1.贝叶斯决策
贝叶斯决策是指在不完全情报下，运用以往数据对事件进行估计，并根据具体情况及时修正概率，从而做出的最优决策。
它主要包含两部分：先验概率、调整因子
先验概率——事情尚未发生前，根据以往数据对该事件的估计
调整因子——在事情已经发生的条件下，重新预测可能出现的状况
基于贝叶斯公式：先验概率*调整因子=预期结果
2.贝叶斯统计案例
《黑天鹅》作者塔勒布曾在投资研讨会说：“我相信下周上涨的概率有70%。”但他却大量卖空标准普尔500指数期货，赌市场会下跌。
他的意见是：市场上涨的可能性比较高，但最好是卖空，因为万一市场下跌，它可能跌幅很大。
根据贝叶斯决策公式：
先验概率——下个星期市场有70%的概率上涨，30%的概率下跌；
调整因子——如果上涨只会涨1%，下跌则可能跌10%；
预期结果——70%×1%-30%×10%=-2.3%；
由于市场下跌造成的损失大于收益，塔勒布选择卖空股票。
Q: 你做决策时会遵从自己的第一反应还是反复计算概率然后做决定？快在评论区说说吧～
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激荡，水大鱼大的十年。这个更贴切！
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总是第一想法，思考分析的少
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很多情况会按照自己最初的想法做，我的思想特别容易固化，经常忽略分析这个过程。
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吴老师，邵阳怎么念成朝阳
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贝叶斯公式是我们现在投资决策的科学思考模型，我们到底该怎么决策，以前是靠感觉，现在有了模型，给我们提供了科学的指导方法，大大提高了投资的胜算，值得学习