北京
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風險提示：本文所提到的觀點僅代表個人的意見，所涉及標的不作推薦，據此買賣，風險自負。
作者：老鬼的邏輯
來源：雪球
冪次分布 ， 再次推演了復利投資的最優解=重倉長周期確定性的高賠率。
置頂帖也證明過 ：高賠率是投資回報的第一驅動力。
前帖也有結論 ：投資回報冪律分布。
到這里 ， 腦子快的人會閃出一個推論 ：高賠率也是冪律分布！
抱歉 ！ ！ 邏輯不通 ！ ！
「 投資回報冪律分布 」 x 「 高賠率是投資回報的第一驅動力 」 ， 并不能推導高賠率一定是冪律分布 ， 當然 ， 也不能證偽高賠率不是冪律分布 。
邏輯漏洞在于 ， 復利公式本身就是一個遞歸函數 ， 回報收益可以成為再投資本金 ， 自帶冪律加速 ， 就像你坐在一輛加速行駛的火車中 ， 即使你在勻速步行 ， 甚至是靜止不動 ， 你都是加速的 。
所以 ， 一個容易被忽視的重要命題 ：高賠率分布 ， 是否也是冪律分布 ？
這個問題重要 ， 不只是因為高賠率是第一驅動力 ， 而是 ：
只有確定了高賠率的分布性 ， 才能推演一個更重要的命題 ： 捕獲高賠率的最優解又是什么 ？
在這個命題上 ， 不能犯原則性定性錯誤 。
那么推演高賠率分布的邏輯起點在哪里 ？ 乍一想 ， 有點讓人摸不著頭 ， 其實也不難 。
邏輯起點 ： 賠率=終局價值/當下價格
前兩年我常說終局價值 ， 也是源于此 。
但現在不太說了 ， 不是不重要 ， 而是意識到 ， 不能洞察結構性邏輯的終局價值 ， 只是嘴炮式的自我麻痹 ， 而大部分也是如此 。
終局價值的第一驅動力 ， 是科技的范式轉換 ， 其實這個表述并不精準 ， 但不影響當下的定性理解 ， 未來的連載中會有嚴格的定義和推演 。
這里先看個統計結論 ：
大型機時代 ， 市值天花板是IBM ， 400億 ， 百億量級 。
PC互聯網時代 ， 天花板是微軟 ， 5000億 ， 千億量級 。
移動互聯網時代 ， 天花板是蘋果 ， 3.8萬億 ， 萬億量級 。
AI數字時代 ， 天花板是誰不重要 ， 但終局市值 ， 將躍遷到10萬億量級 。
百億→千億→萬億→10萬億 ， 每個科技周期 ， 頭部市值都呈現一個數量級的躍遷 ！
再回到賠率=終局價值/當下價格 ， 看科技周期內的賠率表現 ：
大型機時代 ， 未進入2C市場 ， 科技帶來的高賠率只有幾十倍 。
PC互聯網周期 ， 微軟最高賠率>600倍 ， 然后幾乎錯丟失了移動互聯網賠率 ， 直到AI時代 ， 又坐上了高賠率快車 。
移動互聯網周期 ， 蘋果最高賠率>700倍 ， 目前尚未上車AI高賠率快車 。
沒有人是神 ， 當然不可能從頭到尾吃到全部高賠率 。
股票投資 ， 一個理性的預期 ， 看懂趨勢和終局 ， 中期大跌買入 ， 10倍可期 ， 看懂結構和終局 ， 中早期大跌買入 ， 100倍可期 。
特斯拉 ， 無論是100附近抄的底 ， 還是200附近抄的底 ， 都是10倍量級賠率 。
股票是二級市場 ， 一級吃掉了至少一個量級賠率 ， 只有一級市場 ， 才能常態化覆蓋千倍賠率 。
對于普通投資者 ， 比一級股權市場更好的選擇 ， 其實是加密 ， 加密自帶一級屬性 。
加密 ， 中早期大跌介入 ， 100倍和1000倍是理性的預期 。
大餅若本周期跌到5萬以內 ， 將再次提供100倍賠率機會 。
當然 ， 加密坑多鐮刀多 ， 讓人望而卻步 ， 更大的機會當然會有更大的挑戰 。
洞察結構性的生態位 、 特別是結構性的原生新品類生態位 ， 是加密最大的高賠率機會和認知挑戰 ！
回到主題 ， 科技范式周期的高賠率 ， 呈現量級躍遷式分布 ， 這意味著什么 ？
意味著高賠率的自然刻度 ， 不是線性的1倍 、 2倍 、 3倍 、 4倍 ， 而是對數的1倍 、 10倍 、 100倍 、 1000倍 。
而冪律分布 ， 在對數坐標圖上 ， 恰好是線性的 ， 殊路同歸 ，高賠率 ， 再次歸于冪律。
更有價值的說法是 ：最優解中確定性的高賠率 ， 以10倍-100倍-1000倍量級 ， 躍遷式分布 。
這里再簡單說明下 ， 最優解中的確定性 ， 是指達成高賠率的概率 ， 不是回報為正的概率 ， 此外 ， 確定性是相對值 ， 而非絕對值 。
例如 ， 10倍賠率 ， 60%的概率 ， 就是確定性的高賠率了 ， 而1000倍的賠率 ， 10%的概率 ， 則是更高的確定性高賠率 。
現在 ， 終于可以推演那個最重要的命題了 ：
捕獲高賠率的最優解是什么 ？
歷史貼曰 ：各股 ， 是組合的工具 ， 組合 ， 才是邏輯的落地。
所以 ， 命題又可以進一步表述為 ：
什么樣的組合策略 ， 才能捕獲高賠率的最優解 ？
此問一出 ， 相信一些人已經有了答案了 ， 但我也確信 ， 大部分人的答案 ， 依然會缺失一半 。
沒有答案的人 ， 可以去看我的另外一篇帖子 ， 財富自由的最優解 ， 那篇是給定100倍目標 ， 自下而上的推演 。
當然 ， 這不會是一個簡單的結論性答案 ， 而我 ，只愛結構性的最優解！
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