通才的重要性 l <跨能致勝>

2022年7月24日
先分享一下<跨能致勝>這本書的兩個故事。

第一個故事, 有一個小孩, 七個月大時，父親給他一根推桿，他坐在學步車裡拖著它到處遊走。十個月大時，他從寶寶餐椅爬下來，一搖一擺走向為他打造的小高爾夫球桿，模仿著在車庫看到的揮桿姿勢。這男孩才三歲，就在學沙坑救球的方法。八歲時，男孩首次贏過父親, 之後慢慢變得十分出名, 他是老虎伍茲．羅傑（Tiger Woods） 。

而第二個故事是, 他母親是教練，卻從沒訓練他。他學走路時，會繞著她踢球。在兒時的週日會跟父親打壁球，還學滑雪、拳擊、游泳和滑板，打籃球、手球、網球和桌球，利用鄰居的圍籬打羽球，還在學校踢足球。日後他認為正是大量接觸各種運動，鍛鍊出運動能力和手眼協調性。他什麼運動都碰，只要有球就好。在這孩子十歲出頭時，開始對網球產生格外濃厚的興趣，「若說他們有影響他什麼，那就是想試著讓他別對網球一頭熱」。最後成為知名的網球世界第一, 費德勒（Robert Federer）。

到底我們應該學習第一個故事, 還是第二個故事的方法? 其實並沒有太大的矛盾之處, 只要我們能選擇好方向, 就能夠運用不同的「領域」才能去幫助我們去把自己所需要升級的想得到的「平台」增加知識及能力, 而平台可以說是《一次讀10本書的串聯閱讀法》所說的建構平台, 亦可以是《刻意練習》所說的心智表徵。

【成為頂尖的關鍵，在於多元嘗試和跨領域的思考】
特別是在這個「數據化」資訊大爆炸的社會中, 我們能夠更多的跨能界別去學習, 這樣會使我們的創意力大大提升, 因為在專業, 專一的領域上, IA智能的運算方式, 學習方式, 絕對會比人類更出色, 如果我們堅持只死守一項的能力及專業, 早晚會比IA智能所超越。相反, 我們能夠達到跨能界別去學習, 除了更有創意力之外還可以更有效解決問題, 正如書中所提到的「費米推論法」（Fermi estimate），主要就是以有限的所知，來拆解問題，並找到接近正確答案的近似值。
文中提到有家公司Innocentive，就是讓各家大廠的難題可以發布在他們網站，懸賞讓外部的人提案解答，採用者一題可得到1萬-3萬美金。過去也真的解決過郵輪漏油的環境處理問題。

在第二個學習的地方是:
最近發現在投資市場中, 仍有很多「老手」存在, 可能他們會交學費在市場, 也會交學費在課堂上, 但是他們卻一直都未能夠「進步」, 成績一直浮浮沉沉, 到底是什麼原因呢?
同時, 筆者的妹妹最近也突然研究所謂的「人性」, 盈虧比率, 技術分析等等, 在上堂後, 研究後, 看完影片後, 覺得自己也能夠在市場上「賺錢」, 而且聽從很多所謂的幸存者偏差的故事, 所以我有感而發, 如今科技發達, 著名的策略, 風險管理已經變得愈來愈精密, 如果你認為看數條影片,甚至數十條影片, 就能夠炒股成為百萬富豪, 我相信市場上並沒有人會輸錢的, 人會學習, 包括輸掉錢的人, 為什麼你認為自己能夠穩定地贏, 為什麼你認為自己的方法及策略是「最聰明」? 而且你只是抄襲市場上已公開的策略, 到底有什麼用? 市場就是一個自然界的生態情況, 當一個方法, 策略, 物種太多的時候, 市場會出現一些病毒, 資源欠缺等問題, 方法就自然會失效,
再者, 很多投資者在金融投機/投資上都認為自己「如何」去改善策略, 改善濾網, 改善方法才是贏錢的關鍵, 而忽略很多市場上的「致勝」之道, 固中的基本理論, 簡單來說: 「你要清楚知道你是「贏」那些人的錢?」特別是外匯, 期指, 期權市場, 而你的競爭對手「這次」是誰? 散戶為主, 還是專業機構為主。當你搞清這2點, 從更大的維度去觀察這個市場, 這個世界, 會對你的交易提升更高一個層次, 而不是只執著在「策略」, 「方法」身上, 也能夠輕鬆用一條MA線 也能夠贏錢。
因此只有問一些問題給一位投資者, 就能夠知道他到底投資的底蘊是去到那一個層次, 當然不排除有人能夠很精緻地運用指標, 策略去取勝, 但是把維度放更高一點, 看這個市場絕對會更輕鬆, 容易。

而如何可以把訓練自己把焦點放闊, 視野變得更清晰, 可能就需要投資者的「勇氣」,「創意」甚至「哲學」等等的配合, 這正正就是「通才」的能力。

Credit: <跨能致勝>