（思进说，瑞·达利欧在《原则》中谈谈及预测市场，和我的观点完全一致。特转发和大家分享：预测的价值并不是很高，而且大多数做预测的人并没有在市场上赚钱……原因是没有什么是确定的，而且当一个人把所有影响未来的不同事物的可能性叠加起来，以便做出预测时，他会得出各种各样发生概率各不相同的可能性，而不会得出一个可能性很高的结果……最重要的事情并不是预知未来，而是知道在每一个时间点上如何针对可获得的信息做出合理的回应。）

早期系统只能向我显示一个具体的押注最终可能取得回报，但未能帮助我总结出强有力的交易策略，例如，我可以通过我的分析最终得出一个观点：某种大宗商品的价格可能是75美分左右。如果它现在的价格是60美分，我就知道买入对我有利，但我无法预测它的价格在升至75美分之前会不会先跌到50美分，所以我无法预知何时买入、何时卖出才是合理的。

最重要的事情并不是预知未来，而是知道在每一个时间点上如何针对可获得的信息做出合理的回应。要做到这一点，我必须拥有大量的经济和市场数据，以便进行分析——而我当时确实拥有这些数据。

从很早的时候起，每当我在市场上开始一笔交易，我都会把自己用来做决策的标准写下来。每当结束一笔交易，我都会回顾一下这些标准的效果怎么样。

有一天我想到，如果我把这些标准转化成算法，计算历史数据，回测历史交易的效果，然后我用这些系统处理历史数据，观察我的决策在过去的表现如何，进而根据具体结果合理地改进这些决策规则。

我们利用能够得到的最久远的历史数据（通常超过一个世纪）检测这些系统，范围涉及所有有数据记录的国家，这让我可以很好地透视经济/市场机器在历史上是如何运行的，以及如何对其押注。这样做让我得到了教益，并引导我改进我的标准，使之成为普适的标准。一旦仔细审查完这些关系，我就能把现实中不断得到的数据输入这些系统，然后计算机就会处理这些数据，做出决策，就跟我在头脑中做的一样。

桥水最初的利率、股票、外汇和贵金属系统就是这么产生的。接着我们把这些系统合并为一个系统，以管理我们的投资组合。我们的这个系统判断出经济症状变化时，我们就改变自己的投资组合。

我并不是盲从计算机的建议，在计算机工作的同时我自己也进行分析，然后对二者的结果进行对比。当计算机的决定与我不同时，我会检查原因。大多数时候是因为我忽略了某些东西。在这些情况下，是计算机教育了我。但有时我会思考一些新的、我们的系统会忽略的标准，这时是我在教育计算机。

虽然计算机在很多方面比我们的大脑棒得多，但我们拥有的想象力、理解力和逻辑能力是它不具备的。正因如此，我们的大脑与计算机的合作才是绝配。

这些决策系统能够纳入我们对事态发展的即时反应，让我们可以处理更大范围的可能性。这些系统还能包含择时规则。在1987年1月发表的一篇题为“赚钱还是做预测”的文章中，我解释道：

说实话，预测的价值并不是很高，而且大多数做预测的人并没有在市场上赚钱…… 原因是没有什么是确定的，而且当一个人把所有影响未来的不同事物的可能性叠加起来，以便做出预测时，他会得出各种各样发生概率各不相同的可能性，而不会得出一个可能性很高的结果……我们相信市场变动反映经济变动，而经济变动反映在经济数据中。通过研究经济数据和市场变动的关系，我们已经归纳出精确的规则用来确认经济/ 市场环境中发生的重要变化，进而决定我们的投资组合。换言之，我们并不是预测经济环境中发生的变化，然后根据这些预测调整投资组合，而是在变化发生时捕捉它们，不断调整我们的投资对象，以使投资始终集中在当时表现最好的市场上。

在构建这些系统的过去30年里，我们又纳入了许多其他类型的规则，用来引导我们交易的各个方面。现在，当实时数据发布时，我们的计算机能够分析来自1亿多个数据组的信息，然后以在我看来合乎逻辑的方式向其他计算机发出详细的指令。如果没有这些系统，我很可能已经破产了，或者因要从事如此繁重的工作而被压力逼死了。如果没有这些系统，我们肯定不可能在市场上做得这么好。

我相信，想要改进你的决策，你能做的最有价值的事情之一，是深入思考你的决策原则，同时以文字和计算机算法的形式把这些原则写下来，在条件允许的情况下进行回测，并以实时的方式，在用你的头脑进行决策的同时运用这些原则。