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加密货币:Multicoin 合伙人谈投资决策:如何寻求投资的最优解?

作者:

时间:1900/1/1 0:00:00

撰文:KyleSamani,MulticoinCapital合伙人

编译:Amber

本文将探讨在投资过程中几乎是最重要的那个环节——「决策」。

这里的投资决策不止包含个人的投资选择,也包含Multicoin从机构视角进行投资前会考虑的一系列问题,以及一些注意事项。

如果用最简洁的文字概括一下,我觉着是:

简单>复杂简洁>冗长?

那么,如何在「决策」时做到简单呢?

即,通过对单一变量进行优化。

比特币距离下次减半还剩下约4万个区块:金色财经报道,据WazirX公布数据显示,目前距离下次比特币减半还剩下约4万个区块。此外比特币区块高度现已突破800,000(即已开采的比特币区块达到80万个),本文撰写时区块高度达到800,006。[2023/7/24 15:54:53]

在生活中你会做出很多决策——你应该住在哪里?你应该开什么车?你应该吃什么?等等。

理论上有无数的变量需要优化。

处理「决策」的一种方法是列出这些变量的清单,并为每个变量的重要性创建某种加权标尺,然后尝试沿着若干维度评估每个潜在的决定可能带来的结果,得出加权分数,并以此寻求最优解。

调查:大多数美国成年人认为加密货币不安全:金色财经报道,最近的一项调查显示,大多数关注加密货币的美国人质疑这个空间的安全性。皮尤研究中心4月10日发布的一份报告发现,88%的美国成年人听说过加密货币。其中,四分之三的人对此类资产的安全性和可靠性完全没有(或不太)有信心。调查结果反映了上个月从大约10,700名美国成年人那里收集到的答案。虽然许多人认为加密货币是一种潜在的危险投资,但参与该领域的人的比例略有上升。17%的美国成年人表示他们投资、交易或使用过加密货币,比2022年8月的一项调查中的16%略有增加。年轻男性是最有可能使用加密货币的群体,因为41%的18至29岁男性表示他们投资了此类资产。[2023/4/11 13:55:38]

这种方法听起来很理性,但据我所了解,对于大多数的决策来说,某一个单一的变量可能比所有其他变量加起来都要重要。

武汉:在人工智能、区块链等数字经济领域发布一批应用场景创新重点任务:金色财经报道,武汉市人民政府印发《关于激发市场主体活力推动经济高质量发展的政策措施》。其中提出,推动企业转型升级。开展中小企业数字化转型试点,通过免费诊断、设备补贴、示范奖励等方式,推动“专精特新”中小企业数字化转型全覆盖。在人工智能、5G、工业互联网、区块链等数字经济领域,发布一批应用场景创新重点任务,对揭榜后经考核认定实施成功的,按照项目总投入30%的比例给予最高200万元资金支持。对我市年营业收入500万元及以上且年研发投入占年营业收入比例达到15%及以上的软件企业,按照不超过企业年研发投入的10%给予最高100万元补助。推动企业研发政策应享尽享,落实好科技型中小企业研发费用加计扣除政策。[2023/2/6 11:50:15]

这就是为什么「决策」的关键不是建立复杂的效用模型,而是要清楚地知道你需要优化其中哪一个变量。

举个简单的例子,我基本上只买一个品牌的T恤,我知道它很合身,这样我就不用考虑穿什么,只需要根据天气或心情来搭配颜色就可以了,这可以减少在一些琐碎的事情上的精力花费。而我午餐吃沙拉和蛋白质,不吃碳水化合物,因为碳水化合物让我在下午犯困,这可以最大限度地提高一天的工作效率。

你也可以把这个框架扩展到投资上。

我们的投资备忘录的第一部分被称为「摘要」,而这部分只允许用三句话以内的篇幅来进行概括,如果你无法用三句话精准地阐述投资该项目的理由,那么我们就不会进入到下一步的讨论环节之中。

举几个例子来看:

Helium:从根本上降低了建立物理WAP网络的成本结构;Solana:技术的可扩展性让生态可扩展;Graph:GraphQL可用于抽象检索,而高效的分散读取对大型应用很重要;Fractal:NFT游戏市场潜力巨大,团队实力足够强;LayerZero:可以有效优化当下跨链非常复杂的状况;Arweave:永久存储是一种全新的基础技术,可以释放出我们无法想象的用例;Superfluid:解决支付问题的最佳解决方案;Serum:CLOB是处理价格发现问题的最佳解决方案;Ceramic:可靠的去中心化数据库,可以为dTwitter或dReddit等应用提供动力;Fluence:dAWSLambda;UXD:创建完全抵押的去中心化稳定币的最有效的资本运作方式。?

当然,以上这些总结都是极简的概括,并没有包含投资决策中的更多细节。但事实上,在整个投资的过程中,这种简单概念的确认非常重要。

每当你在互联网上读到一篇文章,或与朋友交谈时,你就可以将这篇文章/谈话与你现有的整个投资组合进行实时交叉对比。而想要快速处理海量信息的唯一方法,就是将每项投资提炼成极简的概括性描述。

而这就是上面这些案例被刻意简化到极致的原因。

这些例子中最有趣的是Arweave,因为在做出投资决策时,实际上违反了我提到的「理论的清晰性」。在2019年6月我们第一次投资该项目时,该项目的描述还停留在「全新的存储解决方案!未来可期。」

当然我提这个例子并不是要推翻前文阐述的观点,只是说在真正的投资过程中,可能确实会有一些特例让我们无法精准地进行概括性总结,而如果你要是想继续推进这笔投资,你就必须要承担相应的风险,但这时候你一定要能够搞清楚风险究竟存在在哪里。

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