https://medium.com/simpro/learn-by-code-be45dd13176
我曾經在網上學了 JavaScript，經驗是怎麼樣的呢？那課程把程式語言拆成很多花 10 分鐘的小課程，看了講解內容後給你一個類似題目，照做如果正確就通過了得到一分，我花了幾個月每天都很勤快地一關一關過關，得到數百分，但完全不覺得我 “會” 寫程式了，因為我只會解做過的題目，如果給我任何一個沒見過的題目，就解不開。
我們學校教育也類似這樣，國中時我的幾何證明題做得相當好，自以為數學變好了，後來才發現是因為題型有限，補習班天天重複講解加上做無數考古題，確實一看到題型就知道怎麼證明！問題是，給我一個沒看過的題目，我還是沒辦法，其實如果讓我自己來，以我的程度一題都做不出來，教育造就了很多 “考試 90 分，卻不會解題” 的人才。
我不知道怎麼解題時，不是笨，而是不懂大師的解題思維。
假如巴菲特跟我聊天（做夢），諄諄教誨地告訴我他是用哪幾個指標來為股票估值的，我真聽懂後把他的方法寫成公式，我就可以叫它：
“巴菲特股價模型”
如果巴菲特講述的非常清楚，而我也聽得很專心，面對相同的股票在相同時間，我應該可以算出跟巴菲特差不多的估價。
人的學習很直覺，假如你很聰明，聽到巴菲特的演講就成了投資大師，這是你內心有個很厲害的電腦，能夠自動建立模型。
能建立模型，你就 “吃透” 了，無法建立 “模型” 就覺得難以掌握，“模型” 是電腦了解事情的方法，當你聽清楚巴菲特決定股價是用哪些指標，再把每個指標之間的關係搞清楚，那你就學通透了。
投資大師很多，你還可以建立其他投資大師的 “索羅斯模型”、“比爾蓋茲模型”、“科斯托蘭尼模型”…。
我想這是為什麼當你建立起程式你就記住了，這就像你昨天聽了巴菲特講話，今天就要把巴菲特的理論講給一個笨得不得了的人（電腦）聽，這逼著你整理巴菲特的演講，找出指標之間的關係，當你把這麼精髓的東西搞清楚，你當然學得很好啊！
把學到的知識用自己的話寫出來，或講出來，是檢視自己是否學好的好辦法，因為你可能沒真的聽懂，當老師說得有理直接帶到結論，就以為自己也會了。 比起說給人，說給電腦更挑戰，因為它很笨，只要一點點說不清，它可不會自動幫你補上，就直接卡住，逼著你要檢視哪裡沒聽懂。
電腦到底多會卡住你呢？
Google Sheets 可用 “IMPORTHTML()” 把網頁上的表格或列表抓進試算表，再用 A, B, C 的欄號操作。
我在網上看到有大神用 “Col1” (第一欄) 這樣選擇就不用把整個表格抓進來（因為只要表格中的一個數字），但我失敗了，後來發現，要用 {IMPORTHTML()} ，兩邊加上兩個括弓意思是把抓進來的表格放進 “陣列” 中，才能用第二種方法。
電腦就這樣，少個細節就死也不過。所以，什麼是 “吃透” 呢？就是你在面對問題時，可以回答出跟你老師一模一樣的答案，因為你把他的大腦偷來裝在你的腦子裡了。
https://medium.com/simpro/learn-by-code-be45dd13176
這本書講到的 “多模型思維” 是一位教授從巴菲特的夥伴查理蒙格那裡挖掘出來的方法，這位超會賺錢的大師也是思想家，他腦中對不同的事情有多個模型，遇到不同事情會套用不同的模型，所以他比我們都懂得賺錢！
為何要多模型呢？假如每個大師對一個股票的估價都不同，你不能只聽一個人的，那麼用不同模型來判斷同一件事情，雖然最後價格差異很大，不過我們有好幾個參考。
所以某股票的價格讓 3 個分析師估價，結果分別是：
- A 覺得這股票後面不會再起來了，給 300 元的估價
- B 覺得只是回檔，很快又會上來，給了 500 元的估價
- C 覺得這股票非常有前景，只要在 3 年內持續擴張，1500 估價都是合理
其實我們腦裡有個盤算，就能抓出一個價格帶；但要教電腦可不能用盤算的，你要確實地把 4 個答案縮成一個答案，例如用平均值？總之這 3 個數字最後會再變成 1 個數字，電腦才能判斷，AI 的設計很值得參考。
多數模型都來自別人，我們還是要設計把所有答案收攏成一個的化簡，這樣多模型才不是多答案，而是提供了參考讓我們做決策。
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