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種を見つけることが大事!
‘’必死に働いて給料を2倍や10倍にすることは可能かもしれない。しかし、100倍またはそれ以上にしようと思ったら、どこかで指数関数的成長の「種」を探すことが不可欠である。’’
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金持ちになるには指数関数的に増えるような種を見つけるのが大事。投資ぐらいしか思いつかないけど、これは指数関数的に減る要素も持っているからな〜難しいね
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ポアソン分布は、散らばって起きて最小回数が0回であるような事象。右に歪んだ分布。平均値は中央値よりも右側にある。
得点差は正規分布に近いが、得点数はポアソン分布に近い。
平均と上限を入れてポアソン分布が計算できる。
平均値が高くなると正規分布に近くなる。
大数の法則と少数の法則。
巨大な標本では平均値に近づく。標本が小さいと誤った結論を出しやすい。
利用可能性バイアス=思い出せる直近の類例に基づいて判断しやすい。
サンクトペテルブルクの宝くじのパラドックス=期待値ではなく効用で説明できる。最初に払う金額を失う効用のほうが、儲かる分の効用より高い。
モンテカルロの誤謬と平均への回帰を分けて考えること。
悪名高い78分法=利息を12+11+10+・・・1=78で割って、大きいほうの分から利息を取る。
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「指数関数的成長のパワー」
一定のパーセンテージずつ続く成長はかなり強いです。
本書では指数関数的成長は
富を築くという点では
極めて強力な概念であり、
世の大金持ちたちが拡大可能な事業や投資を通じて財を築いてきた理由を説明するのに役立つ
と書かれています。
本書はギャンブルも全ては確率論で説明できるとあります。
その胴元の少しのミスをつくと大きく稼げるということが実例を踏まえて説明されてます。
そういう意味で数学は凄いなと思わされます。
「データに耳を傾ける」
実際のところ本書で本当に役立つのは第6章以降やと思います。
ただ僕のような凡人はそういったややこしいことをして個別の株式投資をするよりもインデックス投信に長期投資する方が費用対効果が高いということやと思います。
ただ何もしないのが正解ではなくて
「数学的思考と暗記能力はとりわけ、仕事を正確にこなし、職場で成功をつかむのに役立つ」
とあります。
まさに長期投資と自己研鑽が億万長者への道なのかなと思いました。
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読み始めてから、数学が苦手だったと思い出した笑
好きな人なら、数式を思い浮かべて生活の何かと結びつけながら成る程と言うものがたくさんあるだろう。
第1章でお金を増やすと言う部分
給料について数倍に増やすそれ以上にという見方については誰もが興味を持つであろう。
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私は典型的な文系人間で、数学的な分野は基礎がガタガタの身であることを自分でも痛感している。
そんな自分でも楽しく読めた。
私の理解度としては1度ではマスター出来ないが、近くにおいて読み物として都度学んでいきたいと思える書籍である。
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Million Dollar Maths
https://www.diamond.co.jp/book/9784478104552.html
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ビジネスや教養として数学を知っていることは大切だと改めて思った。しかし、それで億万長者になれるかというと、そう簡単ではない事が、理解していくほどに分かるのではないかと思う。億万長者になるには、金持ちの状態から始めることというのは、確信をついているのだと思う。
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サンクコストの誤謬(ごびゅう/英: Fallacy 費やしたお金がもったいなくて赤字のプロジェクトにこだわり続ける)
過去に何が起きたかなんて関係ない
72の法則 72÷9=8 年利9%で運用した場合8年で2倍になる
72÷2=36 年利2%で運用した場合36年で2倍になる
エックハルト・マクヘイルの二次法則
t=63.3/r × 200/(200-r) rは元本が2倍になるまでの年数、rは成長率、第2項は成長率が高い場合の推定精度を高めるための補正
標準偏差 正規分布 68-95-99.7 標準偏差3個分に収まる
ポアソン分布☆偏りがある山型
ルーレット0から36までの数字
イギリスで一般的なオッズ 分数式(フラクショナル)オッズ
x対y x/y 7/1 1ポンドを掛け金とし当選金7ポンド合計8ポンド払い戻し 理論上100/8=12.5%の確率
4/6 理論上100/10×6=60%の確率
デシマル式 Decimal・小数点表示形式の意 Rafael Nadal 2.8(ナダルが勝ちに1円払い当たれば2.8円払い戻し)
アメリカ式(マネーライン式) ±記号がつく −記号→分数色におけるイーブン1/1 デシマシ式の2.00より低い 大本命
−記号→100儲けるために必要な掛金 -350なら35ドル賭ければ10ドル儲かる(45ドルの払い戻し)
+225なら1ドル賭ければ2.25ドル儲かる(3.25ドルの払い戻し)
ハウス・エッジ(控除率) 5%から10%が一般的
ブラックジャック 0.5%
必勝システムは存在しない→マーチンゲル法 大きく賭けることができない
ケリー基準→ある賭けにおいて、合計持ち金の何%を賭けるかを決めるための式
ランダム性の中にパターンを探すという落とし穴 1890年代モナコの新聞でカジノルーレットの結果を掲載→数学者が不正指摘→記者がでたらめな結果を公表していた
投資で成功するなら基礎を理解すること
ケインズの美人投票
Googleの検索結果 大学の数学課程のはじめの頃に行列の固有ベクトルや固有値の計算方法を学ぶけれど、それこそ2人がこの時点で用いた基本原理だ。もちろん計算は厄介だが超難解というほどではない。
相関は因果関係を意味しない
データを正しく扱うクセをつける
ランダム性に惑わされるな
グラフにご用心!
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ギャンブラーたちの勝つための研究が結構書かれていて面白い。
全般に数式での説明はむずかしい。確率はまだしも、数学の分散との考え方はわかっても実用はできそうもない。
実用のためのノウハウ本ではなく、数学は色々役に立つことを紹介している本。
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ギャンブルをネタに、数学の幅広い分野について語られる。
数学を扱ったポピュラー・サイエンスの本で、全く数式を使っていないことを売りにしている本が時々あるがかえって読みにくい。これぐらい(具体的な内容の数式がパラパラ出る程度)がバランスがよいように思う。
・パレートの法則が本当にすばらしいのは、そうしたパターンをグラフにプロットすると、べき乗分布に従うという点だ。つまり、分布の任意の部分が分布全体に対する自己相似性を示すという点で、フラクタルのようにふるまうのである。たとえば、全人口の20%が富の80%を保有しているとすると、その20%の富裕層のそのまた20%が富裕層の富の80%を保有している傾向がある。言い換えるなら、全人口の4%が富の64%を保有しているわけだ。さらに、0・8%が51・2%を保有していて……と以下同様に続く。図42は、下位80%の人々の上位20%が上位20%の人々の下位80%と同じ富(合計16%)を保有していることを示している(実際には、曲線の隣接したふたつの区間のあいだには微妙な傾斜があるので、この法則はあくまで経験則にすぎない。たとえば、下位80%の人々の上位20%がGDPの15%を稼いでいて、上位20%の人々の下位80%が17%を稼いでいる、とかいう可能性が高いだろう)。