假設你參加了三次比賽，有兩種結局可選，分別是：

1. 兩次不入圍，一次奪冠
2. 三次入圍，但都是亞軍

你會如何選擇？

人們都知道，第二名是不被記住的。別說是三次，哪怕十次第二名，大概結果都不如一次第一名。

第一名能得到更豐厚的財務回報，也能有更多的想象空間。畢竟，哪個活動會要一個自我介紹為“我拿過十次第二名”的嘉賓，而不是“某某比賽冠軍”的嘉賓呢。

這個問題的本質其實是：成功有兩個維度，一個是幅度、一個是頻度。而對于世俗意義上的成功來說，幅度往往比頻度更重要。所以一次第一名，勝過無數(shù)次第二名。

這也就有了題目中的問題，如果你是一個創(chuàng)業(yè)者，你希望做一次王興，還是希望做三次陳歐？如果你是一個投資人，你希望投到一次滴滴還是投到十次小紅書？（當然，不管是陳歐還是小紅書，都已經(jīng)是無比成功的結果了。）

對于王剛來說，哪怕他未來的投資都失敗了，他也還是那個滴滴的天使投資人，也還是比絕大多數(shù)投資人成功。

人類對于成功的定義和記憶有時就是這么殘酷。

Babe Ruth 是美國歷史上最有名的棒球運動員，他在很多美國人心中的地位甚至超過阿里或喬丹等人。

他是歷史上第一個在單賽季打了 60 個全壘打的人，這個記錄維持了 34 年；

他整個職業(yè)生涯打出了 714 個全壘打，這個記錄維持了 39 年；

但同時，他還有另一個記錄，他整個生涯被三振出局 1330 次，這個記錄維持了 29 年。

Babe Ruth 放棄了更高“頻次”和更大概率的安打，而不懈地去追求更低概率卻有更大“振幅”的全壘打，這真正踐行了上面圖片中所引用的話：“Hit Big or Miss Big”。

這讓他成為了美國歷史上最著名的運動員，也給人們留下了一個魯斯效應（Babe Ruth Effect）—— 追求成功的人應該冒更大的風險，獲得更高的收益。

這個效應也被不斷地運用在 VC 行業(yè)。

Peter Thiel 說過，VC 行業(yè)中不同項目的回報是有驚人的偏差的。做的不好的 VC 時常有一種錯覺，那就是所有的項目都差不多，但實際上項目的回報是符合冪函數(shù)（Power Law）的，也就是說最頭部的極少數(shù)項目，最后會帶來最大部分的回報。越早想明白這點，越可能做一個好 VC。

A16Z 合伙人 Chris Dixon 曾經(jīng)根據(jù)其出資人提供的數(shù)據(jù)，總結出如下的結果：

上圖中，橫坐標是基金的回報倍數(shù)，縱坐標是大于 10 倍回報項目在所有項目中所占的比例?？梢钥吹?，做的越好的基金，大于 10 倍回報的項目比例就越多。

上圖的橫坐標不變，縱坐標變?yōu)榇笥?10 倍回報項目的具體回報倍數(shù)?？梢钥吹奖憩F(xiàn)好的基金的“本壘打”項目的回報倍數(shù)會高到近 70 倍之多。

最后這張圖更有意思，橫坐標依然不變，縱坐標變?yōu)榱耸№椖康谋壤？梢钥吹剑∮?1 倍回報的失敗基金有近 80% 的項目是失敗的，而 2-5 倍的基金的失敗項目概率降到了 40% 左右，但大于 5 倍回報的基金的失敗項目率反而又會提升一段。

這就說明，真正追求獨角獸的基金，容錯率反而是要更高一些的。這就像 Babe Ruth 一樣，為了打出全壘打，是可以經(jīng)受更多三振出局的。

但是，這是否意味著每個人都可以無責任為了追求成功而去冒險？

事實上，Babe Ruth 退役之后的這幾十年里，棒球領域確實有大量的人在踐行他的魯斯效應。

在 2012 年，有 136 個球員被三振出局 94 次以上，而 94 這個數(shù)字是 Babe Ruth 生涯中單賽季被三振出局最多的次數(shù)。但這 136 個人卻并沒有人真的打出類似數(shù)量的全壘打，或帶來相同的勝績。

為了研究透這個問題，我找來了 Babe Ruth 的歷史數(shù)據(jù)。我對比了他全壘打和三振出局的比例，也就是上表中最后一行的比率，比率越高說明全壘打的可能性越高。其中加粗的部分是幾個明顯的差異點：

• 1919 年，全壘打和被三振的比率突然從前一年的 19% 提升到了 50%，是一個質變。歷史原因是，在那一年之前，Babe Ruth 都是被主要用作投手、兼職打擊手。而 1919 年，Babe Ruth 去找到了球隊教練，說我只能做這兩件事的其中一件，于是教練就讓他專職打擊。這說明，選擇有時候確實比努力重要，選對了適合自己的方向，成功的概率會顯著提升。
• 1922 年，比率突然從 73% 下降到了 44%；1925 更是下降到了 37%。我研究了當時的情景，發(fā)現(xiàn)他在 1922 年正如日中天，簽了新的合約，數(shù)量是一個天文數(shù)字，從那以后據(jù)說他開始酗酒，直到 1925 年，他離婚，并被送進醫(yī)院療養(yǎng) 6 周時間。這或許可以說明，每個人在經(jīng)歷人生頂峰的時候，尤其是突然登頂?shù)臅r候，也是最可能犯錯的時候。
• 1932 年之前，可以看到 Babe Ruth 全壘打比率在逐年上升，1931 年更是達到了驚人的 90%，這意味著幾乎他每被三振出局一次，下一次就會打出一個全壘打。而 1932 年，這個數(shù)字下降到 66%，是正常的職業(yè)生涯末期的表現(xiàn)。這一方面說明，成功的概率是可以通過努力和時間來提升的；另一方面說明，人要抓緊機遇，在正當年的時候做效益最大化的事情。

回到投資上。很多人覺得，真正好的投資人是不靠運氣的，也有人說，講運氣的都是年輕人道行淺。但其實，我把人世間所有的事情分為三類：

1. 只和自己有關的，比如健身、背單詞，這類事情絲毫不靠運氣，只要足夠努力就會有收獲，就能夠成功。
2. 只和外部有關的隨機事件，比如扔骰子、賭大小點，不管自身如何努力，最終都是完全依靠外部概率。
3. 和自身與外部都相關的，比如德?lián)?、比如投資、比如其他的絕大多數(shù)事情。這類事情最終的結果都是靠運氣的，因為只要有外在因素的影響，你就永遠無法有 100% 的概率實現(xiàn)一件事。不同人所能做的，只是提高自己實現(xiàn)某種結果的概率，僅此而已。

所以大多的事情是靠運氣的，這句話沒錯。又所以，社會中的大多數(shù)事件都是概率事件。

既然得到這個結論，那對這些概率事件做選擇的時候，計算數(shù)學期望就是最重要也是最科學的方法。

《黑天鵝》的作者 Nassim Taleb 在他的另一本書《隨機致富的傻瓜》中曾經(jīng)舉過一個有意思的例子。

有一次，一個同事問 Nassim Taleb，“你覺得某只股票的走勢會怎么樣？”，Nassim 回答說，“70%的大概率會漲”。但是，那個同事卻發(fā)現(xiàn) Nassim 在做空這只股票，就質問他是否在耍自己。

Nassim 用上圖解釋說，股票確實有 70% 的概率會漲，但漲幅可能只有 1%，而 30% 的概率跌所對應的跌幅卻是 -10%，這樣算數(shù)學期望值的話，買漲的期望是：70%*1%+30%*（-10%）= -2.3%。

所以，雖然漲是大概率事件，但買跌的預期結果卻更優(yōu)。這就是算期望的價值。

很多時候做 VC 也一樣是要算期望的。比如 ofo 和 Mobike，總有人不理解為什么會有這么多機構趨之若鶩，簡單來說就是，雖然失敗的概率高（可又有哪個創(chuàng)業(yè)公司失敗的概率不高呢？），但是一旦成功，就有可能帶來驚人的回報，所以期望值高，值得投資。

最后，我們都知道，概率事件重復的次數(shù)越多，事件本身發(fā)生的情況就越會趨近概率。就好像扔骰子一樣，扔的次數(shù)越多，六個點數(shù)出現(xiàn)的結果就越平均。

上圖是 Mattermark 統(tǒng)計的從 09 年到 12 年的部分獲投企業(yè)后續(xù)融資的情況。從中可以看出，平均下來只有 0.3% 的項目最終能拿到 F 輪，當然，這里也許有些公司被收購，有些還不需要融 F 輪等等，我們不妨不負責任地假設一個獲投公司最終成功退出的概率是 1%，再假設一個好的專業(yè)投資人的業(yè)績水平可以達到平均值的 20 倍，那么其投資成功退出的概率就是 20%，這樣說起來，這個基金至少要投資 5 個項目，才可能有一個退出。

一個錢少的基金，在這個概率下，如果投資公司的數(shù)量不多，是很容易扔完錢卻沒有一絲效果的。所以總有人說，對于做投資來說，子彈的數(shù)量是很重要的一點。

就像去玩抓娃娃機的人，一開始的投幣，都是為了最后抓到娃娃的那一顆幣做鋪墊。如果你的口袋里沒有足夠多的幣，沒有足夠多嘗試的機會，你就會變成別人實現(xiàn)概率的墊腳石。

所以，總結一下：

1. 成功的幅度往往比頻次更重要。
2. 但追求成功不意味著單純追求高風險，而是要追求高期望。
3. 要想得到高期望，除了選擇大收益的方向，還要不斷鍛煉自身，努力提高實現(xiàn)理想結果的概率。
4. 概率再高也不是必然事件，所以要給自己留充足的子彈，有足夠多的嘗試機會。

但其實，如果你記得 Babe Ruth 那張圖里引用的最后一句話的話，你會發(fā)現(xiàn)以上的所有內容都有一個漏洞。

Babe Ruth 在最后一句里說 “I like to live as big as I can.”

這句話是整篇文章的大前提，那就是你想成為一個最成功的人。

但其實，如果你不想，也許也挺好。

誰規(guī)定人一輩子一定要活得那么辛苦呢？

不同的選擇罷了。