格拉德威尔在《异类》中提出：“人们眼中的天才之所以卓越非凡，并非天资超人一等，而是付出了持续不断的努力。一万小时的锤炼是任何人从平凡变成超凡的必要条件。简单来首就是要成为某个领域的专家，需要一万小时。这就是一万小时定律的由来。
搞定一万小时就能成为专家吗？假如这条定理有效，那么大量的在平凡岗位上工作30年的员工，应该成为奥运级别的专业人士了，因为论时间，他们早已超过了一万小时。所以，这个定律，很可能是一碗浓浓的鸡汤。不过它引发了我们的好奇，学习这件事情，到底是怎么回事呢？
我们知道一万小时只是必要条件而不是充分条件，在有些领域无论怎么努力，无论怎么锤炼一万小时、两万小时甚至三万小时，都是不可能成为专家的。例如赌博，无论锤炼多久，你都不可能在里面稳定地赚钱，预期收益率总归是负的。即使那些通过一万小时的努力可能成功的领域，方法不对也不会有效果。例如打篮球，如果你总是一个人独自练习，无论你一个人的时候运球速度有多快，投篮有多准，到真的上赛场的时候你也不大可能成为一个很牛的篮球运动员。
那么除了一万小时的努力，还需要有怎样的条件才能成为行业的专家呢？
其实学习主要有三种模式：经典制约学习、操作制约学习和认知学习。
一、经典制约学习就是巴甫洛夫式学习，即通过简单地反复同时出现，把两个事件联系在一起。经典制约学习比较适合联系简单的事物，要成为各行业的专家，通过经典制约学习是不大可能的。
二、操作制约学习是指随机行为得到后效强化也即奖励和惩罚后形成一定的行为模式。操作制约学习在一万小时定律中非常重要，在一万小时的努力过程中，正是要不断通过对正确行为的奖励和错误行为的惩罚而形成正确的知识和行为体系，最终成为行业专家。
三、认知学习。认知学习是指不需要实践操作，而通过观察和模仿进行的学习方式。从书本上学习，通过逻辑推导例如归纳法和演绎法进行学习都属于认知学习。
但是我们也知道在金融投资领域，金融市场有很大的随机性，特别是股票市场，很多时候做对了可能会亏钱，做错了反而有可能赚钱，所以金融投资的奖惩若简单以赚钱和亏钱来计很多时候是无效的。然而进入金融市场的目的本身就是为了赚钱，所以多数人自然地会把赚钱和亏钱当作一种奖惩，因而他们在金融市场无论摸爬滚打多久都难以成为专家。所以要想在金融投资领域成为专家需要在不确定的金融市场中找到一种有效的后效强化机制。
第一种机制是对交易行为寻求理论支持，也就是说对我们的交易行为和交易策略可以去寻找金融理论的支持，如果在金融理论框架下是正确的，我们会得到一种逻辑完备的精神奖而如果得不到金融理论的支持，我们就应该反思这样的行为和策略，并在未来予以避免。这个机制从某种程度上已经利用了我们上面提到的第三种学习机制：认知学习。指数化投资其实就是在这一机制之下通过有效市场理论强化出来的金融投资模式。
第二种机制是用统计结果来进行后效强化，也就是说不去关心每次交易的盈亏而是关心大量交易最后的统计盈亏，如果大量统计的结果证实某个行为和策略多次使用后是能够持续获利的，就加强其运用，反之如果一个行为和策略量化投资是这个机制最直接对应的投资流派，这个流派通过对历史数据的客观统计分析找出在历史上能够持续盈利的交易模型，并在未来进行测试和使用。“量化投资之王”詹姆斯·西蒙斯用140亿美元、全球富豪排名第76位的身家充分证明了这个机制的有效性。
第三种机制是设法剔除金融市场的随机性后再用盈亏进行后效强化。如何去除金融市场的随机性呢？这就要使用对冲的方法将随机的部分尽量消除掉，例如在市场中性持仓下进行套利。巴菲特是利用这一机制的集大成者，无论是他早期从事套利交易，还是他利用保险公司获得低成本投资资金，又或是他举世闻名的利用市场无效获取低价筹码的价值投资法，都可以通过与市场随机性无关的获利来强化。
总而言之，在金融投资领域想成为专家，除了一万小时的努力，还要利用能避免金融市场随机性干扰的后效强化机制，至于利用哪一个机制就要看每个人的偏好了。
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