别预测一个未来，模拟一万个——蒙特卡洛方法入门，从华尔街到你的电脑
导读 · 从这里进门先别问未来会怎样，先想想一枚骰子掷一万次。
蒙特卡洛的诞生：乌拉姆在病床上玩纸牌，冯·诺依曼在洛斯阿拉莫斯算中子——用随机抽样代替解不出来的方程
读 → 02 第二章 · 别预测，去模拟解析解 vs 模拟：为什么真实世界的公式大多解不出来，以及'掷骰子积分'为什么反而是条正路
读 → 03 第三章 · 塔勒布的交易桌塔勒布做期权交易员时怎么每天用蒙特卡洛：跑几万条价格路径，不看预测对不对，看自己在多少条路径里爆仓
读 → 04 第四章 · 一万种平行人生另类历史（alternative histories）：你活的是样本量为 1 的那一条；为什么邻居的暴发和你的破产可能出自同一台机器
读 → 05 第五章 · 平均值的谎言遍历性（ergodicity）：100 个人各赌一次 ≠ 一个人赌 100 次；为什么期望收益为正你照样会破产
读 → 06 第六章 · 亲手造一只黑天鹅肥尾与正态分布的骗局：在模拟器里把波动调大一点，黑天鹅自己就飞出来了——塔勒布用模拟检验脆弱性，而不是预测灾难
读 → 07 第七章 · 杠铃策略：用模拟选活法反脆弱与凸性：85% 极度安全 + 15% 极度冒险为什么在模拟中跑赢中庸路线；蒙特卡洛是用来比较策略的，不是算命的
读 → 08 第八章 · 你的第一次掷骰子普通人上手：零编程基础，用 AI 生成第一段蒙特卡洛代码，模拟'退休储蓄够不够花 30 年'
读 → 09 第九章 · 让 AI 当你的模拟引擎实战方法论：怎么向 AI 描述不确定性、怎么设分布、怎么读结果图；以及怎么识别 AI 在胡扯（验证与复现）
读 → 10 第十章 · 骰子的边界垃圾进垃圾出：蒙特卡洛不能做什么——未知分布、模型傲慢、认知谦逊；结语：模拟一万次，然后认真活一次
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