（1）集中和分散不是取决于弹性和安全性哪个重要，集中并不一定不安全，分散并不一定安全，集中往往能够做到既收益高且风险小，而分散往往导致收益低且风险高，重点怎么看待风险二字。
风险包括2层意思，一是造成永久亏损，二是跑不赢通货膨胀，但在一个稳定的市场经济体里，长期持有指数可以做到不亏损，大概率也能够跑赢通货膨胀，然而选择性的分散并不一定能够避免这两种风险。
（2）能否挖掘到更多可投资标的，一方面取决于投资人的能力圈，一方面取决于市场状况，和是否自信没有什么关系。
对于没有精力或者没有兴趣去研究商业的人来说，那没有选择，如果要进入股市，只有买指数基金或者选择基金，指数基金是一种分散投资，在政局稳定的市场经济体里，长期持有指数基金也会获得不错的收益率，选择主动性基金比较依赖看人的眼光。
另外，多数情况下，市场上具备高预期收益率且风险低的公司不多，往往好公司也是高估值，如果出现一100家看得懂的公司有相近的高预期收益率和低风险，那当然要分散，给我来10打。然而现实是骨感的，这种美好的时刻一生中也不会出现几次，多数情况下，我们只能找到少数具有高数学期望同时又风险低的投资标的，在这种情况下，相对集中就是最符合逻辑的选择。
关于集中和分散，巴菲特1965年有个经典论述：
“说实话，要是有 50 个不同的投资机会摆在我面前，每个机会都有每年领先道指 15 个百分点的数学期望值（mathematical expectation 是一个统计学术语，它描述的是所有可能出现的相对收益（包括负收益），按照各种相对收益的概率调整后，计算出的范围。别晕！），这再好不过了。要是这 50 个投资机会的期望值是不相关的（在其中一个投资机会中发生的事件不会影响其他投资机会），我可以把我们的资金分成 50 份，每个机会投资 2% 的资金，然后就可以高枕无忧了，因为我们的整体业绩会非常接近于领先道指 15 个百分点，这个确定性极高。
实际上不是这么回事。经过一番艰苦的努力，我们也就能找到寥寥几个特别可能赚钱的投资机会。按照我们的目标，对于这样的投资机会，我的要求是拥有领先道指至少 10 个百分点的数学期望值。这样的机会能找到的就不多，找到的机会里，每个的数学期望值又存在巨大差异。我们总要回答这个问题：“按照相对收益的数学期望值，排名第一的要分配
风险包括2层意思，一是造成永久亏损，二是跑不赢通货膨胀，但在一个稳定的市场经济体里，长期持有指数可以做到不亏损，大概率也能够跑赢通货膨胀，然而选择性的分散并不一定能够避免这两种风险。
（2）能否挖掘到更多可投资标的，一方面取决于投资人的能力圈，一方面取决于市场状况，和是否自信没有什么关系。
对于没有精力或者没有兴趣去研究商业的人来说，那没有选择，如果要进入股市，只有买指数基金或者选择基金，指数基金是一种分散投资，在政局稳定的市场经济体里，长期持有指数基金也会获得不错的收益率，选择主动性基金比较依赖看人的眼光。
另外，多数情况下，市场上具备高预期收益率且风险低的公司不多，往往好公司也是高估值，如果出现一100家看得懂的公司有相近的高预期收益率和低风险，那当然要分散，给我来10打。然而现实是骨感的，这种美好的时刻一生中也不会出现几次，多数情况下，我们只能找到少数具有高数学期望同时又风险低的投资标的，在这种情况下，相对集中就是最符合逻辑的选择。
关于集中和分散，巴菲特1965年有个经典论述：
“说实话，要是有 50 个不同的投资机会摆在我面前，每个机会都有每年领先道指 15 个百分点的数学期望值（mathematical expectation 是一个统计学术语，它描述的是所有可能出现的相对收益（包括负收益），按照各种相对收益的概率调整后，计算出的范围。别晕！），这再好不过了。要是这 50 个投资机会的期望值是不相关的（在其中一个投资机会中发生的事件不会影响其他投资机会），我可以把我们的资金分成 50 份，每个机会投资 2% 的资金，然后就可以高枕无忧了，因为我们的整体业绩会非常接近于领先道指 15 个百分点，这个确定性极高。
实际上不是这么回事。经过一番艰苦的努力，我们也就能找到寥寥几个特别可能赚钱的投资机会。按照我们的目标，对于这样的投资机会，我的要求是拥有领先道指至少 10 个百分点的数学期望值。这样的机会能找到的就不多，找到的机会里，每个的数学期望值又存在巨大差异。我们总要回答这个问题：“按照相对收益的数学期望值，排名第一的要分配