導讀：為何一籃子股票可以成為多數人最好的投資？根本邏輯是什麼？當我們談論股票時，我們在談論什麼？
現在，就簡單做個邏輯梳理。
1，風險溢酬
傳統的定價理論提出：資產收益率=無風險收益+風險溢價。
根據組合理論，一個分散的組合，其個別資產的特有風險被分散，組合等於市場籃子時，組合收益=無風險收益+系統風險溢價；即：組合回報等於市場收益，來源於承擔系統風險的報酬。
迄今為止，系統風險定價，仍存在諸多爭論。原因之一，就是真實市場並非有效。真實市場中，風險和收益往往並不對稱，因此，我們不如把風險觀轉向時間觀：
2，股票回報的模糊公式
股票價值是股東現金流的未來貼現。“模糊的正確好過精確的錯誤”，如果我們用更直觀的方式，可以粗略的把一籃子股票的回報表述為：
投資回報=(1+利潤變化)*(1+估值變化)
舉例：我們以13倍市盈率買入某資產，若幹年後，其市場估值9倍，其利潤是當初的33倍，則投資回報=(1+33)*(9/13)=2350%，如果這筆投資歷時十年，那麼，年回報是37%。
利潤和估值如何變化？我們先從簡單的開始。
3，估值中樞
如第1條提及，股票預期收益率包含無風險收益和風險溢價，以此貼現，是估值的實質性基準。
拆開看，無風險收益和風險溢價是怎樣變化的？
無風險收益：貨幣的時間成本，是長周期變化因素
歷史地，無風險收益在窄區間波動，向通脹回歸；
如果考慮剔除通脹的“真實美國商標分類回報”(Real-Return)，無風險收益變化對收益率的影響將進一步縮窄。
風險溢價：短期與情緒/偏好相關，典型如：牛市vs熊市，藍籌偏好vs小市值偏好等。但長期，風險溢價總是向平均系統風險預期回歸。
剔除通脹的無風險收益波動域狹窄；風險溢價向系統風險預期回歸。兩因素加總，使市場長期估值中樞趨於穩定：
圍繞估值中樞，多回合長周期下來，估值對一籃子股票回報的影響趨於不顯著(如果不是買在上邊界、賣在下邊界)。實操上，可以謹慎的給未來估值以一定的折扣。
4，利潤變化
投資回報 =(1+利潤變化)*(1+估值變化)
比起估值的相對穩定，美國商標查詢決定投資回報的重頭，在於利潤變化。
標普1890-2014，10年期滾動凈利增美國商標申請流程長率。
一共151組數據，滾動計算每個10年整體利潤的復合增長情況。
120年來，利潤復合增長9.23%，非常接近於前文指出的“127年來復合回報率9.3%”；
全部151組10年數據，增長中樞為10%，151組數據中，僅14組增長率低於6%，10年復合利潤增長率高於6%的概率為88%。
滬深300十年利潤增幅。
滬深300指數2005年成立，近十年來，整體利潤年增幅高達12.15%。
無論是中國還是美國，企業的長期利潤增幅均趨於10%，如果你投資的是市場籃子(整個市場)，那麼，長期來看，你的投資回報也會趨於10%，如果你的籃子好於市場(平均水平)，你的投資回報將大於10%。
5，買股票就是買——？
企業—你們和巴菲特都這樣說。
通過利潤的變化，我們終於來到股票的錨點—企業。股票的長期回報，最終得益於企業的價值創造。
那麼，企業價值創造的實質是什麼？
科斯(Ronald H. Coase)提出，企業存在的基礎在於對交易成本的優化。
企業內部，市場被替代，對資源的主動配置節約瞭市場固有的運行成本(如信任、價格形成和一系列契約)，從而形成較價格機制更優的協作體。本質上，企業是優化的協作體系。它以更高效率和更低成本，集聚資源，形成生產力。
企業成長，在於協作體系持續優化的同時，邊界擴張。科斯進一步指出，邊界取決於企業傢的配置能力。當配置效率不再優於市場時，額外交易將超過市場成本，此時，企業達到經濟邊界。
如果把配置能力比作算法，那麼，八十年後的今天，該算法不再僅僅依賴於企業傢個人。他們更像是協作體系的架構者，以優異的協作關系集聚算力、擴展資源，以實現算法--協作體系及其配置能力的升級:
微觀的，優質企業以此路徑達成螺旋式上升。宏觀的，每一管理變革，都將促成協作關系的優化；每一科學革新，都將提升生產率，最終，生產力趨勢性上揚。整體上，企業價值創造，源於生產力及其持續提升。一籃子股票，是一組持續創造價值，且宏觀上必然不斷升級的生產力。
買股票，就是買生產力。
6，投資選擇
人類世界在最近200年爆炸式發展。今天，你可能同樣感到，和歷史上的任何時期相比，物質已極大豐富。這前所未有，哪怕僅僅二十年前。當然，你可能還有更多物質願望有待滿足，比如更好的房子、車子或一個iPhone8；同時，世界上還有地區和人口仍處於匱乏。
但是，以當今的生產力，批量滿足這些匱乏，委實不費吹灰之力；不可否認：人類正在趨近於物質豐沛時代。
可以預見，這個時代，一般生活資源乃至生產資料的稀缺程度將趨勢性美國商標申請台中降低；與之相對，好的主意、協同和生產力，仍將持續稀缺。
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