你是否曾在市场大跌时感到束手无策、充满无力感？这期节目，我想从投资心理学的角度，和你聊聊股债组合与动态平衡。这不仅是一种投资策略，更能帮助我们克服“习得性无助”，在动荡中找回宝贵的“控制感”。通过有计划的再平衡操作，我们可以变被动为主动，将市场下跌视为机遇，从而稳定心态，更从容地应对投资挑战。让我们一起探讨如何利用这个工具，不再被市场波动牵着鼻子走。 00:00:00 股债平衡与投资中的“控制感” * 本期探讨股债组合的动态平衡策略，重点关注其在投资心理学上的价值。 * 引出核心问题：如何在市场动荡中克服无力感，获得“控制感”。 * 提及与 AI Grok3 交流后，发现股债平衡对克服投资无力感有独特作用。 00:01:21 理解“控制感”及其在投资中的重要性 * 解释心理学概念“控制感”：个体相信自己能影响事件结果的心理状态。 * 区分两种控制感：直接控制（通过行为主动影响）与次级控制（调整内心适应现实）。 * 指出满仓套牢时的无力感源于失去直接控制，易导致“习得性无助”。 00:03:14 股债组合与动态平衡的基本原理 * 简述股债组合定义：投资组合中同时包含股票和债券两类资产。 * 举例说明：以60/40股债比例为例，解释初始配置。 * 阐述动态平衡操作：市场波动导致比例偏离后，通过买卖恢复预设比例（跌时买股卖债，涨时卖股买债）。 00:05:13 股债平衡如何提供“直接控制” * 股债组合加动态平衡的核心优势：提供了“行动的可能性”。 * 市场大跌时，投资者可通过卖债买股主动应对，而非被动等待。 * 这种“行动感”本身就能缓解焦虑，提升心理上的控制感，稳定情绪。 00:06:30 股债平衡如何实现“次级控制”（心态调整） * 引用巴菲特观点：视市场大跌为买入打折商品的机会。 * 解释为何普通人难有此心态：满仓套牢时无钱加仓，下跌只会带来痛苦。 * 股债平衡策略使投资者拥有“弹药”，能在大跌时加仓，心态向巴菲特靠拢，视下跌为机遇。 00:08:21 规则化操作：预设剧本减少焦虑 * 股债平衡提供了一种规则化的投资框架，预先设定了应对市场波动的操作。 * 当市场下跌时，操作（卖债买股）是计划内行为，减少不确定性带来的焦虑。 * 类比：如同焦虑时打扫房间，规则化的投资行为有助于维持心理秩序。 00:09:55 降低风险感知：改善持有体验 * 股债组合天然波动性低于全仓股票，降低了整体投资风险。 * 在市场大跌时，组合的实际损失相对较小，有助于投资者保持更平稳的心态。 * 对比过去几年满仓权益基金的糟糕体验，股债组合能显著提升持有感受。 00:10:53 实践建议一：设定清晰的再平衡规则 * 强调规则化的重要性，建议设定明确的再平衡触发条件（如偏离预设比例一定百分比）。 * 分享个人经验：可根据市场估值调整再平衡的触发阈值和频率（高估值时降低频率，低估值时可更积极）。 * 警示：避免在市场高位过于频繁地接盘下跌的股票。 00:12:21 实践建议二与三：书面记录与个性化配置 * 建议用文字记录投资计划和每次操作的复盘，强化规则感和控制感。 * 强调个性化配置：根据个人风险承受能力（如用“100-年龄”法则确定权益比例）设定适合自己的股债比重。 * 合适的风险配置有助于长期持有策略，避免因无法承受波动而中断。

今天想和大家聊聊一个在投资界颇具争议的话题——技术分析。长久以来，技术分析似乎一直处在投资方法的“鄙视链”底端，远不如宏观分析和基本面分析那样“高大上”。但站在2025年这个全球充满变数的节点，似乎要重新审视它的价值。技术分析真的只是“玄学”吗？从被认为缺乏“护城河”到与现代量化动量策略的深刻联系，它的内涵或许远比我们想象的丰富。尤其是在一个连基本面都可能因宏观突变而失灵的时代，这种只关注价格、不依赖复杂假设的分析方法，会不会反而成为我们普通投资者应对不确定性、管理风险的有力武器？这一期，让我们一起探讨技术分析在当下环境中的独特意义和潜在应用。 00:00:00 技术分析价值回归？动荡时代的思考 * 引言：在全球动荡加剧、可能出现全球化倒退的2025年背景下，探讨技术分析的价值是否正在回升。 * 提出问题：面对不确定性，我们是否需要或多或少了解一些技术分析？ 00:00:25 投资“鄙视链”：技术分析的尴尬处境 * 投资界存在鄙视链，技术分析通常被认为处于最底端，低于宏观和基本面分析。 * 宏观分析（顶尖学者、大佬、谈笑财长）和基本面分析（巴菲特、林奇）各有其高“咖位”。 * 技术分析缺乏大师级人物背书，且历史上与“占星术”等关联，导致其地位不高。 00:01:45 宏观与基本面分析的“不确定性” * 宏观分析常被质疑是否“随机致富”，大神也常有失误（如索罗斯、大空头后续业绩）。 * 基本面分析虽有DDM模型看似科学，但参数（增长率、无风险利率）设定主观性强，“艺术性”很大。 * 指数投资兴起揭示：多数主动（基本面）基金经理长期难以跑赢指数，选股超额收益能力受质疑。 00:03:30 “护城河”理论：为何技术分析不受资管待见？ * 投资方法鄙视链的核心或许并非赚钱能力，而是能否为资管行业构建“护城河”。 * 资管核心任务是说服他人交钱并收管理费，需要显得“高深”、普通人做不了。 * 宏观（人脉、信息）和基本面（调研、访谈）能体现机构优势，而技术分析门槛低（一张纸、一台电脑即可），无法形成壁垒。 * “它没有办法给资管公司形成壁垒，所以没有一个资管公司会说这个东西是个好东西。” 00:05:35 技术分析与量化动量：一脉相承的现代演化 * 个人观点：传统技术分析（均线、RSI）与现代量化动量交易本质上都承认价格/成交量的预测性，是一脉相承的。 * 量化基金经理常否认这种关联，以维持“量价因子”等术语的壁垒感。 * AQR论文从数学上论证了：均线策略与基础动量效应是等价的，证实了两者渊源。 00:07:32 量化投资的壁垒与技术分析的“升级” * 技术分析的现代迭代（动量因子、AI量化）因其复杂性而提升了地位。 * 量化操作需要强大算力（千股排序、多空操作）、专业模型（神经网络）乃至高频交易设备，普通人无法企及，形成了新的壁垒。 * “一旦有壁垒，这个东西就能够成为资管行业赚钱的一个诀窍，所以它的地位就会大大提升。” 00:08:36 2025年，技术分析的核心优势：简单有效 * 技术分析的最大优点：不需对世界或公司有复杂理解，只关注价格本身，适合普通人。 * 基本面分析的困境：其有效性高度依赖和平、稳定、全球化的宏观环境，而这在当下受到挑战（如特朗普关税）。 * 技术分析对宏观假设少，更适应不可知的未来：“它不需要假设一个全球化的世界，它不需要假设一个经济能够不断发展的环境。” 00:10:17 技术分析作为风险管理工具：以美股为例 * 简单的技术指标（如200日均线月末规则）历史上能帮助规避大的市场危机（科网泡沫、次贷危机）。 纳斯达克100指数叠加 200 日均线图 * 虽然在慢牛中可能牺牲部分收益（类似付出“保险费”），但在高估值、高波动时期，这种风险规避价值凸显。 * 面对美股高位，与其“信仰国运”硬扛，不如参考技术信号（如纳指月末站上200日线再做多）来管理风险。 00:12:07 应对未知：相信价格，拥抱技术分析 * 技术分析提供了一种在无法准确判断宏观大势时，仍能基于价格信号做出反应、控制损失的方法。 * 警示：市场大跌杀伤力巨大（回顾中概股70%跌幅），美股未来若大幅调整，后果难料。 * 结论：在2025年的高不确定性下，学习并运用技术分析（或其量化变体），相信价格信息，是提升风险抵抗能力的务实选择。

这期节目，我想和你从孟岩提到的「及早离去」聊开。它并非指彻底退出投资，而是关于守护比金钱本身更稀缺、更宝贵的注意力。在信息爆炸的时代，我们的心智带宽被手机、市场噪音不断侵蚀。频繁查看行情、追逐短期波动，不仅消耗金钱，更摧毁深度思考能力。我分享了为何这种「离去」至关重要，以及如何将有限的心智资源投入到能带来长期复利、真正有价值的事情上——甚至，这都不需要拥抱长期投资。 00:00:00 “及早离去”：注意力是比金钱更稀缺的资源 * 孟岩“及早离去”观点并非退出股市，而是强调珍惜注意力，避免浪费在短期波动上。 * 现代生活充满干扰，智能手机像“注意力吸血鬼”，不断争夺和消耗我们有限的心智带宽。 * 注意力或心智带宽，是比金钱本身更稀缺、更决定长期福祉的核心资源。 00:02:09 投资噪音：频繁看盘如何摧毁决策与心智 * 实时行情让投资决策易受市场先生（情绪化报价）的噪音干扰，而非基于冷静分析。 * 频繁刷新行情，情绪随红绿数字起伏，决策基于肾上腺素而非基本面分析，如同被线牵着的木偶。 * 除了交易成本，更沉重的代价是心智带宽被无情撕碎和消耗。 00:04:28 认知代价：为何“信息越多、反应越快”在投资中是陷阱 * 频繁切换注意力有高昂的认知转换成本（需要重新预热、加载上下文），长期会损害深度思考能力，是“智力上的慢性自杀”。 * 过度关注市场噪音源于错误认知：误以为信息越多、反应越快越好，但这在投资这个以“慢”和“认知深度”取胜的领域是误区。 * 真正的大师如巴菲特芒格，重在深度研究而非预测短期波动；“及早离去”是指脱离被市场噪音裹挟的状态，而非放弃投资。 00:06:32 解放认知：从投资到生活，夺回注意力主权 * 以周动量策略为例，即使非纯粹长期投资，也可通过纪律性操作（每周仅操作一次），大幅减少交易时段的无效关注。 * 这种“离去”是认知的解放，将心智资源从无谓消耗中释放，投入真正重要的事情（如学习、思考、生活）。 * 不仅投资，生活中也要警惕社交媒体、娱乐推送等“精神鸦片”对时间的侵占，避免离真正的思考和创造越来越远。 00:08:40 刻意练习：守护注意力，实现知识与智慧的复利 * 注意力的持续投入是知识与智慧复利的基础，其长期价值远超金钱复利（Naval观点）。 * 守护注意力需要刻意练习和自律，对抗大脑偏好（新奇、即时反馈）与商业环境的诱惑。 * 建立“防火墙”：定期（而非实时）检查投资、卸载干扰APP或关闭通知、安排大块时间深度思考、觉察并打断焦虑驱动的查看行为。 00:10:48 终极选择：及早离去喧嚣，走上内心安宁之路 * 核心选择：任由心智带宽被外界喧嚣耗尽，还是主动守护并投入到真正滋养、提升自我的事情上。 * “及早离去”是清醒地从蚕食心智的战场抽身，构建基于理性和深刻理解的坚实堡垒，这是关乎如何度过一生的选择。 * 这条少有人走的路（守护注意力、深度思考），或许才是通往长期成功和内心安宁的关键。

A股真能持续跑赢美股吗？今天我们畅聊一个听上去有点“暴论”的话题：A股和美股的“东升西降”。节目中，我用实实在在的走势图和数据对比，分析了两市表现的此消彼长。过去20年，A股偶有“勇立潮头”的时刻，而最近的比值曲线又透露出新的可能性——能否真正开启一波A股相对美股的强势周期？听完你会明白，在复杂市场中，“赌趋势”与“看清估值”共振未来如何？快来看看A股和美股之间的“赛跑”究竟暗藏了什么玄机吧！ 00:00 开场 & 今日话题：A股与美股对比 * 今天聊聊A股和美股走势——“东升西降”的可能性。 * 最近A股突然大涨，纳指却下跌，我们从这个现象开始说起。 00:30 走势对比：A股vs.纳指 * 展示万得全A与纳斯达克100的走势对比图。 * 两者数据性质不同，但可以为分析提供大方向的参考。 * 从2024年至今，大多数时间纳指表现强于A股，但最近几周发生逆转。 02:20 纳指信仰与表现反思 * 搜索过去的表现，纳指乍一看“永远吊打”A股。 * 2000年以来，A股也曾在特定时段跑赢纳指：几次转折点值得研究。 04:00 历史数据：A股相对强势的阶段 * 梳理2000年后的A股“闪耀时刻”：如2006-2007年牛市和2015年杠杆牛市。 * 比值图展现了A股与纳指之间相对强弱关系；布林带帮助寻找潜在趋势。 06:30 当前比值与突破的可能性 * 最近万得全A与纳指比值曲线接近布林带上轨。 * 两种可能：A股跑赢是因为纳指下跌，或是因为A股真的走强。 * 比值向上并不意味着A股一定整体大涨，更多是相对的强弱。 09:00 趋势的信号与操作建议 * 当前走势可能开启所谓“东升西降”的趋势，但需小心假突破。 * 利用布林线中轨设置止损点，可以策略性押注A股相对美股的表现。 * 不必急于大规模加仓，也可以等趋势进一步明朗。 10:30 信仰与信心：终局的不确定性 * 不少人对“国运”充满信心，A股的未来可能出现持续突破。 * 即便趋势成立，也需谨慎应对可能的阶段性回调。 * 要根据真实信号动态调整仓位，而非一味“ALL IN”。 11:30 总结 & 结束 * A股能否持续走强？值得观察与期待，但需理性操作。 * 短期内可以开始小规模布局并设立明确的止损点。

这期播客，想和大家聊聊投资的“必经之路”。投资学习就像打怪升级，总得交点学费。弗农·史密斯的“泡沫实验”告诉我们，经历两轮牛熊，才能真正看清市场。但别怕，这儿有“捷径”！类似孟岩的“长钱账户”和播客，就像投资路上的“缆车”和“戒酒互助会”，带你避开陷阱，找到同伴，驶向理性投资的彼岸吧！ 00:00:07 投资学习的“荒废十年” * 投资学习要趁早，但更重要的是做好面对“荒废”时间的心理准备。 * “荒废”并非虚度，而是指不对初始阶段抱有过高盈利预期。 * 轻仓的意义在于控制“试错成本”，保持学习的心理弹性。 00:00:42 “泡沫实验”揭示的投资真相 * 弗农·史密斯的实验表明，投资者通常需要经历至少两轮泡沫，才能学会理性。 * 股市中，投资者至少需要跨越两轮完整的牛熊周期，才能真正“毕业”。 * 只有经历两轮牛熊，投资者才能建立自己的框架，剥离市场噪音。 00:03:30 “轻仓并荒废第一个十年”是功课本身 * 面对投资，"趁早"和"轻仓并荒废第一个十年"非常必要。 * 轻仓可以控制试错成本，保持心理弹性，避免因失败而崩溃。 * “荒废”的意义在于释然，让学习成为过程的目的，让时间成为成本的一部分。 00:04:43 寻找投资的“方便法门” * 佛教净土宗的“念佛”法门，为普通人提供了修行的捷径。 * 投资中是否存在类似的“缆车”，让普通人少走弯路？ * 孟岩和他的团队，以“投资者教育”闻名，为普通投资者提供了“方便法门”。 00:06:37 “长钱账户”：投资的“缆车” * “长钱账户”是一个基金投顾组合，基于资产配置和价值投资的思路，追求长期稳健回报。 * “长钱账户”像投资里的“缆车”，帮助投资者避开追涨杀跌的深坑。 * 客户的信任，比收益率数字更吸引他们。 00:07:52 投资中的“正见”与“邪见” * “正见”是被验证过的正确投资理念，如分散风险、尊重价值、耐心等待。 * “邪见”如2015年A股牛市流行的“分级B玩法”，鼓励重仓高杠杆，本质是赌博。 * 基民选择投资道路，一半靠运气和缘分，一半取决于内心的选择。 00:10:00 播客：投资路上的“戒酒互助会” * 《无人知晓》和《知行小酒馆》提供了一个社区，让投资者不再孤独。 * “志同道合”的归属感，能让投资者更有底气坚持自己的投资理念。 * 播客不仅仅是投资教育，更是一种心理上的支持。 00:11:15 “优质羊群”效应 * “羊群效应”通常是贬义词，但人性有从众心理。 * 《无人知晓》和《知行小酒馆》将投资者拉进一个充满正见的“优质羊群”。 * “优质羊群”有约束力，让正确的投资理念更容易被执行。 00:12:45 “方便法门”的前提与思考 * “方便法门”依赖于“他力”，需要信任孟岩的投资理念，依赖播客的引导。 * 这种依赖可能只是起点，而不是终点。 * “优质羊群”不仅能帮投资者对抗孤独，还能点燃对投资的兴趣，最终实现“自力”。

今天，我想和大家聊聊一个听起来有点“反直觉”的投资策略：为什么你的投资组合里应该有一些“不喜欢”的资产？我们总是追逐表现最好的标的，但真相是，恰恰是那些“不看好”的资产才可能成为抵御认知失误的关键防线。节目中我结合自己的投资教训和约阿希姆·克莱门特的精彩观点，拆解了这背后的逻辑。不管是债券、科技股，还是你一眼看不上的冷门资产，当认知偏差和市场博弈撞个满怀，金矿可能就藏在你视线之外。快来听听这期节目，找到硬核的投资新思路吧！ 00:00:08 开场：引入话题：不喜欢的资产可以是金矿 * 提出一个反常识的观念：认知对冲。 * 开篇介绍约阿希姆·克莱门特的投资理念。 00:00:43 核心观点：为什么分散配置要有“不喜欢”的资产 * 真正分散的投资组合总有不被看好的资产。 * 不喜欢的资产是对冲认知偏差、保护投资组合的重要部分。 00:01:33 我对债券ETF的决策教训 * 分析2023年的30年国债ETF：曾因收益率低不看好。 * 2024年收益率意外大跌，相应ETF涨幅超21%，教训深刻。 00:03:14 A股和国际科技股的逆袭启示 * 纳斯达克科技股的超级周期对价值投资者的启示。 * A股在2024年低迷中逆袭：不看好的资产可能翻盘。 00:05:15 方法论：如何为“不喜欢”的资产留席 * 哈利·布朗的永久投资组合：对冲认知失误的经典模型。 * AQR基金“50%价值+50%动量”策略，平衡投资逻辑分歧。 00:07:32 总结与忠告：持有“不看好”的资产如何助你长跑生存 * 投资不是预测胜负，而是适应和生存。 * 不看好的资产为判断失误保留后路，帮助投资者面对市场的不可预测性。

大模型到底有多聪明？今天我们聊的是它们“眼高手低”的那些事——能准确挑出问题的“眼”，却有时生成平平的“手”。通过一个超有趣的对话实验，我发现，大模型甚至可以互相“批评与自我批评”，“帮自己纠错”真不是件稀罕事！这一期，我们会深挖巴菲特式价值投资居然能被神经科学解读，还看看如何让AI从“新手作者”进阶“全能写手”。如果你也好奇未来AI能多厉害，或者想知道如何用“自优化”压榨大模型潜力，别错过这次头脑风暴！ 00:00 开场及主题引入 * 欢迎收听，介绍本期主题“大模型的自我纠错”。 * 话题由一个用DeepSeek R1分析巴菲特投资风格的案例引出。 00:11 大模型“看得准但写得差”，真的不治之症？ * DeepSeek R1分析巴菲特时提出：价值投资更依赖神经结构，后天训练难起作用。 * 对比巴菲特的阅读经验，挑战"后天难改变"的绝对论。 * Grok 3补充，神经可塑性和训练如CBT也能提升理性调控。 03:37 “批评与自我批评”：探索模型互相诊断的协作力量 * Grok 3对DeepSeek R1提出的修改和优化，修正语言更科学又不绝对化。 * 模型间互相挑刺背后的“机制”，提升大模型精确度的潜力。 04:53 “眼高手低”问题的剖析：大模型为什么脱节？ * 生成内容倾向选概率最高的词句，导致“安全但平淡”。 * 自回归生成（逐步预测）导致本地逻辑合理、整体却不够惊艳。 * 评估时调用上下文全局视角，却在生成中未能反映。 08:08 “自优化”和“跨模型协作”：如何让模型更灵活？ * 介绍“自优化”概念：通过多轮反思和修订优化输出。 * 提到“批评与自我批评”式跨模型合作，像人类团队分工优化内容。 10:30 深度思考vs事后批评：两种提升生成内容的路径 * 事后批评——生成后再修订。 * 深度思考——生成前推理，把规划前置。 * 两种方式结合：从优秀初稿到极致优化。 11:33 模块化AI的探索：用“搭配”解决专项短板 * DeepSeek R1与Claude或Gemini协作的案例：推理与生成分工合作。 * 展望模块化AI组合式发展的潜力，更接近人类团队协作方式。 12:26 结语及未来畅想 * 总结：大模型的“批评与自我批评”机制，提高了内容生成能力。 * 展望自动化优化AI的未来，让模型更聪明、更贴心。

最新一期【精分派】大模型避坑系列来了！我尝试拆解了一个很多人可能都有过的“冒险计划”——卖掉房子All in科技股，并让大模型全程泼冷水。别看冷水泼得厉害，但你会发现，这或许正是普通投资者最需要的。投资，往往不是赢在冲动的涨势里，而是少输在情绪化的下跌中。如果你也有过被市场情绪裹挟的时刻，或者想知道如何让AI成为你的“冷静伙伴”，记得听完这一集。冲动投资前，先来试试“理性刹车”吧！ 00:00 开场与引题：大模型理财冷静法则 * 欢迎收听【精分派】大模型避坑系列第三期。 * 提出核心问题：大模型在投资中究竟能帮到普通人什么？ 00:10 投资的核心不在赚，而在少错 * 市场的高光时刻，比如2007和2015年的A股高点，让投资者账户长年未解套。 * 大模型的实际价值在于“泼冷水”，及时提醒我们避免投资冲动。 01:00 大模型≠自动驾驶，但可能是"刹车系统" * 目前大模型无法精准预测市场，但它可以帮助解析风险，控制情绪。 * 市场的随机性、人性博弈让组件理性的刹车机制尤为重要。 02:30 案例分析：卖房投资中概股的冒险计划 * 假设案例：2025年恒生科技指数短期大涨，投资者卖房all in中概股。 * 大模型的理性拆解：短期市场上涨基础、长期波动和风险等多方面分析。 04:00 投资中的心理缺陷与建议 * 市场狂热时，“再不买就错过”的心理驱动着冲动投资。 * 大模型的价值在于冷静分析、帮助控风险，而不是迎合情绪化判断。 * 投资应遵循“分散风险”原则，避免孤注一掷。 06:30 多模型咨询：R1和Kimi的对比分享 * R1的风格偏专业数据逻辑，适合理性派；而Kimi的回答更贴近实际生活。 * 综合多个大模型的反馈，能看到问题的多重面向。 08:00 决策建议：用AI做理性助手 * 投资的最终目标是生活更好，而不是赌博式冒险。 * 在任何重大投资决策前，多找大模型“泼冷水”，有助于避免情绪主导。 09:30 人生的投资底线：愿意接受冷水，才会更理性 * 市场铁律：涨得快也可能跌得快。在冲动时，AI是一个理性管家的角色。 * 结束语：投资或者决策前，不妨找大模型聊聊，踩脚刹车反而能走得更远。

这一期我们聊的是投资路上的“心法”，而不是“技术”。究竟如何与无时无刻不在进化的大模型高效互动？关键居然是——坦诚！从和大模型交流中，我发现它不仅是一种工具，更是一面能够映照内心的镜子。而延伸到投资，它为何能帮人更好复盘，突破认知盲区？节目中，我结合真实故事，拆解了投资者在自我复盘和决策中遇到的“面子”阻力，分享了如何通过正视错误，找到前路的关键思维。投资不是比拼谁更聪明，而是谁更愿意低头复盘。如果你也被投资亏损困扰，或者总被“成功的面子”拉着跑，听完这一期，或许能够重新定义投资的意义。 00:00 开场：大模型与投资的奇妙联系 * 我和大模型互动的心得：它是一面镜子。 * 这期重点是“坦诚”，并如何借此避开投资的各种“坑”。 00:31 为什么“坦诚”这么难？ * 坦诚不只是说“真话”，还是直视脆弱和盲区。 * 和大模型对话中，镜子的作用像是一场情绪“X光”。 02:10 投资中“心锚”的困境 * 投资错误难以承认，源于对自尊的执念和对亏损的恐惧。 * 案例解析：明知买了错的基金，却还在补仓。 03:52 面子压力如何遮蔽理性 * 很多人将投资当作一场“自我价值”的证明。 * 盈利是能“加冠”的荣耀，而亏损变成沉重的心理负担。 * 案例分享：如何让亏损越滚越大，只因“不服气”。 05:22 批判性复盘的力量 * 一名坦诚投资者的复盘故事：从追涨杀跌到耐心等回调。 * 承认错误释放了心理负担，最终趟出了一条回血的路。 06:44 坦诚是投资中最贵的学费 * 投资亏损是数学概率的一部分，不是自尊的折损。 * 不断追问“投资逻辑是否仍然成立”，才是走出泥潭的关键。 07:55 “面子”阻力的破解 * 大模型启发的投资思考：移出“面子”，只看数字和逻辑。 * 理性工具和自省框架（如智能提示词）如何帮助投资者减轻心理负担。 08:50 结尾感悟分享 * 坦诚既是起点，也是终点，无论是对市场、大模型，还是对自己。 * 投资的路在于正视不足，而非执着于秘诀；从低头复盘中，找到更高的视角再出发。

这一期节目我们聊的大热话题是“用大模型（比如Deepseek R1）来做理财——听着美好，用起来掉坑”。是的，大模型可以妙语连珠、回答流畅，但千万别被它满嘴的“专业辞藻”迷惑，特别是在统计分析和投资组合规划这两件事上，你的钱包可能分分钟遭殃！本期我将揭秘它是如何“一本正经地胡说八道”的，从搞错持仓占比数据到用漂亮话忽悠小白投资者。听完这期，你会明白，大模型在理财这事儿上，还真不是个靠谱的“好帮手”。 00:00 开场引入：用AI克隆声音，聊大模型与理财 * 最近身体欠佳，但用AI继续和大家沟通 * 本期聚焦大模型理财的潜在陷阱 00:37 什么是大模型理财问题的核心矛盾？ * 理财听起来很美，专业复杂性却不容小觑 * 举例说明：某基民用Deepseek R1分析持仓，发现数据不准确 01:50 解答：大模型擅长什么、不擅长什么？ * 大模型像博览群书的语言大师，但不提供数据推理的准确性 * 缺乏理解能力，只能堆砌词句猜测答案 03:39 专业需求VS大模型的“能力错位” * 大模型并不会真正理解复杂事务，如回归分析、投资规划 * 数据混淆和拼凑是它经常的“毛病” 06:00 网联大模型真的更厉害了吗？ * 尽管具备联网能力，但搜索信息不能替代深度判断 * 举例：权威报告与小道消息无法区分 08:00 金融动态性与大模型的短板 * 市场变化和个性化需求难以借助静态答案解决 * 专业理财工具和人类分析师仍是首选 09:30 不靠谱大模型的现实风险 * 大模型编制“听起来专业”的回答可能带来经济损失 * 金句：通用大模型“嘴炮王者，不是理财大师” 11:00 思路总结：大模型适合什么以及如何有效利用？ * “用对工具，做对事”，闲聊可以，专业必须交给靠谱方 * 深入剖析技术如何在金融中定位为沟通工具，而非核心分析引擎 12:00 市场误解：理财AI并没有你想的那么简单 * 流畅生成答案≠有保障的理财方案 * 用得不当，“存款全归零”的悲剧故事或将上演

在投资市场风云变幻的战场上，要想找到前行的罗盘，比值分析就是那个默默陪伴的老友。本期节目，我带大家深入了解一种简单又高效的投资工具——比值分析。你有没有想过，将两种资产的价格相对比较，就能看清市场趋势和资产强弱？这不只是专业投资人的秘技，也是普通投资者把握轮动机会的绝佳入门工具。在节目中，我分享了黄金和白银、A股与H股的经典案例，以及如何通过布林带和RSI定位趋势拐点。 00:00 开场白：节目新尝试与主题介绍 * 节目首次尝试语音克隆技术，解决主持人嗓音问题。 * 本期主题：比值分析，让投资不再迷路。 00:31 什么是比值分析？ * 比值分析是通过比较两种资产的价格关系，找到市场的潜在机会。 * 比值分析不仅关注静态数值，更在意比值随时间的动态变化。 02:27 黄金白银比：比值中的玄机 * 黄金白银比反映了黄金相对白银的强弱关系。 * 当黄金白银比极值化时，可能是市场出现了错配信号，为价值投资提供参考。 03:53 均值回归策略：价值投资者的玩法 * 比值长期会向均值回归，例如黄金白银比大多在60到70范围波动。 * 在极端比值区域（如高于100或低于40），可以尝试买入被低估的资产并等待修复。 工商银行 A股与 H股比值图 05:26 风险提示：均值回归的局限 * 不同地域市场间（如A股与H股）、能源类资产比值虽然有参考意义，但基本面变化可能打破规律。 原油天然气比值图 * 比值极端变化可能受到宏观环境或政策影响，需要谨慎应对。 白金黄金比值图 07:56 趋势投资策略：顺势而为的玩法 * 比值突破上行时，可“拥抱强者”；比值下行时，果断“抛弃弱者”。 恒生中国企业指数相对万得全A 轮动图 * 通过比值布林带和RSI工具捕捉趋势变化的信号。 11:33 工具限制：比值分析未普及的原因 * 国内主流投资工具支持比值分析的功能缺乏，而海外如StockCharts操作简单。 * 借助Python与行情API，自制比值分析工具成为国内投资者近年来的解决方案。 12:37 总结与展望 * 比值分析是洞察市场的独特工具，价值不容忽视。 * 即使工具有限，投资者仍可通过简单手段追踪比值动态。 * 邀请听众关注日常数据更新，尝试运用比值分析视角看市场。

各位朋友,春节后第一期播客正式上线!这次,我们来聊聊最近爆火的国产大模型 DeepSeek R1(简称 R1)和它引发的奇妙现象。从「脑洞大开的老板」到「一本正经的胡说八道」,R1 正在让不少投资者又爱又恨。但搞错了方向,大模型也可能会让人踩坑——我还见过有人用它做投资回测,现场翻车!这一期,我们结合投资领域的实操经验,唠唠如何正确打开大模型,尤其是在金融领域中,怎么避免被它「包装得花里胡哨」的数据误导。千万别错过这次的反诈指南,毕竟保护钱包是一门长久的技术活! 00:00 开篇与背景介绍 * 年前因甲流导致播客停更,春节后带来全新话题。 * 国产大模型 DeepSeek R1 爆火现象及其投资应用中的问题。 01:12 DeepSeek 模型发展个人体会 * 从 V2.5 到 V3,再到最新的 R1 模型,个人体验与对比。 * R1 的「脑洞」特点引起了管理者与普通用户的青睐,但也带来执行层面问题。 03:10 R1 给投资者的误导性 * 春节期间,有朋友分享了 R1 的回测结果,看似专业,但实际上不可信。 * 解释大模型「幻觉」问题:一本正经的胡说八道。 05:46 大模型的能力与局限 * 大模型无法处理复杂数学与金融运算(如 IRR 迭代计算)。 * 其错误行为源于其主要目标是文本生成而非算术。 09:32 模型「计算能力」的解决方案 * R1 的最佳使用方式是生成代码,如 Python 回测代码,由用户在本地执行。 * 使用专门工具辅助大模型,才是正确的金融投资应用方式。 13:10 R1 的盲目吹捧与实际问题 * R1 常被误认为比其他模型更强,但实则「一本正经胡说八道」的情况更多。 * 通过对比 Claude 和 Gemini 等其他模型,揭露其「脑洞」有时不足以胜任执行层生产力场景。 15:38 R1 在金融投资领域的正确用法 * R1 在代码生成方面表现优异,可生成回测代码。 * 投资者应该将 R1 作为辅助工具,用于代码生成和数据处理,而非直接依赖其结果。 18:25 大模型结合老工具的实战价值 * 通达信等传统股票工具可搭配 R1 使用,提高灵活性与工作效率。 * 深刻了解工具局限,通过大模型调用正确资源完成辅助任务。 20:00 结尾与总结 * 核心提醒:大模型不是「万能股神」,需要清楚应用场景与正确使用方式。 * 表示未来会持续关注并分享大模型与投资结合的新突破。

哈喽，各位听众朋友，我是EarlETF的张翼轸。这期《精分派》比较特别，作为2024年的收官之作，咱们不聊硬核的投资理论，来点轻松的。最近有朋友留言想听我聊聊纳斯达克，这还真说到我心坎里了。虽然我很少公开谈论美股，但其实我投资组合里美股ETF占了很大一部分。说实话，我对现在的纳指有点“爱恨交织”。一方面，作为价值投资的忠实信徒，我觉得美股估值高得离谱，像GMO和AQR这样的机构都预测未来收益不容乐观。但另一方面，我又深切感受到AI大模型带来的巨大变革和无限潜力，这让纳斯达克充满了不确定性，也让我纠结。这期节目，我就和大家分享我这种“分裂”的投资心态，希望能给大家带来一些新的思考。 00:08 开场白 & 节目预告 * 欢迎收听2024 年的最后一期播客，用轻松的话题结束这一年。 * 本期探讨：纳斯达克投资的复杂情绪。为何极少谈美股，这背后的深层次原因。 01:08 价值投资者眼里的美股估值问题 * 基于经典价值投资理念，当下美股估值过高，难以下手。 * GMO和AQR等著名机构对未来7-10年美股收益预测，令人担忧。 * 美股收益的辉煌过去可能为疲软的未来埋下伏笔。 05:10 人工智能与纳斯达克的矛盾心理 * 身为价值投资者对AI和纳指的复杂情绪来源：纳指爆发的推动力与AI技术日新月异的变革息息相关。 作为大模型深度用户，真实感受到AI行业的颠覆性影响。 07:09 从互联网到大模型：真正的未来难以预估 * 回顾互联网20年的历程，从想象到现实的一步步落地。 * AI与大模型的不可预测性，可能带来彻底颠覆的未来，与传统互联网发展路径的不同。 * 结合个人深度体验，描述大模型在文字与创造力方面的惊人进步，以及 “数字永生” 的新思考。 12:32 Claude与大模型的文字突破：对文字工作者的冲击 * 从一名记者的视角看，AI已经在取代人类写作者，比如Claude 3.5出色的文字能力展示。 * “数字永生”新启发：AI模型的角色演绎与客观推理展现出类似数字生命的能力。 16:45 AI赋能社会的两条路径 * AI技术如何推动沉浸式元宇宙体验：视觉、听觉甚至未来触觉和嗅觉结合脑机接口的可能场景。 * 机器人辅助现实世界应用：未来机器人保姆或成为养老的核心依赖。 18:32 “AI一天地上一年”：快速进化的行业难以预测的发展上限 * AI与资本市场的结合：技术的突破对投资者信心与估值的驱动。 * 各大模型发布的快速更新对AI行业的持续推动力，比如最近几个月国内外发布的重要AI模型（例如GPT o3、Gemini 2.0 Flash、DeepSeek V3）。 22:36 纳斯达克的潜力与估值冲突 * AI浪潮对纳指的推动作用，是否真的能为当前高估值合理性提供支撑？ * 微软与OpenAI的合作协议透露出的行业顶级资本对未来变革的信心。 25:06 总结：对纳斯达克投资纠结且矛盾的态度 * 作为价值投资者：对高估值的纳斯达克保持谨慎甚至负面态度。 * 然而，作为动量交易者：遵循市场趋势，在“泡沫”破裂之前保持仓位。 * 最终反思：在快速技术变迁的时代，保持开放心态探索未来可能性，AI或许不仅是泡沫，还有现实中广阔的潜力。 26:57 结束语 * 动量投资与价值投资的平衡，展现了对未来技术和市场趋势的挑战并存。 * 对纳斯达克未来的谨慎乐观与AI技术崭新发展的深刻思考。 * 收尾：“趋势未变前，愿意跟随市场，但仍对泡沫破裂保持警醒。”

本期简介： 这期播客和大家聊了股市投资中一些神秘的周期玄学现象，主要分享了两个部分的内容。 第一部分是讨论了一本被称为“A股奇书”的《股市投资要义》，这本2015年出版的书基于天干地支理论对A股走势做出了颇为准确的预测。 第二部分我介绍了日历效应这一现象，参考了《股市长线法宝》第六版中的相关研究，探讨了包括月度、季节性等各类市场周期规律。 🎯时间轴： 00:55 A股奇书与周期预测 一本被广泛传播的《股市投资要义》，作者基于三元就要和天干地支理论对A股走势的预测。 04:00 奇书背后的理论基础 该书基于三元九运理论和A股八字分析做出预测的方法论。 10:12 历史预测的准确性分析 该书2015年对后续市场预测的得失,以及对2025-2027年牛市预期的分析。 13:55 日历效应理论探讨 介绍《股市长线法宝》中关于日历效应的研究,包括著名的"一月效应"。 16:17 “魔改版”交易策略 分享我基于月度周期开发的交易策略 - 每月最后一个交易日和前五个交易日持仓。 下图为沪深300 全收益指数基于上述策略表现，更详细分析参见《看月历买A股，收益竟然如此稳健》。 21:12 季节性效应分析 讨论"四月离场"、"黄金半年"等季节性投资策略,以及八月、九月等特殊月份的表现规律。 下图为万得全A 的逐月表现一览 [图片] 更详细讨论可见《(A股投资的年历效应：8月不妨清仓，2月和11月宜重仓》 24:15 大小盘轮动规律 12 月和 1 月，大盘股强势；2 月和 3 月，小盘股强势。 更多讨论详见《打败大盘？小盘股的春天，藏在日历里》 26:13 节假日效应研究 春节、国庆等长假前后的市场表现规律，来自国海证券。 27:48 中国特色的市场效应 分析两会效应等具有中国特色的市场周期现象。 28:22 四大效应总结 总结国海证券研究的四个主要日历效应：月度效应、两会效应、长假效应和年度效应。

本期简介： 很多投资者总是羡慕机构投资者拥有的资源和优势,但散户真的就毫无优势可言吗?本期节目为你揭示散户投资者的三大隐形优势,帮你认清自己的优势所在,找到最适合自己的投资道路。散户并不是天然的弱势群体,关键是要学会发挥自己的优势。 🎯时间轴： 00:39 机构投资者的信息优势:彭博终端机、Wind、level-2数据等专业工具 02:43 机构投资者的调研优势:可直接与上市公司高管交流 03:54 散户第一大优势:资金量少的灵活性 04:19 巴菲特:如果只有100万,每年能赚50% 05:38 小资金可以参与的投资机会:封闭基金、分级基金、可转债摊大饼 流动性因子很强，意味着欠流动性资产有超额(来自《股市长线法宝》中文本第六版P237) 07:15 散户第二大优势:不受KPI考核约束 08:40 案例分析:董承非在2021年的市场表现 10:30 基金经理面临的多重约束:仓位限制、业绩考核等 12:33 散户第三大优势:低成本优资 13:41 巴菲特与西德斯的10年百万赌约 14:54 FOF双重收费结构的弊端 15:27 散户如何利用低成本优势 16:15 结语:投资成功的关键是找到适合自己的道路