从一亿到十亿，难不难？ 最近交易圈的各位大德热衷於「百万到一亿」、「一亿到十亿」之类的难度比较，敝人作为 路过的三流援交妹，或许有一些来自於其他领域的不同发想，能为这个看似充满铜臭味的问 题，提供一点不同的思考路径。 当我们在讨论「难不难」时，我们究竟在讨论什麽？ 哲学的视角：定性问题 首先，从分析哲学（Analytic Philosophy）的框架，我们会先定性「问题是什麽？」这个 意思是，这个被提出来的陈述，本质上属於哪种类型？ 是一个「分析性的问题」（Analytical Question）吗？ 还是一个「批判性的问题」（Critical Question）？ 分析性的问题关注事实、逻辑结构与可验证性。 例如：「在给定市场平均波动率与流动性的前提下，将一亿增长到十亿所需的期望时间与风 险暴露是多少？」 这是一个可以建模、计算的问题，理论上存在客观答案。 批判性的问题（或可称为评价性问题）则涉及价值判断、主观感受和社会脉络。 当多数人问「难不难」时，他们往往是在表达一种情绪，或寻求一种认同——「我觉得很难 ，你同意吗？」 厘清问题的性质至关重要，因为这决定了我们该用什麽工具来回应它。 试图用分析工具回答批判性问题，或者用主观经验回应分析性提问，往往会导致讨论失焦。 电脑科学的视角：复杂度问题 现在，让我们暂且假设这是一个值得分析的问题，那麽我们该如何定义「难」？ 在电脑科学上，「难不难」的意思通常指向一个核心概念：复杂度（Complexity）。 这意味着这个问题是个「复杂度问题」，也就是，针对某个问题，其需要的运算资源、时间 等等（即空间与时间复杂度）。 如果将资产增长视为一个演算法： ‧ 时间复杂度（Time Complexity）： 完成目标需要多少步骤或时间？ ‧ 空间复杂度（Space Complexity）： 执行过程需要多少资源或记忆体（在此可比喻为市 场容纳量、资讯渠道等）？ 从一百万到一亿，也许其复杂度是线性的（O(n)）。你可能只需要专注於少数高潜力标的， 市场有足够的空间容纳你的操作，你只需要重复成功的模式。 但从一亿到十亿，复杂度很可能会非线性地上升（例如，多项式时间 O(n^k) 或更高）。 由於市场流动性限制、滑价成本增加、以及庞大资金对市场本身造成的冲击（Market Impac t），你必须寻找更多不同的机会、执行更复杂的风险分散策略。 这时，所需的「空间」急剧膨胀，执行的「时间」也可能拉长。在这个定义下，是的，它非 常「难」。 电脑科学的视角：判定性问题 然而，大多人所问的，其实并不是复杂度问题，而是更为基础的，被称为「判定性问题（De cision Problem）」的种类。 判定性问题关心的不是「多难」或「多久」，而是「该问题是不是有解？」——即，是否存 在一个明确的演算法或策略，能保证在有限时间内达成目标？答案只有 Yes 或 No。 在电脑科学中，有些问题被证明是「不可判定」的（Undecidable），最着名的例子是「停 机问题」（Halting Problem）——你无法写出一个通用程式，来准确判断所有其他程式是 否会最终停止。 将这个概念应用到交易市场，我们必须质疑：「是否存在一套『保证』能将一亿变成十亿的 策略？」 如果市场在一定程度上是随机的、混沌的，或者受制於不可预测的外部黑天鹅事件，那麽这 个问题在严格意义上可能是「不可判定」的。 这意味着，无论你投入多少资源（复杂度多高），你都无法在事前「保证」达成目标。 成功或许可能，但不存在一个必然的解。 结论：被误解的提问 这就是问题的症结所在。 当您在询问一个复杂度问题（这件事有多难做到？）前，他很可能实际上是一个判定性问题 （这件事是否确定能做到？）。 我们往往在路径是否存在都尚未确定的情况下，就开始争论路上的石头是大是小。 甚至，从头开始，当交易圈的大德们在讨论这个话题时，他就根本不是分析性问题。 大家期待与提供的，其实单纯都只是批判而已——是对现状的感慨、对阶级跃升的焦虑，以 及对他人成功的羡慕或不屑的评价。 所以，从一亿到十亿，难不难？ 如果你寻求的是分析，那麽它是一个高复杂度且可能不可判定的问题。 如果你寻求的是批判，那麽答案—— 取决於你现在口袋里有多少钱。 张绍中 https://taplink.cc/csc079 -- 我们记不清年日，我们只记得刹那的事情 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 220.137.4.202 (台湾) ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Stock/M.1758571425.A.7BB.html