读书和配置，都能保下限

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周报明天发

昨天有小遗憾，日更数据里平衡和股性转债都出现了金陵转债，但没及时换仓，痛失20%的大地鼠，大腿都拍紫了。不过遗憾是常态。

可以反过来想，没有这个20%，整个配置组合是不是依旧还行。

配置的特性就是容错高，下限高。多策略实践久了，能体会到善弈者通盘无妙手了吧。很无聊的跟着时间走，莫名其妙超额就越来越多。熟悉之后，然后再用各种技法挑战高上限。

又到高考时节。这几年读书无用论重新开始泛滥。我司新进员工的学历也是水涨船高，但整体我自己的感觉，这群孩子是不够狡猾的。

老一辈明显狡猾得多。当然成长环境不同，老一辈更早接触社会，跟人打交道。

现在刚毕业的学生是真新兵蛋子，过于清澈。甚至当面问怎么规避合规。

学历贬值的问题，绝对值和相对比例就能解释。

1980年全国本专科招生仅28万人，同龄人口基数大，录取比例不足5%（相当于现211水平）；2025年硕士招生135.7万人，录取率30%以上。80年代，浙江金融职业学院毕业生中，近5000人成为支行行长及以上职级岗位领导。

在这个角度下，能得出一个非常荒谬但又似乎靠谱的结论，当时的中专远远强于现在的硕士。

学历看起来确实不值钱了。实际上，头部比例的人，依旧是市场优先考虑的人才。

高学历，我们被灌输的落地只有一种：找个好工作。

也不奇怪，几千年来大部分时候都是重农抑商，文化上也并不鼓励自己做老板。

能落地的传统“好工作”的供应量就那么多，一直以来，都是优先前10%的毕业生。

同样是大学生身份，现在的比例分布可能已经到了中段了，应聘“好工作”自然没有优势，导致看起来学历大幅贬值，混得比“中专”还不如。

招聘不走后门，具体是谁，其实也不重要。

配置也是这个思路，个股不重要，保持多个策略池子在前列才重要。

倘若确实不擅长考试，也不能说死路一条。

你看互联网时代，甚至出现了一群平均成绩稀烂的网红们祝考生金榜题名。

话说回来，当网红，也是一种落地。

人生在世，能养活自己的办法很多，只是有些看起来不是那么体面。

年轻的时候觉得面子很重要，到了一定年纪，会觉得也没那么重要，大家都很忙，没有谁一直盯着你嘲笑。

人类作为一个典型的群居族群，很多数值，都是相对值比绝对值重要。

财富和投资也是同理，我自然是偏向相对派的。

有一些财经号举例，假设现在有300万，利息能有3%，就能退休。

错误在哪里？

拿当前的静态数据去畅想未来是典型的刻舟求剑。

2024年城镇居民：人均可支配收入54188元，农村居民：人均可支配收入23119元。

现在9万一年是能过得挺滋润，但诸君知道吗，过去年入9000，也能过的很好。

2000年全国城镇居民人均可支配收入为6280元，全国农村居民人均纯收入为2253元。

信用货币永远是这个鬼样子的。

言下之意：几十年后，年入90万或许堪比现在，甚至也不见得能过得很舒服。

川普很应景的提出解除美债的债务上限，试图开启无限举债模式。

老甲方也知道，我对币圈稳定币没啥兴趣。

稳定币可以理解为游戏场的游戏币，也可以更赤裸裸的视同假币。（严格来说，信用货币都是假币，生产资料才是真财富）

同时我也是资深债黑，可以被合成出来的超级债才是我的心头爱。

我一直不太喜欢强调过去的收益率。

你说，过去利率8%的环境和现在利率2%的环境，投资权益收益会一样吗？

其一，某专业从业者，在一个研讨会上，拉了一根中国股票市场从2000年到研讨会当时的全市场平均PB的均值线，然后和大家说，你们看，中国市场股票的平均PB是在某个范围内波动的，到了极值范围就会向均值回归。我都想抽他，你都已经拉的是均值线了，这不废话吗?你验证过PB序列的平稳性了吗，就敢说均值回归，起码常识都没有啊。简单看图都能看出来，要是十年前画均值线，和现在那是一根线吗?

同样的，现在画的均值线，跟十年前画的均值线，会是一条吗？

四年前重仓追白马的人，跟现在重仓追红利低波的人，又有什么不同呢？

反正配置流手上分散拿着一批多策略（视为头部生产资料），主业+副业多搞现金流，管它短期涨跌呢。

未来只要跑赢大部分人，管它是9万还是9千，都能过得不错。

投资更重要的是能让自己落地的姿势，而不是看起来最好的理论模型。

不好好读书，非常容易会被极值吸引，也会被宏大叙事吸引。

涨幅限制10%，那是不是就非学打板不可吗？

这个10%铁了心要搏一搏是吧？

首相/首富，一个地方只有一位，都是极值。

极值是稀有的，罕见的，想过轮到自己的概率吗？

认清自己并不是极值那块料这件事，是而立之年的分水岭。

读了书，你会知道并理解在一个右偏分布的环境下。

被平均是普通人的宿命。

右偏分布

定义和特征 右偏分布，也称为正偏分布，其特征是大多数数据点聚集在平均值的左侧，导致长尾向右延伸。在此类分布中，均值通常大于中位数，众数通常是分布的峰值。这种右偏意味着数据集中较高的值比较较低的值分布得更广。 实际例子 右偏分布在各个领域都很常见。例如，家庭收入通常是右偏的，大多数家庭的收入低于平均收入，但少数高收入者将平均值拉高。同样，一个城市的房地产价格分布通常是右偏的，大多数房地产的价格低于平均水平，但豪华房地产显着提高了平均水平。

中位数和众数才是芸芸众生。