摘要:本章主要描述的是风险投资中的幂次法则:风险投资中,投资者都努力想从公司创立早期呈指数级的增长中获利,而只有一小部分公司较之其他公司获得了呈指数级增长的价值。相比投资,幂次法则对我们个人对我们创业者也同样重要。

正态分布 VS 幂次法则


正态分布

首先我们要理解什么什么是幂次法则。要理解什么是幂次法则,我们首先要清楚什么是正态分布:

在相同条件下随机的对某一测试对象进行多次测试时,测得数值在一定范围内波动,其中接近平均值的数值占多数,大于和小于平均值的频率近乎一样,远离平均值的占少数。这种分布规律称为正态分布。 用曲线表示出来就称为正态分布曲线

通常各学校都以10分为一个分数段,统计每个分数段包含的学生数,组成成绩的频数分布统计表。将该统计表各分数段的中值和该组学生数对应点依次制成条形图,形成中间高两边低的成绩频数分布图。

从图中可以看到,成绩为70-75分的学生个数最多,而低于和高于这个分数的学生个数呈平均正态分布状态。

如果将Y坐标改成“投资回报“,X坐标改成“所投资公司“,然后平均数左边代表亏本,右边代表盈利,这就成了大多数投资者“撒网式投资,然后祈祷“的理论根据了。因为他们会觉得这么多公司中只要碰上有一家所投的公司如上图所示能高耸入云,而其他投资的公司根据正态分布的话,盈亏可以持平,那么就赚大发了。

但是实际情况下,风险投资的回报并不遵循正态分布规律,而遵循的是幂次法则。

幂次法则

幂次法则有多种变种说法,如马太效应,长尾理论,帕累托法则(80/20定律),原理都差不多是同一回事,而应用的场景除了“长尾理论“之外也大同小异。下面我们一个个来看:

如主要用来反映社会财富两极分化现象的马太效应

马太效应(Matthew Effect),指强者愈强、弱者愈弱的现象,广泛应用于社会心理学、教育、金融以及科学领域。马太效应,是社会学家和经济学家们常用的术语,反映的社会现象是两级分化,富的更富,穷的更穷。名字来自圣经《新约·马太福音》一则寓言: “凡有的,还要加倍给他叫他多余;没有的,连他所有的也要夺过来”。“马太效应”与“平衡之道”相悖;与“二八定则”类似,是十分重要的自然法则。中国古代哲学家老子曾提出类似的思想:“天之道,损有余而补不足。人之道则不然,损不足以奉有余。

二八定律我相信就不用多说了,大家已经耳熟能详:百分之二十的人掌握了社会百分之八十的财富,百分之八十的时间应该放在最重要的百分之二十的事情上面,等等等,应用非常的广泛。

长尾理论”被认为是对传统的“二八定律”的彻底叛逆

“长尾理论”被认为是对传统的“二八定律”的彻底叛逆。如下图所示,横轴是品种,纵轴是销量。典型的情况是只有少数产品销量较高,其余多数产品销量很低。

传统的二八定律(或称20/80定律)关注其中红色部分,认为20%的品种带来了80%的销量,所以应该只保留这部分,其余的都应舍弃。长尾理论则关注蓝色的长尾巴,认为这部分积少成多,可以积累成足够大、甚至超过红色部分的市场份额。但也有很多失败者并没有真正理解长尾理论的实现条件。

通过学习上面类似的概念,其实对幂次法则的理解也就差不多了,网上解析说就是“个体的规模和其名次之间存在着幂次方的反比关系“,我们将“个体的规模“替换成“投资回报“就会得到投资界的幂次法则 “投资回报和所投资公司的排名存在着幂次方的反比关系。“ 也就是说你如果投对了像Facebook这样行业排名第一的公司,你所获得的投资回报率将是你所有其他投资的公司的回报的总和。

幂次法则应用之我见


以上作者描述的都是对投资者来说幂次法则的使用情况。那么面对个人面对创业者,情况又是如何呢?

  • 首先,创业的人太多了,真正成功的有几个,我们是否要认真考虑自己是否真的适合创业?按照幂次法则,是否可以用投资者的眼光去挖掘出真正有前途的那几家公司,然后投身其中呢?这样是否投资回报率达到最高而风险降低到最低。比如如果当年你作为一高管同时有魅族和小米给你抛出橄榄枝,那如果你能选择小米的话现在应该已经发的猪头炳一样了,如果你选择魅族那么可能现在你也还是一高管而已。

  • 其次,如果你真的选择去创业,那么你怎么去找到那20%真正有大市场的产品方向?你是否有足够的直觉敏锐度来让你找到颠覆性的创意?(天地会珠海分舵注:直觉敏锐度的培养等相关信息请查看本人另外一篇文章《RethinkDB创始人教你如何找到创业创意》)

  • 再次,如果选择好了产品方向,你又要去考虑应该怎么样才能将真正对80%用户都有用的那20%的功能。你脑海的三个木桶模型锻炼的足够敏锐了吗?(天地会珠海分舵注:三个木桶模型详情请查看本人另外一篇文章《 RethinkDB创始人教你如何打造一个伟大的产品》)

  • 产品做出来后,我们又如何确定哪20%的销售渠道是80%的用户都会进入的?然后将80%的金钱和精力都放在那20%的渠道中。

  • 等等等等…


以上观点纯属个人理解,不对之处欢迎指正:
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