这两天不是发生了个事嘛，就是有个诈骗APP跟我的公众号重名。很多朋友让我在公号发个消息解释一 下，我搜了下新闻，点进去看看评论区，每条热评下都有人解释这个app和我没关系。我也就没着急， 慢条斯理写了这篇： 主要想说清楚两个问题： 第一个问题是：为啥那些能拿出来几百万的家庭，会蠢到被诈骗？按理说他们不至于蠢成这样，如果这 么蠢，钱是哪来的？ 第二个问题是后台一个读者发我的，感觉跟第一个问题是相关的，他说： 老九，我毕业后大量读书，看各种课程，努力提升认知，为啥我觉得我自己的认知水平已经比绝大部分 人高太多，但依旧赚不到钱？ 咱们先回答第二个： 不知道从啥时候起，一提到赚钱，不少人第一反应就是"提升认知"，慢慢发现好像方向弄错了。那问题 来了，钱这东西到底奖励的是啥？ 其实明摆着的事，对于99%的普通人来说，除了出卖手艺、时间，几乎没啥别的赚钱可能性。 而且社会是分层的： 最底层卖的是纯时间。做的事没有任何技术含量，类似快递分拣等日结，没有任何稀缺性，流水线上每 天跑一半，白天中介再去招一堆，晚上新来的直接就可以上手。 中间层卖的是手艺，很多白领干的是这事，哪怕高级点的类似算法程序员，量化工程师，外科大夫，都 ...

范范爱养基 . 专注基金投资分享，说人话，不拽词！不保证说的都对，但都是当下我最最真实的想法。（雪球号同 名） 风险提示：本文所提到的观点仅代表个人的意见，所涉及标的不作推荐，据此买卖，风险自负。 作者：范范爱养基 以下文章来源于范范爱养基 ，作者范范 来源：雪球 巴菲特的投资哲学，强调了投资自己能力圈以内的公司，也被很多投资者总结为"不懂不投"，但 是最近看到一个博主写的关于"不懂不投"的观点。 老实说 ， 刚看完时 ， 差点把我唬住~~ 因为乍一看 ， 觉得还挺有道理 。 他是非常唾弃 " 不懂不投 " 这句话的 ， 理由有这么3点 ： 1 、 任何事情都是从不懂到懂的 。 巴菲特也是如此 ， 如果不懂就不投 ， 那所有人这辈子都不 会在投资上迈出第一步 。 2 、 巴菲特不投BTC和黄金 ， 不是因为他简单一句 " 不懂不投 " ， 而是巴菲特足够懂美股 ， 且在美股就已经能赚足够多的钱 。 （ 他的意思是 ， 如果一个人已经有了一两项 " 足够懂又足 够赚钱 " 的事情 ， 又何必再去做分散 ， 最后还不一定有现在的收益高 。 ） 3 、 如果一个人没有足够懂且足够赚钱的投资标的 ， 这个时候还说 " ...

在充满易变性、不确定性、复杂性和模糊性的VUCA时代，传统"经验驱动"的决策模式如同在迷雾中航行，已难以应对瞬息万变的商业丛林。正松老师深刻 指出，企业突破增长瓶颈的核心密码，在于完成从"一维经验"到"多维认知"的决策能力跃迁。这种进化，本质上是一场穿透表象、洞察本质的认知革命，而 一个经典的"幸存者偏差"案例，为我们揭示了这场革命的起点与路径。 一、从"弹孔迷局"到认知觉醒：决策维度的进化逻辑 二战期间，盟军分析成功返航轰炸机的弹孔分布，发现机翼弹痕累累。基于直观经验，指挥官决定加强机翼装甲。然而，统计学家瓦尔德力排众议，指出分 析样本仅包含"幸存者"——那些机翼中弹仍能返航的飞机，本身就证明机翼并非致命要害。真正的危机隐藏在那些未能返航的"沉默证据"中：机头、机尾等 部位一旦中弹，飞机往往直接坠毁，根本没有机会展示伤痕。战场勘察最终证实了瓦尔德的推断。 正松老师以此警示商业战场的管理者： 我们依赖的可见"经验"，往往只是第一维度的决策陷阱；真正的系统性危机，潜藏于"看不见的盲区"。如同管理者 只盯着"机翼弹孔"（局部成功经验）拼命加固，却可能忽视了"引擎故障"（核心竞争力结构性变化）的致命风险。 基于此洞 ...

今天，我们将揭开荐股骗局的面纱，探讨为什么你总被"小涨股票"迷惑，以及如何避免成为这场"幸存者偏差"游戏的牺牲品。 一、荐股骗局的诱惑 二、幸存者偏差的迷惑 幸存者偏差是指人们在分析成功案例时，往往只关注那些成功者，而忽略了那些失败者。这种偏差在荐股骗局中尤为明显。骗子们通常会挑选一些曾经有过 小涨的股票，然后大肆宣传这些股票的成功案例。投资者看到这些"成功"的例子，很容易被迷惑，认为这些股票真的能够带来丰厚的回报。 然而，他们忽略了那些没有被宣传的失败案例。事实上，大多数被推荐的股票最终都以失败告终。但因为这些失败的案例没有被广泛传播，投资者很容易陷 入幸存者偏差的陷阱，误以为荐股骗局真的能够带来财富。 三、小涨股票的迷惑 小涨股票之所以能够迷惑投资者，主要有以下几个原因： 1. 短期收益的诱惑：小涨股票往往在短期内能够带来一定的收益，这种短期的收益让投资者误以为自己找到了"财富密码"。然而，这种短期的收益往往是不 可持续的，长期来看，这些股票的风险极高。 2. 心理暗示的作用：荐股骗局中的"专家"往往会通过各种方式暗示投资者，这些小涨股票是"稳赚不赔"的。这种心理暗示让投资者放松警惕，忽视了潜在的 风险。 ...

"马斯克不是疯子就是骗子，咱们不能把钱投给美国人！"这是达武创投合伙人荆涛在跟我进行视频访谈时候说的原话。 作为创投圈访谈者，我常遇到投资人聊起 "看走眼" 的故事，但荆涛关于选择投资SpaceX 的这段经历堪称经典。以下是详细访谈内容，拳拳到肉，只讲真 话，不要错过！ 人物简介： 荆涛| 达武创投联合创始人/合伙人/CEO 腾讯创始团队成员 自称投资界的小学生，创业者的服务员 陆新之| 现担任商界AI总编，亦是财经作家、出版人及高校研究员。 他是中国主流媒体中活跃度超高的财经评论员，更是AI领域的探路先锋与传教使者，长期致力于研究中国营商环境变迁与企业进步力量的演化。对在 AI 时代的领导力研究与传播方面有着深厚的底蕴和行之有效的解决方案。 陆新之：我们聊一个大家都特别感兴趣的话题，即 SpaceX 火箭项目你们是怎么拿到的？目前来讲，好像在中国的投资机构里面，你们这一大手笔还是特 别闪亮的。 荆涛：可能是我们这方面讲得比较多，所以大家都知道。其实国内有很多人是拿到了 SpaceX 的额度的。 陆新之：但是他们都是后来才进入买到的，像你们那么早拿到 SpaceX 额度的很少。 荆涛：我们那个时候实际上是有个 ...

撰 文 / 伏芳香、齐云龙 既然这里面起关键作用的是人类决策，那我们有必要对人的心理机制有更多清晰的认识，以避免或 者至少减少此类惨剧的再次发生。 为什么智驾出事的司机，那么盲目相信技术？开启智驾后，人们的接管速度还会那么快吗？车载智 驾真的已经做到"更像人"、"如老司机般"的程度了吗？为什么出事后，舆情会呈现一边倒的状况？ 这背后，涉及哪些心理学原理和机制呢，这里给大家一一解读。 幸存者偏差，实验室里的"安全神话" 幸存者偏差（Survivorship Bias）是指人们往往只关注成功案例而忽视失败案例的逻辑谬误。这种 认知陷阱，在智驾领域正在制造危险的"安全神话"。车企公布的实验室数据如同经过精心筛选的幸 存者样本：那些完美触发AEB（自动紧急制动）的测试场景，掩盖了真实道路环境中诸如锥形桶、 侧翻车辆等非标准障碍物的"小概率"致命风险。 幸存者偏差研究的历史可以追溯到二战期间。当时美军战机在空战中损失惨重，为了提高飞机的防 御能力，统计了作战飞机的受损情况。他们发现，返航飞机各个损伤部位被击中的弹孔数不同，发 动机部位的弹孔数最少，而机身和机翼的弹孔较多，得出的结论是应该在这些弹孔最密集的部位加 上装甲 ...

而这样的玫瑰色回忆效应，同样还体现在对"黄金时代"逝去的浪漫想象中："90年代遍地都是机会""现在年 轻人再努力也没用""读书好不如买房早"…… 社交媒体上，一群说年轻人不知足、不够努力的中年人被"骂服了"以后，另一群人则以"媚青"的姿态出现在 大众的眼前。 他们讨好年轻人说，吃到了时代红利的人得到一切都很简单，时代红利没了努力也没回报是历史的必然， 你们要薅"资本家"的羊毛、没必要跳进"吃苦的陷阱"。 而对那些在"红利"时代中努力与付出的人熟视无 睹，对在"红利"时代中被牺牲和遗忘的人更是只字不提。 以下文章来源于刘知趣 ，作者刘知趣 刘知趣 . 虎嗅、澎湃新闻认证作者，十年互联网市场搬砖女工。曾任职于百度、知乎，现关注新青年一代如何更 好地生活。 本文来自微信公众号： 刘知趣 ，作者：刘知趣，原文标题：《中年老登们在迷惑年轻人》，题图来源：视 觉中国 心理学里有一个描述记忆过滤机制的术语，叫做"玫瑰色回忆效应" （Rosy Retrospection） ，是指人在回忆 过去的时候，往往会赋予那些回忆比当时实际感受更为积极的情感色彩，就像是蒙上了一层玫瑰色的滤 镜，把过去的回忆美化的比实际情况更好。 尤其是 ...

从2022年元旦进入股市，到今天真的是一场长长的噩梦，这些年辛辛苦苦打工赚的钱，差不多亏了一半 还多。 我已经知道自己的性格并不适合股市，比如追求完美的强迫症，极端主义总想一口吃成个胖子，心急总 想尽快回本，一买就是满仓满融，看到别人的票天天涨自己的没涨总想换过去……但我真的不想就这样 退出股市，就算退出也要等到回本了。 认真思考后想把红利股作为回本的战场。想想也真是悲催，前几年我在科技股的时候红利股涨的好，今 年我换到红利股了红利开始跌，科技又开始疯涨。今年开年我一直满仓满融持有中远海控，无奈开年后 海控天天跌，科技天天涨，今天心态终于崩溃了，卖了海控买了恒生医疗ETF，结果刚买就开始往下 掉，彻底受不了了，清仓恒生医疗ETF，又买回海控。 纠结了很久，还是决定把这个帖子发出来，不怕大家笑话，我知道后面肯定还有很多诱惑，所以开这个 帖子的目的就是想让大家一起监督，不要追高别的，坚守红利等待回本。我会每周上来报告一次情况， 希望不要打自己脸。 目前持有海控57W，三年总亏损75万。 宿不移 看到有人说，持续稳定赚钱只不过是幸存者偏差，我认为你是很不懂JSL呀，真是白来了。这是一个很 有代表性的切入点，下面我以 ...