在市场上涨的可能性比较高（看好后市），但最好卖空（看坏结果），因为万一市场下跌，可能跌很多。
概率和期望值
市场上涨的概率高，并不意味着上涨的期望收益高，还必须考虑上涨的期望收益和下跌的预期风险。
如下表
| 事件 | 概率 | 结果 | 预期值 |
|---|---|---|---|
| A | 99.9% | 1 | 0.999 |
| B | 0.1% | -10000 | -10 |
| 合计 | -9.001 |
虽然是99.9%的赢的概率，但是预期收益却是亏损9元左右。
稀有事件
稀有事件不常重复发生，但是一旦发生结果往往远远超出预期。
作者相信稀有事件在市场上并没有得到合理的价值，而且事件越稀有，它的的价格被认为低估得越严重。
原因是因为，在进行结果统计的时候，往往会把极端值从样本中剔除出去。这样就会在忽视不常发生的事件，不去注意稀有事件可能导致一家公司破产的影响。
根据过去的信息预测未来是，我们可能太过马虎，也不能太过严格。这是因为我们在看到历史趋势是，我们会忽略其中的随机性，认为一切都是历史的必然。
如果去看更宽广的历史，我们会发现，某个地方从来没有发生的事，最后往往会发生。换句话说，历史告诉我们，从前从未发生的事情，后来竟然发生了。狭隘的时间序列没有教的东西，历史却教了我们许多。
稀有事件谬误
稀有事件因其善于掩饰，可能以各种各样的形貌示人。稀有事件总是出乎意料地发生，否则它们就不叫稀有事件。
作者告诉我们，稀有事件在我们的眼皮底下一再发生，20世纪80年代是墨西哥比索问题，到了90年代末是俄罗斯卢布问题等等。
在金融市场，一类交易员是靠反向稀有事件为生，作者称之为危机猎人。这些交易与经常赔钱，只是金额不大。他们很少赚钱，不过一赚就是一大笔。
稀有事件为什么总能逃过统计学家的眼睛
统计学中信赖水平的提高与样本数的多少不是线性关系，也就是说，样本数增加了n倍，我们的只是只是增加了n的平方根倍。
知识的不对称性，在满是黑球的箱子里，我们取到红球的概率非常小，但是我们对罐内没有红球的信心，增加得非常慢，比期望的平方根值还慢。但是一旦取到红球，我们对罐内有红球的信心会急剧上升。
如果罐中红球的数目随机分布，我们就永远无法得知罐内的分布情况。那么我们从统计学得到的知识就非常不可靠。
