1982 年 8 月盛夏，華爾街空氣像焚風般灼熱，利率逼近 20%，拉丁美洲多國瀕臨債務違約。年僅 33 歲的雷．達利歐（Ray Dalio）在《華爾街日報》投下震撼彈：
一紙預言瞬間傳遍交易室。那天，他自信滿滿地按下〈送出〉，認定自己抓準宏觀脈動。然而現實沒有給他時間喝采。短短三個月，美聯儲意外降息，資金洪水湧入市場；道瓊指數一路大漲，Bridgewater 的空頭部位被輪番血洗。年底盤點，公司戶頭所剩無幾，他不得不向父親借 4000 美元度日，並把最後一位員工「送回家」。
「破產的那天，我坐在空蕩蕩的辦公室，聽見自己心跳的聲音。」——雷．達利歐
失敗如果只是失敗，那就只是終點；但他選擇把痛苦分解成一條條可驗證、可升級的「原則」。正是這套原則，讓 Bridgewater 在往後 30 年間，以僅佔對沖基金 1.2% 的資產規模，貢獻了行業 10% 以上的總收益。這個拐點故事提醒我們：
若你擁有一套「可持續升級」且「不受情緒勒索」的決策系統，今天的選擇將截然不同。
作者與本書介紹
- 作者身世｜雷．達利歐，Bridgewater Associates 創辦人，財富一度突破 200 億美元。少年時以高爾夫球場 caddy 賺來的 300 美元買入北方航空，意外翻倍；自此對市場著迷。畢業於哈佛商學院後，在兩室一廳創業，30 餘年將 Bridgewater 帶到全球資產管理龍頭。近年他熱衷慈善，捐贈 10 億美元成立 DAF 基金，聚焦教育與氣候。
- 寫作動機｜1996 年起，他把所有決策準則寫進「Bridgewater 文化手冊」。2008 年金融海嘯後，他將 123 頁 PDF 上傳官網，意外被瘋傳下載逾百萬次，促使他索性整理出版。「我無法陪每個人做決策，但可以分享 debug 手冊。」
- 內容架構｜全書分三部：1）雷達利歐的跌宕人生；2）人生原則（Life Principles）；3）工作原則（Work Principles）。每條原則附「點陣圖」與「問題清單」，像把抽象信念轉譯成操作手冊，方便讀者在不同場景快速索引。
《原則》核心觀念
1｜擁抱現實，直面它（Embrace Reality & Deal with It）
「現實永遠站在真相那邊。」
他把「無知痛點」視為進化起點：先承認自己看不見的盲點，再用歷史資料回放、壓力測試，逼自己放下假設。這也是 Bridgewater 「每日回測」儀式的起源。
2｜激進真相 + 激進透明（Radical Truth & Radical Transparency）
公司內部郵件預設「全員可見」，所有會議錄音存檔，連實習生都能觀看董事會攻防。這種近乎殘酷的透明，讓資訊摩擦成本降至最低，也壓縮了政治角力空間。
3｜痛苦 + 反思 = 成長（Pain + Reflection = Progress）
書中把痛苦形容為「進化的 GPS」。每次踩雷都要寫「痛苦日誌」：事件→觸發情境→情緒波形→根因→可控行動。透過元認知拆解，將情緒能量轉換為系統升級燃料。
4｜可信度加權決策（Believability‑Weighted Decision Making）
不是所有人都該擁有同等分量的投票權。Bridgewater 用演算法根據「領域經驗×歷史正確率」計算可信度指數，會議結論採 加權平均 而非「一人一票」，以防「一言堂」或「高聲量低含金量」。
5｜理解人類天生差異（People Are Wired Differently）
公司為每人建立性格「點陣圖」，整合 MBTI、Big‑5、職能測評與同儕回饋。管理層據此排兵佈陣——讓善於發散的人負責創意，擅長收斂的人主導執行，降低錯位成本。
6｜目標 → 問題 → 診斷 → 設計 → 執行（5 步驟流程）
這張流程圖堪稱《Principles》名片。對任何目標，先定義 Measurable Goal，再列出阻礙問題，刨根究柢找「可控根因」，設計方案，最後「毫不留情」執行。五步驟宛如 Scrum 迭代，可持續疊代、縮短反饋迴路。
7｜打造可複製的演算法（Systemize Your Principles）
當原則足夠具象，就能程式化進演算法。Bridgewater 把投資邏輯寫進 Pure Alpha 系統，讓電腦在盤中自動判定入退場，避免人類在市場情緒暴漲時「臨時改規則」。
8｜區分「你」與「你的大腦」（You Are Not Your Brain）
書末引用神經科學：大腦像一台舊程式機器，而「意識」是駕駛。透過冥想與日誌，你可以在「刺激→反應」之間插入一段監控程式，選擇不被杏仁核恐懼綁架。
9｜把原則寫下來，迭代它（Write It Down & Evolve It）
雷．達利歐強調，「不寫下來的原則，只是模糊偏好」。每遇到新情境，就回到筆記系統更新條目，像 Git commit 那樣留下版本紀錄，日後可回溯、比較哪條指令更優。
10｜用二階思考看世界（Second‑Order Thinking）
他把市場視為「因果函數」：第一階反應是「利率降→股票漲」，但第二階可能是「通脹升→實質收益下滑→科技股壓力」。練習追蹤二階、三階效應，才能在雜訊中看到趨勢骨架。
總結
從《Principles》我們學到的不是「雷神」私房菜，而是一個可被複製、持續升級的行為作業系統：
- 個人層面｜自動化決策：在生成式 AI 拉低「知識查詢」門檻後，下一波競爭將聚焦「問題定義力」與「自動化決策」。把原則寫成 if‑then 腳本，等於給未來的自己一把 API，隨呼隨到。
- 組織層面｜文化即軟體：文化不是牆上標語，而是「預設值」。當透明成為預設，政治就失去容身之地；當可信度加權成為預設，權威必須靠數據續命。
- 社會層面｜韌性迴圈：氣候變遷、地緣政治、AI 黑天鵝……未來只會更不確定。擁抱痛苦、演算法化原則，才能在隨機風暴中保持韌性。
「要想走得遠，你需要一套不斷自我更新的北極星。」
從今天起，為你的重大抉擇寫下一行 commit message，明天回頭讀，你將看見思維的版本演變。寫下第一條原則，就是新迭代的開始。
延伸閱讀／行動清單
- 實作｜本週挑一個讓你焦頭爛額的決策，用「五步驟流程」分解並記錄，隔週回顧修正。
- 工具｜在 Notion 或 Obsidian 建立「Principle Library」，並用 Dataview 自動匯總最新版本。
- 深讀｜觀看 Ray Dalio TED Talk〈How to Build a Company Where the Best Ideas Win〉，觀察他如何回應尖銳提問。
- 開源｜追蹤 Bridgewater 於 GitHub 公開的 Principle Chain 專案，研究他們如何把文化模組化。
- 練習｜嘗試在 ChatGPT 中以「請用雷．達利歐原則」為前綴提問，觀察模型給出何種決策框架，再與你的原則對照優化。
