文章核心观点 - 投资者常因依赖主观直觉和股价走势表象进行交易决策而失误 正确的投资决策应基于对机构资金真实交易意愿的客观分析 而非个人感觉 [1] - 量化数据如“机构库存”能帮助投资者识别机构资金的参与程度 从而建立基于概率的系统性投资思维 提高决策胜率 [12] 凭走势猜高低点的常见误区 - 投资者常因股价连续上涨而认为“涨太多要跌”并卖出 或因连续下跌而认为“跌到底要涨”而抄底 但往往因此错过后续行情或被套牢 股价高低点由资金交易意愿决定 而非走势表象 [3] - 在一只不到三个月股价翻倍的股票案例中 其创阶段新高后的回调伴随持续的“机构库存”数据 表明机构仍在积极参与 回调仅为震荡整理而非见顶信号 凭直觉卖出会错失上涨 [3] 新高后回调的误判 - 投资者常见误区是将个股创出新高后的回调视为行情终结信号并匆忙割肉 例如一只光通信个股在60个交易日内翻倍 每次新高后都出现回调 但“机构库存”数据始终存在 表明机构参与未停止 回调是为上涨蓄力 [5] - 在此类情况下 仅依据K线走势表象而清仓 会主动放弃本可获得的收益 [5] 下跌抄底的陷阱 - 投资者常抱有“跌多必涨”的想法 在股价大幅下跌后出现反弹时急于抄底 但往往被套牢 例如2025年某只持续下跌的股票 其反弹因缺乏“机构库存”数据 表明未获机构资金认可 仅为散户跟风 故反弹难以持续 [7] - 此类缺乏机构资金参与的“虚的”反弹 追入抄底风险极高 [7] 暴跌后反弹的误导 - 股票经历暴跌后出现连续上涨 易被误读为“触底反弹”的反转信号 吸引投资者追入 但随后股价常继续下探 例如某只股票在大幅下跌后连续四天飘红 但其间“机构库存”数据无活跃迹象 表明机构未参与 反弹仅为短期情绪波动 [9] - 追入此类无机构资金支持的反弹 大概率是为他人接盘 [9] 建立基于数据的投资思维 - 直觉易受短期走势表象和情绪影响而出错 量化数据的核心价值在于以客观数据揭示机构资金交易意愿 帮助投资者建立基于概率的决策思维 [12] - 投资成功的关键在于判断“机构是否在积极参与交易”的系统性思维方式 以及客观数据的支撑 而非依赖猜测运气 [12]

核心观点 - 前麻省理工21点团队核心成员马恺文在其著作《大概率思维》中，将其在21点牌局中的博弈逻辑，转化为一套适用于商业、投资及日常生活的决策哲学，强调通过信仰概率、警惕认知偏差、建立决策框架，在不确定的世界中建立可持续优势并实现理性胜利[2] 概率思维的本质与信仰 - 概率思维的本质是一种信仰，依靠分析学和统计学才能找到确定性[3] - 21点游戏的成功源于其坚实的、不变的数学基础，其优势基于条件和概率，即过去的事件（已出现的牌）会影响未来事件（未来出现的牌），使游戏拥有“记忆”[3] - 概率优势可被量化，使算牌成为理论上每次投注都拥有优势的行为，这种优势会随时间积累而兑现[3] - 概率思维的第一戒律是理解波动性，短期结果受随机性支配，长期趋势才反映真实胜率，例如作者曾在37场比赛中输了32场，但策略并未失效[3] - 概率思维的第二条戒律是重视和保持长期视角，将概率优势转化为实际收益需要进行多次尝试并保持极大耐心[4] - 概率思维的第三条戒律是真正相信基于系统底层逻辑的策略和模型，这种信念打破结果导向偏见，强调决策过程的质量而非单一事件的输赢[4] 警惕认知偏差与数据陷阱 - 实践概率思维需警惕认知陷阱，错误地使用数据比不用更危险[5] - 常见的认知陷阱包括证实性偏差（倾向于关注支持自身观点的数据）和选择性偏差（仅考虑成功案例而忽略失败的沉默大多数）[5] - 克服偏差的对策是确保考察所有数据而非一部分，以保证样本的完整性与代表性[6] - 必须区分相关性与因果性，数据的核心价值在于其是否具有预测未来价值，而非数据规模[6] - 应避免使用“伪统计量”，有效统计量需基于客观测量、易于理解、不可操纵，并关键拥有预测价值[6] - 收集数据后，关键在于从无偏差的源头获取信息并建立收集数据的基础架构，若无现成数据，应有目的地主动生成所需数据[7] 建立决策框架与数据驱动文化 - 将概率信仰与数据基础转化为行动，需要建立包含目标、范围、视角三要素的正确决策框架[8] - 提出好问题是启动分析的钥匙，若无法提出合适问题，数据无法提供任何信息[8] - 组织应培育提问文化，让提出重要问题者与擅长统计分析者紧密合作[8] - 应致力于建立“数据驱动型文化公司”，使每个决定都建立在扎实的数据支持与充分考察基础上，科学成分远多于艺术成分[8] - 将分析融入企业和生活时，应将其视为一种系统性整合更多信息、减少盲区的新决策方式，而非单纯的数学或数字[9] - 在商业实践中，不应追求普适定理，而应找到适用于具体情境的最佳解法，例如评估基金经理应关注其长期整体表现而非近期是否“火热”[9] - 决策质量的判断标准是“做出决定时使用的逻辑和信息”，而非仅由结果评判[9] - 必须克服“损失规避”与“不作为偏误”，后者指人们认为主动造成伤害比因不作为导致的伤害更不可接受，但“什么都不做可能代价更高”[9] - 在组织中，群体思维常以“减少冲突”为名扼杀创新[9]

文章核心观点 - 投资者常因将市场消息直接等同于涨跌信号而陷入主观误区，导致追涨杀跌 [1] - 量化大数据（如“机构库存”）能揭示机构资金的真实参与度和关注度，帮助投资者跳出直觉误区，建立基于资金行为的理性投资逻辑 [1][5][13] 为什么我们总被消息“牵着鼻子走” - 大脑习惯简单归因，看到利空默认股价会跌，看到利好默认必涨，但这种直觉在市场经常失效 [3] - 举例：某医药股被爆出立案调查、业绩亏损后，舆论看空，但股价后续上涨30% [1][3] - 量化数据显示，消息公布后第三天起“机构库存”（反映机构资金交易活跃度）开始持续活跃，即使在股价五连阴期间仍在增加，表明机构资金在积极而非撤离 [5] 利好不涨，问题出在“关注度” - 举例：某只个股业绩暴增8倍，中报公布后股价反而下跌近10% [5] - 问题核心在于机构关注度缺失，利好公布前后“机构库存”数据消失，表明机构资金无兴趣参与，缺乏资金推动 [5][7] - 投资者误将“业绩好”等同于“会涨”，忽略了资金才是行情的直接推动者 [7] 提前布局的信号，藏在数据里 - 举例：“9.24”大金融行情启动前，市场整体低迷，但有个股的“机构库存”已持续活跃数月，表明机构资金在悄悄提前布局 [9] - 普通投资者仅看到表面题材（如“券商影子股”），未能从数据中捕捉到机构关注的反常信号，导致后知后觉 [9] 没有资金共识，再好题材也白搭 - 举例：同属大金融概念的另一只个股，股价反弹后迅速下跌，因缺乏机构资金共识 [10] - 该个股的“机构库存”数据始终未活跃，表明反弹仅是少数资金行为，无法形成持续行情 [12] - 投资者仅看到“题材热门”，未意识到持续性行情需要机构资金的集体参与 [12] 用数据建立理性，跳出直觉误区 - 量化数据的核心价值在于用客观数据（如机构资金参与度）还原市场真实状态，而非直接给出买卖建议 [13] - 建立“概率思维”，通过数据降低主观误判概率，使决策有据可依，而非依赖直觉或运气 [13] - 学会用量化数据锚定理性，有助于摆脱“追涨杀跌”的循环，建立更稳定的投资逻辑 [13]

文章核心观点 - 文章核心观点认为，普通投资者依赖历史经验、直觉和情绪进行A股春节行情投资决策容易失误，而量化大数据能够通过分析资金真实交易行为，提供更客观的判断依据，帮助投资者识别潜在机会并避免陷阱 [1][3][15] 春节前后A股市场历史表现数据分析 - 根据2016年至2025年春节前后上证指数涨跌幅统计，节后短期内上涨概率较高，例如年后1个交易日上涨概率为70%，年后5个交易日上涨概率为80% [2] - 具体年份表现差异显著，例如2019年春节后20个交易日累计上涨18.2%，而2021年同期则下跌7.6%，表明历史规律并非每年简单重复 [2] - 节前市场表现同样波动不一，例如年前20个交易日在不同年份的涨跌幅从-13.64%到8.34%不等，上涨概率仅为30% [2] 直觉化投资的常见误区与局限性 - 投资者常因追逐短期热点而失误，例如在2025年二季度创新药概念行情中，板块内248只个股仅66家上涨，涨幅分化巨大，龙头股初期表现可能并不突出 [1][6] - 依赖“节后上涨概率高”等普遍观点进行满仓或选择冷门股“躺平”，可能导致错失机会或承受损失，例如有投资者在节前追高消费股后，节后面临阴跌 [1] - 人性倾向于追涨杀跌，容易被短期价格波动吸引，而忽略行情背后的资金逻辑是否可持续 [3] 量化数据在洞察资金意图中的应用 - “机构库存”数据用于反映机构资金是否持续积极参与交易，其持续活跃是判断个股潜力的关键指标，而非短期股价涨幅 [6][8] - 案例显示，某创新药龙头股在行情启动初期表现平平，但因“机构库存”持续活跃，后续走出强势行情 [6] - 相反，某些节前短期涨幅迅猛的“热门股”，因“机构库存”数据仅短暂活跃后消失，表明缺乏机构资金持续参与，后续股价下跌 [10] 识别被市场忽略的“沉默信号” - 部分个股长时间横盘、走势平淡，但量化数据显示其“机构库存”持续活跃，这可能是机构资金默默布局的信号 [11] - 案例提到2025年一只个股，在前期三个月横盘期间“机构库存”从未间断，后续直接拉出八连阳 [11][15] - 量化大数据的作用在于帮助投资者捕捉这些不显眼但可能蕴含机会的细节，避免因追求“立竿见影”而错过潜在行情 [13] 建立基于概率的系统性投资思维 - 量化大数据分析的核心价值在于帮助建立概率思维，通过分析资金行为规律寻找胜率更高的投资方向，而非提供“必涨”答案 [15] - “机构库存”持续活跃的个股，其走出好行情的概率被认为高于数据断断续续的个股 [15] - 倡导用客观数据替代主观直觉和经验判断，以形成更稳定的交易决策框架，减少被行情“打脸”的情况 [1][15]

核心观点 - 投资者常陷入将新闻消息直接等同于股价涨跌信号的主观直觉陷阱 导致追涨杀跌和操作失误 [1] - 决定股价走势的核心并非消息本身 而是机构资金的交易态度和参与程度 [3][5] - 量化数据如「机构库存」能客观反映机构行为 帮助投资者建立基于资金行为的概率思维 以避开主观陷阱 [5][11] 消息面与股价走势的背离 - 利空消息公布后 某医药股股价不跌反涨30% 与直觉预期相反 [3] - 该股在利空消息公布第三天起「机构库存」数据开始活跃 并在股价调整期持续增加 表明机构资金在积极交易 [5] - 利好消息亦可能引发股价下跌 某公司公布中期净利润暴增8倍后 股价反而下跌近10% [5] - 该利好公布前后 股价虽有小幅反弹 但「机构库存」数据缺失 表明缺乏机构资金的参与兴趣 [7] 行情启动的先行信号 - 在一轮行情中 大金融板块最早启动 但普通投资者往往后知后觉 [7] - 量化数据显示 某表现领先的大金融概念股在行情启动前数月 「机构库存」数据已持续活跃 暗示机构资金提前布局 [9] - 投资者常因关注短期股价波动和市场低迷的主观判断 而忽略长期的资金行为信号 [9] 题材行情分化的内在原因 - 同属大金融热门题材 不同个股走势分化显著 有的持续上涨 有的反弹后即崩盘并连续下跌 [9] - 走势疲弱的个股「机构库存」数据几乎缺失 表明缺乏机构资金的整体认可与参与 [11] - 题材仅是行情“引子” 机构资金的持续参与才是推动行情的“燃料” 决定行情高度和持续性 [11] 建立客观的投资思维框架 - 投资应避免依赖主观直觉 如将消息当结果、业绩当保证、题材当行情 [11] - 市场充满概率 量化大数据有助于跳出主观误区 客观识别机构真实行为 [11] - 建立“概率思维”的关键在于关注资金行为的持续性（如「机构库存」）而非直觉预测涨跌 以此形成系统化的投资决策框架 [11]

文章核心观点 - 文章核心观点在于警示投资者避免仅凭“利好+超跌”等主观直觉进行投资决策 并强调利用量化大数据（如“机构库存”）分析机构资金真实态度的重要性 以建立客观的概率思维 从而规避投资陷阱[1][6][12] 市场现象与直觉陷阱 - 近期科技板块热度攀升 一批超跌小市值科技股成为市场关注焦点 机构认为这类个股弹性更大[1] - 投资者常陷入“直觉陷阱” 例如认为“超跌+风口”的组合稳赚不赔 或用“应该涨”替代“一定会涨”的主观判断[1] - 历史案例显示 在维生素价格暴涨360%的行情中 近三成相关个股不涨反跌 部分甚至股价腰斩 证明主观直觉可能导致亏损[1] 量化数据分析方法 - “机构库存”数据被用来反映机构大资金的交易活跃程度 其持续活跃表明机构资金在积极参与交易[3] - 案例分析显示 在维生素行情爆发前 有个股的“机构库存”已持续活跃 预示了后续的强势表现 尽管初期股价未动[5] - 另一同题材个股在行情初期短暂上涨后下跌 其“机构库存”仅在最初几天活跃后便消失 揭示了资金态度转向消极 股价随之走弱[6] - 2024年维生素涨价预期期间 有个股在行情启动前数个季度“机构库存”已持续活跃 表明机构资金提前布局 即便当时无公开利好或股价未涨[8] - 相反 同题材另一只个股的“机构库存”仅在热点爆发期短暂出现 缺乏持续性 导致其后续表现乏力[10] 超跌小市值科技股数据列表 - 文章附有一份超跌小市值科技个股列表 包含股票代码、市值、评级机构数量及盈利预测等数据[2] - 列表涵盖多只个股 例如： - 代码688286 市值43.91亿元 7家机构评级 预测今年净利润增速101.71% 明年增速59.29%[2] - 代码688246 市值34.74亿元 2家机构评级 预测今年净利润增速165.10% 明年增速127.59%[2] - 代码300504 市值42.14亿元 1家机构评级 预测今年净利润增速107.69% 明年增速1057.14%[2] - 代码301052 市值44.45亿元 1家机构评级 预测今年净利润增速197.83% 明年增速46.72%[2] 投资思维框架建议 - 股价变化本质是资金交易的结果 再好的题材若缺乏持续的资金参与也无法支撑长期走势[6] - 应避免将“题材利好”与“股价上涨”直接划等号 需通过数据洞察核心的资金态度[6] - 量化大数据的核心价值在于帮助建立概率思维：“机构库存”持续活跃时个股走强概率提升 反之则走弱概率更高[12] - 建议投资者依靠客观的量化数据而非主观猜测或追逐热点 以建立系统交易思维 获得稳定的投资信心[12]

核心观点 - 文章核心观点认为，普通投资者应避免将新闻或股价走势直觉作为交易决策的主要依据，而应关注反映大资金真实交易行为的客观量化数据，如“机构库存”，以识别行情延续或反转的概率，从而建立系统性的概率思维，减少情绪化决策 [1][15] 投资决策中的常见误区 - 投资者容易将新闻视为行情的“指挥棒”，仅凭直觉跟随新闻操作，但新闻往往只是市场波动的诱因，而非决定走势的根本 [1] - 投资者常陷入通过股价涨跌直觉寻找原因的误区，例如认为“涨太多”或“跌到位”，但实际走势与直觉常相反，例如有的股票连续四天涨停后调整，后续仍能再创新高 [2] 量化数据的价值与应用 - “机构库存”数据用于反映大资金的活跃参与程度，而非具体的买卖数量，它能将看不见的大资金行为转化为客观可视的数据 [7][10] - 当股价大幅下挫但“机构库存”保持活跃时，表明大资金未被吓退仍在积极交易，行情可能尚未结束 [7] - 当股价出现反弹但“机构库存”早已消失时，表明大资金并未参与该反弹，反弹持续性存疑 [7] - 在股价连续下跌（如四连阴）接近行情启动位时，若“机构库存”全程保持活跃，则暗示大资金未离场，行情可能很快止跌回升 [10] - 在股价跌至启动位后的反弹中，若“机构库存”消失，表明大资金无兴趣参与，此类反弹风险较大，可能仅持续短暂时间（如两天）后便继续调整 [12] 数据对比与概率思维 - 通过对比两只股票走势可凸显量化数据的作用：一只股票连续下跌后出现较长时间的快速反弹，但反弹期间“机构库存”全程消失，行情延续概率低；另一只股票在中阳线后连续三天大幅跳空下跌，但下跌期间“机构库存”一直活跃，行情反转概率高 [14] - 量化大数据有助于建立概率思维：当“机构库存”活跃时，行情延续的概率更高；当“机构库存”消失时，行情反转的概率更大，使决策基于数据概率而非直觉运气 [14] - 建立系统交易思维的关键在于跳出主观误区，用客观数据锚定判断，每一次决策都有数据支撑，通过不断优化概率在市场中获得更稳健的收益 [15]

文章核心观点 - 文章核心观点认为，普通投资者的主观情绪和传统分析模式（如追逐热点、解读新闻）容易导致投资失误，而量化数据分析能够穿透市场表象，揭示大资金的真实行为，从而帮助投资者建立更客观、理性的交易思维，把握更高胜率的布局阶段 [1][14][15] 市场现象与投资者困境 - 沪深两市有167只个股连续5天以上获得融资净买入，部分头部个股连续净买入天数超过10天，但对此现象的简单解读（如追涨或怀疑出货）被视为主观臆断 [1] - 在去年的震荡行情中，许多投资者感到难以把握节奏，容易买在高点或持有滞涨个股，以固态电池概念为例，板块在出现单日大涨6.9%及27只个股涨停后，实际上进入了震荡期，投资者在此阶段进场后难以获得理想收益 [1][3] 量化数据的核心指标与解读 - 量化数据通过两组核心指标揭示资金行为：一组是反映做多、回吐、做空、回补四种交易行为的“主导动能”，另一组是反映大资金活跃程度的“机构库存”，持续的橙色柱体表明大资金参与积极性高 [6] - 当“主导动能”出现蓝色“回补”行为，同时“机构库存”保持活跃时，表明大资金正在悄悄“补仓”，这是“震仓”的核心信号，预示调整可能结束 [7] - 以一只固态电池概念股为例，首次出现该信号后股价调整结束并直接拉涨近20%，第二次出现信号后也有15%的上涨空间 [7] 量化数据的应用与概率优势 - 拉长周期看，量化数据能提供概率优势，例如某只个股从去年二季度开始共出现9次“震仓”信号，其中6次对应阶段低点，这远超过普通人凭感觉选点的成功率 [11] - 量化的核心是概率思维，旨在帮助投资者找到胜率更高的布局阶段，而非精准预测涨跌，这与普通投资者常凭主观感觉在阶段高点进场形成对比 [14] 建立理性交易思维 - 面对爆炸的市场信息，投资者易受情绪驱动陷入追涨杀跌循环，量化大数据有助于回归理性，用客观事实替代主观猜测 [15] - 对于融资资金持续布局的新闻，量化思维的关键不在于关注“哪些股被买入”，而在于观察这些股票的“机构库存”是否持续活跃，以判断资金是长期布局还是短期炒作 [10][15] - 量化大数据的真正价值在于帮助建立客观的市场认知，跳出主观偏见和信息茧房，提供关于资金活跃程度和布局阶段胜率的信号，而非预测短期涨跌 [16]

核心观点 - 尽管人工智能在数学领域能力强大，但商业数学需要针对模糊、多变且棘手的问题提供实用、近似且灵活的解决方案，这凸显了人类推理、创造力和常识的优势，因此企业领导者必须掌握实用的商业数学技能[1] - 掌握以商业为导向的数学工具，包括对计算模型进行合理性检验、概率性思考以及对乘法动态的认知，在人工智能时代尤为重要，这些工具可概括为TRY、DO和WIN框架[2] 商业数学的重要性与人工智能的局限 - 数学是商业的核心语言，从首席执行官到仓库经理，几乎所有职能岗位和层级的人员都需要流利掌握，不懂数字就做商业决策被比喻为绑着一条腿去战斗[1] - 人工智能擅长为精确表述的问题找到确切答案（“学术性”数学），但商业数学需要解决现实生活中模糊、多变且棘手的问题，这暴露了人工智能的弱点[1] - 管理者所需的数学应用能力是以实用且灵活的方式构建和解决现实世界中的问题，这是一种可以学习的技能，掌握它有助于在人类引导下释放人工智能的全部潜力[2] TRY（独立思考与推理）框架与应用 - TRY代表独立思考与推理，旨在避免因过度关注细节而忽略全局的“无意视盲”风险[3] - 在20世纪90年代末的互联网热潮中，管理者过度痴迷于衡量“浏览量”，却忽视了现金流是创造商业价值所必需的简单数学逻辑，导致许多互联网公司破产[4] - 在2008-2009年全球金融危机中，经验丰富的分析师在雷曼兄弟等银行倒闭前几周仍给予“买入”评级，而一些局外人通过对住房贷款证券化进行基本数学分析，正确预见了问题[4] - 风险投资家比尔·格利在2014年指出，评估优步价值的专家模型核心假设“偏差了25倍”，强调商业分析师可能忽略对关键输入因素（如市场规模）进行根本性重新评估，尤其对于颠覆性业务[5] - 应对方法是始终自己进行简单、符合常识且合理的数学分析，大致正确总好过精确错误[6] - 培养TRY能力的三种技能包括：1) 培养数字直觉，使用需要先给出合理猜测答案的计算器；2) 使用麦肯锡方法，借助相关事实与近似数学，通过构建、测试及完善简单假设来解决问题；3) 学习六种心算策略：量纲分析、简单情况分析、归并法、图形证明、逐次逼近和类比推理[6][7][8] DO（决策与结果）框架与概率思维 - DO代表决策与结果，核心观点是决策与结果相互关联但并不等同，商业动态具有概率性，结果受随机性影响[9][11] - 在一个“石油大亨”计算机模拟游戏中，每次决策都有通过概率决策树计算期望值得出的精确正确答案，但只有大约20%的人每次都做出了正确决策[10] - 每次都做出数学上正确决策的人最终累积财富排在前10%-15%，但至少有10%的同学仅通过赌博就获得了更多财富，前1%的人最终财富是决策最佳群体的10倍[10] - 使用概率逻辑（如决策树）并尽可能采用最佳输入信息，仍然是做出良好决策的最佳方式，始终如一地这样做会表现出色，但会有赌徒凭借运气做得更好，研究这些结果毫无意义[11] - 概率思维是一个极其强大的概念，几乎是商业推理和管理决策各个方面的核心[11] WIN（当情况是非线性时）框架与乘法动态 - WIN代表当情况是非线性时，核心是避免将“线性”思维应用于“非线性”问题[12] - 通过一个抛硬币交易示例说明非线性问题的危险性：起始资金100美元，正面朝上财富增长50%，反面朝上财富减少40%，期望收益为5%，但任何单个参与者几乎有100%的可能性破产[12][13][14] - 该示例表明，在某些情况下，假设群体（“总体”）的理论平均结果，可能与该群体中任何个体的实际预期结果大相径庭[14] - 许多现实生活中的问题本质上是乘法性质的，下一轮的结果是当前得分乘以或除以某个数值，对乘法过程使用算术分析工具是极其危险的错误[14][15] - 乘法结果会受到指数增长或衰减的影响，例如上述游戏受几何平均数支配，其小于1预示着衰减[15] - 应对乘法动态的强大数学工具是凯利准则，它能最优地确定赌注规模，既避免出局风险，又能在具有较大优势的绝佳机会中争取大获全胜[16] - 凯利准则的应用改变了从信息技术到投资管理等行业的决策启发法[16]

文章核心观点 - 文章核心观点是阐述“概率思维”在达成复杂目标中的重要性，并通过三步策略来提升成功概率 [2][6][7] 概率思维与成功挑战 - 复杂目标的成功概率是多个先决条件概率的乘积，即使每个条件成功概率高达70%，三个条件同时达成的概率也仅为34.3% [2] - 十家企业中九家失败以及多数人新年决心落空的现象，是宏大目标与低概率交织的必然结果 [2] 提升成功概率的策略一：逆向思维 - 通过识别并预防不好的结果来降低失败风险，从而自动提升成功几率 [2] - 积极思维无法阻止坏结果，唯有通过有意识的准备才能提升胜算 [3] - 举例：一位年轻求职者通过蓄胡须、制作部门改进计划、研读团队书籍等针对性准备，成功获得产品总监职位 [3] 提升成功概率的策略二：多次尝试 - 面对高度不确定性的目标时，多次尝试是最可靠的突破途径 [4] - 举例：Instacart创始人在成功前尝试了约20个创业项目 [6] - 举例：托马斯·爱迪生通过实验6000种材料才为白炽灯研发出实用灯丝 [6] - 举例：莫扎特创作了600多部作品，贝多芬创作了700多部，梵高在十年间平均每36小时完成一件新作品 [6] - 举例：Ben & Jerry's冰淇淋在研发出经典口味前曾推出过300余种现已停产的口味 [6] 提升成功概率的策略三：优先推进低概率环节 - 整体成功概率取决于最不确定的前提条件，例如一个需要四位经理批准的提案，若前三位同意概率各为98%，第四位仅10%，则整体成功率仅为9.4% [7] - 主动策略是优先与最可能反对的经理沟通，此举能快速试错并将精力聚焦于成功概率更高的项目 [7] - 在概率思维模式下，应优先处理成功概率最低的步骤，以减少挫折并获得更多所求 [7]