一个王兴换三个陈欧，一个滴滴换十个小红书

假设你参加了三次比赛，有两种结局可选，分别是两次不入围，一次夺冠三次入围，但都是亚军你会如何选择？人们都知道，第二名是不被记住的。别说是三次，哪怕十次第二名，大概结果都不如一次第一名。第一名能得到更丰厚的财务回报，也能有更多的想象空……

假设你参加了三次比赛，有两种结局可选，分别是

两次不入围，一次夺冠三次入围，但都是亚军

你会如何选择？

人们都知道，第二名是不被记住的。别说是三次，哪怕十次第二名，大概结果都不如一次第一名。

第一名能得到更丰厚的财务回报，也能有更多的想象空间。毕竟，哪个活动会要一个自我介绍为“我拿过十次第二名”的嘉宾，而不是“某某比赛冠军”的嘉宾呢。

这个问题的本质其实是成功有两个维度，一个是幅度、一个是频度。而对于世俗意义上的成功来说，幅度往往比频度更重要。所以一次第一名，胜过无数次第二名。

这也就有了题目中的问题，如果你是一个创业者，你希望做一次王兴，还是希望做三次陈欧？如果你是一个投资人，你希望投到一次滴滴还是投到十次小红书？（，不管是陈欧还是小红书，都已经是无比成功的结果了。）

对于王刚来说，哪怕他未来的投资都失败了，他也还是那个滴滴的天使投资人，也还是比绝大多数投资人成功。

人类对于成功的定义和记忆有时就是这么残酷。

BabeRuth是美国历史上最有名的棒球运动员，他在很多美国人心中的地位甚至超过阿里或乔丹等人。

他是历史上第一个在单赛季打了60个全垒打的人，这个记录维持了34年；

他整个职业生涯打出了714个全垒打，这个记录维持了39年；

但，他还有另一个记录，他整个生涯被三振出局1330次，这个记录维持了29年。

BabeRuth放弃了更高“频次”和更大概率的安打，而不懈地去追求更低概率却有更大“振幅”的全垒打，这真正践行了上面图片中所引用的话“HitBigorMissBig”。

这让他成为了美国历史上最著名的运动员，也给人们留下了一个鲁斯效应（BabeRuthEffect）——追求成功的人应该冒更大的风险，获得更高的收益。

这个效应也被不断地运用在VC行业。

PeterThiel说过，VC行业中不同项目的回报是有惊人的偏差的。做的不好的VC时常有一种错觉，那就是所有的项目都差不多，但实际上项目的回报是符合幂函数（PowerLaw）的，也就是说最头部的极少数项目，会带来最大部分的回报。越早想明白这点，越可能做一个好VC。

A16Z合伙人ChrisDixon曾经根据其出资人提供的数据，出如下的结果

上图中，横坐标是基金的回报倍数，纵坐标是大于10倍回报项目在所有项目中所占的比例。可以看到，做的越好的基金，大于10倍回报的项目比例就越多。

上图的横坐标不变，纵坐标变为大于10倍回报项目的具体回报倍数。可以看到表现好的基金的“本垒打”项目的回报倍数会高到近70倍之多。

这张图更有意思，横坐标依然不变，纵坐标变为了失败项目的比例。可以看到，小于1倍回报的失败基金有近80%的项目是失败的，而2-5倍的基金的失败项目概率降到了40%左右，但大于5倍回报的基金的失败项目率反而又会提升一段。

这就说明，真正追求独角兽的基金，容错率反而是要更高一些的。这就像BabeRuth一样，为了打出全垒打，是可以经受更多三振出局的。

，这是否意味着每个人都可以无责任为了追求成功而去冒险？

事实上，BabeRuth退役之后的这几十年里，棒球领域确实有大量的人在践行他的鲁斯效应。

在2012年，有136个球员被三振出局94次以上，而94这个数字是BabeRuth生涯中单赛季被三振出局最多的次数。但这136个人却并没有人真的打出类似数量的全垒打，或带来相同的胜绩。

为了研究透这个问题，我找来了BabeRuth的历史数据。我对比了他全垒打和三振出局的比例，也就是上表中一行的比率，比率越高说明全垒打的可能性越高。其中加粗的部分是几个明显的差异点

1919年，全垒打和被三振的比率突然从前一年的19%提升到了50%，是一个质变。历史原因是，在那一年之前，BabeRuth都是被主要用作投手、兼职打击手。而1919年，BabeRuth去找到了球队教练，说我只能做这两件事的其中一件，于是教练就让他专职打击。这说明，选择有时候确实比努力重要，选对了适合自己的方向，成功的概率会显著提升。1922年，比率突然从73%下降到了44%；1925更是下降到了37%。我研究了当时的情景，发现他在1922年正如日中天，签了新的合约，数量是一个天文数字，从那以后据说他开始酗酒，直到1925年，他离婚，并被送进医院疗养6周时间。这或许可以说明，每个人在经历人生顶峰的时候，尤其是突然登顶的时候，也是最可能犯错的时候。1932年之前，可以看到BabeRuth全垒打比率在逐年上升，1931年更是达到了惊人的90%，这意味着几乎他每被三振出局一次，下一次就会打出一个全垒打。而1932年，这个数字下降到66%，是正常的职业生涯末期的表现。这一方面说明，成功的概率是可以通过努力和时间来提升的；另一方面说明，人要抓紧机遇，在正当年的时候做效益最大化的事情。

回到投资上。很多人觉得，真正好的投资人是不靠运气的，也有人说，讲运气的都是年轻人道行浅。但其实，我把人世间所有的事情分为三类

只和自己有关的，比如健身、背单词，这类事情丝毫不靠运气，只要足够努力就会有收获，就能够成功。只和外部有关的随机事件，比如扔骰子、赌大小点，不管自身如何努力，最终都是完全依靠外部概率。和自身与外部都相关的，比如德扑、比如投资、比如其他的绝大多数事情。这类事情最终的结果都是靠运气的，因为只要有外在因素的影响，你就永远无法有100%的概率实现一件事。不同人所能做的，只是提高自己实现某种结果的概率，仅此而已。

所以大多的事情是靠运气的，这句话没错。又所以，社会中的大多数事件都是概率事件。

既然得到这个结论，那对这些概率事件做选择的时候，计算数学期望就是最重要也是最科学的方法。

《黑天鹅》的作者NassimTaleb在他的另一本书《随机致富的傻瓜》中曾经举过一个有意思的例子。

有一次，一个同事问NassimTaleb，“你觉得某只股票的走势会怎么样？”，Nassim回答说，“70%的大概率会涨”。，那个同事却发现Nassim在做空这只股票，就质问他是否在耍自己。

Nassim用上图解释说，股票确实有70%的概率会涨，但涨幅可能只有1%，而30%的概率跌所对应的跌幅却是-10%，这样算数学期望值的话，买涨的期望是70%1%+30%（-10%）=-2.3%。

所以，虽然涨是大概率事件，但买跌的预期结果却更优。这就是算期望的价值。

很多时候做VC也一样是要算期望的。比如ofo和Mobike，总有人不理解为什么会有这么多机构趋之若鹜，简单来说就是，虽然失败的概率高（可又有哪个创业公司失败的概率不高呢？），一旦成功，就有可能带来惊人的回报，所以期望值高，值得投资。

，我们都知道，概率事件重复的次数越多，事件本身发生的情况就越会趋近概率。就好像扔骰子一样，扔的次数越多，六个点数出现的结果就越平均。

上图是Mattermark统计的从09年到12年的部分获投企业后续融资的情况。从中可以看出，平均下来只有0.3%的项目最终能拿到F轮，，这里也许有些公司被收购，有些还不需要融F轮等等，我们不妨不负责任地假设一个获投公司最终成功退出的概率是1%，再假设一个好的专业投资人的业绩水平可以达到平均值的20倍，那么其投资成功退出的概率就是20%，这样说起来，这个基金至少要投资5个项目，才可能有一个退出。

一个钱少的基金，在这个概率下，如果投资公司的数量不多，是很容易扔完钱却没有一丝效果的。所以总有人说，对于做投资来说，子弹的数量是很重要的一点。

就像去玩抓娃娃机的人，一开始的投币，都是为了抓到娃娃的那一颗币做铺垫。如果你的口袋里没有足够多的币，没有足够多尝试的机会，你就会变成别人实现概率的垫脚石。

所以，一下

成功的幅度往往比频次更重要。但追求成功不意味着单纯追求高风险，而是要追求高期望。要想得到高期望，除了选择大收益的方向，还要不断锻炼自身，努力提高实现理想结果的概率。概率再高也不是必然事件，所以要给自己留充足的子弹，有足够多的尝试机会。

但其实，如果你记得BabeRuth那张图里引用的一句话的话，你会发现以上的所有内容都有一个漏洞。

BabeRuth在一句里说“IliketoliveasbigasIcan.”

这句话是整篇文章的大前提，那就是你想成为一个最成功的人。

但其实，如果你不想，也许也挺好。

谁规定人一辈子一定要活得那么辛苦呢？

不同的选择罢了。

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