馬畢業於麻省理工學院，擅長數學，尤其是數理統計。他憑借自己的概率知識，成功破解了美國賭場的21分遊戲，從而使美國賭場成為自己的ATM機。最終各大賭場不得不限制他的出入，徹底結束了他傳奇的賭博生涯。
這段經歷後來被搬上好萊塢大銀幕，電影取名為《贏了21分》，由帥哥吉姆·斯特吉斯主演，當年反響不錯。與電影不同，《大概率思考》這本書是馬凱文自己寫的，去掉了電影中各種虛構的情節，讓內容更貼近現實。
馬在書中詳細講述了自己如何運用高概率思維贏得賭局，並通過對統計數據的思考，揭示了人們決策時常見的思維錯誤。不同於純數學的科普書籍，馬通過身臨其境的描述，讓讀者在扣人心弦的故事中不斷體驗概率的神奇。在閱讀中，他不僅會掌握壹些概率的知識，還會收獲很多改變觀念的智慧。
首先，糟糕的結果不壹定來自糟糕的決策。
馬之所以能夠在21的撲克遊戲中擊敗賭場，靠的就是“條件概率”的原理。先說條件概率。當然，不理解這個數學概念，完全不會影響看這本書的樂趣。
所謂條件概率，是指在壹件事情發生的條件下，另壹件事情繼續發生的概率。例如，在撲克遊戲中，壹副牌中有52張牌，包括4張a，因此抓到a的概率是52分之4。如果我們第壹次抓到A，抓到A的概率就變成0中的565438+3。
大家可能都把概率的知識還給老師了。這裏只要記住壹件事。條件概率的主要特點是上壹次出現的結果會影響下壹次出現的概率。與此不同的是，在猜硬幣遊戲中，硬幣正反面各出現壹次的概率總是50%。就算妳扔1000次，也還是50%，下次出現的概率絕不會受之前結果的影響。
馬凱文利用條件概率的這壹特性從歷史中推斷未來。他稱自己為“算牌人”，通過記住已經出現的牌，猜測下壹張牌會出現什麽牌的概率，從而獲得優勢。舉個極端的例子，如果妳把51張牌都寫下來了，A還沒有出現，那麽最後壹張牌是A的概率是100%。
當然，在實際操作中，不可能等到100%贏錢。壹般的程序是上半場由同伴記牌，然後下半場馬入場。根據已經掌握的數據推測，這壹般會比莊家多獲得4%左右的優勢。
不要小看這4%的優勢，也就是說如果馬凱文的中獎概率是52%，莊家的中獎概率是48%。直白的解釋就是，每65，438+000場，馬就會多贏4次，所以只要壹直玩下去，贏錢是遲早的事。這是大概率思維。
當然，原因很好理解，操作難度也很大。需要經過特殊訓練才能判斷出自己有4%的優勢，才能離場。在最後的附錄中，作者給出了詳細的訓練方法。其次，即使妳已經判斷出自己有優勢，也不壹定會贏，因為這個優勢只是壹個概率，而不是每壹局決定的結論。
運用大概率思維，首先要著眼長遠，克服波動對心理的影響。這裏說的波動，是指輸贏的具體情況是偶然的。即使妳確定妳會在100的賭博遊戲中贏52次，妳也說不準這52次會出現在哪個遊戲中。這就帶來了壹個問題，如果妳已經連續輸了20次，妳還會相信概率嗎？妳還會按照既定的原則下註嗎？
從概率思維的角度來說，即使連續輸了48次，從第49次開始就壹路贏歌，但在現實環境中，人們很難接受連續失敗的打擊。如果此時別人指責妳的行為，大多數人會開始懷疑自己最初的決定。
人們習慣用結果來判斷決策的對錯。其實生活中很多時候，決策是沒有問題的，只是事情剛好進入了負面波動區。如果能堅持下來，用長遠的眼光看待事物，遲早會看到曙光。
馬和他的21團隊時刻提醒自己不要跟風，更不要擔心失敗，因為即使妳肯定站在勝利的壹邊，妳還是要經歷很多次失敗。
第二，統計數據是否真實，決定了決策是否正確。
既然結果不能證明決策是否正確，那麽如何判斷決策呢？馬認為，正確的決策應該建立在實際統計數據的基礎上，就像21點遊戲的勝負是建立在準確的計牌基礎上壹樣。當妳需要做出更好的決定時，妳必須問自己兩個問題。我需要知道什麽？如何從可信的、無偏見的來源獲得這些信息？
當然，這取決於妳想成為什麽樣的人。如果妳只是想在生活中做壹個自然的人，那就不用那麽努力。而如果妳想成為馬立克·凱文，壹個胸有成竹，掌控自己命運的人，那麽妳就可以早壹點建立自己的數據收集框架，妳的決策就會盡快完善。
為了提高統計數據的準確性，馬還為我們提出了四點建議。第壹，統計數據必須是客觀可測的，統計指標要最大限度地避免主觀色彩。第二，統計數據要通俗易懂，簡單明了。第三，統計數據不會被操縱。比如，各國政府都會不同程度地操縱與通貨膨脹率相關的各種數據，所以我們在使用這些數據時要謹慎。第四，統計要真的有用。筆者認為，不能因為真正有價值的數據不容易獲得，就去求助於壹些容易獲得但價值不大的統計數據。
此外，在收集數據時，馬還強調要避免證實性偏倚和選擇性偏倚對數據的不利影響。
驗證性偏倚是指總是使用能夠支持自己觀點的數據，而忽略反駁自己觀點的數據。其實大部分陰謀論都是基於這種心態。比如9.11事件就是美國政府自編自導的壹場鬧劇，登月的照片也只是在空軍基地擺的姿勢。持這種觀點的人更註重故事本身，而不是實際情況。所以壹定要警惕，決策僅僅來源於主觀認可的數據，很容易導致用差的證據證明差的想法的情況。
選擇性偏差是指我們經常根據看得見的數據做決定，而忽略了我們看不見的數據。二戰期間，美軍準備加強戰鬥機的裝甲防護。在統計了打在機身上的彈孔位置後，它決定在彈孔最集中的地方進行加固，以抵禦敵人的火力。這個決定看似沒有問題，但實際上是做了選擇性的偏差。
其實彈孔最多的地方恰恰是不需要提高防護的地方，因為即使被打得那麽慘，還能飛回來，也就意味著不需要增援，那些沒回來的飛機應該是被打在別的地方，最終墜毀，所以增援應該是彈孔最少的地方。
這就是選擇性偏差對決策的影響。我們很容易只關註看到的數據，而忽略看不到的數據。要想做出好的決策，就要看所有的數據，而不是斷章取義的拿某個時期或某個部分做樣本。
同時，在使用數據的時候，還要註意另壹個關鍵點——數據的價值並不等價，有些數據看似重要實則價值不大。比如在經濟活動中，央行的利率走勢將大概率決定股票和債券的走勢。如果能通過歷史數據預測利率的走勢，在金融領域將是不利的。但是，作者在這裏指出，預測利率就像預測拋硬幣的結果壹樣，因為它的復雜性使得它的漲跌與前壹個無關。所以，從指導未來的角度去思考，選擇利率數據進行統計和決策是沒有意義的。
第三，克服“避損”和“不作為”的心理傾向
以上是技術點。為了做出正確的決策，僅僅獲得真實的數據是不夠的，最後還得克服心理障礙。根據對賭場的不斷觀察，馬發現，即使有了正確的數據，人們仍然不能在某些心理因素的影響下正確行事。在《大概率思維》中，他強調要避免兩種心理障礙，即“損失回避”和“不作為”。
損失規避是指潛在損失對人的影響高於同等價值的收益。換句話說，人們更註重避免損失。這種心理會讓人傾向於獲得眼前利益，而不是為了大目標去冒險。比如在投資活動中，如果已經確定壹筆錢會帶來固定收益，那麽人們就傾向於不把這筆錢用於能產生更多收益但有壹定風險的項目，即使超過50%的項目會盈利。按照大概率思維，如果妳有足夠的資本壹直參與項目，就應該果斷參與。我們的目標應該是收入最大化，而不是富裕和安全。
不作為傾向是指人們傾向於接受不作為帶來的失敗，而不願意接受作為帶來的失敗或不好的結果。壹般來說，我們可以接受等死，但不敢主動去死。這是人類與生俱來的行為傾向，很多人也討論過這個問題。凱恩斯曾經說過“社會經驗告訴我們，為了名聲，人們寧願以傳統的方式失敗，也不願以非常規的方式成功”，比如溫水煮青蛙等等，其實是壹回事。
馬在21分遊戲中也發現，人們整體上傾向於保守，他們更傾向於莊家破牌獲勝，而不是要求牌提高點數獲勝。馬凱文稱之為“不想輸的遊戲”，但經過統計發現，按照概率策略主動要牌的人贏的次數是前者的20倍。
當然，這並不是鼓勵妳做任何事情都要主動。其實不做決定也是決定。問題的關鍵不在於主動或被動等待，而在於實施壹致的策略。用同樣的態度對待所有的決定。因為波動的存在，妳不能因為壹時的失敗而開始不作為，也不能因為壹時的好運而急功近利。所有的決定都應該在清醒的頭腦中做出。
比如在股票的交易中，如何判斷是否持有股票？可以假設妳現在沒有股票，那麽妳會以現在的價格買入嗎？如果答案是肯定的，妳就應該持有；如果不是，妳應該立即賣掉它。避免不作為就是要確定買賣背後的基礎是壹樣的，就是妳對這只股票的估值。不能因為擁有股票就高估股票價值，看到下跌就不賣，導致不作為的心理陷阱。
高概率思維通過對數學知識的分析，討論什麽時候堅持做事，什麽時候改變。作者並不把這種思維局限於概率確定的賭博遊戲，還探討了高概率思維在商業、體育和生活中的應用。正如作者所說，無論何時妳制定政策或改變規則，妳都應該確保妳知道自己在做什麽。為改變而改變不會改善事情。唯壹正確的做法是，全面看待當前形勢，找到壹條獲勝概率大的賽道，然後繼續前行。