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第962章 炒股的线性增长和指数级增长（第7页）

?策略（Strategies）：线性策略是“简单重复”

（e.g.，打螺丝或追消息炒股），支付（payoff）固定或递减。

指数策略是“研究优化”

（e.g.，分析博弈论模型），支付呈复利增长。

?支付矩阵（payoffmatrix）：博弈论用矩阵表示结果。

线性模式像零和博弈（Zero-SumGame）：你的获利等于他人损失，但现实中，忽略信息不对称，导致你常是输家。

指数模式转向非零和（Non-Zero-Sum），通过知识杠杆创造共赢（e.g.，价值投资提升市场效率）。

简单矩阵示例（炒股博弈：你vs机构）：

?如果你线性策略（追消息），机构“操纵消息”

：你支付-10（亏损），机构+10。

?如果你指数策略（研究原理），机构仍操纵：你支付+5（避险获利），机构+5（但你不全输）。

?线性把游戏“干成零和”

，指数追求帕累托改进（paretoImprovement）：至少一方更好，无人更差。

2.纳什均衡：线性增长的“陷阱均衡”

?纳什均衡（NashEquilibrium）是博弈论核心：无人单方改变策略能改善自身。

线性增长往往落入“坏均衡”

——大家追消息炒股，形成羊群效应（herdbehavior），市场泡沫破裂，全输。

你的例子中，不研究人性（e.g.，贪婪驱动跟风）和博弈，就默认“合作失败”

：像囚徒困境（prisoner’sdilemma），散户间互不信任，集体选择线性策略（短期投机），结果线性降低（市场崩盘）。

?指数增长打破均衡：通过研究博弈论，你采用“混合策略”

（mixedStrategy）——部分随机化决策，避免可预测性。

懂经济学和国内外形势，能预测对手（机构）的“最佳回应”

（bestResponse），如机构利用消息来源操纵，你提前分析地缘政治（e.g.，博弈中的“信号博弈”

，SignalGame），转向价值股，实现指数回报。

?为什么有意义？线性是“静态均衡”

，乏味重复；指数是“动态博弈”

（dynamicGame），持续学习，追求“子博弈完美均衡”

（SubgameperfectEquilibrium）——每步都优化，复利放大。

3.信息与信号博弈：消息来源的“不对称陷阱”

?博弈论强调信息不对称（AsymmetricInformation）：线性炒股忽略这点，只看表面消息，像“柠檬市场”

（Akerlof’smarketforLemons）——劣质信息主导，你买“烂股”

。

不考虑来源（e.g.，谣言vs官方），就把指数机会干成线性（或负）。

?指数增长用“信号博弈”

（SignalingGame）：研究金融知识，辨别真信号（e.g.，财报数据）vs噪声（社交媒体）。

懂人性，能模型“逆向选择”