我有个朋友是做量化投资的,本科读计算机,研究生学金融。之前聚会时,他还在懊恼自己学了三年 Python,连个像样的爬虫都写不利索。
今年春节再见面,他兴奋地给我展示自己的量化选股策略、基金估值模型,说这套方法用了一年多,投资收益比之前翻了一倍多。我问他怎么突然开窍,他笑着说:“其实真正发力也就半年多,但这次我把时间砸对了地方。”
你发现没有?我们总以为 “专家” 是熬出来的,就像熬中药要文火慢炖,时间到了自然药到病除。可现实中那些快速崛起的人,往往并非靠熬时间。爱因斯坦说过:“疯狂就是,一再重复做同样的事情,却期待不同的结果。” 太多人卡在这个认知误区里 —— 每天花两小时刷手机,再用十分钟假装学习,最后抱怨自己不是天才。
真正的蜕变,从打破三个幻觉开始。
一、第一个幻觉:一万小时魔咒 = 熬时间
《异类》作者格拉德威尔提出的 “一万小时定律”,被很多人解读为 “只要熬够一万小时就能成专家”。可他的原话其实是 “刻意练习的一万小时”,很多人选择性忽略了 “刻意” 二字。
我见过太多工作十年的 “熟练工”:银行柜员把点钞速度练到了极致,却不会用手机银行处理复杂业务;程序员能闭着眼睛敲出常用代码,却看不懂新的编程语言框架。他们的 “十年经验”,不过是把第一年的技能重复了十遍,就像磨豆腐的石磨,转了十年还是在原地转圈。
我那个做量化投资的朋友,前三年学 Python 就是典型的 “伪努力”—— 今天看个语法教程,明天练道基础习题,从没想过 “学这个是为了解决什么问题”。直到后来他明确了 “要用代码构建投资模型” 的目标,才开始针对性地学量化分析库、回测框架,把每个知识点都往 “怎么选股、怎么估值” 上靠。这就是 “刻意练习” 和 “重复劳动” 的本质区别:前者带着明确的目标打磨核心能力,后者只是在舒适区里消磨时间。
就像学开车,有人练了半年还不敢上高速,因为他每天只在空旷的场地练倒车入库;有人三个月就能熟练跑长途,因为他从一开始就瞄准 “安全上路” 的目标,练完倒车就练并线,跑完市区就跑高速。时间不是衡量成长的标尺,刻意瞄准核心目标的练习才是。
二、第二个幻觉:天赋决定论 = 天生如此
画家达芬奇当年学画时,老师让他每天画上百个不同角度的鸡蛋。这跟天赋有什么关系?不过是把观察力训练成了肌肉记忆 —— 从一开始看鸡蛋是 “圆的”,到后来能分辨光影下蛋壳的弧度变化、阴影的浓淡差异。
现代脑科学研究发现,人类大脑处理信息的 “组块化” 能力,完全可以通过训练强化。就像你背电话号码,一开始是逐个数字记忆,练得多了就能把 “138”“139” 当作整体识别,这就是大脑的 “自动化处理” 能力,靠的不是天赋,是重复训练形成的神经连接。
我朋友转型量化投资时,很多人说他 “有金融和计算机的交叉背景,占了便宜”。可他自己知道,刚入门时连最简单的均线策略都写不出来,对着 K 线图一脸茫然。他的办法是每天拆解一个经典量化模型,先照猫画虎写代码,再手动验算每个参数的意义,不懂就去论坛问、找行业报告看。三个月后,他能根据市场变化调整模型参数;半年后,已经能独立设计策略了。
所谓 “天赋”,很多时候是 “早期训练 + 及时反馈” 的结果。就像学英语,有人说 “我没语言天赋”,却没看到别人每天背 50 个单词、听 1 小时听力的坚持;有人羡慕 “别人天生会沟通”,却没发现对方在一次次碰壁后总结出了 “先听再问” 的技巧。把 “我不行” 换成 “我还没找到方法”,才是打破天赋幻觉的第一步。
三、第三个幻觉:系统化学习 = 学完再用
太多人陷入 “系统化学习陷阱”:想学写作就买 20 本写作书,从 “语法基础” 看到 “文学理论”,结果连一篇公众号文章都写不出来;想健身就先研究三个月运动生理学,肌肉类型、代谢原理背得滚瓜烂熟,却从没踏进过健身房。
我那个朋友后来告诉我,他半年突飞猛进的秘诀,就是跳出了这种 “准备式学习”—— 先锁定市场上最前沿的量化工具和模型,然后像手术刀一样精准学习需要的技能模块。比如要做估值策略,就只学财务数据处理、市盈率模型;要做回测系统,就专攻时间序列分析、数据库操作。没用的知识一概不碰,遇到问题再针对性补课。
这让我想起另一个案例:有个护士想转行做心理咨询,她没报昂贵的培训班,而是先看了几本基础理论书,然后每天下班后在心理咨询 APP 上免费接案例。三个月积累了 200 多个实战案例,遇到解决不了的问题,就去查资料、问同行。现在她不仅成了持证咨询师,还总结出了 “职场压力疏导” 的特色服务。
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