电商专业

之前提过为什么读了电商专业，假设如果没有同学的哥哥在厦大读书，就不可能选择该专业和学校。当时是考后估分，大概知道自己能进什么样的学校，备选项还是不少的，差不多当时排名20-30左右的学校都有可能，分数应该都能够的着。就是这样的报考方式，导致了我们那一批文科生，前20名有一半到了厦大，同学里可以进北清复交的分数都去了厦大，当年只有一个理科生进清华，也算是一中历史里一个缺憾。反而是厦大，后来历史系同学提到他们教授看到我们这届新生，欣喜地说到“是学校有史以来招生素质最高的一届”。

回想：如果没有那本招考指南，会不会有另一种人生轨迹？

3D人偶

第一次创业的生意是3D人偶定制。选择的因素有几个，其一是几乎无本生意，因为是定制，就没有库存一说，而电商渠道除了用自己的学识和能力，以及时间精力，几乎没有什么投入；其二是，这个产品是我们之前做国际快递时，出货量相当大的一个客户，日均该有100+单，说明是有一定市场的；其三，供应商产品效果/质量过硬，当时3D打印还不成熟，不够像，而供应商采用当时最先进的打印机，再通过多次翻模，雕塑师手工调整，效果十分逼真。结果经过近一年的折腾失败了，原因有很多，可以开很多篇细说，这里不展开。

后面还有若干次生意，也都失败，但最终明白了一个道理：不是你有什么能力，身边有什么资源，就觉得成功概率高，就去做这类生意；应该是市场导向，先有需求和潜在客户，并且愿意为之买单，你才去寻找相应的资源去满足。

股票期货

满打满算全职期货交易接近40个月，尚处在稳定亏损期。为什么亏损还在交易？选择交易的原因有几个，经历过若干次生意，或失败或不赚不亏，大致理解了生意本质：要么创造价值，要么交易价值。即要么生产创造产品/服务，要么进行产品/服务的传递/交易。如果没有创造产品/服务的能力或资源（了解/满足需求），那么就选择传递/交易（价差）。既然只是价差，交易的内容/载体，其实没有多大差别，不管是2C的消费品还是2B的原料包材半成品等等看得见体验得到的，还是软件、证书、商标专利、股票、公司股权、权力、关系资源等等看不见的虚拟的。门槛最低的交易可能就是当二级市场的韭菜了。

那为什么是期货而不是股票？原因也简单，最后一次生意所在的园区，有个朋友也在那租了个工作室，他搞期货。

模糊效应

不管是填表高考志愿，还是做生意创业，或是搞金融交易，都是在已有信息下，权衡利弊之后觉得最能成的那个选项。在众多重大决策面前，有时候信息少的可怜，只能凭着身边唾手可得的信源，做简单评估就选择了当时情况下自认为最优的选项；无论这个选项的成功概率多少，这就是个人理解的模糊效应。正因为此，人不可能赚得认知以外的钱。如何解？问问DeepSeek。

怎么理解模糊效应？作为交易者，如何规避其缺点？

一、模糊效应的核心定义与交易场景表现

模糊效应（Ambiguity Effect）是行为金融学中的核心概念，指人们在决策时倾向于选择信息明确、概率已知的选项，而回避信息模糊或概率未知的选项，即使后者可能具有更高的潜在收益。其本质是对不确定性的非理性规避。

交易场景中的典型表现：

1. 策略选择固化：偏好使用熟悉的技术指标（如均线、MACD），回避需复杂计算的量化模型；
2. 信息依赖偏差：过度关注历史回测数据明确的品种（如A股），忽视新兴市场（如东南亚股市）的潜在机会；
3. 风险应对僵化：在黑天鹅事件中机械执行止损规则，而非动态评估市场流动性变化。

典型案例：多数交易者宁愿接受60%胜率的明确策略，也不愿尝试胜率未知但盈亏比更高的新型算法模型。

二、模糊效应的深层机制与利弊分析

形成原因：

1. 认知资源节约：大脑默认模式网络（DMN）优先调用既有经验处理信息，降低决策能耗；
2. 情感安全需求：已知风险带来可控感（如固定止损比例），未知风险触发杏仁核恐惧反应；
3. 社会认同压力：机构投资者抱团“确定性标的”（如茅台），强化个体从众倾向。

优势（可转化价值）：

劣势（核心风险）：

1. 机会成本陷阱：
   • 2015年创业板泡沫期，过度依赖主板历史数据导致错过科技股行情；
2. 适应性衰减：
   • 高频交易者固守传统订单簿策略，忽视机器学习模型的超额收益；
3. 群体极化灾难：
   • 2020年原油宝事件中，机构集体低估负油价概率酿成系统性风险。

三、交易者规避模糊效应缺陷的实战策略

1. 构建“反模糊”决策框架

• 强制信息对冲机制：
  每笔交易需包含至少1个“非舒适区”信号源（如跨境套利数据、另类舆情指标）；
• 概率权动态评估：
  建立模糊系数模型，量化计算未知选项的预期价值（公式：EV=Σ（概率区间中值×回报））。

2. 设计弹性风险控制系统

• 模糊带动态止损：
  在关键支撑/压力位设置“缓冲区间”（如±3%），取代固定点位止损；
• 杠铃策略配置：
  将80%资金投入低模糊性标的（如指数ETF），20%试错高模糊性机会（如加密货币衍生品）。

3. 认知升级工具包

• 跨市场映射训练：
  每月选择1个陌生市场（如非洲债券市场）进行模拟推演，培养模糊耐受度；
• 魔鬼代言人制度：
  组建独立小组定期挑战现有策略，强制列举被忽视的3个风险维度。

4. 技术赋能信息穿透

• 非结构化数据处理：
  运用NLP技术解析财报电话会议中的情绪信号（如CEO语气变化）；
• 模糊聚类算法：
  通过K-means++模型识别市场状态的灰色过渡地带（如趋势-震荡转换期）。

四、经典案例解析与工具推荐

历史教训：

• 长期资本管理公司（LTCM）崩溃：
  过度依赖历史波动率模型，忽视俄罗斯国债违约的模糊性风险。

必读资源：

1. 《反脆弱》（纳西姆·塔勒布）
   教你在不确定性中构建“受益于波动”的交易系统；
2. 《行为金融学》（威廉·福布斯）
   详解模糊效应在资产定价中的实证影响；
3. TED演讲《Embracing Uncertainty》
   神经科学家揭示大脑处理模糊信息的生物学机制。

关键总结：模糊效应的双面驾驭法则

“在已知中求生存，在未知中谋发展” —— 通过80%确定性策略保障资金安全，用20%模糊性探索捕捉超额收益。正如索罗斯所言：“重要的不是你对或错，而是你对时赚多少，错时亏多少”。真正的交易大师，既能用规则抵御模糊恐惧，又能用智慧穿透认知迷雾。