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指数VS个股法则,要赚钱,选哪一个?

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  通过百余年的盈亏数据,我们能够发现很多股民平时上盈利的思维误区。比如说,散户追求所谓高成功率,结果总是小赚大亏,这是忽略真正关键的风险收益比,多次试错小亏,才能换来大赚的。还有指数与个股法则背后,是覆盖度与财富的关系;二八效应,其实是2:98效应,这些因素的正确认知才能换来财富。

指数VS个股法则

  股市回报极其不均。极少数非凡的公司获得了巨额财富,任何股票都可能跌到零,但赢家的上涨几乎没有上限。1900年至2025年底,美股的市值加权回报率是15040倍,年化10.1%。同期一个月期国债的回报率是25倍,年化3.3%。所以,美股指数在全球金融市场是拥有非常高的投资价值,无论是标普500,还是纳斯达克100,持股体验还是不错的,其经常会有较大幅度调整,但收复很快,投资组合中配置美股指数,的确是有不错效果。



  那么,如果不是选择指数,而是个股,则是不同的景象,所有29754只股票的平均持有期回报率是30621%,但中位数是-6.87%,只有48.22%的股票产生了正回报。这意味着,长期持有是普通股民赚大钱的核心,不过这里面有诸多误区,单纯持有某只个股,错误的概率极大;很多所谓的成功案例背后,都忽略成功的分母基数,以及可操作度。



  实际上,指数投资的成功,恰恰就是源于,我们不必识别出哪几只股票是大牛股,而是利用高覆盖度完成相关博弈的,尤其是保持总在场,从而包含主升周期来堆积利润的,这样看上去似乎总是一些平均收益的堆积,但由于正确且持续的时间久,使得累积财富程序数量级的差距。这种差距不是靠分散投资能轻易抹平的,这也是指数与个股的最大不同,永续性和覆盖度、长期复利时指数投资赚大钱的核心。

二八法则,实则2% VS 98%法则

  二八效应,即“80/20法则”,最早由经济学家维尔弗雷多·帕累托于1906年提出,他认为:在任何一组东西中,最重要的只占其中一小部分,约20%,其余80%尽管是多数,却是次要的。事物的发展,其规模与次数成反比,规模越大,次数越少。与幂次法则相关的是幂律,由幂律又产生了两个重要的定律,一是长尾理论:优秀公司很少,平庸公司很多,并且拖着长长的尾巴;二是马太效应:穷者越穷富者越富,强者愈强弱者愈弱。证券市场上为什么输家总是多于赢家?为什么坏公司和烂公司总是多于好公司?其实,这背后是幂次法则效应的应用。



  而我们详解百余年美股历史,就会发现在29754家公司中,11884家创造了正财富,但这11884家赚钱的公司加起来创造的财富,绝大部分来自于头部的几家公司。如苹果、英伟达、微软、Alphabet、亚马逊这个五家贡献了全部净财富创造的21.4%;前十家贡献了29.0%;前三十家贡献了43.7%。所以,很多时候,股市并不是二八法则,而是2% VS 98%,这才是最残酷的,如果你错过了头部2-3%的公司,就意味着收益归零。



  如今AI大模型的爆发,只不过是为这个幂律注入新的动量。AI是一种典型的赢家通吃技术:算力规模越大,模型越强;模型越强,用户越多;用户越多,数据越多;数据越多,模型更强。这个飞轮一旦转起来,后来者很难追上。如果AI真的成为下一代通用技术平台,它可能进一步加剧财富创造向头部公司的集中,但我们很难知晓究竟哪几家公司成功,就好比当年互联网泡沫之后,逾9成的公司消失了一样,指数思维是帮助我们捕捉这种机会的关键。

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