一
衡量一个项目的赢利能力，最常用的指标有两个：净现值（
NPV
）和内部收益率（
IRR
）。
这两个指标本身是中性的，无所谓先进落后。只有指标背后的假设，才有准确不准确的区别。
关于一个项目，它在将来哪些时点，需要多少投入，还有哪些时点，可以产生多少回报。我们都需要做一系列假设。等这些假设全都设定好了以后，再用贴现公式，把这些现金流全都贴现到起始点。
如果我们已知贴现率，那么这些现金流的现值总和就是
NPV
。如果我们放松对贴现率的约束，但要求
NPV
为
0
，那么它就变为一个方程。解方程得到的贴现率就是
IRR
。
NPV
的单位是元，
IRR
则无量纲。从这个角度说，
IRR
比
NPV
更加抽象。
在实际运用中，
IRR
是非常直观的。同样是
NPV
等于
500
万的项目。这
500
万你是投入
1000
万赚来的，还是投入
1
个亿赚出来的，性质当然完全不一样了。
但是
NPV
也包含一些
IRR
没有的信息。比如项目
A
的收益率高达
50%
，但是资金容量只有
100
万。项目
B
的收益率只有
30%
，可是资金容量能有
1
个亿。这时候看
NPV
就会发现，
B
的价值更大。
再比如项目
C
的收益率高达
50%
，但是存续期只有
3
个月。项目
D
的收益率只有
30%
，可是能够保持
5
年。那么
D
的
NPV
也远高于
C
。
NPV
和
IRR
这两个指标，可以说是金融资产定价理论的开山鼻祖。股票投资者常用的
DDM
，
DCF
等模型，都是
NPV
的变种。债券投资者更是每天都离不开
IRR
，以及
YTM
等一系列变种。
不过根据我的观察，企业家、投资者在实际评估投资项目的时候，往往越是小的、无关紧要的项目，指标就越是算得精细。反而碰到那些举足轻重，一锤定音的项目，他们却算得不清不楚，很可能凭着一个感觉或者信念就拍板了。
这种现象当然是有解释的。从数学上说，迭代次数过多会产生“混沌”效应。所以过于复杂的模型通常比较脆弱，输出的结果很不稳定。于是人们不得不在“模糊的正确”和“精确的错误”之间做出选择。
不过我还想从效用的层面，提出另一个解释。对于企业家来说，越是小的项目，它的意义就越是纯粹。只跟钱有关的事情最简单，算清楚就行了。而那些事关重大的项目，就更有可能包含某些不能用金钱来衡量的意义。
王石曾说：人生在世，名利不可兼得。我愿取“名”而舍“利”。青年史玉柱在珠海兴建巨人大厦时，多少有点“明知不可而为之”的意味。回顾无锡尚德、华锐风电的高速扩张，他们真的只是为了赚更多的钱吗？坊间传言，融创孙宏斌曾经放言：一辈子能花掉的钱早就够了。其它的输光又如何？
效用论的最基本假设就是效用曲线凸起，边际效用递减。简单来说，就是“缺啥想啥”。没钱的才想钱。有钱了，就开始想别的。
当然，也不排除有人效用曲线凹下。这在现实生活中体现为偏执狂，“越要越想要”。上世纪
90
年代，
Intel
董事长格鲁夫曾经写过一本书，叫做《只有偏执狂才能生存》。这当然也是一种文化。但是西方人包括格鲁夫自己也认为，具备偏执狂特征的人总是少数。
2000
多年前，西汉遭遇财政赤字。晁错上表《论贵粟疏》，提出“入粟授爵”，就是让富人向国家缴纳粮食，国家则授予他们爵位。颇有点“一手交钱，一手交货”的意思。
由于历史上“卖官鬻爵”的败笔太多，所以通常认为晁错这是个馊主意。不过实际上，自商鞅立“二十等爵”以来，经过秦汉之交的百年战乱，爵位系统早已败坏。这一点，在《论贵粟疏》中已有分析：
“今令民有车骑马一匹者，复卒三人……令民入粟受爵，至五大夫以上，乃复一人耳，此其与骑马之功相去远矣。”
也就是说，收买一个“五大夫”以上的高爵，实际好处还不如养一匹马的三分之一。可见当时爵位的主要价值在于社会荣誉。所以晁错才会说：“爵者，上之所擅，出于口而无穷”。
在大型网游的运营里，有一句话叫“卖皮肤不卖数值”。也就是说，当大家都骑白马的时候，如果你出钱，可以让你挑
4
种颜色的马，但是不能让你的马速度更快。当大家都拿大刀的时候，如果你出钱，可以让你拿长剑，但是不能让你的剑攻击力更强。
这里面的关键点在哪里呢？就是要保持好游戏的“平衡性”。皮肤多么漂亮，道具多么稀有，这都是你心中的一个主观意识，并不一定会影响到别人。网游的客观基础是数值系统。把它维护好了，整个游戏的平衡性就不会被打破。就像《论贵粟疏》中所说的：“富人有爵，农民有钱，粟有所渫”。大家都有得玩。
无论政府还是网游运营商，肯定都是要消耗资源的，这是一个现实。越是优秀的网游，就越有条件卖皮肤。从而把免费内容做得更好。这是一个良性循环。当然，如果哪天它再往前多走一步，开始卖数值了。很可能也会越卖越大，堕入恶性循环。
那么卖数值是不是就完全不能碰呢？也不一定。许多优秀的网游，都会在大版本更新之前
“洒洒水”。把老版本的道具掉率提高，或者开放兑换。这么做，也是为了让大家更好地了却旧梦，重装上阵。
事实上，以千年视角来看，晁错向汉文帝上书之时，其实正是爵位系统残值变现的最佳窗口。随后汉武帝颁布“推恩令”，爵位进一步贬值。三国魏晋年间，“九品官人法”问世。此后再到隋唐以降，天下人只知有官品，而不知有爵位。这时就算是官府想要“入粟授爵”，也不可复得了。
我知道，把国家大事比做网络游戏，似乎是有点儿离经叛道。不过，如果问题、现象已经摆在我们面前，只是因为教科书上没写，就拒绝了解它、把握它、利用它，那岂不是掩耳盗铃，削足适履吗？
二
量化是一个非常能唬人的词。只要把各种算法公式往那儿一放，很多人符号都认不全，直接就晕了。
其实呢，一套真正能实践、能赚钱的量化方法，核心永远是思想。公式、函数什么的，都只是外皮包装。这就像是大宴会上，放在桌子正中央的菜，刀工最细，光是样子就把人吓住了。但它其实肯定谈不上好吃。而且撑起一桌价格的也往往不是它。
从思想上分，定性和定量是两个大类。比如说“两个凡是”就是定性的，理性人假设也是定性的。
A
股市场上的许多俚语都是定量的。比如说，“天量天价，地量地价”就包含了定量的思想，是可以马上落实成模型的。当然参数肯定要你自己调，或者用一套算法来导出。再比如“横有多长，竖有多高”，“从哪里来，回哪里去”，这些都是定量的思想。
市场对量化方法的评价很极端，既有捧杀的，也有棒杀的。
棒杀的理由往往很简单。“过去无法映出未来”。或者用巴菲特的话说：不能看着后视镜开车。可是就在
2015
年的年会上，巴老爷子还说过：过去
238
年间，有谁看空美国并从中获益了呢？请注意，这句话可是妥妥的量化思想啊。
捧杀的原因主要有
2
个。一个是伪相关，一个是过度拟合。
伪相关的主要问题是样本太少。比如说，过去
