爲何賭徒心態終究輸光?非遍歷性系統中的生存法則

作者:雪鵝,DataCafe

想象你帶着1000元起始資金參加這樣一個翻硬幣挑戰遊戲,你可以選擇一直玩下去:

每輪拋一次硬幣,

拋到正面,財富增加 80%。

拋到反面,財富減少 50%。

聽上去是個穩賺不賠的遊戲!

但現實是……

如果讓10萬個玩家參加這個遊戲,並讓他們各自玩100輪,你會發現:他們的平均財富確實在指數增長,但絕大多數人最後的財富竟然不到72元,甚至破產!

爲什麼平均財富是增長的,但大多數人卻越玩越窮?

這就是典型的非遍歷性陷阱。總覺得再來一局就能翻盤,恰恰是因爲我們誤把羣體平均當成了個體命運。

非遍歷性的陷阱:長期平均≠ 你的真實命運

什麼是遍歷性?

遍歷性(Ergodicity)這個概念最早出現在統計物理學中,也在概率論、金融、行爲科學、機器學習等領域產生深遠的影響。它試圖回答的核心問題是:長期平均值,是否適用於個體?我們在做決策時,到底該相信‘長期平均’,還是‘一次次親身經歷’的現實?

19世紀,物理學家路德維希·玻爾茲曼(Ludwig Boltzmann)研究氣體分子運動時提出了遍歷性假設:如果觀察一個氣體分子足夠久,它會遍歷所有可能的狀態。

想象一個封閉的氣體容器,容器中有無數氣體分子,每個分子都在碰撞過程中經歷不同的速度軌跡。單個分子的長期軌跡和整個氣體的統計分布是相同的,這意味着我們可以用某個時刻所有分子的狀態,來推測單個分子的長期軌跡。

這就是著名的玻爾茲曼的遍歷性假設。

數學上,遍歷性意味着:

左側是時間平均:描述一個個體在足夠長的時間裏,多次經歷同一過程後所得的平均結果;

右側是羣體平均:描述在某一時刻觀察無數個體的結果所得的統計期望。也就是說:當系統滿足遍歷性條件時,單個個體的表現最終會收斂到羣體的“長期平均”。

如果世界是遍歷的,每個人的財富最終都會趨近於社會的平均財富水平。在遍歷的世界,所有人都能體驗到所有可能的經濟狀態(富有、貧窮、成功、失敗),個體的命運總會收斂到羣體的“長期平均”。

但現實生活往往是非遍歷的:個體的資源有限,往往在經歷到所有可能的路徑前就因某次失敗直接出局。

我們經常聽到這樣一些具有引導性的言論:

“某行業的平均年收入過百萬。”

“某人30歲就財務自由,創業只花了兩年。”

“某指數基金長期年化收益高,只要堅持投就會變富。”

……

這些看似合理的統計數據仿佛在告訴我們一個確定的真相。好像只要行動,長期平均收益就會適用於個體。但這些個案屬於路徑依賴+不可復制的非遍歷過程。模仿者無法經歷相同歷史背景、關係網路、運氣節點,甚至不知道隱藏失敗者的數量。

數據告訴你羣體長期的平均值,但現實卻充滿短期的“斷崖式失敗”。

這正是非遍歷性最隱蔽的陷阱 —— 大數據統計的平均值 ≠ 個體的真實命運。

一次崩潰對於個體來說可能再也無法彌補,一次失敗可能讓人徹底出局,無法再回歸到“平均狀態”。我們每個人的生命路徑只能經歷一次,無法像賭場一樣喫羣體的長期平均,等着概率在無數次個賭徒中平均化。

爲何個體的長期命運大多比“平均值”更差?

在非遍歷系統中,個體長期表現往往低於羣體平均。這不是偶然,而是系統性的結構特徵。光鮮的平均值往往是被極少數創業成功、投資暴富、逆襲上岸的故事拉了上去,更多人的失敗從未進入統計。

現實系統在多數情況下是乘法型、且具有路徑依賴的特徵——比如投資的複利、健康的衰退、聲譽的損毀。這類系統的典型特徵是:上行有限,下行無底。

一次破產,可能毀掉一生;

一場次錯誤決策,可能徹底改變命運;

一次失信可能徹底摧毀信任;

而能賺到的財富、漲的績效、建立的優勢卻總是有限。

這正是爲什麼在數學上,乘法型過程的長期增長率並不等於“平均收益”,而是更接近於:

相比之下,羣體平均通常用的是算術平均,

而由於對數函數是嚴格凹函數,基於Jensen不等式,有:

因此,乘法系統的長期增長率(即幾何平均)始終小於算術平均。波動越大,這個差距越明顯。算術平均是告訴你‘如果永遠幸運會怎樣’,而幾何平均告訴你‘在真實世界裏走過風雨之後你剩下多少。

這意味着個體的長期表現總是遠低於“羣體平均收益”,不是運氣不好而是結構使然。

如何做最優決策? 凱利公式的黃金分割線

那麼在人生決策中,我們能做點什麼避免在長期遊戲中歸零的命運?如何既不破產出局,還能實現長期複利?

答案是:永遠不要 All in,學會凱利下注!

凱利公式(Kelly Criterion)是一種用於重復博弈中的最優下注策略,目標是最大化長期收益的同時避免短期虧光出局。它最初由約翰·凱利(John L. Kelly Jr.)於 1956 年在貝爾實驗室提出,原意是解決通信系統中“如何在有噪聲的信道中分配信號功率”,以實現信息傳輸效率最大化。

後來這套理論很快就跨界出圈。

美國數學家、投資奇才愛德華·索普(Edward Thorp)發現凱利公式能夠優化財富增長路徑。他將凱式帶進賭場,在《Beat the Dealer》中首次用它系統性打敗了21點莊家,之後又帶進了華爾街,在《Beat the Market》中繼續“收割”。

這一準則本質上等價於最大化對數期望收益(log-utility),從而兼顧了增長與風險之間的動態平衡。它幫你在“活得長久”和“賺得夠多”之間,找到一個最優平衡點。

凱利公式:

其中,成功的概率是 p,失敗的概率是q = 1-p;成功時的收益倍率(不包含本金)是b,失敗時的虧損比例是 a(通常是1,如果虧的是全部下注金額)。

回到開篇提到的拋硬幣遊戲,你可以選擇下注一定比例的本金一直玩下去,但每次押多少最合理?

也就是說,凱利公式建議你每次投入總資金的37.5%。押得太多,即使有優勢,也可能因爲幾次連輸直接爆倉;押得太少,又錯過了本該屬於你的增長。

凱利公式的意義就在於:找到那個既能長期賺最多,又能活得下去的點。

補充一點,凱利公式對勝率賠率非常敏感,但現實中這些參數往往不確定或動態變化,因此許多穩健的實踐者會選擇凱利建議值的一半(被稱爲半凱利策略)以換取更平滑的收益路徑。

模擬實驗:10萬人翻硬幣賭局,多少人能“活”下來?

爲了更直觀地理解不同的下注策略對個體命運的影響,我模擬了10萬個玩家參與開篇的拋硬幣遊戲,總共進行200輪,每人獨立進行遊戲。

遊戲規則依舊是:本金1000,正面朝上賺80%,反面虧50%。玩家可以選擇固定的下注比例:比如押全部(100%),押65%,37.5%,……

結果…… 100%下注的玩家幾乎全滅!

最終財富呈“冪律分布”,雖有極少數人暴富,但絕大部分人玩家都破產了。

我們對比這4種不同的下注策略的玩家財富分布,資產分布越右玩家資產越高。

a. 100%下注:幾乎所有人破產

全押策略下的最終資產分布有龐大的左側貧困峯 + 極細的右側暴富尾結構:大部分人破產,極少數人賺走所有的錢,這就是博弈不對稱性 + 幸存者偏差的真實呈現。

b. 65%下注: 依舊兩極分化,仍有大量人破產

c. 37.5% 下注(凱利公式):財富穩定增長

凱利下注策略下,資產分布明顯右移,多數人資產增長且分布集中,是最優財富積累模型。

d. 10%下注:幾乎無人破產但回報太低

沒有了類似全押情況下的破產分布尖峯,但整體財富集中在低資產區。相比之下,37.5% 策略會在右側拉出明顯長尾,實現資產倍增。

凱利下注是唯一兼顧“多數情況下不破產”和“可觀增值”的策略,是數學上最優的長期生存策略。這正是凱利公式的精髓:它不是讓你贏得最多,而是確保你能活得夠久。

凱利公式中的生活哲學

凱利公式告訴我們,長期成功的祕訣是學會把控“下注”的比例。人生不是比誰能打出一次暴擊,而是比誰能一直玩下去。

在職業上,不是憑一腔熱血裸辭、也不是固守舒適區,是持續布局,提升能力,敢於換道,留一手選擇權;

在投資中,是不梭哈暴富,而是根據賠率控制倉位,留得籌碼;

在關係裏,是不把全部情緒和價值寄托於一人,而是投入同時保有自我;

在成長和自律上,不靠一次爆發去獲得改變,而是通過穩定、複利式地優化生活結構。

人生就像一場漫長的遊戲,你的目標不是贏一次,而是確保自己能一直玩下去。只要不出局,一定會有好事發生。

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