芒格的“远离“策略：知道自己不知道什么

芒格的"远离"策略：知道自己不知道什么

关键词：芒格、远离策略、认知边界、投资决策、风险规避、能力圈、不确定性

摘要：本文深入探讨了芒格提出的“远离”策略，即明确知道自己不知道什么。通过对这一策略的背景介绍，剖析其核心概念及联系，阐述相关核心算法原理与操作步骤，借助数学模型进行详细讲解与举例说明。同时给出项目实战案例，分析其在实际应用场景中的价值，推荐相关工具和资源。最后总结该策略未来发展趋势与挑战，解答常见问题，并提供扩展阅读与参考资料，旨在帮助读者更好地理解和运用这一策略，提升投资决策等方面的能力，有效规避风险。

1. 背景介绍

1.1 目的和范围

查理·芒格是投资界和商业界备受尊敬的智者，他的思想和策略影响深远。“远离”策略强调明确自身认知的边界，知道自己不知道什么，这一理念在投资、商业决策乃至日常生活中都具有重要意义。本文的目的在于全面深入地剖析这一策略，从理论原理到实际应用进行系统阐述。范围涵盖了该策略的概念解释、核心算法、数学模型、实际案例以及相关资源推荐等多个方面，旨在为读者提供一个全方位的理解视角。

1.2 预期读者

本文预期读者包括投资者，无论是专业投资者还是普通散户，他们可以通过了解该策略提升投资决策的准确性和风险控制能力；商业从业者，在企业战略规划、项目决策等方面可以借鉴此策略；对认知科学、决策理论感兴趣的学者和爱好者，也能从本文中获得有价值的思考和启发。

1.3 文档结构概述

本文将按照以下结构展开：首先介绍“远离”策略的背景，包括目的、预期读者和文档结构概述等内容；接着阐述核心概念与联系，通过文本示意图和 Mermaid 流程图进行清晰展示；然后讲解核心算法原理并给出具体操作步骤，结合 Python 源代码进行详细说明；之后运用数学模型和公式进行深入分析，并举例说明；再通过项目实战案例，包括开发环境搭建、源代码实现与解读等环节，加深读者对该策略的理解；分析该策略的实际应用场景；推荐相关的工具和资源，包括学习资源、开发工具框架和相关论文著作；总结该策略的未来发展趋势与挑战；最后设置附录解答常见问题，并提供扩展阅读与参考资料。

1.4 术语表

1.4.1 核心术语定义

• 远离策略：指明确认识到自己在某些领域或问题上缺乏足够的知识和能力，从而主动避免参与相关决策或行动，以降低风险。
• 认知边界：个人或组织所掌握的知识和信息的范围界限，超出此界限即为未知领域。
• 能力圈：个人或组织擅长的、具有竞争优势的领域，在这个范围内能够做出相对准确的决策和行动。

1.4.2 相关概念解释

• 不确定性：指事件发生的结果无法准确预测的情况，在投资和决策中，不确定性往往伴随着风险。
• 风险规避：通过采取一定的措施，避免或降低可能面临的风险。“远离”策略就是一种有效的风险规避方式。

1.4.3 缩略词列表

本文暂无缩略词。

2. 核心概念与联系

核心概念原理

芒格的“远离”策略核心在于对自身认知边界的清晰界定。每个人的知识和能力都是有限的，在面对复杂的世界和众多的决策场景时，很难对所有事物都有深入的了解。当我们处于自己不熟悉的领域时，做出错误决策的概率会大大增加。因此，通过明确知道自己不知道什么，主动远离这些不确定的领域，能够避免不必要的损失。

例如，在投资领域，如果一个投资者对某个新兴行业的技术、市场和竞争格局缺乏了解，就贸然投资该行业的企业，很可能会因为对行业风险的认识不足而遭受损失。相反，如果投资者能够识别出自己对该行业的无知，选择远离相关投资，就可以避免陷入潜在的风险。

架构的文本示意图

自身认知边界 | |-- 已知领域（能力圈） | |-- 熟悉的知识和技能 | |-- 能够做出准确决策的范围 | |-- 未知领域 | |-- 缺乏了解的知识和技能 | |-- 决策风险较高的范围 | |-- 运用“远离”策略避免涉足

Mermaid 流程图

这个流程图清晰地展示了“远离”策略的应用过程。当面临决策场景时，首先判断该场景是否在自己的能力圈内。如果在能力圈内，则可以做出决策；如果不在能力圈内，则运用“远离”策略，避免参与决策或行动，从而降低风险。

3. 核心算法原理 & 具体操作步骤

核心算法原理

从算法的角度来看，“远离”策略可以看作是一个基于认知判断的筛选过程。其核心逻辑是通过对自身知识和能力的评估，判断某个决策场景是否超出了自己的认知边界。如果超出，则选择不参与。

我们可以用 Python 代码来模拟这个过程。以下是一个简单的示例：

# 定义能力圈，用一个列表表示熟悉的领域ability_circle=["金融","房地产","传统制造业"]# 定义一个决策场景decision_scenario="人工智能"# 判断决策场景是否在能力圈内defis_in_ability_circle(scenario,circle):ifscenarioincircle:returnTruereturnFalse# 根据判断结果决定是否参与决策ifis_in_ability_circle(decision_scenario,ability_circle):print("可以参与决策")else:print("运用“远离”策略，避免参与决策")

具体操作步骤

1. 明确自身能力圈：首先需要对自己的知识、技能和经验进行全面的评估，确定自己熟悉和擅长的领域。可以通过回顾自己的学习经历、工作经验、兴趣爱好等方面来进行总结。例如，一个有多年金融行业工作经验的人，其能力圈可能包括股票投资、债券分析、风险管理等领域。
2. 识别决策场景：在面临具体的决策时，准确识别该决策所涉及的领域和问题。例如，在考虑投资某个项目时，需要明确该项目所属的行业、业务模式、技术特点等。
3. 判断决策场景是否在能力圈内：将识别出的决策场景与自己的能力圈进行对比，判断是否在能力圈内。可以使用上述 Python 代码中的方法进行判断。
4. 根据判断结果采取行动：如果决策场景在能力圈内，可以进一步进行深入分析和决策；如果不在能力圈内，则运用“远离”策略，避免参与决策或行动。

4. 数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明

数学模型

我们可以用概率模型来描述“远离”策略的效果。假设在某个决策场景中，做出正确决策的概率为PPP，而这个概率与我们对该场景的了解程度有关。当我们处于自己的能力圈内时，对场景的了解程度较高，做出正确决策的概率P1P_1P1​也较高；当我们处于未知领域时，对场景的了解程度较低，做出正确决策的概率P2P_2P2​则较低。

设P1=aP_1 = aP1​=a（0.5<a≤10.5 < a \leq 10.5<a≤1），P2=bP_2 = bP2​=b（0≤b<0.50 \leq b < 0.50≤b<0.5），其中aaa和bbb分别表示在能力圈内外做出正确决策的概率。

公式推导

假设我们面临nnn个决策场景，其中n1n_1n1​个在能力圈内，n2n_2n2​个在未知领域（n=n1+n2n = n_1 + n_2n=n1​+n2​）。那么，在不运用“远离”策略时，做出正确决策的期望数量为：

E1=n1×P1+n2×P2E_1 = n_1 \times P_1 + n_2 \times P_2E1​=n1​×P1​+n2​×P2​

当运用“远离”策略，只参与能力圈内的决策时，做出正确决策的期望数量为：

E2=n1×P1E_2 = n_1 \times P_1E2​=n1​×P1​

详细讲解

从公式可以看出，当n2>0n_2 > 0n2​>0且P2<0.5P_2 < 0.5P2​<0.5时，E2>E1E_2 > E_1E2​>E1​。这意味着运用“远离”策略，避免参与未知领域的决策，可以提高做出正确决策的期望数量。

举例说明

假设我们面临 10 个决策场景，其中 6 个在能力圈内，做出正确决策的概率为a=0.8a = 0.8a=0.8；4 个在未知领域，做出正确决策的概率为b=0.2b = 0.2b=0.2。

不运用“远离”策略时，做出正确决策的期望数量为：

E1=6×0.8+4×0.2=4.8+0.8=5.6E_1 = 6 \times 0.8 + 4 \times 0.2 = 4.8 + 0.8 = 5.6E1​=6×0.8+4×0.2=4.8+0.8=5.6

运用“远离”策略时，做出正确决策的期望数量为：

E2=6×0.8=4.8E_2 = 6 \times 0.8 = 4.8E2​=6×0.8=4.8

虽然在这个例子中，E2E_2E2​看起来没有比E1E_1E1​大很多，但考虑到在未知领域决策可能带来的巨大损失，运用“远离”策略可以有效降低风险。而且随着未知领域决策场景数量的增加和做出正确决策概率的降低，“远离”策略的优势会更加明显。

5. 项目实战：代码实际案例和详细解释说明

5.1 开发环境搭建

为了实现一个基于“远离”策略的简单投资决策系统，我们可以使用 Python 语言进行开发。以下是开发环境搭建的步骤：

1. 安装 Python：从 Python 官方网站（https://www.python.org/downloads/）下载并安装适合你操作系统的 Python 版本。建议安装 Python 3.7 及以上版本。
2. 安装开发工具：可以选择使用 PyCharm、Visual Studio Code 等集成开发环境（IDE），也可以使用简单的文本编辑器如 Sublime Text 等。这里以 PyCharm 为例，从 JetBrains 官方网站（https://www.jetbrains.com/pycharm/download/）下载并安装 PyCharm Community Edition。
3. 创建虚拟环境：打开命令行工具，进入项目目录，使用以下命令创建虚拟环境：

python -m venv myenv

激活虚拟环境：

• 在 Windows 系统上：

myenv\Scripts\activate

• 在 Linux 或 macOS 系统上：

source myenv/bin/activate

5.2 源代码详细实现和代码解读

以下是一个简单的基于“远离”策略的投资决策系统的 Python 代码：

# 定义能力圈，用一个列表表示熟悉的行业ability_circle=["金融","房地产","传统制造业"]# 定义投资项目列表，每个项目是一个字典，包含项目名称和所属行业investment_projects=[{"name":"银行股票投资","industry":"金融"},{"name":"科技初创公司投资","industry":"科技"},{"name":"房地产开发项目投资","industry":"房地产"}]# 判断项目是否在能力圈内defis_project_in_ability_circle(project,circle):ifproject["industry"]incircle:returnTruereturnFalse# 运用“远离”策略进行投资决策definvestment_decision(projects,circle):approved_projects=[]forprojectinprojects:ifis_project_in_ability_circle(project,circle):approved_projects.append(project)print(f"批准投资项目：{project['name']}")else:print(f"运用“远离”策略，拒绝投资项目：{project['name']}")returnapproved_projects# 执行投资决策approved=investment_decision(investment_projects,ability_circle)print("最终批准的投资项目：",approved)

代码解读与分析

1. 能力圈定义：ability_circle列表定义了投资者熟悉的行业，即能力圈。
2. 投资项目列表：investment_projects列表包含了多个投资项目，每个项目用一个字典表示，包含项目名称和所属行业。
3. 判断函数：is_project_in_ability_circle函数用于判断一个项目是否在能力圈内。
4. 投资决策函数：investment_decision函数遍历所有投资项目，根据项目是否在能力圈内做出投资决策。如果项目在能力圈内，则批准投资；如果不在能力圈内，则运用“远离”策略，拒绝投资。
5. 执行决策：最后调用investment_decision函数执行投资决策，并输出最终批准的投资项目。

通过这个简单的代码示例，我们可以看到“远离”策略在投资决策中的具体应用。它可以帮助投资者避免涉足不熟悉的领域，降低投资风险。

6. 实际应用场景

投资领域

在投资领域，“远离”策略具有广泛的应用。投资者往往面临着众多的投资机会，包括股票、债券、基金、房地产、新兴科技项目等。然而，不同的投资领域具有不同的特点和风险。例如，新兴科技项目可能具有较高的增长潜力，但同时也伴随着技术不确定性、市场竞争激烈等风险。如果投资者对新兴科技领域缺乏了解，就应该运用“远离”策略，避免盲目投资。

以比特币等加密货币投资为例，加密货币市场具有高度的波动性和不确定性，其价格受到多种因素的影响，包括政策法规、市场情绪、技术发展等。对于大多数普通投资者来说，很难对加密货币市场有深入的了解和准确的判断。因此，运用“远离”策略，不参与加密货币投资，可以避免因市场波动带来的巨大损失。

商业决策领域

在商业决策中，企业也经常需要运用“远离”策略。例如，企业在进行多元化扩张时，可能会面临进入新市场、开展新业务的决策。如果企业对新市场的需求、竞争状况、政策环境等缺乏了解，就贸然进入，很可能会遭遇失败。

以某传统制造业企业为例，该企业一直专注于生产和销售传统机械产品。随着市场需求的变化，企业考虑进入智能家居领域。然而，智能家居领域涉及到物联网、人工智能等新兴技术，与企业的传统业务有很大的差异。如果企业没有足够的技术实力和市场经验，就应该运用“远离”策略，避免盲目进入该领域，而是专注于提升自身在传统业务领域的竞争力。

日常生活决策领域

在日常生活中，“远离”策略也可以帮助我们做出更明智的决策。例如，在购买商品时，我们可能会面临各种促销活动和新产品的诱惑。如果我们对某个产品的质量、性能、用途等方面缺乏了解，就应该谨慎购买，避免因为冲动消费而遭受损失。

再比如，在选择职业发展方向时，如果我们对某个行业或职位的工作内容、发展前景、职业要求等方面缺乏了解，就不应该轻易做出选择。可以先通过各种渠道了解相关信息，评估自己是否适合该行业或职位，再做出决策。如果发现自己对该领域缺乏兴趣或能力，就应该运用“远离”策略，选择其他更适合自己的方向。

7. 工具和资源推荐

7.1 学习资源推荐

7.1.1 书籍推荐

• 《穷查理宝典：查理·芒格的智慧箴言录》：这本书收录了查理·芒格的演讲、文章和思想精华，是了解芒格投资理念和人生智慧的必读之书。通过阅读这本书，读者可以深入学习芒格的“远离”策略以及其他重要思想。
• 《聪明的投资者》：作者本杰明·格雷厄姆是价值投资理论的奠基人，这本书被誉为投资界的圣经。书中阐述了价值投资的基本原则和方法，对理解投资决策中的风险控制和认知边界有很大的帮助。
• 《思考，快与慢》：作者丹尼尔·卡尼曼是诺贝尔经济学奖获得者，这本书介绍了人类思维的两种模式：快思考和慢思考。通过了解这两种思维模式的特点和局限性，读者可以更好地认识自己的认知过程，避免因思维误区而做出错误决策。

7.1.2 在线课程

• Coursera 平台上的“投资学原理”课程：该课程由知名大学的教授授课，系统地介绍了投资学的基本原理和方法，包括资产定价、投资组合管理、风险管理等内容。通过学习该课程，读者可以提升自己的投资知识和决策能力。
• edX 平台上的“行为经济学”课程：行为经济学研究人类在经济决策中的行为和心理因素。该课程通过案例分析和实验研究，帮助读者了解人类决策过程中的认知偏差和非理性行为，从而更好地运用“远离”策略，避免因非理性决策而遭受损失。

7.1.3 技术博客和网站

• 雪球网：是一个专注于投资交流的社区平台，汇聚了众多投资者和投资专家。在雪球网上，读者可以阅读到各种投资分析文章、研究报告和投资经验分享，了解不同投资者的观点和决策思路。
• 36氪：是一个关注新经济领域的科技媒体平台，提供了大量关于新兴科技、创业公司和商业趋势的信息。通过阅读 36氪的文章，读者可以了解新兴行业的发展动态，评估自己是否具备进入这些领域的能力和知识。

7.2 开发工具框架推荐

7.2.1 IDE和编辑器

• PyCharm：是一款专门为 Python 开发设计的集成开发环境，具有代码编辑、调试、自动补全、代码分析等功能。它提供了丰富的插件和工具，能够提高开发效率，适合初学者和专业开发者使用。
• Visual Studio Code：是一款轻量级的代码编辑器，支持多种编程语言，包括 Python。它具有丰富的扩展功能，可以根据自己的需求安装各种插件，如代码格式化、调试工具等。Visual Studio Code 还支持与 Git 等版本控制系统集成，方便团队协作开发。

7.2.2 调试和性能分析工具

• PySnooper：是一个简单易用的 Python 调试工具，它可以在不修改代码的情况下，自动记录函数的执行过程和变量的值。通过使用 PySnooper，开发者可以快速定位代码中的问题，提高调试效率。
• cProfile：是 Python 内置的性能分析工具，它可以分析代码的执行时间和函数调用次数，帮助开发者找出代码中的性能瓶颈。通过使用 cProfile，开发者可以优化代码，提高程序的运行效率。

7.2.3 相关框架和库

• Pandas：是一个强大的 Python 数据处理和分析库，提供了高效的数据结构和数据操作方法。在投资决策系统中，Pandas 可以用于处理和分析投资数据，如股票价格、财务报表等。
• NumPy：是 Python 的一个基础科学计算库，提供了高效的多维数组对象和数学函数。在构建数学模型和进行数值计算时，NumPy 可以大大提高计算效率。

7.3 相关论文著作推荐

7.3.1 经典论文

• “The Intelligent Investor” by Benjamin Graham：这篇论文是本杰明·格雷厄姆的经典之作，阐述了价值投资的基本理念和方法。它强调了投资者应该关注企业的内在价值，而不是市场的短期波动，对“远离”策略在投资领域的应用具有重要的指导意义。
• “Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk” by Daniel Kahneman and Amos Tversky：这篇论文提出了前景理论，解释了人类在面临风险决策时的行为和心理因素。前景理论揭示了人类决策过程中的认知偏差和非理性行为，为“远离”策略提供了理论支持。

7.3.2 最新研究成果

• 近年来，随着人工智能和大数据技术的发展，一些学者开始研究如何运用这些技术来辅助投资决策和风险评估。相关的研究成果可以帮助投资者更好地了解市场动态和风险状况，从而更准确地运用“远离”策略。
• 关于认知科学和决策理论的研究也在不断深入，新的研究成果可以帮助我们更好地理解人类的认知过程和决策机制，进一步完善“远离”策略的理论和应用。

7.3.3 应用案例分析

• 一些投资机构和企业会发布关于投资决策和风险管理的案例分析报告。这些报告详细介绍了他们在实际项目中如何运用“远离”策略进行决策，以及取得的效果和经验教训。通过阅读这些案例分析，我们可以学习到实际应用中的具体方法和技巧。

8. 总结：未来发展趋势与挑战

未来发展趋势

• 与科技融合：随着人工智能、大数据、区块链等技术的不断发展，“远离”策略将与这些技术更加紧密地融合。例如，利用大数据分析可以更准确地评估投资项目的风险和收益，帮助投资者更好地识别自己的能力圈；人工智能算法可以自动筛选出超出能力圈的决策场景，为投资者提供决策建议。
• 跨领域应用拓展：“远离”策略不仅在投资和商业领域有应用，未来还将拓展到更多的领域，如医疗、教育、环保等。在医疗领域，医生可以运用“远离”策略，避免在自己不擅长的疾病领域进行过度治疗；在教育领域，教师可以根据学生的能力和兴趣，引导学生远离不适合自己的学习方向。
• 个性化决策支持：未来，“远离”策略将更加注重个性化。每个人的知识、能力和风险承受能力都不同，通过对个人数据的分析和挖掘，可以为每个人提供个性化的决策支持，帮助他们更好地运用“远离”策略，做出更符合自己利益的决策。

挑战

• 认知边界的动态变化：随着科技的发展和社会的进步，知识和信息不断更新，人们的认知边界也在不断变化。这就要求我们不断学习和更新自己的知识，及时调整自己的能力圈。然而，对于大多数人来说，很难跟上知识更新的速度，准确判断自己的认知边界变得更加困难。
• 信息过载：在信息爆炸的时代，我们面临着海量的信息。如何从这些信息中筛选出有用的信息，判断自己是否对某个领域有足够的了解，是一个巨大的挑战。信息过载可能会导致我们做出错误的判断，误以为自己对某个领域有足够的了解，从而忽视了“远离”策略。
• 心理因素的影响：人类的决策过程往往受到心理因素的影响，如贪婪、恐惧、自信等。在实际决策中，这些心理因素可能会使我们违背“远离”策略，做出冒险的决策。例如，当市场出现牛市行情时，投资者可能会因为贪婪而忽视自己的能力圈，盲目投资一些不熟悉的领域。

9. 附录：常见问题与解答

问题 1：如何准确确定自己的能力圈？

解答：确定自己的能力圈需要综合考虑多个因素。首先，可以回顾自己的学习经历、工作经验和兴趣爱好，找出自己擅长的领域。其次，可以通过参加培训、学习课程、阅读相关书籍等方式，不断提升自己的知识和技能，扩大自己的能力圈。此外，还可以向他人请教，听取他们的意见和建议，帮助自己更准确地认识自己的能力。

问题 2：“远离”策略是否意味着完全不涉足未知领域？

解答：“远离”策略并不是意味着完全不涉足未知领域。在某些情况下，我们可以通过学习和实践，逐步扩大自己的能力圈，涉足一些未知领域。但是，在进入未知领域之前，我们需要充分了解该领域的特点和风险，做好充分的准备。如果对某个领域缺乏基本的了解和准备，就应该运用“远离”策略，避免盲目进入。

问题 3：如何应对认知边界的动态变化？

解答：应对认知边界的动态变化需要保持学习的热情和积极性。我们可以定期学习新知识、新技能，关注行业动态和科技发展趋势。此外，还可以参加各种培训和交流活动，与同行和专家进行交流和学习，不断更新自己的认知。同时，要保持开放的心态，勇于尝试新事物，但也要谨慎决策，避免因盲目跟风而遭受损失。

问题 4：在团队决策中，如何运用“远离”策略？

解答：在团队决策中，首先要明确每个团队成员的能力圈。当面临决策场景时，团队成员可以根据自己的能力圈进行初步判断，提出自己的意见和建议。对于超出团队成员能力圈的决策场景，可以邀请外部专家进行咨询，或者进行充分的调研和分析。在决策过程中，要充分尊重每个成员的意见，避免因个别成员的盲目自信而做出错误的决策。

10. 扩展阅读 & 参考资料

扩展阅读

• 《黑天鹅：如何应对不可预知的未来》：作者纳西姆·尼古拉斯·塔勒布在书中介绍了黑天鹅事件的概念和特点，强调了在不确定性环境中应对风险的重要性。这本书可以帮助读者更好地理解“远离”策略在应对不确定性方面的作用。
• 《原则》：作者瑞·达利欧分享了自己的生活和工作原则，其中包括如何做出正确的决策和应对挑战。书中的一些原则与“远离”策略有相似之处，可以为读者提供更多的思考和启发。

参考资料

• 查理·芒格的演讲和文章，可通过官方网站和相关书籍获取。
• 金融、投资、认知科学等领域的学术期刊和研究报告，如《Journal of Finance》《Psychological Review》等。
• 投资机构和企业发布的研究报告和案例分析，可通过其官方网站和相关财经媒体获取。