信息处理系统：把信息变成可用的决策力

一、从“选择”谈起

选择这个问题，一直以来都是困扰所有人的问题，这个命题甚至穿越了人类的整个认识论的历史。

• 如何寻找确定性？
• 如何做出决策？
• 这就是选择的最终指向。

我们总以为自己在“做选择”。其实更多时候，我们只是“被信息所选择”。

所有的选择，都源自于一个看不见的信息系统。

之所以选择某件事，不是因为它最好，而是因为它“看起来最好”。
而“看起来”的背后，是信息的加工、过滤与偏见。

我们活在信息构建的世界里，却很少意识到自己身处信息茧房之中，被信息所驯化。

面对任何抉择，真正决定结果的，从来不是意志力，而是信息质量。

 

看得见的部分叫“知识”，看不见的部分叫“偏见”。

 

买哪支币、追哪个项目、什么时候离场——这些看似主动的选择，其实很多时候只是信息偏差的结果。

但真正的问题是：

我们真的在“选择”吗？还是在被信息推着走？

所谓“自由意志”，往往只是信息偏见的幻觉。

要真正掌握决策权，就得先理解信息系统的运作逻辑。

所以，理解“信息系统”，才是理解“选择”的第一步。不是为了取代思考，而是为了重新获得思考的主动权。

 

二、选择与概率：理解世界的底层逻辑

 

任何的选择实际上没有最优解，最优解是典型的历史决定论视角下才有的。
事态在形成事实之前是以概率的形式存在的。

社会科学是现有人与人之间的关系，然后在关系中衍生出宏观经济的基本特征的，最终再演绎出各种经济行为和经济选择。

 

我们的决策，就是在不确定中寻找相对确定的轨迹。

 

比如做投资：

• 市场选择：美股？港股？币圈？
• 产品选择：现货？期货？基金？
• 策略选择：趋势？震荡？

说穿了，这些都是一大串的选择集合。

很多时候，与其说一件事该怎么做，倒不如说该如何决策。

 

选择并非与努力对立——

选择决定努力的效率，而努力是要恢复事情的本来面貌。

决策必须围绕事实进行展开，并分清楚：

• 哪些是变量？
• 哪些是稳定联系？

稳定联系的条件也并非是持久稳定的。关系的变化，联系的状态它就会转换。

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一个有效的决策体系，需要四个基本能力：

 

1、获取信息的能力

 

信息来源可分三类：

1. 自身观察：你直接看到、测量或记录的事实。
2. 他人观察：同行、朋友、圈内人的第一手反馈。
3. 外部研究/机构数据：报告、公开数据、第三方研究。

信息的价值就是在于能够提供非对称的博弈优势，博弈最终面对的对象也是事实情况。

信息会刺激行为，行为会重塑关系，关系会改变事物发展取向，取向又会回溯到每个在链条上的个体。

评估自身优势与能力，避免以碎片化垃圾信息为决策依据，因为那会让你误以为自己掌握了事实。只要换个地方，所有的可能性就会被重置了。

 

举例：

比如说男的想在大学期间找个对象，去建工学院与去护工学院，概率显然不同，那是完全不对等的，信息获取的媒介与信息的背景全部都上了一个档次，这代表信息的质量更加优质了。

 

努力没错，但努力的“方向”决定了你能遇见怎样的信息质量。努力学习的意义，是让自己在更优的选择集合中活动。这决定的是想法跟选择的路径就会被持续的一个扩宽。

努力是面对技能所习得的，技能会重塑你的选择路径。

 

人与人的关系，人与群体性的关系，甚至人与自身的关系，永远都存在开口。

 

一场战争，阵亡的先验概率是30%，那是不是意味着有30%的概率阵亡呢？
不，可以学习各种战术的规避动作和各种装死，以及跟战场生存率高的老兵取经等一系列的行为，来降低个人的死亡率。

很简单的一个问题，在俄乌战场上，是在前线生存超过两年老兵的战场生存率更高，还是一个新兵蛋子的战场生存率更高？

宏观概率虽然在初始阶段赋予大家相同的一个难度，但是放在个体上，概率未必均等。
概率的差异，来自信息的掌握与应用。

 

2、筛选信息的能力

 

信息获取只是开始，更关键的是过滤。
逻辑，是最强的过滤器。要从庞杂信息中辨别真假，逻辑判断是最有效的工具。

 

假言判断是逻辑学中基于条件关系的复合判断类型，其核心特征是通过前件与后件的关联性表达命题间的逻辑制约关系。

 

举例：
某些币圈“大师”号称每单十几倍收益、每月几倍增长、从业十年。
（后件）如果真如此，那哪怕一千美元本金，一年早过亿了。
（前件）还需要靠带单拉人？显然不成立。

 

这就是用逻辑排除假信息的过程。其实不需要量化，只是定性的判断真假，完全不需要非常复杂的计算，用逻辑方法已经验证出肯定有假的地方就可以了，如果只是想到定性判断这一步的话，信息的清洗工作已经基本完成了

 

3、架构信息的能力

 

以量化交易为例：

• 选择哪个市场更优？——看门槛。
• 对个人而言，API开放、杠杆灵活的币圈确实效率更高。

但关键不在于“哪个最好”，而是“哪个与你的信息结构匹配”。

 

选择市场前，要量化成本：

• 手续费
• 资金费率
• 合规风险
• 资金进出难度……

真正的决策，不是选“最好的”，而是选自己能驾驭的。

 

每做一步都是在对概率进行重设，通过行为在刷新先验概率的一个分布情况。
选择和行为本来就是一体的，甚至努力的方向就是为了选择，选择又会成为努力的一个方向。

信息的收集需要努力，信息的清洗跟辨别需要努力学习这种方法；知道了方法之后得出的结论，需要继续努力实行，努力实行之后继续的改变重设的条件。

任何努力所面对的对象，就是拥有更多的选择和更低的选择成本，以及在时间的发酵下，目的或者是成功的概率，对于个体是不断的上升的。

而所有努力的核心目标，只有两个：扩大选择空间，降低选择成本。

 

把信息进行重新组合之后的再理解。新闻事实的报道基本上都是碎片化的，数据信息的获取也是碎片化的。信息的重组需要一定耐性跟时间，因为这就是一个拼图的过程。

这是一个把我们有角度的、看到的和感知到的，在思维中重新把事物本来的面貌进行还原的过程，所用的元素符号，都以不同的信息形式跟信息的样式存在。

 

洗信息有几个比较主流的方法，像交叉比对，还有就是赋予不同的消息来源不同的权重。

像一些单纯为了带单返佣或是拉新注册的交易员，权重都可以直接打成负数；一些确实大的KOL，或者是长时间经过逻辑验证证明靠谱的KOL权重，则可以给高一点。

做信息串联跟信息推理的时候，这个将碎片信息一体化的过程上，就只能依靠大量的常识、理解来完成碎片信息对于事物的一个解释。

这也是为什么人要学习大量的理论，理论系统就是将这些碎片信息有机的整理成可被解释的、一致性的整体过程。

 

4、量化判断的能力

当信息体系清晰后，就可以进入量化判断阶段。

 

上面几步基本上就奠定了赖以决策的基础层了，这个连贯的整体层内，得出的本质结论，就可以作为我们更加微观的决策前提。

 

很多都在讨论阶层固化这个问题，那又是什么使得阶层固化？

 

真正的阶层固化，实际上就是信息的遮蔽。

• 有交易深度数据信息的，就能虐看图画画的；
• 有股票内部消息的就能虐盲目跟风的。

是什么决定了阶层？

• 信息质量
• 信息广度
• 信息效率

阶层这种东西困住的并不是口袋， 而是眼睛跟耳朵；

让人变成聋子和瞎子，这样所谓的高阶层才能更容易的把爪子伸向低阶层的钱包，以此固化所谓的阶层。

 

那么逆推之后，如何摆脱阶层固化的诅咒，就是拉高信息的处理能力。阶层优势在于信息的直接获取，例如监管信息的变更，政策方向的转换，有些人在时间上时有优势的，这我们不得不承认。但是这种时间优势，难道说不能被削平码，或者是以科学的信息分析角度去抹平它，甚至取得更大的信息优势。

 

一些很日常的事例，都能通过事实的规律发展来进行判断。实锤数据造假之后，映射出造假的决策动机，建立政策的坐标系之后，甚至能先于政策的制定者本人分析出他会使用某一类或者是某一个取向的政策，并以概率的形式表达。

这就是上升到信息的量化表达的这个高度了。真正的“量化判断”，不是算概率，而是“控制不确定性”。

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量化是一种思维方式：把模糊的世界拆成可验证、可试错的结构。这一个也有成型的方法论的，一共分为五步：

 

4.1 概率表（决策拆二叉）

需要做的就是先在信息上完成阶层的跃升。

• 把当前所有事件列出，通通拆成“做 / 不做”的二叉问题。
• 给每项打分：发生概率 / 成本 / 收益。
• 没有统计数学基础也不怕，通过大于50%跟小于50%来判断就可以了。
  按概率阈值（>50% / <50%）初步筛选，结合成本收益决定行动。
• 最后动态滚动更新，要随时关注信息的一个动态变化。

4.2 设观察哨（监控体系）

也别吐槽自己的信息闭塞，其实不是没渠道，而是没有哨兵。

 

跨行业联动，设3个朋友圈哨兵加2个机器哨兵

• 人工哨兵：挑 3 个行业相关、信息可靠的朋友圈哨兵。
• 机器哨兵：百度指数、谷歌热词趋势、抖音热词等关键字监控。

每天根据这组机器的热词的变动率，把波动率记录到手机里。

这样子的预测模型就不再依靠手感，而是靠文字、数字、实时信息这三重锁。

 

4.3 小成本试错（动态逼近）

 

做事先小样本试错，用结果逼近真相。
比如说做生意，一点点的来做生意，而不是进一堆库存。

动态逼近的魅力就在这，每一次小样本就像一份实时的一个回执，把未来的不确定性，越压越窄，这个才是这方法的精髓。

先做小规模验证，快速收集现实数据，逐步扩大。避免一次性押注或大库存，用结果驱动扩张。

 

4.4 留两道保险丝：人 与 钱

流动现金：至少保证 6 个月生活成本，别梭哈在资产里边。
人则是“互补技能”的朋友圈。

 

在危机里边，人脉靠的是你给他活，他就能给你货，而不是空话社交。很多人抱怨自己没资源，真相其实是你得先输出价值。

 

4.5 瑞士军刀式思维模板（五个简易模型）

 

用数学的思考方式：

1. 极限模板：任何趋势先问，假如它继续十年，会无限扩大还是趋近于零。
2. 线性化模板：把非线性关系在所有的区间内进行拉直，方便计算，做到心里有数。
3. 变换模板：把空间问题扔到频率，把时间问题拆成相位，也是为了做到心中有数。
4. 对偶模板：如果成本难算，就先算收益，收益难量化，就先看机会成本。总之先要找一个起点，
5. 随机化模板：凡是算不过来的，就撒100次点，用均值近似。

这些模型加上概率表，能应对七八成复杂问题。

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从信息到决策：实用流程

1. 列清单：把相关事件/选项列明，拆成二叉问题。
2. 监测信号：设立 3+2（人+机）哨兵监控关键指标。
3. 小规模验证：以最低成本快速试错，收集实际数据。
4. 量化并决策：用概率/成本/收益矩阵做决策，留保险丝（现金和人脉）。

结语

信息不是用来鼓噪情绪的，而是用来提取结构的。

当别人还在争论数据真假的时候，内行早已据此画好了坐标系了，跑完情景模拟了，甚至准备好了备选方案。

外行看热闹，内行看门道。把门道拆到颗粒度足够小，再用数学思维把它量化锁死，哪怕身处同一张牌桌，也能让自己变成那条随机漫步方差里边最小的曲线。