一

假如你在2024年1月1日，用1萬元入市，如何變成162億元？

顯然這是個數學游戲而已，但背后有非常有趣的概率哲理。

先說“方法”，如下圖：

先簡單概括一下圖中的核心觀點：

從 2024 年初用 1 萬元本金入市，如果能在接下來 12 個月中每個月都恰好買中當月漲幅最高的那只股票，最終資金可變成 162 億元。

這顯然在現實中幾乎不可能達成。

為啥呢？--聰明人會說，這還用問為啥嗎？

問一問還是很有趣的。

下面從概率和邏輯兩方面來解釋“為什么做不到”。

A、從概率角度看

A 股大約有5000 只股票，假設每個月你“隨機”選到當月最牛股，概率是 1/5000。

那么，連續12 個月連續選中最牛股的概率是：

這樣的概率，已經微小到接近一些“物理學上極難出現事件”的概率量級 。

夏威夷大學研究人員曾給出一個廣為引用的數字：

“地球海灘上的沙?？倲导s在 7.5×10^18 到 10^19 之間?！币簿褪?七八千億億顆沙粒。

而地球上所有沙子”數量級的區間（非常粗略），大致是 10^23（把更多地質儲量都算上）。

換句話說，從整個地球所有沙粒中隨手抓中那顆指定沙粒，遠遠“容易”得多，都要比連續 12 個月隨機抓到當月最牛股更大幾百億億倍的概率。

B、從現實邏輯看

1、事后回溯的“最優路徑”

• 投資神話往往是“回頭看”某幾只大漲股串起來的“最優路線圖”。

• 真實投資中，你并不知道哪個股票會在某個月拔得頭籌，更何況還要月月踩準點不斷切換。

2、交易成本與資金體量的限制

• 即使你事先能“神預判”，頻繁在極短期內滿倉切換也有巨大的交易成本（手續費、買賣滑點、潛在的漲跌停板限制等）。

• 當資金規模變大后，想在市場里毫無沖擊地快速進出，也不現實。

所以，“1 萬變 162 億”的極端復利曲線屬于極小概率事件，用來做娛樂或展現高收益的誘惑可以，但并不能作為真實可行的投資路徑。

二

前面段子般的數字游戲，后面對應著人們對“連續乘法”的美好愿望，其實在現實中并不罕見。

有家基金公司，提出了“價值投資接力法”：

即投資標的達到預期收益后不再簡單機械地長期持有，而是通過“接力”的方式換成另一個安全邊際更大的投資標的。

這是一家令人尊敬的公司，我也是外行沒資格評論，但是如上論述，可能多多少少也有對“連續乘法”的過高期待。

接力法，對應的是重思巴菲特價值投資的思路：買入并持有，然后伴隨公司共同成長。

看上去，接力法更符合A股市場特點：“不是在一只股票上賺8倍，但通過‘接力’的方式先后在3只股票上賺1倍，同樣可以達到賺8倍的效果，而且后者容易得多，現實得多，流動性也好得多?！?

這個想法到底對不對呢？

到底是一只股票8倍容易？還是三只股票2倍然后相乘實現8倍容易？

顯然，這并非一個非此即彼的問題，涉及到勝率、賠率、倉位、時間等諸多因素。

并且，不同策略之間也許可以是混合的。

請高手出來評論一下。我姑且保持沉默。

三

“連續乘法”看似能帶來驚人的復利，卻極其脆弱：

只要任一環節未能達成，整體收益就會大打折扣，其根源在于人們往往被高額的回報假象吸引，卻忽略了所有環節都要“完美成功”的極低概率。

以頻繁交易、接力棒般完美切換大牛股為例，若無法持續把握“買點”和“賣點”，一旦出錯就會導致鏈式失敗，回報與初衷相差甚遠。

更令人警惕的是，事后回溯往往只挑出那些極度順利的案例，強化了人們的盲目幻想，忽視了更多失敗者的沉默。

以下五點可幫助我們應對這類陷阱：

1、分散與冗余：減少對單一策略鏈條的依賴，避免“一失全盤皆空”的后果。

2、注重長期勝率：關注可持續的平均回報，而非對單次驚天收益的盲目追逐。

3、防止過度樂觀：對市場波動、黑天鵝及自身認知限制保持清醒，留有安全邊際。

4、理清收益與概率平衡：衡量每步的實際成功率，避免只看到誘人的高賠率。

5、動態修正策略：隨時根據環境和檢驗結果進行調整，不固執于某種單一路徑。

只有承認隨機性、提升正確率并控制風險，才能在多環節疊加的投資和決策中真正降低連續乘法所帶來的巨大落差與潛在危害。

四

“連續乘法”，在現實中，經常以貌似嚴密的“因為...所以...因為...所以...因為...所以...因為...所以...”的形式出現。

邏輯長鏈，常被視為人們剖析復雜現象時的利器。

然而，若每個環節都環環相扣卻又全憑假設，一旦其中一處與現實偏差，后續推理便全然崩塌。

這種機制與“連續乘法”的脆弱性極為相似：

只要一個前提被推翻，終局結論就成空中樓閣。

舉例而言，企業家在制定戰略時，往往羅列多重條件：

因為經濟向好，所以需求提升；

因為需求提升，所以銷量增加；

因為銷量增加，所以利潤高企；

因為利潤高企，所以估值走強。

然而，若經濟未如預期向好，或者需求增長遇阻，則所有依賴該環節的結論將失去根基。

在市場與宏觀環境瞬息萬變的背景下，如此“串行”因果一旦遇到變量，便會發生連鎖式坍塌。

要避免此類“長鏈迷思”，關鍵在于警惕假設過于理想化，預留足夠冗余與備選路徑，并持續動態校正每個因果環節的可行性，如此方能在實操層面獲得更堅實的結果，減少邏輯鏈條斷裂所造成的巨大沖擊。

更重要的是，與投資中的“連續乘法”類似，若忽視在任何環節可能出現的變故，便會讓“因為所以”這個鏈條蒙受致命打擊，結局與初衷背道而馳。

還有所謂的大棋思維，也是類似的長鏈迷思。

因此，面對復雜決策，我們需要警惕過于機械的因果推理，而應該建立更具韌性的思維方式。

承認不確定性的存在，保持開放和靈活的心態，或許才是更明智的選擇。

說具體點兒，我現在聽人家講某件事情的邏輯，不管是投資還是創業，只要中間的因果鏈大于等于兩環，也就是““因為...所以...因為...所以...”，心底就會覺得這事兒難成。

五

有人會說了，因果鏈那么脆弱，咱們人類還不是在漫長的進化鏈上從單細胞生物變成了人？

其實，這恰好揭示了進化并非一條‘長鏈條式’的線性過程，而是一個分布式、分支式的自然篩選：

1、多樣性與冗余：地球上無數生物同時在不同環境中繁衍演化，不同基因變異不斷出現，失敗或不適者被淘汰，而少數適者留下來。

在龐大的“平行試錯”體系里，絕非“一環失敗則全盤歸零”。

2、大規模并行試錯：進化不是某條單一血脈非得從 A 點精確走到 B 點，而是靠無數次“局部嘗試”逐漸積累改進。

絕大部分突變都失敗了，但只要有極少數存活并傳遞下來，就能形成生物多樣性。

3、時間與存活并非線性因果：生物演化的“成功”更多依靠“隨機變異+自然選擇”，而非“先因后果”式的精密推理。

它沒有一個嚴格的邏輯鏈條要環環緊扣，而是不斷試錯迭代。

4、幸存者偏差：我們只看到了存活下來的物種，卻常常忘記了在億萬年中有無數物種滅絕、分支夭折，恰好說明這套機制本身并不依賴“保證每條鏈都完美”。

因此，用漫長進化來反證“長鏈邏輯也能成”，實則誤解了進化的真實運作模式。

進化像一個龐大的分布式網絡：同時進行無數次嘗試，當絕大多數枝條失敗后，總會殘留少數能繼續繁衍的分支。

它既不需要“完美預測每個環節”，也不會在單次鏈條斷裂時把所有“希望”全部斷送。

與之相比，“長鏈條思維”或“連續乘法”在投資、商業或個人決策中，往往是一條線走到黑，只要當中的關鍵假設破滅，就可能全盤皆輸。

可見，分布式與長鏈式最大的差異就在于是否能容納大量平行分支，以及是否有能力在失敗后快速重塑與迭代。

進化的成功并非證明“長鏈條”必然無懈可擊，而是強調多重路徑并存的自然篩選優勢。

如果我們能在決策時借鑒進化那種“廣撒網、多嘗試、適時淘汰、動態修正”的思路，就更能避免陷入單一路徑過長、過于依賴完美因果的陷阱，從而大幅提升面對不確定性的抗風險能力。

六

用分布式思維去應對長鏈條的不確定性，雖高明，卻往往難以在個人層面直接落地。對于普通人，最簡便的應對之道是：

1、尊重常識，是指做大概率正確的事情；

• 少涉足需要多重前提才能成立的投機。

• 如若邏輯中某個環節很難求證、失敗代價又過高，就要提高警惕或果斷放棄。

2、保持簡單，是指盡量縮短因果鏈條；?

• 避免過長的因果鏈，用更直觀的指標或更少的假設來判斷。

• 不必奢求每一步都完美，留有余地與彈性，才能防止“一失全盤皆空”。

3、不斷重復，是指既然好，何必再加鏈子找新的？?????

• 一旦找到較為可行的方式，就盡量專注并反復執行，而非總想切換到“更高明”的操作。

• 在小步驗證的基礎上逐漸磨煉，以“重復做對的事”來積累穩健收益。

?遵循這三大原則并輔以分散與緩沖，能在不斷變化的世界里保持穩健，不必在“長鏈條”或“連續乘法”的陷阱里焦慮掙扎。

價值投資完美體現了"尊重常識、保持簡單、不斷重復"這三個原則。

它尊重常識，相信優秀公司會創造價值、市場最終會回歸理性這些基本道理；

它保持簡單，主要看企業的核心競爭力、經營能力和估值水平等基礎指標，不需要復雜的交易策略和連環推理；

它強調不斷重復，就是在合適的價格買入好公司并長期持有，通過時間的積累來分享企業的成長，而不是頻繁切換和追逐熱點。

這種樸實的投資方式，恰恰避開了"連續乘法"的陷阱，體現出真正的投資智慧。

小結

"一萬變一百六十二億"的數字奇觀，揭示了"長因果鏈"與"連續乘法"的致命脆弱性。

就像那些依賴復雜推演的“長鏈迷思”和"大棋思維"，往往在某個環節的偏差中全盤皆輸。

減少多余動作，其實也是避免長鏈條、降低復雜性的重要體現。

每一個決策、每一次交易都會帶來額外的成本和風險，不僅是顯性的交易成本，更有隱性的機會成本和認知負擔。

這就像物理學中的最小作用量原理，自然界總是傾向于選擇最簡單、最經濟的路徑。

生命進化用分布式網絡而非完美鏈條延續至今，啟示我們：

在不確定的世界里，多樣性試錯優于精確預測，簡單重復勝過復雜切換。

這不僅是概率的警示，更是決策的智慧。

真正的智慧在于把握簡潔韌性的定律，重復那些可行之舉，而非試圖打造無懈可擊的長鏈。