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当我们学习投资时在学习什么
前篇：你该花多少钱
如果向你发起一笔买卖，我给你2万，你给我2.6万元，我想你会断然拒绝。但如果如果让你花费2.6万去买一笔股票或者期货，这个回答可能就没有那么决绝了。而如果这只股票是一家当红公司，那你的回答可能就会更加趋向于接受。
大部分人的投资模式都是：绝不会接受一笔会赔本的买卖，但却极其热衷于投资一笔不知道会不会赔本的买卖。
你的投资有三种选择：盈利、亏本和未知。大部分人都会选择「未知」。因为「未知」的投资更容易掩盖自己的愚蠢和懒惰。而要能够判断盈利或者亏本，则需要更多的付出和学习。学习什么？很简单，学习如何计算两个数字，一个叫成本，一个叫收益，pretty simple。
从这个角度讲，你非常容易理解巴菲特的投资理念：不懂不投。他不投资金融衍生品和互联网的科技公司，其原因很简单，按照他的能力，他无法计算出成本和收益这两个数字。于是，这根本没办法决定是否投资，那就不投。
所谓的学习投资，也就是学习计算这两个数字。差别在于，有些领域，你很清楚这两个数字应该是什么，有些领域，你需要通过学习才能够知晓，而还有些领域，可能你这辈子都无法理解应该如何来计算这两个数字。你所要做的事情很简单，就是在能够计算出这两个数字的领域，狠狠地投资。因为投资的成效，不在于你能够成功预测多少次，而在于每次成功的幅度。
你可能会说，投资不就是不确定的吗？这怎么算得清楚？我想，这同不理解为什么需要概率论这门学科是一样的：既然都是不确定的，那还有什么可研究的？不都是「不可知」吗？但概率论之所以存在，或者投资之所以能有人可以获得收益，就在于他们能够更精细地去分层看待不确定性。
例如，你虽然无法估计你每天一定会吃多少碗饭，但你可以给他一个相对稳固的框架，大概率不会超过8碗饭。又或者，这个人可以跑多快，极大概率不会超过40km/h。学习投资或者概率论，就是在通过不同的模型来做出估值。它虽然无法告诉你精准的预测，却能够为你划分一个大体的框架。因为过分精准的预测，既没有必要，也不可能实现。
学习各种金融中的各种知识，就是在为你提供各种计算这两个数值的估值模型。这当然是一个无穷无尽、不断精进的旅程。你越是能够平衡精准与误差的关系，越是能够精通投资。为什么不是越精准越好？！因为就像段永平说的，越是精准的模型，其实对未来的苛求就越高。而稍微粗放一点的估计，反而能够让未来的收益变得确定。就像，如果有一笔投资是让你押注一个人的奔跑速度无法超过40km/h，那你基本上就要all in这样一笔投资。因为即便你使用极其粗放的模型，也能够判定你的收益为正。
而大部分人的投资，其实是没有计算过程的。他们既不懂精准应该如何计算，也无法知晓粗放如何平衡。他们无法理解各种数字都只是信息的线头，而不是最后做出决策所需要的关键信息。而关键信息，是需要通过计算才能知晓的。而如何计算/估值，就是投资所需要花功夫的全部地方。
重点在于，你要区分「不算」和「估算」的巨大差别。很多人会因为只能做「估算」而放弃「计算」。但「估算」能够给你最基本的常识和一些最坚实的框架。不通过计算，只是看到报表上的几个百分点数字，你根本无法判断这笔买卖到底是在抢劫，还是在盈利。
而估算是数字的游戏。在纪录片Becoming Warren Buffett中有个很小的细节，巴菲特回忆自己儿童时期阅读一本投资书时，讲到可以通过「称重机」来赚钱时，他立刻就拿起纸笔和自己的复利表，开始计算按照自己打工的速度自己购买第一台称重机需要多少时间，然后利用收益再次购买又需要多少时间，让全世界的每个人都用上自己的称重机又需要多少时间。我想，这个细节包含了投资的全部精髓：让计算成为投资的依据。以这条作为基本出发点，就很容易推导出巴菲特各种貌似道家一般玄妙的格言。
投资要学习的东西很简单，就是学会计算两个数字，一个成本、一个收益。而如果你不会计算投资目标的这两个数时，你有两个选择：一个是学会它，另一个是避开它。
有时候，后面这个选择会更重要。
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