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在其他许多倚重预测的领域中，二八法则仍然成立。第一次成功的经历通常始于正确的数据、正确的技术和正确的动机。我们需要一些信息，越多越好，并且能保证其准确性。我们还需要熟练地掌握技术，越高端越好，但更重要的是知道如何使用这些信息和技术。还要关注准确性，抓住客观真相，阿谀奉承的预测并非我们想要的，出镜成名也不是我们的目的。
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图10–3 帕累托曲线
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然后，就会进入中间环节，基于经验和常识以及一些系统处理过程（而非临时随意地）建立一些经验法则（启发法）。
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这些并非易事，许多人都会出错。但也并不是很难，只要按照这一个方法去做，普通人也能和预测专家一样做出可信度较高的预测。
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然而有些时候，重要的不是你的预测本身有多好，而是这些预测和竞争有多大关系。在扑克牌游戏中，即便你能做出的决定的正确率为95%，但仍会输个精光，因为你的对手做出的决定的正确率为99%。同样的，要想在股市中叱咤风云，也需要一些投资团队来为你作预测，投资团队的成员必须是精英人才，身着高档套装，拥有工商管理学硕士（MBA）学历，毕业于常春藤高校，拿着七位数的薪水，拎着高配置的手提电脑。
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在这种情况下，想要打败别人，就要加倍付出努力。你会发现，自己很快就会遭遇收益递减的窘境。你收获的额外经验、策略中新添的妙计和预测模型中的附加变量，所有这些，并不能使你的牌技有所长进。同时，你建立的那些经验法则虽然有用，但现在你需要学习经验以外的更多东西。
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然而，在竞争十分激烈的领域，只有提高边际效益才能挣到钱。竞争为人们设定了“水位”，而个人的利润只是“冰山一角”：漂浮在水面的仅仅是一小部分竞争优势，而隐藏在水面下支持它的，是一个由汗水铸成的巨大堡垒。
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我曾经努力想避开这些领域，转而在一些“水位”很低的领域下功夫，把最基础的做好，也能得到我想要的。在“点球成金”之前的年代，棒球也是“低水位”领域之一，所以当时比利·比恩仅凭借对一些小事——如上垒率比击球率能更好地衡量一个球员的进攻表现——的认识就赚得盆满钵满。现在，很多人都意识到了这一点。在政治领域，如果再多几个“538”这样的网站，我就知道自己没多大赚头了。但通常情况下，我足以同政治评论员“竞争”，比如同“麦克劳夫伦讨论小组”的那些评论员，他们做预测时甚至连尽量准确都做不到。2000年年中的扑克牌游戏也是如此，一些新手自以为仅从电视转播中就可以学会如何打牌，于是源源不断地涌进扑克牌领域，正是他们拉低了该领域的“水位”。
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如果你具有很强的分析能力，并且能够在许多领域中发挥这种能力，那真该仔细考虑一下竞争实力。在有些领域，竞争屈服于不良动机、不良习惯以及对传统的偏执，如果你很擅长对这样的领域作预测——你有更可靠的数据或更过硬的技术——通常就有可能小赚一笔。而在人人都能对基本情况预测准确的领域中，想要脱颖而出的难度就更大了，如果这时你还认为自己拥有很大的优势，那可就是自欺欺人了。
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总的来说，即使常常是事倍功半，社会也仍需要为预测付出额外的努力，或者我们应该意识到我们做的近似估计总是伴随着权衡发生的。但是，如果把预测当作商业手段，那你最好还是另谋高就吧。
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图10-4 处于竞争环境下的帕累托曲线
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扑克牌经济的繁荣
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帕累托原理暗含的意思是，那些最差劲儿的预测者——这些人所作的预测没有一个是成功的——与最好的预测者相差太多。换句话说，水平一般的预测者更接近“水池”的顶部，而不是底部。我知道，如果我与德万打牌，肯定会输掉一大笔钱，但如果有人可以保证我还能与街上随便找来的普通人以同样的赌金赌上一局，把我输的钱再赢回来，我便愿意跟德万赌上一局。
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我们可以通过检查扑克牌玩家的统计记录来检验这一假设。我对一家在线扑克牌游戏网站的数据进行了评估，其中包括2008~2009年的无注限德州扑克牌玩家的随机样本。这些数据按赌金大小显示出玩家每局的输赢状况。
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因为短期盈亏包含很多运气的成分，所以我使用了一个统计程序，对每个玩家的长期真实收益状况进行预测。然后，根据玩家的技能水平排序，把他们分为10类，第一类玩家即牌桌上排名在前10%的玩家[3]，相当于典型的10人桌上的最佳玩家，而第十类则完全是“菜鸟”级玩家。
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图10–5A 显示的是，根据每一位玩家在盲注为5美元或10美元的无注限德州扑克中每100局的输赢情况，我对每一类玩家的真实技能都作了预测。图中包含了赢得或输给其他玩家或赌场的钱，付给赌场的钱只占每个底池（被称为抽成）或分牌所需费用（以小时计算）的一小部分。
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图10–5A 盲注为5美元或10美元的无注限德州扑克每100局的输赢预测
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据我估计，长期看来，最棒的玩家每100局下来平均每局的收益为110美元，这是在线赌场中较为客观的收入，因为那里发牌极快，仅一两个小时内几乎就能玩100局左右。传统的赌场之所以不那么吸引人，就是因为玩同样多的局数可能要花费4个小时，这样每小时只能有25~30美元的收益。
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然而，关键的问题是，低级玩家输钱的速度甚至超过了那些高级玩家赢钱的速度。比如，我预测到最差的玩家，也就是“菜鸟”玩家，每100局会输掉至少400美元。这些玩家牌技太差了，对于他们来说弃牌也许是最佳选择，选择弃牌每100局只会输掉150美元。
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由此，你可以看到二八法则的统计学回声：低级玩家与一般水平玩家之间的差异比一般水平玩家与高级玩家之间的差异大得多。技能较好的玩家彼此之间所差无几，而技能较差的玩家甚至会犯最低级的错误，通常与最佳策略背道而驰。
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