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【模型】黑板去沙思维模型

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  • 🤔️思维模型
  • 发布于 2025-03-27
  • 0 次阅读
咬到舌头的小蛇
咬到舌头的小蛇

核心总结

查理·芒格的黑板去沙思维模型,是通过剥离冗余信息、识别核心变量、重构问题本质,将复杂系统简化为可操作的认知框架。其核心哲学是:​​“真理往往藏在信息的减法中,而非加法里。”​ 芒格的模型强调​“用奥卡姆剃刀切除噪音,用第一性原理透视本质”​,通过系统性“去沙”将混沌现实转化为清晰可解的决策方程。


​核心原则

  1. ​变量极简主义

    • ​识别关键变量:任何问题最多有3-5个决定性变量,其余为“黑板上的沙粒”(如投资决策中“护城河、管理层、估值”三要素)。

    • ​芒格实践:用“3变量法则”过滤信息——若某因素对结果影响<5%,则视为“沙粒”剔除。

  2. ​非线性关系穿透

    • ​拒绝线性外推:识别变量间的指数关系、阈值效应与临界突变(如用户增长突破临界质量后的网络效应爆发)。

    • ​例:分析宁德时代时,聚焦“锂电成本下降曲线”与“储能需求弹性”的非线性关联,忽略短期政策波动。

  3. ​时间维度淘金

    • ​用时间筛除伪变量:只保留10年后仍重要的因素(如品牌资产、技术专利),过滤短期扰动(如季度财报波动)。

    • ​工具:芒格时间过滤器——“若此变量在1929年大萧条中无关紧要,现在也不值得关注”。

  4. ​反脆弱验证

    • ​沙粒的逆向价值:保留看似冗余但能增强系统抗冲击力的“良性沙粒”(如现金流冗余、技术路线备份)。

    • ​例:苹果保留ARM+Intel双架构研发能力,应对芯片技术路线的不确定性。


​操作框架:四步黑板去沙

  1. ​混沌黑板绘制

    • 将问题涉及的所有变量罗列为“初始沙堆”(如分析新能源汽车行业需考虑50+因素)。

  2. ​磁吸核心变量

    • 用“芒格三问”筛选关键变量:

      • ​问1:若此变量归零,系统会崩溃吗?(如电动车行业的“电池能量密度”)

      • ​问2:此变量是否随时间复利增强?(如可口可乐的品牌心智占有率)

      • ​问3:此变量是否具备网络效应或临界点?(如微信的用户社交链锁定)

  3. ​沙粒暴力清除

    • 剔除三类干扰项:

      • ​伪相关变量​(如企业总部所在地的风水);

      • ​滞后指标变量​(如历史市盈率);

      • ​均值回归陷阱​(如“低价必然反弹”的错觉)。

  4. ​本质方程重构

    • 用核心变量构建极简决策公式:投资价值=估值溢价系数护城河强度×管理层理性度​

    • ​案例:2008年选择比亚迪而非通用汽车,因前者满足“电池技术(护城河)+王传福(理性偏执狂)+市销率<1(估值)”的本质方程。


​与传统分析模型对比

​维度

​传统模型(如SWOT)​

​黑板去沙模型

​分析焦点

全面覆盖所有可能性

暴力剔除90%干扰项,聚焦3-5个核心变量

​决策速度

缓慢(需处理海量数据)

极速(基于关键变量快速收敛)

​抗噪能力

易受信息过载干扰

内置“认知降噪器”,强化本质洞察力

​学科工具

管理学框架

第一性原理+奥卡姆剃刀+复杂系统理论

​适用场景

稳定环境中的渐进决策

复杂混沌环境中的颠覆性决策


​经典案例:芒格如何用黑板去沙模型否决加密货币投资

  1. ​混沌黑板:

    • 初始变量:技术白皮书、社区活跃度、机构持仓、监管态度、矿机算力、代币经济学等50+因素。

  2. ​磁吸核心变量:

    • ​护城河:无实体资产锚定,技术可复制性强;

    • ​管理层:匿名创始人+无问责机制;

    • ​估值逻辑:缺乏自由现金流贴现基础。

  3. ​沙粒清除:

    • 剔除“机构持仓、媒体热度、历史涨幅”等噪音。

  4. ​本质方程:

    加密货币价值=无限估值泡沫零护城河×零管理层责任​=归零

    • ​结果:避开2022年LUNA、FTX等暴雷事件,保留资本用于高确定性投资。


​黑板去沙三定律

  1. ​变量幂律律:

    • 核心变量的影响力服从幂律分布(Top3变量决定80%结果)。

  2. ​沙粒伪装律:

    • 90%的“重要信息”实为沙粒,需用时间维度和反脆弱性检验。

  3. ​本质复利律:

    • 每成功去沙一次,长期决策效率提升10倍。


​一句话总结

查理·芒格的黑板去沙思维,是用“奥卡姆剃刀”作笔、以“第一性原理”为尺、借“时间筛网”去伪存真的认知炼金术——它让复杂世界在智者眼中简单如一道填空题。​

标签: #查理·芒格 101 #模型 101
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