投资里“靠感觉”赢一次很容易，靠逻辑持续赢才难。 学逻辑学是为了掌握推理规则，避免陷入自洽的幻觉；学概率是为了知道事件的常态分布和赔率，避免把噪音当信号。
一、逻辑学带来的三件事
- 清晰定义： 概念先精准，避免“增长”“便宜”这种模糊词偷换含义。
- 推理结构： 前提-论据-结论要匹配，避免用无关前提得出想要的结论。
- 可证伪性： 任何假设都要留出被推翻的条件，否则只能自嗨。
二、概率思维是投资的安全带
- 基准率： 先看行业/策略的常态盈利率、波动和回撤区间，知道“正常”是什么。
- 赔率意识： 估值决定赔率，概率决定上车位置，低赔率高概率 vs 高赔率低概率要明确取舍。
- 样本大小： 少数成功案例不代表高概率，先问“这件事在总体里发生的频率”。
- 分布尾部： 关注极端情形（尾部风险），给仓位和止损/再平衡预留空间。
三、起点仍是可陈述的假设
- 写下来： 产品如何赚钱？关键驱动（用户数/价格/成本/份额）是什么？
- 列出成功/失败条件： 什么必须发生，这家公司才值现在的估值？什么情况下假设失效？
- 设时间窗： 多久验证一次？1 季度看运营指标，1 年看利润与现金流。
四、先看基准概率，再补证据
- 基准概率： 参考行业平均盈利率、成长率、龙头集中度，先有“常态”刻度。
- 赔率校准： 用估值区间配合常态刻度，判断自己买的是“高赔率小概率”还是“中赔率高概率”。
- 证据链： 收入、毛利率、经营现金流、回购/分红记录；客户留存与单位经济；负债结构与应收/存货变化。
- 风险暴露： 政策、地缘、供应链单点依赖，是否有“硬拐点”会让基准概率失效。
五、行动规则写清楚
- 建仓方式： 定投/分批，限制单次投入比例。
- 加减仓触发器： 运营指标向上突破、估值回到合理区间、假设被证伪。
- 风险预算： 单标的仓位上限，最大可承受回撤，何时用再平衡收敛风险。
六、常见的“伪逻辑”
- 故事代替数据： 只听叙事，不看现金流。
- 单一指标论： 只盯增长或估值，不看质量与竞争格局。
- 后验归因： 先买后找理由，导致逻辑不可复用。
- 忽视概率： 把小概率事件当“必然”，或把常态回撤当“灾难”，都在放大情绪。
七、复盘让逻辑更新
- 季度检查：假设是否保持？证据与基准概率相比是否更强/更弱？
- 行动回顾：按规则执行了吗？没执行的原因是什么？
- 结论更新：是否减仓/清仓/继续持有？新信息需要怎样调整假设与赔率判断？
八、让逻辑降低情绪噪音
- 不与噪音争论，只对照自己的假设和证据表。
- 用流程替代情绪：自动定投、固定再平衡、预设止损止盈。
- 当逻辑失效时，撤退也是合乎逻辑的行动，而不是失败。
投资的逻辑不是一次写完的论文，而是一份活文档。 写、验证、推翻、重建，再用概率校准赔率， 让决策始终可解释、可执行、可升级——这比盯盘更能提升长期胜率。
想练习如何把逻辑落到选品与执行，可参考 《刚开始如何选对美股标的？》（选标的框架）， 《定投为什么挺得过熊市还能搭上牛市？》（用流程对抗情绪）， 以及 《你可以不用天天看K线图》（减少噪音输入）， 如果关心新技术的估值与逻辑，可读 《AI 会不会成为泡沫？》。 想直接练手，可在 定投回测计算器 验证不同标的与节奏， 或用 复利计算器 估算概率与赔率假设下的收益区间。