[正版]反脆弱+黑天鹅+肥尾效应(套装3册)纳西姆尼古拉斯塔勒布 著 管理尾部风险 应对不确定的世界 出版社图书 正版

《反脆弱》
反脆弱性能对预测错误免疫，也可以免受有害事件的影响。为什么城邦制国家优于集权制国家？为什么负债会置你于不利境地？为什么我们所说的“效率”并未给我们带来真正的效率？为什么政府行动和社会政策总是保护强者而伤害弱者？为什么你应该在开始工作前就写好辞职信？为什么“泰坦尼克”号的沉没挽救了更多人的生命？本书涵盖了诸多议题，包括试错法、生活中的决策、政治、城市规划、战争、个人理财、经济体系和医学领域。除了布鲁克林的胖子托尼的市井智慧，源自古罗马、古希腊、古闪米特与中世纪的声音和经验也如历史遗珠般贯穿全书，闪烁着发人深省的智慧之光。

《黑天鹅》
《黑天鹅》是塔勒布不确定系列的第一本，也是最重要的一本著作，正是这本书的问世使得拥有重大影响力的小概率事件“黑天鹅”的概念进入人们的视野中。《黑天鹅》出版以来，世界仍在黑天鹅事件的影响下运转，这本书可以说是拥有预见性的智慧之书，值得珍藏、反复阅读。

《肥尾效应》
本书作为塔勒布“不确定性量化研究”系列的第一卷，通过大量的数学语言，以更清晰的方式梳理了肥尾分布的框架。对于有一定数学基础的读者，这种无需透过哲学隐喻，直达本质的表述令人酣畅淋漓。同时在本书的后半部分，作者通过对股票指数、战争、大选、期权等多个主题的定量研究，直接展示了现实世界中肥尾分布的底层属性，提出了具体的策略，以应对不可预知的未来。
《反脆弱》
脆弱的事物，例如大银行和股市，在压力下会崩溃。但是，塔勒布认为，世界上存在一类事物，它们不仅能对抗压力，而且能从不可预测的和不受欢迎的刺激因素中获得成长、坚强和获利。塔勒布看到了不同程度的反脆弱性，从禁食、希腊神话、计划经济、技术、文化到生物体系。塔勒布在书中定义的“反脆弱性”，是那些不仅能从混乱和波动中受益，而且需要这种混乱和波动才能维持生存和实现繁荣的事物的特性。《反脆弱：从不确定性中获益》这本充满了激进思想的书着实能让我们大吃一惊，这本书中的启发性观点多到可能超过我们读过的任何一本非虚构类书籍。纳西姆·塔勒布指出，现代知识论的追求本身就非常可疑，现代试图预知未来，确定一切情况，然后建立坚不可摧的秩序或系统，以便应对一切挑战。可是人算不如天算，一旦遇到未知的挑战，就变得非常脆弱以致崩溃。真正能够保证有效生存的思维必须是“反脆弱的”，能够在不断受挫中受益，能够不确定地应对不确定性，也就是像生命而不是像机器那样去生存。塔勒布的反脆弱思维几乎就是老子那种行道如水的方法论的当代回声。在一个充满变数的时代，这种思维应该是更有效的。塔勒布喜欢讥讽的目标人群是：学者、经济学家、游客等诸如此类的人。一些阅读这本书的读者可能会觉得塔勒布过于自以为是，然后把这本书放在一边；有一些读者则会认为书中的观点充满魅力，从而手不释卷地读下去。但是无论如何，任何一个读完这本书的人都不会无动于衷。

尼采有句名言：“杀不死我的，只会让我更坚强。”正如人体骨骼在负重和压力下反而会越发强壮，谣言和暴动在遏制和镇压下反而愈演愈烈一样，我们生活中的许许多多事物也会从压力、混乱、波动和动荡中受益。塔勒布在《反脆弱》一书中所定义的“反脆弱性”，是那些不仅能从混乱和波动中受益，而且需要这种混乱和波动才能维持生存和实现繁荣的事物的特性。在《黑天鹅》中，塔勒布向我们揭示了罕见而不可预测的事件如何潜伏在世间万物的背后，而在《反脆弱：从不确定性中获益》中，他极力为不确定性正名，让我们看到它有益的一面，甚至证明其存在的必要性，他还建议我们以反脆弱性的方式构建事物。值得注意的是，反脆弱性是一个越复原力和强韧性的概念。复原力只是事物抵御冲击，并在重创后复原的能力；而反脆弱性则进一步越了复原力，让事物在压力下逆势生长、蒸蒸日上。此外，反脆弱性能对预测错误免疫，也可以免受有害事件的影响。为什么城邦制国家优于集权制国家？为什么负债会置你于不利境地？为什么我们所说的“效率”并未给我们带来真正的效率？为什么府行动和社会政策总是保护强者而伤害弱者？为什么你应该在开始工作前就写好辞职信？为什么“泰坦尼克”号的沉没挽救了更多人的生命？本书涵盖了诸多议题，包括试错法、生活中的决策、政治、城市规划、战争、个人理财、经济体系和医学领域。除了布鲁克林的胖子托尼的市井智慧，源自古罗马、古希腊、闪米特与中世纪的声音和经验也如历史遗珠般贯穿全文，闪烁着令人深省的智慧之光。《反脆弱：从不确定性中获益》是引导我们在黑天鹅的世界中持续生存下去的行动指南。

《黑天鹅》
在发现澳大利亚的黑天鹅之前，欧洲人认为天鹅都是白色的，黑天鹅曾经是他们言谈和写作中的惯用语，用来指不可能存在的事物，但是当第一只黑天鹅出现时，这个不可动摇的信念崩溃了，黑天鹅的存在，预示着不可预测的重大稀有事件，它们常常带来意料之外的重大冲击，但是人们总是视而不见，并且习惯于自己有限的生活经验和不堪一击的信念来解释它们，最终被现实击溃。

《肥尾效应》
我们所在的世界是如此不确定和不透明，信息和我们的理解都极不完整，却很少有人研究在这种不确定性的基础上我们应该做什么。塔勒布的不确定性系列，包括《随机漫步的傻瓜》《黑天鹅》《反脆弱》《非对称风险》以及本书开启的不确定性量化研究系列，都是主要关注我们该如何在一个不确定性结构过于复杂的现实世界中生活。
本书从数学和统计学出发，讲述产生极端事件的统计分布类型，以及在这些分布下如何进行统计推断并做出决策。作者认为，社会科学和金融学研究中现有的大多数“标准”统计理论均来自薄尾分布，然而用薄尾思维衡量肥尾事件有可能导致严重问题。例如，某些“专家”认为，从死亡数字看，我们更应该担心死于吸烟或糖尿病，而非埃博拉病毒。在新冠肺炎疫情暴发初期，很多不懂统计学的流行病学家都犯过类似的错误，而事实证明，我们对具有倍增效应的高风险疾病担心得太少。
在金融市场，一个人所获得的不是概率，而是直接的财富。分布的尾部越肥，就越需要关心收益空间。“收益远胜于概率。”如果犯错的成本够低，决策者可以经常犯错，只要收益是凸性的（即预测准确时会获得很大的收益）。反过来，决策者也可以在预测准确率高达99.99%的情况下破产。事实上，2008年金融危机期间，破产的基金恰恰是那些之前业绩无可挑剔的基金。
总之，不理解肥尾效应会导致谬误。糟糕的是，这种谬误在当今世界，尤其是金融领域非常普遍。面对风云诡谲的金融市场与不确定性结构异常复杂的现实世界，作者在本书中为参与者点出了破局之道：小概率极端事件不可预测，理解肥尾效应、管理尾部风险是必然选择。

《反脆弱》
前 言

第一卷 反脆弱性：介绍

第1章 达摩克利斯之剑和九头蛇怪

生活中的一半事物未被命名

请砍我的头

反脆弱性的原型

领域独立就是领域依赖

第2章 随处可见的过度补偿和过度反应

如何在跑马比赛中取胜

论暴乱、爱和其他意料之外压力受益者的反脆弱性

第3章 猫与洗衣机

压力源即信息

针对儿童的犯罪

第4章 杀死我的东西却让其他人更强壮

反脆弱性的层级

错误，谢谢你

为何整体厌恶个体

杀不死我的，会杀死其他人

第二卷 现代化与对反脆弱性的否定

第5章 露天市场与办公楼

两种职业

自下而上的变动

远离极端斯坦

12 000年

第6章 告诉他们我爱随机性

饥饿的驴

一枚名叫“稳定性”的定时炸

在这里，我们把什么叫作现代化？

第7章 天真的干预

干预和医源性损伤

大规模的神经过敏

国家无能的时候反而大有益

将催化剂与起因混为一谈

第8章 预测是现代化的产物

第三卷 非预测性的世界观

第9章 胖子托尼与脆弱推手

懒惰的朋友

愚蠢的人和不愚蠢的人

第10章 塞内加的不利因素和有利因素

第11章 千万别嫁给摇滚明星

破损的包裹无法恢复原状

塞内加的杠铃

第四卷 可选择性、技术与反脆弱性的智慧

第12章 泰勒斯的甜葡萄

选择权与不对称性

泰勒斯主义和亚里士多德主义

第13章 教鸟儿如何飞行

苏联-哈佛鸟类学系

副现象

第14章 当两件事不是“同一回事”时

压力在哪里？

绿色木材谬误

混为一谈

第15章 失败者撰写的历史

医疗领域的案例

反“火鸡”问题

江湖郎中、学者和爱出风头的人

第16章 混乱中的秩序

生态与游戏

反脆弱性的（杠铃式）教育

第17章 胖子托尼与苏格拉底辩论

《欧蒂弗罗篇》

胖子托尼对话苏格拉底

定义性知识的优越性

愚蠢的人和不愚蠢的人的区别

第四卷小结

第五卷 非线性与非线性

第18章 一块大石头与一千颗小石子的区别

发现脆弱性的简单法则

更多就是不同之处

小的可能是丑陋的，但肯定不那么脆弱

预估与预测

强调“效率”的地方偏偏缺乏效率

第19章 炼金石与反炼金石

如何识别谁将破产

如何失去了祖母

现在来谈炼金石

第六卷 否定法

第20章 时间与脆弱性

从西蒙尼德斯到詹森

学习做减法

越活越年轻：林迪效应

一些心理偏差

建筑和不可逆转的新事物狂热症

把科学变成新闻

应该会消失的东西

先知与现在

恩培多克勒的狗

第21章 医疗、凸性和不透明

如何在急诊室中辩论

医源性损伤的首要原则：经验主义

医源性损伤的

第二原则：非线性反应

埋藏证据

大自然的不透明逻辑

第22章 活得长寿，但不要太长

预期寿命和凸性

如何吃掉自己

第七卷 脆弱性与反脆弱性的伦理

第23章 切身利害：反脆弱性和牺牲他人的可选择性

汉谟拉比

空谈者的免费选择权

古人和斯蒂格利茨综合征

选择权、反脆弱性与社会公平

反脆弱性与大公司的伦理

第24章 给职业戴上伦理光环

专业人士和集体

大数据与研究者的选择权

集体的专制

第25章 结语

后记


《黑天鹅》
目录
序言
第一部分
1. 自我欺骗的人类
2. 出版业中的黑天鹅
3. 极端斯坦与平均斯坦
4. 1001天
5. 不能只靠过去的经验来判断
6. 叙述谬误
7. 活在希望的小屋里
8. 永不消逝的运气
9. 游戏谬误
第二部分
10.预测之耻
11.怎样寻找鸟粪
12.认识斯坦
13.假如你不会预测怎么办
14 从平均斯坦到极端斯坦 再回到平均斯坦
15.钟形曲线
16.随机的美学
17.洛克的疯子
18.骗子的不确定性

《肥尾效应》
序言
术语、符号和定义
一般符号和常用符号
一般&特殊概念目录
幂率类分布P
大数定律（弱）
中心极限定理（CLT）
中数定律和渐进论
Kappa统计量
椭圆分布
统计独立性
多变量（列维）稳定分布
多变量稳定分布
卡拉玛塔点
亚指数
近似替代：学生T分布
引用环
学术寻租
伪经验主义或Pinker问题
前渐进性
随机化
在险价值VAR，条件在险价值CVAR
利益攸关
MS图
最大吸引域MDA
心理学文献中的积分替换
概率的不可分拆性（另一个常见误区）
维特根斯坦的尺子
黑天鹅
经验分布会超出经验
隐藏的尾部
影子矩
尾部依赖
元概率
动态对冲
I 肥尾及其效应介绍
非数理视角概述 - 剑桥大学达尔文学院讲义
3.1 薄尾和厚尾的差异
3.2 直观理解：摇尾巴的狗
3.3 一种（更合理的）厚尾分类方式及其效应
3.4 肥尾分布的主要效应及它们与本书的关联
3.4.1 预测
3.4.2 大数定律
3.5 认识论与不对称推理
3.6 幼稚的经验主义：不应该把埃博拉和从楼梯上摔落进行对比
3.6.1 风险是如何倍增的
3.7 幂律入门（几乎没有数学）
3.8 隐藏性质在哪里？
3.9 贝叶斯图谱
3.10 x和f(x)：混淆我们理解的x和相应风险暴露
3.11 破产和路径依赖
3.12 如何应对
单变量肥尾，有限矩（第一层）
4.1 构造轻微肥尾的简单方法
4.1.1 固定方差的增厚尾部方法
4.1.2 通过有偏方差增厚尾部
4.2 随机波动率是否能产生幂律？
4.3 分布的躯干，肩部和尾部
4.3.1 交叉和隧穿效应
4.4 肥尾，平均差和上升范数
4.4.1 常见误区
4.4.2指标分析
4.4.3 肥尾效应对STD vs MD“有效性”的影响
4.4.4 矩和幂均不等式
4.4.5 评述：为什么我们应该立刻弃用标准差？
4.5 可视化p上升产生的等范数边界效应
亚指数和幂率（第二层）
5.0.1 重新排序
5.0.2 什么是边界概率分布?
5.0.3 创造一个分布
5.1 尺度和幂率（第三层）
5.1.1有尺度和无尺度，对肥尾更深层的理解
5.1.2 灰天鹅
5.2 幂率的性质
5.2.1 变量求和
5.2.2 变换
5.3 钟形 vs 非钟形幂率
5.4 示例：幂率分布尾部指数插值
5.5 超级肥尾：对数帕累托分布
5.6 案例研究：伪随机波动率
高维空间厚尾
6.1 高维空间中的厚尾，有限矩
6.2 联合肥尾分布及其椭圆特性
6.3 多元学生T分布
6.3.1 肥尾条件下的椭圆性和独立性
6.4 肥尾和互信息
6.5肥尾和随机矩阵，一个小插曲
6.6 相关性和未定义方差
6.7 线性回归模型的肥尾误差项
A 特殊厚尾案例
A.1多重模型与厚尾，战争-和平模型
A.2 转移概率：有破碎可能的事物终将破碎
II中数定律
极限分布综述
7.1 温习：弱大数定律和强大数定律
7.2 中心极限过程
7.2.1 稳定分布
7.2.2 稳定分布的大数定律
7.3 CLT的收敛速度：直观探索
7.3.1 迅速收敛：均匀分布
7.3.2 中速收敛：指数分布
7.3.3 慢速收敛：帕累托分布
7.3.4 半立方帕累托分布及其收敛分布族
7.4 累积量和收敛性
7.5 数理基础：传统版本的中心极限定理
7.6 高阶矩的大数定律
7.6.1 高阶矩
7.7 稳定分布的平均差
第八章 需要多少数据？肥尾的定量衡量方法
8.1 定义与介绍
8.2 统计量
8.3 收敛性基准，稳定分布类
8.3.1 稳定分布的等价表述
8.3.2 样本充足率的实际置信度
8.4数量化效应
8.4.1 非对称分布的一些奇异特性
8.4.2 学生T分布向高斯分布的收敛速率
8.4.3 对数正态分布既非薄尾，又非肥尾
8.4.4 κ可以为负吗？
8.5 效应总结
8.5.1投资组合的伪稳定性
8.5.2 其他领域的统计推断
8.5.3 最终评述
8.6 附录，推导和证明
8.6.1 立方学生T分布（高斯族）
8.6.2 对数正态分布
8.6.3 指数分布
8.6.4 负Kappa和负峰度
第九章 极值和隐藏尾部
9.1 极值理论简介
9.1.1 各类幂率尾如何趋向Fréchet分布
9.1.2 高斯分布的情形
9.1.3 皮克兰·巴尔克马·德哈恩定理
9.2 幂率分布看不见的尾
9.2.1 和正态分布对比
9.3 附录：经验分布的经验有限
B 增速和结果并非同类分布
B.1 谜题
B.2 瘟疫的分布极度肥尾
C 大偏差理论简介
D 帕累托性质拟合
D.1 样本尾部指数的分布
第十章 “事实就是这样” SP500分析
10.1 帕累托性和矩
10.2 收敛性测试
10.2.1 测试1：累积样本峰度
10.2.2 最大回撤
10.2.3 经验Kappa
10.2.4 测试2：超越某值的条件期望
10.2.5 测试3 - 四阶矩的不稳定性
10.2.6 测试4：MS图
10.2.7 历史记录和极值
10.2.8 左右尾不对称
10.3 总结：事实就是这样
E 计量经济学的问题
E.1 标准带参风险统计量的表现
E.2 标准非参风险统计量的表现
F 有关机器学习
F.0.1 拟合有角函数
III 预报、预测和不确定性
第十一章 肥尾条件下的概率校准
11.1 连续 vs 离散分布：定义和评述
11.1.1 与描述的差异
11.1.2 肥尾条件下不存在“崩溃”，“灾难”或“成功”
11.2 心理学中对尾部概率的伪高估
11.2.1 薄尾情况
11.2.2 肥尾情况
11.2.3 误区
11.2.4 分布不确定性
11.3 校准和校准失误
11.4 表现统计量
11.4.1分布推导
11.5 赔付函数/机器学习
11.6 结论
11.7 附录：证明和推导
11.7.1 二元计数分布p^((p) ) (n)
11.7.2 布里尔分数的分布
第十二章 鞅过程大选预测：套利法
12.0.1 主要结论
12.0.2 框架
12.0.3 有关风险中性的讨论
12.1 巴舍利耶风格的估值
12.2 有界双重鞅过程
12.3 与德费内蒂概率评估的关系
12.4 总结和评述
IV 肥尾条件下的不均估计
第十三章 无限方差下的基尼系数估计
13.1 介绍
13.2 无限方差下非参估计的渐进性质
13.2.1 α-稳定随机变量回顾
13.2.2 基尼系数的α-稳定渐进极限
13.3 极大似然估计
13.4 帕累托数据
13.5 小样本修正
13.6总结
第十四章 分位数贡献的估计误差和超可加性
14.1 介绍
14.2帕累托尾分布
14.2.1 偏差和收敛性
14.3 累加不等性质的不等性
14.4 尾部指数的混合分布
14.5 变量和越大，κ ̂_q越大
14.6 结论以及如何合理估计集中度
14.6.1 稳健方法和完整数据的使用
14.6.2 我们应该如何测量集中度？
V 影子矩相关论文
第十五章 无限均值分布的影子矩
15.1 介绍
15.2 双重分布
15.3 回到y：影子均值（或总体均值）
15.4 和其他方法的比较
15.5 应用
第十六章 暴力事件的尾部风险
16.1 介绍
16.2 统计讨论汇总
16.2.1 结果
16.2.2 总结
16.3 研究方法讨论
16.3.1 重整化方法
16.3.2 条件期望（严谨性稍弱）
16.3.3 数据可靠性和对尾部估计的影响
16.3.4 “事件”的定义
16.3.5 事件遗漏
16.3.6 生存偏差
16.4 数据分析
16.4.1 阈值之上的峰值
16.4.2 事件间隔和自相关性
16.4.3 尾部分析
16.4.4 有关极大值的另类视角
16.4.5 全数据集分析
16.5 额外的鲁棒性和可靠性测试
16.5.1 GPD自展法
16.5.2 估计边界的扰动
16.6 结论：真实的世界是否比看起来更不安全？
16.7 致谢
第G章 第三次世界大战发生的概率有多高？
VI 元概率相关论文
第十七章 递归的认知不确定性如何导致肥尾
17.1 方法和推导
17.1.1不确定性的层级累加
17.1.2 标准高斯分布的高阶积分
17.1.3 小概率效应
17.2 状态2：a(n)为衰减参数
17.2.1 状态2-a “失血”高阶误差
17.2.2 状态2-b 第二种方法，无倍增误差率
17.3 极限分布
第十八章 不对称幂律的随机尾部指数
18.1 背景
18.2 Alpha随机的单尾分布
18.2.1 一般情况
18.2.2 随机Alpha不等式
18.2.3 P分布类近似
18.3 幂律分布求和
18.4 不对称稳定分布
18.5 α为对数正态分布的帕累托分布
18.6 α为Gamma分布的帕累托分布
18.7 有界幂律，西里洛和塔勒布（2016）
18.8 其他评论
18.9致谢
第十九章 p值的元分布和p值操控
19.1 证明和推导
19.2检验的逆功效
19.3 应用和结论
第H章 行为经济学的谬误
H.1 案例研究：短视损失厌恶的概念谬误
VII期权交易和肥尾条件下的定价
第二十章 金融理论在期权定价上的缺陷
20.1 巴舍利尔而非布莱克-斯科尔斯
20.1.1 现实和理想的距离
20.1.2 实际动态复制过程
20.1.3 失效：对冲误差问题
第二十一章 期权定价的唯一测度（无动态对冲和完备市场）
21.1 背景
21.2 证明
21.2.1 案例1：使用远期作为风险中性测度
21.2.2 推导
21.3 当远期不满足风险中性
21.4 评述
第二十二章 期权交易员从来不用BSM公式
22.1 打破链条
22.2 介绍
22.2.1 布莱克-斯科尔斯只是理论
22.3 误区1：交易员在BSM之前无法对期权定价
22.4 方法和推导
22.4.1期权公式和Delta对冲
22.5 误区2：今天的交易员使用布莱克-斯科尔斯定价
22.5.1我们什么时候定价？
22.6动态对冲的数学不可能性
22.6.1 高斯分布的迷之稳健性
22.6.2订单流和期权
22.6.3巴舍利尔-索普方程
第二十三章 幂律条件下的期权定价：稳健的启发式方法
23.1 介绍
23.2 卡拉玛塔点之上的看涨期权定价
23.2.1 第一种方法，S属于正规变化类
23.2.2 第二种方法，S的几何收益率属于正规变化类
23.3 看跌期权定价
23.4 套利边界
23.5 评述
第二十四章 量化金融领域的四个错误
24.1 混淆二阶矩和四阶矩
24.2分析期权收益时忽略简森不等式
24.3保险和被保资产之间的不可分割性
24.4 金融领域计价单位的必要性
24.5附录（押注分布尾部）
第二十五章 尾部风险约束和最大熵
25.1投资组合的核心约束是左尾风险
25.1.1 杰恩斯眼中的杠铃策略
25.2 重新审视均值-方差组合
25.2.1 分析约束条件
25.3 再论高斯分布
25.3.1 两个正态分布混合
25.4 最大熵
25.4.1 案例A：全局均值约束
25.4.2 案例B：均值绝对值约束
25.4.3 案例C：右尾服从幂律
25.4.4 扩展到多阶段模型
25.5 总结评述
25.6 附录/证明
参考书目


《肥尾效应》
完美决策需要完备的信息，然而不确定环境下的决策是几乎所有决策者面临的难题，金融中的问题尤其如此。如何对不确定环境进行量化描述和分析，学术界已经有了很多优美的成果，真正理解这些最新进展的深刻意义以及怎样和经济金融实践问题相结合，绝非一个轻而易举的任务。《肥尾效应》是一个优秀范例，作者用最少的数学阐述实践中肥尾现象存在时决策优化问题的本质，展示了其深邃的洞察力。
——吴卫星 对外经济贸易大学教授、副校长


近年来，金融市场极端行情发生的机率日益增加，这越来越使我们相信，肥尾效应是金融世界的本质属性之一。面对当前全球经济格局的百年变局和世界金融市场的持续动荡，我们常常感到迷惘。在这个时候，阅读塔勒布的《肥尾效应》一书无疑会让你豁然开朗，认清纷繁的金融现象背后的本质与真相。
——施东辉 复旦大学中国金融法治研究院副院长、泛海国际金融学院教授


金融市场时间序列往往展现出典型的肥尾效应，其存在对金融风险建模和管理具有重要影响。本书对肥尾效应进行了深入浅出的介绍，将高深的理论藏于漫画和故事中，令人不忍释卷，是金融投资人士不可错过的一本好书。
——陈海强 厦门大学王亚南经济研究院教授、副院长


塔勒布对金融体系一直有着深刻的观察，他提出的一些概念如“黑天鹅”已经成为日常用语。《肥尾效应》则是他最学术的一本书，该书通过系统的量化分析证实了他的黑天鹅思想，对系统性风险和宏观金融分析研究者来说不可不读。
——王永钦 复旦大学经济学院教授


这本书阐述了投资理论中肥尾的概念及其在金融投资中的应用，在不同章节对艰涩的数学原理进行了挖掘和深入浅出的讲解，为金融从业人员提供了一条便捷的道路来理解肥尾效应如何从理论转化到实践的运用，对于有一定数学基础的金融专业学生和从业人员具有良好的启迪作用。
——金德环 上海财经大学金融学教授、博士生导师


塔勒布通过本书把我们带入一个新的世界，一个以不确定性而不是风险为核心问题的世界。经济学、投资学近十年来才有部分学者（包括我本人）展开对政策不确定性、信息不确定性的研究。本书对经济、金融、投资管理、公共管理等多个学科的研究和实践会产生积极的促进作用。
——姜国华 北京大学光华管理学院会计学教授


《黑天鹅》作者塔勒布是我们这个时代伟大的思想者之一，他的作品可以为所有身处不确定世界的组织和个人提供决策指南。对具备一定数学和统计学知识的读者来说，他的新书《肥尾效应》值得一读。
——郑毓煌 清华大学营销学博士生导师，世界营销名人堂中国区评委


与其说塔勒布是一位对自己的交易策略有高度信仰的投资家，我更愿意说他是一名数学家型的交易员。他基于自己非常强大的数学能力和对小概率事件研究异于常人的坚持，在美国9·11事件之前，通过押注期权一战成名。有人把他的能力和成就归结于他在黎巴嫩出生成长的个人背景，对此我深表认同。由于从小经历战乱，他对小概率事件的敏感程度远远大于我们这些在和平世界长大的人。当前，全球处于百年未遇之大变局，新冠肺炎疫情等特殊事件让世界多国的政治经济形势出现了巨大变化。在我们身处的这个时代，肥尾效应无处不在。此刻，研读这本书具有很强的现实意义。当然，作为一名理科生，我也提醒读者，如果你具备很好的数学和统计学知识，你会对这本书理解得更深刻。
——李华 富途控股创始人、董事长、首席执行官及技术委员会主席


在投资过程中，我们经常会感叹于资产价格涨跌的超预期。基于正态分布假设的风险模型虽然有很好的解析结果，但往往无法有效控制投资的过程风险，这正是源于现实的肥尾效应与模型假设的不相符，而对这种投资过程风险的良好管理，又是成功投资的关键所在。塔勒布的《肥尾效应》深入浅出地阐述了肥尾效应，让你更好地理解这个世界的不确定性，这对每个人来说，无疑都是很有益处的。
——袁建军 汇添富基金管理公司副总经理



什么是肥尾效应？事物影响分布相当平均，表现为正态分布，图形尾部很薄；相当不平均，则尾部很厚；极端不平均，则尾部很肥。简单地说，肥尾效应就是极少数决定绝大多数，比如：一句话顶一万句；一个人对你一生的影响顶一万个人；四天对你一生的影响胜过人生四万天。芒格说，10只股票对巴菲特一生投资收益的贡献超过他所有股票的总和。回顾美国股市过去112年，如果你错过了涨幅排名最高的10个交易日，只是10个交易日，那么你在这112年接近5万个交易日的总收益率就会减少2/3。为什么？我们要大胆地假设，还要小心地求证。真理只掌握在少数人手里，金融投资的真谛只蕴藏在少数图书中。塔勒布的《黑天鹅》和《反脆弱》阐述了“极少数极端事件的影响超过绝大多数平常事件”这个金融投资的真谛及其应对之道，他的《肥尾效应》又用统计模型和数据做了严密的量化分析。好运就像闪电打下来时你必须在场，读到这三本书就是所有金融投资专业人士的好运，这三本能顶一万本。
——刘建位 《巴菲特选股十招》作者，霍华德·马克斯作品《周期》译者



尾部风险本来就是生活的一部分。每次暴风过后，人们往往用“黑天鹅”的标签将损失合理化，较少探究事件背后的统计性质。肥尾效应是塔勒布的理论基石。《黑天鹅》为我们勾勒出极端风险的轮廓，《反脆弱》提出了哲学上的应对之道，新书《肥尾效应》则是他个人思想的数学提炼，与前作相比更直击本质。这本书大大提高了塔勒布哲学体系的完备性。
——叶展 艾方资产CEO


人类身高平均在1.7米上下。围绕平均身高，越是极端高或极端矮，人数就越少。这也是自然界大多数事物的规律。如果金融市场也符合这样的规律，那么我们应该百年才看到一次腰斩级别下跌。但实际上，这样的下跌仅仅在最近几十年就出现过数次：80年代末日股泡沫、2000年互联网泡沫、2008年金融危机、2015年中小盘股熊市……看似百年难得一遇的小概率事件，却往往以超乎寻常的频率出现，这就是肥尾效应。极端风险事件远比你想象的更容易出现，而这背后，隐含着获利的机会。
——银行螺丝钉 《指数基金投资指南》《定投十年财务自由》作者，“中国指数基金50人”之一，百亿投顾组合主理人


2016年，我在纽约大学的选修课上第一次见到塔勒布老师，和文质彬彬的学界教授不同，其风格自成一派，狂傲的性格和对传统金融学的批判让人印象深刻。用他自己的话说，他是“交易员”而非“作家”。他确实具备华尔街交易员的诸多性格特质：思维敏捷，言语犀利，讽刺辛辣。敢于表达的背后是对规律的深入洞察。《肥尾效应》通过大量的数学语言，以更清晰的方式梳理了肥尾分布的框架。对于有一定数学基础的读者，这本书无需透过哲学隐喻、直达本质的表述令人酣畅淋漓。
——戴国晨 艾方资产量化研究员，《肥尾效应》译者

《反脆弱》
《黑天鹅》
《反脆弱》
第一卷
反脆弱性：介绍
本书前两章介绍并阐述了反脆弱性。第3章介绍了有机体与机械体之间，比如你的猫和洗衣机之间的差别。第4章简述了某些人的反脆弱性是如何产生于其他人的脆弱性的，为什么错误会让一些人而非另一些人受益。这类事情就是人们所说的进化，有关进化的著作可以说是汗牛充栋。

第1章 达摩克利斯之剑和九头蛇怪
请砍我的头—眼中的色彩通过什么魔法变成口中的色彩—如何在迪拜举重
生活中的一半事物未被命名
设想一下，你到邮局去给远在中西伯利亚的表兄邮寄一箱香槟酒作为礼物。为避免包裹在运输途中受损，你通常会打上“易碎”或“小心轻放”的（红字）钢印。那么我问你，你是否思考过“易碎”的反义词是什么？
几乎所有人都会回答，“易碎”的反义词就是“强韧”、“坚韧”、“结实”，诸如此类。但是强韧、结实的物品虽不会损坏，但也不会变得更牢固，所以你无须在装有它们的包裹上写任何字—你何曾见过有哪个包裹上用粗重的绿色打上“牢固”两字的？从逻辑上说，与“易碎”包裹截然相反的包裹上应该标注“请乱扔乱放”或者“无须小心”的字样。包裹里的东西不但不会受损，还会从颠簸和各类撞击中受益。总而言之，对“易碎”的包裹来说，最好的情况就是安然无恙；对“牢固”的包裹来说，安然无恙是最好的，也是底线的结果。因此，易碎的反义词是在最糟的情况下还能安然无恙。

《黑天鹅》
假设一名富有勇气、影响力、智慧、远见和毅力的立法者成功颁布了一项法律，在2001年9月11日普遍生效和实施的这项法律强制要求每一个飞行员驾驶舱必须安装防弹门并上锁（给挣扎中的航空公司带来巨大成本），以防恐怖主义者用飞机袭击纽约的世贸中心。我知道这很疯狂，但这只是一个想象实验。（我知道根本没有什么 有勇气、影响力、智慧、远见和毅力的立法者，这就是我说这是想象实验的原因。）这项法律在空乘人员当中不会受欢迎，因为它把他们的生活弄复杂了，但它一定可以避免“9·11”恐怖袭击事件。

《肥尾效应》

不确定性（Incerto）项目背后的主要思想在于，虽然我们所在的世界是如此不确定和不透明，信息和我们的理解也极不完整，但是没有人研究在这种不确定性的基础上我们应该做什么。

本书主要讲述产生极端事件的统计分布类型，以及在这类分布下如何进行统计推断和做出决策。现有的大多数“标准”统计理论均来自薄尾分布，它们在应用于肥尾的过程中需要经过渐进性调整，这往往不是小改动，原理论可能会被完全舍弃。

根据作者的经验，一些学界教授或业界人士会说，“我们当然知道这一点”，或是更粗暴地给出结论，“肥尾没有什么新东西”，同时在分析中使用“方差”、“GARCH”（自回归条件异方差均值模型）、“峰度”、“夏普比率”或“在险价值”这样的指标，或者开展一些所谓“统计意义显著”实则完全不显著的研究。

此外，本书来自作者的不确定性量化研究系列，主要关注我们该如何在一个不确定性结构过于复杂的现实世界中生活。不确定性研究尝试在五个不同领域统一尾部概率和极端事件，包括数学、哲学、社会科学、契约论、决策论和现实世界。至于为什么是契约论，答案是：期权理论是基于或有契约或概率契约的概念，旨在调整和转移分布尾部的风险敞口；从某种意义上说，期权理论也属于数学契约论。决策论不是为了了解世界，而是为了摆脱困境并求得生存。这也是不确定性量化研究系列下一卷的主题，目前暂定书名为《凸性、风险和脆弱性》。

引用环

学术界的一种高度循环的引用机制，这种机制认为，杰出论文的标准在于他人的引用，从而忽略来自外部的过滤条件。这样会导致学术研究方向过于集中，很容易卡在某个“角落”，聚焦于没有实际意义的领域。

该机制与缺乏成熟监督，且缺乏“风险共担”的学术体系运行模式有关。典型的此类领域有现代金融理论、计量经济学（特别是宏观变量计量学）、GARCH过程、心理计量学、随机控制金融学、行为经济和金融学、不确定性决策学、宏观经济学等。这里的很多学术成果根本无法应用于现实，唯一的作用是贡献额外的论文，并通过引用机制产生更多论文，如此循环下去。

学术寻租

科研人员在研究方向的选择上存在利益冲突，学术部门（和研究者个人）的目标变成了尽可能获得引用和荣誉，从而牺牲了研究方向的客观性。比如，很多人卡在某个科研“角落”中，仅仅因为这对他们的职业生涯和学术组织更有利。

伪经验主义或Pinker问题

很多人都在讨论统计学意义并不显著的“证据”，或者使用对随机变量完全不适用且毫无信息量的统计指标，比如推断肥尾变量的均值或者相关性。这一点源于：

1.统计学教学上对高斯分布和其他薄尾变量的强调。

2.死记硬背统计术语的时候缺乏对统计知识的理解。

3.对于维度性质毫无概念。

上述几条在社会科学研究者中很常见。