【「基礎力量」關鍵七動作與訓練量分配%】

在排跑步課表時，我們大概會依強度把課表分成強度1區的「長跑」與「恢復跑」、強度2區的「馬拉松配速跑」、強度3區的「節奏跑」或「巡航間歇」、強度4~6區的「間歇」、「變速跑」或「漸速跑」……等這幾類，我們會在這些強度的「量」上做拿捏。然而，在排「基礎力量」的課表時不只會考慮強度，也會以「動作」來拿捏訓練量。

《Ths System》的作者先設定了明確的動作類別（分別是蹲舉—上膊—推舉—高拉—抓舉—挺舉—後側動力鏈）。作者認為，這個週期若選定了其中某類動作，它至少要佔月總量的7%才會有效果，但最好不要超過25%，不然受傷與過度訓練的風險會大增。除此之外，作者們還依據經驗設定了這七類動作的百分比，很明確，也分享出來。依他們的原話是這樣說的……

#以下為譯文
在分配月總量時，我們發現最有效果的百分比如下：
● 蹲舉：月總量的18–25％
● 上膊：月總量的18–21％
● 推舉：月總量的14–20％
● 高拉：月總量的7–15％
● 抓舉：月總量的7–15％
● 挺舉：月總量的7–15％
● 後側動力鏈：月總量的7–18％

上面每個動作的區間並不是隨意定出來的，它們來自於蘇聯系統的指導原則再加上我們多年實驗和分析所得到的最終結果。

就算蹲舉很重要，它的訓練量也不會超過25%；如果該週期有安排後側動力鏈的動作，它的訓練量最少要達到7%才會產生效果，不然就是浪費時間。

#原文如下
The general monthly volume distributions we have found most effective are:
● Squat—18–25 percent of total volume
● Clean—18–21 percent of total volume
● Press—14–20 percent of total volume
● Pulls—7–15 percent of total volume
● Snatch—7–15 percent of total volume
● Jerk—7–15 percent of total volume
● Posterior Chain—7–18 percent of total volume

The ranges of volume for each of the movements are not arbitrary. These came from Soviet guidelines, as well as our years of experimentation and the analysis of our programming and the eventual results.

We could assume that the ceiling for total volume for squats would be 25 percent and the floor for posterior chain work would be seven percent.

以上摘錄自原文書第141頁，若有發現翻譯不到位或有問題的地方，非常歡迎也希望各界指正！
--

#範例
若該週期整個月的訓練量設定總反覆次數1,000次，接著我們就可以把這些次數分配給每個力量動作。假設蹲舉的訓練量占20％、上膊占18％、推舉占16％、高拉占14％、抓舉占12％、挺舉占10％、後側動力鏈的動作占10％。

把這1,000次月總量分配到七個動作後如下：
● 蹲舉—200 次
● 上膊—180 次
● 推舉—160 次
● 高拉—140 次
● 抓舉—120 次
● 挺舉—100 次
● 後側動力鏈—100 次

0047.《書評&抽書－決勝籌碼：天才數學家縱橫賭場與華爾街的祕密》
當初我會注意到這本書，單純是因為當時在研究「網格交易」，
後來找尋相關資料，原創是一位有名數學家克勞德．夏農所提出，
好奇 Google 了一下這個名字，發現這本書正是在介紹他生平故事，便想說買來讀看看。

這本書的內容圍繞著美國貝爾實驗室工作的幾位天才科學家，
（貝爾實驗室，是20世紀人類最偉大的實驗室之一。在這個實驗室裡，走出過15位諾貝爾獎科學家，誕生了3萬多件專利）
講述他們如何憑著聰明才智，縱橫拉斯維加斯賭場，以及最大投資賭場華爾街。

第一位是「資訊理論之父」－克勞德夏農
夏農他是數學家也是通訊、電子、密碼學等領域的天才，
這種人就是標準的只要他有興趣，沒有難得倒他的事，
他在投資領域上也是非常出色，1965-1995 年巴菲特的年化報酬率為 27%，
相較之下，1950-1986 年夏農的股票投資組合報酬率約為 28%。
他同時也是一個「買進並持有的基本面」投資人，
夏農更曾研究過技術分析，後來捨棄這類系統。
(我心想連這麼聰明的人都放棄，想必自有一些道理XD)
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第二位是鼎鼎大名「凱利公式」的發明者－約翰凱利
先不論凱利公式在實戰上是否真的能派上用場，
但我認為其核心思想是值得我們玩味的，
第一個是其闡述了「資產配置」的概念，無論是賭博或是投資，每一次的下注應該要投入多少比例，才可獲得最大的獲利，以及如何避免血本無歸資產歸零。
第二個則是「複利思維」，也就是要讓資產最快速的成長，就是透過幾何級數(呈指數增長)。
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第三位是縱橫賭場跟股市的傳奇數學家－愛德華索普
是夏農的同事，他把大家認為最無聊的數學理論，應用在賭場的 21 點及輪盤博弈上。
跟夏農共同研究出以凱利公式應用在賭場上的穿戴式電腦，
書裡最有趣的就是看他們到各地賭場實戰，下注金額不敢賭太大怕贏太多被發現有詐XD
結果最後還是被各個賭場拒之門外。
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整體來說這本算是歷史故事書，講述投資只有其中一部分，
主要是好奇天才都怎麼看待投資這件事，
不過最終的體悟還是：「要一夕暴富要靠運氣，但要把財守住則需靠智慧。」
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【大腦是個狂野的遊戲場1】：聊《雜訊》
　
電影《全面啟動》曾重大啟發了我，它讓我認識了「識」－只有通過「識」才能認、才能知。從那時起，我掛念著人原來可以這樣開發超能力：自由、開放、專注、來回解構再建構......，只要最日常的思索和感受，就可以上綱成浩瀚的新的洞察。
　
因為這樣，我一直很喜歡讀談人類認知缺陷的書，而儘管每一次都自以為進步一點，又在新的提醒下，發現新的漏洞。
　
最近讀了當紅的《雜訊：人類判斷的缺陷》，主要觀念可看為作者《快思慢想》的延伸，同樣簡單但扼要。作者將雜訊(noise)從偏誤(bias）區隔開來，相較於後者的可預測，前者瀰漫在整個系統，難以揪出去扭轉。
　
作者指人的判斷，很難不受雜訊干擾，因而不可靠。主要雜訊種類有「水準雜訊」(例如我們對電影評分數、評星星，但每個人對於數字和星等的界定並不一樣)、「型態雜訊」(例如我們遇到「恰恰會激怒/打動我」的局面或價值，由此動搖了判斷)、「場合雜訊」(因為天氣不/太好、因為昨夜的遭遇、因為連續給了幾個惡評覺得該開始正向一點.....)。
　
清晰到有點化約的論述，但讀完了厚厚整本書舉出各種範例和交叉辯論，我甚至幾乎要接受「強力建議：以演算法取代人為判斷」的結論。
　
套用書中的詞，我一直用「perpetual beta(永遠的測試版，指無止盡地使用、分析、改良的電腦程式」)來自我期許，面對新與更新的識與知，stay hungry, stay foolish，但深深走進一本書，常常也像耽溺入戲，有時你來不及更新配備，卻先對原版的自己感到懷疑。
　
《雜訊》讀到後來，我覺得有點失去對於自己所做判斷的信心。書中所舉的雜訊種類，恰恰是我通常樂於無限上綱去感受和追尋的。創作者與藝術愛好者總是渴望開發更細膩的知覺，希望自己更流動、更多縐摺、無論任何際遇都要找出新鮮又崎嶇的孔洞，而以noise的觀點，這阻礙了有效的判斷，是應該經由系統的校正去驅避的。

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二、邏輯函數
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