是一物多用，用途越多，数量越大，摊薄的成本越低，系统就越反脆弱。
2/ 今天看了一个电车研究机构 , Monro & associates, 提供的三辆电车的原材料成本对比的资料。同样的后视镜， tesla model 3 成本是 $26 美元， bmw i3 $93 美元， chevy bolt $164 美元。model 3 后视镜低成本的根本原因是简单，没有用电驱动，用现有的零件；bmw 的后视镜还弄了一些电子控制的按钮 （复杂化了）， bolt 的后视镜还有一个倒车用的相机所以价格更贵 （这个功能在 model 3 的15 寸 LCD 里面就有了）。 这样的细节例子有很多。这也是怎么回事 model 3 的利润率可以比其它电车高很多的原因之一。
3/ 许多人做事时，因为都是头痛医头脚痛医脚，缺乏通盘考虑和设计，只注意某个局部功能的实现就交差了事。从没有刻意思考，如何让自己做的每件事每个东西，都可以在以后多个不同场景不同市场大规模重复使用。这样整体做事代价较高，没有成本优势，所以没办法在竞争中脱颖而出。
4/ 率先实现大规模重复使用的工业体系，或者生物体系会因为巨大成本优势，而压制其它独立竞争的体系很难在市场上追赶超越，只能加入其体系来分享其成本红利。
5/ 要让某个零件或模块可多次重复使用，对外接口设计要花一番功夫。接口必须有扩展性，可以被尽可能多的第三方调用。这个工作做足了，以后做事成本就会极低。但实操上，多数人都是图省事，不会设计通用的第三方接口，这样要修改增加功能时，成本极高（原来的百倍千倍）极为痛苦，甚至只有推倒重来
6/ 互联网使信息交互瞬时化，区块链未来将使支付和智能合约瞬时化自动化，原来属于物理世界的功能，都被抽象化软件化零边际成本化，那么未来市场之间的竞争的一个维度，在于谁能让自己建造的模块，可以被更多人调用。你甚至东西做的不优化不美观也没关系，只要足够多人用，摊薄成本，照样随意碾压对手。
7/ 那么一个重要的课题是：如何为自己建立一个可以面向开放世界的通用接口？如何让这个接口灵活，有扩展性，让自己做的东西，十年后，二十年后，还可以被第三方重复自动调用，然后躺着收钱？:) :)
所以我们误以为重复使用是一种主观行为，但很多其实就是自然涌现的//@美人她爹: 类似现象其实在技术界发生很多：大量可复用的零件会被严重超额制造出来以至于一度变为垃圾，然后新体系就在这些超发的东西上形成。从蓝藻制造氧气开始，到现代的芯片，网站，各种ICO。东西一旦泛滥，上面形成新的结构，
有意思//@美人她爹: 类似现象其实在技术界发生很多，典型规律：大量可复用的零件会被严重超额制造出来以至于一度变为垃圾，然后新体系就在这些超发的东西上面形成。从蓝藻制造氧气开始，到现代的芯片，网站，各种ICO。一种东西一旦泛滥，就会在上面形成新的结构，所以说泡沫是必须的，就是用来产生超发
人们谈论战略时，通常习惯性地会认为这是某个战略家“制定”的策略，是自上而下的维护控制的计划 （拳击思维，还原论思维）。在一个分布式的复杂系统内，没什么 f**king 战略家，战略是一种从各地分布式的代理人之间的互动中涌现出来的东西，是一个不断理解控制的机制的过程。（太极思维，涌现思维）
分布式的战略思维有两个关键点：第一是尽可能地去感知更广阔的世界， 第二是放弃预设立场和思维模型，关注并且推动各个地方涌现出来的，最有潜力的，催生出正反馈循环的互动关系 （也称 generative relationship )
1/ 人们可能大大高估自由意志 “free will ”这个概念，f.w. 也许是个幻觉。
2/ 当一个人可以有很大的选择空间选择做一件事，然后他随机做了一个选择，他看上去有 f.w. 。但是实际上，他可能仅仅是在他所处的物理条件限制下，随机的选择了最容易的一两件事做。就像电子一般都在能量最低的基态上。要跳跃到激发态，必须要有来自外界的能量激发。否则就会在基态老老实实呆着。
3/ 某人周边开车五分钟内有三个超市，他可能买东西时随机选择最近的一个，看上去有free will。但他不可能去开到一百公里外的地方去买东西，因为这样不经济，所以他的意志是受到周边物理条件的限制的。
4/ 当一大群人互动时，群体行为特征有一定随机性，但并没有 f.w. 。如果群体有f.w.，那么一次世界大战完全不有几率发生，欧洲几国打了五年仗，死了很多人，最后大家的版图基本没变。有 f.w. 的群体，可完全坐下来好好商量，避免这种双输的局面。
5/ 没有自由意志，并不代表总是可以用某个简单公式预测。更可能的是会展现出复杂系统内的一些特点。天气是没有自由意志的，但是天气就是一个很难预测的东西。
有时听到人们用”华尔街“， ”币圈”， “链圈” 这些词，觉得很搞笑。这类用词假设被描绘对象是一个有着共同特征的，封闭的，有着一定准入门槛和地位的群体，试图让听众产生一种高大上的幻觉。但真相完全不是这样。事实情况是，这些所谓圈子是一个越发混乱的，越发开放的，有着完全不同利益诉求的，门槛并不高的， nobody really knows what the f** is going on 的复杂系统。
1/ 市场有两类：一种是有真实产品/服务需求的市场 ；还有一种是把资产证券化之后的金融市场。但是人们常常把这两个市场混淆。
2/ 很多时候有些公司在第一个市场无法盈利，但是靠第二个市场的高估值套现获利。而且有些时候第二个市场的高估值，是第一个市场高估值的几十倍，上百倍，是光靠第一个市场慢慢运作一辈子也赚不到的。
3/ 而且有些公司利用在金融市场的暴利，造就了它在人才招聘和其它方面，相对于未上市公司的巨大资金和成本优势
4/ 有些批评者会痛斥金融市场的泡沫，造成巨大的浪费，泡沫破灭后给部分投资者造成巨大损失。
5/ 第二个批评是，有些投资者和创始人仅仅是为了造业绩为了增长，然后在金融市场套现；而不是真正把产品服务做好，真正实现用户的真实需求。甚至会常常有各种造假。
8/ 可以把金融市场的资产价格变化，看成复杂系统内，帮助资源分配的信号传递的重要机制。
9/ 不对，是因为假如没有金融市场的这种信号传递，很多公司无法迅速做大做强，社会整体进步速度不会那么快。
10/ 2006 年被谷歌收购的 youtube, 十年之后作为一个独立部门也没有真正盈利，但在它的平台上有很多创业者上传了各种内容，支持了很多新的商业模式，很多创业者通过此渠道，赚了钱；但这些价值，并没有被谷歌股东直接捕捉到而已。但是社会作为一个整体，肯定是因此更高效的。
11/ 假如没有高效金融市场的存在，youtube 这类公司无法独立盈利没有办法获得投资者支持，因此其出现和普及，可能会推迟好几年，社会作为一个整体的进步速度，也会要慢很多。
12/ 可以把只局限于观察单一产品服务的收入和盈利的市场，看成一种低维度的市场观；如果在单一维度没有盈利，但是在别的维度有可能对其它个体创造价值，而且被其它个体承认，那就是有价值的。这不以不相干的旁观者的意志为转移。
13/ 金融市场的出现，可以看成是加速引入了流动性和新的维度，到公司的估值模型里面。
15/ 不能因为金融市场的各种造假和浪费现象，就误认为低维度的市场观是更朴实和高级的。
16/ 给自己的低维度的市场观，赋予某种道德上的优越感， 是可笑，幼稚和不符合客观现实的。
3/ 金融市场是个复杂适应系统，初始条件稍微有点点偏差，结果可能大不相同。
4/ 天气预报技术，现在可以用计算机模拟预测某个地区十天之内的变化和概率；全球化的多方博弈的金融系统要复杂得多，没有人可以预测会发生啥；即使有人在局部掌握了所谓内幕消息，即使消息是真的，也很难掌控预测几天后全局的走势。
5/ 通过所谓回测 (back testing) ， 自以为找到发财的捷径，迷信几个简单的技术指标，就可以预测短期走势，是大脑寻求信息压缩的一种偷懒的本能。It works until it doesnt.
7/ 与其思考怎么样让自己赢得更多 （单维度的游戏），不如思考怎么样增加自由度，增加多种不输的通路 (多维度的游戏）
8/ 独立判断的定力之一，在于有大量第一手的信息源自，在于直接深入体验公司的产品和服务。否则媒体上有人放个假消息，就会被吓得屁滚尿流。
9/ 成功的捷径在于活下来，机会出现时再挺身而出。所谓 Just survive, just show up. 但以人脑对于多巴胺快感的追求的本能，很多人加杠杆追求暴富，在波动中没办法生存，真正好的机会来时没有一点勇气和本钱挺身而出了。
为了一点小利，而去冒 可能彻底完蛋 的风险，即使短期得手，长期则会注定完蛋。Taleb 关于 ergodicity 的论述把这样的一个问题讲透了。//@塔特仙人: 杠杆期货这种事情，劝的人再苦口婆心都没用，还是得亲身体验才能悟出点道理来。
2/ 上一次油价大跌是 1985年沙特阿拉伯大规模增产，把油价很快从 28 美元一桶打压到86年 14 美元一桶。当时沙特这样做的动机，据说主要是为增加自己在石油输出国中的市场份额。
3/ 油价大跌的直接后果是苏联的油气出口收入大减，财政出现了高达两百亿美元的缺口，作为比较，1988年苏联的军费是八百八十亿美元。
4/ 苏联经济长期存在结构性的问题。主要体现在轻工业落后，农产品要进口，很多基本生活用品短缺。因为七十年代油价的暴涨带来大量外汇收入，这样一些问题很大程度上得以掩盖。
5/ 1979 年底苏联因为地理政治学的因素入侵阿富汗，之后获得西方和中东多数国家的一致谴责。卡特政府一度对苏联实行谷物的禁运制裁。苏联在阿富汗的消耗占其军费的 2%左右。这可以看成是苏联扩张的顶峰，好像一个操盘手不断加杠杆，把仓位推到了极致。此时美国因为伊朗人质事件搞得灰头土脸，而苏联因为油价高企而财大气粗。
6/ 86年油价大跌，好比对加杠杆的苏联的一次釜底抽薪。当时决策者实际上没有一点好的短期选择，来填补财政的缺口。任何实质有效的应对，涉及到对长期经济领域不平衡点的根本调整，要花时间，一定得面临的是短期的较大痛苦。戈尔巴乔夫本质上类似一个被推举出来的职业经理人，他的作为空间是非常有限的。
7/ 就像今天的美国通用电气公司，上千亿美元的债务，由前任韦尔奇和 Immelt 留下的烂摊子，几个主体业务都在萎缩，谁上台也很难扭转颓势。
8/ 所以最后苏联就选择从海外借钱补财政亏空，来拖延这样的一个问题。同时也表示对于东欧各个卫星国的内政，将不再武力干涉的态度。因自己没钱了。
9/ 89年五月，匈牙利拆除了和奥地利边境的电网。导致数万东德人绕道匈牙利，奥地利去西德。这个人潮慢慢的变大，最后东德在巨大压力下，终于决定直接开放东西柏林的通道，也就导致十一月十号柏林墙的倒塌。
10/ 问题的本质是苏联人没钱了，没能力再干涉了；苏联人没钱的本质原因，是以前因为对石油收入的过度依赖，进行了超越自身能力的扩张；一旦油价大跌，去杠杆，就完全身不由己了。
11/ 柏林墙一倒，两德合并，需要花很多钱搞建设。为了抑制通胀，德国央行加息，德国马克利息 1992年一度到 9%以上。
12/ 英国政府为了留在欧洲货币体系内，也强行提高英镑的利率，试图把英镑汇率维持在一个高位。
13/ 索罗斯92年做空英镑，最终迫使英国政府九月十六日退出欧洲货币兑换体系，索罗斯的基金获利超过十亿美元。对于一个成长于 1944-45年被纳粹德国和苏联先后占领的匈牙利少年来说，这个结果，线/ 而被这一切变化所影响的冥冥众生，他们不知道，在 1979年苏联入侵阿富汗，1985年沙特增产石油之后，他们的轨迹，早就命中注定，身不由己。
