挣钱一本通第70章 任何人都可以在半年内成为专家

我有个朋友是做量化投资的本科读计算机研究生学金融。

之前聚会时他还在懊恼自己学了三年 Python连个像样的爬虫都写不利索。

今年春节再见面他兴奋地给我展示自己的量化选股策略、基金估值模型说这套方法用了一年多投资收益比之前翻了一倍多。

我问他怎么突然开窍他笑着说：“其实真正发力也就半年多但这次我把时间砸对了地方。

” 你发现没有？我们总以为 “专家” 是熬出来的就像熬中药要文火慢炖时间到了自然药到病除。

可现实中那些快速崛起的人往往并非靠熬时间。

爱因斯坦说过：“疯狂就是一再重复做同样的事情却期待不同的结果。

” 太多人卡在这个认知误区里 —— 每天花两小时刷手机再用十分钟假装学习最后抱怨自己不是天才。

真正的蜕变从打破三个幻觉开始。

一、第一个幻觉：一万小时魔咒 = 熬时间 《异类》作者格拉德威尔提出的 “一万小时定律”被很多人解读为 “只要熬够一万小时就能成专家”。

可他的原话其实是 “刻意练习的一万小时”很多人选择性忽略了 “刻意” 二字。

我见过太多工作十年的 “熟练工”：银行柜员把点钞速度练到了极致却不会用手机银行处理复杂业务；程序员能闭着眼睛敲出常用代码却看不懂新的编程语言框架。

他们的 “十年经验”不过是把第一年的技能重复了十遍就像磨豆腐的石磨转了十年还是在原地转圈。

我那个做量化投资的朋友前三年学 Python 就是典型的 “伪努力”—— 今天看个语法教程明天练道基础习题从没想过 “学这个是为了解决什么问题”。

直到后来他明确了 “要用代码构建投资模型” 的目标才开始针对性地学量化分析库、回测框架把每个知识点都往 “怎么选股、怎么估值” 上靠。

这就是 “刻意练习” 和 “重复劳动” 的本质区别：前者带着明确的目标打磨核心能力后者只是在舒适区里消磨时间。

就像学开车有人练了半年还不敢上高速因为他每天只在空旷的场地练倒车入库；有人三个月就能熟练跑长途因为他从一开始就瞄准 “安全上路” 的目标练完倒车就练并线跑完市区就跑高速。

时间不是衡量成长的标尺刻意瞄准核心目标的练习才是。

二、第二个幻觉：天赋决定论 = 天生如此 画家达芬奇当年学画时老师让他每天画上百个不同角度的鸡蛋。

这跟天赋有什么关系？不过是把观察力训练成了肌肉记忆 —— 从一开始看鸡蛋是 “圆的”到后来能分辨光影下蛋壳的弧度变化、阴影的浓淡差异。

现代脑科学研究发现人类大脑处理信息的 “组块化” 能力完全可以通过训练强化。

就像你背电话号码一开始是逐个数字记忆练得多了就能把 “138”“139” 当作整体识别这就是大脑的 “自动化处理” 能力靠的不是天赋是重复训练形成的神经连接。

我朋友转型量化投资时很多人说他 “有金融和计算机的交叉背景占了便宜”。

可他自己知道刚入门时连最简单的均线策略都写不出来对着 K 线图一脸茫然。

他的办法是每天拆解一个经典量化模型先照猫画虎写代码再手动验算每个参数的意义不懂就去论坛问、找行业报告看。

三个月后他能根据市场变化调整模型参数；半年后已经能独立设计策略了。

所谓 “天赋”很多时候是 “早期训练 + 及时反馈” 的结果。

就像学英语有人说 “我没语言天赋”却没看到别人每天背 50 个单词、听 1 小时听力的坚持；有人羡慕 “别人天生会沟通”却没发现对方在一次次碰壁后总结出了 “先听再问” 的技巧。

把 “我不行” 换成 “我还没找到方法”才是打破天赋幻觉的第一步。

三、第三个幻觉：系统化学习 = 学完再用 太多人陷入 “系统化学习陷阱”：想学写作就买 20 本写作书从 “语法基础” 看到 “文学理论”结果连一篇公众号文章都写不出来；想健身就先研究三个月运动生理学肌肉类型、代谢原理背得滚瓜烂熟却从没踏进过健身房。

我那个朋友后来告诉我他半年突飞猛进的秘诀就是跳出了这种 “准备式学习”—— 先锁定市场上最前沿的量化工具和模型然后像手术刀一样精准学习需要的技能模块。

比如要做估值策略就只学财务数据处理、市盈率模型；要做回测系统就专攻时间序列分析、数据库操作。

没用的知识一概不碰遇到问题再针对性补课。

这让我想起另一个案例：有个护士想转行做心理咨询她没报昂贵的培训班而是先看了几本基础理论书然后每天下班后在心理咨询 APP 上免费接案例。

三个月积累了 200 多个实战案例遇到解决不了的问题就去查资料、问同行。

现在她不仅成了持证咨询师还总结出了 “职场压力疏导” 的特色服务。

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