錢到底怎麼放最生錢？愛分散投資的人注意了！

中學政治課本就告訴過我們如何理財——「雞蛋不要放在同一個籃子里」，這個道理非常通俗也極具普適性。目前看來，越來越多的投資人也開始分散投資以期分散風險，Dave McClure提出的分散投資組合理論的流行就是一個很好的例子。但我們還必須明白，風險分散的同時，相應的回報在一定程度上也會有所減少。所以，如何在分散投資和集中投資之間把握平衡，從而獲得最高回報率就是一個值得深思的問題了。

500 Startups風投合伙人，PayPal前員工，斯坦福大學兼帝國理工學院客座教授Matt H. Lerner就在Medium上發表的A Tale of Two Squirrels: The Not So Simple Math on Venture Portfolio Size一文以模擬數據和圖表分析為我們捋清了這個問題。

風投組合越分散並不代表回報越高

如今大多VC對Dave McClure提出的分散投資組合理論已經爛熟於心。他的主要觀點是：種子期（即第一輪融資期間）投資組合規模如果少於50~100家公司無甚作用，因為風險回報依賴於外部條件，只有投資組合足夠分散才能有持續資金注入。

他在自己發表的文章中概述了一系列種子期的投資典例。我們也可以從許多公開發表的風險回報數據中得出一些變化趨勢，如CrunchBase、PitchBook之流。

表一：Dave McClure在自己發表的題為「99道難題」博文中列出了潛在風險回報變動範圍（2015年5月）

以上這些數據波動較大（因為初創企業具有很多隨機性），而且依照這些波動範圍里最終達到的結果，賺一大筆和賠一大筆的幾率都很高。所以，大多數投資者更傾向於具有確定性的企業。

值得慶幸的是，統計學家發明了Monte Carlo分析方法，由538 fame的Nate Silver實施推廣，通過模擬最終可能出現的大幅波動範圍，進而模擬出這種隨機性可能造成的影響。

我的朋友Yannick Roux（博客是@ yanroux），管理著一家總部位於倫敦的VC，他用表格創建了一個Monte Carlo模型，從而幫我模擬了投資組合可能出現的結果範圍。

「盲目松鼠」投資組合

俗話說：「即使是瞎了眼的松鼠偶爾也會發現一顆堅果（即瞎貓也會碰上死耗子）。」

換句話說，對於任何一家交易流程體面，選擇過程合理的VC來說，如果他們能提供足夠的資金，最終都會掙到贏面。我並不是認為這種投資方式有多麼值得推廣，在此之前，我們可以先來搞清一道數學題。

「咦……這個味道有點像Ad-Tech」

根據Yannick的模型，我在上述波動範圍中間插入了一些假設，這代表著風險投資者的「平均水平」，因此最終結果也落在了上述範圍中間。

接著，Monte Carlo引擎迅速運行了10000個模擬投資組合，並依次列出了結果。

這一步驟我重複了五次。

每次只改變投資組合規模，所有其他變數保持不變（如每家公司每項結果的平均投資規模）。

結果如下：

表二：Monte Carlo的10000個「盲目松鼠」風投組合模型所呈現的回報倍數分配圖

如你所見，三個規模最大的投資組合結果幾乎沒差，但20 家公司和50家公司的投資組合結果就比較糟糕了。因為在這個模型中，我們只期望贏面大的（如50家公司以上）能有1%。

在20家公司的投資組合里，往往有1%的回報為零。但在200多家公司的投資組合里，每一次組合迭代時，肯定會有好幾個50倍回報的。

這裡是一張顯示1000個模擬投資組合中20家公司與200家公司規模的回報倍數頻率分布圖。這樣看起來應該輕鬆一點。

表三：Monte Carlo的10000個「盲目松鼠」風投組合模型所呈現的回報倍數頻率分布柱狀圖

開啟「超級松鼠」進化模式

「盲目松鼠投資組合適用於一般情況下的風險總體結果。

這些是我們的模擬範圍中間值——經過十年封鎖停滯後，3.18倍的中間回報已經不算太差。

但是我們都希望知名風投基金和有經驗的合作夥伴組成的大型團隊，可以吸引質量更好的公司，進而在挑選和支持贏家時超出一般水平。

所以，我通過把範圍內高端值套入假設重新運行模型，然後出現了截然不同的結果：20家公司的規模仍然算不得比較好的投資組合，但200家公司帶來的回報絕對可以超出4倍。

表四：Monte Carlo的10000個「超級松鼠」風險投資組合模型所呈現的回報倍數分配圖

如今，這些回報增加了不少。在此模型中，投資組合規模的影響日益突出。企業收穫的回報是與投資通常並不對稱，不管自身多麼強大，輸家所帶來的影響（如損失了一倍投資）仍然存在。

贏家的影響力其實被超級松鼠VC誇大了，因為超級松鼠投資組合中真正的大贏家其實另有其人。

表五：Monte Carlo的10000個「超級松鼠」風投組合模型所呈現的回報倍數頻率分布柱狀圖

那50家公司的投資組合呢？

正如上面所看到的，50家公司的投資組合回報不會太差。最高回報甚至可以超過6.34倍，優於很多100家公司的投資組合。

但它同時也帶來了更多風險，這點從曲狀圖中不難看出：

表六：Monte Carlo的10000個「超級松鼠」風投組合模型所呈現的50~200家公司回報倍數頻率分布柱狀圖

看到了右邊第二個灰色駝峰嗎？那裡「松鼠」組合看起來更像只駱駝（上面有雙駝峰）！因為還有1%的機會打敗「大贏家」（回報值50倍~100倍）。

在50家公司的投資組合中，這種情況的發生大約需要花費一半時間。因此，右邊駝峰中有一個大贏家，左邊卻沒有。

但在這些還不錯的結果中，最終只會留下一個最大贏家。如果要重新運行超級松鼠模型，排除不同條件下形勢最好的公司，那麼第二個駝峰就會整個消失。

仔細觀察下圖，50家公司的投資組合中，最高四分位數回報值下降了49%，但在200家公司的投資組合中，最高四分位數回報值僅虧損20%。

表七：「超級松鼠」投資組合最高四分位數回報值

現在你可以把自己想像成一個50家公司投資組合負責人。進入這一行已經有6年，擁有一家自己的公司——處於發展後期，成長迅速，形勢大好。

1. 如果他們「只」賣了2億美元，而且你要被大堆的清算優先權壓垮該怎麼辦呢？

1. 如果Amazon也想得到他們該怎麼辦呢？

1. 如果一家類似的公司打算首次公開募股該怎麼辦呢？這會不會是一場災難呢？

1. 如果Wunderkind創始人出車禍了該怎麼辦呢？

1. 或者可以假設公司一切都好，然後你決定再籌集一筆資金。

1. 接著你還可以說服你的合伙人，告訴他奇蹟也許會再次出現，你還能在下一輪融資中發現另一個大贏家。你也可以解釋一下，雖然上一輪融資獲得的近一半回報都是來自同一家公司，但你還是確信自己另有妙計。（比如從同一個袋子里收穫更多堅果——你懂的~）

以上這些問題都有可能阻礙你實現理想。

深思熟慮之後做出選擇

沒錯，大多數VC會告訴你，他們的投資對象其實不是隨機選擇的。他們一般都聲稱自己有仔細探究並選擇最看好的公司注入資金。

作為負責20家公司投資組合的合伙人，需要做的所有事就是選出一個能一直吸引並選擇前5%的種子期初創公司的基金經理。

一定要留心，如果你手下有人年年主動選擇公開交易股票的前5%，你就真的如虎添翼了。

這項工作並不容易！

按理來說，如果你積累了多年歷史數據，競爭數據，還有分析人士仔細查閱過的每一個可用信息，在公開市場上選擇優秀的公司投資相對來說應該更加容易。

這種能選中前5%的種子期初創公司的人才比Charlie Munger可要明智得多，我也真的特別希望自己能有幸結識這樣的人！

老字號投資機構紅杉資本，Kleiner Perkins，Andreessen Horowitz之流

集中投資組合已經是幾十年前玩剩的了：

許多分配風投資金的機構投資人（至多占其資產分配的一位數百分點）一直在爭奪少數頂尖的基金管理人才。

這些在矽谷沙丘路（許多風投機構駐紮地）都是司空見慣的事了。

那這些著名的應用集中投資組合的風投機構為什麼發展得這麼成功呢？事實上，很多基金經理人為了將剩餘部分再次掛牌出售在背後付出了大量勞動。所以，他們的成功絕不是偶然。

我們認為，他們和普通經理人最主要的區別在於，他們往往在種子後期（即A輪融資之後）才開始投資。在種子後期應用集中投資組合可能更具優勢，因為投資佔比越多的才是「贏家」，佔比少的則很可能虧損。

但這種情況下，基金經理人的能力並不取決於「挑選」贏家的能力，更多取決於最後達成理想交易的能力。

也就是說，儘管處於種子後期的公司牽引力可能會是前期的十倍，成功的可能性也會有所提高，但其實他們之後的交易預估值可能會增長更多。（舉個典型的例子，種子期的預估值如果約為250萬美元，A輪融資交易預估值可能達到1500萬至2000萬美元，進而B輪融資預估值可能達到4000至5000萬美元）。

其他注意事項

在交易預估值增加時入駐同時也意味著要在預估值更高時退出，即便那時候你看到了更加可觀的回報。例如，為了得到高額（50倍以上）回報，在交易預估值為5000萬美元時投資，退出時的估值至少需要在25億美元以上，而為了獲得同等回報，在交易預估值為250萬美元時投資，退出時的估值至少需要在1.25億美元以上（估值未耗損的前提下）。

在我們看來，這一切的原因都在於後期投資經過風險調整後，回報率可能不如種子期，尤其對於那些沒有風投大牛類似品牌和交易許可的基金經理人。

投資組合規模標準

如果你正處於投資種子階段，而且是一個普通的投資者（在交易流程和選擇經驗方面沒什麼突出的地方），然後主要目標是最大限度地提高資金回報，那你至少需要100家公司的投資組合才能收穫3倍回報。

如果你確實是個明智的投資者，50家公司肯定足夠了。但如果其中某個大贏家不能及時交付資金的話……那就危險了。所以，在我看來，如果想要持續表現突出，並且擁有獨角獸公司創業失敗保險，那就應該瞄準200~500家公司。

我並不是金融史上指出多樣化的優勢的第一人。500 Startups也不是第一批支持分散投資組合的早期投資機構（之前還有YC和Ron Conway）。不過，出於某些原因，這個問題一直留存爭辯。

鳴謝

感謝Yannick Roux開發出投資組合Monte Carlo模擬引擎，以及對本文草稿進行審核和潤色。

感謝@ twentyminutevc在Twitter上與Josh Breinlinger開展的討論以及引發的熱點給我帶來很多靈感。

感謝Dave McClure、Aman Verjee和Eddie Thai對我的文稿作出的所有反饋（同時感謝Yiying Liu對圖中身穿Patagonia背心的小松鼠進行圖片修改！）如若各位看官閱後能有所收穫，也不過是鄙人沾了前人之光。

（本文由36氪編譯組授權發布，未經許可不得轉載。文/郝鵬程）