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一個王興換三個陳歐，一個滴滴換十個小紅書

曲凱 2016-12-19 11:03

本文由42章經（微信ID:myfortytwo）授權i黑馬發布，作者曲凱。

假設你參加了三次比賽，有兩種結局可選，分別是：

1）兩次不入圍，一次奪冠

2）三次入圍，但都是亞軍

你會如何選擇？

人們都知道，第二名是不被記住的。別說是三次，哪怕十次第二名，大概結果都不如一次第一名。

第一名能得到更豐厚的財務回報，也能有更多的想象空間。畢竟，哪個活動會要一個自我介紹為“我拿過十次第二名”的嘉賓，而不是“某某比賽冠軍”的嘉賓呢。

這個問題的本質其實是：成功有兩個維度，一個是幅度、一個是頻度。而對於世俗意義上的成功來說，幅度往往比頻度更重要。所以一次第一名，勝過無數次第二名。

這也就有了題目中的問題，如果你是一個創業者，你希望做一次王興，還是希望做三次陳歐？如果你是一個投資人，你希望投到一次滴滴還是投到十次小紅書？（當然，不管是陳歐還是小紅書，都已經是無比成功的結果了。）

對於王剛來說，哪怕他未來的投資都失敗了，他也還是那個滴滴的天使投資人，也還是比絕大多數投資人成功。

人類對於成功的定義和記憶有時就是這麽殘酷。

Babe Ruth 是美國歷史上最有名的棒球運動員，他在很多美國人心中的地位甚至超過阿里或喬丹等人。

他是歷史上第一個在單賽季打了 60 個全壘打的人，這個記錄維持了 34 年；

他整個職業生涯打出了 714 個全壘打，這個記錄維持了 39 年；

但同時，他還有另一個記錄，他整個生涯被三振出局 1330 次，這個記錄維持了 29 年。

Babe Ruth 放棄了更高“頻次”和更大概率的安打，而不懈地去追求更低概率卻有更大“振幅”的全壘打，這真正踐行了上面圖片中所引用的話：“Hit Big or Miss Big”。

這讓他成為了美國歷史上最著名的運動員，也給人們留下了一個魯斯效應（Babe Ruth Effect）—— 追求成功的人應該冒更大的風險，獲得更高的收益。

這個效應也被不斷地運用在 VC 行業。

Peter Thiel 說過，VC 行業中不同項目的回報是有驚人的偏差的。做的不好的 VC 時常有一種錯覺，那就是所有的項目都差不多，但實際上項目的回報是符合冪函數（Power Law）的，也就是說最頭部的極少數項目，最後會帶來最大部分的回報。越早想明白這點，越可能做一個好 VC。

A16Z 合夥人 Chris Dixon 曾經根據其出資人提供的數據，總結出如下的結果：

上圖中，橫坐標是基金的回報倍數，縱坐標是大於 10 倍回報項目在所有項目中所占的比例。可以看到，做的越好的基金，大於 10 倍回報的項目比例就越多。

上圖的橫坐標不變，縱坐標變為大於 10 倍回報項目的具體回報倍數。可以看到表現好的基金的“本壘打”項目的回報倍數會高到近 70 倍之多。

最後這張圖更有意思，橫坐標依然不變，縱坐標變為了失敗項目的比例。可以看到，小於 1 倍回報的失敗基金有近 80% 的項目是失敗的，而 2-5 倍的基金的失敗項目概率降到了 40% 左右，但大於 5 倍回報的基金的失敗項目率反而又會提升一段。

這就說明，真正追求獨角獸的基金，容錯率反而是要更高一些的。這就像 Babe Ruth 一樣，為了打出全壘打，是可以經受更多三振出局的。

但是，這是否意味著每個人都可以無責任為了追求成功而去冒險？

事實上，Babe Ruth 退役之後的這幾十年里，棒球領域確實有大量的人在踐行他的魯斯效應。

在 2012 年，有 136 個球員被三振出局 94 次以上，而 94 這個數字是 Babe Ruth 生涯中單賽季被三振出局最多的次數。但這 136 個人卻並沒有人真的打出類似數量的全壘打，或帶來相同的勝績。

為了研究透這個問題，我找來了 Babe Ruth 的歷史數據。我對比了他全壘打和三振出局的比例，也就是上表中最後一行的比率，比率越高說明全壘打的可能性越高。其中加粗的部分是幾個明顯的差異點：

1）1919 年，全壘打和被三振的比率突然從前一年的 19% 提升到了 50%，是一個質變。歷史原因是，在那一年之前，Babe Ruth 都是被主要用作投手、兼職打擊手。而 1919 年，Babe Ruth 去找到了球隊教練，說我只能做這兩件事的其中一件，於是教練就讓他專職打擊。

這說明，選擇有時候確實比努力重要，選對了適合自己的方向，成功的概率會顯著提升。

2）1922 年，比率突然從 73% 下降到了 44%；1925 更是下降到了 37%。我研究了當時的情景，發現他在 1922 年正如日中天，簽了新的合約，數量是一個天文數字，從那以後據說他開始酗酒，直到 1925 年，他離婚，並被送進醫院療養 6 周時間。

這或許可以說明，每個人在經歷人生頂峰的時候，尤其是突然登頂的時候，也是最可能犯錯的時候。

3）1932 年之前，可以看到 Babe Ruth 全壘打比率在逐年上升，1931 年更是達到了驚人的 90%，這意味著幾乎他每被三振出局一次，下一次就會打出一個全壘打。而 1932 年，這個數字下降到 66%，是正常的職業生涯末期的表現。

這一方面說明，成功的概率是可以通過努力和時間來提升的。另一方面說明，人要抓緊機遇，在正當年的時候做效益最大化的事情。

回到投資上。很多人覺得，真正好的投資人是不靠運氣的，也有人說，講運氣的都是年輕人道行淺。但其實，我把人世間所有的事情分為三類：

1）只和自己有關的，比如健身、背單詞，這類事情絲毫不靠運氣，只要足夠努力就會有收獲，就能夠成功。

2）只和外部有關的隨機事件，比如扔骰子、賭大小點，不管自身如何努力，最終都是完全依靠外部概率。

3）和自身與外部都相關的，比如德撲、比如投資、比如其他的絕大多數事情。這類事情最終的結果都是靠運氣的，因為只要有外在因素的影響，你就永遠無法有 100% 的概率實現一件事。不同人所能做的，只是提高自己實現某種結果的概率，僅此而已。

所以大多的事情是靠運氣的，這句話沒錯。又所以，社會中的大多數事件都是概率事件。

既然得到這個結論，那對這些概率事件做選擇的時候，計算數學期望就是最重要也是最科學的方法。

《黑天鵝》的作者 Nassim Taleb 在他的另一本書《隨機致富的傻瓜》中曾經舉過一個有意思的例子。

有一次，一個同事問 Nassim Taleb，“你覺得某只股票的走勢會怎麽樣？”，Nassim 回答說，“70%的大概率會漲”。但是，那個同事卻發現 Nassim 在做空這只股票，就質問他是否在耍自己。

Nassim 用上圖解釋說，股票確實有 70% 的概率會漲，但漲幅可能只有 1%，而 30% 的概率跌所對應的跌幅卻是 -10%，這樣算數學期望值的話，買漲的期望是：70%*1%+30%*（-10%）= -2.3%。

所以，雖然漲是大概率事件，但買跌的預期結果卻更優。這就是算期望的價值。

很多時候做 VC 也一樣是要算期望的。比如 ofo 和 Mobike，總有人不理解為什麽會有這麽多機構趨之若鶩，簡單來說就是，雖然失敗的概率高（可又有哪個創業公司失敗的概率不高呢？），但是一旦成功，就有可能帶來驚人的回報，所以期望值高，值得投資。

最後，我們都知道，概率事件重複的次數越多，事件本身發生的情況就越會趨近概率。就好像扔骰子一樣，扔的次數越多，六個點數出現的結果就越平均。

上圖是 Mattermark 統計的從 09 年到 12 年的部分獲投企業後續融資的情況。從中可以看出，平均下來只有 0.3% 的項目最終能拿到 F 輪，當然，這里也許有些公司被收購，有些還不需要融 F 輪等等，我們不妨不負責任地假設一個獲投公司最終成功退出的概率是 1%，再假設一個好的專業投資人的業績水平可以達到平均值的 20 倍，那麽其投資成功退出的概率就是 20%，這樣說起來，這個基金至少要投資 5 個項目，才可能有一個退出。

一個錢少的基金，在這個概率下，如果投資公司的數量不多，是很容易扔完錢卻沒有一絲效果的。所以總有人說，對於做投資來說，子彈的數量是很重要的一點。

就像去玩抓娃娃機的人，一開始的投幣，都是為了最後抓到娃娃的那一顆幣做鋪墊。如果你的口袋里沒有足夠多的幣，沒有足夠多嘗試的機會，你就會變成別人實現概率的墊腳石。

所以，總結一下：

1）成功的幅度往往比頻次更重要。

2）但追求成功不意味著單純追求高風險，而是要追求高期望。

3）要想得到高期望，除了選擇大收益的方向，還要不斷鍛煉自身，努力提高實現理想結果的概率。

4）概率再高也不是必然事件，所以要給自己留充足的子彈，有足夠多的嘗試機會。

但其實，如果你記得 Babe Ruth 那張圖里引用的最後一句話的話，你會發現以上的所有內容都有一個漏洞。

Babe Ruth 在最後一句里說 “I like to live as big as I can.”

這句話是整篇文章的大前提，那就是你想成為一個最成功的人。

但其實，如果你不想，也許也挺好。

誰規定人一輩子一定要活得那麽辛苦呢？

不同的選擇罷了。

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