​真正的高手,都懂“概率权”

什么是概率权?
概率权是我创造的一个词。
概率权,是基于概率计算未来选择
塔勒布和交易员劳伦共进晚餐,两人掷硬币决定由谁付账,塔勒布输了,只好乖乖掏出腰包。
劳伦本来想道声谢,却突然改口说:“看了你的书,我想你一定会说,在概率上,这顿饭我付了一半的钱。”
理解这一点并不容易,有些人宁可追求比被雷劈概率还小的中奖机会,也不愿意去做有50%把握成功的事情。
概率权与未来有关。
2020年3月份爆赚30倍的基金经理斯皮茨纳格尔在《资本的秩序》里写道:
资本具有跨期特征:它的定位和在未来不同时点的优势是核心。
时间是资本的生存环境--定义它、塑造它、帮助它、阻碍它。
我先给概率权搭个简单的框架,以督促自己早点儿写一篇完整的。
1、基于期望值计算的(与空间有关的)概率权。
历史上赢得了彩票的人,都是利用了彩池偶然出现的正期望值。
所以他们抓住机会拼命买,买的越多,越接近于大数定律下的期望值。另外一方面绝对收益也更大。
但是,如果面对负的期望值,再死磕,也没用。勤奋对于赌博和买彩票这类期望值为负的事情毫无意义。
2、基于贝叶斯更新的(与时间有关的)概率权。
创业上的快速试错,是希望通过贝叶斯更新,不断优化商业模式上的概率,直至发现正期望值的套利机会。
厉害的人,会不停扔骰子,去看骰子怎么说。这就是蒙特卡洛的仿真模拟,在一个可以收敛的半径内,聪明地犯错误。
不仅从别人那里学习,还敢于亲自当骰子。
贝叶斯学派相信模拟不确定性是学习的关键,并利用贝叶斯网络和马尔科夫网络来工作。
3、基于三层结构的概率权。
这三层分别是资源层、配置层、执行层。
世俗世界的最终结果取决于三者概率相乘的结果。
4、在一个博弈环境中制造有相对优势的(基于统计学的)概率权。
放弃追求所谓最优,只在乎发现相对的概率优势。这是一种套利思维。
有时候,利用的是对概率计算的认知优势;有时候,利用的是竞争对手对不确定性的恐惧感。
5、概率权还是“无所不知者”对概率的分配权。
例如,流量、IP等等,背后其实都是平台的概率权分配游戏。
所以,最好的商业模式,尤其是那些平台型商业,本质上是制造了一个“赌场”。
如此一来,平台就成为概率权的设计者,和分配者。

懂概率的人,人生都不会太差


1、据推测,翻车鱼从一枚受精卵发育成成鱼的概率只有百万分之一。
那该怎么办呢?秘密武器是:概率。一条中等体型的翻车鱼一次性就能产下3亿个卵,是脊椎动物中产卵数量最多的。这种长相奇怪的鱼,用这种方式顽强地繁衍了下来。
从生命到宇宙万物,假如真有造物主,他主宰的工具就是概率。
2、概率,在我看来是对一个人最有价值的数学知识,然而我们并没有认真学过这门课程。
为什么呢?因为:
a、懂得概率计算,未必具有概率思维;
b、理解概率思维,又未必能够采取概率行动。
人们不愿意计算。尤其是不愿意计算概率。
更多时候,人们喜欢采用启发式思考,用深藏在记忆中的、被我们编织起来的故事,来取代更精确的概率判断。
3、现实中,绝大多数人,要么黑白分明非此即彼,要么就是阴阳混沌捣糨糊,现实是灰度的。
概率就是用来精确描述和运用这种灰度的。
蔡崇信说过:“任何机会,基本上是有30%把握去做的时候才能赢得最大——因为几率太小很可能亏本,而有50%把握的时候,赢了基本也是小赢;而有80%把握去做的时候,基本就是红海了;如果等到100%机会的时候......世界上可能根本没有这种生意。”
当然,这背后还需要入场后的贝叶斯更新。
即使是极度厌恶不确定性的巴菲特,其价值投资也会出错,只是长期而言赚钱的概率更高。
认识了概率,在行动上就不过度追求完美。我们往往必须在信息不完整的前提下做出决策。
4、投资和人生,都是对不确定性的处理。我们要为犯错做好准备。也要适当的冒险,这是一种或然性思维。
人们总是容易高估自己与众不同,也会经常幻想“这一次真的不一样”。然而很多事情真的很难跳脱概率。
例如,你要出版一本书,先别想自己能不能做成这件事,以及计划多长时间做完,先去问一下做出版的朋友,这件事以前的成功率是多少?(卡尼曼讲过类似的故事。)
5、这个世界从物质的角度看,也受概率支配。
量子世界的本质是概率的。牛顿力学的严格因果关系在量子世界并不存在。费曼说,这有点儿让人沮丧,但物理学并没有因此垮台。
6、概率从何而来?
想要回答这个问题,我们要追溯至数学、物理和哲学。这三者,探索的都是世界的本源问题。
很遗憾,我们的教育,没有通识这一块。所以,想要真正理解概率,对于成年人而言极其艰难。
7、我们需要按照概率行事。
要想改变世界,首先要改变自身的概率结构。
人生的绝大多数时候,量变不会产生质变,你会被大数定律牢牢地锁死在概率劣势(或优势)中。
就像爱因斯坦对愚蠢的定义:重复做一件傻事儿,却指望得到不同的结果。
行事方式(你的概率结构),比聪明与否和经验都更重要。
段永平谈及“怎么保证选对人”这个问题时说:没有绝对的办法来保证,但如果选人时先看合适性(价值观匹配)会比只看合格性(做事情的能力)要好得多,选中合适的人的概率要大得多。
看,无处不在的概率。
8、斯宾诺莎说:幸福并不是美德带来的报酬,而是美德本身。
我们遵循概率,未必一定会有好的结果。
因为命运会用恶作剧捉弄概率。但这并不影响我们由此获得的从容和幸福。
此外,为了让自己不被偶然戏弄,我们要努力从赌徒模式升级为赌场模式,让大数定律为自己服务。
9、诺奖得主盖尔曼说:宇宙的历史并不只是由基本定律决定的。它取决于基本定律和除此之外的一长串巧合或者说几率。
基本理论并不包含那些几率,它们是额外的东西。因此它并不是万物理论。实际上,宇宙中围绕我们的大量信息来自于这些巧合,而不只是基本定律。现在人们常说,通过检验由低能量到高能量再到更高能量,或者说由小尺度到更小尺度再到更小尺度的现象来逐步向基本定律靠近就像是剥洋葱。
我们这么不断继续下去,建更高能的加速器来找寻基本粒子,这样就能够逐步深入粒子的结构,沿着这条路,我们就可以逐渐接近基本定律。
10、人生赢家都是概率赢家。
他们要么是走了超级狗屎运,要么是洞悉了巧合背后的基本定律。大部分人屈服于命运,少部分人与命运抗争(作为他们命运的一部分),极少人试图去发现命运的把戏。总之,概率思维,已经成为当今在社会上行走必备的基础能力。

概率统治世界

时间只负责“统计”,不负责“判决”。
概率层面,这是简单的常识:
假如一个不规则的硬币落在正面的概率是55%,你下注于正面。
结果,硬币落在了反面。你输了钱。
时间并没有说:你错了。
时间的意义是,你不断重复这个游戏,最后你有55%的概率赢。
可是,我们对时间最大的误解,就是以为它是最英明的裁判。
例如,一个阿根廷的孩子在街头踢球,他热爱,聪明,但又脆弱,各种坎坷,甚至被认为没有前途。可他后来成了梅西。
通常我们会认为,时间“证明”了梅西的成长,它肯定了这个孩子的天赋和努力。
然而,时间并不是这样一个高考判卷老师。
时间只是从统计学意义上,观察到梅西的涌现。
即使时间是万能的,但是在梅西小时候,它对小梅西成为梅西这件事情,和每个人一样一无所知。
理解了这一点,我们就知道,假如我们想要培养梅西,无法靠“我早就知道”的设计,而是要靠基于“演变”的统计。
统计,将“偶然”和“命中注定”联系在了一起。
《自下而上》写到:
人类历史的传授方式,也由此充满了误导,因为它太过强调设计、指导和规划,而太少关注演变。
所以,打了胜仗的,是将军;经营国家的,是政客;发现真理的,是科学家;创造流派的,是艺术家;实现突破的,是发明家;塑造心灵的,是老师;改变思想的,是哲学家;布道的,是教士;做生意的,是商人;阴谋导致危机......
于是,有人呼唤“我们需要天才马斯克”,却不知道,也许创造奇迹的,是一代在后院儿玩儿土火箭的少年,是大量专业的太空发烧友。
只有当街头有很多光着脚快乐踢球的孩子时,才有机会“涌现”出梅西。
过去,我们想把几十个天才足球少年送去欧洲和南美,定向培养出马拉多纳。
现在,人们又指望定向制造马斯克。
我也并非彻底推到“规划”。例如日本就曾经规划“诺奖得主”。但这个“规划”,是“自下而上”与“自上而下”的结合。是去“规划”一整片森林,而非定向规划少数几棵看起来大有前途的天才树木。
模糊的精确,好过精确的模糊。
在一个复杂的世界里,“因”这个概念本身就值得怀疑:“这就是别太在乎报纸说什么的另一个原因,它们总是无休无止地为事情找原因”。
时间容易造成“前因后果”的幻觉。
因为时间的单向、线性、均匀,都只是人的一个幻觉。
时间也许更像大爆炸的宇宙,向四面八方加速地展开。
甚至于,时间本身的维度,也远不止我们心智中的三维,并且连维度的数目也在“分裂”。
所以,在一个开放的系统里,试图通过极其有限的数据与观察来发现“绝对的因果”,极可能是错的。
当然,我上面一大段对时间因果的怀疑,仍然是在人类语言和思维模式的因果框架下展开的。
我赞成不要因为“统计学”在这个时代格外有效,就放弃对“因果”的探究(其本质是求真,并且避免陷入虚无)。
牛顿力学不够精确,但已经能确保我们的房屋与桥梁的相对牢固;
量子力学充满疑惑,却构成了手机和互联网的基石。
假如我们接受时间负责“统计”,而不是“裁判”,就能够做到:
  • 既追求真理,又保持怀疑;
  • 既享受一生(极小的一段时光)牢靠的幻觉,又能将心灵投影至没有尽头的宇宙最深处。
以下重发最早的“概率权”一文。


(上部分)


一道趣题的8个解答


 
如上,一道”简单”的选择题。你按红色按钮?还是绿色?
这道题比想象中有趣,我试着回答一下:
1、根据期望值理论,绿色按钮价值5千万;
2、很多人仍然愿意选拿到确认的100万,因为他们无法忍受50%几率的什么都拿不到;
3、换而言之,假如一个人无法承受“什么都没有”,那么右边的选择就相当于“你有50%概率得到一个亿,有50%概率死掉”。你当然无法承受死,何况高达50%几率;
4、开放地想,假如你拥有这个选择的权利,你可将右侧价值五千万的选择权卖给一个有承受力的人,例如两千万(甚至更高)卖给他;
5、继续优化上一条,考虑到增加“找到愿意购买你该选择权利的人”的可能性,你可以只用100万(低首付)卖掉这个权利,但要求购买者中得一个亿时和你分成;
6、再进一步,你可以把这个选择权做成彩票公开发行,将选择权切碎了零售,两块钱一张,印两亿张。头奖一个亿。对比5,风险更低,收益更大;
7、鉴于6的成功商业模式,开始募集下一笔一个亿作为头奖,令其成为一项生意。
8、按照P/E估值,募集20亿,公开上市,市值100亿。
 
三个风险决策概念

从100万到100亿,让我们跳出脑筋急转弯游戏,研究一下背后严肃的数学原理。
经济学里有三个风险决策概念:期望值,期望效用,展望理论。
期望值在概率论和统计学中,一个离散性随机变量的期望值(或数学期望、或均值,亦简称期望,物理学中称为期待值)是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。换句话说,期望值是随机试验在同样的机会下重复多次的结果计算出的等同“期望”的平均值。(来自维基百科)
例如,掷一枚六面骰子,其点数的期望值是3.5,计算如下:

期望效用:微观经济学、博弈论、决策论中,期望效用是一个效用理论,指在风险情况下,个人所作出的选择是追求某一数量的期望值的最大化。该假说用于解释赌博保险中的望值。(该概念为解决“圣彼得堡悖论”而生)
展望理论1970年代,卡尼曼和特沃斯基系统地研究展望理论。长久以来,主流经济学都假设每个人作决定时都是“理性”的,然而现实情况并不如此;而展望理论加入了人们对赚蚀、发生机率高低等条件的不对称心理效用,成功解释了许多看来不理性的现象。
 
基于以上理论基础,我想抛出几个自觉有趣的结论:
1、反人性的“每一步都按照整体最优概率做决策”,是传统意义上成功人士的第一秘密;
2、穷人将自己的“概率权”廉价卖给了富人,概率权是更隐蔽、更大笔的剩余价值剥削(并不代表我认同剩余价值的概念);
3、当下热门的人工智能,就是依靠每一步都独立、冷血的计算最优概率,从而战胜人类。例如阿尔法狗;
4、然而,非理性,冲动,有可能成为人类最后的堡垒。(我以后会单独写这个)
 
先过一遍基础概念。
 
期望值理论(智者的基本决策工具)
 
根据期望值理论,100%几率得到5000万,和50%几率得到一个亿,是一回事情。
贝叶斯定理,是聪明的决策者使用频率最高的简单公式之一。
说明:“用亏损的概率乘以可能亏损的金额,再用盈利概率乘以可能盈利的金额,最后用后者减去前者。这就是我们一直试图做的方法。这种算法并不完美,但事情就这么简单。”(By巴菲特)
举例a:(来自高盛前CEO鲁宾的传记)
“在两家公司宣布合并后,乌尼维斯的股票交易价为30.5美元(合并宣布前为24.5美元)。
这意味着如果合并事宜谈妥的话,来自套利交易的股价上涨可能3美元,因为乌尼维斯公司每股股票将会值33.5美元(0.6075×贝迪公司每股股票的价格)。
如果合并没有成功,乌尼维斯公司的股票有可能回落到每股大约24.5美元。我们购进的股票有可能下跌6美元左右。
我们把合并成功的可能性定为大约85%,失败的可能性为15%。在预期价值的基础上,股价可能上涨的幅度是3美元乘以85%,而下跌的风险是6美元乘以15%。 
3美元×85%=(可能上涨)2.55美元  
-6美元×15%=(可能下跌)-0.9美元
所以,预期价值=1.65美元  
这1.65美元就是我们希望通过把公司30.50美元资本搁置三个月所得到的收益。这就算出了可能的回报率为5.5%,或者以年度计算的话为22%。比这样的回报率再低一些就是我们的底线。我们认为不值得为了低于20%的年回报率而支付我们公司的资本。  “
鲁宾特别解释道,这就是他每天要做的事情,看起来似乎是赌博,而且的确也经常会输掉。但他要确保的,是大多数时候赚钱。

举例B:(来自《黑天鹅》作者)
塔勒布在投资研讨会说:“我相信下个星期市场略微上涨的概率很高,上涨概率大概70%。”但他却大量卖空标准普尔500指数期货,赌市场会下跌。他的意见是:市场上涨的可能性比较高(我看好后市),但最好是卖空(我看坏结果),因为万一市场下跌,它可能跌幅很大。 
分析如下:
假使下个星期市场有70%的概率上涨,30%的概率下跌。
但是如果上涨只会涨1%,下跌则可能跌10%。
未来预期结果是:70%×1%+30%×(-10%)=-2.3%。
因此应该赌跌,卖空股票盈利的机会更大。
如芒格所言,巴菲特每天做的,都是算这个简单数学问题。与其说是一种数学能力,不如说是一种思维模式。知道容易,做到极难。
举例C:
概率有时候显得“反直觉”。
一辆出租车在雨夜肇事,现场有一个目击证人说,看见该车是蓝色。已知:1、该目击证人识别蓝色和绿色出租车的准确率是80%;2、该地的出租车85%是绿色的,15%是蓝色的。请问:那辆肇事出租车是蓝色的概率有多大?
答:该车是绿车但被看成蓝车的概率是(0.85×0.2),该车是蓝车且被看成蓝车的概率是(0.15×0.8),所以该车真的是蓝车的概率是((0.15×0.8)/【(0.85×0.2)+(0.15×0.8)】=41.38% )。即,该车更可能是绿色的。
会不会和你的大脑直觉有些差异?我们的大脑做工虽然非常令人惊叹,但在有些数学直觉方面,显得非常稚嫩。
然而,期望值理论无法回答,为什么红色按钮价值低到100万,仍然有很多人选择?
 
期望效用理论(野心或者恐惧)
 
丹尼尔·伯努利在1738年的论文里,以效用的概念,来挑战以金额期望值为决策标准,论文主要包括两条原理:
a、边际效用递减原理:一个人对于财富的占有多多益善,即效用函数一阶导数大于零;随着财富的增加,满足程度的增加速度不断下降,效用函数二阶导数小于零。
b、最大效用原理:在风险和不确定条件下,个人的决策行为准则是为了获得最大期望效用值而非最大期望金额值。
回到文头的案例。选择红色按钮,立即变现100万,放弃价值5000万的选择权,一方面是因为“满足于”100万,就其财富而言,100万已经带来数量级的变化,能解决当下最大的难题,足够心满意足。
而再多一个数量级,5000万能干嘛呢?可能也想象不到;
另一方面,是想规避绿色按钮50%的归零风险。对归零的恐惧感,远大于多拿到4900万的期望。
确切说,选择红色按钮,交织着“期望效用理论”与“前景理论”的综合作用。
 
前景理论
 
《别做正常的傻瓜》引用因前景理论获得诺奖的卡尼曼的总结:
a、在得到的时候,人们都是风险规避的;
b、在失去的时候,理性者是风险规避的,“正常的傻瓜是”是风险偏好的;
c、理性的决策者对得失的判断不受参照点的影响,而“正常的傻瓜”对得失的判断往往根据参照点决定;(例如理性决策者不会非要等到回本才抛掉一只应该抛掉的股票)
d、正常的傻瓜通常是损失规避的。
如同行为经济学所研究的,社会、认知与情感的因素,会令人作出不那么“理性”的选择。
例如,财富的基数,作为参照点,极大程度上决定了人们去按红色和绿色。
 

(中部分)


笨人放弃的概率权

笨人不懂得概率的基本常识,不会算期望值(基于三种理论之一)。
误区1:不懂“大数定律”
在数学与统计学中,大数定律又称大数法则、大数律,是描述相当多次数重复实验的结果的定律。根据这个定律知道,样本数量越多,则其平均就越趋近期望值。笨人总想在赌场里赚钱,而赌场恰恰是大数定律的坚定赢家。
误区2:赌徒谬误
特沃斯基和卡尼曼总结:
在实际生活中,人们会错误地将每次随机试验之间独立的概率建立起联系。用掷硬币的例子来说,我们知道每次抛出得到正反面的概率都是1/2,但总有人会认为如果连续几次都得到正面,那么下次得到反面的概率就会更大。
人们常常以为在整体上符合期望的概率分布,在局部上也会符合相同的概率。这种将从大样本中得到的规律错误应用于小样本中的现象,被称为“小数定律”。
回想2015年股灾,给股民带来致命打击的,是抄底。跌了这么狠了,总该有次像样反弹吧。这也算是赌徒谬误的一种。
误区3:存活者偏差
其含义是:根据以事件存活者为样本所做出的统计分析是存在偏差的,因为失败者(或者说是“遇难者”)没能入选样本(《黑天鹅》中的沉默证据),所以,以存活者为样本所代表的整体是存在偏差(甚至是错误)的。
误区4:鲜活性效应
人们过分看重更鲜活和更容易从记忆中提取出来的证据。
谁该向谁道“一路平安”?朋友B开车20公里送A去机场,A将从那里飞往750公里以外的某城。离别时,朋友B会对A说:“一路平安”。讽刺的是,B回家的20公里车程,死于交通事故的几率,比A乘坐航班不幸遇难的几率高出三倍多。然而,受“鲜活性效应”的影响,仍然是B为A祝福。

穷人放弃的概率权

穷人急于变现,无法做到满足延迟,对效用的期望过低。
哈佛教授塞德希尔在《稀缺》一书中阐述到:
我们陷入了稀缺的困境。每个人一旦面临稀缺状态,不管是时间还是金钱稀缺,我们都会走入“管窥”状态,进而引发我们的稀缺心态,稀缺心态容易引发短视和向未来借债。最终我们陷入越来越穷,越来越忙的困境。
曾经和一位老兄聊天,他说,我们最缺的,其实就是有个老爸告诉自己你很牛逼。
为何书香门第或者财富世家会一出一大串牛人,除了基因,资源,可能还有以下原因:
1、有足够高的参照点,不会被小利益勾走,更能承受风险(其实是低概率的),从而捕获高回报;
2、身边一群人的示范效应;
3、被点燃的内心激励。
他们比穷人更不容易“廉价”甩卖自己的概率权。
所以:
1、贫富差距的关键决策点上,“穷人”放弃了自己的概率权益;
2、所谓赢家的秘密就是,坚持按照优势概率行事,哪怕屡屡受挫也不更改人生下注的原则;
3、买彩票是最为昂贵的关于概率选择权的自暴自弃,所以被称为收智商税。
钱多的话就价值投资,钱少的话就赌一把。--这可能是投资领域最被广泛实施的愚蠢。
小概率的事情很难实现,看起来反而容易;大概率的事情则显得路途遥远,其实到达目的地的可能性要大得多。
放弃自己的概率权,选择舒适的小概率,其实是在用自己本来就微薄的资源,去补贴“成功者”。

聪明人放弃的概率权

换句话说:聪明人为什么干蠢事?
聪明人既能精确地算出期望值,又野心勃勃,为什么也会失去自己的概率权,无法在现实世界中过好这一生?
1、聪明人也无法躲过行为经济学家嘲讽的那些“愚蠢”行为;
2、大多数聪明人患有“认知障碍症”,理智上想明白的事情,情感上死活没法接受;
3、先入为主,自作聪明;
4、没有将正确的思维方式内化为一种行为习惯。
假如人生是一场概率游戏,假如我们的一连串选择决策决定了最终结局,那么,聪明人貌似该有“先天优势”。而事实并非如此。
概率来自赌博。帕斯卡和费马对赌博奇特结果的兴趣,引发他们提出了一些概率论的原理,从而创立了概率论。
以赌场玩家“不输”概率最高的21点为例,赚钱的秘密是:
1、选一个“友好”的赌场(相当于选对行业);
2、对玩儿法基本功滚瓜烂熟;
3、如电影《决胜21点》般数牌;
4、在优势概率下,加大下注;
5、不管结果如何,始终如一地执行以上策略,情绪不波动。
聪明人能够做好1-4。
但是对于“反人性”的5,是许多聪明人的弱点。
在赌场,你要面对各种干扰,例如:最好的下注时机却没有位置,隔壁赌客的抽烟,大胸美女的晃眼,以及担心害怕。

每个赢家都是一个人肉阿尔法狗

谷歌技术团队与职业棋手,联合研究了阿尔法狗对李世石的棋谱,从中能看到“人工智能”在进行这项人类最难智力游戏时,到底是如何思考的。
阿尔法狗几乎会在每一手棋时,都计算自己的赢棋概率。即:对它而言,每一个决策点都是独立的,阿尔法狗都会冷静的寻找“当下”的最大获胜概率。
如本文前面所提及的鲁宾、塔勒布、巴菲特,他们差不多都是一个人肉阿尔法狗,坚持按照概率行事,经常看起来是“反直觉、反人性、反舒适”的。 
绝大多数聪明人,还没有这种智慧,以及伟大的行事方式。
被收彩票智商税的蠢人,和懂得概率但不能坚定实施的聪明人,又都无法逃脱一个陷阱:欲望。
在强烈的欲望面前,聪明人认为自己的运气会提升自己的概率。笨人认为勤能补拙。
所谓成功者的确非常勤奋,但此非充分条件。成功者是选择的结果,其成功秘密都是事后归因。
所以,有另外一种比智商税更隐蔽的税:发财梦税。
这能解释两个常见“经济现象”:
1、为什么中国的商业街总在装修、换商家?(对比而言,国外的商家很少变迁)
2、为什么大量淘宝店主们愿意为一份低于工资的收入,24小时勤奋工作着?
街头频换换手之商铺的过高租金,网上创业者不计回报的拼搏,正是在为发财梦付出溢价。
 
你如何定义自己的“赌场”
扎克伯格不过是中产家庭出身。他仍能在公司成立两年的困难阶段,拒绝了雅虎的10亿美元收购。
这是一个艰难的决定。几年以后,扎克伯格对记者说,拒绝收购的一年内,几乎所有的高管全部走光了。
你是马上就拿到10个亿,还是以百分之几的可能性在数年之后拿到1000个亿?--这个摆在扎克伯格面前的选择,多么像本文开篇那个按钮选择。比较而言,扎克伯格的绿色按钮(失去惩罚)要残忍得多。
秘密在于,摆在扎克伯格面前的,并非10亿和1000亿的选择,而是坚持或放弃梦想的选择。
数年后,snapchat以类似的方式拒绝了扎克伯格的30亿美元收购要约。
无论结局如何,这便是硅谷的精神之一。仅靠发财梦,很难驱动太大的事业。
财富观、雄心壮志、年轻气盛,超越经济动物的贪婪,让他们按下了成功概率远低于50%的绿色按钮。
 

(下部分)
 
 
如何不贱卖选择权?
 
许多人生选择题,除了abcd,还可能有一个“其它”选项。
对了对付德国人的密码机,图灵决定“以机攻机”,然而领导不批预算,并喝令他服从上级命令。图灵同学灵机一动问:你的上级是谁?随后给丘吉尔写了封信搞掂十万英镑。
我可以按红色,也可以按绿色,意味着我拥有选择权。我可否有另外的变现渠道呢?
第三条路,出卖选择权,将其卖给VC和PE,是利用资本的风险喜好与承受力,分享了100万与5000万之间的价值地带。
有趣的是,财富世界为一穷二白的年轻人留下了一个暗门。他们并不因自己渴望100万而非得错失5000万。他们只需要更广阔的视野。
这是当下社会财富的创造与分配核心驱动力之一。亦为资本的美妙之处。
对于“选择权”的决策思想与行动模式,决定了最终的财富食物链。
 
成功学的概率常识
 
假如你在一个正确的区域,下面一定有金矿(这也是个伪命题,地球下面是有金矿,界定的精确性呢?)然后你重复试错,聪明地试错,这些试错可以积淀和滚雪球般,不断提升你的成功概率。
引用一个鸡汤段子:如果一件事的成功率是1%,反复尝试100次,至少成功1次的概率是多少?
答案:如果成功率是1%,意味着失败率是99%。按照反复尝试100次来计算,那失败率就是99%的100次方,约等于37%,最后我们的成功率应该是100%减去37%,即63%。一件事倘若反复尝试,它的成功率竟然由1%奇迹般地上升到不可思议的63%。
前面说过了,胜率不占优时,不要反复押注。如果这么做,根据大数定律,会输得精光。
但为什么上面的成功学公式却可以实现反转呢?
原因在于,你在赌场输的是钱。
而在成功学的反转公式里,是假设你的时间成本、精力成本、机会成本、金钱成本都忽略了。
你需要不服输,你的体力好很重要,你还愿意投入时间,这些都是你的成本。
有些人不会因为反复挫败而丧失精力。每次重新开始的时候,他都如第一次般充满激情。每一次他都准备好了。
由上,人生的错误要么是算错了数学概率,要么是反复的次数不够多,要么是经不起折腾。
所以,吃苦,可能是最核算的、可以反复押上的筹码,尤其适合年轻的人生赌徒们。
美国斯坦福大学工程教授罗伯特·桑顿说:在创造过程中,天纵其才未必比生产能力重要。发现一个有用的好想法,你先要去尝试许多没用的。这是个纯粹的数字游戏。
有本书专门探讨过该问题:如果创新者本人对他们自身想法做出的评判并不可靠,他们怎样才能提高创作出杰作的概率呢?
答案是:他们想出大量的创意。
西蒙顿发现,平均而言,创意天才在他们所在领域的作品并不比同行的作品质量更好,他们只是有大量的想法罢了。这给他们更多的变化,更高的获得独创性的机会。
“一个人能想出有影响力的成功创意的概率,”西蒙顿指出,“同他想出的创意总数成正比。” 
例如莎士比亚:我们对他的一小部分经典作品耳熟能详,但却忘记了在20年中,他创作了37部戏剧和154首十四行诗。
如何当一个成功的 CEO?在这里,作者霍洛维茨分享了一条重要的经验:
创业公司的 CEO 不应该计算成功的概率。创建公司时,你必须坚信,任何问题都有一个解决办法。而你的任务就是找出解决办法,无论这一概率是十分之九,还是千分之一,你的任务始终不变。
他还认为:当一名成功的 CEO 根本没有秘诀。如果说存在这样一种技巧,那就是看其专心致志的能力和在无路可走时选择最佳路线的能力。与普通人相比,那些令你最想躲藏起来或者干脆撕掉的时刻,就是你作为一名 CEO 所要经历的不同于常人的东西。
“只要肯干,你一定可以出人头地。要敢于All in。”这些都是当下中国流行的人生观。结合上面的成功概率计算,我们要奋不顾身地为未来下注吗?
仍然是要看你手中的筹码。
在我们的一生中,面对不确定性,我们大多时候扔骰子的次数都是有限的,并且是消耗资源的。永不放弃,指的是你的斗志,而非押完你钱包里的最后一块钱。

钱少就该去赌一把吗?

由此可以探讨两个经常被误读的话题:
1、钱少的投资者就该买高风险的股票吗?
当你的筹码是“有限的”钱时,钱少的人和钱多的人,只是数字上的区别,下注应该以比例、而非金额来区隔。
有些人觉得自己钱少,慢慢搞来不及,所以要冒险。这和想去赌场提款一样愚蠢(除非你是数学博士)。难道钱少就可以不遵循概率的法则?难道钱少就要去赌场,活生生把自己推入大数定律的绞肉机?
这就是为什么“穷人”常自暴自弃,快速地赌掉了最后的筹码。
2、创业者是在卖“命”。
 接着上个话题,“我手上就两千块,即使按照巴菲特的回报率,我这辈子也买不起房啊?”
回答:
1、假如你用钱做筹码,你就要遵循钱的概率原则;
2、你还可以有另外的筹码,以另外的下注方式,卖命。
也就是:卖掉你的命运,以及动脑、吃苦、拼命。
创业仍然是小概率事件。即使你的智慧、精力、时间是零成本,即使你不断试错、不断探索,让你的成功率越来越高,最后跑出来的也不多。
大公司的创新,很多时候不比创业者成功率更高。所以他们买入那些跑赢了的创业公司。某种意义上,他们就是买创业者“小荷才露尖尖角的好命”,避免自己付出大公司极高的试错成本。

人生选择有限
 
人生有很多个选择时刻,不能总是被“概率”和“最优”驱使。
就像《怒海争锋》里,杰克船长暂时放弃追杀敌船,选择停靠小岛,满足船医梦寐以求的达尔文式科学考察。
想起一个朋友,夫妻选择将创业和置业延后,将时间留给成长中的孩子。
许多美好事物和美好时刻,都是因为一些“不计算”的选择。
安德烈·高兹说:“我开始思考,什么是应该放弃的次要的东西,放弃了它我才能集中精力追求最重要的。而归根结底,只有一件事对我来说是最主要的:那就是和你在一起。”
当然,最好我们手上有足够的、靠阿尔法狗概率计算法赢得的筹码,供自己去挥霍,或是帮助那些没有人生赌场权的人。例如盖茨的慈善基金。
也许选择本身比财富更重要。如果说时光是最宝贵的财富,比时光还有限的人生选择呢?
我想起1995年毕业后独自去广州,遇到一位师长,他见我有些无师自通的灵性,不吝在旁人面前赞“这是天才少年”。(时光总是嫌老爱幼,迄今为止尚未有人称我是天才中年。)
他注册自己公司的时候,头疼选名,于是说:不如就叫“选择”。
于是这公司成为我加入的第一间公司,其名字蕴含着广泛的人生隐喻:
“选择有限”公司。

本篇文章来源于微信公众号: 孤独大脑

价格区间:你非买不可的“目的地消费品”

几乎所有的商业秘密,都与价格有关。

在本文中,我提出了“价格区间定理”:

定理一:每个价格区间,至少都会出现一样牛逼的产品,和一家伟大的公司。

定理二:该产品能够带给你该价格范围内,你能够获得的最大满足感。

“定理”是我号称的。其实,科特勒就说过:

“营销就是价格以产品为载体卖出去。”

价格区间提供了一种独特的商业思考逻辑。

作为配套概念,本文还提出了:

所谓牛逼产品,就是你非买不可的“目的地消费品”。

“价格区间”还给我们如下启发:

1、一切决策,首先是“数量级的决策”。

2、先做数量级正确的事情。

3、模糊的精确,好过精确的模糊。

4、可重复的较低“价格区间”,好过不可重复的较高“价格区间”。

5、你我不必陷入“价格区间”的消费天梯。

消费天梯

我们来看看,人类社会基于“价格区间”的消费天梯:

区间1:几块钱这个位置的王者,曾经是可口可乐。

在咖啡因和logo的综合作用下,可乐几乎赋予了你几块钱可以得到的最大的满足。

这个区间还有很多别的故事:

  • 农夫山泉董事长钟睒睒以778亿美元身家(2021年1月2日),成为亚洲首富;

  • 元气森林在一个互联网背景团队的运营下突飞猛进。

尤其是后者,稍后单独说。

区间2:二三十块钱,是星巴克和奶茶们的天下。

以前,一杯咖啡那么贵,人们一定要蹭着Wi-Fi在咖啡馆里坐上几个小时。

慢慢的,人们习惯拿着就走。

来杯咖啡犒劳自己,是这个价格区间强大的理由之一。

还有喜茶们,排个队,来一杯,不正是用二、三十块钱可以做的最爽的事情吗?

区间3:五十块钱属于电影。

电影票价作为约会预算,也许比其约会形式的功能更重要。

区间4:一两百到三五百,属于ZARA们。

不算太贵,大多数人掏得起,高频,金额不低不高。

一个MM或开心或不开心,抽出几张百元钞票,买一件紧贴全球潮流的衣服,还有比这更具性价比的消费吗?

这个价格区间,几百块钱不多但也不少,基数巨大,所以ZARA的老板当过世界首富。

区间5:1000-3000块,是安卓手机和iPad的地盘。

比如说年会要采购礼物,预算在这个区间,多半会去买类似的数码产品。

区间6:3000-4000块,是茅台畅饮之地。

一瓶茅台,就能让一场无聊的晚餐被赋予意义。

区间7:5000-10000块,是iPhone的天下。

试想一下,这个价格区间可以带给你更大满足感的,还能有什么?

iPhone 固然贵,但它一方面跳出了安卓手机价格区间的混战,一方面仍然在iPhone的合理区间飞行着。

区间8:小几万是旅游。

旅游可能算是最奇怪的精神消费了。

区间9:10万级是男性的表和女性的爱马仕。

或者入门车。

以及高级培训班。

区间10:几十万是升级的车。

还有各类高级的商学院。

以及鳄鱼皮的爱马仕。

区间11:百万级是房子。

或者进一步升级的车。

区间12:千万级的房子。

如果投资也算的话,还有VC、PE。

或者是为孩子“捐入”一所著名私校。大学就更贵一点儿。

区间13:随后是超级游艇,私人飞机。

这类过亿的消费,最狠的不是一次性开支,而是有可能买得起用不起。

区间14:再往上,买梵高、买球队。

几亿、几十亿美金的球队,是富豪们的超级玩具,兼具稀缺、名誉、荷尔蒙。

区间15:发射火箭,星际移民。

都当过世界首富的贝佐斯和马斯克不约而同地都搞火箭。

区间16:成为首富,然后全部捐掉。

这是广义的、终极的“消费”。例如盖茨和巴菲特的裸捐。


以上价格区间,形成了人类社会的消费天梯

区间的“划分”,是我随手示意,不求精确,仅供作为思考的脚手架。

您也许会说:

你这是由“果”溯“因”,先射箭后画靶子。天底下这么多商品,自然会填满每一个价格区间。

这类质疑当然英明且理性,但我的“价格区间定理”,正是试图倒过来洞察因果


“逆向”因果

例如,商业上我们喜欢谈“刚需”。那么什么是刚需?

女性的包包,绝对是刚需吧,那爱马仕的刚需是什么呢?

功能、设计感就不说了,主要还是品牌、身份感吧。

(我承认对女人包包的理解,男人永远是白痴。)

那么,下面这些包包又该如何区分呢?

答案只有一个词:价格区间。

鳄鱼皮的成本能比普皮贵多少?

这压根儿不重要。爱马仕的逻辑也许是:

先定好价格区间,然后给产品定位,然后做设计,然后决定用什么皮。

还是科特勒的那句话:

“营销就是价格以产品为载体卖出去。”

人类需要一个攀爬的阶梯,以找到过关打怪的乐趣。

商品创造的人生意义,远比哲学家还多。

比较是万恶之源。由此带来的“鄙视链“,貌似破坏了幸福,其实不然。

鄙视和被鄙视,都是人类重要的情感。


再说回男人吧。

雄性动物这方面更虚荣,看看自然界的花孔雀们就知道了。

例如男性对车的迷恋。

大众集团采用了模块化平台战略,从宾利、兰博基尼、保时捷,到奥迪、大众、斯柯达,其绝大多数车型都是从MQB、MLB Evo、MSB三大平台上开发出来的。

MLB Evo平台上,最便宜的奥迪A4只卖20多万,最贵的宾利添越卖到了近500万。

当然,虽然“同平台”,但二者之间各方面的差异一定是巨大的。

就像爱马仕包包,普皮怎么能和鳄鱼皮比呢?

但是否就“值得”有如此大的价格差异呢?

重点就在于,买鳄鱼皮爱马仕的女人,和买宾利添越的男人,要的就是用普通人眼里的“不值得”来劝退“没实力的人”:

  • “有没有更贵一点儿的包包?最好贵到让隔壁那个贱人买不起。”

  • “有没有500万左右的车,油耗不重要,性价比也不重要。”


不过,我就是一个普通人,对大名牌只有围观式的无知。

说回我喜欢的可乐吧。

可乐加冰,配上刚烤好的肉夹馍或者披萨,是(我眼中)天下最好的美食之一。

可是人们似乎对传统可乐越来越排斥了。

在酒店点个可乐,必须强调“不要那种没糖的”,否则就会默认给你上个零度可乐。

在家里,就我和孩子偷偷喝可乐。我偷偷买,孩子们偷偷喝。

有次,和元气森林的一个合伙人聊天,说起该饮料为什么火。

“成功”了真好,人们会主动地帮你找各种解释:

元气森林火爆是因为无糖,因为设计感,因为互联网思维,因为便利店渠道......

我抛出了自己“价格区间”的解释:

走进便利店,花不痛不痒的钱能够犒劳自己一下,最好的价格区间是什么?

5-10块钱。

太便宜了没仪式感,太贵了不值得。

接下来,买什么?

水没味道,可乐太肥,还有几个传统品牌饮料,浓郁的乡镇风包装一二十年没变了。

而且,都不在合适的价格区间之内。

那么,那些卖5-10元价格区间的饮料呢?

又没有灵魂。

当一个人走入便利店,也许是因为口渴,也许是想要在无意义人生的无聊的一天里找到点儿什么。

这就是我所说的:目的地消费品。


目的地消费品

所谓牛逼产品,就是你非买不可的“目的地消费品”。

每个价格区间最牛逼的产品,都是一个“目的地产品”。

这个概念来自“旅游目的地”,诸如旅行畅销书里推荐的,“你死之前一定要去的50个地方”,等等。

何谓目的地?

1、具有某种唯一性;

2、你非去不可、值得专门去一趟;

3、多少钱都得去(假如钱够的话)。

让我们将“目的地”延展至商业。例如现在大家越来越不愿意出门,大多数商品可以在网上买到。

所以,出门一定要有某个足够说服力的“目的”。

目的地通常是:电影院、餐厅、KTV,以及星巴克、喜茶等。

对于买喜茶的年轻人来说,排队是一种消费,而非成本。

每年的iPhone发布会,苹果店门口的长龙...想想看,你的人生还有哪些期待呢?

这难道不是很少能够点燃人们欲望的事物之一?就像小时候对春节的期待。

商人制造了这种期待。各种发布会,淘宝的双11...人们用花钱来营造枯燥人生的一个个小高潮,为自己设定了某个“目的地”。

由于具有唯一性,在界定了价格区间后,你就不太会在意性价比。

你觉得自己非去不可。

对于婚礼,“发明”了结婚钻戒的德比尔斯,就利用了这一点。

所以,曾经不那么值钱的钻石,变得很值钱了。

一份SKP的市况报告宣告:

“奢侈品定价的艺术,就是要量化产品对消费者的价值,不考虑成本、竞争对手或市场价。”

有趣的是,蒂芙尼以钻戒出名,其银饰反而占了总销售额的25%,对比而言利润也更高。

这便是“价格区间+价格锚定”综合作用的结果。

而爱马仕一万左右的围巾,也相当“走量”。

同样是利用了价格区间的错位策略。


“价格区间”策略

特斯拉第一次证明自己能打,是其成为美国七万美金以上豪华车市场的销售冠军。

特斯拉的产品开发顺序是:

跑车-S系轿车-X系SUV-3系入门豪华车。

在沃顿商学院读过书的马斯克,对“价格区间”把握得炉火纯青。

连他的火箭公司,起初的定位就是要做“太空领域西南航空公司”。

这个说法类似于“做奶茶界的拼多多”。

上一段提到“爱马仕的围巾”,有些品牌的关键就是利用价格区间的错位。

例如美国新派家具品牌RH,店面装修和产品风格偏豪华,价格则属于中产家庭消费得起的“有点儿贵”,外加利用目录册和互联网营销,实现了“产品高区间”与“价格中区间”的错位。

错位,则构建了张力。

这是另外一种降维打击:

先在某个价格区间设立标杆,然后杀入另外一个“价格较低量较大”的价格区间

例如,有朋友在加拿大做红酒品牌,先出高端酒,然后再出20-30加币之间的酒。因为后者才能上量,带来真正的利润。

人们总是对勉强够得着、但还没得到的东西充满期待。

在汽车之家论坛,一个买了特斯拉suv的人,首先追忆了自己的换车史。从最初的长安小面包说起,深情款款。

男人总会记得自己的第一辆车,比回忆初恋还要惆怅。

当一个人可以花几千块钱而不心痛时,假如在这个区间没有一个“目的地消费品”,他就像一个开始发育、但又缺个牙的孩子。

你并非要劳力士,而是要一个“十万块钱的玩具”。

你在某个价格区间怎么都想要的那个东西,有些是刚需。有些是由刚需延展开来。例如蒂芙尼之于钻戒。劳力士之于时间。

《无价》里曾经提过财富效应:

一只表要达到两倍的合意度,必须为它支付8.7倍高的价格。

要让自己的社会地位翻番,你的收入必须是先前的2.6倍。

倒过来想,男人并不需要十万块的劳力士比一万块的表好上多少倍,他只是想要一个十万块钱的玩具,并乖乖地期待着被供给、被打动、被说服。

男人口袋里有那么多钱时,想买一个正好卖那么贵的东西的欲望,就像孩子嘴中挡不住的新牙。

关于期待,小米喜欢用这种概念:年轻人的第一个什么什么。

我个人对于价格区间的感知,来自于从事房地产行业。房子的定位,首先是总价的定位,然后才是总面积与户型的定位。

消费者总是选择一场与价格区间门当户对的“婚姻”。

“价格区间”原理

犹如宇宙主要是由暗物质组成的,人类大多时候受弗洛伊德所发现的“无意识”致使。

我是一个数码爱好者,早些年最喜欢去HK逛几个电脑中心,那时候觉得琳琅满目,美不胜收。

有次带了一个朋友去,他问:这个有什么用?那个有什么用?我一想,好像真没用。结果什么都没买成。

人生迷惘,意义需要被人赋予。购买东西,是人类无意识的欲望释放。而人们必须想要买的东西,是盲目而漂浮的。

另一方面,威廉·庞德斯通告诉我们:

价格只是一场集体幻觉。

在心理学实验里,人们无法准确地估计“公平价格”,反而受到无意识、不理性、政治等不正确因素的强烈影响。

这时候,惟一的指路明灯,便是价格区间。你年轻的时候想要一个Coach包,现在想要一个爱马仕。你想把本田CRV换成奔驰GLE。

这些或是内在的需求,或是外在的阶级符号,都通过价格区间来划分的,并且形成强烈的用户指向。

消费升级,也是价格区间的迁徙。

热闹的喜茶们,如果不能更好的赋予意义,并尽快形成自己的价值体系,以及企业基本功,也许就只是为星巴克们培养年轻客户。

同样,星巴克也面临“价格区间”的挑战。

简单来说,星巴克在中国面临两种挑战:

1、用星巴克一半甚至三分之一的价格卖咖啡。

例如加拿大本土咖啡(已被美国公司收购) Tim Hortons比星巴克更受欢迎,关键要素可能就是实在便宜。

2、用星巴克的方式和价格区间去卖茶。

我前段时间就看到一家公司,几乎做到了这一点。毕竟很多人还是更爱喝茶。

从这个角度看,商业创新有三种路径:

“价格区间”的上攻,或者下沉,或是同一价格区间的替代。

例如现在如火如荼的本土品牌的崛起,就是对某一价格区间产品的“再做一次。”


曾任BurberryCEO的曾任苹果零售副总裁安吉拉·阿伦茨说:

新的 Apple Store 举措主要是围绕客户互动来展开的,它被命名为“Today at Apple”,将会把所有的课程、教师以及经验都公开发布,以吸引更多的用户参与进来。

她希望苹果 Apple Store 零售店能成为一个具有“城市广场”风格的“社区中心”,让用户们可以在这里和他们的苹果设备进行交互。

我从中看到了新零售的本质之一:

将作为“目的地消费品”的产品,与“商场目的地”的店面,通过空间和关系的设计,重新赋予价值和意义,巩固自身在该价格区间的领先地位。

实体的购物中心,正在发生前所未有的变革。

“价格区间定理”里的“目的地消费品”理论,也许可以帮助人们理解线上与线下的关系,在经营压力越来越大的实体购物中心里,发现新的机会和突破口。


为什么人们需要一个“价格区间”的天梯?

因为:拥有太多,你会失去“得到感”。

人们在拥有之后,会需要下一个“自己不拥有的东西”。

人们购买商品,是在追求某些虚无缥缈的意义。

叔本华说:人生就是一团欲望。当欲望得不到满足便痛苦,当欲望得到满足便无聊,人生就像钟摆一样在痛苦与无聊之间摆荡。

价格区间的“人生意义”也在于此。当人们在某个价格区间的欲望得到满足,需要马上奔向下一个,否则就会无聊。

拥有太多有什么坏处呢?你没有下一个价格区间的“消费目的地”了。你仿佛来到了无聊的极地,无处可摆荡。

假如你能随意买到所有的东西,就会失去渴望得到某样东西的欲望,也就失去了刚刚得到某样东西时的激动。

所以,游走于“价格区间”的商人们,才是世俗世界的哲学家。


最后

人生道理


“价格区间”给我们的启发,远不止是商业上的。

还包括我们的人生决策与选择:

1、一切决策,首先是“数量级的决策”。

例如你决定买房子,看中一套很喜欢的,卖家开价300万,你还价285万,对方不答应,你该怎么办?

差价足足有15万,这可不是小数目啊。

但再想想看,15万之于300万,不过是5%。

假如你非常需要买一套房子,而且的确很喜欢这一套,就不应该纠结于这5%。

房价要是跌,也不在乎差这5%。要是涨的话,也许不止这5%。

这就是我所说的下一个人生道理:

2、先做数量级正确的事情。

你选择的行业,是十位数;你的努力,是个位数。

做选择前,应该看“较大”的数量级。

也就是“价格区间”正确。

比如,你婚前选择伴侣的决定,是十位数;你婚后如何相处,是个位数。

所以富兰克林说:

婚前睁大眼,婚后闭只眼。

还有教育,家长懂得一些常识和基本原理,在教育理念上靠谱,远远比学会各种育儿技巧更重要。

这又是我所说的下一个人生道理:

3、模糊的精确,好过精确的模糊。

这个绕口令般的句式里,是说,十位数的精确度哪怕稍微弱一点儿,也比个位数精益求精重要。

这背后的数学原理,就是贝叶斯定理里的基础概率,以及费米估算里的量纲分析

先是做正确的事,然后才是把事情做正确。

4、可重复的较低“价格区间”,好过不可重复的较高“价格区间”。

前日有朋友发了一篇文给我看,文中声称“投资中(短期内的)高赔率比概率更重要”。

我打算专门写一篇来说一下这个可能会误导不少人的投资观念。

十倍股当然好,可是不可重复啊,说来说去不就是茅台和特斯拉(或蔚来)股票吗?

那篇文章说了好几个作者过去成功押中的十倍股。但是,下一只十倍股是哪个?文中连一个候选名单都没有。

有些投资回报,“价格区间”也许较低,但好在可重复。

而且拉长时间看也可能不止十倍。

好的商业模式,是可重复的(聪明的)笨办法,而不是不可重复的(笨的)聪明方法。

5、你我不必陷入“价格区间”的消费天梯。

我是一个“差不多主义”者。

例如,对于“公司股权”这类东西,我信奉数量级的“正确”,20%和40%区别真的很大吗?

  • 如果好的话,得到两千万和四千万有什么区别?

  • 不好的话,就更没区别了。

何必寸土必争?

我也很喜欢数码产品和某些名牌。

但是我没找到比可乐加冰更好喝的饮料,尤其是在和孩子们一起偷偷喝,以及与朋友们开心聊天时。

皮克斯电影《心灵奇旅》说:

“生命的火花”并非是特定的人生目标,而是当你准备好活出人生时便能获得。

也许,对“价格区间”的消费天梯,适当的态度应该是:

对于够得着的“价格区间”,请好好享用;

除此之外,我们其实有更好的天梯通往人生目标。

本篇文章来源于微信公众号: 孤独大脑

人生是一场做空

在较小的时间尺度上,
人生就是一场做多做空的赌博。

上个星期,我去给车做保养。
4s店推销未来三年的保养优惠包,原价三千刀(是指你每次单独做总共要花的钱),现在一起买就可以打五折。
突然想起某"做空大师"的一句话:
所有的生意都是“做空”。
例如,预售机票,就是"做空"你按时登机这件事。
即:下注于你以为会发生的事情的反面,然后从中获利。
你以为自己会按时登机,但是万千人群中,总有一定比例的人因故改变行程。
于是商家预售给这部分的机票,就成功"做空"了。
国外流行礼品卡,逢年过节给人送卡,简单轻松。除了礼品功能,礼品卡最厉害的也是商家"做空"消费者会用卡这事儿。
据说,每年会有百分之十几的卡没有被用掉。商家成功"做空"。
还有:
  • 健身卡是做空你的意志力。
  • 温哥华的洗车卡是做空你对本地冬季绵绵雨天的误判。
再比如,你在某个城市买房,就是"做多"这个城市的未来。
但买房可能也是一种做空。
北美经济受疫情冲击较大,房价反而暴涨,我所在的温哥华再次出现抢房浪潮。原因之一也许是全球印钞。
此时此地,买房,尤其是贷款买房,就是“做空”超发的货币。

4s店向我特价兜售保修服务,也是做空“我未来三年按时来做保养”。
做空就是用小便宜买走你未来的选择权。
人很讨厌不确定性,很多时候相信百鸟在林不如一鸟在手。
因此,我们常常打折甩卖选择权。
或者是说,为了确定性,而放弃选择权。
比方说,通常会觉得,我在推销员面前有两个选择:
  1. 我不买优惠包,未来三年要花三千刀保养费;
  2. 我现在买优惠包,未来只用花1500刀。
对比一看,我买优惠包似乎义不容辞。
可事实是,也许未来三年我换了车,或者忘记来做保养。
以及,其中还有隐含的我所不知道的信息,例如额外费用。
如此一来,商家没准儿就"做空"成功了。
于是,我问了一下4S店工作人员:我可以在下一次保养前(一年一次)再决定是否买这个优惠包吗?
他回答:可以。
所以,事实上,我的选项是:
  1. 我不买优惠包,未来三年要花三千刀保养费;
  2. 我现在买优惠包,未来只用花1500刀;
  3. 我保留优惠包的选项,观察一下在下一次的保修前的一年里,是否会换车。
于是我最后选择了3,保留了自己在未来的选择权。

但是,健身者可能恰恰是要利用"做空"的发作用力,倒逼自己去多运动一下。
于是,健身房的逻辑是:
  • 商家"做空"买卡的健身者(当然高级的健身房是心怀用户的);
  • 健身者试图利用与商家做空的对赌来激励自己。
这个和婚姻有点儿像。
一句常见的口头禅是:男人没有一个好东西。
可见很多女人对男人很悲观。
而对雄性动物的分析,也表明男人对婚姻的确有"反骨"。
那为什么男女还是要结婚呢?
结婚的动机,类似于健身房的"双边逻辑":
  • 女人结婚是做空“男人成为坏男人”;
  • 而男人结婚是以此激励自己成为好男人。
再有,假如有朋友送你一张票,让你看场足球赛。为了提升观看的体验,你最好下个小注,这样会更加刺激,更加投入。
不仅要下个小注,我建议你下注给自己不喜欢的球队。
这样的话:
  • 假如喜欢的球队赢了,你开心;
  • 假如你讨厌的球队赢了,你赚钱。

以上,更像是用“做空”来打比方。
金融领域的做空要复杂得多。
投资高手段永平和李录都吃过做空的大亏。
所以,段永平牢记老巴的三个教导:
  1. 不做空;
  2. 不借钱(不加杠杆);
  3. 不做不懂的东西。
为什么不做空呢?段永平的逻辑是:
做空有无限风险,一次错误就可能致命。
而且,长期而言,做空是肯定不对的,因为大市一定是向上的。
价值投资者是会犯错误的。做空犯错的机会可能只有一次,只要你做空,总会有一次犯错的,何苦呢?
许多道理都是要吃过大亏后才明白,理性如芒格也曾经因为用 margin ,在两年内亏掉大部分身价。
告诫自己不做空的段永平,也时不时地做空一下特斯拉和GME,但只是小赌怡情而已。
上面说的,主要是“裸做空”,就是在自己没有持有相应股票的情况下来卖掉它。
“裸做空”和“逼空”的经典案例,莫过于2008年保时捷的故事。
  • 2008年6月底,保时捷宣布其持有的股票和期权使其控制了大众51%的股份。
  • 对冲基金认为大众汽车股价过高,开始押注做空大众。
  • 2008年10月,全球资本市场卷入金融海啸,对冲基金加大做空力度,卖空仓位相当于大众总股本的12.9%。
  • 2008年10月26日收盘之后,保时捷突然宣布,对大众股权的控制上升到了74.2%(本文省略了中间的坎坷过程)。
  • 剔除州政府持有的20%大众股票,市面上流通的大众股票只剩5.8%,而卖空仓位却高达12.9%!也就是说,空方即便把市场上的股票买光,也不够给期权多头交割。
  • 结果,卖空者已无法买入股票来平仓,空头在交割日会自动爆仓。
  • 短短几日内,股价从210欧元上涨到了1005欧元。
也许你还记得当年的新闻,德国亿万富翁阿道夫·默克勒因此卧轨自杀。

电影《大空头》里,讲述的是另外一种“做空”故事。
我做了个简单摘要:

大空头的攻略

时间:2005年-2007年。

机会:2005年,发现美国房贷还款记录糟糕,违约率不断上升。

下注:赌地产泡沫会破裂,做空次级房贷。

赌注:CDS。若输每年缴1.5%保费,若赢赚30-50倍保费赔付。

过程:从2005年开始下注,2006年基金大幅回撤,饱受煎熬。

结果:2007年,次级房贷危机爆发,大赚一笔。

电影里几个主角,看跌美国房价,做空次级房贷。
尽管道理并不复杂,但是要理解这个过程非常不容易。
我在如何用小概率赚大钱?(更正版)总结过:
有些小概率事件可以叠加成大概率事件,而该事件因为“小概率”而拥有的特别选择权,会带来赚大钱的机遇。
光有这个秘密还不够,还需要“二阶”使用指南:
好的赌注需要一条凸性曲线的庇护。
这类机会很难抓住,因为你要找到一个被错误定价的机会,和愿意与你对赌的对手。
而且,你只能围猎,而不能去追捕。(这又是一个有趣的大话题了。)
这种做空,即使看起来是小概率,算下来期望值仍然是正的,而且时间对做空者而言是朋友而非敌人,例如上面的例子,每年的“小输”成本仅为1.5%。
话虽这么说,如果你看过电影《大空头》,就知道独眼侠用这种方法赚钱有多么孤独,多么艰难。

做空“小概率事件”,是个奇怪的做法。这方面著名的公司有普世资本(或环球资本)。
该公司创始人马克·施皮茨纳格尔称之为:
尾部风险对冲。
这绝非到处去买彩票,而是花“小钱”,买到被错误定价的对冲资产。
更形象的描述,还是要回到我发明的“概率权”,环球投资以极低的价格去购买那些被甩卖的概率权。
难题在于,你能否发现那些馅饼?又是否能够持续找到被低估的对冲资产?
简而言之,这个策略看似简单,其实非常反人性。
连塔勒布这类看似理性冷酷的人,他自己的基金后期据说成绩很一般,外加身体出了状况,后来也关掉了。
同时,持续性地找到被错误定价的对冲资产,似乎需要一个人和一家公司始终很聪明,这类事儿能够持续化、规模化吗?
事实上,从2009年到2019年,美股迎来一场超级大牛市,许多尾部风险对冲基金都亏得一塌糊涂。
而马克·施皮茨纳格尔的环球投资,却赚得让人眼红:
  • 2007年刚成立就在全球金融危机实现翻倍的业绩。
  • 从2008年开始算起,该基金的年回报率竟然达到了76% 。
  • 2015年由于油价大跌以及中国经济放缓导致的市场大幅度调整,一天内净赚10亿美金。
  • 2020年第一个季度,因为全球疫情导致的危机,该基金实现回报约40倍。
环球投资看起来也很会做生意,也就是募集资金,因为基金总是需要弹药的。
环球投资的产品,被形象地称为“巨灾保险”,客户多是钱很多的金融机构,比如养老基金、主权基金。
客户指定部分需要上“保险”的资产,向环球投资额外提供一部分资金,环球投资管理并对额外资金收取相应的提成。
环球资本的玩儿法很不容易,但是这种用“超级看跌”来对冲的思路,即使对于我等普通人,也算是多有启发。
现实中的做空,意义也许在于对“人生的尾部风险”的对冲。
例如:买保险、系安全带、远离烂人、狡兔三窟等等。
前几年有朋友(是职业选手,业余勿碰)做期货投资大赚,立即在深圳等地买了房子。
即使看空,也不宜轻易做空。例如早在2004年我就有做地产的朋友看空行业。
判断都是或然性的。他合适的做法也许是变现一部分资金投到别的行业做对冲,保留一部分地产投资,而非彻底离开。
长期看,人类处于前所未有的大上升通道,乐观,做多,大概率是对的。
而且,人生一场,来都来了,有什么好悲观的。
然而,中期和短期,我们也许会遭遇极小概率极大损失的极端事件,对其做空,就像买了一份保险。
在较小的时间尺度上,人生就是一场做多做空的赌博。
小学生比尔·盖茨曾经写道:
人的生命就像一场正在燃烧的火灾,一个人所能做的,就是从这场火灾中,竭尽全力抢救点东西出来。
但是,假如人生注定要结束,抢救了又如何?

最后
就像《西游记》孙悟空的第一次落泪,是想到自己作为肉骨凡胎,终究要面对死亡。
我们无法为了获得长生而四处找神仙拜师学艺。
但,是否可以倒过来想一下:
人生其实就是一场对死亡的“做空”。
该如何“做空”人皆有之的死亡呢?举例如下。
问题:死亡会带走你。
做空:努力在这个世界留下一些什么痕迹。

问题:死了之后你什么都做不了。

做空:种些树,或类似于种树的跨代之事。

问题:死亡令现实世界毫无意义。

做空:去创造一些独立于死亡之外的意义。
这样一来,事情就有趣多了。
正如加缪所说:
“我们力所能及的,只是在别人从事毁灭的同时,尽可能多地去创造。
正是这种漫长、耐心、默默无闻的努力真正促进了人类历史的进步。”

本篇文章来源于微信公众号: 孤独大脑

聪明人的算法

本文更新了《聪明下注的原理》一文,纠正了几个无法容忍的错误,加了几个图表,新增了B部分。

A部分:“四个维度和一个原点”模型;

B部分:对随机性的量化(本部分为新增)

C部分:大量、长期、可重复的甜美,才是真正的甜美

本文是讲人生的不确定性。选择和决策的本质是分配资源,其原理类似于下注。

但本文坚决反对赌博,亦不鼓励一切违反法律和违背道德的行为。


A部分


A1

最近有个传闻,某资本大佬创造了“人类历史上最大的单日亏损”:

他的基金净资产峰值高达150亿美金,杠杆比例长期维持在3~4,所以总资产高达800亿美金。

因其三只重仓股都在最近有过单日暴跌30%以上,人们猜测仅在这三只股票上的亏损就达100亿美金,约是其净资产的2/3。

还有各种更糟糕结果的传闻......

都知道杠杆危险,为什么即使是“专业人士”也无法幸免呢?

我对该传闻的总结是:一个因为运气发达的人被运气报复了

由此,我更发现了一个秘密:

许多“赌徒”压根儿不懂基本的概率常识。

广义而言,人是一种好赌的动物。

一个人的诞生,就是中了“卵巢彩票”头奖的结果。

有一次,美国强力球彩票头奖高达15亿美金,其中奖率约为三亿分之一。

对比而言,人一生中遭受雷击的概率约为13500分之1,约为中彩票头奖的两万倍。

不那么精确的比方是,一个人中15亿美金的彩票头奖,相当于一辈子被雷劈了两次。

你我来到这个世界的中奖率,至少也是数亿分之一。

正如地球上的生命之于宇宙,也是一个超级彩票大奖。

人生有很多时刻,需要在未来充满不确定性的情况下做出选择。

这也似乎有点儿像“赌”。

所以,普通人学习一点儿原本发源自赌博的概率常识,也很必要。

本文将系统化地梳理一下“赌”的三个关键知识点:

1、胜率;2、赔率;3、下注。

即使是投资领域的不少专家,都在这三个简单的概念上犯晕。

进而,我搭建了一个“四维一原点”的模型,供高手批判。

文章开头,还是要强调以下几点(是非常重要的废话):

  1. 没有任何方法,可以帮助赌徒战胜现代赌场。

  2. 再厉害的公式,也无法挽救期望值为负的赌博游戏。

  3. 在股票市场上战胜指数,也是极其艰难的事情。

  4. 普通人更别去玩儿期货等连对手都不知道是谁的赌局。

  5. 即使是顶级聪明人,也别抢“运气”的功劳,否则会被“运气”报复。

A2

先简单地描述一下三个关键概念:

一、胜率

胜率=成功的概率=成功的总次数/(成功的总次数+失败的总次数)

例如扔一个标准的硬币,你压正面,扔了100次,50次是正面,胜率就是50%。

假如玩儿扔骰子游戏,你压数字6,数学意义上的胜率是1/6。

二、赔率

赔率=获胜时的盈利/失败时的亏损

例如上面你扔骰子押数字6,若每次下注两块钱,赢了净赚十块钱,输了亏掉两块钱,那么赔率就是10/2=5。

再如你买了一只股票,预测其若上涨,幅度约为30%;若下跌,幅度约为-10%,那么赔率就是30%/10%=3。

这里容易混淆之处是,盈利的计算要扣除本金。

因为有些国家和地区的足球彩票的“赔率”包含了本金,例如说是一赔5,这"5"里包含了你的本金"一",所以赔率应该是"(5-1)=4"。

三、下注

下注是指根据过往信息和当前局面,对未来做出一个预测,并且据此投资总资金的比例。

所以,下注的单位应该是百分比,而不是金钱数量。

例如,你听闻有位超级厉害的大佬在某牛B项目上下注100个亿,于是打算抄作业,把账户里的300万全押上去。

可是,超级厉害大佬的资金总量高达1000个亿,而且还能源源不断地募集资金。

就算你真的要抄作业,也应该抄该大佬的下注比例,也就是100/1000=1/10,所以你应该押30万。

然而,仅仅知道这三个概念,只会让赌徒产生"我懂了"的错觉,导致刚学会狗刨的新手要去横渡长江的雄心。

大部分话题都停留在“胜率和赔率哪个更重要"这类定性讨论上,说来说去,全是计谋和道理。

即使是有些专家,也没有理解"胜率、赔率、下注"之间的数学联系,以至于对凯利公式关于"下注比例"的计算表示怀疑。

下面,我将给出一个直观的、量化的、整体的"胜率、赔率、下注"理解框架

A3

这个整体框架包括四个维度,和一个原点:

  • 一维是胜率;

  • 二维是期望值;

  • 三维是根据胜率和赔率所决定的下注比例;

  • 四维是根据过往的下注结果和更新后的信息,重新调整"胜率、赔率和下注"。

  • 原点是人性。


一维:胜率

我用改编自《周期》里的一个比方来说。

一个罐子里面装着100个球,有些是黑球,有些是红球。一个人从罐子里拿出来一个球,你猜它会是什么颜色?

假如你对罐子里的黑红球分布一无所知,你怎么猜都没意义。

但是,如果你知道其中70个是红球,30个是黑球,这就会让你赢的概率大大超过输的概率。

你当然会猜随机拿出的球可能是红色,你的胜率是70%。

用图形来表示,如下,是个一维的线段:

这是一个长度为10的线段,其中70%的部分为红色,30%的部分为黑色。(请横过来看数字

这部分简单得出奇,但为了整个描述框架的完整性,请聪明的你耐心看下去。

(聪明人请来走个神儿:如果让你连续猜100次,并且你已经知道了70%是红球,30%是黑球,那么,你应该连续100次都猜是红球,还是70次猜是红球,30次猜是黑球?为什么?)

对胜率的把握程度,属于"概率权"的一种。

你可能会说,投资又不是猜罐子里的球,只有上帝才知道那只股票明天会涨会跌,这个胜率谁说了算?

没错,大多数"胜率",就是靠"蒙"的。

在"对赌"的场合,关键在与你比对手"蒙"得更准,就像两个人在森林里遇到狗熊,重点不是比狗熊跑得快,而是比另外一个人跑得快。

霍华德·马斯克对此总结道:

  • 要在这场对赌游戏中赢多、输少,你就必须在知识上有优势,你要比对手知道得更多。这正是卓越投资人的优势所在:卓越投资人对未来的趋势比一般投资人知道得更多。

  • 你即使知道概率,也无法"确定"知道未来具体会发生什么。你还是有30%的概率会输,并且不知道具体哪一次输,哪一次赢。

  • 对于投资这类"赌局",理论上你只要有50.1%的优势,并且形成下注的连续性,就有机会实现接近于百分之百的收益。

这里的关键是:

对未来趋势,你知道得比别人更多,即占有知识优势,就足以让你取得长期投资成功。

这就是所谓的洞见。

张磊早年敢满仓腾讯,下注京东等公司,都是因为他根据美国的"基础概率"和自身的"知识优势",比别人更早更准确地"蒙"对了这些公司的胜率。

他“偷”看了底牌。

胜率,是用概率来做决策依据,也就是某种量化思维的大局观。

然而,"追求做大概率正确的事情",这句话百分之百正确吗?

并非如此。

  • 就做事而言,也许是对的;

  • 就投资而言,还要看赔率。

例如,下注于夺冠概率最大的巴西队,你未必能够赚钱。

二维:期望值

假如一篇讲胜率和赔率的文章,绕来绕去都不提及"期望值",说明那篇文章的作者是个概率盲。

在本文的这个框架里,二维不是赔率,而是期望值

再回到上面那个猜红球黑球的案例:

你已经知道了70%是红球,并且已经选择了胜率高的红球。

这时,你的对手选了黑球。但他提了一个条件:

  • 假如你赢了,他赔你20%;

  • 假如他赢了,你赔他80%。

你要不要和他对赌呢?

用图形来表示,如下,是二维的矩形:

如上,纵坐标是胜率,横坐标是赔率。(以下略去%)

  • 你若获胜,收益是70✖️20,如上图的橙色面积;

  • 你若失败,损失是30✖️80,如上图的蓝色面积;

  • 期望值=预期收益➖预期损失=-1000,如上图的两个面积差。

所以,对方给出的赔率,会让你即使拥有70%的胜率,期望值也是负数,也不值得参与这个赌局。

反过来想,对手即使胜率较低,如果有好的赔率,还是可以有正的期望值。

所以,赔率必须结合胜率一起计算,才有意义。

去讨论胜率和赔率谁更重要,就像讨论左脚和右脚哪个更重要一样。

期望值的计算是通过面积,姑且称之为"二维"。

塔勒布曾经嘲讽索罗斯曾经的搭档罗杰斯连期望值都不懂。

当然,鸟不懂飞行原理也会飞。

但是,如果想要造一个飞行机器,最好懂点儿飞行原理。

最厉害的投资者,本质上是一台赚钱机器。所以既要有直觉,也要懂飞行原理。

为了实现这一点,让我们继续迈向三维世界。

三维:下注

如前所述,即使你有90%的获胜概率,而且赔率也极高,算下来期望值也非常有吸引力,但是在随机性的作用下,你也可能落入那10%的失败区间里。

俗称:“煮熟的鸭子飞了”。

现实中杀死一个人的钱包的,不是生猛的野鸭子,更多的是“煮熟的鸭子”。

说一个听起来很耳熟的故事吧:

你遇到一个发财机会,买入一只超牛的熟人介绍的股票,他身家好多亿,自己把钱全押进去了,万无一失。

你跟着杀进去,结果特别意外的事情发生了,概率极小,股票大跌。

煮熟的鸭子飞了。

现实世界里,煮得多熟的鸭子,都有可能再次飞起来,变成一只“黑鸭子”。

所以,聪明的玩家会在机会出现之时,通过计算,押上他们最佳的赌注。

一个人的成就大多取决于做决策,做选择,也就是分配资源。

下注,就是分配资源。

找到好的下注方法,是为了满足如下两个目标:

1、永不爆仓;

2、长期收益最大。

凯利公式由此而来。

凯利公式,向来充满了各种争议。它或者被高估,或者被误解。

最近我看到一篇强调“高赔率投资”的文章里,举了一个例子:

按照凯利公式:

  • 一个10倍赔率的机会,如果只有10%的概率赢,最佳下注仓位只有1%;

  • 一个0.5倍赔率的机会(赚1亏2),如果有80%概率赢,最佳下注仓位可以到40%。

该文由此认为:

经典投资理论更倾向于进行高概率的投资,能够提高对概率的把握就是提高胜率。

按照(凯利公式)这套重概率(胜率)轻赔率的做法,想在投资实践中获得高收益是非常不容易的。

因为概率很难预估,并且由于投资并非扔骰子式的大规模重复,对结果无法验证。

问题来了,凯利公式真的“重胜率轻赔率”吗?

并非如此。

要想回到这个问题,我们需要简单了解一下,凯利公式是怎么得来的。

  • 某次下注,假如你赢了,总资金就会变成:

现有本金=原来本金➕下注金额✖️赔率。
其中,下注金额=原来本金✖️下注比例。
  • 某次下注,假如你输了,总资金就会变成:

现有本金”=原来本金”➖下注金额。

因为我们在乎的是长期下来自己的总收益是多少,所以,要计算的是多次下注后本金的最大值。

在公式中,f为下注占总资金的百分比,p为获胜概率,b为赔率,E为期望值

  • 当你赢了,你的本金增加为原来的(1+f×b)倍。

  • 当你输了,你的本金减少为原来的(1–f)倍。

  • 假如你一共下了N次注,那就是Np次赢,N(1-p)次输,并将所有的增减倍数乘在一起。

对赌徒而言,最终收益,不是加减法,而是一个乘积,如下:

总收益=本金✖️(1+f×b)✖️(1–f)✖️(1–f)✖️(1+f×b)......

凯利公式是为了让上面这个乘积长期而言最大化

每一次下注,都是二维的“期望值”计算,例如前面出现过的下图:

连续N次的下注,就变成了三维世界:

我们最后赚到的钱,是许多次下注累加在一起的统计学结果。

当已知胜率和赔率时,每次下注的比例,将一个个二维世界串在一起,变成了一个三维世界。

凯利公式的目标是最大化资产的增长率,也即最大化对数资产的期望值

资产的对数期望值,计算如下:

该计算可分为两部分理解:

  • 加号以前是有p的概率获得f×b的资金;

  • 加号以后是有(1–p)的概率损失的赌注。

为了得到E的极大值,对E求一阶导为0。

由此,我们得到了凯利公式:

凯利公式,将“胜率、赔率、下注比例”整合在一起。

凯利公式并没有更重视“胜率”或者“赔率”。

该公式的目的,是确保下注者不爆仓的前提下,实现“拥有正期望值之重复行为”长期增长率最大化。

其中的关键点是:

拥有正期望值之重复行为。

几乎所有的赌博,期望值都是负数,即使熟练运用凯利公式也无济于事。

人们批评凯利公式的主要原因,是其适用于所有已知概率或者概率可以被估计的赌博或投资中。

因为最早索普是将其应用于玩儿赌场的21点。

但是,在资本市场上,胜率和赔率都是不确定性的,并且单次下注无法复现,也因此不能验证。

再有,谁会在每次投资前用凯利公式计算一下呢?

然而,凯利公式的精确性和简洁性,是毋庸置疑的:

  • 公式背后“通过控制下注比例控制风险并兼顾最大化收益”的投资理念也是对的。

  • 凯利公式在某种意义上,帮助投资者实现了期望值为正时的“遍历性”。

需要注意的是:运用凯利公式时,不能加杠杆,在估算胜率和赔率时,宁可保守一些。

那么,凯利公式是不是真的重概率轻赔率吗?

并非如此。

反过来说:

  • 凯利公式告诉我们,过少下注所导致的“收益减少”的风险,要远小于过度下注所导致的亏钱风险。

  • 这二者之间,并不是线性关系。

避免永久性损失,永远是投资人第一要考虑的事情。

即使你有90%的胜率,赔率高达十倍,凯利公式也会告诫你不要All in。

因为胜率高达90%,意味着你仍然有10%的可能性输掉。

多少英雄豪杰,就是因为不懂(或不接受)这一点,而被“吸附”在小概率的坑里爬不出来。

此外,对于创业者和投资人,源源不断的弹药(不包括那些短期高息的负债),能够让他们在下注上更加从容。

所以王兴说创始人最主要的三个任务之一就是找到足够多的钱,实现“无限游戏”。

即使一位投资高手不懂或者不用凯利公式来计算自己的每次下注,但是这种投资原则流淌于他们的血液之中。

四维:更新

继续说本文的四个维度的框架

至此,有人会说,你怎么知道胜率是多少?你怎么知道赔率是多少?不知道胜率和赔率你怎么计算下注比例?

没错,胜率和赔率,是下注者的主观信念。

  • 在赌场,我们可以用“频次”来计算出轮盘赌的概率,因为可以大规模重复。

  • 在现实世界的更多场景下,我们需要贝叶斯理论的主观概率。

即使是在一个“过去表现并不代表未来”的投资领域,概率思维一样适用。

如果说,胜率是一维,期望值计算是二维,下注比例是三维,那么,在每一次下注之间,还有一个不断更新胜率和赔率的过程。

我将这种更新,称为“四维”。

很厉害的人,面对不确定性事件时,他的预测准确率未必比你高。

但是他的更新速度非常快。

反之,我们想想看,有多少人,拿了一手好牌,人也聪明,又很拼,结果却打得稀烂,一点儿没什么奇怪的。

简单概括一下,为了让自己成为赢家,在概率上获得优势,你需要做到:

1、拥有洞见。

卓越投资人能够洞察未来趋势,因而能够提前布局,提高胜算。

2、尊重常识。

所谓常识,就是大概率对的事情,也就是模糊的正确。

3、大胆去蒙。

你要用一种实验者、试吃者的心态去试错。

4、快速更新。

因为许多事情都是一个连续决策过程,所以前几个预测歪一点儿问题不大,贝叶斯推理的特点就是可以让你通过主动犯错迅速地接近正确。

就像孤独大脑的一位厉害读者的评论:

一切都是随机性地边试错边猜,试得多了,猜得多了,自然试对猜准的概率就大了,光猜不试,那就不是在一个圈子里混的。

原点:人性

在这个框架里,讨论完一维、二维、三维、四维之后,让我们回到原点:

人性。

我们生活在一个交织着物理定律人性法则的世界。

马斯克擅长两个专业:

  • 一个是物理角度的精通“第一性原理”,把车造出来;

  • 一个是人性角度的解释能力,说服人去买。

他推动了全人类对电动车的关注,并由此重新定义了特斯拉估值体系,让公司有了更好的赔率。

“人性”这个话题我不打算展开,只是给出一个结构。

投资中对人性的利用,大概可分为三种:

1、善意的。

例如价值投资者所宣扬和坚持的美德。

2、中性的。

例如《大空头》里的赢家们,以及一些“正向黑天鹅”套利者。

3、恶意的。

各种忽悠者,说谎者,割韭菜者。

最后一种常用的手段,就是利用操控赔率。

《影响力》的某位读者讲过一个故事,谈老手如何操纵赔率:

跑马场的赔率是根据马身上下的赌注来确定的,一匹马身上押的钱越多,赔率就越低。

因为好多赌马的人对赛马或下注策略的知识少得可怜,所以他们就会把注下在最受欢迎的那匹马上。

赌马老手会挑选一匹赔率很大(比如15 : 1)、根本没机会赢的马,下注的窗口一打开,这人就把100美元投在这匹劣马上,于是计分板上显示的赔率一下就降到了2 : 1,创造出“这匹马很受欢迎”的假象。

人们纷纷把钱押在这匹 “最受欢迎”的马身上。

因此,老手真正看中的马赔率变得比较高。要是这家伙赢了,先前的 100美元投资就能赚回好多倍。

每当你要下注的时候,请想起这个故事,记住有可能你的游戏是被老手们操纵的。


如上所述,我给出一个直观的、量化的、整体的"胜率、赔率、下注"理解框架

对于以上讨论,最容易引发争议的,莫过于:

  • 怎么去“蒙”胜率和赔率是多少?

  • 这种量化思考有意义吗?

  • 要是真能算的话,为什么数学教授和诺奖经济学得主没成世界首富?

没错,胜率是基于统计学意义上的,而且也是主观的,但你也必须有。

贝克汉姆不需要通过计算抛物线,也能够踢出世界一流的任意球,这得益于他的无数次苦练,以及人类大脑神奇的计算力。

在更加充满随机性的现实世界,知道为什么,也许未必能让你成为首富(即使有这样的公式,很快就会因为人尽皆知而失效了),但是可以为你提供一个概率保护层。

至少通过如上分析,我们知道:

单一地去理解胜率、赔率和下注,毫无意义。

促发我写这篇文章的原因,是有位朋友给我发了两篇文章,一个讲所谓赔率比更重要,一个讲所谓“不可能三角”,都是一些不明所以的夹层解释。

我既非投资专家,也不是数学老师,并无资格点评那些似是而非的说法,只是想搭出一个架子,引来更专业的人士来说个清楚。

例如推崇“十倍赔率”的投资方法,并以新能源汽车为例,说自己刚预测某股票,随后就抓了一个十倍股。

意思是说,与其抓个小P和(hu),不如专心憋个“大hu”。

但是,如果我们看看特斯拉的股价走势,就知道99%的时间特斯拉都在备受煎熬,股价暴涨几乎就是在那1%的时间里,而且你根本无法预测何时发生。

一种不与时间做朋友的投资方法,大概率不是好方法。

事实上,巴菲特也是靠十倍股发家的,去掉他漫长一生中主要一二十只股票,他的业绩也是一个笑话。

但问题在于,谁知道哪些是十倍股?

所以,最好的方法是:

第一步,用价值投资的方法种一片花园(对糟糕的风险说不);

第二步,等待其中十倍股的涌现。


B部分

B1

费米说过,计算方法只有两种:

  • 第一种,拥有一个明确的物理影像;

  • 第二种,则必须具备严密的数学形式结构。

我的“四维模型”,算是向费米的致敬。

  • 数学部分不算复杂,但能搞懂的人,也许只有千分之一吧。

  • 可感知的物理影像,有助于我们链接数学与现实。

例如,从上面二维的期望值,到三维的下注比例,说明了人生的总期望值是由一连串决策(分配资源,也就是广义的下注)相乘而来,但绝大多数人都以为是相加。

此乃凯利公式的基本原理,人生像跑一场漫长的马拉松,凯利公式将其视为一个完成的过程,然后在各个阶段分配资源(也就是下注比例),如同“配速”。

因为马拉松的成绩取决于总时间,而非你在某个阶段冲刺有多快。

这就是“全局观”。

为什么是乘法而不是加法?

举一个例子:
有个玩硬币的赌博游戏,你投入1元,50%可以得到0.6元(亏40%),50%可以得到1.5元(赚50%)。
你要不要玩儿这个游戏?
又该怎么玩儿呢?
根据期望值计算,一半可能性损失40%,一半可能性盈利50%,算下来数学期望是(下注额✖️5%)。
期望值为正,理论上你可以大胆玩这个游戏。
不过,这个游戏有两种玩儿法,确切说,是有两种不同的下注方式:
方式a:你每次都拿1块钱去玩,假设你有无限多个1块钱,你可以一直玩下去,从长期来看你肯定是赚钱的,平均每把用5%的数学期望算是0.05元。
缺点是太慢,而且你必须有足够多的时间能玩下去。
方式b:拿出自己能拿出的最大的资金,然后投入进去。
方式a似乎太保守,而方式b就是所谓的All in。
现实中,下注的方法,介于上面两种的比例之间。
我们用“方式b“来做个简单的计算:
你本金一百万,第一把赢,第二把输,第三把再赢,如此持续下去。
直觉上看,100万本金,赢了是赚50万,输了是亏40万,为什么不能玩儿呢?
拿张纸,用中国当前幼儿园小班的数学能力计算一下:
100万✖️(1+50%)✖️(1-40%)✖️(1+50%)(1-40%)......
一直这么玩儿下去,你会发现,没有几把就没钱了。
这里计算的关键,是算术平均值几何平均值之间的差别。
假如你花100万买了一只基金,第一年涨了100%,第二年跌了50%。那么你的收益是多少?
  • 按照算术平均值计算:

平均收益率=(第一年收益率+第二年收益率)/2=(100%-50%)/2 = 25%。
  • 按照几何平均值计算:

年收益率假设是X,(1+X1)×(1+X2)=(1+100%)×(1-50%)=1,计算结果,x=0。
也就是说,按照几何平均数算,年回报率是零。实际结果就是如此。
这里用几何平均值计算出来的回报率,就是所谓“年化回报率”。
几何平均值几乎总是小于算术平均值的。
所以,当你持续玩儿某一个下注游戏时,有点儿类似下面的形态:

链条之间,是乘法的关系。

看起来,这似乎是一个复利结构。

但其实非常脆弱。

如果在某个环节All in,并且爆掉,整个链条就断了。

所以,凯利公式通过下注比例的分配,增加了概率的空间分布,实现了面对不确定性的“多线程”,避免总体断链子。

如何面对单链条的脆弱性?

达利欧的建议是形成互不相关的多链条,如下图:

这方面,大卫·斯文森的经验是:

  • 耶鲁捐赠基金主要投资于8大类资产,弱相关,避免了当某单一市场下跌时,基金价值出现显著下跌的风险,从而设计出一套“不受市场情绪左右的严谨的投资原则”。

  • 对于充分有效的市场应该选择被动基金,对于弱有效市场应该雇佣优秀的基金管理人管理资产,攻守兼备。

  • “投资收益由资产配置驱动,严格的资产再平衡策略,避免择时操作,追求风险调整后的长期、可持续的投资回报”。

但是,对于每个人而言,你的一生就是一个链条。

并且,这个世界上每人都有各自不同的生活方式,有些人想安稳地实现增长,有些人就是想“玩儿把大的”。

如果后者以牺牲自己造福人类为动机,也无可厚非。

作为两种不同方式的代表,巴菲特和马斯克互相羞辱,也没啥奇怪的。

B2

我喜欢用“数字化殖民”来比喻当今世界最大的一股变革浪潮。

从生活,生意,到财富,人们正在从物理世界迁徙到数字化世界。

也因此,苹果、亚马逊、腾讯、阿里巴巴等数字时代的新霸主,成为最富有的公司。

财富逻辑和当年探索新大陆的东印度公司和南海公司类似。

最早建立物理世界与数字世界映射关系的人,香农算是其中的一个。

  • 香农22岁时在硕士论文中,证明了布尔代数和二进制算术可以简化当时在电话交换系统中广泛应用的机电继电器的设计。

  • 然后,香农扩展了这个概念,证明了基于机电继电器的电路能用于模拟和解决布尔代数问题。

传统的数学描述数字之间的关系,布尔代数则用于描述逻辑。

香农的论文,将抽象的数学和具体的继电器联系在一起,是“让机器会思考”的重要基石。

如果说有一种船将人们从物理世界运送到数字化世界,那么是香农设计出了船的第一块木板。

有人称该论文是20世纪最重要的硕士论文。

接下来,香农建立了信息论。

奇怪的是,他首先做的是去除信息的“意义”

这让我想起两个故事:

  • 在电影《模仿游戏》里,图灵带领一个团队破解德军密码。他解雇了组内的两名德语高手,因为他认为没有科学头脑而只会德语的语言学专家,对于解密小组是没有帮助的。

  • 文艺复兴基金招聘时“排斥”华尔街分析师以及商学院科班生,公司员工涵盖数学、量子物理学以及统计学等领域的顶尖人才,运用数学模型捕捉市场机会。

对于信息论,香农提出了惊人的想法:

  • 对于信息论的研究而言,信息的“意义”基本上无关。

  • 信息是不确定性,是出人意料,是困难程度,是熵。

  • 出人意料讲的就是概率。

香农给出了信息熵的计算公式,他将信息的量度定义为了不确定性的量度。

这个概念,正是热力学中“熵”概念的延伸。

而凯利公式正是来源于香农的信息熵的公式。

至此,香农为那艘迄今仍然在剧烈改变我们这个世界的巨轮,贡献了又一块木板。

这两块船板,映射了虚拟与现实,量化了确定和不确定性。

顺便插播一下我的“灰度认知,黑白决策”。

香农的信息论,是概率化的“灰度认知”,继电器的开关则是“黑白决策”。

香农曾以一段诗意的话语,向自己的信息论的源头--热力学第二定律的先驱们致敬:

我们所做的是在奔向无序的巨流中努力逆流而上,否则它将使一切最终陷于热力学第二定律所描绘的平衡和同质的热寂当中……

这种物理学上的热寂在克尔凯郭尔的伦理学中有个对应物,也就是我们所生活的混乱的道德宇宙。

在其中,我们的主要使命就是建立起一块块具有秩序和体系的独立领地。

但这些领地在我们建立起来后并不会就一直延续下去。

正如《爱丽丝镜中奇遇》里的红皇后所说的,我们只有全力奔跑,才能留在原地。

《信息简史》

B3

2005年,一群麻省理工的学生发现了马萨诸塞州发行的Cash WinFall彩票的漏洞,于是大举购买,赚了不少“反智商税”的钱。

他们把自己的这个小团队称作“随机策略”(Random Strategies)团队,因为麻省理工学院的本科生宿舍“随机厅”(Random Hall)。当初,该赚钱计划就是在这里草拟。

那次极其罕见的赚钱机会,并不需要麻省理工学生的学位,也很容易理解。

我想讲的是关于“随机”(Random)的故事。

  • 1863年,“随机游走”的概念,出现在法国的一名股票掮客朱利·荷纽出版的书中。

  • 1900年,法国数学家路易·巴舍利耶在他的博士论文《投机理论》讨论了类似观念。他提出:股票价格的日常变动从根本上是不可预知的。如果股票价格反映的是企业的一切已知信息以及所有合理推测的话,那么根据定义,股票价格未来的变动就应该是不可预知的。

  • 1953年,英国统计学家莫里斯·肯德尔得出的结论,人们根本无法预测商品期货市场上的小麦价格。这引起了麻省理工经济学家萨缪尔森的注意。

  • 1954年,美国统计学家萨维齐偶然看到了半个世纪前路易·巴舍利耶的论文,写明信片告诉给萨缪尔森。

  • 萨缪尔森将路易·巴舍利耶的模型修正为对数正态随机游走。

  • 1970年,尤金·法马深化并提出了“有效市场假说”理论。

  • 1971年,富国银行推出了世界上的第一只指数基金。指数基金的理论基础是建立在以有效市场假说为基础的随机游走理论。

根据这一假设,股票市场的价格是不可预测的,无论是碰运气或是根据内线消息,在对股票价格进行预测中付出的时间、金钱、和努力都是徒劳的,任何对股票的技术分析都是无效的。

萨缪尔森的言辞则更加激烈,他说:

对证据的尊重迫使我认为大多数投资决策人都应该改行去当水暖工、去教希腊语或是去做企业高管以帮助提高国民生产总值(GNP)。尽管这个建议很好,但很明显没人乐意遵从。如果不是被逼无奈,几乎没有人愿意自杀。

萨缪尔森的率领下,麻省理工出现了一群“随机游走黑手党”。

上面提到的故事--大学生利用期望值上的漏洞去买彩票,只是其中的小插曲。

那么,该如何解释巴菲特这类投资者的长期成功呢?

一直以来,巴菲特和芒格嘲讽经济学教授的“有效市场”理论在帮助他们赚钱。

萨缪尔森对此的回应是:

“上帝或者热力学第二定律并没有规定一小群具有聪明才智又消息灵通的投资者不能在相对较低的平均变量下获得较高的投资组合收益。”

萨缪尔森认为巴菲特的传奇是极少数“无法解释的案例”。

另外一个萨缪尔森无法解释的例子,也许是西蒙斯的文艺复兴基金。

有趣的是,萨缪尔森和巴菲特在观点上针锋相对,却又惺惺相惜:

  • 萨缪尔森把自己的一些积蓄投进伯克希尔-哈撒韦公司;

  • 巴菲特鼓励大众投资者最好是买指数基金,而不是自己选股。

这,也许才是高手之间过招的正确姿势吧。

此外,如前所述,耶鲁捐赠基金对于充分有效的市场应该选择被动基金,对于弱有效市场则雇佣优秀的基金管理人管理资产,攻守兼备。

不仅是投资,人生本来就像是一场随机漫步的游戏。

随机性的思维,并不会把我们变成虚无主义者。

亨利·庞加莱说:“或然性不过是我们的无知的一种量度。”

人们用偶然性、概然性或者机会等字眼来表达他们相信某件事情发生过或者将要发生。

大多数人认为,一件事情或者发生,或者不发生,只有这两种情况。发生了就是100%,没发生就是0。

但其实还有第三种情况:

可能会发生。

其可能的数值介于0和100%之间。

生活中的“偶然性”,对应着专业领域里的“随机性”。

所谓概率,就是用数学公理来量化偶然性。

把这种偶然性量化的方法,是以概率论为基础的随机性模型。

这种方法,从自然科学(热力学和量子力学等)到社会科学(例如行为经济学所用的统计学和概率),从量子物理到人工智能,从经济学家到投资高手,从创业者到发射火箭,都在发挥神奇的作用。


B4

火箭发射,也许是最不能承受出差错的事情了。

NASA当年的哲学是,必须确保100%成功。

为此,一切都精益求精,力求最好。

例如,一个小小的二极管,如果变成宇航级二极管,就会贵上天去。

以现有载人飞船搭载的星载计算机和控制器举例:

单个控制器价格为 500万人民币左右,一共14个系统,为了追求高可靠性,每个系统1+1备份,一共28个控制器,成本总计约1.4亿人民币!

(来自网络)

可是SpaceX的龙飞船主控系统的芯片组,仅用了2.6万人民币,成本相差5384倍!

航天飞行的环境极其严酷,除了高温,还有太空辐射与粒子干扰,很难躲避“墨菲定律”,要坏的零件早晚都会出错。

那SpaceX怎么解决的呢?

秘密是:冗余+统计。

既然出错是个概率问题,与其拼命提高某个部件不出错的概率,不如多放几个一样的设备,假如出现了异常,通过比较, 把不一样的结果给踢出去。

例如,每个系统配置3块芯片做冗余,也就是6个核做计算。

如果其中1个核的数据和其他5个核不同, 那么主控系统会告诉这个核重新启动,再把其他5个核的数据拷贝给重启的核,从而达到数据一直同步。周而复始,不让一个核掉队。

(来自网络)

于是,SpaceX大量采用了普通的元器件,极大降低了成本。

除了产品本身,SpaceX还一反火箭发射害怕出错的传统,大胆测试,2018年,SpaceX一共发射21次,一个公司占全球发射数量约20%。

有张照片上,埃隆·马斯克和同事在火箭坠毁现场,大家喜笑颜开的样子,一点儿也不悲伤。

SpaceX的文化鼓励员工去探索、测试,并获得反馈。

菲尔兹奖得主陶哲轩说:“如果你想理解一个很大的空间,一种方法是对它进行随机探索。”

可以说,SpaceX是一家理解了随机性、主动拥抱不确定性的航天公司。

用不那么精确的类比,SpaceX产品的冗余设计和统计思维,让人想起了“互不相干的回报流”和“信息熵”。

即使是在最害怕不确定性的航天领域,与随机性共舞的概率思维,也是如此这般大展身手。


C部分

C1

这篇文章写到中间时,我去花园里透了口气,顺手种下一株玫瑰。

脑海里冒出一段话(针对B部分):

  • “不可能”在守护“可能”;

  • “不确定性”在守护“确定性”;

  • 冒险在守护发现;

  • 脆弱在守护牢靠;

  • 灰度在守护清白。

我也开始有点儿原谅自己的无知和不思进取。

面对漫天遍野的知识和信息,我们应该知道,“无知”的力量有时候比“知道很多”更强大。

我们的要的不是一个99%(单个的非常确定),而是很多个51%(很多个有点儿确定)。

只有冒险,你才算安全;

只有冗余,你才会精确;

只有犯错,你才能“正确”;

只有重复,你才能富有。

C1

以下,请允许我自由地罗列10个观点(针对A部分):

  • 这个世界没有神话,没有炼金术,也没有必胜的公式,只有常识。

  • 而这些常识只有代入你自己这个最大的变量,才能产生价值。

  • 这个价值,是很多个时间点的你(确切说这些你应该是不同的)的无数个价值的统计学结果。

  • 一个人以为自己的本金小,就需要以小博大。这样恰恰会让一个人穷得很稳定。

  • 人生是一场马拉松,配速比冲刺更重要。

  • 一个人在十年里用某种方法赚了150亿美金,他的方法也仍然可能是错的,只是这十年的“趋势”也错了,他错错得正而已。

  • 下注的过程,其实就是不断找到对胜率和赔率的更精确的值,所以对于一个下注高手而言,某一注的输赢,对他而言都传递了一样价值的信息。

  • 人的一生很难形成扔骰子那样的大量重复。但是,主动地快速试错,就是为了让你能够找到大概率正确的、期望值为正的、可以大规模重复的动作。

  • “做大概率准确的事情”,这句话有时候是错的。你抓到一手胜率极高的好牌,也可能会输钱。你还需要懂得期望值、下注比例、概率更新。

  • 有人说自己的胜率是百分之百,千万不要相信这类人。

  • 现实世界,一个人的世俗成就取决于智力、情绪和操纵。


最后

大部分人极其厌恶不确定性,所以喜欢确定的道理。

假如一个道理不是从原点推理出来的,就只是我一直怀疑的夹层解释(虽然广义而言一切解释都是夹层解释)。

本文再次展现了我一贯的主张:

不懂还原论而谈系统论是装神弄鬼,不懂系统论而谈还原论是瞎子摸象。

一切都与确定性和不确定性有关。

其实,这个世界的不确定性,恰恰是其仁慈的一面。

本文所搭建的这个四维结构,表明世俗游戏非常随机,这样对每个参与者而言,人人皆有机会。

否则,假如世界更像围棋这类确定性的游戏,赢家通吃,除了排名前几的人,其他人还有啥搞头?

那样的世界会更加残酷。

所以,我们的这个世界更像德州扑克赛场。

但是,请切记,即使如此,人生并非只是一个赌场,我们也不是孤注一掷的赌徒。

这个世界仍然有一些值得我们去探寻的密码。

人类并不擅长理性的赌博。(人类的生存和进化也受益于这种非理性)

特沃斯基的价值函数表明:

普通人很讨厌为不确定性下注,然而一旦下注失败就会变得非常疯狂。

就像一个老实人见到女生会脸红,可一旦着火就像变成了燃烧的弹药库。

普通人不敢赌,但是又偏好那种赔率大的游戏,并且不知道一个人最终的财富取决于多次下注的统计学结果,而非单次的输赢。

他们不能够忍受在不确定性中赚确定性的钱,宁可要大概率输掉的确定性。“全押”就是这种心理。

假如人生真的是一个赌场,最重要的是构建你自己的个人系统,让自己长期地玩儿下去,实现人生的遍历性。

这就是我所说的“人生算法”。

所谓人生算法,就是一个人的思考和行动的系统。

面对充满随机性的人生,我们应该感激这种设计,拥抱各类不确定性,善于选择,勇于承担,为未来下注,与外随机漫步,与内优化概率,并坦然接受各种结果。

对常识的尊重,简单的概率计算,结构化的思维,勇于实践,不断学习,发现内核,进而实现个体的大规模复制。

只有当你拥有内核和系统,才有机会大规模复制,从而让大数定律站在你的这一边。

假如你找到了一个长期办法,但若与时间是敌人,那么这个方法很可能是一个糟糕的办法。

列夫·托尔斯泰在《战争与和平》说:

“天下勇士中,最为强大者莫过于两个——时间和耐心。”

当然,我们还需要懂得一点儿数学原理,外加多多益善的好运气,以形成你自己的“人生算法”。

如某位德扑女冠军所说:

大量、长期、可重复的甜美,才是真正的甜美

本篇文章来源于微信公众号: 孤独大脑

胶带纸思维:聪明人正在用的“笨办法”

如果一个蠢方法有效,

那它就不是蠢方法。

要想成为厉害的人,你并非要像世界上最聪明的那些家伙一样,事事都做到完美。

恰恰相反,你应该学习的,是他们面临困境时的秘密武器:

“胶带纸思维”。

这个听起来有点儿奇怪的思维方式,看起来笨拙、临时、凑合,但是非常管用。

而且,“胶带纸思维”真的就像胶带纸一样,拿来就能用,看起来简单,却能解决大问题。

正如传说中的《美国士兵守则》第二条所说:

“如果一个蠢方法有效,那它就不是一个蠢方法。”

胶带纸思维不仅能解决难题,走出困境,还能帮助你创造成功的奇迹。

本文要讲的是:

每个人都能像聪明人那样,掌握这种最厉害的笨办法--胶带纸思维。


最厉害的人,

也会用笨办法。

厉害的人也会用笨办法吗?

没错,即使是乔布斯这样以完美著称的人,在第一代iPhone的产品发布会上,也是靠用胶带纸思维逃离险境的。

直到发布会前夜,用于演示的手机还总出问题,要么断网,要么打不通电话,甚至无故关机。

后来工程师想了个办法,就是要求让乔布斯按照一个特定的操作顺序演示,比方说先发个邮件,再上网,要是顺序反了,就会死机。

还有一个要解决的麻烦是网络信号。

于是,他们在现场放了一个移动信号塔,以保证乔布斯有足够信号来打电话。

不光如此,工程师团队还干了件事儿:

“为了安全起见,工程师将所有演示机的屏幕上的信号强度条全部写死,都是5格信号满格,管他真假。”

你看,这不就是胶带纸思维吗?

追求完美主义的乔布斯都敢用“胶带纸”,你怕什么?


随手能用的东西,

比很厉害但不顺手的好100倍。

胶带纸思维”的灵感,来自《火星救援》。

《火星救援》讲的是高科技的科幻故事,然而,里面数次救下主角性命的东西,却是貌似不那么高科技的“胶带纸”。
  • 太空面罩裂了,拿胶带纸糊上;

  • 栖息舱炸了,也拿胶带纸来补;

  • 后来用帆布罩着敞篷的返回舱升空,也是胶带纸思维的运用。

且不论电影与小说的差异,也不谈硬核的技术细节,《火星救援》给我们的启发是:
关键时刻,随手能用的东西,比虽然很厉害但不顺手的东西好100倍。
有人可能会说了,“胶带纸思维”看起来也有些明显的缺点,例如:
1、太不像样了;
2、看起来不高级;
3、有点儿“一次性”。
难道胶带纸思维讲的就是乐观态度和务实精神吗?
绝非如此。
接下来,我想通过三个故事,来与你分享胶带纸思维厉害的原理。

以快制胜,

抓住窗口期,获得反馈。

“胶带纸思维“的原理之一,是以快制胜

苹果发布第一代iPhone,正处于智能手机的关键窗口期,稍纵即逝。

即使是不断追求完美的乔布斯,也不得不抓住这个窗口期,哪怕样机还不完善,哪怕不得不使用“胶带纸思维”。

尤其是在互联网时代,做事、做生意的关键,是快速获得反馈,形成网络效应。

这个时候,追求速度的胶带纸思维,要比追求效率和完美更重要。

微信的诞生,正是这样一个故事。

据说张小龙是半夜给马化腾发了条消息,提及打造一款为智能手机准备的社交软件。

马化腾迅速作出决策。张小龙组建了一个10人团队,在两个月内开发出微信。

16个月后,微信迎来了第1亿位用户。又过了6个月,它的用户数量已增长到2亿。时至今日,月活跃用户超过了12亿。

最早版本的微信很简单粗糙,然而不争最快,就没有活路。

假如你在微信的“胶带纸”时代买10万块钱的腾讯股票,现在大约值200多万。

从目标倒推路径,

不在乎眼前的“可能性”

“胶带纸思维“的原理之二,是从目标倒推路径,找到关键节点

2013年,今日头条正在找出路,决定尝试一下“个性化推荐信息流广告”。

说起做个性化推荐引擎,今日头条当时可谓是什么都没有。

一没“基因”,二没能力。

创始人说,推荐引擎我们不会,但可以学啊。

问题是:连广告客户也没有。

接下来,就是“胶带纸思维“大展身手的时候:

1、没有客户,找到国美的一家店来验证广告效果;

2、没有广告系统,在信息流直接编码,把广告的素材数据和地理位置范围投放硬编码写到了业务代码里面。

3、设计闭环,刷到广告,点收藏,到店里买满200元东西就送食用油。

4、开始设定推荐半径为3公里,结果没人去。怎么办?把半径扩大到10公里,有十几个用户。然后再扩大。

5、总算实现了移动互联网定向闭环LBS广告。

你看,是不是很笨、很低效、很临时?

对于这家初创公司而言,重点不是用“胶带纸思维“实现了他们的第一个信息流个性化推荐广告,而是他们认定:

只有做个性化推荐引擎,才能实现商业模式的根本突破。

有了目标,再倒推路径,找到关键节点,定义关键任务。

也就是说:知道“要做什么”,比知道“如何做”更重要。

这大概也能解释当下新能源汽车的竞争局面:

为什么外行出身的造车新势力,目前比资深的汽车巨头更厉害?

因为:造车新势力更明白要做什么”。

根据目标倒推路径,就能够知道,哪些节点可以绕开。哪些非拿下不可。

如果这个时候,发现非拿下不可的节点“可能性”不完备,该怎么办?

拿出胶带纸,先粘上再说。

从目标倒推路径,并非是说要一步步把什么都规划好,而是指要对行业有深刻的洞见。


大胆使用“一次性”手段,

回头再想“大规模重复”

“胶带纸思维“的原理之三,是:先用一次性手段,回头再看是否需要重复化

“民宿平台”爱彼迎,在创业之初看起来是件毫无希望的事情。

那时,他们没多少客户。创始人突然发现了一个秘密:

照片好看的房间好租。

于是他们马上亲自动手,去找朋友借来相机,一个个敲开所有房东的门,拍下照片。

看起来这是很不靠谱的事情,难道创始人要去干这种低级的、一次性的事情?

记得我有一次去“得到”的办公室,发现有个人躺在公共区域的沙发上睡觉,估计是加班很晚的缘故。过了一小会儿,那人起来,心事重重地走向自己的办公室。

一看,那人是罗胖。

罗胖的“每天60秒”,也有点儿像“胶带纸”,看起来简单,工作量极大。他自己接受采访时也说:这事儿太不可持续了。

爱彼迎创始人对房屋拍照“亲测有效”之后,再开始外包。

随着业务发展,“一次性手段”开始“大规模重复”,爱彼迎建立了自动化系统管理来自全球的摄影师队伍。

罗胖的“每天60秒”一直坚持着,可是他的个人IP和生产方式,却通过平台化的方式复制开来。

面对关键问题,胶带纸思维主张:

  • 不要害怕使用一次性手段。

  • 回头再看是否需要大规模重复。

爱彼迎创始人布莱恩·切斯基的秘密是:

“对每件事都亲力亲为直到做不下去,然后实现自动化。”


有什么就用什么,

能做什么就先做什么。

什么是得到解决问题的最佳方法?

大科学家费曼给出的答案是:

任何管用的方法。

胶带纸思维告诉我们:

  • 遇到关键问题,立即解决;

  • 如果不会,马上去学;

  • 根据目标倒推,要么绕过去,要么攻进去;

  • 如果条件不成熟,就有什么用什么。

我们来看看航天巨头SpaceX的胶带纸思维。

火箭领域竞争的关键,是每千克载荷的发射价格。

为此,SpaceX打出自己的王牌:便宜好用。

为了实现“简单、可靠、低成本”,SpaceX创始人马斯克打破了各种条条框框,在管理和技术上都运用了胶带纸思维。

这里的胶带纸思维,不止是指临时应急的解决办法,也不是一代演示iPhone上假的满格手机信号。

在保证高可靠性的前提下,SpaceX公司会放弃成本高昂的航天级硬件,转而采用价廉物美的普通用品。比方说:

  • 用更便宜更舒适的赛车安全带,替代专门定制的航天员专用安全带等。

  • SpaceX龙飞船主控系统的芯片组,仅用了2.6万人民币,传统方式需要1.4亿,成本相差5384倍。

除了用便宜好用的东西替代,更需要科学思维与工程手段。

例如,“猎鹰”系列火箭梅林发动机应用“简单即可靠”的新理念,将结构设计得非常简单,以消除复杂结构带来的不稳定隐患。

光简单还不行,梅林发动机具备推力补偿技术,能在大范围内调整推力。

2012年10月,“猎鹰”9火箭发射“龙”飞船向国际空间运送货物时,第一级的一台发动机出现故障停机,其他8台发动机立即自动补偿了推力损失,最终成功将“龙”飞船送入预定轨道。

(上述案例来自网络。)

再说回电影《火星救援》。

男主角打算种土豆的时候,还没想明白怎么样弄到足够的水,算来算去都觉得不靠谱。

那该怎么办呢?
我实在是受够了不停地推算,与其颠来倒去地琢磨怎么弄到那250升水,还不如干点实际的。就算它们现在既干燥又没用,我还是得想办法把这么一大坨土弄进栖息舱。

没错,反正只有种土豆才能活命,先把想明白的事情做掉,其它的一步步来。

航天事业,科技突破,往往都是要去实现看起来不可能的任务。

从科幻电影,到现实传奇,我们可以从中学到的胶带是思维是:
1、不要因为一个无解的问题而耽搁另外一个有解的问题;
2、先做能做的,别为缺失的板块烦恼。
3、别被看起来很严重的东西吓到,随时操起你手上有的家伙。

不怕弄脏双手,

在混乱中快速进步。

胶带纸思维,对于中国孩子而言,尤其重要。

在教育的范畴里,胶带纸思维的反义词,是一百分思维

胶带纸思维,鼓励孩子大胆犯错,不要惧怕混乱。

因为现实世界并没有标准答案,也没有明确的ABCD选项。

我女儿喜欢做糕点,经常把厨房弄得一塌糊涂,而且特别浪费原材料,家里人看着有点儿心疼有点儿烦。

我却积极鼓励。你看,要做糕点,就需要上网研究配方,要去超市采购各种原料,要做各种尝试,要经受失败,这是多么好的体验啊。

看起来浪费了不少材料,可是对比起各种昂贵的培训班儿,便宜多了。

而且,只有在这种亲自动手的混乱局面下,孩子才能真正学到胶带纸思维。

有时候,女儿从烤箱里拿出来的作品不够成功,我也会尝一下,说:还不错呢。

倒不是给她灌鸡汤,而是想让她知道:何必在乎别人怎么看?

不怕弄脏双手,不必在乎脸面,才能在混乱中解决问题,快速进步。

这就是胶带纸思维的真谛。



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本篇文章来源于微信公众号: 孤独大脑