作者：逸柳的知行之路
來源：逸柳投研筆記（ID：ealiu_investment）
《思考·快與慢》的第17章標題是“均值迴歸”（Regression to the Mean），不過我們拿到的中文版標題則是“所有表現都會迴歸平均值”，難怪看到許多人吐槽這本書的翻譯來著。
卡尼曼首先講了他給飛行員教練講：“對良好表現的嘉獎比對錯誤的懲罰更有效”的時候，教練員表示了質疑，因為他的經驗表明：“讚賞某個飛行員之後，他下一次的表現變差了；而對於沒有執行好動作的學員大聲怒吼，他們下一次表現都更好”。
因此，作者出現了一個頓悟時刻，他發現教練員說的現象是一種“均值迴歸”，與是否得到獎勵和懲罰沒有什麼直接的關係。
“均值迴歸”的道理不難，一點似乎就會“懂”，然後“懂了”就會忘掉，這是很多常識問題的通常表現：說出來似乎都懂，做起來似乎都忘。
在書中，卡尼曼講了下他給《邊緣（Edge）》雜誌提供的他最喜愛的公式：
成功=天賦+運氣（success = talent + luck）
巨大的成功=少許更多的天賦+巨量更多的運氣（great success = little more talent + a lot of luck）
人們往往一出生就有一個運氣，那就是出生在什麼家庭，有時候這個運氣還很重要，比如特朗普同志，他的運氣就很好，天賦也還比較高，當然，運氣的決定性作用更大，要是他生活在普通家庭，那麼達到現在的位置難度就要高得多了。其他的政要身上，也可以看到類似的運氣的作用。
其實嚴格意義上來講，天賦也是一種運氣，只是當我們面對事情、開始認知世界的時候，天賦已經是不可改變的了，變成了現有稟賦。
如果不考慮那些個的“先天運氣”，運氣也表現為正態分佈的結構，好運氣和壞運氣都有機率，時好時壞，最後就體現出大數定律。
當然，卡尼曼在這一章中不止是介紹“均值迴歸”，更重要的是告訴我們“均值迴歸”這個現象經常是容易被大家忽視的，即便“均值迴歸”是一種實實在在的現象，但是很少有人立刻就想到它，更很少有人願意聽這樣的一個解釋。要是一個股評家說“這是股票漲是因為過去一隻跌”，那麼立馬有人會懷疑其專業性，嗤之以鼻。
人們總是傾向於會找其他的理由，比如“抑鬱症患者喝了某種飲料，然後他們的情況在三個月得到了很大的改善”，儘管並非是飲料的作用，而只是心理狀況的一種“均值迴歸”，“抑鬱症患者”做其他的各種事情比如看電視、擼貓、散步等等可能也會帶來“同樣的療效”。封裝層光鮮理由很有必要。
同樣的，在股票漲了很久之後，突然下跌了，那些真正吸引人的理由不是“漲得多了，所以跌”，而往往是其他訊息面的東西，比如deepseek之於英偉達等等。
“均值迴歸”本身無法構成一個理由，它是一種統計學現象，所以我們並不能肯定說之前運氣差、下一次運氣就一定好。
忽視“迴歸性”很容易帶來一些誤判，會透過一個其他的因素來解釋某種“均值迴歸”的結果，還解釋得有理有據的，比如，將好運氣跟能力和天賦掛鉤，僅僅因為一隻股票漲就認為這是一隻好股票，或者因為它跌就將其貶低得一文不名，在不該堅守時堅守，在該堅守時過早放棄。
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