码 · 咖啡

I write to help myself think 🤔

Menu Close

Page 3 of 7

Sunday Roast #11 The Rescue

很多时候我们都是因为对不确定性的恐惧而自己吓自己,而PR在很大程度上就是在你的未知基础上营造氛围吓唬你。所以,面对PR越厉害的机构,请尽情地在此基础上打折扣,以建立对它真实情况的判断基准。


Power Laws in Venture Portfolio Construction

对于幂指定律,最初我是在2013年通过Peter Thiel的学生写的文章(后来整理成畅销书《从零到一》)了解到的。这大概算是我对这个投资行业真正意义的最初启蒙。没错,我2011年开始进入这行业,但国内早期投资初级的发展并没有让我很快对这个行业很多本质性的元素有太多深刻的理解。

然而即使是知识层面能够理解幂指函数的存在与作用,但这并不意味着你就真的能够将其应用到日常的投资活动中。例如我们偶尔会被母基金的朋友问到,你们打算投资多少公司?30左右,这是我们很确切的回答。至于为什么是30,如果你没有足够的时间和数学知识来阅读原文,就请先简单参考下表:

% of portfolios that equal or exceed multiple
Port. Size
1x
2x
3x
4x
5x
6x
7x
8x
9x
10x
11x
12x
13x
14x
15x
1
33.2
16.6
11.2
8.7
6.9
5.8
4.9
4.2
3.8
3.4
3.1
2.9
2.7
2.5
2.3
2
55.5
20.7
13.8
10.4
8.0
6.5
5.3
4.8
4.1
3.8
 3.3
3.0
2.7
2.6
2.3
5
56.8
24.4
15.2
10.8
8.5
6.8
5.8
4.8
4.3
3.9
 3.5
3.3
3.0
2.8
2.6
10
67.8
29.3
17.2
11.7
9.0
7.3
6.0
5.1
4.6
4.1
3.7
3.4
3.0
2.8
2.6
20
80.0
34.3
19.1
12.6
9.3
7.4
5.9
5.0
4.3
3.8
3.4
3.0
2.7
2.5
2.3
30
87.8
41.2
23.0
15.0
10.8
8.5
7.2
6.1
5.3
4.6
4.2
3.7
3.5
3.1
3.0
40
92.4
43.9
23.6
15.5
11.4
8.9
7.2
6.1
5.3
4.6
3.6
3.2
3.0
2.7
2.6
50
94.9
46.9
24.8
15.9
11.4
9.0
7.1
5.9
5.3
4.6
3.9
3.6
3.2
2.9
2.6
60
96.7
48.9
25.3
15.8
11.7
9.2
7.4
6.3
5.4
4.8
3.7
3.4
3.0
2.9
2.6
70
97.8
50.6
26.4
17.0
12.5
9.4
7.8
6.5
5.5
4.9
3.8
3.4
3.1
2.9
2.6
80
98.6
53.6
27.7
17.4
12.5
9.8
7.9
6.6
5.8
5.1
3.8
3.4
3.1
2.8
2.5
90
99.0
54.8
28.7
18.2
12.9
10.0
8.2
7.0
6.0
5.2
4.0
3.6
3.3
3.0
2.7
100
99.3
56.8
29.7
18.6
13.2
10.2
8.2
6.9
5.9
5.2
3.9
3.5
3.0
2.8
2.6
200
99.9
69.0
34.8
20.9
14.0
10.8
8.9
7.4
6.1
5.3
4.7
4.1
3.6
3.4
3.1
300
99.9
76.3
38.3
22.5
15.1
11.3
9.1
7.4
6.3
5.5
5.3
4.9
4.3
4.0
3.6
400
99.9
81.4
41.7
24.0
16.0
11.9
9.5
7.7
6.5
5.8
5.1
4.6
4.0
3.7
3.4
500
99.9
85.5
43.1
24.4
16.6
12.1
9.5
7.7
6.3
5.3
5.1
4.7
4.2
3.8
3.5
600
99.9
88.6
45.6
25.4
16.8
12.2
9.4
7.8
6.6
5.6
5.4
4.9
4.5
4.0
3.6
700
99.9
90.7
47.4
26.5
17.3
12.5
10.1
8.2
6.9
5.8
5.1
4.6
4.1
3.7
3.5
800
99.9
92.7
49.2
26.9
17.6
12.8
10.1
8.0
6.7
5.7
5.4
4.8
4.4
4.0
3.8
900
99.9
93.8
49.9
27.5
17.6
12.7
9.7
7.9
6.7
5.7
5.3
4.6
4.1
3.7
3.4
1000
99.9
94.9
52.1
28.1
18.1
13.1
10.3
8.3
6.9
5.8
5.5
5.0
4.5
4.1
3.6
10,000
100.0
100.0
91.8
48.8
28.8
18.0
13.2
10.4
8.7
7.5
6.7
5.9
5.5
4.8
4.4
100,000
100.0
100.0
100.0
87.8
48.2
30.0
20.2
14.0
11.2
9.6
7.8
6.8
6.0
6.0
5.2
1,000,000
100.0
100.0
100.0
100.0
85.3
46.0
27.2
19.9
14.2
9.9
8.0
6.6
5.8
5.5
5.2

这是一张关于投资组合规模与回报倍数之间的关系表。当然这只是纯数学分析,剔除了很多影响实际结果的因素,但这并不影响这张表所能反映的,这个行业的基本特征。

  1. 确定性这件事是极其困难的。如果一支基金投100万个项目,你可以确保获得4倍回报。10万个项目?可以确保3倍回报。1万个项目?2倍回报。注意,这里是说一支基金。所以,理论上你或许可以保证确定性,但实际操作上是不可行的;
  2. 反之,不执着于所谓“确定性”,在权衡之下,最佳的规模或许比你想象的要小很多。例如,我们考虑5倍回报,在10个项目时,概率是9%,而要在理论上将概率提升到18%,你需要投资1000个项目。但一个基金1000个项目,意味着你在评估决策、投后服务以及退出决策上的质量必然比10个项目要糟糕。所以这里面牵涉到你的基金规模,基金年限,擅长的领域与阶段(包括上下游资源,这又与项目来源质量以及退出渠道质量相关),投后投入程度,等等形成一个整体。在这里面再权衡如何将高回报的概率提到最高;
  3. 理性看待超高回报基金。如果此时你还不相信超高回报基金的运气成分有多高,恐怕你也是不会相信HHHHHHHHHH这样的抛硬币结果是随机的了(参考Sunday Roast #10 The Ordeal)。不要只看到高风险高收益的后半段,你大可以羡慕别人家基金的高收益,但如果你无法理解何为与之对应的高风险,那么你很可能会成为下一支高收益基金的注脚。
回到我们提到的投资组合规模问题,这里涉及这样几个考虑:
  1. 上面的表格是一个基础参考;
  2. 影响回报率的因素涉及:基金规模,基金年限,投资期,投资项目阶段,项目源(数量与质量),退出策略,投资团队人数,投后投入程度;
  3. 简单说,你有多少钱,能够投多少项目,你的人员是否可以找到足够数量和质量的项目,是否可以对每家投资企业提供足够质量的投后服务,退出时项目价值(例如一支5年的天使基金可能需要在B轮就开始退出,而不太可能等太久,这也必然影响到退出价值);
  4. 这些因素再返回来影响基金定位,基金的合伙人专业领域和能力,基金的资源覆盖能力,基金的整体投资/退出策略(投资策略和退出策略是一体的);
  5. 综合下来,30是我们的答案,虽然20-50我们都考虑过,但综合考虑这所有因素,再反观上面的表格,我想这算是我们的一种“自圆其说”了。

面对LP,GP团队确实有如任何一支面对融资的创业团队。理清自己是对外交流的基本前提。


What a Time to Be Alive…

不是每门生意都需要或者应该融资,但每门生意最终都需要赚钱。我见过状态最好的团队,是那些能够持续赚钱的团队,而不是刚刚起步热血沸腾的团队。

这听起来似乎不太像一个典型互联网领域投资机构的观点。似乎在过去几年,互联网创业的“原教旨主义”所信奉的,应该是:不要急着赚钱,先把用户量做起来。当你有了上亿的用户,赚钱的方法多得是。

对于创业者,最好的状态是什么?两周前我和聚玻网的康总进行过一次交流(聚玻网是一家现金流健康同时快速扩张的企业)。和康总的交流让我回过头来想到主营业务能够持续赚钱,并不仅仅是一个公式:收入-支出>0,而意味着很多:

  1. 你的产品/服务有独特价值以持续吸引和留存客户;
  2. 你能够找到正确的客户群体;
  3. 你具备有效的方法持续扩展客户;
  4. 你清楚自己的收入和开销结构;
  5. 你了解合作伙伴的利益诉求并能给予很好的满足;
  6. 你合伙人团队的管理能力、公司架构、公司文化、利益分配能够持续支持业务的扩张。

哪怕你只是在初创期里向合伙人或投资人描述一个愿景,它依然需要有落脚点,而不是简单的用一句“用户量大了我们再考虑挣钱”,或者天真无邪地认为真有那一天,如何挣钱是“幸福的烦恼”。我现在认为,从打算创业的第一天起,你就需要想到挣钱这个问题,哪怕你的假设确实需要建立在一定用户量的基础上,这仍然是需要不断思考的问题。

我们确实经历过用户上千万,但难以实现商业化的例子,或者即使用尽各种“标准方法”商业化也难以实现基本的盈亏平衡。这里的问题就变成了,当你以用户增长为目标时,你需要更大的资金来获取和留存用户,融资越多往往意味着开销越大,而如果你对如何赚钱并没有什么清晰的想法,也就是将我们前面提到的6点融合成一个完整的系统,这时你的角色其实更像是商业街的大马路上强行推销产品的小妹/大妈。

也许你会觉得那些牛掰的企业不都是拥有海量用户,然后找个商业模式吗?似乎很熟悉…这就是我们之前提到的线性思维方式,你看到了起点,你看到了终点,两点之间直线最短,于是你用一根直线将两点连起来就完成了对这件事情的理解。这也是很多第一次甚至多次创业的人抱持的“商业思维模式”,更糟糕的是当你碰上一个同样思维的投资人,你就只能长期活在“互联网创业原教旨主义”的世界里了。

所以康总在饭局上提到,创业者一定要挣过钱,哪怕是读书时出去摆地摊,他也需要切身感受最简单的客户定位、价值交换、算账等等一系列与“赚钱”相关最基本的概念。一家公司连自己都养活不了,就别谈什么理想愿景了。

那些拿了融资的创始人其实并不应该为拿到投资人的钱而沾沾自喜,这不过是一种向未来举债度过今日“艰难”的方式,哪怕投资人蜂拥挤入抬高估值,也并不意味着你的公司就真的价值巨大,很大程度上那不过是在透支你和你企业的未来,如果你并不清楚自己的这家公司今天,或者1年/2年/5年后该如何挣钱。最终,这一切还是会回过头来,纠缠你和你的企业。

Growing fast versus operating cheaply is far from the sharp dichotomy many founders assume it to be. In practice there is surprisingly little connection between how much a startup spends and how fast it grows. When a startup grows fast, it’s usually because the product hits a nerve, in the sense of hitting some big need straight on. When a startup spends a lot, it’s usually because the product is expensive to develop or sell, or simply because they’re wasteful.

最好的公司(当然你可以争论什么叫做“最好”),恐怕不会是投入/产出比呈线性关系的公司。而我们要做的,就是找到并帮助那些非线性特征的公司。他们也许很垂直,也许一开始就能赚钱,也许看不出他能如何非线性地扩展,也许他们并不符合“高频”,“刚需”,“普世”的大众情人标准,但这恐怕才是早期投资真正的机会所在(不那么让人意外的是,目前我们投资的几个项目都在赚钱)。是否赚钱与其扩展性之间并没有必然关联。同样,免费/优惠与快速扩张或许有直接联系,但饮鸩止渴恐怕是大多数这样策略的结局。这种策略所能满足的,只不过是资本缺乏耐心的通病。

对于没有心情看我们胡诌的人来说……没错,我们的风格就是保守谨慎。

Sunday Roast #10 The Ordeal

准备最近写点有关我们所关注的方向背后的思考逻辑,这个主题估计会集中在春节前后完成。


为什么风险投资对独角兽如此着魔?这篇文章算了一笔简单的账。

我们再把这个事情算得再简单一点儿,一支A轮3亿人民币的基金,最终有3倍回报(不好意思,我们指退出的回报),他就需要从已投项目中获得3亿人民币的资金。

如果我们相信幂指定律,再做一个简单假设,一共30笔投资:

  • 1笔投资回报覆盖成本(12.5%,24亿)
  • 接下来2-5笔投资返还1倍回报(20%,3亿-7.5亿)
  • 剩下所有投资再返还1倍回报
这时,再冷静的想想,每年达到估值20亿人民币以上的项目有多少?其次,这些项目源集中在哪里?然后,即使没有面临竞争而拿到充分的股份,在稀释两轮以上的情况下,股份能在12.5%甚至20%的情况普遍吗?

所以,以上的假设还只是“乐观”的估算。毕竟即使如此乐观,我们还没有追问的是,这么大量的股份真的可以顺利的,全部不打折的退出吗?而3倍回报真的就是LP的预期了吗?实际情况只会比这个简单的估算更严峻。

随着基金规模越大,这种压力无疑将会上升。于是机构就需要从Access,Upside, Impact三个方面考量自身到底有几斤几两了。

  • Access,无疑你需要独特的项目渠道,这不仅意味着你要能够知道最好的项目和团队在哪里,还需要在激烈的竞争中赢得团队的信任。当然这往往意味着你不得不接受高溢价,从而很矛盾的降低了回报预期;如何低估值的获得股份?很多机构需要好好想想自身的价值在哪里了。
  • Upside,你不能就项目质量进行妥协。所以你需要有在项目判断上有好的理论和标准,同时也要严格的执行。另外,你又需要接受那些不符合你严格标准但同样不失为好项目的机会。永远不要贪婪地想着能通吃。
  • Impact,股份比例要足够。投资100万,哪怕最后60倍的回报,对于一个3亿的基金也是杯水车薪。

基金规模越大,阶段越往后,其实并不真的像很多从业者想象的会越简单。所以我们就会明白为何大基金如此着迷于独角兽,至少看上去独角兽可以一劳永逸地解决很多问题,投中了,无论是退出还是募资的难题都迎刃而解,不需要花这么大心思去细致管理基金的细节问题了。然而,对于真正致力于长期从事投资,而必然经历周期性起伏的机构来说,这种策略真的就是那颗银弹吗?


In 2018, Focus on Quality of Decision Over Quality of Outcome

我大概是在这个行业待到第4年还是第5年才真正意识到这一点,那就是对于一个非线性系统,由结果推论原因是肤浅甚至是误导性的。实际上,我认为可以这么说,对于这个行业,过程一定重于结果。从这个角度来说,这就不是一个适合年轻人说,进来试试,看看结果如何,再决定是否要投身其中的行业。因为结果并不与你是否真的适合做这行线性相关。

我想可能很多在做风险投资,甚至多年的人可能并不太明白我在说什么,毕竟线性思维是我们最天然的思考方式。于是,我们就会看到这样的一种现象,那就是有些投资人会把结果不错的项目归纳为自己某方面特别的能力,而把不好的项目归结为自己的某种失误。这里面其实就是很明显的线性思维:好的因导致好的果,坏的因导致坏的果。然而,我们的世界如果真的是如此纯真该有多好啊!

Maybe it was the right decision, just a bad outcome. You should make that decision 100x more times, because the probability or magnitude of good outcomes are actually in your favor.

决策质量重于结果质量。如果我们能够坚持敬畏、自信、开放、纪律和耐心,这些保证决策质量的要素,运气+结果会站在我们这一边。


The Patterns That Weren’t There

举文章的一个例子,当我们抛10次公平硬币,那个结果的可能性更高?(H:正面;T:反面)

  1. HHHHHHHHHH
  2. THTTHTHHTH

看上去2比1的可能性要高很多,毕竟我们知道抛硬币是个随机事件。它不大可能连续出现正面的现象。

当然,这里一定有“阴谋”。阴谋就在于,这两个结果出现的可能性其实是一样的,只要你稍有概率论的知识就能回过神来。

The thing that many investors tend to forget is that randomness will always exhibit some patterns.

实际上,这篇文章的核心思想和前一篇是相通的。我们总希望从经验中总结出模式来,其实就是为了追求更高的确定性。然而,一方面,就像这句话说的,随机性往往表现为让你感觉正确的某种模式;另一方面经验带来的,往往是confirmation bias下的局部数据。如果非要选择,我会认为在这个领域,演绎法比归纳法更好些。


How to Get Superior Returns in Venture Capital

这篇文章的标题虽然是标题党的范畴,但对于投资机构核心价值的分类还是有很好的参考价值,无论是对于投资机构反思其自身的优势劣势并针对性地进行加强或补足,还是有遴选风险投资机构需求的LP。

  • The Standard Advantages
    • Industry expertise. 垂直行业的专业程度。但隐性的问题是未来快速增长的领域可能并不是现有行业可以定义的。
    • Network.人脉网络恐怕是这个行业的核心元素,这让这个行业听起来有点old fashion。但在这个个人认知与知识往往不足以应对所有未知的领域,我们需要更加丰富的视角与见解帮助我们走得更久,走得更远。
    • Proprietary sourcing. 独特的项目来源。很多时候,这来自于专业深度(不仅是对所关注行业本身,同时也有对企业的运营,对创始人的理解等等)与人脉网络,而这又需要时间的沉淀。
    • Reputation. 声誉/口碑。这是个并不透明的行业,你并不知道一支基金究竟表现如何。你能听到的都是明星项目,明星投资人。你从不知道一支基金的账面价值究竟是多少,更不会知道它可能不太好看的退出价值是多少。当然,即使你知道了,我们也会有很好的理由来解释。无论如何,只要你“相信”,当然那就是声誉/口碑的力量,对很多投资机构来说就够了,无论它的基金是否赚钱了。
    • Thesis. 投资理论。USV或许是这方面最好的案例。这里有个重要的区别在于投资理论与行业本身并不是等同的。因为投资并不仅仅是投什么的问题,还包括了什么阶段,什么时点以什么价格进和退,这个期间以怎样的方式促进企业的增长。
  • The Unsaid Standard Advantages
    • Execution. 执行。实际上,这一点在我看来恐怕会比所谓投资理论等更重要。知识层面的理解,与操作层面的有效之间是有鸿沟需要跨过的。贪婪与恐惧永远是这个行业阻碍我们理性决断最大的心魔。
    • Thoughtful fund management. 周到的基金管理。在这个行业,短期的结果与过程并不是线性关系。然而无法时常提醒自己这一点的投资人就很容易去寻找很可能并不存在的模式来证明自己的“天才”。特别是当他需要宣扬自己的成功案例,而外界又只能看到他的成功案例时,这就形成了一种很契合的互动,让投资人慢慢飘飘欲仙真的以为自己无所不能,能够清晰地看到未来。这时就容易滋生一种目中无人盲目自大的心态,实际上却是坐井观天固步自封。所以越是看起来热热闹闹牛逼哄哄的基金,就越难以做到这一点,周到的基金管理。毕竟自己才是“天才”,其他人都太笨,怎么可能懂呢?
  • Emerging New Advantages
    • Portfolio acceleration. 这是PE机构的一种策略。现在也出现在一些大的风险投资机构中。这些策略可能对早期基金来说并不那么适用。
    • Incubating companies. 企业孵化。这个最典型的莫过于Y Combinator了。这大概也是目前来说成本最低的投资方式,但反过来则需要机构本身具备相当的企业初创和运营管理经验。
    • Technology stack. 即使如我老东家这般有一个正经“技术部”的投入,实际上也大多用在了装点门面上,真正对业务的支持作用十分有限。最核心的日常业务仍然会采用最原始的方式来解决,至于云平台、协作工具、CRM,这些并未真正走入投资机构的日常事事务中。如果一家机构真正将自身业务与现代技术提供的各种方案结合起来,无疑在沟通效率,内外部透明度,运营成本的降低等方面都会有更大的促进
    • Quantitative investing. 实在有太多早期机构前赴后继地想通过量化来进行投资。目前来说,我仍然抱持一种不可知论的态度。我能看到的现有方式充其量只能是有限地辅助决策,都还不至于作为重要的决策依据。从另一方面,即使未来量化是可能的,目前积累的数据是远远不够的,不仅维度有限,而且质量本身就存疑。所以,我只能说,理论上或许是可行的。但如果有机构将此作为它的关键优势,那就纯属扯蛋了。
    • Internal diversity. 内部多元性。当然这一条放在国内,必然不能说需要纳入更多拉丁裔或欧美裔甚至非洲裔的合伙人。咱们毕竟不是个移民国家。所以更多还是看管理团队每个人本身的元素的差异性和互补性。而除了管理团队背景经历外,其实更重要的,还是一个足够开放的文化与机制使得多元化的想法能够得到表达和讨论。这似乎在国内的大部分机构并不那么多见。
    • Portfolio company diversity. 投资组合的多元性。这让我想起一个比较敏感的话题,就是女性创业者似乎“天然”地(心理、生理)就处于劣势地位,于是投资女性创业者这件事儿,不说政治正确性如何,究竟在很多机构的认知上是加分还是减分,可能真的是个不可言说的事情。从个人经历而言,我投资过的女性创业者本身就非常之少,当然也并不太成功。我只能说这样的经历让我会对女性创业者的决策上更加审慎。我不敢盲目归纳原因为心理或生理因素,毕竟样本量太小。这或许会让看到这段文字的女性如鲠在喉,但这可能就是目前我对于这个问题最真实的看法。

Sunday Roast #9 The Expedition

最近一直在做2017年的总结。有些决定虽然艰难,面对的现实比想象更残酷,但你清楚地意识到这是正确的决定,或许唯一的遗憾是,这个抉择没有更早地做出,使得你要面临更严峻的挑战。


Jettisoning The Assumptions Of Last Year

大概也就两三年前我在翻开Jim Collin《基业长青》、《从优秀到卓越》的序言后,就没有再碰过这两本书,虽然这两本书似乎名气都不小,但我没有再去翻看的理由其实很简单,我认为Jim的结论很大程度上是基于幸存者偏见而得出的。于是,我们不能说他错,因为他确实说了事实,但如果我们把他所说的当做企业成功的必要充分条件,那我觉得这就把一个系统性的问题简单化了。

事实上,这也是这篇文章讨论的问题,而且很不幸的提到了Jim Collin,Daniel Kahneman,以及Clayton Christensen(也就是撰写了《创新者的窘境》的作者),他们引用各种案例来证明自己的观点,然而更广泛的研究却无法支持他们的结论。这或许对于很多那些读过这些书并视之为经典或榜样的创业者、投资人如同当头一棒,我们即使不对Jim和Clayton这样的畅销作家提出太严苛的要求,可要知道Daniel Kahneman本身就是研究认知偏见并获得诺贝尔经济学奖的心理学家啊(没错我没有读过Jim和Clayton的书,但我确实经常推荐《思考,快与慢》这本书)。

于是,我们该如何对待这些经典呢?

Business concepts like the ones mentioned above can provide a common language about ideas. They can help us tell stories to motivate and inspire. Perhaps, they can provide some form of analytical framework.

在创业投资的世界待的时间足够长后,你会了解,每个团队都有其独特的组成,每个CEO都有其独特的经历和对世界的理解,而每个时期的市场环境都有其自身的特点。可以地去模仿成功者,而对自身,或者对我们投资的团队没有深刻的对于诸多独特性的见解,我所见证或经历的,都是肤浅而碎片化的生搬硬套,最终沦为形式。或许它是良药,却对错了症状,贻误了真正的病情。

作为所谓“投资人”的我们,又该如何面对呢?

Each January, I remind myself of this idea. To start the year with a fresh mind, that the world is different, meaningfully different than it was last year, and that means jettisoning the assumptions of the past – until the assumption can be reproduced consistently.

对于我来说,或许“敬畏”是个更好的词。学会真正敬畏这个行业的基本规律(我所谓的“随机过程”和“概率性”),真正敬畏创业者(无论他们年轻还是资深,无论他们暂时成功或是失败,不要自以为是居高临下),真正敬畏自己所扮演的角色(我们的肤浅与短视可能毁掉很多)。不要等每年1月提醒自己,而是时时刻刻地做到。


Taking A Break From Seed?

当越来越多的机构离种子/天使阶段远去时,也能看到一些机构坚定地站出来继续他们在这个阶段的使命。随着这个话题越来越明显,无论是在硅谷,还是在国内,这个问题似乎最终会变成:你为什么留下?

至少我自己就被各种背景的出资人问及同样的问题。一方面,很现实的,你能够看到机会吗?你能够把握机会吗?另一方面,或许看起来理想化,情怀化,但实际上更现实的是,究竟有怎样的驱动力促使我们来做早期,当那些过去看似还不错的机构纷纷抛弃种子/天使投资的时点。

无疑,在这两方面我都思考过很多,而且还在与不同的人交流后,继续着这样的思考。有趣的是,当我们思考得越清晰透彻,我们就会越坚定自己的抉择。这里面是否会有confirmation bias的问题?或许会有,我们也努力去寻找不同背景,不同观念的人去探讨。或许有一天,这会是个值得归纳小结的话题,不过就目前,我们要做的,其实是在这样一个看似严酷的环境与时点,努力生存并逐步发展。说起来,这就是一次实实在在的创业。

这篇文章最后在某种程度上,其实也说出了我们的想法:

However, we remain super disciplined on valuation.  The reason is risk/reward.  If there is one thing a trader knows what to do it’s to manage risk and how to make hay out of losers. I’d also caution you that if you are going to invest here and you aren’t going to be active, you will make your odds of success longer.


Taking Money “Off The Table”

Fred Wilson的这篇文章对我而言是个特别有用的话题,因为这无疑是我过去的困扰。当一家公司不断发展,持续融资时,究竟该在何时落袋为安呢?毕竟,你永远无法预知一家公司究竟会一直持续发展并提供退出的机会,还是有可能突然遇到瓶颈,再也无法继续。我相信很多面临清算的人民币基金都会遇到类似的困境,或许手上拥有一些估值颇高的企业股份,然而并没有在过程中选择适当的套现,等到此时,却面临退出无门的窘境。

Fred讲述了关于他们的基金在Twitter这个项目上退出的细节。当然我们可以说这是理想的情况。但我认为,树立类似的退出纪律性是非常重要的,无论结果是一个项目出现最理想的状况,还是糟糕的状况。无论退出时机和金额对于基金整体回报来说如何,纪律性对于退出,与投资决策是同样重要的,因为它同样意味着尊重基本的行业规律,并以长期为视角看待单个独立事件。

人性的两面,贪婪与恐惧都会促使我们放弃原则,忘却自律。可怜的幂指数规律,使得我们渴望现象级项目的巨额回报、一战成名,害怕过早退出而使基金最终的回报难看。对此我想说,这就像是一个精密复杂的系统,如果不能纪律性地执行好每个环节,就无从管理合理的风险收益,不愿意接受合理的回报,而非要试图将所有可能的回报最大化,实际上是为不合理的收益承担了过度的风险,此时就从投资人变成了赌徒,即使一时收益,也难以在长期大数原则下生存。

当然,不同风格的机构会有不同的退出策略,这会使机构之间存在差异,但投资策略和退出策略其实是一个整体。如果风格不一致,或者更有甚者只有投资理论而没有退出策略,或许LP们需要慎重了。因为这样的机构或许并不是在做风险投资,并没有在管理风险,而只是在一个比赌场更随机的环境下碰运气。那就让我们等着祖坟冒烟吧。

Sunday Roast #8 The Ambush

Happy New Year.

2017年的最后一天,依然是在老婆和女儿睡去后,开始写下这些文字。虽然只是分享一篇文章(这个时候你我都更适合多花些时间反思一下过往一年工作生活的点滴),但此时动笔(接近午夜),可以预见这无疑会是一篇从2017年写到2018年的文章。过往的一年可以说是真正面对自我的开始,而即将到来的一年,以这个更明了的自我全力以赴。


The Second Quartile

我不清楚这是否会是一种共识,但至少在两家早期机构那里听到过这样的说法:那就是对于Portfolio中不属于Top级的项目,不要花太多的时间精力去管理。逻辑自然再清楚不过:投入产出比。

这篇文章让我感兴趣的点,倒不在于Fred Wilson所提到关于USV是如何对待不同发展水平的项目的,当然我想Fred的反馈或许会让我前面提到的两家机构感到惭愧,所以Fred也在最后为创业者提供了这样的建议:

When you start a company, you want to find an investor who will be there with you through thick and thin. Do yourself a favor and look at how the firms you are talking to behave toward their second and third quartile portfolio companies. That will tell you all you need to know.

回到我感兴趣的点,其实在于早期投资,总是充斥着感性与理性的纠缠。例如Fred提到这样一段:

There will be roughly ten investments per fund that will return maybe 5% of the fund (the third and fourth quartile). We spend a lot of time on these investments and it is difficult work that I have written a lot about over the years. The time and money we spend on these investments is not rational but we do it anyway.

或许从结果看,不成比例地投入到不会有什么回报的事物中去是一种不理性的行为。然而,如果我们结合Fred写这篇文章的初衷,就会看到三个有趣的问题:

  1. 简单粗暴地以“幂次法则”为由过早地“放弃”对项目的积极跟进与服务,一方面可能导致项目面临比评估时更大的风险,使整个portfolio失衡;另一方面也是这种以结果去推导过程的投资心态,完全无视了这个行业最基本的随机过程和概率性本质,所反映的风险恐怕远比个别项目或一支基金本身的问题更严重;
  2. 投资原则的坚持需要一以贯之,长期地。否则一方面我们太容易做出让我们自己后悔的投资决策,另一方面我们又会进一步因为这个原因而形成匆匆放弃已投项目的习惯;
  3. “幂次法则”究竟是投资人的信条还是诅咒,我觉得,对于大多数把它当做口头禅放嘴边的人,或许都会是个诅咒吧。

Something else you can read:

  • Who was Ada?,如果你是计算机专业出身,应该听说过Ada这门语言,但这个名字起源于哪里?这背后是个非常有趣的故事。

Sunday Roast #7 The Escape

Merry Christmas.

不过好像年龄越大,对圣诞的概念就越单薄。依稀记得中学时浓厚的节日气氛,抽屉里还躺着那几年里收到的上百张圣诞贺卡。好吧,我老了。最近突然模糊地想起那句话,我们走了很久,当想起要回头看看时,已经不记得当初为何出发。


Learning as a VC

Accountability in VC

It should be obvious that it is totally cool to accept there are things we don’t know enough about — if for no other reason than to be honest with ourselves so we can actively seek knowledge and learn from those who know more than we do. There is no reason to ‘fake it’, especially for VCs who have so many resources readily available to help them learn.

风险投资的从业者偏好装逼,又或者是出于什么超自然的力量驱使喜欢装逼的人涌入风险投资行业。无论是对于资本,这个资本主义世界最核心要素的神秘崇拜,还是无数历史巧合后形成的行业文化,投资人似乎总被赋予很多他并不具备的光环,时间久了,他也把这些其实并不属于他的光环当做了“天赋神权”。

为什么会这样?Ben Wiener说,这是因为行业的特性造成了风险投资人整体上属于一个缺乏可靠性的群体:

  • 行为上的可靠性。投资人或许习惯了居高临下地筛选项目,习惯了面对众多创业者的恭维与敬畏。这种并没有多少约束的权力容易引发“滥用”。这让我不禁想起了今年硅谷的主题之一:性骚扰。
  • 业绩上的可靠性。你永远都弄不清一个投资人的投资业绩究竟如何。账面的?退出的?运气使然?能力突出?而即使是退出的,你也很难分辨这个业绩与他的能力之间有多直接的关联。
  • 知识上的可靠性。也就是Bilal Zuberi在第一篇文章里谈到的装逼的态度阻碍了学习。

在没有可行监督机制的情况下,如果从业者自身不自律,他们尽可以在这个行业里装逼很久,久到连自己都不再认为这些只是装模作样。毕竟一个基金5年算短,7-10年才完成一个周期。这不是大多数行业能够忍受的反馈周期。加上这个行业本身伴随着很高的随机性和概率性,如果不能时常仔细反思,我们实在很容易将运气当做实力,作为装逼的本钱。

在我看来装逼的及时反馈有两点:

  1. 我们害怕承认自己的无知会增加谈判难度,失去好的投资的机会。毕竟哪个创业者会接受一个他看不起的投资人?
  2. 我们享受被这个行业其他角色“仰慕”的感觉,一旦装了逼,这个船就下不来了。唯有装起更大的逼格(你会发现,随着更多人装逼,逼格的平均线会不断拉升),才能维持“仰慕”水平。

在正向激励与反向恐惧的双面驱动下,我们这群人装逼为先自然是非常符合人性的选择了。

然而,这两点是真实的吗?

这实在可惜,因为我同意Bilal,这是一个充满学习机会的行业,你几乎每天都能发现新事物,遇到有趣的灵魂,目睹公司与个人的迅速成长。而装逼却极大地破坏了这样的机会。或许对于漫长职业生涯最后一站的老兵们还可接受,但对于行业的年轻从业者来说,就真的是得不偿失了,于是我在这里又要重申这样的想法,这不是个适合年轻人久留的行业。

而对于已经身在其中的我们,我的建议,或许就是如Bilal那样,想好自己在行业里的目标,然后聚焦到下一年你的“学习目标”,迎接新一年的到来吧。


When Investing, Look to the Heart

  • How is your relationship with your significant other and are you aligned in your thinking about the future of this business?

  • How are your friendships and do you have a strong community of support outside of work?

  • What do you do outside of work for enjoyment and how do you energize yourself?

  • What’s a time when you’ve had to tell your life or business partner something that might compromise your relationship (an unexpected loss of interest, a shift in values or goals, an attraction to something or someone else, etc.), and how did you work through that? (i.e., Were you able to speak up and tell your truth, even when it might cost you an important relationship, instead of cheating or bailing before talking about it first?)

这篇文章提醒了我一件事,就是在考察一个创始人“坚毅”(Grit)品质的时候,不能忘记的是影响坚韧性的外部因素。这些可能包括了诸如上面所述的:

  • 与重要伴侣的关系,以及事业发展和关系发展的一致性;
  • 朋友关系,以及来自工作圈以外的支持力量;
  • 工作以外的兴趣爱好,以及用什么方式让自己恢复精力;
  • 是否有对你和生活伴侣或事业搭档产生负面影响的事情,你又是如何应对的?

每次我在思考如何与创始人交流,并综合各种线索做出投资决策,就会联想到诸如《Criminal Minds》,《Mindhunter》这样的犯罪剧集,讲述的是FBI的Behavioral Analysis Unit(BAU)处理的凶杀案。这是一种有些别扭,但又很符合逻辑的联想。别扭在于我们的创业者并非criminals,除非你把对现状不羁不安的灵魂称作罪犯。而符合逻辑则在于我们同样需要通过分析各种迹象,结合心理学的一些理论来判断一个创业者真实的状态,甚至是他自己可能都无意识的状态。

有时,我甚至觉得是否应该有一个分支学科,专门研究创业者/企业家心理。

无论如何,如果你能娓娓道来自己投资的创业者的人生故事,或许你就是个不错的投资人了。


The Resulting Fallacy Is Ruining Your Decisions

这是一篇与语言习得和扑克有关的文章,但毫不意外地(如果你知道圈内德扑的影响力),也和投资有密切的关系,探讨的依然是面对概率时人们似乎与生俱来的认知偏见。有几点可以拿出来多说几句:

  • 如果你读过心理学相关的课程,会发现它其实与概率统计有密切的关系。几乎所有心理学实验都需要用到基本的概率论和统计学知识。当然这并不仅限于心理学,所有社会学科涉及到实验方法时,多少都会与统计学以及著名的Null Hypothesis联系在一起。这是一种思维方式,而且在面对不确定性很高的领域,比如我们的早期投资,就显示出了它的重要性;
  • 运气与能力,这个我们之前提到的问题,在这篇文章里也专门讨论到。我们得到的结果,看似是依赖于我们的能力获得的结果,但我们往往会忽略运气的成分,因为我们看不到其他可能的因素在不同影响下的其他结果。这是否让你想起来《蝴蝶效应》,或者《随机漫步的傻瓜》?我们需求确定性,寻求掌控感,这是人类生存的天性。放大到早期投资,则因为它的周期太长,而这个期间能够影响结果的因素过多,导致最终的结果,与你当初做出投资决策之间的关联性究竟有多强,几乎无法辨识;除非我们把这个投资的实验重复足够多的次数,观察结果,进行统计,看是否在统计学上是significant。但这对于一个基金在7年以上的行业,实在缺乏可行性。这也就回到了我们第一篇文章里谈到的问题。业绩的可靠性?呵呵哒~

Wrap your arms around the uncertainty. Accept it. Know that the way things turn out has a lot of luck involved so don’t be so hard on yourself when things go badly and don’t be so proud of yourself when they go well. Focus on process instead.

  • 不以物喜不以己悲。我发现范仲淹的这句话很适合做投资的人。你必须具备这样的心智,才能不被暂时的结果所影响。毕竟,这个行业还是那句话,你可能做了错误的决策但成功,也可能做了正确的决策却失败,因为影响结果的因素里,你的决策只是其中之一。你要做的,是尽量收集更多的事实,并且每次都站在预期价值爱你的时候出手,并耐心等待;
  • 于是就回到了这篇文章的标题,不要在不确定性强的领域,犯下以结果论英雄的认知偏见,识别信息质量和决策质量是比结果更重要的事情。

Something else you can read: