📖芒格
多学科方法
从多个学科中汲取知识以做出更好的投资决策。
你必须了解主要学科中的重要思想并经常使用它们——所有这些，而不仅仅是少数。大多数人只受过一种模型的训练，试图用一种方式解决所有问题。
🏠 生活化理解
📖 核心解读
芒格强调建立可复用的决策流程：先定义标准、再执行规则、最后复盘修正。流程化能减少情绪化操作，让结果更可持续。
💎 关键洞见：来自多个领域的心智模型格栅创造出卓越的判断力。
AI 深度分析
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❓ 为什么重要
没有流程就难以复盘，难以复盘就难以进步。稳定流程能让你在好行情和坏行情都保持一致标准。
🎯 如何实践
建立“研究-决策-执行-复盘”闭环：每次交易前有书面假设，交易后按事实检验并更新规则库。
⚠️ 常见误区
有观点但无执行标准
只复盘结果不复盘过程
市场一波动就放弃既定规则
📚 实际案例
1
伯克希尔避免次贷高杠杆 (2008)
2005-2007年，华尔街大量发行次级按揭MBS和CDO，许多银行资产负债表杠杆超30倍。2008年危机前，伯克希尔手握约440亿美元现金及等价物，芒格与巴菲特拒绝购买复杂结构性产品，也未通过短期批发融资加杠杆扩张保险浮存金投资组合。
✨ 结果：2008年金融危机中，伯克希尔股价虽大幅回撤，但未陷入流动性危机，反而以优惠条件向高盛、通用电气提供融资，教训是：在他人贪婪时避免看不懂和高杠杆，保留弹药。
2
不追逐互联网泡沫 (1999)
1998-1999年纳斯达克指数从约1500点飙升至4000点以上，大量亏损的互联网公司市销率动辄二三十倍。芒格与巴菲特在伯克希尔股东大会上明确表示“不懂其商业模式”，坚持不买当时炙手可热的宠物网等科技股，导致1999年伯克希尔股价明显跑输大盘。
✨ 结果：2000-2002年互联网泡沫破裂，纳斯达克跌幅超70%，众多明星科技股几乎归零。伯克希尔虽短期落后，但长期大幅跑赢指数，教训是：宁可显得愚钝，也不要在不懂的领域逞聪明。