馬愷文(Jeffery Ma)是麻省理工學院「21點小組成員」（註1）。他利用數學與統計，以合法方式打敗賭場（直到被禁止進入賭場前的那幾年，大概賺進了600多萬美元）。「我是世界上數一數二的算牌」馬愷文說。我信仰分析與統計的力量，這與我信仰上帝的心並沒有不同。馬愷文的神奇事蹟，於2008年3月28日根據其真實故事改編的好萊塢電影《決勝21點》。
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英文名：THE HOUSE ADVANTAGEPlaying The Odds To Win Big in Business
作者：馬愷文 Jeffery Ma
出版：大牌 2013/11
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這本書在否在教大家如何賭博的高超技巧呢?
不！千萬別誤會了。這本書反而像一本經營哲學。書中主軸沒有「透露獨門機密的算牌技巧」，反而是一直闡述著一套具有科學式邏輯機制，可運用在企業經營及思考事情上。技巧是死的，但操作的人卻是活的。當你我讀完這本書後，有機會學習到如何運用到實際生活中。你我都可以是個「莊家」，那到底要如何創造「莊家優勢」呢？「個人專業培養」、「家庭關係經營」、「團隊合作角色與信任」、或者是「企業經營上的成功面（Playing The Odds To Win Big in Business）」。表面上賭博似乎是憑藉運氣，但事實上可以不必然，要成為常勝贏家是必須要投入一定的要素，而且是贏的有道理，一點都不僥倖。
依據作者的經驗，他歸納「莊家優勢」應該有三個原則：
第一個原則：了解變異數。
什麼是變異數？就是可能在每一個事件下偏離平均值的情形。要冷靜分析它，就會了解它，並接受它，不要動搖自己的信心。（編按：我個人解釋這本書在談統計中央極限定理，雖然短期存在變異情形，最終還是會回歸到平均數（註3））。
作者舉一個例子，美國職棒聖路易紅雀隊，鼎鼎大名看板明星普荷斯（Albert Pujols），你若是總教練，你會因為在過去37場比賽中輸了32場下，就讓普荷斯坐冷板凳嗎? 不會吧！因為你會依據統計的中央極限定理期待他接下來打出整個生涯的水準（註2）。結果就是接下來，做到38勝7敗的好成績。
這代表什麼呢？代表著作者已經訓練到不去理會（忍耐）短期波動，對每次事件都保持冷靜，人生中最好學到這一課，不要做預期結果過度反應，因為那只是變異數產物。（編按：後文我會舉一個最近熱門的話題當一個案分析）
第二個原則：重視長期觀點，並且承諾投資於長期成果。
書中提到他的一位好朋友，「鮑伯博士」一輩子熱愛運動博奕活動，二十年經歷10000局賭局，勝率為多6%。而作者馬愷文自己在賭場內的21點玩法下的勝率是多3%。
千萬不要小看這3%，在長期下，平均而言，每局賭輸的風險已被消弭化（幾乎是極低風險），隨著賽局愈多，這穩健3%可以創造極大的總報酬。你可以想像如果任何一個人可以掌握並鎖住風險，就能夠期望得到額外報酬。這模式下，任何人都一定非常期待次數愈多愈好。（編按：聽說有某個期貨商，發展一套交易演算法模式，能夠快速掌握到市場短暫失衡機會。我虛擬假想一個情境，假如在精密的演算法下，可以創造出平均而言贏錢比輸錢多+0.2%，若每次交易金額100萬元，那麼10萬次下就可以獲利2億元。在此準則下，次數愈多的高頻交易下是有機會可以賺進很多錢，幾乎可稱為無（低）風險套利。）
雖然有小小優於市場的3%額外勝率，但作者強調可是得先經過千錘百鍊的練習。作者在本書特別澄清，大家都對他誤解：「好像以為像他這樣的算牌員，一定得要有「過人的聰明智慧」，或者他一定有「過目不忘，記憶力超強」，彷彿像個相機般拍下照片，或者是個數理天才（編按：本人不完全同意他的論點，他應該還是比一般人聰明些！）。他說：「不！只要懂得基本原理後，勤奮練習，這過程很辛苦，更要有很強悍的決心」。
因為每次賭局有輸有贏，而且可能會連續輸了七八局以上（這就是變異數），千萬不要因此就信心崩潰，更要設定每次輸錢要有停損點，或者拿到壞牌時就果斷放棄，內心要強化，要有紀律，耐心等侯下一次機會，在長期而言，就是最大的贏家。
人生不也是如此嗎？在求學的過程中，在求職的過程中，在職場的經歷裡，在投資的世界中，可能會倒楣事情連連不止！處於逆勢的我們，是否仍能冷靜，不退縮，持續地強化自己的專業能力，那怕是比別人多個3%的優勢，長期而言還是可以嚐到甜蜜的果實的。
第三個原則：在過程中要不斷地檢試你的策略。
這是很基本應做之工作，在專業精密的工作流程中，一定要不斷地進行檢核，這一點無庸置疑。好的能力與不好的能力，好的企業與不好的企業，差別就帶於是否能夠誠實公開公正地面對自己的缺失，然後改進，朝愈來愈完善之方向前進。
第二個及第三個原則是「紀律問題」，要克服「趨避損失」和「忽略偏誤」(註4)，還要避免任何類型的確認偏誤，真正地相信數據資料，要接受變異，要有足夠的資本，非常嚴謹且有效的控管風險，要勤加練習，要認真檢討及改進。
在本書中，一直強調資訊的重要，計算的科學化，要相信數字，但更強調「不能只看資訊，更難且重要的是要創意的解讀」。就像「魔球」這本書所提到的量化數據，精準分析：展開一項系統化的科學研究，重新檢驗一切，分離所有元素，例如從球員腳程、代打、代跑等等的市場價值，到大聯盟一般球員與頂尖三A球員之間的天生差異。他們就是這樣，找到物超所值的好買賣。
要在賭場裡贏錢，要觀察，要偵測，要團隊合作，各司其職，因為「21點小組」是個組織，既然為組織就要有架構，人員工作分配、角色扮演，就要有管理機制、紀律的要求(風險的管控、操守的要求、不能有情緒上干擾，不能怕輸，按計劃執行)，要有訓練及練習，要有溝通管道及信任關係，要有督監、績效檢討與考核，依據績效給予應有的報酬，我想這跟一般企業無異，本文就不特別著墨了。
讀後心得
一、計算能力的極限
馬愷文傳奇故事的時代，大數據及人工智慧尚未盛行，所以他有他的競爭優勢。好比很多年前，很多圍棋專家都說圍棋的市場裡擺譜變化宛如天文數字，電腦在數十年內無法打敗人腦，但哪知從幾年前起，最頂端的人類高手早已不是AI棋手的對手。不管是「紙牌21點」以及「圍棋競賽」這等競賽都在封閉框架內對奕比賽，再怎麼其變化都有邊界。所以本書作者提到，他畢業後第一份工作是在期貨商工作，從事選擇權交易策略，但他覺得金融市場裡歷史統計數值，不能順推預測未來的變化，他個人覺得無法掌握，太可怕了，所以他才後來選擇走向玩紙牌21點的專業方向。
我個人覺得，所幸，在股票市場裡，因為參與者眾且雜，且更重要的是參與的人們，既貪婪又恐懼，在不理性行為下，股市的變化並沒有邊界。就算電腦再會計算，試算用過去的資料推估未來，但未來不的發展路徑並不一定會依據過往資訊模式推估發展，至少到現在仍保有人工操作的勝算。但是，目前沒有可被人工智慧的資訊系統完全掌控，但不一定代表未來不會！（好像幾年前很多專家都說電腦打不贏圍棋高手！），不知未來的人工智慧是否也會掌控股資市場呢？我非專家，無法評論。最好不要，如果能夠使用人工智慧，那麼有錢人拚軍火裝備，贏家全拿。
二、由莊家優勢看你我的日常人生
這本書提到變異數。在常態分佈下，和平均值偏離一個標準差以內的數據會佔68.27%，偏離二個標準差以內的數據會到95.45%，偏離三個標準差以內的數據會到99.73%。我覺得到三個標準差發生時，那應該像符合黑天鵝現象了。
請讓我阿Q一下，以及以不太嚴謹科學的類比概念（不能用統計專家的角色來看，不需要嚴謹到提到非常態分配之厚尾等等、請輕鬆一下），舉夫妻相處之道為例。夫妻平日相處交談互動過程，假如「和諧快樂」比「吵架痛苦」勝出的小確幸機率多個3%，那麼一千個日子（三年）累積的機率有多高。一萬個日子累積的機率不得了。
夫妻本是同林鳥，但難免會在日常生活起爭執。如果懂得標準差（吵架爭執）概念，二人可以接受的吵架惡言限度就是一個標準差的信賴區間內(有百分之68的機率，會吵架，但還可以接受)；如果久久一次來個大大的吵架，產生二個標準差的信賴區間內，其範圍是95.45%，換言之有4.55%(100%-95.45%)會產生大災難，例如想離婚。若達到三個標準差的信賴區間99.73%時，只有0.27%((100%-95.45%)，換言之,夫妻1000次吵架次數中,可能有2~3次機會發生，那是黑天鵝大災難，例如嚇死人的不可意料的後果（可能接近快要殺夫或殺妻等級了）。所以夫妻間，真的要知道另一半再乎一個標準差的紅線是什麼？二個標準差的紅線又是什麼？恐怖的三個標準差的紅線底限又是什麼？ 例如這次的哥吉拉事件，可能是採到二個標準差的底限（這是個比喻）。這就是夫妻相處的風險規避管理，這也是莊家優勢之道。
莊家優勢，彷彿可以運用於「道德觀」、「家庭」、「朋友圈」、「職場發展」、「投資理財」各層面上。不知對不對？這是我的淺觀。
《註1》「21點小組」
事實上，早在1979年，麻省理工學院就出現了一個名叫“非賭不可怎麽賭”的迷你課程，讓專精數學的學生彼此切磋玩“21點”與算牌的技巧。目的是要提高學生對數學領域學習的興緻。只是想不到有人真的運用在實際賭桌上。
《註2》「普荷斯（Albert Pujols）」
普荷斯是MLB代表性的打者之一、從2001年起、到2010年以來打擊率三成。30支全壘打100分打點已連續十年達成。2009年賽季結束後、2000年代作為一名球員在各種媒體已收到獲獎代表。體育新聞"MLB 運動員十年、ESPN和運動畫刊選為"十年的最佳球員"。2017年6月3日面對明尼蘇達雙城隊，擊出滿貫砲，達成生涯第600轟，也是史上第九位達成此紀錄。2018年5月4日面對西雅圖水手隊，擊出生涯第3000支安打，史上第32位達成此紀錄，並正式晉升為3000安打俱樂部成員之一，生涯3000安600轟也成為史上第4位達成此紀錄之球員。
《註3》 中央極限定理
中央極限定理（central limit theorem，簡作 CLT）是機率論中的一組定理。中央極限定理說明，在適當的條件下，大量相互獨立隨機變數的均值經適當標準化後依分布收斂於標準常態分布。這組定理是數理統計學和誤差分析的理論基礎，指出了隨機變數之和近似服從常態分布的條件。
《註4》 「趨避損失」和「忽略偏誤」
趨避損失：緃然獲利的機率相當，人們仍然比較容易受到潛在損失所影響。忽略偏誤：人們往往會選擇不採取行動，以便支持失敗或不良的後果。會有「趨避損失」和「忽略偏誤」的現象，是人們為了減少內部衝突和維持共識下的「團體盲思」行為。
