python 纳瓦尔宝典_代码.py

# -*- coding: utf-8 -*-"""《纳瓦尔宝典》四段硬核实验 —— yk 坤帝 公众号配套代码把 Naval 的核心概念用 Python 跑一遍：三种杠杆 / 睡后收入 / specific knowledge / 长期主义。依赖：纯标准库（random / math），python 3.7+ 开箱即跑。用法：python 纳瓦尔宝典_代码.py"""import randomimport math

# ── 实验一：三种杠杆的收益模型 ──────────────────────────────class 杠杆:    def __init__(self, 类型, 边际成本=0):        self.类型 = 类型        self.边际成本 = 边际成本  # 每多服务一个人，额外增加的成本    def 放大(self, 单次产出, 服务人数):        if self.边际成本 == 0:            # 零边际成本：服务第 N 个人不再增加成本            return 单次产出 * 服务人数        return 单次产出 * int(服务人数 ** 0.5)  # 劳动力：人多了管理成本飙升

# ── 实验二：零边际成本的「睡后收入」累积 ─────────────────────def 睡后收入(每月新增用户, 客单价, 月数=36, 留存率=0.9):    总收入, 在网用户 = 0.0, 0.0    for _ in range(月数):        在网用户 = 在网用户 * 留存率 + 每月新增用户        总收入 += 在网用户 * 客单价    return 总收入

def 实验二_睡后收入():    print("=== 实验二：睡后收入 vs 出卖时间（三年）===")    库收入 = 睡后收入(每月新增用户=500, 客单价=10)    卖命收入 = 100 * 8 * 22 * 12 * 3  # 时薪100，每天8h，月22天，干三年    print(f"一个库三年睡后收入: {库收入 / 10000:.1f} 万")    print(f"同样时间出卖时间:   {卖命收入 / 10000:.1f} 万")    print()

# ── 实验三：specific knowledge 为什么不可替代 ───────────────def 特定知识(x):                     # 你的「直觉」，非线性、带噪声    return math.sin(x) * math.cos(x * 1.7) + x ** 0.5def 实验三_specific_knowledge():    print("=== 实验三：培训班拟合不出你的 specific knowledge ===")    random.seed(7)    xs = [random.uniform(0, 5) for _ in range(200)]    ys = [特定知识(x) + random.gauss(0, 0.05) for x in xs]    # 培训班只能教你线性拟合（最小二乘）    n, sx, sy = len(xs), sum(xs), sum(ys)    sxx = sum(x * x for x in xs)    sxy = sum(x * y for x, y in zip(xs, ys))    a = (n * sxy - sx * sy) / (n * sxx - sx * sx)    b = (sy - a * sx) / n    误差 = sum((特定知识(x) - (a * x + b)) ** 2 for x in xs) / n    print(f"用线性模型去拟合你的 specific knowledge，均方误差 = {误差:.3f}")    print("结论: 培训班永远教不出你这份『手感』")    print()

# ── 实验四：长期主义 vs 追热点（Monte Carlo）───────────────def 十年收益(策略):    资产 = 1.0    for _ in range(10):        if 策略 == "长期主义":            资产 *= 1.18                      # 年化 18%，稳        else:            资产 *= 1 + random.uniform(-0.25, 0.45)  # 追热点，波动大、均值更低    return 资产def 实验四_长期主义():    print("=== 实验四：长期主义 vs 追热点（1000 次模拟）===")    random.seed(42)    长期 = sorted(十年收益("长期主义") for _ in range(1000))    热点 = sorted(十年收益("追热点") for _ in range(1000))    print(f"长期主义十年后中位数: {长期[500]:.1f} 倍")    print(f"追热点十年后中位数:   {热点[500]:.1f} 倍，最低曾到 {min(热点):.2f} 倍")    print()

if __name__ == "__main__":    实验一_三种杠杆()    实验二_睡后收入()    实验三_specific_knowledge()    实验四_长期主义()