當我添加了這些過濾器時，我一下子就看到了技能選擇的模式。 有時候，消除噪音就是一切。 比方說，你很難看到隱藏在這些圓點中的字母，直到你把紅一點的紅點移走。
以下是把一切都聯繫起來的那些點的若干例子：
別人貪婪時候我們要恐懼，別人恐懼的時候我們要貪婪——巴菲特
為了進入頂級表現的分布範疇，你必須遠離大眾——霍華德·馬克斯
最好的項目可能是人們忽視的項目，或沒有大肆宣揚的項目；最好的問題是無人嘗試解決的問題。——彼得·泰爾
高額回報通常來自於挑戰傳統智慧，但傳統智慧通常都是正確的——貝索斯
簡而言之，這些創新者和投資者都強調，你應該重點關注稀有的和有價值的投資。換句話說，如果你想要利潤好，影響力高，你應該關注下面打星號那個象限…
我把這個模型叫做異類算法（ Outlier Algorithm）：
要想成為異類，你需要成為比市場更聰明的逆向思維者。
瑞·達利歐用下面這句話抓住了算法的精髓:
你必須做一個獨立的思考者，因為看法跟共識（這個已經體現在價格裡面）一致的話，你是沒法賺錢的。不過，當你賭共識不會發生時，你很有可能是錯的，所以你必須保持謙遜。
異類算法表面上看起來似乎很明顯，但如果你深入去了解，就會發現它見解之深刻之。就讓我們來解讀一下達利歐的話吧……
如果你做出一項每個人都已經認為是很好的投資，那它的價格會更高，因為需求增長會導致價格上漲。因此，你的投資回報會變低。同樣地，如果你選擇了一項已經很流行的技能，學了它也不會讓你比別人更有優勢。相反，這只能幫助你迎頭趕上。比方說，假設有位招聘人員正在招聘一個崗位。如果你是唯一具備所需技能的人，你就可以要求額外的報酬。如果你的技能跟其他人一樣，那你就只是一件商品。
另一方面，如果你打賭會發生與共識相反的情況，你有可能會犯錯，因為大多數時候共識都是正確的。比方說，在金融市場上，90%的專業投資者的表現都沒法超過市場的平均水平。換句話說，那些花了幾年時間從事全職投資的人，表現往往還不如那些就把錢砸進標準普爾500指數（標準普爾500指數是記錄在美國證券交易所上市的500家最大型公司的一籃子股票指數）的業餘投資者。學習也是如此。如果你想要穩定的回報，就去學習大家都說很重要的技能也許是個可靠的賭注。但是，從同義反覆的意義來說，如果你想成為那前1%，你的想法需要和剩下的99%都不一樣，而且你得是對的。你不能既指望隨大流，然後又能設法擊敗他們。或者就像蘇斯博士所說那樣:
「只有古怪才能成為第一名。」（You have to be odd to be number one.一語雙關，奇數才可以是數字1）
——蘇斯博士 （Dr. Seuss）
所以訣竅在於，在別人是錯的的時候，你得是對的，而這並不容易。
回過頭來看，異類算法不僅幫助我學得更快，它還幫助我在更深的層次上實現了轉變……
把異類算法應用到學習上顛覆了我的世界
我馬上注意到的一個最大的變化是，那些看起來不錯的學習技巧，現在顯然看上去很糟糕。比方說……
閱讀最新的暢銷書
掌握（所有其他人都在關注的）行業新聞
每天關注社交媒體，看看業界大咖都說了什麼(又一件其他人都在做的事情)
我主要的關注焦點是熱度（我自己都沒意識到）。 我的底層邏輯是:如果別人都喜歡這個，那它一定就是好的。
有了異類算法之後，我的邏輯是反過來的:如果其他人喜歡這個的話，那它也許值得我們去熟悉一下，但我沒法用它來獲取巨大利潤或影響力。
為了闡述清楚這一點，不妨問問自己這個問題……
如果不做手術你肯定會死的話，你願意花多少錢去做一個能救你命的手術?
直覺上，你可能會說，拿出全部身家你都願意。畢竟，還有什麼比活着更重要的呢，對吧?
但是，當你把有多少人掌握了一項技能加到這個方程式裡面的話，情況就變了。 姑且假設這個能救命的手術全世界的人都知道怎麼做，而且它很容易做。
現在，在這種情況下，你可能只願意出幾美元!!
這項技能是很有價值，但並不罕見，而因為它少了稀缺性，其他人就不會願意付更多的錢。 此外，跟學會做一種其他人都不知道怎麼做的救命手術相比，學習這項技能的人最終能產生的影響也更小。
有了異類算法之後，我的學習來源開始看起來更像是這樣的：
學術文章
我所在領域以外，別人甚至還不知道的學科
許可專有數據
有些領域的內部人士可能不會公開分享自己的某些見解，設法跟這些人建立關係
心智模式（具有更難評估的抽象價值）
在把這些應用到我的生活當中後，我注意到，自己的職業生涯發生了一些重大轉變。作為一名作家，我突然就能寫出其他人甚至都沒有聽說過的想法。這幫助了我的寫作脫穎而出。其結果是，我寫的東西爆發了。在幾年之內，我的文章發表在了《福布斯》、《財富》、《時代》和《哈佛商業評論》等頂級刊物上，讀者從零增加到了數千萬——這是我以前無法想象的。
