核心总结
查理·芒格的费马帕斯卡系统思维模型，是通过概率权重分配、期望值计算暴力化、跨学科风险定价，将数学定律锻造成决策武器的认知框架。其核心哲学源自费马与帕斯卡1654年关于概率论的通信：“真理藏在数学的暴力计算中，而财富是对正确概率的复利积分。” 芒格的模型强调“用概率的镣铐锁死直觉的野马”，通过量化不确定性、设计非对称赔率，在混沌中捕获确定性。
关键原则
概率暴力计算
全概率公式的芒格变体：决策价值=∑(情景概率×情景收益)−∑(风险概率×风险损失)
操作铁律：任何决策必须量化至少三种情景（最佳、基准、最差）及其概率权重。
案例：2008年投资高盛优先股时，计算“金融危机深化”（概率30%，损失20%）vs“政策救市成功”（概率70%，收益200%），EV=0.3×(-0.2)+0.7×2=1.34＞0，决策通过。
跨学科概率校准
用物理学+心理学+历史学修正数学概率：
物理学：技术扩散的临界阈值（如电池成本突破$100/kWh的概率）；
心理学：市场过度反应的修正概率（如恐慌抛售后的均值回归概率）；
历史学：行业周期律的统计概率（如房地产泡沫平均12年一轮回）。
非对称赔率设计
凯利公式的芒格迭代：f=bp×b−q
p=成功概率（需跨学科验证）；
b=赔率（潜在收益/潜在损失）；
q=失败概率=1-p。
芒格法则：仅当f＞20%时下重注（如比亚迪投资p=40%、b=10→f=(0.4×10-0.6)/10=0.34→仓位34%）。
认知冗余保险
为概率误差预留安全舱：
概率打折：对计算出的成功概率强制×0.7系数（如原概率60%→按42%计算）；
黑天鹅对冲：用1%仓位购买深度价外期权（如标普500暴跌50%的保险）。
操作框架：四步概率暴力法
情景穷举与概率赋权
对决策对象建立三阶情景：
乐观情景（概率20%）：技术突破+政策红利+管理超预期；
基准情景（概率60%）：行业平均增速+现有优势延续；
悲观情景（概率20%）：黑天鹅冲击+护城河崩塌。
跨学科概率修正
用至少三个学科模型校准初始概率：
例：评估AI芯片公司时，叠加半导体技术曲线（工程学）、反垄断政策周期（政治学）、算力需求弹性（经济学）。
期望值暴力计算
对每个情景进行EV计算并求和：EV=(0.2×300%)+(0.6×15%)+(0.2×−50%)=47%
阈值：EV＞20%且赔率b＞3:1时触发行动。
动态贝叶斯更新
每月根据新数据调整概率分布：
例：若技术突破提前实现，上调乐观情景概率至30%，重算EV。
与传统概率模型对比
经典案例：芒格费马帕斯卡解码比亚迪投资
情景穷举（2008年）：
乐观（30%概率）：锂电成本速降+中国补贴加码→1000%回报；
基准（50%概率）：渐进替代燃油车→200%回报；
悲观（20%概率）：技术路线失败→-80%损失。
跨学科修正：
物理学：电池能量密度突破概率从30%调至40%（实验室数据）；
政治学：中国新能源政策持续性概率+15%（五年规划分析）。
EV计算：
EV=(0.4×10)+(0.5×2)+(0.1×−0.8)=4+1−0.08=4.92
超阈值（EV=492%＞20%），触发重仓。
动态更新：
2015年电池成本跌破$150/kWh，上调乐观概率至50%，加注仓位。
结果：15年实现30倍收益，验证概率暴力的数学暴力。
费马帕斯卡三定律
EV暴击律：
每提升10%的EV精度，长期收益复合增长3倍。
赔率碾压律：
当赔率b＞5:1时，即使成功概率仅30%，EV仍＞1。
冗余免疫律：
预留20%概率安全边际，可使极端损失风险下降90%。
一句话总结
查理·芒格的费马帕斯卡系统，是用数学作绞盘、以跨学科概率为支点、在不确定性的悬崖上吊起确定性的通天塔——它让投资从赌博升维为概率的工程学。
