【长文预警】破译复杂世界的投资密码

<p cid="n0" mdtype="paragraph" class="md-end-block md-p" style="line-height: inherit; orphans: 4; margin-top: 0.8em; margin-bottom: 0.8em; white-space: pre-wrap; position: relative; text-indent: 2em; caret-color: rgb(51, 51, 51); color: rgb(51, 51, 51);"><img src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/10549018-fb19e5aa8d941934.png" style="text-indent: 2em; font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji", "Segoe UI Symbol"; width: 532px; height: 213px;" width="532" height="213" data-src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/10549018-fb19e5aa8d941934.png"><span style="text-indent: 2em; font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji", "Segoe UI Symbol";">

<section class="RankEditor" data-width="100%" data-opacity="1" data-rotate="0" style="width: 100%; margin: 0px auto; opacity: 1; transform: rotateZ(0deg);"><section style="margin-top: 10px; margin-bottom: 10px;"><section style="border-style: solid; border-width: 1px; border-color: rgb(164, 215, 225); text-align: center;"><section style="display: inline-block; width: 100%; border-width: 1px; border-style: solid; border-color: transparent; background-image: url(http://wxpic.newrank.cn/genus/upload/editor/photo/2019/12/19/496f8d3e-a574-4b8c-9876-4f677c555aa0.gif); background-position: 100% 100%; background-repeat: repeat; background-size: 100%; background-attachment: scroll; padding: 5px;"><section style="border-radius: 5px;"><section style="letter-spacing: 2px;margin:10px 10px 10px 10px;">理解复杂性有助于我们更好地认识世界的运作方式，制定更加科学合理的政策和战略，同时也促进了个体在复杂环境中的适应与发展。</section></section></section></section></section></section>
<p cid="n5" mdtype="paragraph" class="md-end-block md-p" style="line-height: inherit; orphans: 4; margin-top: 0.8em; margin-bottom: 0.8em; white-space: pre-wrap; position: relative; text-indent: 2em; caret-color: rgb(51, 51, 51); color: rgb(51, 51, 51);">
<h3 cid="n6" mdtype="heading" class="md-end-block md-heading" style="break-after: avoid-page; break-inside: avoid; orphans: 4; font-size: 1.5em; margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; position: relative; line-height: 1.43; cursor: text; white-space: pre-wrap; caret-color: rgb(51, 51, 51); color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Open Sans", "Clear Sans", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, "Segoe UI Emoji", sans-serif;">复杂性的概念及其在投资领域的应用</h3><ol class="ol-list list-paddingleft-2" start="" cid="n7" mdtype="list" style="margin-top: 0.8em; margin-bottom: 0.8em; position: relative; caret-color: rgb(51, 51, 51); color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Open Sans", "Clear Sans", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, "Segoe UI Emoji", sans-serif; white-space: normal;"><li>投资世界的六大“异象”：<blockquote cid="n12" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">投资世界其实就是复杂系统。因此，现实世界与投资领域存在“异象”。所谓“异象”，就是反常识的，与我们平时潜意识中默认的规则不一致的现象。我把这些现象概括为非线性增长、非正态分布、非连续成长、非独立存在、非有序发展和非理性行为六大“异象”。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n10" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>投资世界作为一个复杂系统，存在六大“异象”，即反常识的现象。这些包括非线性增长、非正态分布、非连续成长、非独立存在、非有序发展和非理性行为。</li></ul><li>复杂性对预测的影响：<blockquote cid="n19" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">投资需对未来预测,而不准确则是由于世界的复杂性。复杂性来源于认知到世界更多运行规律,和世界观相关。我们认为的正常世界是可预测的,里面假设了通过归纳法可以认识世界,所以会以线性、连续、日常、永续、理性、单体为认识基础。孰不知,会忽略世界的非线性、非连续、非日常、非永续、非理性、非单体等信息。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n17" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>由于世界的复杂性，未来的预测不准确。这种复杂性源于我们认知到的世界运行规律以及世界观的不同。人们往往假设世界是可预测的，并通过归纳法来认识世界，但这种方法忽略了世界的非线性、非连续、非日常、非永续、非理性和非单体等特性。</li></ul><li>多元化的七大思维模式：<blockquote cid="n26" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">为什么要学习多元思维模型?因为为了解决复杂世界的问题。美国投资大师查理·芒格形容知识面狭窄的人时引用了一句经典形象的谚语：“在手里拿着铁锤的人看来，世界就像一颗钉子。”芒格的格栅思维为我们掌握投资思维提供了一个有益的框架。为应对投资系统的种种“异象”，我们需要掌握七大思维模式，包括历史思维、周期思维、长期主义思维、网络思维、心理学思维、价值思维和需求思维。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n24" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>为了解决复杂世界的问题，需要学习多元思维模型。这包括历史思维、周期思维、长期主义思维、网络思维、心理学思维、价值思维和需求思维。每种思维方式都提供了理解复杂现象的独特视角。</li></ul><li>阈值模型：</li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n31" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>描述了个体或实体之间的协同进化多样性的增加，适用于各种相互作用的系统中。例如，在金融市场中，卖单超过某个阈值会引发连锁反应。</li></ul><li>熵：对不确定性建模：<blockquote cid="n38" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">世界的运行分为四种形式:均衡、随机、周期、复杂，熵分别为:0、高熵、低熵、中熵。在沃尔弗拉姆的这个分类中，放在桌子上的铅笔处于均衡状态，绕太阳运转的行星处于循环当中，抛硬币的结果序列是随机的，纽约证券交易所的股票价格也是近似随机的（我们在下一章中将会说明原因）。最后，一个人大脑中的神经元发放则是复杂的：它们既不会随意发放，也不会以某个固定的模式发放。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n36" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>计算机科学家斯蒂芬·沃尔弗拉姆提出了一个关于世界运行形式的分类框架，其中包括均衡、随机、周期和复杂四个类别。每个类别的熵水平不同，其中复杂类别的熵处于中间状态。</li></ul><li>金融市场的非连续性：<blockquote cid="n45" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">人是会遗忘的，这也是每10年发生一次经济危机的社会基础。世界银行前首席经济学家卡门·M.莱因哈特等在著作《这次不一样：八百年金融危机史》中做了一个很有意思的分析，他们将1900—2008年的危机进行统计，得出几乎就是每10年发生一次危机的结论，危机多种多样，包括银行危机、货币危机、主权违约、通货膨胀危机和股票市场崩盘等。投资者的记忆是短暂的，无法传承，因此危机的出现呈现周期性。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n43" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>金融市场中的非连续性体现在经济危机的周期性出现上，这与投资者的记忆短暂有关，无法将经验传承下去，导致危机反复发生。</li></ul><li>随机游走与有效市场假说：<blockquote cid="n52" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">正如格罗斯曼和斯蒂格利茨悖论(Grossman and Stiglitz paradox)所强调的，如果投资者相信有效市场假说，他们就会停止分析，从而导致市场效率低下；而如果投资者认为市场效率低下，他们就会应用模型进行分析，从而提高市场效率。市场有效假说长期看合理，但修正的时间可能会很长。在1996年和1997年，长期资本管理公司公布的年回报率都超过了40%，原因是它发现了市场上的效率低下问题，并预测市场会做出修正。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n50" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>股票市场短期内可能满足随机游走理论，但从长远来看，市场效率可能会受到投资者行为的影响而变化。<section class="RankEditor"><section style="margin-top: 10px; margin-bottom: 10px;"><img src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/10549018-e769a19bac0bcd78.png" style="vertical-align:top;" data-src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/10549018-e769a19bac0bcd78.png"></section></section>
</li></ul></ol><h3 cid="n56" mdtype="heading" class="md-end-block md-heading" style="break-after: avoid-page; break-inside: avoid; orphans: 4; font-size: 1.5em; margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; position: relative; line-height: 1.43; cursor: text; white-space: pre-wrap; caret-color: rgb(51, 51, 51); color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Open Sans", "Clear Sans", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, "Segoe UI Emoji", sans-serif;">复杂性在社会行为和经济学中的体现</h3><ol class="ol-list list-paddingleft-2" start="" cid="n57" mdtype="list" style="margin-top: 0.8em; margin-bottom: 0.8em; position: relative; caret-color: rgb(51, 51, 51); color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Open Sans", "Clear Sans", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, "Segoe UI Emoji", sans-serif; white-space: normal;"><li>财富分配的极端不平等：<blockquote cid="n62" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">从1820年至1910年，全球不平等程度明显上升。全球收入最高的1%人群的收入占世界总收入的比例从1820年的20%上升到1910年的26%，然后在1970年下降到16%，并在2020年再次上升到21%。从1880年到2020年，全球收入最高的1%人群收入份额通常是收入最低的50%人群收入份额(6%~9%)的3到4倍，后者与收入最高的0.1%人群所占份额处于同一数量级，底层50%人群的收入和顶层0.1%人群的收入在2020年均占总收入的8%左右。这说明了全球收入不平等的极端程度。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n60" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>财富分配周期的变化特征展示了财富不平等随时间波动的复杂性，特别是顶层0.1%与底层50%人群收入接近的现象。</li></ul><li>中产阶级的萎缩：<blockquote cid="n69" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">从二战结束到1970年的20多年间，美国培育了一个数量庞大的中产阶层。此后，尽管美国经济继续增长，但中产阶层规模不仅没有扩大，反而显著下降。生活在中等收入家庭的美国成年人占比从1971年的61%下降到2019年的51%，高收入阶层比例从14%上升到20%，低收入阶层比例从25%上升到29%，中等收入家庭规模持续萎缩。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n67" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>美国过去50年间中产阶级规模显著下降，反映了经济结构变化和社会流动性减弱带来的复杂影响。</li></ul><li>城乡可支配收入差异：<blockquote cid="n76" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">2021年，城镇居民人均可支配收入达47 412元，是农村居民的2.5倍。不过随着脱贫攻坚各项政策和乡村振兴战略的纵深推进，农村居民人均可支配收入增速快于城镇居民。2021年，城镇居民人均可支配收入比2012年增长96.5%，农村居民人均可支配收入比2012年增长125.7%。2013年至2021年，农村居民年均收入增长幅度比城镇居民快1.7个百分点。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n74" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>尽管农村居民收入增速快于城镇居民，但由于基数较低，绝对差值仍然很大，显示了区域经济发展不平衡的复杂性。</li></ul><li>贫富差距扩大：<blockquote cid="n83" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">根据美国人口普查局数据，1970—2020年，收入前20%家庭的平均收入增长182%，到2020年达25.3万美元，而中等收入和收入后20%家庭的平均收入分别仅增长133%和113%，到2020年仅分别为7.2万美元和1.5万美元。1975年，收入前20%家庭平均收入是后20%家庭平均收入的10.3倍，到2020年升至17.4倍。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n81" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>美国过去30年中，富裕家庭财富增长速度远超普通家庭，反映了财富分配不平等加剧的复杂趋势。</li></ul><li>CEO与普通员工工资差距：<blockquote cid="n90" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">美国的收入与财富分配的不平等呈现以下特点：一是工资收入水平差距大。根据美国研究机构伊奎勒统计的数据，2021年美国上市公司CEO收入的中位数达2 000万美元，较2020年增长31%。而普通员工收入的中位数从2020年的6.9万美元增至2021年的7.2万美元，增长了约4%。根据美国经济政策研究所的数据，1978年至2020年，CEO收入增长1 322%，而同期普通员工收入仅增长18%。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n88" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>美国上市公司CEO收入增长显著快于普通员工，体现了企业内部薪酬结构复杂性和不平等现象。</li></ul><li>基尼系数反映的贫富差距：<blockquote cid="n97" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">美国反映收入差距的基尼系数已经从1968年的0.386上升到2022年的0.464，超过基尼系数的国际警戒线(0.4)。2022年其他发达国家基尼系数基本在0.35左右，甚至0.3以下。中国基尼系数从2008年的峰值0.491见顶回落，近年来维持在0.46~0.47。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n95" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>中美两国基尼系数均超过国际警戒线，表明两国都面临着严重的贫富差距问题。</li></ul><li>经济增长放缓与社会阶层固化：<blockquote cid="n104" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">据美国经济学家拉杰·切蒂的研究，收入高于父母的美国人比例从20世纪40年代的超过90%下降到20世纪80年代的约50%。其中，中产阶层家庭该比例降幅最大，年轻人增加收入的机会越来越少，主要原因不是经济增长放缓，而是财富分配不公。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n102" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>经济增长放缓使得年轻人增加收入的机会减少，社会阶层趋于固化，依赖父母财富积累的现象更加明显。</li></ul></ol><ol class="ol-list list-paddingleft-2" start="8" cid="n108" mdtype="list" style="margin-top: 0.8em; margin-bottom: 0.8em; position: relative; caret-color: rgb(51, 51, 51); color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Open Sans", "Clear Sans", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, "Segoe UI Emoji", sans-serif; white-space: normal;"><li>技术进步与经济发展的时滞效应：<blockquote cid="n113" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">火车是在19世纪早期发明的，但是镀金时代(Gilded Age)并没有马上开始，直到19世纪的后半期才到来，这是一个长达50多年的“时滞”。另一个例子是，在阿帕网(ARPANET)出现整整30年后，互联网才开始步入繁盛期。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n111" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>技术创新并不会立刻拉动产出增长，存在显著的时滞效应，这体现了技术创新转化为经济效益过程中的复杂性。</li></ul><li>精英与创新的关系：<blockquote cid="n121" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">政府要维护游戏规则，而非指挥。精英是既得利益者，倾向稳定而非创新。举一个破坏性创新的例子：克雷格列表网(Craigslist)。用户可以自行在这个网站上发布待售和求助广告。在21世纪初，克雷格列表网导致美国平面媒体行业失去数十万个工作岗位，但其实在那个时候，克雷格列表网本身只雇用了几十名员工而已。虽然许多人失去了工作，但是克雷格列表网通过增加技术参数使整体经济更有效率。而在一个多元化程度较低的社会中，平面媒体行业可能会游说政府禁止克雷格列表这样的网站。很显然，这样做将会减缓经济增长。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n119" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>精英作为既得利益者倾向于维护现状而非推动创新，反映了权力结构对创新活动的影响。<section class="RankEditor"><section style="margin-top: 10px; margin-bottom: 10px;"><img src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/10549018-bcf860b86962b627.png" style="vertical-align:top;" data-src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/10549018-bcf860b86962b627.png"></section></section>
</li></ul></ol><h3 cid="n117" mdtype="heading" class="md-end-block md-heading" style="break-after: avoid-page; break-inside: avoid; orphans: 4; font-size: 1.5em; margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; position: relative; line-height: 1.43; cursor: text; white-space: pre-wrap; caret-color: rgb(51, 51, 51); color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Open Sans", "Clear Sans", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, "Segoe UI Emoji", sans-serif;">复杂性在投资领域的具体表现</h3><ol class="ol-list list-paddingleft-2" start="" cid="n124" mdtype="list" style="margin-top: 0.8em; margin-bottom: 0.8em; position: relative; caret-color: rgb(51, 51, 51); color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Open Sans", "Clear Sans", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, "Segoe UI Emoji", sans-serif; white-space: normal;"><li>估值增长与分红回报的区别：<blockquote cid="n129" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">假设甲公司2×20年收入为1 000万元，净利润100万元。投资人A按照5倍市销率给予其估值5 000万元，投资了1 000万元，获得了20%股权。2×21年公司收入增长到2 000万元，净利润200万元。投资人B按照5倍市销率给其估值1亿元，并以2 000万元的价格买走了A全部的股权。如果按照分红方式，A每年只能获得40万元（200×20%）的分红，意味着如果公司业绩不再增长，A需要25年才能收回成本。而通过估值差，A在1年内就实现了翻倍的收益。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n127" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>风险投资赚的是估值增长的钱，而非分红，这反映了投资者对于未来不确定性的预期和评估。</li></ul><li>天使基金回报的挑战：<blockquote cid="n136" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">假设一只天使基金共投资20个项目，按照5%成功率，即只有1个项目成功。失败项目的残值均为0，存续期为8年，所有项目均为第1年年初投资，第8年末退出。如果基金的整体投资回报率目标想要维持年化收益率为30%，意味着成功项目的回报倍数应该为163倍，对应IRR为89%。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n134" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>单个项目的高回报要求反映了天使投资基金面对的高风险和不确定性，成功项目的回报倍数需达到163倍才能维持年化收益率为30%。</li></ul><li>并购退出的策略选择：<blockquote cid="n143" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">根据投中网统计，最近5年私募基金投资项目以并购退出的数量每年约为600家，数量比IPO略多，占比约6%。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n141" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>并购退出比IPO更为常见，但同样需要考虑复杂的市场条件和时机选择。</li></ul></ol><ol class="ol-list list-paddingleft-2" start="4" cid="n147" mdtype="list" style="margin-top: 0.8em; margin-bottom: 0.8em; position: relative; caret-color: rgb(51, 51, 51); color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Open Sans", "Clear Sans", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, "Segoe UI Emoji", sans-serif; white-space: normal;"><li>创始人权力分配的风险：<blockquote cid="n152" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">企业有两位核心创始人，二者分别负责对外销售和对内管理，二者的地位相当。由于各种问题，二人关系一直不好，尽管投资人在尽调时有所察觉，但由于对企业业务较为看好，依然进行了投资，并且在投资时未对创始人的关系问题做任何风控措施安排。投资后不久，两位创始人关系公开恶化，内部斗争严重，一度导致业务无法正常运作。投资人在多次协调无果的情况下，最终不得不以低价退出。如果投资人在投资时能够充分重视该问题，审慎评估投资必要性并且在投资后设置好权力分配机制和退出机制，也许结果不至于此。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n150" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>创始人之间的权力分配问题可能导致企业内部冲突，进而影响业务正常运作，增加了投资风险。</li></ul><li>专利侵权风险：<blockquote cid="n159" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">某芯片企业创始人曾在国外某头部芯片企业从业多年，因为看到该芯片产品在国内的巨大市场机会，遂离职回国创业。其深厚的专业经验被投资人看好，企业很快获得了融资，并开始研发产品。岂料产品刚推出，便遭遇了原雇主提起的专利侵权诉讼，这对企业的运营和发展造成了极大的困扰。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n157" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>创业企业在发展过程中可能面临来自老东家的专利侵权诉讼，这为投资带来了额外的法律和财务风险。</li></ul><li>市场有效性和无效性的切换：<blockquote cid="n166" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">正如格罗斯曼和斯蒂格利茨悖论(Grossman and Stiglitz paradox)所强调的，如果投资者相信有效市场假说，他们就会停止分析，从而导致市场效率低下；而如果投资者认为市场效率低下，他们就会应用模型进行分析，从而提高市场效率。、</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n164" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>市场效率并非恒定不变，而是会在有效和无效之间切换，这反映了市场参与者行为变化对市场状态的影响。</li></ul><li>长期资本管理公司的教训：<blockquote cid="n173" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">在1996年和1997年，长期资本管理公司公布的年回报率都超过了40%，原因是它发现了市场上的效率低下问题，并预测市场会做出修正。1998年，他们（正确地）注意到了俄罗斯债券价格与美国国债价格之间的不一致性，于是他们下了一个很大的赌注。然而，俄罗斯的违约（自1917年以来的首次违约）在短期内进一步增大了这种不一致性。长期资本管理公司一下子亏损了46亿美元，几乎导致整个金融市场崩溃。在长期资本管理公司得到救助后不久，债券价格确实恢复了一致性，但是这个修正来得太慢了。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n171" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>长期资本管理公司在短期内未能看到市场的修正，尽管其预测最终被证明是正确的，但时间上的延迟带来了巨大的财务损失。</li></ul><li>随机游走理论与股市波动：<blockquote cid="n180" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">我们可以对Facebook的股价序列进行统计检验，以确定它是不是真的满足正态随机游走的假设。首先，价格应该以相同的概率上下波动，在这个序列所涵盖的249个交易日内，Facebook的股票价格在127天内是下跌的，占总交易日数的51%。其次，在随机游走中，增加的概率应该与前一周期的增加无关，Facebook的股票价格连续两天在同一方向上发生变化的时间只占总时间的54%。最后，持续出现在同一方向上的最长波动应该是8天，在这一年时间里，Facebook的股票价格曾连续10天上涨。因此，总的来说，我们不能否认Facebook的股票价格与正态随机游走一致的假设。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n178" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>股市短期走势可能满足随机游走假设，但长期来看，市场可能会受到各种因素的影响，表现出非随机特性。<section class="RankEditor"><section style="margin-top: 10px; margin-bottom: 10px;"><img src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/10549018-72ef406e1dd36ad3.png" style="vertical-align:top;" data-src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/10549018-72ef406e1dd36ad3.png"></section></section>
</li></ul></ol><h3 cid="n184" mdtype="heading" class="md-end-block md-heading" style="break-after: avoid-page; break-inside: avoid; orphans: 4; font-size: 1.5em; margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; position: relative; line-height: 1.43; cursor: text; white-space: pre-wrap; caret-color: rgb(51, 51, 51); color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Open Sans", "Clear Sans", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, "Segoe UI Emoji", sans-serif;">复杂性在社会和自然现象中的应用</h3><ol class="ol-list list-paddingleft-2" start="" cid="n185" mdtype="list" style="margin-top: 0.8em; margin-bottom: 0.8em; position: relative; caret-color: rgb(51, 51, 51); color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Open Sans", "Clear Sans", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, "Segoe UI Emoji", sans-serif; white-space: normal;"><li>路径依赖模型：<blockquote cid="n190" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">福特公司不会希望出现这样的情况：生产出了4万辆黄色皮卡车，后来却发现在一个路径依赖的过程中，红色成了消费者最喜欢的颜色。不受欢迎的颜色的产品会大量积压在库存中，这种可能性指向两种可能的行动。生产企业可以考虑建立这样的供应链：把颜色的决定放在最后一个环节。例如，服装公司可以先不给毛衣染色，直到看清楚流行的颜色是什么为止。或者，生产企业也可以不给消费者选择的机会。亨利·福特只提供一种颜色的T型车，即黑色T型车。苹果公司在推出第一款iPhone时也做了同样的事情：你可以买一部黑色的iPhone，或者以同样的价格买另一部黑色的iPhone。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n188" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>玻利亚过程揭示了路径依赖的性质，影响了企业产品销售策略和消费者选择，体现了历史决策对未来选择的影响。</li></ul><li>熵与不确定性建模：<blockquote cid="n197" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">世界的运行分为四种形式:均衡、随机、周期、复杂，熵分别为:0、高熵、低熵、中熵。在沃尔弗拉姆的这个分类中，放在桌子上的铅笔处于均衡状态，绕太阳运转的行星处于循环当中，抛硬币的结果序列是随机的，纽约证券交易所的股票价格也是近似随机的（我们在下一章中将会说明原因）。最后，一个人大脑中的神经元发放则是复杂的：它们既不会随意发放，也不会以某个固定的模式发放。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n195" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>世界运行形式包括均衡、随机、周期和复杂，每种形式对应不同的熵水平，反映了系统内部的秩序和无序程度。</li></ul><li>记忆的半衰期模型：<blockquote cid="n204" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">人们记忆的半衰期取决于事件的显著性。2016年，电影《聚焦》(Spotlight)获得了奥斯卡最佳影片奖。假设，人们对奥斯卡获奖记忆的半衰期为两年，那么到了2018年，有1/4的人会记住这一事实；但是到了2026年，将只有1/1024的人还会记得这件事情。但对任何特定事件的回忆因人而异，对《聚焦》的导演汤姆·麦卡锡(Tom McCarthy)来说，他可能永远不会忘记他是哪一年获得奥斯卡奖的。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n202" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>记忆的半衰期取决于事件的显著性，随着时间推移，回忆的人数会逐渐减少，体现了人类记忆随时间衰退的特性。</li></ul><li>信号模型中的复杂性：<blockquote cid="n211" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">一个雇主打算从新入职员工中选一些人夏天到西班牙巴塞罗那出一趟“美差”。所有申请的员工都在简历中声称自己会西班牙语。但是，简单地说自己会说西班牙语只是一个没有成本的信号。为此，雇主可以启动一个“西班牙语争章活动”，要获得一枚徽章，需要用西班牙语完成一个小时的演示。对于真的熟练掌握了西班牙语的员工，发出这个信号，也就是用西班牙语完成演示的成本较低。但是对于那些不懂西班牙语的员工来说，准备长达一个小时的西班牙语演示的成本却高得令人望而却步。用信号模型的术语来说，这个徽章就将熟练西班牙语的人与不懂西班牙语的人区分开来了。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n209" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>为了使信号有效，它必须昂贵且可验证，这一原则不仅适用于人类社会，也存在于自然界中。</li></ul><li>信号模型的应用：<blockquote cid="n218" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">早在19世纪，经济学家托尔斯坦·凡勃仑(Thorstein Veblen)就提出了“炫耀性消费”的概念，大大增进了我们对信号的理解。凡勃仑观察到，人们经常选择通过炫耀性消费来表明他们的社会地位，而不仅仅会购买那些能够带来直接享受或效用的商品。“夸富宴”是居住在太平洋西北地区的印第安土著居民举行的一种仪式，这可能是发送这种慷慨信号的最为突出的一个例子。为了庆祝一个事件，比如一个成员出生或去世时，酋长会送出大量的财富，甚至直接毁坏财富，并对其他酋长提出挑战，要求他们也做出同样的行为。其他酋长如果做不到，就会失去声望。在预期收益比采集种子或浆果更低时，仍然坚持远行狩猎时，就已经采取了浪费性的维生方式了。男人这样做是因为他们能够希望获得额外的尊重。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n216" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>炫耀性消费、昂贵的慷慨行为和浪费性维生都是为了释放社会地位或能力的信号，这些行为背后反映了复杂的信号发送机制。<section class="RankEditor"><section style="margin-top: 10px; margin-bottom: 10px;"><img src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/10549018-b82d5cb50c9a14ac.png" style="vertical-align:top;" data-src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/10549018-b82d5cb50c9a14ac.png"></section></section>
</li></ul></ol><h3 cid="n221" mdtype="heading" class="md-end-block md-heading" style="break-after: avoid-page; break-inside: avoid; orphans: 4; font-size: 1.5em; margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; position: relative; line-height: 1.43; cursor: text; white-space: pre-wrap; caret-color: rgb(51, 51, 51); color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Open Sans", "Clear Sans", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, "Segoe UI Emoji", sans-serif;">复杂性在学习和行为中的体现</h3><ol class="ol-list list-paddingleft-2" start="" cid="n222" mdtype="list" style="margin-top: 0.8em; margin-bottom: 0.8em; position: relative; caret-color: rgb(51, 51, 51); color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Open Sans", "Clear Sans", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, "Segoe UI Emoji", sans-serif; white-space: normal;"><li>强化学习的效果律和惊奇律：<blockquote cid="n227" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">早期研究学习的心理学家爱德华·桑代克(Edward Thorndike)设计了一个经典实验。在这个实验中，一只通过拉动杠杆逃离了箱子的猫得到了奖励。桑代克发现，猫（以及人）在奖励增大时学习得更快。他将这个规律称为效果律(law of effect)。他还发现，更出人意料的奖励，也就是远远超出过去奖励水平或预期奖励水平的奖励，会使人们学习得更快，他把这个规律称为惊奇律(law of surprise)。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n225" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>强化学习效果不仅受奖励大小的影响，还受到意外奖励的增强作用，这反映了人类学习过程中复杂的行为机制。</li></ul><li>多臂老虎机问题的应用：<blockquote cid="n234" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">当美国著名外科医生罗伯特·巴特莱特(Robert Bartlett)在测试人工肺时，发现它的成功率远远超过了其他备选方案。既然人工肺的表现已经如此优异了，那么继续测试其他备选方案就会导致不必要的死亡。于是巴特莱特停止测试其他备选方案，让每个患者都使用上了人工肺。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n232" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>当测试方案已经非常成功时，可以停止探索其他备选方案，这反映了在复杂环境中优化选择的重要性。</li></ul><li>崎岖景观模型的应用：<blockquote cid="n241" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">将铲子的效率作为铲子面积的函数，以此来确定最优铲子大小的思想，正是著名经济学家、管理学家弗雷德里克·泰勒(Frederick Taylor)提出的。在19世纪90年代，泰勒和其他一些人开创了科学管理的新纪元。进入20世纪后，许多伟大的实业家，例如福特汽车公司创始人亨利·福特(Henry Ford)、“石油大王”约翰·D.洛克菲勒(John D.Rockefeller)和“钢铁大王”安德鲁·卡内基(Andrew Carnegie)都为这个现在用泰勒主义一词来概括的运动做出了卓越的贡献。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n239" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>在参数调优过程中，保持其他变量不变，仅研究单一变量的影响，有助于找到最优解，体现了复杂系统中简化问题的方法。<section class="RankEditor"><section style="margin-top: 10px; margin-bottom: 10px;"><img src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/10549018-894f20dc8c823d63.png" style="vertical-align:top;" data-src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/10549018-894f20dc8c823d63.png"></section></section>
</li></ul></ol><h3 cid="n245" mdtype="heading" class="md-end-block md-heading" style="break-after: avoid-page; break-inside: avoid; orphans: 4; font-size: 1.5em; margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; position: relative; line-height: 1.43; cursor: text; white-space: pre-wrap; caret-color: rgb(51, 51, 51); color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Open Sans", "Clear Sans", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, "Segoe UI Emoji", sans-serif;">复杂性在投资和企业决策中的应用</h3><ol class="ol-list list-paddingleft-2" start="" cid="n246" mdtype="list" style="margin-top: 0.8em; margin-bottom: 0.8em; position: relative; caret-color: rgb(51, 51, 51); color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Open Sans", "Clear Sans", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, "Segoe UI Emoji", sans-serif; white-space: normal;"><li>投资回报与企业成长性预期：<blockquote cid="n251" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">想要达到投资回报率目标，企业的未来实际成长性应该不低于投资时的成长性预期。因此，实际尽调中投资人应该全面地考虑各类因素对未来实际成长性的影响，与管理层协商将成长性预期控制在合理的范围内。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n249" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>投资人需要确保企业的未来实际成长性不低于投资时的成长性预期，并且将成长性预期控制在合理范围内，以实现投资目标。</li></ul><li>创始人关系对企业运作的影响：<blockquote cid="n258" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">企业有两位核心创始人，二者分别负责对外销售和对内管理，二者的地位相当。由于各种问题，二人关系一直不好，尽管投资人在尽调时有所察觉，但由于对企业业务较为看好，依然进行了投资，并且在投资时未对创始人的关系问题做任何风控措施安排。投资后不久，两位创始人关系公开恶化，内部斗争严重，一度导致业务无法正常运作。投资人在多次协调无果的情况下，最终不得不以低价退出。如果投资人在投资时能够充分重视该问题，审慎评估投资必要性并且在投资后设置好权力分配机制和退出机制，也许结果不至于此。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n256" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>创始人之间的关系问题可能导致企业内部冲突，进而影响业务正常运作，增加了投资风险。</li></ul><li>专利侵权风险对企业的影响：<blockquote cid="n265" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">某芯片企业创始人曾在国外某头部芯片企业从业多年，因为看到该芯片产品在国内的巨大市场机会，遂离职回国创业。其深厚的专业经验被投资人看好，企业很快获得了融资，并开始研发产品。岂料产品刚推出，便遭遇了原雇主提起的专利侵权诉讼，这对企业的运营和发展造成了极大的困扰。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n263" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>创业企业在发展过程中可能面临来自老东家的专利侵权诉讼，这为投资带来了额外的法律和财务风险。</li></ul><li>纳瓦尔宝典的建议：<blockquote cid="n272" mdtype="blockquote" style="margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; border-left-width: 4px; border-left-color: rgb(223, 226, 229); padding-right: 15px; padding-left: 15px; color: rgb(119, 119, 119);">纳瓦尔在《纳瓦尔宝典》中建议，通过创立和投资科技公司来积累财富，通过仔细研究公司基本面和市场趋势来增强判断力，通过冥想和专注于当下来学习幸福，通过坚持自己的价值观和不断学习来实现自我救赎，以及通过理性佛教和斯多葛主义来指导自己的哲学思考，从而获得对生命和宇宙的深刻理解。</blockquote></li><ul class="ul-list list-paddingleft-2" cid="n270" mdtype="list" data-mark="-" style="position: relative;"><li>通过创立和投资科技公司积累财富，通过冥想和专注于当下学习幸福，通过理性佛教和斯多葛主义指导哲学思考，这些都是应对复杂世界的方法。<section class="RankEditor"><section style="margin-top: 10px; margin-bottom: 10px;"><img src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/10549018-8632161cd98e5309.png" style="vertical-align:top;" data-src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/10549018-8632161cd98e5309.png"></section></section>
</li></ul></ol><h3 cid="n276" mdtype="heading" class="md-end-block md-heading" style="break-after: avoid-page; break-inside: avoid; orphans: 4; font-size: 1.5em; margin-top: 1rem; margin-bottom: 1rem; position: relative; line-height: 1.43; cursor: text; white-space: pre-wrap; caret-color: rgb(51, 51, 51); color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Open Sans", "Clear Sans", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, "Segoe UI Emoji", sans-serif;">结论</h3><p cid="n277" mdtype="paragraph" class="md-end-block md-p" style="line-height: inherit; orphans: 4; margin-top: 0.8em; margin-bottom: 0.8em; white-space: pre-wrap; position: relative; text-indent: 2em; caret-color: rgb(51, 51, 51); color: rgb(51, 51, 51);">复杂性是一个跨学科的概念，它揭示了世界各个领域的深层次结构和动态。无论是财富分配、技术创新、企业决策、社会行为还是个人成长，复杂性都扮演着重要角色。面对复杂性带来的挑战，我们需要保持开放的心态，持续学习和探索，以求在复杂多变的世界中找到平衡与和谐。

【长文预警】破译复杂世界的投资密码

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