冪律分布，復利投資最優解的又一個數學必然！

↑點擊上面圖片 加雪球核心交流群↑

風險提示：本文所提到的觀點僅代表個人的意見，所涉及標的不作推薦，據此買賣，風險自負。

作者：老鬼的邏輯

來源：雪球

歷史帖曰 ： 復利投資最優解 = 重倉長周期確定性的高賠率 。

這個結論是從復利公式的內在結構推出來的 ， 今天從另一個獨立的新角度再推一次 ， 看收斂到哪里 。

正態分布的世界里 ， 均值附近最常見 ， 極值很罕見 。

但真實的投資世界恰恰相反 ， 極少數標的貢獻了絕大部分的總回報 ， 多數標的貢獻接近于零 ， 甚至為負 。

這不是市場的偶然 ， 而是三重約束的必然產物 ：

復利是乘法過程。

加法過程產生正態分布 ， 乘法過程產生冪律分布 。

收益率不是每年 ” 加 ” 上去的 ， 而是 ” 乘 ” 上去的 ， 連續的乘法天然制造極端分化 ， 贏家越贏越多 ， 輸家越輸越少 。

競爭是贏家通吃 。

網絡效應 、 規模效應 、 品牌效應 ， 都在放大領先者的優勢 、 壓縮跟隨者的空間 。

一個生態位最終只容得下少數甚至唯一贏家 ， 其余邊緣化 。

認知帶寬有限 。

市場參與者不可能同時深度理解所有標的 ， 注意力本身就是稀缺資源 。

極少數人能識別極端值 ， 多數人只能跟隨或猜測 ， 這進一步放大了回報的集中度 。

三重約束疊加 ， 投資回報的冪律分布就是必然結果 ， 不依賴于市場制度 、 資產類別或時代背景 。

冪律分布，極少數極端值，貢獻了絕大部分的總回報。

這個性質一旦接受 ， 最優策略的形狀就被數學鎖死了 ：

必須追求高賠率。

價值集中在分布的尾部 —— 那些十倍 、 百倍的極端值 。 不追求高賠率 ， 就是主動放棄了回報的主要來源 。

必須精選少數標的 。

尾部標的極少 ， 廣撒網不會增加捕獲尾部的概率 ， 只會用大量平庸標的稀釋整體回報 。

必須重倉 。

即使識別了尾部標的 ， 如果倉位只有3% 、 5% ， 極端值的回報被稀釋后對總資產的貢獻微乎其微 ， 稀釋尾部 ， 就是稀釋價值的主要來源 。

必須高確定性 。

識別尾部比覆蓋全局更重要 。 寧可花全部精力研究透一個極端值標的 ， 也不要把精力分散到幾十個平庸標的上 ， 深度研究是確定性的唯一來源 。

必須長周期 。

極端值需要時間充分展開 。 一個十倍標的不會在三個月內兌現 ， 冪律尾部的價值需要長周期才能完全釋放 ， 提前離場 ， 等于親手截斷了高價值尾部 。

五條推論收斂為兩句話 ：

1 ） 在冪律分布的世界中 ， 分散是對價值的系統性稀釋 ， 集中是對價值的精確捕獲 。

2 ） 重倉長周期確定性高賠率 ， 這不是風格偏好 ， 不是性格使然 ， 是冪律分布下的數學必然 。

兩條獨立的推演路徑 ， 一條從復利公式的四要素出發 ， 一條從回報的冪律分布出發 ， 都收斂到了同一個結論 。

再看巴菲特那句話 ： 分散投資是對無知的保護 ， 是不是有了更加深刻的理解 ？

最后默念三遍 ： 復利投資最優解 ， 重倉長周期確定性的高賠率 ， 一切投資命題 ， 始于此 ， 又必終于此 。

雪球三分法是雪球基于“長期投資+資產配置”推出的基金配置理念，通過資產分散、市場分散、時機分散這三大分散進行基金長期投資，從而實現投資收益來源多元化和風險分散化。點擊下方圖片立即領取課程