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风险提示：本文所提到的观点仅代表个人的意见，所涉及标的不作推荐，据此买卖，风险自负。
作者：老鬼的逻辑
来源：雪球
幂次分布 ， 再次推演了复利投资的最优解=重仓长周期确定性的高赔率。
置顶帖也证明过 ：高赔率是投资回报的第一驱动力。
前帖也有结论 ：投资回报幂律分布。
到这里 ， 脑子快的人会闪出一个推论 ：高赔率也是幂律分布！
抱歉 ！ ！ 逻辑不通 ！ ！
「 投资回报幂律分布 」 x 「 高赔率是投资回报的第一驱动力 」 ， 并不能推导高赔率一定是幂律分布 ， 当然 ， 也不能证伪高赔率不是幂律分布 。
逻辑漏洞在于 ， 复利公式本身就是一个递归函数 ， 回报收益可以成为再投资本金 ， 自带幂律加速 ， 就像你坐在一辆加速行驶的火车中 ， 即使你在匀速步行 ， 甚至是静止不动 ， 你都是加速的 。
所以 ， 一个容易被忽视的重要命题 ：高赔率分布 ， 是否也是幂律分布 ？
这个问题重要 ， 不只是因为高赔率是第一驱动力 ， 而是 ：
只有确定了高赔率的分布性 ， 才能推演一个更重要的命题 ： 捕获高赔率的最优解又是什么 ？
在这个命题上 ， 不能犯原则性定性错误 。
那么推演高赔率分布的逻辑起点在哪里 ？ 乍一想 ， 有点让人摸不着头 ， 其实也不难 。
逻辑起点 ： 赔率=终局价值/当下价格
前两年我常说终局价值 ， 也是源于此 。
但现在不太说了 ， 不是不重要 ， 而是意识到 ， 不能洞察结构性逻辑的终局价值 ， 只是嘴炮式的自我麻痹 ， 而大部分也是如此 。
终局价值的第一驱动力 ， 是科技的范式转换 ， 其实这个表述并不精准 ， 但不影响当下的定性理解 ， 未来的连载中会有严格的定义和推演 。
这里先看个统计结论 ：
大型机时代 ， 市值天花板是IBM ， 400亿 ， 百亿量级 。
PC互联网时代 ， 天花板是微软 ， 5000亿 ， 千亿量级 。
移动互联网时代 ， 天花板是苹果 ， 3.8万亿 ， 万亿量级 。
AI数字时代 ， 天花板是谁不重要 ， 但终局市值 ， 将跃迁到10万亿量级 。
百亿→千亿→万亿→10万亿 ， 每个科技周期 ， 头部市值都呈现一个数量级的跃迁 ！
再回到赔率=终局价值/当下价格 ， 看科技周期内的赔率表现 ：
大型机时代 ， 未进入2C市场 ， 科技带来的高赔率只有几十倍 。
PC互联网周期 ， 微软最高赔率>600倍 ， 然后几乎错丢失了移动互联网赔率 ， 直到AI时代 ， 又坐上了高赔率快车 。
移动互联网周期 ， 苹果最高赔率>700倍 ， 目前尚未上车AI高赔率快车 。
没有人是神 ， 当然不可能从头到尾吃到全部高赔率 。
股票投资 ， 一个理性的预期 ， 看懂趋势和终局 ， 中期大跌买入 ， 10倍可期 ， 看懂结构和终局 ， 中早期大跌买入 ， 100倍可期 。
特斯拉 ， 无论是100附近抄的底 ， 还是200附近抄的底 ， 都是10倍量级赔率 。
股票是二级市场 ， 一级吃掉了至少一个量级赔率 ， 只有一级市场 ， 才能常态化覆盖千倍赔率 。
对于普通投资者 ， 比一级股权市场更好的选择 ， 其实是加密 ， 加密自带一级属性 。
加密 ， 中早期大跌介入 ， 100倍和1000倍是理性的预期 。
大饼若本周期跌到5万以内 ， 将再次提供100倍赔率机会 。
当然 ， 加密坑多镰刀多 ， 让人望而却步 ， 更大的机会当然会有更大的挑战 。
洞察结构性的生态位 、 特别是结构性的原生新品类生态位 ， 是加密最大的高赔率机会和认知挑战 ！
回到主题 ， 科技范式周期的高赔率 ， 呈现量级跃迁式分布 ， 这意味着什么 ？
意味着高赔率的自然刻度 ， 不是线性的1倍 、 2倍 、 3倍 、 4倍 ， 而是对数的1倍 、 10倍 、 100倍 、 1000倍 。
而幂律分布 ， 在对数坐标图上 ， 恰好是线性的 ， 殊路同归 ，高赔率 ， 再次归于幂律。
更有价值的说法是 ：最优解中确定性的高赔率 ， 以10倍-100倍-1000倍量级 ， 跃迁式分布 。
这里再简单说明下 ， 最优解中的确定性 ， 是指达成高赔率的概率 ， 不是回报为正的概率 ， 此外 ， 确定性是相对值 ， 而非绝对值 。
例如 ， 10倍赔率 ， 60%的概率 ， 就是确定性的高赔率了 ， 而1000倍的赔率 ， 10%的概率 ， 则是更高的确定性高赔率 。
现在 ， 终于可以推演那个最重要的命题了 ：
捕获高赔率的最优解是什么 ？
历史贴曰 ：各股 ， 是组合的工具 ， 组合 ， 才是逻辑的落地。
所以 ， 命题又可以进一步表述为 ：
什么样的组合策略 ， 才能捕获高赔率的最优解 ？
此问一出 ， 相信一些人已经有了答案了 ， 但我也确信 ， 大部分人的答案 ， 依然会缺失一半 。
没有答案的人 ， 可以去看我的另外一篇帖子 ， 财富自由的最优解 ， 那篇是给定100倍目标 ， 自下而上的推演 。
当然 ， 这不会是一个简单的结论性答案 ， 而我 ，只爱结构性的最优解！
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