如何像Ray Dalio一样做决策？

我们现在的生活是由我们过去所做的决策决定的，同样，我们的未来也取决于我们今天所做的决策。做决策，其实遍布了我们生活的每时每刻，决定早餐吃馒头还是面包，决定下班回去看书还是健身，不同的只是决定或大或小而已。但是，并不是小就可以忽略不计，一些看上去很小的决定，它同样在以一种微小的力量在潜移默化的改变着我们之后的人生。

作为一个职业的决策者，全球顶尖对冲基金Bridgewater创始人Ray Dalio也一直在研究如何有效决策，并不断在寻找能降低犯错概率、实现更好效果的决策规则与系统。Dalio在这篇文章中分享了一套他做决策所遵循的方法。

实际上，大部分日常决策是潜意识性过程，比通常认为的要复杂。例如，想想你在开车时，如何和前面的车保持安全距离。现在请你详细描述这个过程，以让从来没有开过车的人也能做得和你一样好，或者能输入计算机，成为自动驾驶汽车的控制程序。我敢打赌你肯定做不到。

现在想想这个挑战：用系统化、可复制的方式把你的所有决策做好，同时还能以非常清晰准确的方式描述决策程序，从而让面临同样情况的任何人都能做出同样的高质量决策。这是Dalio渴望做的事。

尽管世界上并不存在最好的决策方式，但存在一些有效决策的普通规则。

要认识到影响好决策的最大威胁是有害的情绪；决策是一个两步流程，即先了解后决定。

了解必须先于决定。大脑能够储存不同类型的知识，有潜意识，能机械记忆，能养成习惯。但不管如何获取知识、在哪里储存知识，至关重要的是，你了解到的东西能够真实、丰富地反映相关现实，从而使你做出更好决策。所以在了解过程中保持头脑极度开放，向可信的人请教，始终是有帮助的。许多人在情绪上不愿意这么做，而这会妨碍他们了解现实，做出更好的决策。始终提醒自己，至少听一下某种相反的观点，永远都没有害处。

决策过程分两步：先选择作为决策基础的知识，既包括相关事实，也包括你对事实背后的因果机制的宏观理解；然后根据这些知识来确定行动计划，这需要你反复权衡不同的可能性，以设想如何实现符合你愿望的目标。为了做好第二步，你需要综合权衡直接结果、后续结果和再后续结果，而且做决定时不能只看到短期结果，还要看到长远结果。

很多惨痛的糟糕决定，都是由于决定者未能权衡后续和再后续结果，而当你最初做出的劣质决策印证了你的偏见时，决策的不良后果就会尤为致命。在提出疑问和探寻事实真相之前，永远不要看到一个选择就定下来，不管它看起来多么好。在过去，为了避免自己坠入这个陷阱，我习惯自问：我在了解相关情况吗？我已经掌握了决策所需的所有知识了吗？经过一段练习后，你会自然、心态开放地搜集所有相关信息，但你必须躲过不良决策的第一个陷阱，就是先在潜意识驱使下做一个决策，然后挑选与决策相符的数据。

那么，如何才能把了解做好呢？

一. 把了解做好

对我而言，归根结底，对现实形成准确、完整的认识需要两件事：能够准确综合分析，知道如何综合考虑多个层级。

综合分析是把许多数据转化为一幅精准画面的过程。综合分析的质量将决定你的决策质量。所以，与你知道的善于综合分析的人一起审视你的观点，总是会有帮助的。就算你觉得自己的综合分析能力已经很强了，这样做也能让你提高。对于一位可信者的观点，任何理智的人都应该心存自己可能犯错的敬畏去思考，而不应轻易拒绝。

为了把综合分析做好，你必须：（1）综合分析眼前的形势；（2）综合分析变化中的形势；（3）高效地综合考虑多个层级。

（一） 综合分析眼前的形势

每一天你都遇到无数事情，你可以把这些事情称为“点”。为了做到高效，你必须能分清哪些点重要，哪些不重要。一些人毕生收集各种零零碎碎的看法和观点，而不是只保留自己需要的。他们有“细节焦虑症”，担忧不重要的事情。有时小东西也是重要的。关键是要有更宏观的视角，这样才能对真正的风险程度做出快速准确的判断，而不会陷在细节中不可自拔。

你要记住以下几点：

（1）你能做的最重要的决定之一是决定问谁。确保他们是可信的人，对情况的了解全面。无论你想理解什么，找到负责这方面的人，问他们。请教不了解情况的人还不如找不到答案。

（2）不要听到什么信什么。观点很廉价，几乎所有人都愿意和你分享观点。许多人会把观点表述为事实。你要区分观点和事实。

（3）所有东西都是放在眼前看更大。在生活的所有方面，正在发生的事情都似乎很大，回头来看则不然。所以你应该跳出去以看到全局，有时候可以过一段时间再做决定。

（4）不要夸大新东西的好处。例如，在选择看什么电影、读什么书时，你倾向于时间证明的经典还是最新的轰动性作品？在我看来，选择最好而不是最新是更聪明的做法。

（5）不要过度分析细节。一个点只是来自一个时刻的一条数据，你综合分析的时候始终要看到大局。就像你需要区分大小、特定事件与总体规律一样，你也需要知道从每一个“点”能得到多少知识，而不是高估其重要性。

（二）综合分析变化中的形势

为了明白不同的点在一段时期内的相互关系，你必须搜集、分析和识别不同类型的信息，而这并不容易。善于这样看待事物的人可谓凤毛麟角，但就像大多数能力一样，综合分析变化时间形势的能力也不完全是天生的，就算不擅长，你也可以通过练习来提高这种能力。遵守以下原则，你将提高成功的可能性。

（1）始终记住改善事物的速度和水平，以及两者的关系。当你要确定某个事物可以接受的改善速度时，你要注意的是事物水平相对于改善速度的关系。我经常发现人们看不到这一点。他们说“事情正在改善”，但没有注意到事物的质量距离平均水平还有多远，以及其改善速度能否确保其在可接受的时间内超过平均水平。如果过去在考试中得三四十分的人，在几个月里成绩达到了50多分，说成绩在改善也是对的，但他的水平仍然很差。你生命中所有重要的东西需要以足够快的速度不断改善，超越平凡，走向卓越。

（2）不必过于精确。理解“差不多”这一概念，使用粗略估计法。因为我们的教育系统过于重视精确，所以擅长粗略估计这个技能的价值常被低估。这会影响概念化思考。

（3）牢记“80/20法则”，并明白关键性的“20%”是什么。“80/20法则”是指，你从20%的信息或努力中得到80%的价值。理解这一法则后，一旦你了解了做出好决策所需的大多数情况，你就不必再陷于不必要的细节之中了。

（4）不要做完美主义者。完美主义者花太多时间关注边缘性的微小因素，影响对重大因素的考虑。做出一个决定时通常只有5—10个需要考虑的重要因素。重要的是深入了解这些因素，而过了一定的临界点后，即使研究重要因素，所产生的边际收益也是有限的。

（三）高效地综合考虑各个层次

现实分为不同层次，每一层都能给你不同但有价值的视角。综合分析和决策时你需要把这些层次都记住，并知道如何在不同层次之间转换。你必须知道，为了合理决策你要考察哪个层次。

我们总是从不同层次看事物，并在各个层次之间转换，不管我们是有意识还是无意识地这么做，不管我们做得好不好，不管我们看的是物体、观念还是目标。例如你也许每天都在两个层次之间转换，一个是你的价值观，另一个是你为实现价值观做的事。大概情况如下：

• 高层次的全局：我想要能学到很多东西的有意义的工作。

• 次一级的理念：我想成为一名医生。

• 次一级的点：我需要上医学院。

• 再次一级的点：我需要在科学课程上取得好成绩。

• 再再次一级的点：我今晚需要在家学习。

谨记，决策需要在合理的层次做出，但也应在各层次之间保持一致。例如，你想过健康生活的话，你就不应该每天早餐吃12节香肠、喝点啤酒。换言之，你需要不断联系和调和从不同层次搜集的数据，以对具体情况形成全面认识。就像一般的综合分析能力一样，一些人天生在这方面做得较好，但任何人都能通过学习来达到一定的程度。为了做好这一点，你有必要：

（1）知道任何问题都存在很多层次。

（2）针对一个问题，明白你分析的是哪个层次。

（3）有意识地在不同层次之间转换，而不是把问题视为一堆没有内在区别、可以随意考察的事实。

二. 把决策做好

利用决策逻辑来创造长期的最佳结果，本身已经成为一门科学。这门科学利用了概率学和统计学、博弈论等工具。尽管这些工具很多都能带来帮助，但有效决策的基本要素是相对简单和永恒的，事实上在不同程度上以基因的形式存在于人脑里。通过观察野生动物你会发现，它们本能地计算自身能量的预期价值，以将发现食物消耗的能量最小化。这方面做得好的动物繁衍成功，通过自然选择过程传递自身基因，做得不好的动物则会惨死。尽管在这方面做得不好的人类通常不会惨死，但他们肯定也会遭到经济选择过程的惩罚。

（一）综合分析现实、理解如何行动的最好工具是逻辑、理性和常识

注意不要依赖其他任何东西。不幸的是，心理学家进行的大量测试表明，多数人在多数时间里受到较低层次大脑的控制，这导致劣质决策，而他们还不自知。如卡尔·荣格所说：“除非你意识到你的潜意识，否则潜意识将主导你的人生，而你将其称为命运。”更重要的是，当多个群体合作时，决策应当基于证据、符合逻辑，否则决策程序将不可避免地被最强大而不是最明智的成员主宰，这不仅不公平而且质量较低。成功的组织都有组织文化，确保基于证据的决策是常规而非例外。

（二）根据预期价值计算做决策

把每个决策都视为一个押注，押对有一个概率，有相应的奖励；押错有一个概率，有相应的惩罚。会赢的决策通常是具有正向预期价值的决策，也就是说，奖励乘以其发生概率的数值大于惩罚乘以其发生概率的数值，预期价值最高的决策是最好的决策。

比方说，押对的奖励是100美元，概率是60%，押错的惩罚也是100美元。100美元奖励乘以押对的概率60%，等于60美元；100美元惩罚乘以押错的概率40%，等于40美元。用奖励减去惩罚，差额就是预期价值，这个例子中的预期价值是正20美元。一旦理解了预期价值，你也会理解，押概率最大的情况不一定是最好的。例如，设想某件事的成功概率只有20%，而奖励的回报是1 000美元，失败的损失只有其1/10，为100美元。这件事的预期价值是正120美元。所以，只要你对损失有承担能力，这也许就是个明智的决策，尽管你失败的可能性更大。你不断地计算这些概率，随着时间的推移，你肯定将看到成功的结果。

尽管多数人并不明确地进行这些计算，但我们经常凭直觉这样做。有时即使你押错的可能性非常大，但押错的成本几乎可以忽略不计，而押对的概率虽然很小，奖励却很高，在这种情况下，试一下仍然是明智的。就像俗话说的：“多问问总没坏处。”

为了帮你把预期价值计算做好，你要记住的是：

（1）不管你押对的概率已经有多大，提高你的押对概率始终有价值。我经常看到人们在押对概率高于50%时做决定，而他们没有看到的是，假如进一步提高押对概率，他们将多获得多少（你几乎总是可以通过获取更多信息来提高押对概率）。与把押对概率从49%（错的可能性略高）提高到51%（对的可能性只是略高一点）相比，把押对概率从51%提高到85%（提高34个百分点）所产生的预期价值增益是前者的17倍。把概率视为你犯错可能性的标尺。把押对概率提高34个百分点意味着，你1/3的押注都将从损失变成收益。所以即使在你很有信心的情况下，对你的思维进行压力测试也是有好处的。

（2）知道什么时候不要去押注，和知道什么注值得押同样重要。只在你最有信心会获得回报的时候押注，你的记录才会得到显著改善。

（3）最好的选择是好处多于坏处的选择，不是毫无坏处的选择。看看有些人，发现一点问题就反对某件事，而不合理权衡所有的优缺点。这样的人通常不善于决策。

（三） 比较更多信息带来的价值和不做决定造成的成本，决定优先顺序

有的决定最好在获得更多信息后做出，有的决定最好立即做出。就像你在综合分析问题时总要区分大小因素一样，你也总是要比较搜集更多信息带来的边际收益和暂时不做决定造成的边际成本。善于合理排序的人理解以下几点：

（1）先把你的“必须要做的事”做完，再做你的“想做的事”。区分你的“必做之事”和“想做之事”，不要错误地把任何“想做之事”排到最前面。

（2）你很可能没有时间处理不重要的事，那最好将它留着，以免自己没有时间处理重要的事。我经常听到人们说：“现在做点这个或那个不好吗？”这时他们很可能要分心了，不能集中在重要得多、需要做好的事情上。

（3）不要把概率当作可能性。万事皆有可能，重要的是概率。你必须考虑每个因素的发生概率，然后进行排序。能够准确区分概率和可能性的人通常善于“务实思考”，他们是“哲学家”类型的反面，而“哲学家”类型的人倾向于在各种可能性的迷雾中迷路。

三. 成为好决策者的捷径

好决策者并不机械地记忆和执行上述步骤，但他们确实是这么做的。这是因为通过不断的练习，他们学会了自然而然地照此行动，就像一个棒球手不假思索就能抓住飞来的球一样。假如他们必须把每一条原则从记忆中唤醒，通过缓慢的意识来执行原则的话，他们就不可能妥善处理纷至沓来的问题。但他们确实也会通过意识来做一些事，你也应该这么做。

（一）简化

撇掉无关细节，让重要因素及其相互关系呈现出来。俗话说：“每个傻子都能把事情复杂化，只有天才才能把事情简单化。”想想毕加索，很年轻时就能画出美丽的写实油画，但在职业生涯中，他不断地追求精简。并不是所有人都有这样的思维方式，但没有这种禀赋并不意味着你做不到这一点，你只是需要创造性和毅力。必要时你可以寻求其他人的帮助。

（二）使用原则

使用原则既能简化也能改善你的决策。尽管读到现在你也许觉得这显而易见，但值得反复重申的是，要明白几乎所有“眼前的情况”都是“类似情境的再现”，要识别“类似情境”是什么，然后应用经深思熟虑得出的原则来应对。通过这么做，你必须做出的决策的数量将大大减少，你的决策质量将大大提升。把这做好的诀窍是：

（1）让你的思维慢下来，以注意到你正在引用的决策标准。

（2）把这个标准作为一项原则写下来。

（3）当结果出现时，评估结果，思考标准，并在下一个“类似情境”出现之前改进标准。

你可以用自己的原则，也可以用别人的，只需要把能发现的最好的原则用好。如果你养成了这样的思维习惯，你将成为一个卓越的有原则的思考者。

（三） 对你的决策进行可信度加权

我发现，和高度可信、愿意表达深思熟虑的分歧的人交流，一直都能深化我对问题的理解，改进我的决策质量。这通常能让我做出更好的决策，并能让我学到美妙的东西。我建议你也这么做。

为了做好这一点，你必须避免以下常见失误：（1）不合逻辑地高估自己的可信度；（2）不区分可信度不同的人。

在与其他人产生分歧时，应该首先看看你们能不能就决策原则达成一致。在进行这样的讨论时，你们应该分析不同原则背后理由的优劣。如果能就决策原则达成一致，你们就把原则应用于眼前的问题，得出一个人人赞同的结论。如果对决策原则有分歧，你们可以通过比较彼此的可信度来努力解决分歧。

这种有原则的、可信度加权的决策方式很迷人，效果比一般的决策方式好得多。例如，假设我们用这种办法来选总统。引人遐想的是，就一个好总统应该具备什么样的素质、谁在做出上述判断时最为可信这两个问题，我们能不能提出各自的原则。我们最终的讨论结果将是实行一人一票还是别的方式？如果是别的方式，应该怎么做？这肯定能带来非常不同的选举结果。在下一次选举的时候，我们可以在正常选举的同时进行这样的演练，以观察二者的差别。

尽管可信度加权的决策听起来有些复杂，但你很可能经常这么做，比如你问自己“我应该听什么人的意见”时。但几乎可以肯定的是，如果你更有意识地这么做，效果会好很多。

（四） 把你的原则转换成算法，让计算机和你一起决策

如果能做到这一点，你将把自己的决策能力提高到一个全新的水平。通过这么做，很多时候，你将能检验原则在应用于过去的情况和各种不同的情况时能起到什么样的作用，这能帮助你改进原则。而且这么做肯定能让你对问题有飞跃式的深入理解。这还能将情绪因素从决策中去除。就像文字一样，算法也能描述你的计划，只是用计算机能理解的语言记录而已。如果你不会使用这种语言，你就应该学会，或者找一个能为你翻译的帮手。你的子女和伙伴必须学会使用这种语言，因为它可能很快会成为全世界最重要的语言。

和计算机中的另一个你形成合作关系，你们相互从对方身上学习，各展所长，决策效率会比你单打独斗时高得多。你还可以通过计算机加入很棒的集体决策之中，这比个体决策有效得多，且能推动人类的进化。

系统化和计算机化的决策

未来，人工智能将对人类所有方面的决策产生深刻影响，尤其是在人类已经进入的这个新时代，关于人的信息极为透明，这二者结合会产生极大的影响。现在，不管你喜欢与否，任何人都可以轻易获取你的数据信息，对你进行深入了解，而且这些数据可以被输入计算机，从你会买什么商品到你的人生价值观如何。尽管这让许多人觉得恐慌，但30多年来在桥水，我们一直在把极度透明和算法决策结合起来，并发现这样做成效非凡。事实上我相信，不久之后，这种计算机化决策将变得常态化，几乎和人脑决策一样正常。

举一个极简单的计算机化决策的例子。假设你在住房供暖方面有两项原则：当温度降到20℃以下时开暖气，午夜到凌晨5点之间关暖气。你可以用一个简单的决策公式来表达这两项原则之间的关系：如果温度低于20℃，时间不在午夜到凌晨5点之间，就开暖气。在搜集很多这样的公式后，你就可以创建一套决策体系，这套体系能够处理数据，权衡和应用各种相关标准，并提出决策建议。

用算法表述投资决策标准，然后用历史数据来检验，或者用算法表述工作原则，然后用其来帮助管理决策，都不过是智能温度调节器的更大、更复杂的版本。与人脑决策相比，这能让我们更快地做出考虑更周全、更少情绪化的决策。

我相信这种做法会变得越来越普遍，计算机编码会变得和写字一样重要。计算机在帮助决策方面的作用，迟早会变得像它们今天在收集信息方面的作用一样大。当计算机帮助我们决策的时候，它们将了解到我们的情况，包括我们的价值观、长处和短处。它们将能自动地找到在特定领域比我们更强的人的帮助，从而能给我们提供合适的建议。不久之后，我们的计算机就能和其他人的计算机对话，并以上述方式合作。事实上这已经在发生了。

设想这样一个世界：你能利用科技接入一个系统，可以在系统里输入你正在处理的问题，并向全世界这方面最受好评的思考者请教解决办法，以及背后的理由。这一点将很快得以实现。不久后，在几乎所有你面临的问题上，你都能利用全世界最高质量的思考，并得到能权衡不同观点的计算机化系统的指导。例如，你将可以询问，基于自己的情况，你应当选择什么样的生活方式或职业生涯，或者基于其他人的情况，你应当如何与他们沟通。这些创新将把人从自己的头脑中解放出来，释放出一种无比强大的集体思维模式。Bridgewater正在这么做，并发现这种思维模式比传统思维方式好得多。

听到这样的观点，人们经常会说，人工智能将和人类智能竞争，但在我看来，人类智能和人工智能同舟共济的可能性更大，因为这能带来最好的结果。计算机要复制人脑的许多功能，如想象力、综合分析能力和创造力，要经过很长时间，甚至永无可能。这是因为人脑天生就储存着亿万年生物进化培育的各种能力。许多计算机系统依据的是决策“科学”，依然远远不如“技艺”有价值。在最重要的决策方面，人类依然比计算机做得好。你只需看看最成功的人是什么样的人就明白了。软件开发工程师、数学家和博弈论研究者并不是最成功的，最具有理性、想象力和毅力的人最成功。

计算机模型需要被输入合理信息，信息需要解读，而只有人类智能可以开展这种解读。例如，计算机无法告诉你，与亲人共处时间和工作时间的相对价值如何，如何达成最优的时间分配组合，使两种活动的边际效用都达到最大。只有你知道你最看重什么，你愿意与谁共度人生，你想要什么样的环境，只有你能最终做出最好的决定，尽最大可能实现这一切。而且，我们的很多思考来自自己无法理解的潜意识，所以把人类思考彻底模型化是不可能的，就像从未抽象思考过的动物不可能定义和学习抽象思考一样。

但在很多方面，人脑也无法与计算机竞争。计算机的“毅力”比任何人都强得多，因为它能全天不间断地工作。计算机能处理海量信息，而且速度飞快，其可靠性和客观性是人类永远无法比拟的。计算机能让你注意到无数你从未想过的可能性。也许最重要的是，计算机对群体偏见和从众思维免疫。计算机不会顾虑自己的结论会不会受人欢迎，而且从来不惊慌失措。

这种人和机器的结合很美妙。人脑与科技合作的进程促使人类进步，正是凭着这么做，人类从茹毛饮血走向了信息时代。所以世界上最好的决策者是这样的人：拥有理性、想象力和毅力，知道自己看重什么、想要什么，同时也利用计算机、算法和博弈论。我们在Bridgewater利用计算机系统，就像司机利用GPS一样，是用系统来辅助我们的导航能力，而不是替代它。

参考链接： https://25iq.com/2017/04/28/how-to-make-decisions-like-ray-dalio/；https://medium.com/personal-growth/the-10-10-10-method-make-decisions-like-warren-buffett-and-ray-dalio-99e4857d05e3

编译组出品。编辑：郝鹏程。