1/ 科学研究有还原论 （reductionism) 和涌现论 (emergentism) 之分. 还原论讲究的是，把事物拆分为更细微的结构，然后根据微观结构推导出因果关系和宏观的规律。还原论在物理和其他很多学科中取得巨大的成功。

2/ 涌现论的基本逻辑则是，在一个开放复杂的系统内，各个零部件之间的互动，存在很多随机性，即使知道所有微观细节，也无法推导预测宏观现象。甚至即使回到当初的初始条件，再来一次，也无法保证演化的结果和上次一样。假以时日，复杂系统内会涌现出微观层面完全无法预料推导出来的新奇的行为特征。

3/ 在投资领域，很多人分析投资，看项目，各种考察，本质上用的是还原论的逻辑。

4/ 而被动的指数投资，本质上采用的是涌现论的逻辑

5/ 来自一个叫 credio 的公司的关于美国共同基金 (mutual fund)的表现的数据：2005 年到 2015年十年间，扣掉管理费和销售佣金 (sales load) 之后，美国两万五千个 mutual fund 里面，只有约 45 个基金的年均回报率超过 7.5%。 而同期大盘标准普尔指数基金 (S&P 500) 包含分红的年均回报率是 7.5%.

这 45 个基金的年均回报率主要分布在 7.5% 到 12%之间。只有一个基金年均回报率高达 14%, 但这是两万分之一的概率。

6/ 至于美国风险投资业的回报，更是惨不忍睹。

7/ 人性对于还原论的因果逻辑非常执着，因为看到成功案例多了，同时放电的神经元连接在一起 (neurons fire together wire together)，误把相关性当作因果性. 每个人都觉得自己可以成为索罗斯，巴菲特。

8/ 1988年丹*奎尔作为美国副总统候选人参加辩论时被对手质疑太年轻。他拿肯尼迪 44岁就当上总统一事来辩护。民主党候选人本森说，“参议员，我认识杰克*肯尼迪，他是我的朋友。你算不上杰克*肯尼迪”.

9/ 年轻人爱拿索罗斯狙击英镑一事，来勉励自己看到好机会要加杠杆重仓。但是以绝大部分人的阅历和哲学底蕴，完全无法望索罗斯项背。每一个索罗斯成功狙击英镑的励志故事背后，都有无数个不为人知的加杠杆爆仓的人生悲剧。

10/ 还原论适合于孤立的，局部有限时空的，变量极少的场景；涌现论适用于开放的，广阔时空的，多变量的场景。还原论的误区在于，支持局部孤立现象背后的因果关系，在多个不同节点组成的复杂系统里，并不具有必然性。  

11/ 一个企业家过去的成功，归因为“靠谱，专注，all-in", 但在新的科技浪潮来临时，这也可以说成是“赌徒孤注一掷带来的自我毁灭” 。 曾经在山里称大王的猴子，把成功归因为可以灵活地在树林里上蹿下跳，但外面的老虎来了后只得抱头猴窜。

12/ 开放系统带来的外部因素，可以随意摧毁所有局部经验积累的似是而非的逻辑。还原论式的投资者的误区在于，当外部环境变化了，自己的选择被市场证明是错误的时候，还死死咬住原来的错误因果逻辑，直到被市场彻底抛弃。

13/ 对于更高维度的观察者而言，还原论者永远是井底之蛙，当然在井尚未被新的外部因素冲击之前，其逻辑的局部合理性也是事实。

14/ 涌现论的操作特点是，根据涌现出来的最突出的标的来调整仓位，而不拘泥于某个特定因果关系的逻辑。所有因果关系都是基于某个抽象模型的简化设定，而任何主观的简化设定迟早会和新的客观事实产生巨大的错位。  

15/ 旧的抽象模型和新的客观事实产生错位之时，对于新人是巨大契机。对于顽固的老人，则是死亡螺旋的开始。

16/ 涌现论的实践者，也无法避免被各种噪音所干扰，也会有各种回撤和曲折，但是它的内在的自我纠错的能力，可以避免某一次偏离正道太远而彻底毁灭。   

17/ 数亿股民痴迷于技术分析K-线图而无法自拔的一个主要因素，可能是相关的信息很容易获得，操作简单，虽然其有效性是个大问号。类似，还原论的操作方法，虽然大多表现不如指数基金，但被多数人认可，是因为它容易理解，大家都觉得自己可以成为少数聪明的可以长期超越市场指数的赢家。

18/ 有哲人最近提出这样两个严肃的问题：是什么力量让人相信按摩胸可以让胸变大，按摩脸可以让脸变小？是什么力量让散户相信十几年前2700点，十几年后还是2700点的股市能挣钱？最终，人们相信他们愿意相信的东西。随他们去吧。    

19/ 很难事前预测非洲树上的一群丑陋的猴子中涌现出智能生命而 99.9%的其它物种全部灭绝， 很难预测欧洲边缘的一个偏远岛国里涌现出工业革命而不是在其他人口密集的地区，很难预测一艘破船上一群饥民组成的拓荒者中涌现出世界强国，很难预测炎热的北加州的大片果园中涌现出集成电路和硅谷，很难预测一个匿名程序员创造的复杂系统涌现出了风靡全球九年不倒的比特币。 没有任何事情是命中注定，太多因果逻辑在更长的时间段上更广阔的空间里观察，则完全经不起推敲。 

涌现论的底层数学模型非常微妙，且听下回分解。                                    

(未完待续）