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分享主题:读书会也能产品化吗?可以怎么做?
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Zhen Dong 推特 @zhendong2020
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Zhen Dong 推特 @zhendong2020
读书希望给不同人带来新的观点,或者一些内容付费,一些知识付费的工作。所以我的思路可能是什么样的人会带着问题来参加我们的读书会。
三类人对读书会感兴趣:焦虑的人(赚不到钱,赚到钱又回撤了,《1929大崩盘》);想读书但难抽出整块时间;提升认知。
降低摩擦成本。读书会偏私人化,非功利心的过程。没有办法变成一个标准化的产品。但是有市场化的需求。
CocoaCodes 推特 @NFTCocoa
读书会能提供的价值:培养定期读书的习惯,拓展了平时不会读的领域。《好战略坏战略》通过讨论促进阅读效果。学到学习的能力:怎么选好书,怎么读书,怎么输出。
具体的产品分两块:服务和信息。优质选书,读书会的直播,社群。信息:读书笔记
目标客户:已经具备一定的读书能力和意愿,希望提升认知也让身边人、下属提升认知的人。《大猩猩游戏》强者恒强,城市和职业的选择上。《真实世界的脉络》不会被唯我主义的话术所骗。
潜在问题:面向的用户规模很小,而且读书会的讨论规模有上限,为了最好的效果必须要控制人数。不像内容输出的边际成本为零。
PragueFish.eth (Ken)
我参加读书会的原因一个是好奇心,另外是E2M的读书会讨论的领域比较新,话题更加现代,和其他领域形成互补:量子物理,网络,科学哲学。建立自己的投资哲学的模型,广泛阅读没有功利心地去读。读书比较好的状态:过程能获得知识,但不执着于获得知识本身。
我参加的其他读书会,芒格书院:北大光华价值投资课的书单。目标是做中国的价值投资村。有共同的价值观方便确定未来的发展方向。
这周我复习了一些佛学的书,收获还挺多的,尤其是在嗯投资的层面。我想既享受到获得智慧的乐趣,又不能过度执着于智慧本身。
十年以后如果读书会还存在会是什么样的?线上到线下。内容的积累产生复利效应。还在保持读书的习惯。看到书里的概念变成主流的概念。
Odyssey 推特 @OdysseysEth
对于读书会,我下意识觉得不应该有金钱的因素进来,但这段时间我觉得可能产品化在业务方面并不是一定能成功,但更重要的是整个过程可以带来实践和经验的收获。
对读书会产品化的思考:小而美,提供高价值的网络社群,对标川群。有进入门槛,每年有会员费,对王川的内容有审美的认同。不定期涨价,越多人反而稀释了价值。提供社交场景和公开学习的机会。同样的思维模式让友谊保持长久。神鱼是理想客户。需要淘汰机制。
读书会和川群的区别?为什么会同时存在?读书会不聊即时信息,但是提供完整信息,共识程度更高。
Anonymous 推特 @youyouAllen
读书会参与两本书后能够明显感觉到和碎片化的知识获取的差异感。碎片化知识获取,让人失去注意力,思考力其实有点破坏的。
读书会相对来讲能够建立一个更系统的方式,特别是以前思考的一些弱点的东西。现在碎片化获取知识的人越来越多,读书会就帮用户来系统化构建这种知识点。
From the Earth to the Moon
E2M Research 聚焦投资和数字货币领域的研究与学习。
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分享主题:聊聊阅读《真实世界的脉络》的收获
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Odyssey 推特 @OdysseysEth
Zhen Dong 推特 @zhendong2020
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Zhen Dong 推特 @zhendong2020
这本书对我来说影响最大的是文中对于波普尔观点的转述,是非常有价值的,使我更加容易理解波普尔的观点。优秀的观点其实是需要经过时间的完善,包括传播也需要时间,所以经过几十年的传播和完善,我觉得多伊奇也在波普尔的观点上做了有益的补充,是有价值的。
第二,我觉得很有趣的事提出的四大理论的框架,尤其是量子理论和计算理论的部分,我觉得这两个部分是之前比较缺少的视角,因为我们关注投资跟多受进化论以及波普尔的哲学影响会比较多。
CocoaCodes 推特 @NFTCocoa
《真实世界的脉络》对我个人最大的帮助是帮我区分了什么是值得钻研的领域,因为比起努力的程度,努力的方向也很重要。
波普尔的知识论告诉我们科学知识的重点,它不在于预测,更重要的是猜想和反驳。不仅要看结果预测是否准确,还要看解释,如果没有办法给出合理、精简的解释,或者解释无法证伪的话,那么正反两面永远都是对的,就不算是严格意义上的科学领域。
从这本书里面可以看到一本好书的选书标准,好的作者不会只提供单一的视角,多伊奇永远是先抛出一个不同的视角,试图驳倒自己的理论,然后他再反驳。
这是一本挺烧脑但同时又很值得读很多年的书。
Anonymous 推特 @youyouAllen
我觉得这本书是挺厉害的一本书。读完这本书最直观的收获是帮我解答了长期以来的两个疑问。首先,关于问题的假设和猜想和反驳的这个东西,科学的来源其实不是来自于归纳,而是来自于科学的进化论;第二点给我的启发是关于数学与物理之间关系的论点,它通过不完备性定理,直接说出了数学其实属于物理世界的一部分。
Peicai Li 推特 @pcfli
这本书最让我费解的还是这个多重宇宙的理论,我基本上在这块我认为我基本上完全没看懂。那其次是这个计算理论,我觉得就以前确实很少了解这个角度,也很少从计算理论的角度去看待这个世界,
我觉得读完这本书之后,多少对可能对 BTC 和 ETH 的解释变得更强一点,包计算里面的通用性是有一些帮助的。其次后面的进化论,我们前面已经读了很多进化论的书,而且我认为真实世界的脉络里面对进化论这块的阐述不算特别多,基本上是把以前的知识又 review 了一下。对我最有帮助的还是波普尔的认知理论。
shawn 推特@_ShawnYang
这本书其实他把大家可能觉得不相干的四个理论:波普尔的认知理论,进化论、计算理论还有量子理论连接在一起。这是非常吸引我的一个点,它试图给自己真实的世界最基础的四大定律,可能通过多重宇宙,或者通过种种的一些解释把它们关联起来。
但是这本书非常深,水平非常高,所以我读的时候并不能提出很多疑问,或者反驳,现在只能是处于接受这些东西的时候。
Odyssey 推特 @OdysseysEth
我现在都记得第一次读完这本书的,我在房间里面推开窗户看着外面的世界,我感觉整个世界都完全不一样。
读过这本书,我相信大家可能有一些东西已经开始松动,但是再拉长时间再去看这个世界,不断积累下去,你会发现整个世界观逐渐慢慢就不一样了。我在微信读书上,这本书的阅读时间有 40 个小时,我觉得他对我的影响是非常深的,奠定了一个非常底层的框架,如果时间拉回去,和读这本书之前的我对比,我的整个世界观、整个思维能力和思维方式都是截然不同的。
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分享主题《普通人获取第一桶金,要不要靠赌?》
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Odyssey 推特 @OdysseysEth
Zhen Dong 推特 @zhendong2020
Peicai Li 推特 @pcfli
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Anonymous 推特 @youyouAllen
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Zhen Dong 推特 @zhendong2020
第一,我觉得赌的定义,大家有可能有分歧,说一下我对于定义的理解,什么叫赌,我给的结论是不要赌,第二,什么是第一桶金,第三是为什么很多人认为第一桶金要靠赌。
首先关于定义的问题,我整理了两个标准:第一是关于这个事情是否是正期望的,第二是对亏损最差的结果是否能接受。
第二,想聊什么是第一桶金。对于普通人来说,可能第一桶金类似是100万,一个名校毕业的大学生在大城市工作,几年后可能获得 100 万,这样情况不需要赌。这里容易产生误解的是普通人突然发现自己没有第一桶金的能力,或者职业生涯一眼看到头,第一桶金要赌的观点可能主要出自这里,但我依然认为这些人在面临接受亏损,但期望不高的职业选择或者投资的时候,做的一些改变并不是赌。
第三,第一桶金靠赌的叙事很有市场,为什么我觉得是错的?第一是幸存者偏差,有一些人通过一些赌的手段获取了财富,但沉默的大多数赌输了,没有办法发表声音,也没有办法被媒体关注。其次,这种观点的背后其实是迎合了媒体最爱渲染的英雄主义情节,背后还有归纳主义的问题;第三,主要的问题是归结于懒,因为赌能够致富,这是最偷懒的思维路径,大家都想赚快钱。
Anonymous 推特 @youyouAllen
赌不是去压大压小,极度压缩过程只追求快速回报的结果;第一桶金是让你在更大的事业机会面前,有足够资财富或者金钱的支配能力,而不是通过工作积累。
我觉得可能把赌换成押注更准确一点。基于这样的方式,押注的标的是什么?在商业世界里,本质上都是人和人之间的关系,押对人某种程度来讲收益更大。所以从这个角度上来讲,如果要获得自己第一桶金,一定要押注对的人,然后才是事情,对回报的整个过程的参与以及掌控。
要获取的第一桶金肯定是要靠赌,如果靠着线性方式积累自己的第一桶金,这里面有几个陷阱:在工作的过程中容易形成依赖关系,依赖于别人的平台;在工作的过程中容易形成对整个社会的线性判断,导致在看很多事情的时候,也是一种线性的思维,对一些结构性的机会,或者前期平平无奇但突然积累爆发的机会熟视无睹。所以我觉得必须要参与到游戏里,哪怕用小的成本去磨练也好,要有判断力和魄力。
Peicai Li 推特 @pcfli
我对第一桶金的定义,可能要在 100 万美金的level,尤其是在一线城市生活,相对财务压力会小一点。但除非是非常优秀的打工人,不然月薪基本上很难达到。如果这个时候还是对财务自由特别渴望的话,确实是要另辟蹊径,另辟蹊径的过程可能和赌就会有一点点类似,因为你可能是在身边人都不理解,比较懵懵懂懂的行业。
我觉得有这两种机会都还是比较值得关注的。一方面是在自己比较小的时候就关注现金流的机会,另外一方面去关注期权类的机会。到了后期,真正的钱到了一定level,已经有了一个比较高水平的积累,这种时候反而大猩猩投资可能是一个更合适的投资策略。
Odyssey 推特 @OdysseysEth
财富自由的第一桶金,如果把财富自由看作一个门槛的话,财富自由应该是财富大于欲望,那获得第一桶金,本质上应该是有两条路的:第一可以增加财富,第二个可以减少你的欲望。
一开始可能有些东西因为劳动回报较高,大家会出售自己的时间,获取一些现金流,但是要注意到它是线性回报。如果可以的话,看看这种业务能不能扩展,能不能累积,这是两个非常重要的点。这个可以构成非线性回报的很重要的基础,否则的话凭什么机会轮到你?机会之所以能够轮到你,就是一开始具备的技和能力或者是眼光。
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分享主题《跟风投资是一种合适的策略吗?》
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Odyssey 推特 @OdysseysEth
Zhen Dong 推特 @zhendong2020
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Cookie:推特 @frog2306630
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Zhen Dong 推特 @zhendong2020
投资是一个系统性的工程,就像企业处在价值的网络里,企业上下游有很多环节,包括但不限于企业的供应商、客户,法律法规以及内部管理流程。投资也涉及到很多环节,包括但不限于募资,企业调研,财务分析,做仓位管理和风险控制。需要涉及到的知识类别也很多,包括但不限于至少需要使用一些APP,手机电脑,一些操作的软件。需要知道基本数学知识,财务分析知识,还需要研究一些商业史,常见投资理念派系,投资案例,甚至还涉及和哲学相关的东西,整个投资是很复杂的事情。
有的时候我们发现说服一个人改变很难,因为你可能会受到他整个世界观拼图的抗拒,表面在说服他的某一个小观点,实际上你可能在说服他整个 30 年或者 50 年的人生经历,所以我觉得投资可能也是这样子。
跟风策略虽然很容易受到很多指责,但我觉得有两点好处是非常有趣的。首先第一个视角是,跟风策略是某种类型的猴子策略,不需要自己造轮子,你的价值是对市场提供了润滑或填补空缺的作用,猴子是有独特价值的,也更灵活,可以不断学习大猩猩的思想观点;第二点,从创新者窘境的角度,因为我最近在看这本书,跟风策略是可以用来应对破坏式创新类型的机会。
Cookie:推特 @frog2306630
跟风的时候,看不清楚很多交易细节,信息维度是很单一的,这种通过表面的一些不客观的信息,一些情绪分析去跟单,我觉得完全没有优势。既然没有优势,还去这么做的亏钱概率是很大的,我没有见过跟单赚了大钱的人。
我觉得在自己擅长的领域去深耕,你会发现有很多标的都是有很多赚钱机会的。当然还是要和大趋势也是相关,这个东西比较热,又是专业比较对口的话,我觉得是能赚到钱的。
Odyssey 推特 @OdysseysEth
你凭什么自认为有识人的本领?如果有识别一个优秀投资人本领的话,其实你自己也是一个相近段位的,是一个优秀的投资人。
人们自以为识别到的出色的投资者都是什么样的人?第一种情况,这个人是一种在上一个环境中表现非常好的人,但不见得适应下一个环境;第二种情况,识别的所谓优秀的投资人,还不见得说根据上一个环境表现,有时候觉得这个人是我见过最聪明的人,就更风他的投资做法。
我认为有效的跟随策略至少有两种:一种是指数基金,另外一种是真正理解对方的逻辑。真正理解就是能够比反驳这个逻辑的人更好去反驳这个逻辑。比如王川当年看好特斯拉,他写了一篇文章叫《论特斯拉失败的 20 个原因》。换句话来说,真正跟风跟随的不是这个资产,而是跟随这个决策系统。
Peicai Li 推特 @pcfli
跟风策略并不是一个完全不合理的策略,背后是有一些合理性的。
第一个角度,在我们学进化论的时候,大多数人或者整个群体在一个已经探明的方向上一起爬坡的方向上,大家觉得是没有大问题的。第二个是演化方向的角度,因为我们探明的方向是局部的高峰,但不一定是全局的高峰,总会有一些人会从局部的高峰跳出去,探索新的高峰,也就是我们所谓的蓝海,可能在这个方向爬得更快,升得更高,但这种时候也是风险程度比较高的策略。
我觉得对于新手来讲,跟风策略并不是一个差的策略,但是不能止步于此,一直跟风。更最重要的是不能陷到归纳主义的陷阱里面,不能根据结果来制定策略。更重要的是跟风对象,不管是一个人还是一个潮流,它背后有效的论证的过程是什么样的?解释是什么样的?这个解释是不是经历了严格的批评和验证,批评他的意见是不是都了解了?而且要知道这些批评错在哪里。
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分享主题《以王川博文为例-聊聊如何利用好优质信息源?》
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Odyssey 推特 @OdysseysEth
Zhen Dong 推特 @zhendong2020
Peicai Li 推特 @pcfli
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Kenneth Li 推特 @Prague_Fish
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Zhen Dong 推特 @zhendong2020
在接触王川之后,整个人投资或者个人认知层面就或多或少有一些改变,也有很多人会认为看王川就像鸡汤一样,不过确实给了我很好的思考问题的角度,如何来看待工作,程序员行业的变化,如何来看待投资,以及很多关于健康的话题。
我是在这个过程中的变化:第一点好的信息源在整体的比例是很低的,要花很多的功夫去筛选;第二点利用了很好的办法,是要做一些公开的学习或者输出,我输出是检验输入程度最好的方式;第三点是关于拓宽度,输出有点像拓宽深度、增加深度,拓宽广度是需要了解足够多的各个方面。第四,是尝试通过学习关键词这样的方式,去做一些观点或者书籍之间的连接。
Kenneth 推特 @Prague_Fish
在选择信息源上,确实有很多噪音,且现在投资人很多水平也参差不齐,所以我想到的还是芒格的理论,站在巨人的肩膀上去看这个世界。我目前重点研究投资人其实只有 5 个:价值投资派的巴菲特和芒格,交易派的包括索罗斯和塔勒布,从去年开始研究硅谷王川。除了他们之外,还会看其他优秀的投资人,但花的精力不多。
在学习方法上,也是深度学习加广度学习的方法。
我学习王川的原因,因为我发现对于传统价值投资,王川的思想有非常强的补充作用,尤其在高科技、高增长,而且高估值、变化快的行业。在结合周期退出的过程中,王川的一些方法非常好用,传统价值投资是不太擅长退出这一条的。第二个学习王川的原因是,它的体系非常完备,不仅包括投资,它有一个完整的世界观和人生观,所以学习它的整个思想体系是有很好复利的。
Peicai Li 推特 @pcfli
找到优质信息,第一我觉得是要聚焦,找到优质的信息源后把所有的公开信息都看一遍,优秀的信息反复阅读;其次要拓展,通过优质的信息源,他会提到很多书,以及互动其他人的隐藏信息源,好的信息也是聚集的效应。
另外想提 learn in public的概念,通过写作和输出,是一个很好的信息内化的方式;还有是实战,在一些具体的投资策略上使用到。
Odyssey 推特 @OdysseysEth
我自己的筛选标准最简单一种方法是,不值得我全部看一遍的信息,甚至一条都不应该去看。这种筛选可以带来很直接的两个方面效果,第一可以增加每天阅读信息中优质信息源的比例,而且可以很好地和时间维度去解耦,因为你看到的信息它更好穿越时间,更有复利效果。
大家都聊了公开学习,我觉得不仅仅是自己写,现在的时代我们是可以直接和作者产生连接的。这种写评论绝对不是说我已经有一个成熟思想结果,它是一个思考的过程。另外,它还有一个反复的过程,因为人类大脑结构就是这样,可能以前写过和理解的,没有再去强化复习,可能都会被飘淡的想法给遮掩住。去思考某个主题的时候,思考绝对不是从一张空白纸上开始的,是站在巨人肩膀上的。
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分享主题《聊聊读各种杂书的收获》
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Odyssey 推特@OdysseysEth
Zhen Dong 推特@zhendong2020
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Zhen Dong 推特@zhendong2020
读罗翔《法治的细节》一些分享,可以提供思维框架来分析复杂的道德伦理问题,对外行人来说非常复杂、很难判断的案例,有一些合理的框架之后,会知道核心在哪里。
不是说一家公司本质是大猩猩,而是它因为拥有了一些类似大猩猩的属性,所以变成一个很好的投资标的;因为法律对于一些约定俗成的事情有了长期的框架,所以我们认为法律在某种程度上提供了一些正义,这我觉得是法律和投资之间比较有趣的联合。
否定的智慧,承认自己的无知才最有智慧。读的书越多,越应该承认自己的无知,越发现有更智慧的人会推翻之前一些固有的认知。所以应该不断去学习,思考,不断提高自己的认知,同时承认自己的无知。
看完波普尔再看畅销书就非常简单,之后再看到就像怪兽掉到自己的陷阱里,会激起非常强烈的兴趣。
CocoaCodes 推特 @NFTCocoa
读杂书有的时候就像奇幻漂流一样,可以培养帮助独立思考,然后把你带到下一本书,也可以更好地理解现状,建立读更难的书的自信。
杨照《资本论的读法》,这本书很好澄清了一些我们经常听到的概念,比如说异化,人的异化是生产者和工具的分离。还有金钱的异化,金钱曾经是发明出来为了更方便以物交换物的工具,但现在金钱本身变成了目的,反过来奴役人,有时候我们在追求财富的时候会忘记这一点,把追求财富当成了目的,其实更好的生活才是目的;也会澄清一些,使用价值和交换价值的概念,消费很多时候是被创造出来的,可以看到这些概念到现在还在使用,可以帮我们更好理解现在所发生的事情。
Odyssey 推特@OdysseysEth
读杂书就像在城市中,还是要腾出一些时间进行看似漫无目的的旅行。这种漫无目的的背后它可以有更深的目的,就是要去理解更深的框架。
可以把杂书看作是某种经验的扩展,是一种加法,再结合非常重要、非常经典的一些框架理论,是一种知识的统一,是知识的理解。理解是知识的压缩,是一种减法,可以用更简单的框架去囊括更广得的现象。
比如《欲望的演化》中进化心理学理解男女两性的择偶,和千千万万小说遥相呼应。
啃书啃得太难怎么办?可以和ChatGPT聊天提问互动,参加读书会,结合纪录片去读书会在脑海中建立立体的生物感知;在早上读难的书。内心的兴趣是某种算法,就像打游戏太难没兴趣,一招秘籍太简单也没兴趣。
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分享主题《如何评估企业的成长性?》
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Odyssey 推特@OdysseysEth
Zhen Dong 推特@zhendong2020
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陈鹏 推特 @cry_pto33
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Zhen Dong 推特@zhendong2020
我理解企业的成长性可能大致有三个方面,第一是企业的利润或者规模不断增长,第二个角度是企业有没有办法跨到很多领域,第三关于企业的寿命,能不能长期为投资者创造利润,并且能够不断发现好的生命周期,不断延续生命周期。
最具有成长性的公司,其实是这个行业里面最大或者垄断地位最强的。企业的成长第一是跟随着行业的成长,第二是跟随着它能够不断开发新的产品,去创造更多价值。我觉得最好的成长性的公司,是大猩猩特点的公司,而不是所谓黑猩猩或者猴子这样的企业。
陈鹏 推特 @cry_pto33
研究很容易,真落到投资,大家还是要非常非常谨慎,要结合自己是否懂,客观了解一个事情到底是怎么样的?这是真正花好久时间,又有深入深度的思考的。
一开始可以通过一些简单方式,模糊判断值得深入研究的方向。比如通过数据的筛选,能帮不了解的行外人做快速大框架,有五六十分的了解。还有作为排除法,有一些不感兴趣,数据太差的领域,通过这个筛除一些,提高效率。筛出一些自己可以愿意投进时间的,一些潜在的行业或标的。
Peicai Li 推特@pcfli
成长性我觉得会有三层:增长的动力在哪里;增长的模式方面,正确对这个原理进行建模;第三个层次,可能是在数据的层次是验证的过程,可能根据建模对未来做出一些预测,预测之后要观察预测和实际结果是不是相符的,也可能会牵涉到模型是不是合理的。
Odyssey 推特@OdysseysEth
关于资产或企业的成长性,我觉得有三个角度:第一个点是市场份额可以到多高,第二个点是最大的市场可以是多大,第三个点是它可以扩张到多少个市场。
一方面要关注所谓的垄断是最不可能被矛给攻破的盾,但同时也要关注最能攻破盾的矛,需要密切理解跟关注。所有垄断肯定是暂时的,但如果新的颠覆者出现的时候,能够比其他人更早识别到,再迁移换过去就够了。
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分享主题《投资者容易犯什么错?为什么?》
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Zhen Dong 推特@zhendong2020
个人最近的想法,我觉得一些很好的投资机会,其实都来源于市场上其他的一部分投资者犯的错误,他们犯的错误越大,越容易在中间找到一些所谓的超额利润。
第一,可能是一些基础工作的缺失;第二,对于大猩猩的理解,主要是关于理解核心资产、稀缺资源以及长期主义也需要一些历史哲学或投资理念的学习,可以不认同其中的观点,至少要知道之前比较好的案例,或者大家怎样做的。最后,是一些短期市场上相对比较理性或者友好的反应,但是这样的行为在长期一定会有人犯这样的错误,在历史上也无数次看到了这样的事情。
Ponge 推特 @pzponge
我犯的错误很多时候是我自己的投资风格决定的,第一,不要花时间在烂公司或者烂项目上;第二,不要欺骗自己,尤其是在设定投资目标的时候。第三,不要混淆事实和观点,不要把观点当现实,要通过现实不断检验或证伪观点;我犯的第四个错误是不要在自己能力范围之外做投资。
我和个人投资者交流的时候,大家容易犯的一些错误:首先,是大家对于市场的理解,对于大多数人来讲是一种 fomo 的情绪;第二个错误,买和卖的逻辑不一样;第三,是大家对于赌和运气的区别不是特别清楚;第四,是很多和互联网资产相关的朋友可能会犯的,容易忽略的定价问题,其实资产好和能挣钱的好投资标之间是有二阶导关系的;最后是关于长期主义,我自己觉得长期主义更像是结果,而不是过程。长期持有应该是在整个过程中,不停跟踪、去判断、去思考、再评估,而不是买了也不管了。
Peicai Li 推特@pcfli
我自己犯的最大的一个错,是在判断上加杠杆。我在反思背后的原因,一个是暴富的心态,过于独信自己的判断是对的。而且这种错误之所以很迷惑人,是因为不是那种犯了错就一定会受到惩罚的错。还有一个原因是路径依赖以及机会过少,始终觉得自己只能通过这种方式赚钱,或者只能在这个领域赚钱。
Odyssey 推特@OdysseysEth
我同样希望明天就资产翻 100 倍,也想加杠杆,但我知道加了肯定亏死。如果理解这层规律的话,可以往往避开第一层错误。
第二层错误是我们大脑本身的不理性。可以通过一些习惯以及第二大脑,比如平时所有的决策写日记,回顾历史,列个决策的清单,每次要做投资决策的时候都跟投资清单对一遍。要通过一些外置的方式去抵抗大脑结构内部的错误。与此同时,观察市场,观察别人和观察自己是同样的行为,观察别人的黑暗面,可以更好理解自己的黑暗面。
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读书会的模式,比较适合啃一些重要,但自己一个人可能又读不下去的书,有一些书籍也非常适合多人讨论,互相启发,从某一个成员的视角从这本书中理解到更多;
使用ChatGPT探讨,可以降低输入的门槛和阻力,很多困惑和兴趣会得到很多扩展。兴趣和生活方式是最大的优势;
抽象和具象的书交替读的效果是非常好的,比如《跨越鸿沟》和《芯片战争》。如果只读非虚构方向会偏掉,很有可能只增强了自己的工具性,而失去了价值理性,不知道做事情目的是为了什么,有很强的方向感,但方向很难去纠偏。
Zhen Dong 推特@zhendong2020
最近在看的《芯片战争》,首先想聊下技术周期,我们要尝试尽量找长一点的周期,这样就不会频繁对周期的宽松紧缩做一些研判,会有长期主义的思维;
第二点想交流关于鸿沟模型,当我拿到鸿沟模型这个锤子,就很想去敲钉子。会发现在半导体行业内发展的公司,他们的很多做法或者发展的脉络,和鸿沟模型描述脉络很契合。我觉得鸿沟模型可能不是所谓的商业的案例,它不是教科书式的模板,是有一些底层逻辑的;
第三点,可能会有一些自下而上或者自上而下的观点和想法,尤其在新兴的行业发展,尽量保持发展动态的变化看。
ShawnYang 推特 @_ShawnYang
我本身是做技术的,对一些项目的研究会更看重技术方面的一些优势,或者技术很先进,很新颖有比较大的投资价值。但后面慢慢地发现一个项目的成败与技术的好坏其实没有必然联系。
对这一些不同的视角都有足够观察之后,去看一个项目的话,才会比别人看得更长远一点,才更有利于进行一些投资操作。如果单单只是做研究,可能不需要去了解这么多,但是如果想做好投资这件事,就必须广泛地阅读,这也是我之前缺失的一部分。
我会有时候看一本书,看到一半或一部分之后就想把它看完,但这本书可能不是一本好书,它反而浪费注意,浪费时间。确实需要弃读一部分书,和进化也很类似,保留下精华的东西。
CocoaCodes 推特 @NFTCocoa
《贪婪的多巴胺》这本书在生物上面解释一些基本概念之外,对自我提升也挺有帮助的。我们很多时候会觉得意志力一定能够战胜当下的欲望,但很多时候没有必要给自己创造生物性对抗的难度,尽量让自己处在一个不需要意志力也可以成功的环境。多巴胺高和享受当下是有一定冲突的。
很多时候兴趣不是前提,而是正反馈的结果。一个正反馈的结果是,作为新手不管看一本新书,还是接触新的事物,会有新手福利期,稍微理解一些新的概念会特别有成就感。
通过组队,利用自己的生物性,会因为不想在其他人面前丢脸而更努力做这件事情。也是费曼学习法,是一个主动学习的过程。
From the Earth to the Moon
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从鸿沟模型的角度来看,整个 AI 行业还在非常早期的时间节点,虽然从下象棋到打游戏到 ChatGPT 爆火发展了一段时间,但时间也很短。 这个行业面临着从零开拓新的行业分类,在鸿沟模型的定义里是缺市场对手的。
我个人的一个小判断,ChatGPT 不一定会是最先发力的。因为 ChatGPT 不仅缺乏产品对手,还缺乏市场对手,开拓起来需要时间难度也较大。更明确、更容易刮起龙卷风暴的是那些有明确市场对手的领域,比如 AI 协助的编程,图片或者文字的处理,很多公司在这方面本来留有预算,可能更适合 OpenAI 或者微软进行发力。
Cryptotrek.eth 推特@happylilyelf
对AI 领域,在做投资的时候一定要有长远的眼光,从历史的角度看,真正的技术周期才是推动人类发展的长期动力。每一次都是大的技术突破在引领人类向上,我理解 AI 可能是人类的第六次大革命,可能会持续很久,改变各行各业,提升各行各业的效率,作为基础设施去改变各行各业,带来很多的价值。
我对 AI 的研究思路,不希望用固有的思维去看新的事物,尊重他、观察他、跟踪他,不断修正自己的投资思路和角度,沿着价值链和生态的成长去投资。
Peicai Li 推特@pcfli
我对目前技术周期的看法。目前 NV 已经偏中后期了,已经基本到了龙卷风暴,甚至马上进入主街阶段。但对整个人工智能技术周期还是很早期。
现在来看,微软确实是不错的投资标的。也发现 ChatGPT 后继是比较乏力的,甚至一些金融公司,包括游戏、制药公司、航空间对人工智能真正B端应用还没有完全起来,没有看到改造整个行业的颠覆式创新。 确实现在这个阶段 NV 会有赔率的问题,也有进入主街之后反而进入尴尬期的问题。甚至因为 NV 实在是太火了,市场对它的情绪面处在比较高的位置。这种大猩猩处在的位置和投位置是有一些错配的,也有一些反身性的问题,虽然大家都觉得好,但价格反而是不好的。
Odyssey 推特@OdysseysEth
有些技术也特别厉害,比如摩托罗拉黑科技发了 77 颗卫星的铱星计划,长期来看它的展望也挺好,让全球没有阻碍这样通信。技术要么无法跨越鸿沟,注定非常小一部分人群在使用;或者需要 10 年、20年才能真正成真。我比较关注在投资的时候怎么样注意些点。
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