這本原文書是在1996年出版，當年被選為最具洞察力的管理類書籍，榮獲布茲獎，接著在1998年獲得風險與保險研究的傑出貢獻獎。作者是在財經界鼎鼎有名的大老Bernstein先生，被推崇為投資哲學家，故本書內充滿哲學觀。Bernstein先生在2009年以高齡90歲時辭世。（商業周刊在2019年始引進翻成中文書）。
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【書名】：「風險之書」：看人類如何探索、衡量，進而戰勝風險【原文】：AGAINST the GODS: the Remarkable story of Risk
【作者】：Peter L. Bernstein
【出版社】商周 2019.4
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原文書名叫「AGAINST the GODS」，作者認為人類要如何跟上帝對抗呢？概早期人類的文明史上是敬天畏神的，當許多現象無法自然解釋時，只好說「老天啊！我好倒楣喔」，等於把命運交付天神。但人類畢竟有追求真理的好奇心，在歷史的大洪流上，上千年來，特別自西方交藝復興時代以後，許多數學家、物理學家、思想家、經濟學家一直在探討事件是如何產生好或不好？為什麼有不確定性？從古老時期以來，人們就非常熱愛「賭博」，人的天性如此，那麼為什麼我會贏？又為什麼會輸？有什麼辦法可以預測勝算？或避免損失？有什麼技巧可以改進呢？早期當然不知道什麼是機率？更不用談「風險」（Risk）了，我們要感謝這些聰明的前輩們，用千年以上的光陰，一直在想這這些相連性，而知識的演進並非一朝一夕，它是在不斷的提出各式命題、不斷地被挑戰被思辨、不斷地累積演繹下的成果。因為有了他們的殫精竭慮，現代人才能享受財富累積。有生之年可以使手機知曉天下事，看到台灣護國神山，使用臉書無盡暢言，才能在臉書的閱讀人社團發表心得。這一切一切都在風險考量下之結晶。
作者Bernstein先生串連了風險史上的重大事件，一直在講故事(the Remarkable story of Risk)：舉例
*1654年，法國貴族德米爾提出「帕契歐里難題」進入思辨。
*1654-1760年就有人提出最初版的賽局理論、混沌理論。
*1657年，荷蘭人惠更斯，寫了本「機率論」的書，為這名詞之先趨。
*1660年，一位英國的鈕扣商人葛朗特，記錄了倫敦出生率死亡率，是統計推論的開端，雖然他當時並不知情，這件事對後代有多重要。
*1703年，瑞士數學家伯努利提出「大數法則」
*1725年數學家計算人口死亡率，幫英國政府設計年金險，大發利市。
*1730年，棣美弗提出「常態分配」而有了「標準差」，奠定現在風險的基本元素。（本人補充：常態分配的假設可以解決很多統計推論，現代衡量投資標的的風險度也有了依據）
*1809年，拉普拉斯提出「中央極限定理」
*1816年，高斯探索了機率理論、大數法則，抽樣研究之解決系統
*1830年，貝氏定理出現了，機率論又向前大部走。（本人補充：有了貝氏定理，才有現代人工智慧機器學習法可以運用的模組之一）
*1875年數學家高爾頓提出「均數迴歸」，這可用來探討股市是否過度?。（本人補充：這可是現代長線投資股市優於債市的理論基礎呢）
*1921年，凱因斯完成「機率論」
*1926年，馮紐曼提出「賽局理論」論文，理性
*1952年馬可維茲提出的投資風險理論，利用分散投資來優化他們的投資組合，是現代投資學重要顯學。在本書中有約略討論到這理論的假設仍有人不同意過於簡化的論點。
過多年的演變，漸漸的可以接受以波度率（Volatility）來定義風險，同時也說了風險非線式，也並一定是常態分配，會偏尾，它也伴隨著人類存在風險偏惡傾向，故興起「行為財務學」認知，最後也提到衍生性金融商品- Black and Scholes推導期貨選擇權定價模型：以波動率估算價格之事（補充：1996年時這觀念還算很新穎，但目前就已成熟）
個人心得：
我們想要掌握風險，但風險有時來得超出我們的知識。我們從兩個案例就可以知道風險估算都存在一些假設參數下去估值，案例一：長期資本管理公司（LTCM）的故事來看，即便是諾貝爾得主的精密數學模式下，最終還是倒閉。案例二：由知名數學家西蒙斯（Jim Simons）文藝復興科技（Renaissance Technologies）的量化模型基金，為旗下 Institutional Diversified Alpha 基金、Institutional Equities 基金 2020 年分別虧損 32%、20%，跟他以前標榜的年化39%之傲人績效相差甚遠。
最後，我覺得這本書的中文書副標：「看人類如何探索、衡量，進而戰勝風險」中有關「戰勝風險」之想法，我覺得值得商榷。我覺得人類應該無法戰勝風險的，如同作者在本書第12章「度量人類的無知」中提到一個很重要的觀念，他說「風險管理本質就在讓我們有能力掌控結東的範圍擴張到最大；同時讓我們無法控制的範圍控制縮減到最小；但是，我們對因果之間的關係還是一無所知」。注意喔！「因果之間還是一無所知」，所以還是要敬天一點。
