读吴军的《数学之美》有感

看完之后受益匪浅，发现好多问题的本质就是数学和概率，数学深入到日常生活的方方面面，只是我们没有觉察到而已。比如用数学方法解决分词、语言处理、网页排名、页面相关性、地图搜索、密码学、输入法、广告匹配、云计算等。看完后觉得数学好强大，又好复杂，学数学的人好厉害，这些理论都是美国人提出来的，美国真的很NB。

作者关于教育的论点我觉得说的很好，人生是「长跑」，要培养孩子学习的兴趣和方法，而不是「死读书」，如下：

弗莱德（自然语言处理界的专家）年轻时由于家庭原因，上大学前花在读书上的时间恐怕连现在一般学生的一半都不到，当然我在小学阶段和中学阶段由于社会原因，花在课本上的时间也不如现在学生的一半，所以我们都不赞同现在中小学生只会上学考试的教育方式。每当我们谈起各自年少时的教育，我们都同意这样几个观点：首先，小学生和中学生其实没有必要花那么多时间读书，而他们的社会经验、生活能力以及在那时树立起的志向将帮助他们的一生。第二，中学阶段花很多时间比同伴多读的课程，上大学以后用很短的时间就能读完，因为在大学阶段，人的理解能力要强得多。举个例子，在中学需要花300小时学会的内容，在大学可能花100个小时就够了，因此，一个学生在中小学阶段建立起的那一点优势在大学很快就会丧失殆尽。第三，学习（和教育）是持续一辈子的过程，很多中学成绩优异的亚裔学生进入名校后表现明显不如那些出于兴趣而读书的美国同学，是因为前者持续学习的动力不足。第四，书本的内容可以早学，也可以晚学，但是错过的成长阶段时无法补回来的。（因此，少年班的做法不可取）

但是受国内的教育体制的限制，为了升学，为了考试，必须在规定的时间内学完「教学大纲」的内容，不能偏科，才能考个好成绩。游戏规则就是这么制定的，身为渺小的个体，没办法改变，只能适应。

作者也说明了环境对成功的作用：

一个人要想做到世界一流，那么他的周围一定要有非常多的一流人物。

接上一条，如果你课本内容学习的不好，知识点没有记住，就考不出好的成绩，上不了好的学校，接触不到一流的教育，所以还是不能不「死读书」。

作者关于炒股到底赚不赚钱，告诉我们不要看身边的人，要通过「大数据」统计才能得出靠谱的结论，如下：

在有稳定收入的人群里，三成到五成的人或多或少在自己炒股，其中男性的比例更高。但是，统计数据表明95%的个人投资者最终跑不赢大盘，50%-70%的频繁短线交易者甚至在亏钱，我周围的朋友智商和学历都不低，但是表现并不比这个数据好。他们大多数人炒股都是因为看到某个人炒一只股票挣钱了，所以自己要试一试，并且对自己的炒股能力颇为自信，似乎在股市上挣钱很容易。虽然每个人身边都有炒股挣钱的例子，但是看看统计数据就会很容易得出相反的结论，这个例子说明，没有数据支持的决策常常不准确，而且个别案例的影响在人们心中会被放大，而风险则会被缩小。

接着，我又问有多少人相信职业投资人所管理的基金能给他们带来比大盘更好的回报。几乎所有人都相信这一点，可是事实上70%（有时是90%）的基金长期表现不如大盘。看到这个结论大家可能大感意外，但事实就是如此。这个例子说明我们的想象与现实的差距有多大，在没有获得足够的数据之前,我们难以作出正确的判断。顺便讲一句题外话，有的读者可能会问，如果无论是个人还是基金，表现都不如大盘好，那么钱都到哪儿去了？答案很简单，交易费和各种税（比如印花税、美国股市投资收入所得税等）首先吃掉了收益中的很大一部分，而基金经理的管理费则又吃掉了一大部分。一个动态管理的基金，如果每年收2%的管理费（常规），虽然看似不高，但是30-40年下来实际上吃掉了利润的一半左右。股市在某种程度上是一个零和的游戏，证监会官员、交易所雇员的工资和各种奢侈的办公条件，其实都是羊毛出在羊身上，而基金经理开的豪车、住的豪宅都是投资人的钱。因此，一个散户投资人如果能真正做到“用数据说话”，只需要奉行一条投资决策，就是买指数基金。

一直以来我都没有炒股，身边的人有赚有赔，到底股市赚不赚钱我也不知道。在我上学的时候，看到我的大学教授炒股亏了好多钱。之前我在想，我并没有教授聪明，连他都赚不了钱，我凭什么赚钱呢。现在通过大数据得出的结论更可靠了，更加坚定我不炒股的信念。