书 · 1996 · 彼得·L.伯恩斯坦（Peter L. Bernstein）

《与天为敌》

一句话结论

人类学会计算和分担风险，才更有能力主动选择未来；但计算再精密，也不能把未知变成确定。

值得读完整本。对“投资与金融”书单的读者，它能把概率、保险、投资组合和行为偏差串成一条思想线索，帮助你理解金融工具解决了什么，又留下了什么。

伯恩斯坦把风险管理的兴起视为现代社会的重要转折：人开始比较不同选择的可能后果，而不只是接受命运。

为什么：如果未来只能归于神意，人就很难为不同方案建立共同的比较标准。概率论让可能结果及其发生机会进入计算，统计则把实际观察变成判断的依据。在条件适当时，重复观察能够帮助估计频率，新证据也能修正原有判断。这使保险、长期投资和商业规划成为更有根据的选择，但并不保证某一次行动成功。

同一笔钱对不同人的价值不同，因此理性的风险选择需要考虑效用、已有财富和承受损失的能力。

为什么：金钱金额可以相加，金钱带来的满足却未必同比增加。对财富较少的人，一笔损失可能危及基本生活；对富人，同额损失的影响可能较小。丹尼尔·伯努利因此把比较对象从预期金钱收益转向预期效用。这样便能解释，为什么有人愿意支付确定的保险费，来避免金额更大但未必发生的损失。

伯恩斯坦借马科维茨说明，投资风险应在整个组合层面衡量，不能只逐个判断资产好坏。

为什么：组合的波动既取决于每项资产自身的波动，也取决于它们之间的共同变化。如果资产没有完全同步涨跌，一部分波动就可能相互抵消。因此，单项看起来风险较高的资产，也可能改善整体组合的风险与收益关系。分散的价值来自这种关系，而不是持仓数量本身；共同承受的市场风险仍可能保留下来。

概率模型和均值回归都是有条件的工具；面对奈特和凯恩斯所讨论的不确定性，不能假装总有可靠的概率可算。

为什么：从过去推断未来，需要事件背后的关系具有一定稳定性。均值回归也只有在参照的分布及其中心仍有意义时，才可能提供帮助。经济制度、技术和人的行为会变化，旧样本可能不再代表新环境。因此，增加历史数据或提高计算精度，并不能自动弥补模型前提的失效。

书中借卡尼曼、特沃斯基和塞勒的研究说明，实际决策常偏离稳定、一致的理性模型。

为什么：人们常以某个参照点判断得失，而不是只比较最终拥有多少财富。损失带来的痛苦往往比同额收益的快乐更强，面对亏损时也可能更愿意冒险。相同结果如果被描述为保住收益或承受损失，就可能触发不同选择。这些偏差具有一定规律，因此理解风险既要研究概率，也要研究判断概率的人。

保险、期货和期权使人能够转移不愿承担的风险，但工具的存在不等于风险已经消失。

为什么：不同参与者面对同一种价格变化，损益和承受能力可能不同。合约可以把某些不确定后果交给愿意承担的人，让使用者更容易规划经营活动。不过，对冲工具也可以被用来增加风险敞口，复杂性还可能掩盖使用者没有理解的损失。因此，评价金融工具要看它改变了谁的风险，以及使用者是否清楚自己承担了什么。

亚当斯在1996年为《泰晤士高等教育增刊》撰写的本书书评中直接批评，伯恩斯坦忽略了人类长期依靠直觉处理的风险，并模糊了可量化风险与科学界尚不能判断的风险之间的界线。他还以驾驶行为说明，人会因感觉更安全而采取更冒险的行动，因此工具改善不一定等额转化为实际风险下降。

曼德尔布罗特与哈德森在《The (Mis)Behavior of Markets》中批评，金融收益的厚尾、波动聚集和时间依赖，会让常用的正态分布及独立变动假设低估危险。这挑战了书中部分金融模型的适用范围，而不是对本书的直接书评；伯恩斯坦自己也承认模型存在边界。

塔勒布在《黑天鹅》中认为，影响重大的意外事件经常超出既有经验，人们又会在事后编出解释，误以为事件本来就能预测。与伯恩斯坦肯定量化进步的主线相比，他更强调预测的局限和对未知的暴露。这是两部作品的立场比较，不表示塔勒布在该书中逐条反驳了伯恩斯坦。