币圈为什么要学点逻辑？从奥威尔到柏拉图

先插入一段：

今天发文迟了。晚上一个早期的股权投资项目临时开线上会，有个退出的机会要传达一下。

最近很明显，不同风格和不同禀赋的LP和投资机构们在坚定持有，大举加码买入估值继续看涨的品种，还是现金为王，有机会退出就先保住本金这三个选择上有了明显的分歧。而2020往后看五年或者七年，也势必会孕育出一大批新的伟大的组织。

至于行走个人的选择，因为这个退出按年化收益算并不是太性感（20%）。行走的选择是收回本金80%，剩下的继续赌更大的回报。下面进入正题。

币圈逻辑漏洞系列，行走已经写了两篇：

诉诸权威

第一篇：诉诸权威

第二篇：以偏概全

再继续介绍新的逻辑漏洞或问题之前，行走想先回答一下，对我们为什么在币圈搞投资需要学点逻辑学，或者起码有点逻辑学常识。

以下，Enjoy:

一、吐槽是真爱，若不爱早离开

虽然这个系列叫做“币圈漏洞”，但行走本意并非看笑话，或者做空甚至做空币圈。如果行走有这样的“图谋”，最好的看空其实就是离开。

这也是行走经常讲的：如果爱请深爱，如不爱，早离开。

任何做空，在不加杠杆的状态下能给你的最大回报就是一倍利润。而你为了做空依然需要付出和做多、看多一样的精力。从经济学角度看，这明显是不经济的，没效率的事情。

懂得经济学的人，基本不会轻易投入精力（比如内容输出，写文本身就是一种精力的投入）在做空上。除非做空真的能收获超额收益，比如加了杠杆，或者能通过场外的收益达到类似加杠杆的效果。

要写这个系列行走的本意其实很简单。行业发展到今天，加密货币市场上有了太多的交易所，太多复杂的金融衍生产品，也有太多各种各样的信息。

面对信息过载和选择焦虑时，我们大致上会有两种选择。

二、从奥威尔到柏拉图

1、奥威尔问题

第一种选择有个概念，叫做“奥威尔问题”。

这哥们长这样，有点思想家气质吧？ 也确实他提出的这个问题也困扰了他之后的一大批思想家。特别是近些年来，奥威尔问题的解答似乎变得越来越难了。

那什么是奥威尔问题呢？

简单讲：为什么我们拥有那么多信息，却很少从中得出有用的结论？

用个更简单的说法，奥威尔问的问题是，归纳法这个老祖宗的神器，咋用着用着就失效了呢？

你看像农耕时代，我只要按照节气什么时候该播种，什么时候该收粮，照着做就好了，简单粗暴又实用。现在怎么就行不通了呢？

这个改变发生在工业时代到来的时候，机器生产带来的效率，但同时为了伺候机器，从上游的能源供应到机械设计、维修再到下游，因为生产效率的提升，产品供多于求才出现了销售、媒介广告和营销系统。而在效率提升之后的工业时代，已经不可能有一个人完全具备“伺候”一台机器的全部知识，这时候作为工业时代的一个副产品，劳动分工和知识的分级开始出现了。

在西方的中世纪，我们可以看到达芬奇这样既是艺术家，有懂化学会炼金，懂得物理，能自己设计各种飞行器与机械设备的奇人，在中国同样有作为美食家、旅行家和诗人、画家、政治家和公共活动家同时存在的苏东坡。其实工业时代之间，现在所谓跨度很大的“斜杠青年”在当时有很多。

但工业革命，劳动分工让绝大多数的人只能在自己熟悉的某一个领域持续精进作为谋生手段。而在学术领域则表现为学科划分的越来越细。

行走当年本科读的市场营销，当年这个专业还是热门且新奇的概念，更多学校工商管理学院或系下面只会有管理学和会计学两个专业。而现在，不仅营销成了独立的学科，营销本身的分类也越来越细，菲利普·科特勒成了古典营销学派，定位、体验、情感，包括这几年最火的社群都成为营销领域的分支。

同时都是学营销专业到了不同领域，可能五年后对话会发现对方像来自不同星球。房地产营销核心在媒介和公关，我们邮政的营销还在围绕几个P打转，而互联网的营销早就脱离了人治，开始用大数据建模分析消费者的时时意愿与心理，并通过纯虚拟的产品（比如短视频和直播）形成商业闭环。

在学科高度分化的今天，在信息高度密集的今天，我们总是会陷入奥威尔的困境。

而在集合了密码学、经济学、计算机科学、社会学、哲学、伦理学、政治学等学科知识于一身的加密数字货币领域，如果你的最终决策（决定买还是卖，决定持有还是抛售，都是决策）还在依靠从自己认知和掌握的知识对信息进行分析、去粗取精去得出结论，那靠谱指数显然是很低的。

当然，多听多看多学新从一定程度能解决这个问题。这也是行走为什么会喜欢选取不同视角的言论、观点做笔记输出的原因。但只有勤奋的输入学习也还是不够的。原因也很简单，人要承认自己的有限性，肉身子肉脑袋，我们能获得的，为我所用的知识，其实人和人之间的差别，无论你如何努力其实差别不大。而这也是奥威尔问题无解或者让人有无力感的原因所在。

2、柏拉图问题

由此，柏拉图闪亮登场。柏拉图问题是什么呢？就是“为什么我们能从如此少的信息里得出如此多的结论”。

很少信息很多结论，那归纳一定失效了，用的就是逻辑推理。逻辑推理不需要你拥有太多的专业知识储备，只需要单纯运用智力和逻辑，就可以得出结论或者和别人展开讨论。

但让人丧气的是，逻辑推理出现的时期可比科学来得早得多，也就是说，其实演绎法在归纳法之前就存在了。至少可以追溯都柏拉图—亚里士多德—苏格拉底这三位有明显师承关系的古希腊哲人身上。

用个吊书袋的说法，从奥威尔到柏拉图，我们在做决策，在思辨这件事上是从去魅到返魅了。

三、逻辑能给我们什么

这其实是行走想着重强调的，就是使用逻辑工具去分析一件事，一个项目，目的绝不是挑毛病，去辩论，逞一时胜负的快乐。农耕文明之前那个则水草而居的游牧时代，不是我们想回就能回去的。

其中的核心是，我们要对“魅”有更多的思辨。

魅不像科学技术那么冷冰冰，而是充满了湿乎乎和温度。就像科学需要不断追索拓展学科边界，极大丰富信息含量，甚至不再相信人收集和阅读信息的能力，搞出人工智能，用大数据和算法来逼问问题的终极答案。但逻辑推理则不需要，相比归纳法的科学性，逻辑更像“魅”或者说更像前科学时代的巫术。

所以一方面我们一定要明确，是因为我们用归纳法遇到了奥威尔之问，受认知、知识储备、眼界的局限，我卡住了，给不出结论。所以暂且用逻辑的方法找找答案。但未必有效，另一方面不要因为有了逻辑推理分析这把锤子，看哪都是钉子，都要分析一番，到处揭别人的短。

要知道，更多行走所谓“币圈逻辑的坑”，更多应该是无心之失，而不是主观故意，或者说是带有善意的主观故意。

总之，多学点、了解点逻辑知识，对我们而言，就是让自己在疯狂激进时，从更多角度问自己几个为什么，分析出多几个潜在问题，而在悲观消极看不到出路时，从其他方向上看到远方射来的光。

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编译者/作者：行走

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