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雷达卡
为何一篮子股票可以成为多数人最好的投资？根本逻辑是什么？当我们谈论股票时，我们在谈论什么？
现在，就简单做个逻辑梳理。
风险溢酬
传统的定价理论提出：资产收益率=无风险收益+风险溢价。
根据组合理论，一个分散的组合，其个别资产的特有风险被分散，组合等于市场篮子时，组合收益=无风险收益+系统风险溢价；即：组合回报等于市场收益，来源于承担系统风险的报酬。
迄今为止，系统风险定价，仍存在诸多争论。原因之一，就是真实市场并非有效。真实市场中，风险和收益往往并不对称，因此，我们不如把风险观转向时间观。
股票回报的模糊公式
股票价值是股东现金流的未来贴现。“模糊的正确好过精确的错误”，如果我们用更直观的方式，可以粗略的把一篮子股票的回报表述为：
投资回报=（1+利润变化）*（1+估值变化）
举例：我们以13倍市盈率买入某资产，若干年后，其市场估值9倍，其利润是当初的33倍，则投资回报=（1+33）*（9/13）=2350%，如果这笔投资历时十年，那么，年回报是37%。
利润和估值如何变化？我们先从简单的开始。
估值中枢
如第1条提及，股票预期收益率包含无风险收益和风险溢价，以此贴现，是估值的实质性基准。
拆开看，无风险收益和风险溢价是怎样变化的？
无风险收益：货币的时间成本，是长周期变化因素；
历史地，无风险收益在窄区间波动，向通胀回归；
如果考虑剔除通胀的“真实回报”（Real-Return），无风险收益变化对收益率的影响将进一步缩窄。
风险溢价：短期与情绪/偏好相关，典型如：牛市vs熊市，蓝筹偏好vs小市值偏好等。但长期，风险溢价总是向平均系统风险预期回归。
剔除通胀的无风险收益波动域狭窄；风险溢价向系统风险预期回归。两因素加总，使市场长期估值中枢趋于稳定：
围绕估值中枢，多回合长周期下来，估值对一篮子股票回报的影响趋于不显著（如果不是买在上边界、卖在下边界）。实操上，可以谨慎的给未来估值以一定的折扣。
利润变化
投资回报 =（1+利润变化）*（1+估值变化）
比起估值的相对稳定，决定投资回报的重头，在于利润变化。
标普1890-2014，10年期滚动净利增长率。
一共151组数据，滚动计算每个10年整体利润的复合增长情况。
120年来，利润复合增长9.23%，非常接近于前文指出的“127年来复合回报率9.3%”；
全部151组10年数据，增长中枢为10%，151组数据中，仅14组增长率低于6%，10年复合利润增长率高于6%的概率为88%。
沪深300十年利润增幅。
沪深300指数2005年成立，近十年来，整体利润年增幅高达12.15%。
无论是中国还是美国，企业的长期利润增幅均趋于10%，如果你投资的是市场篮子（整个市场），那么，长期来看，你的投资回报也会趋于10%，如果你的篮子好于市场（平均水平），你的投资回报将大于10%。
买股票就是买…
企业—你们和巴菲特都这样说。
通过利润的变化，我们终于来到股票的锚点—企业。股票的长期回报，最终得益于企业的价值创造。
那么，企业价值创造的实质是什么？
科斯（Ronald H. Coase）提出，企业存在的基础在于对交易成本的优化。企业内部，市场被替代，对资源的主动配置节约了市场固有的运行成本（如信任、价格形成和一系列契约），从而形成较价格机制更优的协作体。本质上，企业是优化的协作体系。它以更高效率和更低成本，集聚资源，形成生产力。
企业成长，在于协作体系持续优化的同时，边界扩张。科斯进一步指出，边界取决于企业家的配置能力。当配置效率不再优于市场时，额外交易将超过市场成本，此时，企业达到经济边界。
如果把配置能力比作算法，那么，八十年后的今天，该算法不再仅仅依赖于企业家个人。他们更像是协作体系的架构者，以优异的协作关系集聚算力、扩展资源，以实现算法--协作体系及其配置能力的升级:
微观的，优质企业以此路径达成螺旋式上升。宏观的，每一管理变革，都将促成协作关系的优化；每一科学革新，都将提升生产率，最终，生产力趋势性上扬。整体上，企业价值创造，源于生产力及其持续提升。
一篮子股票，是一组持续创造价值，且宏观上必然不断升级的生产力。
买股票，就是买生产力。
投资选择
人类世界在最近200年爆炸式发展。今天，你可能同样感到，和历史上的任何时期相比，物质已极大丰富。这前所未有，哪怕仅仅二十年前。当然，你可能还有更多物质愿望有待满足，比如更好的房子、车子或一个iPhone8；同时，世界上还有地区和人口仍处于匮乏。但是，以当今的生产力，批量满足这些匮乏，委实不费吹灰之力；不可否认：人类正在趋近于物质丰沛时代。
可以预见，这个时代，一般生活资源乃至生产资料的稀缺程度将趋势性降低；与之相对，好的主意、协同和生产力，仍将持续稀缺。
在这个时代，你的投资如何选择？
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