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风险不是波动：重新定义你对投资风险的理解 “风险不是什么贝塔或波动，而是投资损失或伤害的可能性问题。” ——巴菲特 一、两种风险定义 学术定义 巴菲特定义 风险 = 波动（价格的上下波动幅度） 永久性资本损失的可能性 衡量工具 贝塔值（β） 安全边际 + 能力圈 + 不用杠杆 高风险意味着 价格波动大 你可能永远拿不回本金 低风险意味着 价格波动小 即使判断错了也不会被消灭 应对方式 分散到不相关的资产 深度理解 + 安全边际 + 不加杠杆 两种定义，导致两种完全不同的投资行为。 如果你信学术定义，一只波动大但基本面极好的股票是”高风险”的，你应该少买。如果你信巴菲特定义，同一只股票可能是”低风险”的——因为你深度理解它，以远低于价值的价格买入，即使短期跌了，长期价值会回归。 反过来，一只波动小但护城河在消失的股票，学术上”低风险”，但实际上可能是最高风险的——因为它正在缓慢地走向归零，只是归零的过程很”平滑”所以波动率低。 二、为什么学术界坚持用波动衡量风险 既然巴菲特的定义更接近常识，为什么学术界还在用波动率？ 原因很简单：波动率可以量化，永久性损失不可以。 你可以精确计算过去一年标普500的波动率是16.2%，但你无法精确计算”永久性资本损失的可能性”是多少——因为它取决于你对企业的理解程度、你是否使用杠杆、你的心理承受能力等一系列无法用公式表达的变量。 学术金融学追求的是建立可以发表论文的数学模型。数学模型需要输入数字，而波动率是一个干净、可计算的数字。”你有没有真正理解这家公司”不是一个可以输入公式的数字。所以学术界选择了便于建模的定义，而非更接近真相的定义。 芒格对此的评价很尖刻：”我一直觉得学术界追求精确的可量化指标、忽视模糊但正确的概念，这种做法本身就是精确的错误的典型案例。” 这不意味着学术金融学毫无价值。现代投资组合理论、有效市场假说和资本资产定价模型都提供了有用的思维框架。但在实践中，你需要知道这些模型的局限。它们假设收益率服从正态分布，但现实中肥尾风险远比正态分布预测的更频繁。它们假设投资者是理性的，但行为金融学已经证明投资者系统性地不理性。 作为个人投资者，你不需要在两种定义之间”选边站”。你可以同时使用两种视角：用波动率来选择资产配置比例（退休金不应该100%投入高波动资产），用巴菲特的定义来做具体的投资决策（这家公司我是否真正理解？我的安全边际够不够？）。 三、波动不是你的敌人 巴菲特和芒格不仅不害怕波动，他们欢迎波动。 因为波动创造了买入机会。 2008年，标普500下跌37%，波动率创历史新高，学术上”风险极高”。但巴菲特在这段时间投入了145亿美元，这些投资后来产生了巨额回报。 在学术框架中，2008年是”你应该远离市场”的时刻（因为风险=波动，波动极高）。 在巴菲特框架中，2008年是”你应该大举买入“的时刻（因为风险=永久性损失，而以极低价格买入优质资产，永久性损失的概率极低）。 巴菲特的汉堡比喻：”汉堡降价，我们唱哈利路亚。唯独股票降价，人们反而嫌弃它。” 波动就是好股票的折扣。如果你不用杠杆，波动不会伤害你，它只会给你更好的价格。 这个道理用日常生活的类比更容易理解。假设你每周去超市买大米。如果大米的价格每周波动——有时候5块钱一斤，有时候3块钱一斤——你会在便宜的时候多买一些，贵的时候少买一些。你不会因为大米降价就恐慌：”大米出事了，赶紧别买了！”你会高兴。但同样的逻辑到了股市，人的反应就完全反过来了：股票降价，人们恐慌；股票涨价，人们兴奋。这种心理反转的根源在于，大多数人把股票的价格变动等同于价值变动。大米降价时你不恐慌，是因为你知道大米的”价值”（它能喂饱你）没变。但股票降价时你恐慌，是因为你不确定股票的价值到底是多少——你只能看到价格，而看不到价值。这正是为什么读年报如此重要：它让你像看待大米一样看待股票——了解了价值之后，价格的波动就从威胁变成了机会。 四、什么是真正的风险 巴菲特列出的真正风险因素，没有一个是”波动”： 你不理解你投资的东西——你不知道它值多少，不知道什么时候该买、卖、持有，你在黑暗中做决定。这是风险。 你用了杠杆——即使你的判断最终是对的，如果中途被强制平仓，你无法等到”对的那一天”。这是风险。 你买贵了——即使公司很好，如果你以远高于内在价值的价格买入，你可能需要等很多年才能回本。这是风险。 … Read more

第二层思维：霍华德·马克斯教你看到别人看不到的东西 “第一层思维简单且浅显——几乎人人都能做到。第二层思维深入、复杂且迂回——这就是它能带来超额回报的原因。” ——霍华德·马克斯 同一个事实，两种思维 霍华德·马克斯是橡树资本的创始人，管理超过1800亿美元的资产。他在著作《投资最重要的事》中提出了第二层思维这个概念。 第一层思维是这样的：”这家公司盈利很好，买入。”第二层思维是这样的：”这家公司盈利很好——但所有人都知道它盈利很好，所以价格已经反映了这个好消息。除非盈利比预期更好，否则以这个价格水平买入不会获得超额回报。” 再看一个例子。第一层思维：”经济在衰退，卖出。”第二层思维：”经济在衰退，所有人都在卖出，价格已经跌到了反映衰退的水平。如果衰退的程度不如市场预期的那么糟糕，现在可能反而是买入机会。” 又比如：”AI改变一切。”第一层思维是”AI很重要所以应该买AI股”。第二层思维是”AI确实重要，但伟大行业不等于伟大投资。关键是哪家AI公司有持久的护城河，以及当前价格是否已经透支了它未来十年的全部潜力。” 第一层思维问”发生了什么”。第二层思维问”市场已经反映了多少”。 这个区别看起来微小但对投资结果的影响是根本性的。 为什么第一层思维在投资中不够用？因为金融市场是一个”所有参与者的判断都已经反映在价格中”的系统。你”知道”一家公司好——但市场上几百个分析师、几千个基金经理也知道。他们的”知道”已经通过他们的买入行为推高了这家公司的股价。所以当你基于”这家公司好”而买入时你没有任何信息优势——你只是在重复市场已经做出的判断。而没有信息优势的买入从长期看只能获得市场平均回报。 第二层思维之所以能带来超额回报是因为它在寻找”市场的判断在哪里出了偏差”。这需要你不仅理解公司的基本面还要理解市场对这些基本面的定价是否准确。后者比前者困难得多——它要求你同时理解”事实是什么”和”别人怎么看事实”。大多数投资者只关注前者而忽略了后者。 超额回报来自哪里 马克斯的核心洞察是：投资回报不取决于你买的东西”好不好”，而取决于你买的东西”比市场认为的更好还是更差”。 一家优秀的公司——如果市场已经充分认识到了它的优秀，它的价格已经反映了所有的好消息，你以这个价格水平买入获得的只是市场平均回报，没有超额。一家平庸的公司——如果市场过度悲观，价格反映了”比实际更差”的预期，你以这个价格水平买入即使公司只是”普通”价格回归到反映”普通”的水平你就获得了超额回报。 超额回报等于现实减去预期。 不是”好公司”给你超额而是”好公司加上市场对它的认知偏差”给你超额。这就是为什么你经常看到好公司发布了好业绩股价却下跌——因为好业绩虽然好但不如市场预期的那么好。也是为什么差公司发布了差业绩股价却上涨——因为差业绩虽然差但没有市场预期的那么差。 格雷厄姆的”市场先生”比喻在这里有了更精确的含义：市场先生不是”错了”或”对了”——他只是有时候比实际更乐观或者比实际更悲观。你的超额回报来自识别这种偏差并在偏差反转时获利。 这也解释了为什么在投资中”正确”和”赚钱”不是同一件事。你可能对一家公司的分析完全正确——它确实是一家优秀的公司——但如果市场已经把这个”正确”的分析定价到了股价中，你的正确分析不会给你带来任何超额回报。反过来你对一家公司的分析可能”错了”——你高估了它的质量——但如果市场更悲观，你”错误”的高估仍然比市场的低估更接近事实，你反而会赚钱。这听起来悖论但它是投资中最深刻的真理之一：重要的不是你对还是错，而是你对的时候赚了多少、错的时候亏了多少。 第二层思维的实践 实践一：反向提问。 面对任何”共识”时问自己：”如果共识是错的会怎样？”2023年的共识是”中国不可投资”。第二层思维会问：如果这个共识过度悲观呢？中国资产的估值已经反映了”不可投资”的预期。只要现实不比”不可投资”更差，均值回归就会带来回报。2021年的共识是”元宇宙是未来”。第二层思维会问：如果所有人都在为”未来”付费，价格可能已经反映了10年的乐观预期。只要”未来”比预期晚到一年你就会巨亏。 实践二：关注预期而非事实。 好的投资不是”买好公司”而是”买好于市场预期的公司“。一家公司盈利增长20%——如果市场预期30%股价会跌因为”不如预期”。一家公司盈利增长5%——如果市场预期负10%股价会涨因为”好于预期”。第二层思维要求你不仅理解公司还要理解市场对公司的预期是什么，然后判断现实会比预期好还是差。 实践三：概率思维。 第一层思维说”这会发生”。第二层思维说”这发生的概率是多少？市场定价了多大的概率？如果我判断的概率和市场定价的概率有差距那差距越大机会越大。”巴菲特在2008年买入高盛不是因为他”知道”高盛不会倒闭。而是因为他判断高盛倒闭的概率远低于市场定价所隐含的概率。这个”概率差”就是他的安全边际。 马克斯的防守优先哲学 马克斯把自己的投资目标定义得非常独特。他说：”我希望在牛市中获得平均回报，同时在熊市中最小化损失。因为损失造成的伤害远大于收益带来的好处。” 这是第二层思维在风险管理中的应用。第一层的风险管理是”分散投资就安全了”。第二层的风险管理知道分散可以降低个股风险但不能降低系统性风险——整个市场同时下跌时分散帮不了你。在系统性风险面前只有现金和非相关资产才是真正的保护。 第一层择时是”市场便宜了就买入”。第二层择时知道市场便宜了但可能变得更便宜——所以用分批买入而非一次性买入来确保即使”买早了”也不会全部被套在高位。 这种防守优先的策略在牛市中会跑输大部分人。但在一个完整的牛熊周期中看——比如从1995年到2002年——马克斯的”牛市平均加熊市最小损失”的总回报远超”牛市跑赢加熊市巨亏”。原因是亏损的复利效应：亏50%需要涨100%才回本。马克斯的策略不是”保守”——它是在不对称中选择对你有利的那一边。 第二层思维与芒格的栅栏 马克斯的第二层思维和芒格的多学科栅栏是互补的工具。芒格的栅栏告诉你”用什么框架分析”——心理学、经济学、历史学、概率论。马克斯的第二层思维告诉你”分析完之后怎么使用结论”——不是直接根据分析结论交易，而是把分析结论与市场已有的定价比较，只在两者有显著差距时行动。 一个只有栅栏没有第二层思维的投资者可能分析得很好（”这家公司确实优秀”）但忽视了价格已经反映了”优秀”，在高位买入最终回报平庸。一个只有第二层思维没有栅栏的投资者可能善于识别”市场偏差”但不知道偏差背后的原因是什么，可能把”暂时的恐慌”和”永久的衰退“混为一谈。两者结合——用栅栏分析现实、用第二层思维评估市场定价与现实的差距——是超额回报最可靠的来源。 第二层思维还有一个容易被忽视的维度：它不仅适用于买入决策也适用于持有和卖出决策。很多投资者用第一层思维持有股票：”这家公司还是好公司所以我继续持有。”第二层思维会问：”这家公司确实还是好公司但市场现在的定价是否已经反映了所有的好——甚至过度乐观了？如果是那即使公司本身没有变差按当前价格持有的预期回报可能已经低于其他机会了。”换句话说第二层思维迫使你持续评估”持有的机会成本”——不是”这只股票好不好”而是”按当前价格持有这只股票是否仍然是我所有可选项中最好的”。这是一个更高标准的问题但它是获取长期超额回报的必要条件。 一句话总结 第一层思维问”发生了什么”。第二层思维问”市场已经反映了多少”。 超额回报不来自于你比别人更早知道事实——而来自于你比别人更准确地评估了事实与市场预期之间的差距。这需要的不是更快的信息而是更深的思考——而更深的思考恰恰是普通投资者最容易获得的优势。 从实操角度来说你不需要在每笔投资中都进行完整的第二层思维分析。一个简单的起点是：每次你想买入时先停下来问两个问题。第一”市场为什么把这只股票定在这个价格——它在担心什么或者在乐观什么”。第二”我的判断和市场的判断有什么不同——如果没有不同那我没有理由认为我会获得超过市场平均水平的回报”。如果你找不到你和市场的判断差异那最理性的选择就是买指数基金——因为你没有超额回报的来源。只有当你确信你的判断和市场的判断之间存在显著差距时你才有理由做个股投资。这不是自大——这是诚实地评估你是否拥有信息优势或分析优势。大多数时候答案是”没有”——承认这一点然后买指数基金不是失败而是智慧——这本身就是一种最诚实的第二层思维。 常见问题 问：第二层思维是不是就是逆向投资？ 不完全是。逆向投资是”别人都在卖时买入”，但这只是第二层思维的一个应用场景。第二层思维的本质是”理解市场的共识是什么，然后判断共识是否正确”。有时候共识是正确的——在这种情况下，逆向操作反而是错的。第二层思维比逆向投资更精细：它要求你不仅仅是”和别人不一样”，还要”在正确的时候和别人不一样”。 问：普通人如何练习第二层思维？ 从每天一个练习开始：每次你看到一条关于某家公司的新闻时，先写下你的第一反应（第一层），然后花 30 秒想”市场的其他人也在看到这条新闻，他们会怎么反应”（第二层）。经过一段时间的练习，这种思维方式会变成习惯。 本文参考 Howard Marks《投资最重要的事》及其公开备忘录整理。不构成投资建议。 「柔和谦卑 履责 求知」 相关阅读 二阶思维：然后呢——投资中最被低估的问题 Howard … Read more

护城河的四种来源：如何判断竞争优势是否持久 “投资的要点不在于判断某个行业对社会的影响有多大，而在于判断某家公司是否具备可持续的竞争优势。” ——巴菲特 护城河不是比喻，是可分析的结构 “护城河“是巴菲特和芒格投资体系中最核心的概念之一。但很多人把它当作一个模糊的比喻——“这家公司很厉害所以它有护城河”。这种理解太粗糙了。 实际上护城河有四种具体的来源。每种都可以用财务数据验证、每种的持久性也各不相同。理解这四种来源你就能超越”有没有护城河”这个粗糙的是非题进入”护城河有多宽、由什么构成、在变宽还是变窄”这个精细的分析框架。 Pat Dorsey在《The Little Book That Builds Wealth》中系统地归纳了这四种来源。下面逐一展开。 来源一：品牌定价权 消费者愿意为你的产品支付高于竞争对手的价格并且不会因为涨价而流失——这就是品牌定价权。 可口可乐的品牌已经存在了超过130年。消费者在超市面对一排碳酸饮料时会自然伸手拿可口可乐即使它比旁边的白牌产品贵30%。茅台不仅是一种白酒还是中国社交和商务场合的文化符号——这种文化含义赋予了它远超普通白酒的定价能力。爱马仕的铂金包售价是同等质量手袋的10倍以上但消费者仍然要排队等待购买——极致奢侈品的品牌定价权可以达到令人惊讶的程度。 如何检验：这家公司过去5年有没有提过价？提价后销量有没有下降？如果提价5%但销量基本不变说明它拥有强大的定价权。如果提价2%就流失了10%的客户那它没有真正的定价权。 品牌定价权的持久性极高。品牌一旦在消费者心中建立起来就极难被复制。你可以复制可口可乐的配方（事实上百事可乐的口感在盲测中经常胜出）但你无法复制消费者130年来积累的品牌认同和情感联系。这种”心智占领”是所有护城河中最难被攻破的。 来源二：转换成本 客户切换到竞争对手的产品需要付出极高的时间、金钱或精力成本——所以即使有更便宜的替代品他们也不愿意换。转换成本是一种”锁定效应”：一旦你开始使用某个产品你就被它的生态系统绑住了。 苹果是转换成本的典型案例。你的照片在iCloud里、你的音乐在Apple Music里、你的App全部购买在苹果生态里、你的家人用iMessage和FaceTime联系。切换到安卓意味着你要重新迁移所有这些数据——大多数人一想到这个过程就放弃了。巴菲特做过一个著名的思想实验：如果有人给你一部免费的安卓手机和一辆车让你放弃你的iPhone你会接受吗？大多数苹果用户的答案是”车可以不要但手机不能换”。这就是转换成本的威力——它让用户宁愿放弃有形的经济利益也不愿承受切换的无形成本。 在企业级软件领域转换成本更加惊人。一家大企业切换ERP系统（从SAP换到Oracle或反之）通常需要1到2年的时间、数百万美元的预算和整个组织的适应阵痛。这就是为什么企业级软件公司的客户留存率通常超过95%——不是因为它们的产品有多好而是因为客户换不起。 如何检验：客户从这家公司的产品切换到竞争对手需要多长时间、花多少钱？时间越长、花费越高转换成本越大。 转换成本的持久性较高但技术变革可能瓦解它。云计算降低了企业级软件的迁移成本——以前迁移ERP需要重建整个基础设施现在只需要切换云服务商。AI未来可能进一步降低数据迁移的难度。所以转换成本虽然强大但不是永恒的——你需要持续监测技术变革是否在侵蚀它。 来源三：网络效应 产品的用户越多产品对每个用户的价值就越大——形成正反馈循环使得后来者几乎无法进入。 微信是中国最典型的网络效应案例。你用微信不是因为微信的功能最好（很多即时通讯软件的功能更强大）而是因为你的朋友、家人、同事、客户全都在微信上。即使明天出现一个各方面都优于微信的产品你也不会切换过去——除非你的所有联系人都同时切换。这就是网络效应的本质：单个用户无法独立做出切换决定因为产品的价值来自于其他用户的存在。 Visa展示了双边网络效应：商家接受Visa因为消费者用Visa，消费者用Visa因为商家接受Visa。任何新进入者要同时说服商家和消费者才能打破这个循环——几乎不可能。 如何检验：如果这个产品的所有用户同时消失它还有价值吗？如果答案是”没有”那网络效应是它的核心护城河。 网络效应的持久性极高。历史上几乎没有一个成熟的网络效应平台被纯粹的竞争者推翻过——它们只会被范式转移颠覆（如功能手机时代的短信网络被智能手机时代的微信颠覆）。 来源四：成本优势 你的生产成本显著低于竞争对手使得竞争对手即使以和你相同的价格销售也赚不到钱。 BNSF铁路拥有物理性的成本优势——你不可能再修一条横贯北美大陆的铁路因为土地和路权已经被占满了。沃尔玛通过规模效应获得了采购成本优势——它的采购量大到任何供应商都给它最低的价格而小零售商永远做不到这一点。 但成本优势是四种护城河中最脆弱的一种。方洪波坦承”美的的护城河是效率但这个护城河在不断被侵蚀”——这种罕见的诚实揭示了成本优势的本质问题：竞争者可以通过学习、自动化和规模扩张逐步追上你的成本水平。除非你的成本优势来自不可复制的物理资产（像BNSF的铁路网或长江电力的三峡大坝）否则它总是在被侵蚀。 如何检验：比较同行业公司的毛利率。如果一家公司的毛利率持续高于行业平均5个百分点以上它大概率拥有成本优势。但你还需要追问：这个成本优势的来源是什么？它可以被竞争者复制吗？ 护城河在”变宽”还是”变窄” 判断护城河的方向比判断护城河的存在更重要。一家拥有正在变窄的护城河的公司可能是一个糟糕的长期投资即使它今天看起来很强大。一家护城河正在变宽的公司则可能是最好的长期持有标的。 变宽的信号：提价后客户不流失说明定价权在增强。新产品让用户更难离开说明转换成本在增加。用户数仍在增长说明网络效应在强化。规模在扩大且单位成本在降低说明成本优势在加深。 变窄的信号：被迫打折促销才能维持销量说明定价权在丧失。竞争者推出了”一键迁移”工具说明转换成本在降低。用户活跃度在下降核心用户在流失说明网络效应在减弱。竞争者的成本在追上差距在缩小说明成本优势在消失。 护城河变宽是持有的理由更强。护城河变窄则需要重新评估——它可能是卖出的信号之一。 没有护城河的行业 有些行业天然缺乏护城河无论公司多努力。航空业没有定价权（消费者纯粹按价格选择）、没有转换成本、成本优势依赖不可控的燃油价格——结果是100多年来美国航空业的累计净利润约等于零。纺织业没有品牌、没有定价权、成本优势随劳动力迁移而消失——巴菲特在纺织厂上花了20年最终承认”好管理救不了烂生意”。传统餐饮的进入壁垒极低任何人都能开一家餐厅——平均存活期不到3年。 在这些行业中即使是最好的管理也只能减缓衰退而非逆转衰退。这就是巴菲特说的”当一个以善于经营著称的管理团队遇上一个以经济特性糟糕著称的行业时保持不变的是行业的名声”。 这个教训对投资者极其重要：不要在没有护城河的行业里寻找”下一个巴菲特式的管理者”来拯救企业。 好管理者在好行业里能创造奇迹——Tom Murphy在有线电视行业（天然垄断、有定价权）创造了几千倍的回报。但好管理者在坏行业里只能延缓衰亡。你投资的首要筛选标准应该是行业的经济特性（有没有护城河）而不是管理层的能力——因为前者是结构性的、持久的后者是个人的、可变的。 投资者的检查清单 在买入任何一只股票之前逐条检查以下问题。这家公司有品牌定价权吗？有转换成本吗？有网络效应吗？有成本优势吗？四种护城河中它至少有一种吗？如果一种都没有那就不值得长期持有——无论它的增长率多高、管理层多优秀。它的护城河在变宽还是变窄？看过去3年的趋势而非过去3个月的噪音。 四种护城河至少有一种、且正在变宽——才值得长期持有。 很多投资者从不做这个检查就买入股票。他们可能花了几十个小时研究这家公司的财务报表、估算它的内在价值、分析它的增长前景——但从来没有认真思考过”它的竞争优势的来源是什么”。没有护城河的公司即使今天的财务数据非常漂亮也可能在3到5年内被竞争者侵蚀掉所有利润。有护城河的公司即使今天的增长率不算惊人也可能在10到20年内稳定地为你创造复利。护城河分析不是”额外的加分项”——它应该是你投资分析的第一步。 延伸阅读： – 伟大行业不等于伟大投资 — … Read more

集中还是分散：你应该持有多少只股票才合理 “分散投资是对无知的保护。如果你知道你在做什么，分散就没有太大意义。” —— 巴菲特 同一个老师，两种截然相反的答案 格雷厄姆在哥伦比亚大学教了一批后来成为投资界传奇的学生。他们中有两个人用了完全相反的方法——而且两个人都取得了卓越的长期回报。 芒格（以及他的搭档巴菲特）偏向极度集中。芒格在60年的投资生涯中做的真正重大的投资决策不到10个。他只在极少数他极度有信心的机会上重仓出击——每只股票可能占他总资产的20%到50%。他的逻辑是：如果你深入了解一家公司并且确信它被严重低估那为什么不把你的大部分资金投入其中？分散到你不了解的股票中只会把你的回报从”优秀”稀释到”平庸”。 施洛斯偏向广泛分散。他同时持有100只以上的股票每只占总资产的不到2%。他在1956年到2002年的47年中实现了约16%的年化回报——远超同期的市场平均。他的逻辑是：我不需要对每一只股票有深入的了解——我只需要按照统计上可靠的标准（比如”价格低于账面价值”）买入大量的股票然后依靠大数定律来确保我的整体组合跑赢市场。 同一个老师教出了两种截然相反的方法——而且两种都成功了。 这说明”集中vs分散”不是一个”谁对谁错”的问题——而是一个”哪种方法匹配你的能力和品格”的问题。 集中的优势和前提 当你深度理解一家公司——它的护城河、管理层品质、竞争格局和自由现金流趋势——你的判断准确率远高于随机。在这种情况下把更多的资金集中在你最有信心的判断上在数学上会产生更高的期望回报。 但集中投资有三个严格的前提条件。 第一个前提是深度了解。 你必须对你重仓持有的每一家公司有巴菲特级别的了解——不是”我看过几篇分析报告”的了解而是”我能比大多数分析师更好地判断这家公司未来5年的竞争地位”的了解。如果你没有达到这个水平的了解你的”集中”就不是”基于信息优势的集中”而是”基于过度自信的赌博”。 第二个前提是情绪控制。 集中持仓意味着你的投资组合的短期波动会非常大。当你最大的持仓暴跌30%到40%时你的整体组合可能缩水15%到20%。如果你没有足够的情绪控制能力来在这种波动中保持冷静你就会在最不应该卖出的时候恐慌卖出——把一次”暂时的账面波动”变成”永久的实际亏损”。 第三个前提是时间。 集中投资的优势需要几年甚至十几年的时间才能显现——因为单只股票在短期内的表现受运气的影响远大于受技能的影响。如果你只打算持有一两年集中投资的”技能优势”还没有来得及从”运气噪音”中浮现——你看到的主要是随机性而非你的能力。 从更深的层面来看集中投资的本质是一种信念的物质化表达。当你把30%的资产投入一家公司时你不只是在做一个金融决策——你是在说”我愿意把我财务健康的很大一部分寄托在我对这家公司的理解之上”。这种表达需要真正的品格力量——不是”我觉得这只股票会涨”的浅层信心而是”我深入研究了这家公司的每一个方面我能论证正面和反面的论点并且我的综合判断是它被严重低估”的深层确信。 巴菲特在2016年把伯克希尔总资产的约25%投入了苹果公司。这不是一个”我喜欢苹果产品所以买它的股票”的消费者判断——它是基于对苹果生态系统的粘性、品牌溢价能力、巨大的自由现金流和合理估值的深入分析做出的判断。他说他看到了10亿用户每天和苹果产品建立的情感连接——这是一种他在可口可乐身上看到过的消费者行为模式。这种基于多年商业理解的判断才是集中投资应有的基础——而不是基于技术图表、朋友推荐或社交媒体热度的判断。 分散的优势和适用人群 分散的核心价值不是”让你赚更多”——而是”确保你不会因为对一只股票的判断错误而遭受灾难性的损失”。 当你持有100只股票时即使其中5只归零了你的总资产也只损失了5%——完全可以恢复。但当你持有5只股票时如果其中1只归零了你的总资产损失了20%——这需要你的剩余投资涨25%才能回到原来的水平。 分散特别适合以下几类投资者。 第一类是”不打算花大量时间研究个股”的人——如果你的主业不是投资并且你不愿意每周花10到20个小时来深入研究公司那广泛分散（通过指数基金）是你最好的选择。第二类是”刚开始学习投资”的人——在你的能力圈还很小的阶段分散可以保护你免受”初学者的判断错误”的严重伤害。第三类是”情绪控制能力还在建设中”的人——分散降低了你投资组合的波动性从而降低了情绪反应的强度和频率。 格雷厄姆自己晚年的建议是”大多数人应该买指数基金”——这是对分散投资最强有力的背书。他不是在否定集中投资的价值——他是在诚实地认识到大多数人不具备成功实施集中投资所需要的三个前提条件（深度了解、情绪控制和足够的时间）。 如何选择适合你的方式 以下检查清单帮你判断你应该偏向集中还是偏向分散。 你每周花多少时间研究投资？ 如果少于5小时你可能不具备集中投资所需的了解深度。选择分散（指数基金）。如果超过15小时并且你已经积累了几年的经验你可以开始考虑适度集中。 你能列出你最有信心的3只股票的前3个风险吗？ 如果不能你的了解深度不够支持集中投资。如果你能详细地列出每只股票的竞争对手、风险因素和最坏情况你可能具备了集中投资的知识基础。 如果你最大的持仓明天跌40%你还能安稳入睡吗？ 如果不能你的情绪控制能力还不够支持大仓位的集中投资。减小你最大持仓的比例直到答案变成”是”。 你的投资期限至少有10年吗？ 如果少于10年集中投资的”技能优势”可能还没有来得及从”运气噪音”中显现。在较短的投资期限中分散是更安全的选择。 最终这个问题回到了对自己的诚实评估。大多数投资者高估了自己的分析能力、高估了自己的情绪控制能力、低估了运气在他们过去的成功中所扮演的角色。在这种情况下选择集中投资就是在用”过度自信”来驱动”过大仓位”——这是投资中最昂贵的组合之一。相反选择适度分散（比如通过指数基金或持有20到30只股票）是对自己局限性的诚实承认——而在投资中诚实地承认你的局限性几乎总是比假装你没有局限性能产生更好的长期结果。 芒格给出了一个很好的经验法则来判断你是否适合集中投资。他说：”如果你不愿意在不看股价的情况下持有一只股票3年那你根本不应该持有它3分钟。”如果你对你最大的持仓不具备这种”3年不看价格也完全放心”的深层了解和信心那你的集中可能不是基于能力——而是基于过度自信。在这种情况下适度分散是更明智的选择。 常见问题 有没有一个”最佳”的持股数量？ 没有一个适用于所有人的”最佳”数量——但有一些经验性的指导。学术研究表明约20到30只股票可以消除约90%到95%的”个股特定风险”（即和整个市场无关的、某一只股票特有的风险）。超过30只之后增加更多的股票对风险降低的边际贡献非常小。所以如果你想做个股投资20到30只可能是一个合理的”中间地带”——既有足够的分散来保护你免受单只股票灾难的伤害又不会因为太分散而把你的回报稀释到和指数完全一样。但如果你不打算做个股研究一只涵盖几百到几千只股票的指数基金就是最简单最有效的”完全分散”。 巴菲特说”分散是无知的保护”是否意味着分散不好？ 这句话经常被断章取义。巴菲特的完整意思是：如果你有足够的知识和能力来做出高质量的判断那集中投资可以给你更好的回报。但如果你没有这种知识和能力那分散是保护你免受你自己无知伤害的最好方式。 “无知的保护”不是贬义词——它是一种务实的自我保护策略。大多数人（包括大多数专业基金经理）在诚实地评估自己的能力之后都应该承认他们的能力不足以支持高度集中的投资——对他们来说分散不是”次优的选择”而是”最优的选择”。 从投资史的角度来看集中和分散这个争论最有启发性的案例不是巴菲特或施洛斯——而是长期资本管理公司（LTCM）在1998年的崩溃。LTCM由两位诺贝尔经济学奖得主创立拥有华尔街最聪明的数学头脑。他们用极其复杂的模型做出了高度集中的投资决策。在1998年之前他们的回报惊人。然后俄罗斯债务违约引发了一系列他们的模型没有预见到的连锁反应——他们在几周内损失了约46亿美元差点导致整个金融系统的崩溃。LTCM的教训是：即使你是世界上最聪明的人即使你有最精密的模型在一个充满不可预测事件的世界中过度集中加上杠杆仍然可以在一瞬间摧毁你。 这个教训不是说”集中是错的”——它是说”集中的前提条件（深度了解、情绪控制、不用杠杆和足够的时间）中任何一个不满足都可能导致灾难”。 本文参考巴菲特和芒格关于集中投资的论述及施洛斯的分散投资实践整理。如果这篇文章帮你从”集中和分散哪个更好”转变成了”哪个更适合我”，欢迎关注公众号「柔和谦卑 履责 求知」。 不构成投资建议。 「柔和谦卑 履责 求知」 相关阅读 … Read more

摩擦成本的吞噬：谁真正拿走了投资者的回报 “如果投资者想在一个充满摩擦的世界里生存，他必须首先理解这些摩擦有多大。” ——沃伦·巴菲特 一、换座位的代价 巴菲特在1999年太阳谷演讲中，提出了一个被大多数投资者忽视的问题： “如果你我就在这个房间里交换各自的生意股份，由于没有中介，交易将不产生任何成本。但在现实世界中，投资者往往有’换座位’的冲动，或者至少想找人建议自己是否该换。而这一切都要付出代价——而且代价不菲。” 他把这些代价统称为摩擦成本（frictional costs）。 这个概念极为重要，却极少被认真讨论。大多数投资者在思考回报时，想的是”我的股票涨了多少”或”我的基金年化回报是多少”。他们很少追问一个更根本的问题：在我赚到的钱中，有多少被中间环节吞掉了？ 二、1300亿美元的”座位费” 巴菲特做了一个令人震惊的估算。 1998年《财富》500强企业的利润总额约为3,340亿美元。这些企业的总市值约为9.91万亿美元。也就是说，投资者为3,340亿的利润支付了近10万亿的价格。 然后，巴菲特逐项拆解了摩擦成本： 1. 交易成本（佣金 + 做市商差价 + 承销价差） 1999年美国股市的预计成交总量约为3,500亿股。巴菲特估算买卖双方每方每股平均交易成本约6美分，合计约420亿美元。 2. 基金费用（管理费 + 申购费 + 12b-1费 + 运营费） 当时美国本土股票型共同基金总资产约3.5万亿美元，相关年度开销保守估计至少为资产的1%——约350亿美元。 3. 其他费用 散户的账户打包费、大户的管理费、期权和期货交易的佣金、可变年金的持有成本，以及金融顾问们源源不断发明的各种额外收费。 加在一起，摩擦成本每年约1,000至1,300亿美元，约占总市值的1%。 巴菲特由此得出一个简洁的结论：在《财富》500强创造的3,340亿利润中，近三分之一被投资者交给了各种”换座顾问”。投资者为近10万亿的市值，最终获得不到2,500亿的回报。 三、摩擦成本为什么重要 有人会说：1%的摩擦成本听起来并不多。 但这里有一个复利的陷阱：摩擦成本不是一次性的——它每年都在发生。 假设市场的长期年化回报是7%（扣除通胀后约4-5%）。每年1%的摩擦成本意味着你的实际回报降低到6%。 看起来只差1个百分点？让我们算算30年的复利差距： 7%年化（无摩擦） 6%年化（1%摩擦） 差额 10万元，30年后 76.1万 57.4万 18.7万（-25%） 一个百分点的年化摩擦，30年后吃掉了你四分之一的财富。如果摩擦成本是2%（很多主动管理基金的真实费用率），30年后吃掉的是42%。 这就是为什么巴菲特和芒格不厌其烦地强调低成本指数基金。不是因为指数基金的投资方法更好——而是因为它的摩擦成本接近于零（年费用率0.03-0.05%）。在30年的复利下，这个看似微不足道的费用优势会变成天文数字。 四、”如果没有人换座位” 巴菲特用一个黑色幽默的想象来说明摩擦成本的荒谬： “我听过这样一个漫画场景：新闻主播播报说，’今天纽约证券交易所没有任何交易——因为每个人都对自己所持资产感到满意。’要真是这样，投资者每年就能省下1,300亿美元，装进自己的口袋。” 没有交易 = 没有佣金 = … Read more

机会成本：每一个决定的隐形代价 “你做出任何选择的真正代价不是你付出了什么——而是你放弃了什么。” 2000亿美元的”没赚到” 巴菲特在纺织厂上没有”亏”2000亿美元。纺织厂本身只亏了几千万。他”没赚到”2000亿美元——那笔投入纺织厂的资金如果在1960年代就转入保险业务经过60年的复利今天会多值约2000亿。 这2000亿不会出现在任何财务报表上——因为它不是”实际发生的损失”而是”如果你做了不同选择你本可以获得的收益”。 这就是机会成本——你做出任何选择的真正代价不是你”付出了什么”而是你”放弃了什么”。 大多数人只看到他们付出的——花了多少钱、亏了多少钱。但很少有人看到他们放弃的——如果那笔钱和那些时间被用在更好的地方它们本可以产生多少价值。机会成本是一种”看不见的损失”——正因为看不见它才更加危险。 巴菲特本人对此有深刻的认识。他说纺织厂是他职业生涯中”代价最高的错误”——不是因为亏了多少而是因为那些资本被困在了一个低回报的行业里20年。如果他早20年把那些资本转入保险业务复利会把几千万变成几千亿。时间加复利把一个看似”小”的决策错误放大成了人类投资史上代价最高的机会成本。 这个案例给所有投资者的启示是：不要只看你的投资”亏了多少”——还要看你的资本”本可以在别处赚多少”。 前者是直接损失后者是机会成本。在很多情况下机会成本比直接损失大得多。一只”不亏钱但回报平庸”的股票看起来”没什么问题”但如果你把同样的钱投在指数基金里获得了更高的回报那你持有这只平庸股票的每一天都在隐性地亏损——只是你看不到这个亏损因为它不出现在你的账户上。 投资中的机会成本 你持有的每一块钱都有机会成本。 你有10万元选择买了一只股票今年回报5%赚了5000元。但如果你把这10万元买了指数基金指数今年回报10%你本可以赚1万元。你的”实际回报”是5000元但你的”机会成本”也是5000元——你本可以多赚却没有赚到的那部分。 大多数人不计算机会成本。他们只看”我赚了5000元不错”。但巴菲特每天都在计算机会成本——因为他知道每一块钱只能投在一个地方。投在这里就意味着没投在那里。那里的回报就是这里的隐形代价。 这个概念的实际含义是：你持有一只回报7%的股票不只是”赚了7%”——如果指数基金回报10%你实际上是”相对亏了3%”。 是的即使你的绝对回报是正的你仍然可能在”亏钱”——相对于你的机会成本。这就是为什么巴菲特说指数基金应该是所有主动投资决策的基准——如果你长期跑不赢指数你的主动投资就不是在创造价值而是在消耗价值。 很多投资者从来没有做过这个对比。他们觉得”我今年赚了8%不错”但从来没有问过”指数基金今年赚了多少”。如果指数赚了12%那你的8%实际上是在”亏”4%——你花了大量时间精力做研究和交易最终得到的回报还不如”什么都不做只买指数基金”。这种”忙了一年还不如不忙”的结果是大多数主动投资者面临的真实处境——Dalbar数据年复一年地证实了这一点。 机会成本思维还有一个重要的应用：它帮你判断”持有”是否仍然合理。很多人持有一只股票的理由是”它还没回到我的买入价我不能亏钱卖出”。但这是沉没成本谬误——你的买入价已经无法改变了。正确的问题不是”它相对于我的买入价涨了还是跌了”而是”以它当前的价格持有它在未来的预期回报是否高于我把这笔钱投在别处能获得的回报”。如果答案是否那你就应该卖出——无论你当初的买入价是多少。因为你持有它的每一天都在支付机会成本。 你花的每一小时也有机会成本。 你花了10小时研究一只最终回报平庸的股票。如果你把这10小时用来读年报深入理解一家你已经持有的好公司你可能发现了加仓的理由或者发现了卖出的理由——这两个判断的价值可能远超那只你研究了但没什么用的股票。芒格说”到有鱼的地方钓鱼“——翻译成机会成本语言就是不要把你有限的研究时间花在”不太可能有鱼”的地方。时间的机会成本和钱一样真实——甚至更真实因为时间不可回收而钱可以。 巴菲特的1美元测试 巴菲特的”1美元测试“本质上是一种企业层面的机会成本检验：”每留存1美元利润至少应该创造不少于1美元的市值。”如果公司留存了1美元但只创造了0.5美元的市值说明这1美元的机会成本高于它的实际回报——公司不如把这1美元分给股东让股东自己投资。 同样的逻辑适用于你个人。你持有的每1元投资必须产生至少等于”你在别处能获得的回报”的回报。否则你应该把它转到回报更高的地方。”别处能获得的回报”的最简单基准是指数基金的长期回报（约10%）。如果你持有的某只股票的预期回报长期低于10%你在机会成本的意义上是在”亏钱”——即使你的绝对回报是正的。 机会成本的日常应用 机会成本不只适用于投资——它适用于人生的每一个决定。 花2小时刷社交媒体的直接成本是0元但机会成本是2小时的阅读——可能读完半本书。在一家”还行”的公司待着不跳槽的直接成本是0但机会成本是你在更好的公司能获得的成长和薪资增长。持有一只已经不值得持有的股票的直接成本看起来是0（你没卖所以没”亏”）但机会成本是如果你卖了把钱投到更好的标的能赚到的回报。 机会成本的力量在于它让你看到你”正在失去”的东西——即使你的账户、薪资和现状看起来”还行”。”还行”是机会成本最大的敌人——因为它让你觉得”不需要改变”。但”还行”可能意味着你在缓慢地失去更好的可能性。每一天你在”还行”的状态中度过都是一天的机会成本——那些你本可以用来追求”更好”的时间和资源被消耗在了维持”还行”上。 但机会成本思维也有一个陷阱需要警惕：它可能让你陷入”永远在后悔”的状态。每一个决定都有机会成本所以你总是可以在事后找到”一个更好的选择”然后为没有选它而懊悔。解决方法是只在”做决定时”计算机会成本而不在”决定做完后”计算。做决定时机会成本帮你做出更好的选择。决定做完后沉没成本已经发生了回头计算”如果当时选了另一个”只会带来无意义的后悔。接受”你不可能做出完美的选择”但追求”每次做出比上次更好的选择”——这就是机会成本思维的正确使用方式。 复利放大机会成本 机会成本在复利的作用下会被指数级放大。今天做了一个”不太好”的选择短期看差距很小。10年后差距变成了2倍。30年后差距可能变成4到8倍。 巴菲特的纺织厂案例就是最好的例证——如果只延迟了5年关闭机会成本可能只有几十亿。但他延迟了20年复利把几十亿放大成了2000亿。机会成本乘以时间乘以复利等于真正的代价。 这就是为什么”越早开始正确的行为越好“——不是因为早开始能赚更多（虽然确实能）而是因为晚开始的机会成本在复利下是巨大的。25岁开始定投和35岁开始差10年。这10年在复利下终值差约2倍——那个”晚开始的10年”的机会成本不是10%而是50%（你最终拿到的钱少了接近一半）。 理解了这一点你就会明白为什么”现在就开始”不是一句空洞的口号——它是你能做的机会成本最低的决定。因为”再等一年”的成本不是零——它是一年的复利在后面所有年份中的累积放大效应。 芒格的逆向思维在机会成本中有一个特别的应用：不只问”我选择做这件事的机会成本是什么”还要问”如果我什么也不选我的机会成本是什么”。有时候”不做决定”的机会成本是零——市场没有好机会、等待是免费的。但有时候”不做决定”的机会成本很高——一个明显被低估的好公司出现了你因为害怕而没买错过了大幅上涨。区分这两种情况——在”不做决定”的机会成本低时耐心等待、在机会成本高时果断行动——是主动耐心的核心技能。 从更宏观的角度来看机会成本思维的终极价值在于它让你对资源（钱和时间）的有限性保持清醒。你的钱是有限的你的时间更是有限的。每一笔钱和每一小时只能用一次。用在了这里就意味着没有用在那里。看到这个”没有用在那里”的代价——而不只看”用在这里”的收益——是从普通决策者升级为优秀决策者的关键一步。优秀的决策者不只问”这个选择好不好”——他还问”和我能做的其他所有选择比这个选择是不是最好的”。后一个问题更难回答但它的答案对你的长期投资结果和人生结果的影响要大得多。学会问这个问题并且诚实地面对答案——即使答案意味着你需要改变现状——就是机会成本思维给你的最大礼物。 一句话总结 你做出任何选择的真正代价不是你付出了什么——而是你放弃了什么。 看到这个”看不见的代价”是理性决策的第一步。在做每一个投资决定之前问自己”如果我把这笔钱和这些时间用在别的地方我能得到什么”——这个简单的问题可能会改变你很多决策的方向。 常见问题 问：考虑机会成本不会导致决策瘫痪吗？ 不会，只要你设定一个”默认选项”。巴菲特的默认选项是标普 500 指数基金——任何新的投资机会必须比这个默认选项更好才值得行动。有了默认选项，你不需要比较所有可能的选择，只需要比较”这个机会 vs 默认选项”。这大大简化了决策过程。 问：时间的机会成本怎么计算？ 时间的机会成本无法精确量化，但可以粗略估算。如果你花 2 小时分析一只股票，这 2 小时本可以用来读年报、学习新框架、或者陪家人。问自己：”这 2 小时产出的决策质量，比花在最佳替代用途上更高吗？”如果答案经常是”不确定”，说明你的时间分配可能需要调整。 本文参考机会成本经济学概念及巴菲特、芒格的公开论述整理。不构成投资建议。 如果这篇文章帮你开始关注每个决定背后的隐形代价，欢迎关注公众号「柔和谦卑 … Read more

段永平：做对的事情，把事情做对 段永平不是一个典型的投资者。 他创立了步步高，做出了小霸王游戏机和步步高学习机。步步高后来孵化出 OPPO 和 vivo——两家合计占全球智能手机出货量前五。他 2001 年投资网易，几个月赚了 20 多倍。2011 年买入苹果，持有至今。他是拼多多最早期的投资人之一。他花 62 万美元拍下巴菲特午餐，是第一个这么做的中国人。 但如果你问他”你的投资秘诀是什么”，他会给你三句话： 第一，做对的事情，把事情做对。 第二，胸无”大”志。 第三，做一个正直的人。 这三句话听上去像老生常谈。但当你把它们放进他几十年的决策轨迹里看，会发现这不是鸡汤——这是一个经过反复验证的操作系统。 一、”做对的事情”和”把事情做对”是两码事 这是段永平最核心的思想，也是最容易被误解的： “很多人可能会问，我不知道什么是对的事情。总会知道的！你知道什么是错的，当你发现错了的时候，要及时改。不管付出了多大代价，都往往是最小的代价。” 注意这个结构：他不是说”你必须一开始就知道什么是对的”——他说的是“你迟早会知道什么是错的，发现了就赶紧改”。这是一个动态的、容错的框架，不是一个静态的、要求完美的框架。 然后他做了一个关键的区分： “有很多人分不清楚错的事情和把事情做错，这两个性质是完全不一样的。你不能因为怕把事情做错了，你就不做事。因为无论你怎样做，你都会错。但明知是错的，你不应该做。” 这个区分在投资领域极其重要。”做错的事情”是方向性错误——比如投资一个你根本不理解的商业模式，或者为了短期收益做违反原则的事。”把事情做错”是执行层面的错误——比如买入时机不好、仓位分配不理想。前者是致命的，后者是可以修正的。 芒格用另一种方式说了同一件事：“不做蠢事比做聪明事重要得多。” 二、”想长远”：段永平的时间框架 段永平反复强调一个思维习惯： “你要想长远，你要想五年以后、十年以后、二十年以后，你每一个决策是不是对。” “你不要让重要的事情变成紧急的事情。” 第二句话值得反复品味。大部分人的生活和投资被”紧急”绑架——因为他们没有提前处理”重要”的事。锻炼身体是重要的事，但大部分人等到生病才去看医生——这时它已经变成了紧急的事。 他用了一个极端的比喻： “我开着车，时速 200 公里，前面 20 米有一堵墙，肯定要撞上去了，你觉得我该怎么办？没什么办法，反正死定了。最重要的是，你不要开那么快呀，你干嘛要去撞墙呢？” 这和李嘉诚的”花 90% 时间考虑失败”是同一种思维——不要在危机中寻找英雄式的解决方案，要在危机之前就避免进入那种局面。 三、”不懂不碰”：能力圈的朴素版 段永平对”能力圈”的理解比大部分投资者更落地： “不懂不碰，你搞不懂的东西，你不要去碰。另外就是不要用杠杆。你不要用股票去抵押。哇，觉得股票要涨了，我就借好多钱，结果股票在涨之前掉了一下，你就完了。” “如果不懂，像我买的这个，大家也都觉得是高风险，但我不觉得。所以这取决于你有多懂，你投你懂的东西。” 这里有一个微妙但关键的点：“高风险”是相对于理解程度而言的。外人看段永平全仓买网易觉得疯狂，但段永平自己不觉得——因为他对网易的商业模式有深刻理解。同样的操作，外人做是赌博，他做是投资。区别不在于操作本身，而在于背后的认知深度。 他还给了能力圈一个时间边界： “40 岁以前，你一定要想办法建立你的能力圈，但是在以后，我觉得可能就会难。” 四、苹果的故事：一句话打动巴菲特 段永平和巴菲特关于苹果的对话，是投资史上最精彩的非正式交流之一： “我说，我觉得苹果的生意模式，当然我这里主要讲的是 iPhone，是比可口可乐要好的。” “‘哇哦’，他说。” “我说：’你看，你说百事可乐一半的价钱，你就喝百事了。你知道安卓手机和苹果比，它价钱差多少？你看真正的苹果用户谁在乎，没有人在乎。’” 四年后，在伯克希尔的晚宴上，巴菲特在芒格和比尔·盖茨面前介绍段永平：“他告诉我，苹果的生意模式比可口可乐好，所以我买了很多苹果。” … Read more

从晚点LatePost专访出发，评论美的集团方洪波的过客心态、简化哲学与品格修养，对照Marcus Aurelius和芒格的智慧传统。

The Matsushita Approach: A philosophy of business and life that treats centuries as the relevant time horizon, workers as permanent family, and daily philosophical practice as the only path to enduring success—forged in the experience of starting from the bottom and never forgetting it. Source: Wikimedia Commons In 1899, a nine-year-old boy named Matsushita Kōnosuke … Read more

Emotional self-governance: The practice of strategically managing anger, resentment, and recrimination to preserve cognitive resources and sustain long-term efforts toward goals, as taught by Ruth Bader Ginsburg’s mother Celia Bader. Source: Wikimedia Commons Celia Amster arrived in the United States from Odessa at four years old, part of the great wave of Jewish emigration from … Read more