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在机器学习不包含对现实的深刻理解的情况下，以机器学习为基础构建的投资系统很危险，因为当人们广泛相信并应用某些决策规则时，价格会受到影响。换言之，一个深刻见解在众所周知之后，其价值会逐渐衰减。在没有深刻理解的情况下，你弄不清楚过去发生的情况是否真有价值，即使有价值，你也弄不清楚其价值是否已经消失，甚至走向负面。常见的情况是，一些决策规则变得非常流行，以至于对加个产生很大影响，从而使反向操作成为更合理的做法。
很多人因为发现机器学习比形成深刻理解容易得多，就盲目信任机器学习。
事实上，我们队理解的强调也可能太过了，有意识的思考只是理解的一部分，也许我们导出一个公式并用它来预测未来变化也就足够了。在我个人看来，与依赖我不理解的算法相比，对因果关系形成深刻理解所产生的兴奋、安全性和教育价值要有吸引力得多，所以我依然倾向于这种做法。
最有可能发生的情况是，人类酷爱竞争的天性将促使我们越来越信任计算机发现的、超出我们理解范围的因果关系。
用系统化、可复制的方法把你的所有决策做好，同时还能以非常清晰准确的方式描述决策程序，从而让处在同样情况下的任何人都能做出同样的高质量决策。这正是我渴望做的事，而且我发现朝这方面努力价值无限，尽管我距离完美还很远。
了解必须先于决定。… 综合分析的质量将决定你的决策质量。.. 为了把综合分析做好，你必须：1. 综合分析眼前的形势；2. 综合分析变化中的形势；3. 高效地综合考虑多个层级。
当多个群体合作时，决策应当基于证据、符合逻辑，否则决策程序将不可避免地被最强大而不是最明智的成员主宰。
与市场博弈，独立和有创意地思考如何押注，犯错误，把错误摆上桌面分析，找出根本原因，设计出新的更好的做事方法，系统化地落实这些更新，犯下新的错误，如此循环。
这样的业绩几乎无人能比，因为我们设计的处理和分析信息的系统表现非常优异。比起光用我们的大脑，这些系统要有效得多。没有它们的话，我们将不得不用古老和费力的方式管理资金：努力在自己的头脑里权衡所有市场和影响市场的因素，然后形成一个投资组合。那样的话，我们将不得不聘请和管理一大堆不同的投资经理，而由于我们不能盲目地信任他们，我们又得努力弄清楚每个人是如何决策的，这意味着要观察他们的操作及其理由，从而对他们的表现形成合理预期，还要处理不同人的个性差异问题。
尽管我喜欢人工智能并一直从中受益，但我相信，只有人才能发现这样的做法，然后让计算机运行它。正是由于这个原因，我相信正确的人彼此合作并与计算机合作，才是成功的关键。
他们都是独立的思考者，不会让任何东西或任何人妨碍自己追求大胆的目标。对于事情应该怎么做，他们在头脑里有十分坚定的规划，同时又始终愿意在现实中检验这些头脑规划、调整做法，从而使规划效果变得更好。他们都极为坚韧，因为相对于他们在追求梦想的过程中经历的痛苦而言，他们实现梦想的决心更强烈。也许最有意思的是，他们关于未来的视野要比多数人宽广，或者他们自己就有这样的视野，或者他们善于才能够能看到更多东西的人那里学习。他们都能同时看到大图景和小细节（以及中间的层次），并能综合在不同层次上总结的观点，而大多数人通常是见此不见彼。创造性、系统性、现实性在他们身上合而为一。
能提出独特和有价值的愿景，并以美妙的方式实现愿景（通常是在他人的质疑之下）。塑造者既能看到全局，也能看到细节。在我看来，“塑造者”=“理想家”+“务实思考者”+“坚毅者”。
我发现塑造者通常有一些共同特征：极富好奇心；有把事情弄清楚的强烈冲动；近乎叛逆地独立思考；需要宏大别致的梦想；务实并坚毅地排除万难、实现目标；了解自己和其他人的长处和短处，所以能协调团队来实现目标。也许更重要的是，他们能同时持有相互冲突的想法，并从不同角度来看待这些想法。他们通常喜欢和其他真正的聪明人一起探索，能在全局和细节之间自如地来回跳跃，并相信二者同样重要。