DA THỊT TRONG CUỘC CHƠI - Trang 381

270. Davos: Một thị trấn tại Thụy Sỹ và là địa điểm tổ chức Diễn đàn Kinh
tế Thế giới hằng năm.

271. Club 21: Tên một nhà hàng nổi tiếng tại New York, nơi ăn tối và hội
họp của nhiều người nổi tiếng.

272. Phần thưởng là một lời nguyền: Thực ra, giới giao dịch từ lâu đã đinh
ninh rằng sự ca ngợi của các nhà báo chính là một chỉ số ngược. Tôi đã học
được điều đó qua một kinh nghiệm xương máu. Vào năm 1983, trước khi tôi
trở thành một nhà giao dịch, gã khổng lồ trong lĩnh vực máy tính là IBM
được đưa lên trang bìa của Business Week, một tạp chí Mỹ rất có ảnh hưởng
vào lúc đó, và được ca ngợi là công ty lớn nhất. Tôi ngây thơ ôm một đống
cổ phiếu của công ty này. Và thất bại thảm hại. Rồi tôi chợt nhận ra rằng
mình nên bán khống số cổ phiếu đó để thu được lợi nhuận từ đà sụt giá của
nó. Vậy là tôi đảo ngược cách giao dịch, và học được rằng sự tâng bốc tập
thể của các “lều báo” ít nhất là đáng nghi ngờ, còn tốt nhất sẽ là một lời
nguyền. IBM rơi vào suy thoái trong gần một thập kỷ rưỡi, và suýt chút nữa
là phá sản. Thêm nữa, tôi cũng học được cách từ chối các sự vinh danh và
giải thưởng, một phần bởi vì nếu những giải thưởng đó do những người
phán xét sai lầm trao tặng, thì có thể bạn sẽ bị ngã ngựa ngay khi đang ở trên
đỉnh cao (tốt nhất bạn hãy cứ để giới truyền thông nói chung phớt lờ, hoặc
tốt hơn nữa là hãy để họ ghét bỏ bạn). Brian Hinchcliffe, trước đây từng là
nhà giao dịch và hiện giờ đang đầu tư vào ngành nhà hàng, đã chia sẻ với tôi
kinh nghiệm này: Những cửa hàng được các giải thưởng “Tốt nhất” gì đó
(không gian tốt nhất, phục vụ tốt nhất, yogurt lên men và đồ uống không cồn
tốt nhất để phục vụ các sheikh Hồi giáo,…) thường đóng cửa ngay trước khi
buổi lễ trao giải diễn ra. Theo kinh nghiệm, nếu bạn muốn khẳng định xem
một nhà văn liệu có tồn tại qua một vài thế hệ hay không, hãy chắc chắn
rằng nhà văn đó không bao giờ nhận được thứ gì gọi là giải Nobel Văn học
cả. (Chú thích của tác giả.)

273. Khoa học cứng – khoa học mềm: Thuật ngữ dùng để phân biệt các
ngành khoa học dựa trên độ chuẩn mực, tính chính xác và khách quan trong

Liên Kết Chia Sẽ

** Đây là liên kết chia sẻ bới cộng đồng người dùng, chúng tôi không chịu trách nhiệm gì về nội dung của các thông tin này. Nếu có liên kết nào không phù hợp xin hãy báo cho admin.