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部分讨论内容具有时效性，每期论时间见日期标注，感谢听友们关注 🙏
【活动信息】
分享主题：进化论对投资有何启示？
时间：20:00（UTC+8）2023年3月03日
嘉宾：
Odyssey推特@OdysseysEth
Zhen Dong 推特@zhendong2020
Peicai Li 推特@pcfli
【特别说明】
在讨论中提到的任何项目，均不构成投资建议 ，加密市场是一个风险很大的市场，请大家谨慎对待。
【音频时间戳】
01:36 进化论中大家比较关注的点是什么？
07:19 讨论进化论中和投资相似之处在哪里？
11:29 为什么可以用进化论的思想来思考投资领域？
18:29 为什么说进化论更多的是从公司层面考虑？
25:21 长期投资和集中投资理念这两者矛盾吗？
28:39 如何判断物种获得的优势已经到了扩张的环节？
42:51 如何在变幻莫测的世界做出投资决策？
【要点精选】
- Peicai Li 推特 @pcfli
进化论的核心法则中选择复制更放大的过程，就是个正反馈的机制。
所以当我们去找投资标的时，进化论的算法就提供了非常好的指引，像我们现在用的比较多的大猩猩的投资法跟进化论的底层逻辑就有一点像。
选择阶段从进化论的原则上讲是个 360 度的探索、没有方向。投资者应该把更多的精力放到复制和放大的环节，在选择阶段可能就应该是等待这个涌现。
- Zhen Dong 推特 @zhendong2020
进化论或者是生物上会告诉你，是不可能无限繁殖，哪怕你的资源可能暂时还没有到有限，市场规模依然有扩张的趋势，但还会受到各种各样因素的制约。
某种意义上来说抑制了增长，但是一旦你能够找到合适的机会，你还是能够继续的增长，这点对币圈上我们过去看到的很多小的牛市其实都有启发，永远要知道自己的规律是不可能让你无限的增长下去。
- Odyssey 推特 @OdysseysEth
我并不认为物理学的思想，它跟投资会比这种生物学的思想更加契合，因为物理学它就假设了一个静态的系统。
我可以通过预测来进行投资，但我们知道投资是有反身性，进化论背后有个非常相似的点是都是复杂自适应系统，每个生物适应环境的同时也改变了环境，从而使得自己不再适应现在的环境，投资策略也是类似的。
Q、 为什么说进化论更多的是从公司层面考虑，它没有考虑价格的原因？
1、由于物种里面没有情绪这部分东西，可能跟它的适应度景观有一定的关联，因为生物面临的适应度函数是自然选择，而自然本身又是客观的。
温度、湿度、自然规律这些都是客观的，物种是不是适合适应度、是不是符合自然选择的原则其实相对来讲都是客观的。
但是经济它的适应度函数更多的时候是满足人的需求，这个人的需求里面它的适应度函数的变化跟自然就不太一样，自然可能更多的是跟随着时间；
但是的人的经济的适应度函数它的裁判是人，人的需求跟自然还是有很多不太一样的地方，人的需求它有一些客观成分，也有一些主观成分。（Peicai Li 推特 @pcfli）
2、我感觉不太像的地方是进化论有点像创业，或者说像自己来做一些事业性的投资，我感觉像资本的投资跟花时间这种投资好像还有点不一样。
把时间花出去之后，应该铺在某个行业或某家公司上；但是如果你一家公司，可以选择投或者不投，投资上我觉得会存在更优选项的这种概念，比如说在10 个投资标的中我可以看到一到两个标的比其他的好很多。
但有时候我感觉在生物上很难做这种对比，比如植物和动物之间在同样的条件下不同的生物进化的方式，有时候很难说是对或者错，它可能都适应环境，但没有办法在其中做比较。
而投资其中还涉及到择优的过程，可以从中间找到一些很好的标的来投资。（Zhen Dong 推特 @zhendong2020）
Q、长期投资和集中投资理念这两者矛盾吗？
进化是发生在物种的这个层面上，它不太关注个体的生死存亡，进化有一些进化的策略，是以个体的脆弱为代价的。
但投资没有办法，如果只能是把资金变成一个物种，而整体的portfolio是以某些部分资金的脆弱为代价，就是说资金管理里面，不能说因为我是理性的，所以我只是按照理性的原则配置到我认为不会出问题的方向上去，而是要承认判断就是有错的，所以一定要去分散下注。（Peicai Li 推特 @pcfli）
Q、如何判断物种获得的优势已经到了扩张的环节呢？
我觉得这种指数增长的背后一定和适应度的函数有关联，这里面有两点：
一是适应度的函数没有发生变化，那自己进化了某个策略，更好地符合了这个适应度的函数；
另一点是适应度的函数本身也发生了变化，它的这种策略符合了变化的深度函数，所以在投资里面更应该去关注人的需求跟适应度的函数的相关性。
如果观察到了某个新东西出现了，当它增长很快的时候，那你就去建立它的因果链，如果这时既能观察到它的增长又能找到它的因果关系。如果这个时候大家对它都不太理解，估值也比较低，就是个很好的买入机会。（Peicai Li 推特 @pcfli）
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E2M Research，聚焦投资和数字货币领域的研究和学习。和同行者一起，From the Earth to the Moon。
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