这不是个均匀的世界。
威廉·吉布森有句话，「未来已来，只是分布不均匀。」
孔子说，「人不患寡，而幻不均。」人性本能里追求稳定、确定性。
然而，现实是个复杂系统。
稳定现金流
「稳定现金流」这种人为制造的概念，并不是复杂系统的常态。
复杂系统更多的时候，是「三年不开张，开张吃三年」。
试图在本来就不稳定的系统里，人为构建并推广「稳定的幻象」，是削足适履。
这种削足适履的后遗症，找 Apr 稳定的投资标的，由此陷入三个危机：
- 流动性变差；
- 底层投资标的不透明或蕴藏巨大风险；
- 你惦记固定Apr，以为可以稳稳吃利息，人家惦记你本金。
骗子都喜欢用「稳定的 Apr」概念包装设计各种骗局。
还有1个非投资的反噬，贪图稳定的固定工资收益最终带来能力停滞不前后被替代。
复利神话
复利的神话里，包含着一个假设：这个世界是均匀的。
然而，现实不仅是不均匀的，而且连「不均匀」的那部分，也很不均匀。
这并非绕口令，而是聪明人对「不均匀」这个概念的多层级理解：
第一层级：理解人有悲欢离合，月有阴晴圆缺；
第二层级：聪明人试图用「正态分布」来驯服随机性；
第三层级：理解幂律和肥尾；
第四层级：概率与赔率的不对称性。
复利神话里描述的那种「每天进步一点点、每年赚一点点，就能成长为巨人」的场景，现实中并不会出现。
确切说，在现实世界，99% 的时间你会感觉一无所获，只有那 1% 的时间会感觉到收获的喜悦。
即使聪明人理解随机性，也会过于相信正态分布的钟形曲线，而忽视黑天鹅出现的频率以及导致的破坏。
有些事情是正态分布，或者是薄尾，例如人的身高；有些事情是幂律分布，或者是肥尾，例如人的财富。
正态分布与幂律分布最大的区别在于，某些现象中，正态分布严重低估了极端事件发生的概率。
复利神话对人带来的错觉，可能与「小数法则」有关，同是赌徒谬误。
反过来说，我们在有限的空间、有限的时间、有限的样本量下，高估了大数定律的作用。
大数定律依然起作用，但收敛得可能很慢。如凯恩斯所说的市场非理性的时间比你破产的时间要长。
你也许可以用指数基金来投资，正如博格所说，别去草堆里找针，干脆买下整个草堆。
但是，万一你选错了草堆呢？
不确定性的部分，正是分布的「不均匀」。
打个比方，就像你开辆车，打算来一次数千公里的自驾之旅，计划一天五百公里，然后艰难而快乐地抵达目的地，享受挑战自我的乐趣。
结果呢？也许前三天走得好好的，第四天就陷入一个沼泽地，完全动弹不得。
我想过一个问题：假如一个难题是均匀的，那就不算一个真正的难题。
例如，我每天做一百道围棋死活题，一年我就可以升两段。这并不是难题。问题是没有这样一马平川的难题。
假如有，围棋可能就不是很难的游戏了。
其实，AI就将围棋变成了均匀的难题。所以满大街都是随便灭掉人类冠军的围棋AI了。
//这是不是类似《信息-模型-行动》陆奇提到的，将边际成本变成固定成本。好的解题思路，就是将不均匀难题，变成均匀难题。