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18这是在 @厚雪长波 的一次串台，聊的比较杂，既有对DeepSeek V4的个人感想，也有自己50%动量+50%价值思路的讨论，当然也会聊到近期买了人生第一只私募——一只CTA基金。
下面是原始的简介和Shownotes：
过去一年，A股市场最极致的一件事，可能不是上涨，而是“集中”。
所有人都在谈轮动，但张翼轸的判断是：这一轮真正的大轮动，其实根本没有发生。资金始终围绕AI：从光模块、算力，到半导体、存储、机器人，再到后来的Agent与AI应用，看起来板块每天都在切换，但真正的大主线，从来没有离开科技。
所以他在节目里说了一句很有意思的话：“所有拥抱光模块的人，都是聪明人。”因为过去这一年，很多传统意义上的“价值投资”“均衡配置”“行业分散”，其实都在失效。
真正有效的，是拥抱趋势。
但矛盾的是——就在越来越多人开始相信“AI牛市刚刚开始”的时候，张翼轸却开始主动降仓位了。他用自己的模型测算未来三年的风险收益比，把长期权益仓位一路从七成降到五成出头；与此同时，他却仍然保留着一半仓位继续跑动量策略，甚至继续拥抱科创50和创业板。
听上去很矛盾。但这恰恰构成了他这几年越来越成熟的一套投资体系：一半做趋势，一半做价值；一半相信市场，一半防备市场。
他说，这不是“资产的多元化”，而是“策略的多元化”。因为在他看来，过去很多年那种“股债配置”的免费午餐，可能正在逐渐消失。ETF时代、全球资金行为趋同、资产相关性上升，都在让传统配置框架失效。
于是，他开始研究CTA。不是为了暴富，也不是为了高收益，而是为了在未来真正的大波动里，拥有一种“能够靠做空赚钱”的能力。
这一期节目，我们和张翼轸聊了很多：为什么他说自己“没有任何信仰”；为什么AI正在改变投资研究，但不会替代投资；为什么他开始警惕“牛市信仰”；为什么他觉得“赚到，比赚更多重要”；以及，一个经历过多轮牛熊的老交易者，是如何理解回撤、仓位与风险的。
如果说过去几年，中国投资者讨论最多的是“买什么”。那这一期更像是在讨论：未来几年，我们到底应该靠什么活下来。
本期剧透
1、 DeepSeekV4是少数“普通人可以参与的AI事件驱动机会”，但更让他兴奋的是技术层面：V4命中缓存的读取价格只有行业水平的2%，这个才是它真正的护城河
2、 Agent时代来了，token消耗量是以往的十数倍——便宜这件事情，就变得越来越重要
3、 DeepSeek是“国运之争非常重要的一环”——如果这条技术路线能走下去，中国AI基建的路径会和美国截然不同，甚至可能不再依赖韩国高阶存储
4、 用AI干活儿的“红线”：能流程化做的，就流程化做，不要让大模型去做，因为金融投资对数据准确性的要求，是大多数模型目前给不到的
5、 AI到底是帮你省时间了，还是让你干了更多活？可能主要取决于你在职场的定位
6、 AI最大的问题是它没有痛苦，你亏钱的时候是痛苦的，这是我们跟AI最大的区别
7、 我用AI重跑了一遍A股估值模型，结论是按当前位置，未来三年累计可能要跌20-30%
8、 “赚到比赚过更重要”，个人投资者没有基准考核，按绝对收益想问题
9、 为什么会开始研究CTA？CTA靠做空捕捉收益，是策略里唯一缺失的一块
10、 一半动量（追涨杀跌），一半价值（越跌越买），看起来思路完全矛盾，但大量研究证明这两个策略都没有圣杯，也都有自己难受的时间
11、 详细拆解目前的仓位结构：50%动量（创业板、科创、美股、商品ETF轮动）+ 50%价值（红利、小微盘、指增）+ 新买入一只CTA私募
12、 A股这一年多根本没有真正的轮动，这一波AI行情，如果光模块、芯片结束了，可能大牛市就结束了
说在最后：雪球出的那本私募复利小册子，数据非常详实，多产品组合的思路也很有启发性。如果你属于私募合格投资者，可以长按保存添加雪球的企业微信，免费索取。
DeepSeek V4是少数“普通人可以参与的AI事件驱动机会”。
DeepSeek对AI行业的长远影响，被大众低估。
数据：缓存命中、缓存未命中、输出。
技术层面：V4命中缓存的读取价格只有行业水平的2%，而行业定价水平是10%。
Agent时代虽然你只说了一句户话，但它可能背后做了七八次工具调用。token消耗量是以往的十数倍，便宜这件事情，就变得越来越重要。原来的定价模型行不通了。
DeepSeek的价值在于它的模型、智能可能是二线水平，但成本达到了非常低，做了全球第一个SSD硬盘存储。缓存技术放在很普通的SSD硬盘，而不是昂贵的内存上。
在中国特色的AI基础硬件和算法的道路上，DeepSeek是国运之争非常重要的一环。如果这条技术路线能走下去，中国AI基建的路径会和美国截然不同，甚至可能不再依赖韩国高阶存储。
「✅用AI干活儿的“红线”」
尽量让大模型帮我写一段代码/脚本，自己每天反复执行那段脚本。甚至把大模型涉及的工作控制在一定程度上。
能流程化做的，就流程化做，不要让大模型去做，因为金融投资对数据准确性的要求，是大多数模型目前给不到的。
热情的拥抱，限制的使用。
「✅AI提效」
提前准备好数据，让AI写（回测）脚本，后续的流程都不交给它来做。
筛选过的数据给它 → 它快速生成数据研究的结果 → 自己再分析提炼。
是否省时间，主要取决于你在职场的定位。
营收上限可以提高，提升产能，但募资是另外一回事。
现在市场上很多时候不是钱不够，是一个策略的上限不够。
AI最好用的方法是扒数据，速度又快又有耐心。拿到最底层的数据，我可以做一个更详实的研究。
「✅AI最大的问题」
是AI没有痛苦，而你亏钱的时候是痛苦的。
非理性因素会影响投资，AI解决不了。AI可以辅助、提供信息，但最终决策是自己想的，要承担随之而来的后果。
「✅预测」
用AI重跑了一遍A股估值模型，结论是按当前位置，未来三年累计可能要跌20-30%。
预测本身并不重要，不是让它来预测，是把它作为仓位控制的工具。
比如按照85%权益中枢，如果未来3年下跌20%，即85%-20% = 65%仓位。
不在乎预测的准确性，它强制性的让你不要对市场有任何幻想，强迫你把仓位降下来。就算还有半场牛市，剩下的仓位收益也不少。
半仓的积极性、主动型，更舒服。是自己和自己和解的过程。
「✅赚到比赚过更重要」
已经是牛市的下半场。
按照3年年化30%，从24年低点至今，到27年再涨一点，就是高点。
就算后面能涨，风险也越来越高，而你这两年赚了不少了，拿出来改善生活，总比坐电梯强。
50%动量仓位：没有信仰，技术指标跌了就跑，买什么都有可能，只是按照模型跑，不会做仓位调整。
50%价值仓位：长期买着，目前仓位降到50%左右。
个人投资者没有基准考核，按绝对收益想问题。
「✅CTA策略」
CTA靠做空捕捉收益，是策略里唯一缺失的一块。
预计未来会下跌，强制把价值仓位降到50%左右，赎出的资金放货基太被动，CTA作为分散，提供一个通过做空赚钱的思路。
在中国做股指期货，输在起跑线上。因为有贴水，持有做多有超额收益，做空要承担额外成本。期权是有时间成本的。
业绩指标：剔除表现特别好、特别不好、不纯粹的。寻找哪怕表现普通，至少是纯粹的，才能在真正CTA有大行情的时候，能跟得上。
对回撤要求较高。对它的下限要求是比货基好一点，不要求过高的爆发性，不希望加杠杆。CTA回撤控制的好，波动率可以控制好。
「✅策略多元化」
ETF时代、全球资金行为趋同、资产相关性上升，都在让传统配置框架失效。当股票跟债券开始越来越出现正相关的时候，资产配置的免费午餐就在衰退。
一半动量（追涨杀跌），一半价值（越跌越买）。看起来思路完全矛盾，但大量研究证明这两个策略都没有圣杯，也都有自己难受的时间。
价值中只有五成仓位，即实际持仓25%，主要是红利，即使市场跌跌不休影响也小。但这只是暂时的五成仓位，并不是终结。
始终是面向回撤去做优化，收益高一点当然更好，但睡得着更重要。