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投资视野

查理·芒格:凡事简单想,认真做


1.用划算的价格投资一家优秀企业,比以便宜的价格买入一家普通企业的结果要好得多。
2.如果你把我们15个最好的决策剔除,我们的业绩将会非常平庸。你需要的不是大量的行动,而是大量的耐心。
3.把问题彻底想明白,问题就解决了一半。你已经说了,这是个矛盾:好机会,刚开始进场的时候,潜力十足;好机会,做过了头,危机四伏。
4.对于复杂的适应系统以及人类的大脑而言,如果采用逆向思考,问题往往会变得更容易解决。
让我现在就来使用一点逆向思考。什么会让我们在生活中失败?我们应该避免什么?
例如,懒惰和言而无信会让我们在生活中失败。如果你们言而无信,就算有再多的优点,也无法避免悲惨的下场。所以你们应该养成言出必行的习惯,懒惰和言而无信是显然要避免的。
5.遇到这种情况,正确的说服技巧是本杰明·富兰克林指出的那种,他说:“如果你想要说服别人,要诉诸利益,而非诉诸理性。”
6.在伯克希尔哈撒韦,在 Daily Journal,我们一直比平均水平做得好。问题来了,我们怎么做到的呢?答案很简单,我们追求做得更少。
7.你要是借了别人的车,别忘了加满油再还给人家。
8.凡事往简单处想,往认真处执行。
9.人们还需要养成核对检查清单的习惯。
核对检查清单能避免很多错误,不仅仅对飞行员来说是如此。你们不应该光是掌握广泛的基础知识,而是应该把它们在头脑中列成一张清单,然后再加以使用。没有其他方法能取得相同的效果。
10.我非常幸运,很小的时候就明白了这样一个道理:要得到你想要的某样东西,最可靠的办法是让你自己配得上它。
这是一个十分简单的道理,是黄金法则。你们要学会己所不欲,勿施于人。


11.我们偏向于把大量的钱,投放在我们不用再另外做决策的地方。
如果你因为一样东西的价值被低估而购买了它,那么当它的价格上涨到你预期的水平时,你就必须考虑把它卖掉。
但是,如果你能购买几个伟大的公司,那么你就可以安坐下来了,那很好。
12.我们从来不去试图成为非常聪明的人,而是持续地试图别变成蠢货。
13.沃伦和我都不觉得我们在高科技行业拥有巨大的优势。实际上,我们很难理解软件、电脑芯片等科技行业发展的实质。所以我们尽量避开这些东西,正视我们个人的知识缺陷。
14.平均的结果必定是中等的结果。正如我常常说的,生活的铁律就是:20%的人能够取得比其他80%的人优秀的成绩。
15.随大流只会让你往平均值靠近(只能获得中等业绩)。
16.我们能成功,不是因为我们善于解决难题,而是因为我们善于远离难题。我们只是找简单的事做。
17.高估自己的自大狂偶尔竟然能成大事,这是现代生活中让人很不爽的一部分。我已经学会适应了。自大狂偶尔能成为大赢家,但我不愿一群自大狂在我眼前晃来晃去,我选择谨慎的人。




人们计算得太多,思考得太少
1.你们不需要了解所有的知识,只要吸取各个学科最杰出的思想就行了,那不难做到。
2.得到系统的常识,是一种威力巨大的工具。电脑带来的危险非常多,人们计算得太多,思考得太少。
3.我可不希望你们误以为,我们拥有任何可以使你们不犯很多错误的学习和行事方式。
我只是说,你们可以通过学习,比其他人少犯一些错误——也能够在犯了错误之后,更快地纠正错误。但既要过上富足的生活,又不犯很多错误,是不可能的。
4.当你不了解,也没有相关的才能时,不要害怕说出来。有些人总是很自信地回答他们其实不了解的问题,我不喜欢跟他们在一起。
5.优秀的文学作品需要读者略加思考才能理解。如果你动脑筋才懂得某个道理,你就会更好地记住它。
6.所谓常识,是平常人没有的常识。我们在说某个人有常识的时候,我们其实是说,他具备平常人没有的常识。
人们都以为具备常识很简单,其实很难。
7.如果你把自己训练得更加客观,拥有更多学科的知识,那么你在考虑事情的时候,就能够比那些比你聪明得多的人更厉害,我觉得这很有意思。
再说了,你还能赚到很多钱,我本人就是个活生生的证据。






尽量拥有更多跨学科的知识


1.大多数人都只养成一个学科——比如说经济学——的思维模型,试图用一种方法来解决所有的问题。
你知道言语是怎么说的:“在手里拿着铁锤的人看来,世界就像一颗钉子。”这是一种处理问题的笨方法。
2.光看书还不够,你必须拥有一种能够掌握思想和做合理事情的性格。大多数人无法掌握正确的思想,或者不知道怎么应用他们。
3.我认为,除了历史之外,还有许多东西是人们必须了解的。所谓的许多东西,就是所有学科的重要思想。
你们必须掌握许多知识,让它们在你们的头脑中形成一个思维框架,在随后的日子里能自动地运用它们。
如果你们能够做到这一点,我郑重地向你们保证,总有一天你们会在不知不觉中意识到:“我已经成为我的同龄人中最有效率的人之一。”
4.规模优势理论的本质是,你生产的的商品越多,你就能更好地生产这种商品。这是个巨大的优势。它和商业的成败有很大关系。
5.你必须拥有许多跨学科的模型。你们也许会说:“天呐,这太难做到啦!”



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