投资中的信噪比

本文根据 42章经 线下活动「决策中的信噪比」整理而来。

 

2019 - 2020 年市场很冷,有人选择离开、有人选择蛰伏、有人选择变化。从《投资中的信号与噪声》时的挚信资本,成长为文中的绿洲资本,并不是个容易的决策,张津剑在这篇文章中分享了他对创投市场核心决策的方法论。


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噪声为金融市场创造了可能性,也使得这个市场不完美。—— 量化经济学家 Fischer Black 

                                                          

市场中充斥着信号与噪声。


我们每个人都知道要追寻信号,摒弃噪声,然而没有噪声就没有交易。试想,如果所有人都拥有同样的信号,那意味着你想买的时候别人不肯卖,交易无法达成。


所以说噪声其实也在推动我们整个创投行业的生态,但到了去年噪声一下子少了很多,噪声交易者也少了很多,那这个市场的流动性就弱了,这个时候大家突然变的很焦虑和疑惑。


整体市场流动性降低时,“做点什么”总是能给我们安全感,但因此努力寻找独家信息并以此交易,会不可避免的成为噪声交易者。


其实,我们更应该在噪声变少的时候更回归本质去思考信号是什么。


所以说,当下最好的方法是保持安静,在安静中不断提高决策中的信噪比。



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那什么是信噪比呢?我们先来看上面这张图。


图片左侧是我们理想中希望接受的信息,右侧则是实际接收的信息。左侧灰色面积 A 是理想消耗的功率,右侧是实际的。可以看到,噪声带来的“冗余”信息不单影响质量,而且消耗能量。


很遗憾,人的思考方式更接近右侧的模拟电路而非数字电路,因而表达会更偏向“冗余”而非“精简”。


更遗憾的是,既然是模拟电路,就会受限于不同的电路板设计和元器件选择。对于我们而言,就是受限于自身成长背景、经历和性格特点,这些会让我们在沟通中进一步增加系统噪声。


就像上次文章《投资中的信号与噪声》中提到过的大学室友,他鼓起勇气给他暗恋的女孩(女孩也暗恋他)写了一封情书,洋洋洒洒 6 页纸,讲述了自己的成长经历以及不可放弃的报国志向,最后加了一句:“你也很重要”。寄出去,室友兴奋了一夜,女孩却以为自己被委婉拒绝而哭了一宿。


再比如,当我们沟通一个项目的时候,你如果问他投不投?其实你需要的答案就是 0 或 1,但大多时候这个人会告诉你说“这里有很大的机会,分别是 1、2、3,但是这里同时又有风险,分别是 1、2、3、4、5。”


那你再次问投不投呢?最后他的回答可能是“我们去谈谈价?”。


在这个例子里面,其实很多信息都是噪声,而信号却并没有被挖掘出来,所以最后得出的结论也是模棱两可的。


所以信噪比就是信息中信号与噪声的比例,数学上等于信号功率除以噪声功率。这个数字越大,说明信号的比例越高,信息质量越好。 


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然而所有元器件,但凡你要发出一个信号,就会有噪声产生,只是这里面的比例多少而已。那么在投资里面,我们每天都在做大量的决策,我们该如何有效筛选信号,提高信噪比呢? 


其实类似的问题,“大脑”每天也在遇到。受限于人类大脑的处理能力,我们无法处理视网膜收集到的所有信息,所以人类通过两个办法来解决:1.忽略视网膜边缘的信息;2.“聚焦”处理特定区域的信息。 


所以即使我们能看到整本书,我们也只能“阅读”一行文字。后者,就是人类的进化出的“注意力”机制。这种机制,极大提升了视觉信息处理中的“信噪比”。


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比如上面这幅图,驾驶员会迅速“聚焦”红色的“STOP”信号,而直接忽略其他信息。计算机则不然,由于无限制的计算能力,计算机会进行全局的分析而非快速聚焦。


简单的讲,注意力机制是一种“自上而下”驱动“自下而上”的策略。


投资中,“自上而下”是归纳法:寻找事物之间的内在联系和相同特性,归纳事物普遍性特征。比如优秀的企业家有什么共同的特征,高质量的项目遵循怎样相同的商业模式;


“自下而上”是演绎法:寻找事物之间的外在区别和不同特点,演绎事物个体结论。比如这个企业家在这个环境中会做寻找什么样的资源,做出什么样的转型;

 

前者需要大样本量的抽象总结能力;后者需要具体事件中的洞察想象能力。各有利弊, 我们展开来说。


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面对生活中的小样本,“自下而上”更加灵活,所以演绎法是我们日常中的主要策略:


比如在日常生活里,你现在要在三家装修供应商之中选一家,最好的策略是什么?是三家供应商全部见完,你自然会得到结论,这种策略的核心就是比较,也就是通过“比较”寻找“全局最优”解法。


当然也有商家利用这点,比如经济学人杂志订阅的经典三选项:


1、电子版,59 美金 / 年

2、纸质版,125 美金 / 年

3、电子版+纸质版,125 美金 / 年

 

你会选择谁?如果没有选项 2,你会选择谁?选项 2 的出现,让 3 成为了全局最优选择。


但大家要知道其实这个比较,就是生活和决策里面最多噪声的来源,因为在这个过程里,我们不断通过比较来确认自己的选择是最好的,而随着比较选项的增多、系统复杂度的增加,我们就陷入了一个过载的系统之中。


就像人和人之间一样,毕业之前可能大家只是比比成绩,但毕业之后发现成绩已经不能够支撑我们之间的比较了,就变成了薪酬待遇、社会地位、名望、你的妻子、儿子,从一个点变成一百个点,这也就是日益剧增的 Peer Pressure 的来源。


所以,自下而上的比较法面对大样本量的环境的时候就会失效。


比如今天告诉你说,中国有一百个顶级的大夫你只能做一次选择,这次选择可能决定了你的生命接下来的长度,你怎么去做这个选择,你可能会花两年的时间,把这一百个大夫全部见完吗?即使见完之后你也不一定能通过比较做出选择。


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2012 年的创投市场,正是一个小样本量的环境。简化来说,就像上面这幅图,中国 2012 年整个市场可能就是这五家公司,竖着的表示有价值的公司,横条就是没有价值的。 


那个时候生态也不成熟,比如 FA 机构,整个中国就那么几家,你只要认识一家,就能知道市场上发生的所有变化,每年年末的时候所有投资人坐在一起,大家都知道说今年哪些项目融到钱、这个项目怎么样, 所有人都见过所有的项目。 


这个时候,“自下而上”的比较策略是最好的方法,整个市场量很小,你足以在短时间里见到所有的项目,你只要把这五个项目全部见完,自然知道哪个项目是最好的,可以通过比较做决策,所以“Sourcing”是这个阶段的核心。


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但今天市场变了,今天市场变成上图这样, 变成了大样本量的环境。 


有的人恰好把某一列的见完(都是不好的标的),就说糟糕,这个市场已经没有什么创新了,因为一个值得投资的公司都没有,而有的人碰巧见了三个公司就见到好的标的公司了,就说这个市场太好了,简直是春天。


对于我们过去自下而上的比较策略而言,我们如果仍然想在这个市场里面找到这两个最有价值的投资的公司,我们怎么做? 


由于策略是比较,所以不能“遗漏”,进而投资机构开始围绕“Soucing”来扩大,有的组织以一横为单位分赛道,有的组织以一纵为单位分产业。试图通过分组的方式,把一副图形分成一、二、…七、八组,然后每一组有一个 leader,leader之间再相互讨论,得出今年项目要投什么的结论。 


但是在这个时候会发现有什么问题呢? 


第一,没有人能看到全局信息,就是说没有人能基于全局信息做比较,那你比较的东西跟我比较的不一样,我们怎么做交叉验证? 


第二,信息维度越来越多的时候,单一的比较方式就不行了,我们必须不断增加“比较点”。“比较点”多了之后,噪声也就随之增加了,市场开始随之分化。 


这里还有两点。 第一点是之前提到的单位元器件的结构性差异。 就是当一个人已经没有办法去覆盖整个市场的时候,他只能通过雇佣更多的人去做这件事。所以你会发现国内 VC 这个行业的层级变的越来越多,不像美国的 Benchmark 到现在只有合伙人和分析师。 但很多人忘记了一个东西,就是任何一个原器件在发出信号的时候一定是有噪声的。


第二点是比较对象过多会造成整个系统的过载。 就像去年一样,突然有一天,你会觉得这个市场怎么这么冷,你会发现周围突然很多人都疲惫、迷失了,是因为市场在高速流动性的刺激下,这个系统已经没有办法支撑这么庞大信息的搜集了。


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之前我们提到过,“噪声各有不同,信号寻找相同”,当样本变大,比较无法选择的时候。我们需要通过寻找相同来寻找信号。 


而“自上而下”的归纳法正是探索大样本事物之间的相同点,而非不同点。 我们将这种相同点叫做特征,而这些特征构成了事物的本质。我们经常提到复盘,复盘就是通过归纳法不断总结成败特征,进而了解本质的过程。 


对于个人,就是想过什么样子的一生,有哪些特征可以定义,反过来指导决策;对于投资组织,就是我们要寻找什么样的的企业家,什么样的公司。是成长的快的还是质量高的,到了最后,这些本质特征成为个人和组织一以贯之的行为准则,就是我们的时常说的“愿景、使命、价值观”。


当我们了解并且坚定本质的时候,我们就会围绕本质来展开决策。当你决定做一家高质量的公司而对手选择做高增长公司的时候,组织就会知道,他的融资消息,都是噪声。当你决定走过朴实而欢喜的一生而时代选择喧嚣与高光的时候,你就明白,他的焦虑,与你无关。 


所以借助这样一个冬天和长假,我们真正应该关注的是作为个体和组织,我们的立身之本是什么,我们的特征是什么,我们的本质又是什么。 这种方法可以过滤掉大量噪声,但是不足之处在于这种一般性会缺乏在具体事件中的应用,因而变得空洞且无法落地。


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而注意力机制,就是将这两种策略结合起来,通过预先归纳事物特征,优化具体案例的比较过程。通过归纳驱动演绎,通过本质驱动比较。最终提高信息中的信噪比。


例如开头驾驶的例子。驾校学习让我们了解到一些危险标示的特征,然后在实际场景中,当这些特征出现,大脑会优先处理这部分信息,忽略其他信息。 我们经常讲“不忘初心”,这份初心,就是个人生活一以贯之的特征,这个特征就会反向指导日常的具体决策,减少比较带来的噪声。 


现在市场很冷,很多人觉得没有机会了,这是基于“比较”得出来的结论。然而我们回归到“本质”,科技驱动的中国消费市场,真的没有机会了吗? 这里面,我们回到两个特征,科技特征和人口特征,这两个特征没有了吗?


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我们先看科技。 这张图是过去 100 年里主要科技产品在美国家庭的渗透率。 “电力”大概用了 40 年完成普及,“手机”大概用了 20 年,“平板”还没有完成,目前来看会更短。我们在这幅图中可以看到,科技的渗透在变的越来越密,也越来越陡峭。 


我们在科技上的探索和创新,只会更加频繁和快速,从 0 到 90% 只会更快,更让人意想不到。特别是接下来十年随着 5G、AI、区块链等很多科技爆发,我们可能会迎来完全崭新的纪元。 所以对于科技这个特征而言,一点没有减少。


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我们再看人口。 中国 1980 年到 1995 年这 15 年出生人口数量,基本等于美国的人口总数,而且这代特殊的独生子女还因为特殊的成长背景和社会经历正在迸发出独特的消费需求。 


另一方面,中国的人口产业结构也在发生迁徙。 比如下面这张图,美国作为农业大国,第一产业的人口大约 3.2%。1970 年之后,第三产业人口大部分来自第二产业,大部分是从过去的工厂转型过去,所以今天的美国服务业以中高端服务业为主。


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但中国第三产业人口目前主要来自第一产业,大部分都是中低端服务业。中国农林畜牧还有多少人口呢?33.7%,而美国是 3.2%,日本则是 3.7%。 这里接近 10 倍的结构性差异将在中国未来 20 年里发生迁徙,进而形成巨大的变革。


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在这个巨大的变革中,这些人口去哪里,他们怎么稳定适应新的产业,如何帮助他们,什么样的科技公司会受益?这里面有很多可以思考的问题。 所以无论是科技还是人口的特征,噪音是在变多,但信号并没有减少,希望我们提到的注意力机制,可以帮助大家不断提高投资和决策中的信噪比。


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那么在日常的生活和投资决策中,我们如何不断提升注意力机制的应用呢?基于前面所述,有两点在这里总结: 第一、了解自己。 了解自己的成长背景,生活经历和家庭关系,更好的还原自己作为的原始参数和性格特点。这些特点决定了我们在乎什么,我们喜欢比较什么。这是自己的功课,也是组织领导者对于团队和组织建设发展的功课。 只有这样,我们才能更好的利用自己的特点,去提升决策质量。 


第二、回归本质。 老子讲“为学日益,为道日损”,不断去除噪声,回归到事物最基础的特征上,就是本质,就是道。商业有商业的道,企业家有企业家的道,这个道有一个不断去繁就简和相信的过程。 


比如我们很强调企业家的“生命力”,经验可以积累,技能可以购买,唯有生命本身的这种力量与生俱来,这也是生命和物质之间主要区别。但是很多人没有爱惜这种力量,被噪声一点点消磨了。 


英文里面有个单词,“Vitality”,说的就是这种“生命力”,韦伯词典进一步解释,说这是生命自我忍耐和进化的能力。说的真好,这也是我们认为企业家最本质的能力。一个企业家能走多远,一定不取决于他的背景、经验和资源,而是他是否不断自我认知、自我忍耐和进化。我们希望能发现这些有生命力的企业家,架起生命力之桥,这就是我们基金名字 Vitalbridge(绿洲资本)的来源。 


愿每一个生命,能保护好这种勃勃生机的生命力,胜过于保护一切。 很高兴和大家分享过去一年的感受,也希望在这个噪声纷扰的时代里面,我们大家能够了解自己,回归本质,提高决策中的信噪比。 最后,就像42章经讲的,回到朴实的生活里,思考事物本质,谢谢大家!