如何赚钱？

我先从一个实验开始聊起。

1996年，美国布鲁金斯研究所的两位专家（Epstein和Axtell），用计算机模拟，开发出来了一个人工社会财富积累的模型，称之为“糖域”（Sugarscape）。

他们的本意是通过计算机模拟，来研究包括环境变迁、遗传继承、贸易往来、市场机制、财富积累等等广泛的社会现象，从而找出这些现象的原因。

他们设计了图中的这个棋盘用于代表社会。棋盘由50X50个单元格组成。深色格子含糖高，浅色的含糖少，白色的不含糖。

正如你看到的，棋盘中有两座深色的糖山，代表资源富裕区。棋盘上有大片的浅色地带，代表资源有限区，白色无糖区代表像沙漠这样没有资源的地区。

现在模拟的社会有了，下面图片让我们在这个棋盘中放些人进来吧。

图中的250个黑点，就是被随机播撒在棋盘上的糖人。每个糖人都是单独的计算机程序，它们就像现实社会中的人一样，有能力吸收信息，观察四周，做出行动。它们在棋盘上漫游，寻找糖吃。

所以，你可以把棋盘看做社会，棋盘中的糖就是社会中的资源，糖人就是在这个社会中活动的人。

实验者给这些糖人设置了一些简单的决策规则：

1）糖人的视力向四个方向观察，目标是找到含糖最高的地块。单元格里的糖被吃掉后，过一段时间能重新长回来。

2）如果糖人吃的糖跟不上新陈代谢的消耗，糖人将饿死，计算机就会将其清出棋盘。

3）糖人被随机分配不同的基因禀赋。这包含两个指标，一是视力的好坏（有人能看到6格之外，有人只能看眼前1格）；二是新陈代谢的能力（有人代谢一次只消耗1单位的糖，有人则需消耗4单位的糖）。现在，你按一下启动这个实验的按钮，糖人们就移动起来。一开始，局面有点乱，但是很快，研究者发现糖人社会呈现出下图中有规律的分布。

当程序运行期从图1演到图4，糖人们开始围绕两大糖山拢聚，逐渐形成两大部落。无糖区则人烟稀少。而且，糖人们彼此位置分隔颇有效率，任何新长出的糖都会被迅速收割。

当研究者把目光投向财富变量时，这里的财富是指每个糖人收获的糖的多少来代表，他们发现了一个令人非常意外的现象：这个虚拟社会出现了严重的贫富分化。

下图展示了实验从启动到结束，人均财富分布的演变趋势。其中，横轴表示财富从低到高，即左侧是穷人，右侧是富人，纵轴表示人数。

正如你看到的，社会诞生之初（最顶端的图表），财富在国民间的分配很均匀，基本可算一个平等主义的社会。非常富有和非常贫穷的人很少，绝大多数人口的收入差别很有限，即使最富有的人也不过拥有30个单位的糖量。

随着时间推移，这个社会的财富分布发生了严重的扭曲。最底下的图表，20%的人占有全社会80%的财富。像马云、王健林等这样的土豪占据了社会财富的大部分。

根据实验者在程序中的设置，我们可随意调整糖人的各种初始参数，瞧瞧到底哪个参数引发了糖人国的贫富分化。

你是穷人他是富人，真实而又符合逻辑的原因究竟是什么呢？

实验结果表明，决定你赚多少钱是有三个因素决定的：天赋异禀，出身位置，随机的运气。

看起来，上帝设计个体命运的时候，非常具有智慧。

我们分别来看下这三个因素代表什么意思。

1 天赋异禀

天赋秉异这很好理解，比如实验中有的糖人视力好能看到6格之外，有的糖人只能看眼前1格。

好消息是，现实生活中，像爱因斯坦这样智商爆表的天才是少数的，大部分人天生的智商是差不多的，也就是智商是按正态分布的。

虽然天生的天赋异禀不能改变，但是后天的天赋异禀却可以通过学习逐渐提高，比如有统计概率知识的人就是比其他人思考的更深入，看的更远。

2 出生位置

第2个因素“出身位置”其实就是指条件概率，具体来讲有2类。

第1类是不可以改变的“出事位置”，比如你出生的家庭、你出生的年代。

例如王思聪是就有王健林这样的条件概率，出生在80年代的人就要面对高房价的压力。这都是不可以改变的条件概率。

第2类是你可以改变的“出事位置”，比如：你选择读书的学校，你选择工作的行业，你选择学习的技能，你选择嫁的人。

现在很多父母冲破了脑袋，哪怕卖了舒服的大房子，也要换成老破小的学区房，为的就是要让自己的孩子上重点小学，因为重点小学被名校录取的概率更高，其实父母都是知道要为子女创造更好的条件概率。

再比如，你选择学习的技能。最大的技术问答社区Stackoverflow，统计了2017年1月-8月浏览某编程语言的人数。分析结果发现，Stackoverflow浏览最多编程语言是这4个：Android include PHP, Python, and R。分析图表如下：

其中横轴是人均GDP从低到高，纵轴是Stackoverflow浏览某编程语言的人数（百分比）。橙色圆圈越大表示访问该技术问题的人数越多。

根据上面的分析结果，可以看出：

android 和 php 主要是低收入国家的人浏览python 和 r 高收入国家为多从个人层面来说，在现在人工智能，大数据时代，你选择学习python和r的技能，就是在改变自己的出身环境，从而提高你的赚钱能力，比其他人的条件概率高。

法国数学家拉普拉斯所言：“人生中最重要的问题，在绝大多数情况下，真的就只是概率问题。”

这个世界属于既懂概率、又能创造条件概率的人。

3 随机的运气

我们不妨假定有两个小糖人，A和B——程序一开始，两人的视力、新陈代谢、出生地的含糖资源，各方面条件都一样。

这个时候，在视力所及范围内，A偶然随机的向东北方的糖山迈出了一步，真是凑巧，这里居然没有小糖人占领，于是他占领了这个格子，财富开始快速累积，变成了富人，然后越来越富。

B同样四处张望，同样出于偶然，它向东南移动了一步，结果渐渐开始远离富糖区，当它意识到方向错误之时，其它糖人早已围满了通往北方糖山的路径，于是它再无机会，只得随机漫游，在资源贫乏区域拼命采集，却也只能仅顾温饱，最后变为最贫穷的那122个小糖人之一。

就这样，两个天赋秉异和出身位置都差不多的人，一个微不足道的选择差异，最终导致了其社会财富积累出现了天壤之别，这也可以称之为所谓的“蝴蝶效应”——初始条件极为微小的改变，最终引发结果的巨大差异。

对于没有太多资源，又不如阿尔法狗强大的普通人，该做什么呢？

做到下面2点就可以了：

1.选择比努力更重要。

这里的选择就是你要想办法提高你的条件概率，选择你能改变的出身位置。

对于个人而言，应该顺应时代潮流，选择去正确的地方，在水多的地方挖井。千万别以冒险为荣。

2. 在需要提高技能的事情上采取靠勤奋努力的策略，在需要靠运气的事情上最好“什么都不做”

人们所从事的活动，其中“运气”这个因素所占的权重各不相同，但我们可以按那权重从 0 至 100% 的顺序排列起来，就是下面这张图。

在最左端类似象棋、围棋这类活动中，技能的权重占 100%，与运气没啥关系。

而在最右端纯粹的赌博，例如我们之前讲过的抛硬币，运气的权重占 100%，根本就没有技能的空间。

在两个极端中间是其他事情各自技能和运气成分占比不同。比如打篮球更靠近技能端，说明技能权重比运气更高。虽然有时候会因为运气不好，看似已经投中的球在篮筐里来回弹几下竟然出来了，但是提高技能是最有效的。

你会看到投资更靠近右端，也就是说运气的权重比技能高很多。换句换说，投资大部分时候靠的是运气。

在技能权重更高的事情里，勤奋努力更重要。在运气权重更高的事情里，“什么都不做”更重要。

例如投资，所有的研究和学习都是在投资前进行的。一旦你买入，就不要天天看K线图研究，而是什么都不做，固定时间定投，并长期投资选定好的股票就可以了。

《随机漫步的傻瓜》书中有一句话是这么写的：

有一身好本事却穷困潦倒的人，最后一定会爬上来。
而幸运的傻瓜他可能短时间内借助于生命中某些好运气。但是长期来看，他的处境会慢慢趋近于运气并没有那么好的傻瓜。补充：如果对概率不了解的，可以学习下这个

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