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第 8184 篇深度好文：2636 字 | 7 分钟阅读
思维方式
如何赚到 2000 万？
假如你在上市之初，买一股可口可乐的股票，股价是 40 美金；
然后拿 100 年，就能赚到惊人的 2000 万。
100 年约赚 50 万倍，年复合收益率大概是 14% 多一点。
换在几年前，说 14% 回报率，没人会理你。
但最近大家理性多了，知道超过 10% 的年化回报率很不容易，何况持续 100 年。
的确，巴菲特持有可口可乐的 36 年，年化回报其实还不到 14%，但财富增长已经很惊人了。
复利当然很厉害，但复利也很狡猾。
一
请问你一个问题：
如果可口可乐的股票，每年复合收益率变为一半，例如约为 7%，那么一百年后股价将变成多少倍？
大约变成了原来的 868 倍。
似乎也不错，但 40 美金不过变成了不到 35000 美金，离财富自由还很有距离。
你看，年化回报率从 14% 变成 7%，2000 万就降到了 3 万 5。
复利太狡猾了。
其实 7% 年化回报率，也不错啦。相当于十年翻一番。
从 2014 年的年初，到 2024 年的今天，你的资产有没有变成两倍？
有人说，太 esay 了，我的一只股票三年就已有 5 倍！
这里说的是，整体资产的回报率。
很坦率说，我周围的人，如果只是投资理财，过去十年翻一番的并不多。除非是 " 单吊 " 了一套或者几套房子，并且最近还没跌回去。
即使这区区的 7%，也很艰难。
二
再来一个问题：
假如你第一年赚 20%，第二年亏 6%，如此重复 50 次，共 100 年，那么你能赚多少倍？
这种情况似乎更真实。因为现实中，不管是做事，还是投资，总是起起伏伏的。
况且赚多亏少，已经胜过绝大多数人了。
看上去，一年赚 20%，一年亏 6%，算下来每年的回报率算术平均值，还是 7%。
但是，这道题的实际结果是，你大约能赚 413 倍，比年化回报率 7% 的 100 年整体回报少了一半。
因为年化回报率计算的是几何平均值。而几何平均值总是小于等于算术平均值。
算术平均值和几何平均值的区别，绝非数学概念的简单差别。
背后，是我们这个起伏不平世界的某个重要特征：
不均匀性。
三
了解复利的力量和获得它的难度，是理解很多事情的核心和灵魂。
《穷查理年鉴》如是说。
关于复利的实现，芒格提及了两种貌似冲突的观点。
一方面，他建议人们降低期望值；
另一方面，他又强调追求卓越，因为巴菲特去除了最伟大的那几笔交易，就会变得无比平庸。
这是不是有点儿矛盾呢？
为了理解这一点，我想将复利分为两类：
阿尔法 ( α ) 和贝塔 ( β ) 。
现代金融理论认为投资收益可以由两部分组合：
第一部分和市场无关的，叫阿尔法。
第二部分和市场相关，是整个市场的平均收益率乘以贝塔系数。贝塔可以称为这个投资组合的系统风险。
举个例子，当你站在 - 一个向上的自动扶梯上，这时：
自动扶梯的速度为贝塔；
如果你开始往上走动，你的速度就是阿尔法。
最简单的例子是，过去三十年发大财的人，主要靠的是时代的贝塔 ( β ) ，尤其是地产。
金融方面的贝塔 ( β ) ，就是指数基金，虽然 A 股的指数基金一言难尽。
刘海影给出了一个 " 中国投资者的全球资产配置公式 "：
国际化 beta+ 中国 alpha
理由是：
1、从贝塔 ( β ) 看，" 过去 5 年时间，香港股市提供的回报率为 -34%，中国 A 股 14%，而日本股市 67%，接近中国的 5 倍，美国股市回报率 90%，印度股市回报率 100%。"
2、从阿尔法 ( α ) 看，" 由于交易对手方构成以及交易制度等方面的原因，中国股市的定价效率不高，定价错误随处可见，构成了中国超厚 alpha 池的主要来源。"
四
表面上看：贝塔易得，阿尔法难求。
但事实上，如果从复利的角度看，阿尔法 ( α ) 和贝塔 ( β ) 都很难。
从美国上市公司的情况来看，每过 10.5 年就有一半企业消亡或者被收购。
本文开头说了，可口可乐公司的股票 100 年约赚 50 万倍，但这是否算 " 幸存者偏差 "？
韦斯特和团队测算后表示，一家公司能活 100 年的概率，是百万分之 45。
芒格曾经提及柯达公司：
" 发明相片的人是一个天生的、优秀的化学家，他创建了一家无所不能的公司、股价大幅增长……但这家公司最终破产，让股东们一无所有。"
他由此总结道：
在任何领網域要做到足够优秀并赚到钱都是非常困难的。
幸好还有指数，尽管不是所有的指数。
下图是 " 美国过去 200 年不同资产投资回报率 "，时间跨度是从 1802 年到 2013 年：
图里表现最为优秀的是持有股票或股权（Stocks），200 年来翻了 90 多万倍。
具体年化回报率，见下表：
即使如此，7% 左右的年化回报率，意味着十年左右翻一番，三十年左右变成原来的 8 倍。
1 万变 8 万，10 万变 80 万，100 万变 800 万 ...... 不过 " 如此而已 "。
奇迹似乎并没有诞生。
所以，人生复利的贝塔 ( β ) ，至少从财务的角度看，我们不得不听从芒格的建议：降低期望。
然后，勤奋工作，主动储蓄，量入为出。
对结果的标准是：够用就好。
五
连人生复利的贝塔 ( β ) 都如此难，更何况阿尔法 ( α ) 呢？
也有人将阿尔法 ( α ) 成为 " 超额收益 "。
简单来说，阿尔法 ( α ) 负责貌美如花，贝塔 ( β ) 负责给我钱花。
阿尔法 ( α ) 的超凡结果，要么是因为超凡运气，要么是因为超凡的禀赋外加超凡的努力。
那些最厉害的家伙，靠的是以上三者兼具。
作为普通人，我给出了一个与自己和解的阿尔法 ( α ) 路线：
一、我们应该有属于自己的人生复利阿尔法 ( α ) 。
二、对于阿尔法 ( α ) 值，只需要进行自我评价。
人生不是只有赚钱这一个评价体系，复利有许多种呈现方式。
我女儿不爱学习，但喜欢记日记，用掉了几个本子，这是她的人生复利；
前日听广播，有个老人用 18 年在荒山上种了 200 万颗树，这不止是他的人生复利。
我自己呢？
我有一个花园，种下的树木已有 5 年了，现在植物们的复利曲线开始变得陡峭，每年秋季花果满园。
" 孤独大腦 " 这个我独自耕耘的小花园，有智识和记忆上的复利。
以及，花了我 90% 精力的未来春藤。
说起来，这家公司竟然前后已经经营了 9 年。
我将其视为自己人生的阿尔法 ( α ) 。
最好的 " 超额 " 收益，莫过于帕斯卡赌注 -- 以个人有限投入，做一件赔率极高的事情。
而教育，是全体人类的最大公约数。
阿尔法 ( α ) 的实现，需要以独特的方式，聚焦在最有价值的事情上。
在 AGI 貌似变得有可能时，将大腦的神经网络，人类社会的神经网络，以及 AI 的神经网络整合在一起，让每个孩子享有独特而有公平的教育，从技术上已经没有悬念。
花园和教育，都像是无限游戏。
而无限游戏，可能是人生复利最好的阿尔法 ( α ) 之所在。
* 文章为作者独立观点，不代表笔记侠立场。
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