1万元变162亿元

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假如你在2024年1月1日，用1万元入市，如何变成162亿元？

显然这是个数学游戏而已，但背后有非常有趣的概率哲理。

先说“方法”，如下图：

先简单概括一下图中的核心观点：

从 2024 年初用 1 万元本金入市，如果能在接下来 12 个月中每个月都恰好买中当月涨幅最高的那只股票，最终资金可变成 162 亿元。

这显然在现实中几乎不可能达成。

为啥呢？--聪明人会说，这还用问为啥吗？

问一问还是很有趣的。

下面从概率和逻辑两方面来解释“为什么做不到”。

A、从概率角度看

A 股大约有5000 只股票，假设每个月你“随机”选到当月最牛股，概率是 1/5000。

那么，连续12 个月连续选中最牛股的概率是：

这样的概率，已经微小到接近一些“物理学上极难出现事件”的概率量级。

夏威夷大学研究人员曾给出一个广为引用的数字：

“地球海滩上的沙粒总数约在 7.5×10^18 到 10^19 之间。”也就是 七八千亿亿颗沙粒。

而地球上所有沙子”数量级的区间（非常粗略），大致是 10^23（把更多地质储量都算上）。

换句话说，从整个地球所有沙粒中随手抓中那颗指定沙粒，远远“容易”得多，都要比连续 12 个月随机抓到当月最牛股更大几百亿亿倍的概率。

B、从现实逻辑看

1、事后回溯的“最优路径”

• 投资神话往往是“回头看”某几只大涨股串起来的“最优路线图”。

• 真实投资中，你并不知道哪个股票会在某个月拔得头筹，更何况还要月月踩准点不断切换。

2、交易成本与资金体量的限制

• 即使你事先能“神预判”，频繁在极短期内满仓切换也有巨大的交易成本（手续费、买卖滑点、潜在的涨跌停板限制等）。

• 当资金规模变大后，想在市场里毫无冲击地快速进出，也不现实。

所以，“1 万变 162 亿”的极端复利曲线属于极小概率事件，用来做娱乐或展现高收益的诱惑可以，但并不能作为真实可行的投资路径。

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前面段子般的数字游戏，后面对应着人们对“连续乘法”的美好愿望，其实在现实中并不罕见。

有家基金公司，提出了“价值投资接力法”：

即投资标的达到预期收益后不再简单机械地长期持有，而是通过“接力”的方式换成另一个安全边际更大的投资标的。

这是一家令人尊敬的公司，我也是外行没资格评论，但是如上论述，可能多多少少也有对“连续乘法”的过高期待。

接力法，对应的是重思巴菲特价值投资的思路：买入并持有，然后伴随公司共同成长。

看上去，接力法更符合A股市场特点：“不是在一只股票上赚8倍，但通过‘接力’的方式先后在3只股票上赚1倍，同样可以达到赚8倍的效果，而且后者容易得多，现实得多，流动性也好得多。”

这个想法到底对不对呢？

到底是一只股票8倍容易？还是三只股票2倍然后相乘实现8倍容易？

显然，这并非一个非此即彼的问题，涉及到胜率、赔率、仓位、时间等诸多因素。

并且，不同策略之间也许可以是混合的。

请高手出来评论一下。我姑且保持沉默。

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“连续乘法”看似能带来惊人的复利，却极其脆弱：

只要任一环节未能达成，整体收益就会大打折扣，其根源在于人们往往被高额的回报假象吸引，却忽略了所有环节都要“完美成功”的极低概率。

以频繁交易、接力棒般完美切换大牛股为例，若无法持续把握“买点”和“卖点”，一旦出错就会导致链式失败，回报与初衷相差甚远。

更令人警惕的是，事后回溯往往只挑出那些极度顺利的案例，强化了人们的盲目幻想，忽视了更多失败者的沉默。

以下五点可帮助我们应对这类陷阱：

1、分散与冗余：减少对单一策略链条的依赖，避免“一失全盘皆空”的后果。

2、注重长期胜率：关注可持续的平均回报，而非对单次惊天收益的盲目追逐。

3、防止过度乐观：对市场波动、黑天鹅及自身认知限制保持清醒，留有安全边际。

4、理清收益与概率平衡：衡量每步的实际成功率，避免只看到诱人的高赔率。

5、动态修正策略：随时根据环境和检验结果进行调整，不固执于某种单一路径。

只有承认随机性、提升正确率并控制风险，才能在多环节叠加的投资和决策中真正降低连续乘法所带来的巨大落差与潜在危害。

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“连续乘法”，在现实中，经常以貌似严密的“因为...所以...因为...所以...因为...所以...因为...所以...”的形式出现。

逻辑长链，常被视为人们剖析复杂现象时的利器。

然而，若每个环节都环环相扣却又全凭假设，一旦其中一处与现实偏差，后续推理便全然崩塌。

这种机制与“连续乘法”的脆弱性极为相似：

只要一个前提被推翻，终局结论就成空中楼阁。

举例而言，企业家在制定战略时，往往罗列多重条件：

因为经济向好，所以需求提升；

因为需求提升，所以销量增加；

因为销量增加，所以利润高企；

因为利润高企，所以估值走强。

然而，若经济未如预期向好，或者需求增长遇阻，则所有依赖该环节的结论将失去根基。

在市场与宏观环境瞬息万变的背景下，如此“串行”因果一旦遇到变量，便会发生连锁式坍塌。

要避免此类“长链迷思”，关键在于警惕假设过于理想化，预留足够冗余与备选路径，并持续动态校正每个因果环节的可行性，如此方能在实操层面获得更坚实的结果，减少逻辑链条断裂所造成的巨大冲击。

更重要的是，与投资中的“连续乘法”类似，若忽视在任何环节可能出现的变故，便会让“因为所以”这个链条蒙受致命打击，结局与初衷背道而驰。

还有所谓的大棋思维，也是类似的长链迷思。

因此，面对复杂决策，我们需要警惕过于机械的因果推理，而应该建立更具韧性的思维方式。

承认不确定性的存在，保持开放和灵活的心态，或许才是更明智的选择。

说具体点儿，我现在听人家讲某件事情的逻辑，不管是投资还是创业，只要中间的因果链大于等于两环，也就是““因为...所以...因为...所以...”，心底就会觉得这事儿难成。

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有人会说了，因果链那么脆弱，咱们人类还不是在漫长的进化链上从单细胞生物变成了人？

其实，这恰好揭示了进化并非一条‘长链条式’的线性过程，而是一个分布式、分支式的自然筛选：

1、多样性与冗余：地球上无数生物同时在不同环境中繁衍演化，不同基因变异不断出现，失败或不适者被淘汰，而少数适者留下来。

在庞大的“平行试错”体系里，绝非“一环失败则全盘归零”。

2、大规模并行试错：进化不是某条单一血脉非得从 A 点精确走到 B 点，而是靠无数次“局部尝试”逐渐积累改进。

绝大部分突变都失败了，但只要有极少数存活并传递下来，就能形成生物多样性。

3、时间与存活并非线性因果：生物演化的“成功”更多依靠“随机变异+自然选择”，而非“先因后果”式的精密推理。

它没有一个严格的逻辑链条要环环紧扣，而是不断试错迭代。

4、幸存者偏差：我们只看到了存活下来的物种，却常常忘记了在亿万年中有无数物种灭绝、分支夭折，恰好说明这套机制本身并不依赖“保证每条链都完美”。

因此，用漫长进化来反证“长链逻辑也能成”，实则误解了进化的真实运作模式。

进化像一个庞大的分布式网络：同时进行无数次尝试，当绝大多数枝条失败后，总会残留少数能继续繁衍的分支。

它既不需要“完美预测每个环节”，也不会在单次链条断裂时把所有“希望”全部断送。

与之相比，“长链条思维”或“连续乘法”在投资、商业或个人决策中，往往是一条线走到黑，只要当中的关键假设破灭，就可能全盘皆输。

可见，分布式与长链式最大的差异就在于是否能容纳大量平行分支，以及是否有能力在失败后快速重塑与迭代。

进化的成功并非证明“长链条”必然无懈可击，而是强调多重路径并存的自然筛选优势。

如果我们能在决策时借鉴进化那种“广撒网、多尝试、适时淘汰、动态修正”的思路，就更能避免陷入单一路径过长、过于依赖完美因果的陷阱，从而大幅提升面对不确定性的抗风险能力。

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用分布式思维去应对长链条的不确定性，虽高明，却往往难以在个人层面直接落地。对于普通人，最简便的应对之道是：

1、尊重常识，是指做大概率正确的事情；

• 少涉足需要多重前提才能成立的投机。

• 如若逻辑中某个环节很难求证、失败代价又过高，就要提高警惕或果断放弃。

2、保持简单，是指尽量缩短因果链条；‍

• 避免过长的因果链，用更直观的指标或更少的假设来判断。

• 不必奢求每一步都完美，留有余地与弹性，才能防止“一失全盘皆空”。

3、不断重复，是指既然好，何必再加链子找新的？‍‍‍‍‍

• 一旦找到较为可行的方式，就尽量专注并反复执行，而非总想切换到“更高明”的操作。

• 在小步验证的基础上逐渐磨炼，以“重复做对的事”来积累稳健收益。

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遵循这三大原则并辅以分散与缓冲，能在不断变化的世界里保持稳健，不必在“长链条”或“连续乘法”的陷阱里焦虑挣扎。

价值投资完美体现了"尊重常识、保持简单、不断重复"这三个原则。

它尊重常识，相信优秀公司会创造价值、市场最终会回归理性这些基本道理；

它保持简单，主要看企业的核心竞争力、经营能力和估值水平等基础指标，不需要复杂的交易策略和连环推理；

它强调不断重复，就是在合适的价格买入好公司并长期持有，通过时间的积累来分享企业的成长，而不是频繁切换和追逐热点。

这种朴实的投资方式，恰恰避开了"连续乘法"的陷阱，体现出真正的投资智慧。

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"一万变一百六十二亿"的数字奇观，揭示了"长因果链"与"连续乘法"的致命脆弱性。

就像那些依赖复杂推演的“长链迷思”和"大棋思维"，往往在某个环节的偏差中全盘皆输。

减少多余动作，其实也是避免长链条、降低复杂性的重要体现。

每一个决策、每一次交易都会带来额外的成本和风险，不仅是显性的交易成本，更有隐性的机会成本和认知负担。

这就像物理学中的最小作用量原理，自然界总是倾向于选择最简单、最经济的路径。

生命进化用分布式网络而非完美链条延续至今，启示我们：

在不确定的世界里，多样性试错优于精确预测，简单重复胜过复杂切换。

这不仅是概率的警示，更是决策的智慧。

真正的智慧在于把握简洁韧性的定律，重复那些可行之举，而非试图打造无懈可击的长链。

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