精分派

最近一篇研报指出，过去几年表现优异的“红利+小微盘”杠铃策略，在未来可能失效。作为这一策略的长期拥趸，我受到了不小的冲击。这期节目，我通过详细的历史回测，深入剖析了杠铃策略的优势、软肋以及它在不同市场环境下的表现。面对可能的风格切换，我应该放弃它，还是继续坚守？这不仅是对一个策略的探讨，更是对我自己投资体系的一次审视和思考。欢迎收听。Shownotes00:00 一份研报引发的焦虑：杠铃策略会失效吗？ 一份国投证券的研报以日本股市为鉴，预测A股正进入“新胜于旧”的第二阶段。 报告核心观点：在这一阶段，过去有效的杠铃策略（红利+小微盘）将逐步失去超额收益。 作为策略拥趸，这个结论让我开始反思：杠铃策略真的会失效吗？我该怎么办？02:02 历史回测（一）：基础杠铃策略的真实表现 通过回测2016年至今的数据，基础杠铃策略（中证红利+中证2000）年化收益3.37%，显著跑赢万得全A的0.92%。 该策略在2022年熊市中表现抗跌，但在2017、2019、2020年的大盘蓝筹和核心资产牛市中则明显跑输。 结论初显：杠铃策略并非万能，其表现在不同市场风格下分化严重。04:20 历史回测（二）：增强版策略能否扭转败局？ 在小微盘部分加入每年5%的超额收益后，策略年化收益提升至5.9%，但仍无法在核心资产牛市中跑赢市场。 进一步整合A股与港股的高股息资产后，年化收益可达7.13%，但依然无法改变在特定年份跑输的宿命。 这说明杠铃策略的底层因子（小盘、价值）决定了它在“大盘成长”风格占优时必然处于劣势。07:51接受不完美：策略的宿命与投资者的心态 回测结果虽然令人有些失望，但也让我释然：投资中不存在永远获胜的“圣杯”。 一个策略必然有其优势期和低迷期，关键在于理解其低迷的根源，并判断自己能否接受。 金句：“你在拥抱这样一个策略的时候，就不能希望它是个常胜将军。”08:50 为何坚守？相信红利 尽管未来可能是大盘成长的天下，我仍决定将杠铃策略作为底仓，核心是“未胜先虑败”。 红利策略的本质是“高抛低吸”的反转投资，它通过股息率筛选机制，天然适合应对A股波动大、成长持续性弱的市场环境。 如果未来A股无法走出长期慢牛，红利策略将是应对悲观情况的有力对冲。12:07 为何坚守？相信小微盘 引用《股市长线法宝》的观点，单纯的小盘股因子超额并不稳定，但“小盘价值”因子的长期有效性更强。 A股小微盘的超额收益很大程度上来源于散户的非理性交易，量化基金通过专业模型收割“韭菜”，从而产生Alpha。 金句：“打不过就加入，你至少和量化割韭菜的要站在一边。”17:17 总结：作为核心仓位，与杠铃策略共存 杠铃策略的价值在于，即使市场长期表现平庸，它依然能提供相对可观的收益，适合作为稳健的底仓。 选择它，意味着你放弃了在大盘成长牛市中获取极致收益的可能，换取了更强的防御性和稳定性。 建议采用“核心+卫星”配置，将杠铃作为核心，再搭配一些进攻性强的卫星仓位（如科技成长股）来增强组合的弹性。

AI时代，打工人如何靠科技赋能工作和财富？本期串台了“大方谈钱”，分享如何将AI深度融入内容创作、投资分析的全流程。AI不仅是效率工具，更是能帮你对抗「羊群效应」的心理教练。当人人都谈论AI时，我们该如何正确地提问、聪明地使用，并最终让它成为我们理性决策的伙伴？这期节目，我们一起寻找答案。Timeline00:38 拥抱AI，是专业态度的体现 我认为，一个讨论AI的节目，如果提纲没有AI参与，反而是不专业的。 我始终是一个技术发烧友，拥抱新技术不是问题，关键在于别用错。02:45 我的AI工作流：AI如何贯穿我内容创作的始终 我的内容创作，从提纲、稿件、封面图到shownotes，几乎每个环节都有AI的深度参与。 我甚至会用AI帮我写代码，做一些自动化小工具，把琐碎的工作交给它，这不仅节省时间，更能提升我的工作愉悦感。 金句：「如果一件事情要重复做三遍，就一定把它自动化。」06:22 为什么我认为AI比实习生更可靠 教会实习生并检查其工作，对我来说是更大的情绪损耗。 AI不知疲倦、态度良好、不会犯错，能完美胜任重复性、低门槛的工作，这是对“灵活用工”的终极替代。09:38 普通人如何更好地使用AI？从拥抱新工具开始 我承认，普通人与专业人士在AI使用上存在差距，比如我能让AI写代码来解决问题。 但好消息是，大模型和飞书这类工具正不断拉近这个距离，前提是你愿意去学习和使用它们。13:36 我的进阶玩法：用API实现模型“比稿”与“接力” 我推荐大家尝试API和客户端（如Cherry studio），这能让你同时调用多个模型，看谁做得好。 我会用这种方式做“模型接力”：简单工作交给便宜模型，复杂创作交给昂贵模型，无缝衔接。16:50 我如何用AI实现视觉表达的专业感 我公众号的封面图都由Midjourney生成，通过“风格参考”功能，我建立了一套成本极低的统一视觉VI。 我还会让AI根据文章内容生成定制化的SVG插图，这比随便找张照片做配图要专业得多。19:16 我眼中的大模型“性格” 用多了你会发现，每个模型都有自己的脾气：Gemini有点啰嗦，Grok则非常发散。 我在做理财思路的头脑风暴时就特别喜欢用Grok，它总能给我意想不到的启发。20:26 为什么我们离不开ChatGPT？因为“长期记忆” 尽管新模型层出不穷，但我发现很多人（包括我）依然依赖ChatGPT，它的核心壁垒是“长期记忆”。 它能记住你的偏好和历史对话，这种“被了解”的感觉，让它超越了工具，产生了一种情感连接。31:53 AI在投资界的应用：远超你的想象 其实，量化基金早就在用神经网络等AI技术分析结构化数据（量价因子）。 ChatGPT这类大语言模型的新价值，在于处理非结构化的文本信息，但对专业机构而言，这更像是锦上添花。35:36 给普通投资者的忠告：别让AI帮你回测，让它当你的心理教练 我必须提醒大家，通用大模型给出的投资回测报告基本是“幻觉”，它没有真实数据，只是在“扮演”一个分析师。 AI对普通人最大的价值，是扮演一个理性的心理分析师，在你被市场情绪裹挟时，给你一个客观冷静的声音，帮你对抗“羊群效应”。40:15 如何向AI提问，才能获得高质量建议？ 我建议你为自己建立一个“数字孪生”文档，写清你的财务、家庭、目标、性格等背景信息。 提问前先把这个“个人说明书”发给AI，它了解你越多，给出的建议才越有价值。 这个方法论由李继刚老师的“乔哈里视窗”理论启发，核心是补足AI不知道的、关于你的信息。49:25 AI时代，专业知识的价值被放大了 AI看似拉平了差距，但我认为它实际上放大了专业人士的优势。 因为你懂的越多，就越能提出精准的问题，从而解锁AI更深层次的能力。你的专业知识，就是你施展“赛博魔法”的咒语。54:15 停止让AI推荐基金，试试让它“读懂”基金经理 我不建议让通用大模型推荐具体基金，这是典型的“垃圾进，垃圾出”。 我更推荐的用法是，把基金经理的访谈稿喂给AI，让它帮你分析其中的言下之意、情绪和回避的问题。这才是它真正的强项。01:02:06 我如何看待AI与投资：捕捉Alpha，而非预测Beta 我自己用AI做投资，主要是做策略回测，验证我的理念，但我不会让它做预测。 我认为AI的价值在于捕捉Alpha（超额收益），而非预测Beta（市场走向）。普通人与其自己钻研，不如选择优秀的量化产品去享受成果。01:09:23 我的创作哲学：深耕专业，而非迎合流量 我清楚，用AI去迎合流量很容易，但我选择不这么做，因为写小白内容对我自己没有成长。 我更愿意深耕有壁垒的内容，这既是对我自己的投资，也是一种人群筛选。在投资这个领域，年龄和深度，本身就是一种资本。本期制作嘉宾：张翼轸主播：章衡 惟惟惟制作：余冬

今天想和大家聊一本我做了封底推荐的书——《长赢》。这本书讲的是指数巨头先锋领航和创始人约翰·博格的故事。我们总以为博格是指数投资的坚定信徒，但这本书揭示了更复杂的真相：他创立指数基金，竟带有“复仇”的色彩。更有趣的是，先锋领航不仅有指数业务，还有庞大的主动业务。它的真正的护城河，可能不是指数投资，而是低费率和持有人至上的信托责任。对于当下的A股市场，先锋领航的经验或许能有启示。00:00:08 不只是指数基金：重新认识先锋领航 为新书《长赢》撰写的推荐词。 本书的核心价值在于揭示了约翰·博格之外的先锋领航，特别是其庞大的主动基金和投顾业务。 先锋领航真正的信仰并非指数投资，而是“低费率”与“以持有人为本的信托责任”，这对A股市场有重要启示。01:26 “指数基金之父”的B面：博格曾为主动投资辩护 约翰·博格年轻时并非指数投资的坚定信徒，甚至曾撰文为主动基金辩护。 引用JP·摩根名言：“每个重大商业决策背后，都有一个合理的和一个真实的原因。” 博格创立指数基金的“真实原因”远比“合理原因”更富戏剧性，并非简单的非黑即白。03:43 一场“复仇”催生的指数基金革命 约翰·博格在威灵顿资产管理公司遭遇权力斗争，被自己请来的合伙人“踢出局”。 为绕开“不能从事资产管理”的限制，博格巧妙地提出指数基金不属于“主动管理”，从而创立了先锋领航。 首只标普500指数基金发行惨淡，募集规模远不及预期，初期发展并非一帆风顺。06:24 绕开限制，时势造英雄 先锋领航早期依靠市政债券货币基金站稳脚跟，而非权益指数基金。 博格再次巧妙地推出“免申购费”直销模式，绕开了“不能从事分销”的限制，这也被视为一种“报复”手段。 70年代末的高通胀和高利率环境，让锁定高收益的债券基金业务大获成功，可谓“时势造英雄”。09:45 先锋领航的秘密武器：被忽视的主动基金业务 与大众认知相反，先锋领航拥有庞大且成功的主动基金业务，早年甚至靠此支撑公司发展。 其主动基金同样贯彻“低费率”原则，例如传奇基金经理约翰·内夫的温莎基金，管理费低至0.37%，甚至低于许多指数基金。 博格坚持降低主动基金费率，既是为持有人创造价值，也被认为是打压老东家威灵顿收入的策略。12:20 低费率之外：先锋领航主动基金跑赢同行的深层原因 数据显示，即使将费率调整至行业平均水平，先锋领航的主动基金业绩依然显著优于竞争对手。 这部分挑战了博格“主动基金跑输只是因为费率高”的核心论点，说明优秀的基金经理确实能捕捉到超额收益。 博格理论的前提“机构投资者构成市场整体”存在漏洞，散户等其他参与者的“错误交易”为专业机构创造了获利空间。15:36 持有人利益至上：独特的股权结构如何塑造企业文化 先锋领航由基金持有人共同拥有，不以盈利为目的，核心目标是为持有人降低成本。 公司文化强调信托责任，薪酬低于同业，吸引的是有理想主义色彩的人才。 实践案例：在2000年科网泡沫顶峰时拒绝发行科技基金；主动收回规模过大的委托资金以保护投资者利益。18:51 正向循环与A股启示：主动投资的理想路径 先锋领航利用其庞大资金体量与外部优秀管理人谈判，以更低成本合作，形成“低费率-好业绩-更大规模”的正向循环。 主动与被动并非绝对对立，关键在于合理的费率和真正的信托责任。 中国主动基金降费是积极信号，精品化、爱惜羽毛的基金公司或许是未来的发展方向。21:06 浮动费率能否将基金公司与持有人利益绑定？ 中国虽然无法复制先锋领航的股权结构，但浮动费率等制度创新，是绑定管理人与持有人利益的有效尝试。 这种机制促使基金公司不再唯规模论，而是要真正为持有人创造价值。 伴随着费率改革和有责任心的基金经理涌现，中国主动基金行业依然大有可为。

你听说过那个著名的“星巴克理财学”吗？据说每天省下一杯咖啡钱，几十年后就能坐拥百万财富。这个数学题成立，但人生题呢？为了一个遥远的数字，我们是否要压抑半个世纪的渴望，牺牲当下的体验和成长？当70岁拿到这笔钱时，青春的好奇与活力早已不在，这样的财富还有多少意义？在这期节目中，我想和你探讨理财中这个终极的平衡难题。我们究竟该做着眼未来的复利信徒，还是活在当下的单利玩家？又或者，是否存在一条中间道路，能让我们既拥有未来，也不辜负现在？让我们一起寻找答案。00:08 「拿铁理财学」：复利的诱惑与反思 一个著名的理财假设：每天省下一杯咖啡钱，通过复利投资，几十年后能积累百万财富。 数学上成立，但引出一个核心矛盾：为了遥远的未来，是否值得牺牲贯穿整个青壮年时期的生活品质？ 在着眼未来的“复利信徒”与活在当下的“单利玩家”之间，如何寻找平衡。03:25 复利思维的陷阱：被忽略的“人生回报率” 复利的核心是延迟满足，但这背后有极高的心理成本，甚至可能磨灭人的好奇心与活力。 年轻时投资于自身（如旅行、课程）所带来的“人力资本回报”，其价值可能远超理财的财务回报。 复利公式中看似稳定的收益率，在长达半个世纪的真实世界里面临着经济周期、市场震荡、个人变故等巨大不确定性。06:04 “单利思维”：活在当下的动态平衡智慧 与未来导向的复利思维相对，“单利思维”更注重当下的生活质量与心理满足。 它并非鼓励月光，而是提倡重新审视消费与投资的边界，例如健身、学习都是对未来更高质量生活和职业生涯的投资。 追求人生每个阶段的稳健与温度，而非账户数字的最大化。07:56 像“收房租”一样收股息：高股息ETF的心理魔力 高股息ETF，特别是高频分红的产品，是实践平衡策略的绝佳工具。 基金分红的本质，是将一部分收益从复利模式强制切换到单利模式，变成可自由支配的现金。 类比房产收租：持续的现金流（分红）能极大缓解持有者对资产价格波动的焦虑，提供穿越周期的底气和信心。12:00 精妙的混合模式：高股息ETF如何兼顾单利与复利 许多高股息ETF并不会分掉所有股息，而是设定一个固定的分红率（如4%）。 这种机制创造了一种混合模式：一部分股息作为“金融房租”派发给你（单利），满足现金流需求；剩余部分则留在基金内部自动再投资，继续追求利滚利（复利）。 这种设计在风险与回报、当下与未来之间取得了巧妙平衡，是一种更可持续的投资哲学。13:43 动态调配：如何在不同人生阶段与市场中找到平衡点 单利与复利并非二选一，而是一个可根据自身情况调节的“旋钮”。 人生阶段调节：年轻人可偏重复利，临近退休者可偏重单利现金流。 市场情况调节：牛市高点可多分红落袋为安，熊市低谷可将分红再投资，积累廉价份额。16:07 重新定义回报：财富的终极目标是人生的自由与丰盈 理财的最终目的不是冰冷的数字，而是为了获得更幸福、更有选择权的人生。 回报清单中除了金钱，更应包含健康、家人、知识、快乐等无形但至关重要的资产。 用一笔钱去投资自己的健康，去高质量的陪伴家人，或者说去追求一个埋葬心底很久的梦想，这些都是有价值的。17:21 结语：在远见与从容间，收获财富与生命 最理想的理财状态，是既有复利的远见，能耐心布局未来；也拥有单利的智慧，能从容享受当下。 投资是一场关乎如何与自己、与时间相处的漫长旅程。 最终目标：在时间的河流中，找到最适合自己的平衡点，同时收获财富的增长和生命的丰盈。

大家好，我是 EarlETF 的张翼轸。追踪同一个指数，比如沪深300，市面上有几十只ETF，它们真的没差别吗？当然不是。作为ETF的资深拥趸，我将从费率、规模、分红和超额收益这四个最容易感知的维度，带你剖析其中的关键差异。学会这些，你就能在众多选择中，找到最适合自己、甚至能多赚10%的那个“最优解”。00:00:08 追踪同一指数的ETF，到底有没有差别？ 核心问题：面对上千只ETF，以及追踪同一指数的众多产品，投资者应如何选择？ 本文主旨：通过分析四个普通投资者容易感知的维度，阐明不同ETF之间的显著差别。00:59 维度一：费率，长期收益的隐形杀手 核心观点：约翰·伯格的研究证明，费率是长期影响基金收益的核心因素。 案例对比：以两只沪深300 ETF为例，十年来，0.15%费率的产品（510310）比0.5%费率的产品（510300）累计收益高出超过10%。 “你只需要在同一个指数里面，选一个低费率的ETF品种，那么十来年时间里面你就可以多赚10%，是不是很轻松？”04:16 维度二：规模与流动性，大就是好吗？ 关键指标：规模和日均成交额是衡量ETF流动性的重要标准，但二者并非完全线性相关。 散户优势：规模在2-5亿的ETF在牛市中能通过“打新增厚”获得显著超额收益，而小规模ETF在市场恐慌时出现的折价，为投资者提供了套利机会。 投资策略：在市场剧烈波动时，可以卖出流动性好、无折价的ETF，换仓买入同一指数下折价率高的ETF，进行无风险套利。08:17 维度三：分红策略，从成长崇拜到现金为王 市场风向：随着经济增速放缓，市场投资逻辑正从追求高成长转向重视稳定的现金分红。 产品差异：为迎合“FIRE一族”等投资者的现金流需求，部分ETF（尤其是红利类）开始推行月度或季度等高频分红策略。 选择要点：即便是追踪同一指数的ETF，其分红频率也从每年两次到零次不等，投资者需根据自身需求仔细筛选。10:21 维度四：超额收益，中国特色的基金经理“微操” 市场差异：与美国市场追求极低跟踪误差不同，中国ETF的基金经理更倾向于为多头持有人创造超额收益。 实现方式：基金经理会通过“打新增厚”或对成分股进行“量化多因子抽样复制”等方式，主动获取超越指数的收益。 国泰上证综指ETF通过抽样复制，在四年时间里跑赢指数超过15个点，相当于每年近3%的免费午餐。13:58 总结：如何选出最适合你的那只ETF？ 核心回顾：费率、规模与流动性、分红频率、超额收益是挑选ETF的四大关键维度。 最终建议：最好的ETF不一定是规模最大或最活跃的，而是最匹配你个人投资需求（如低成本、现金流、套利机会或超额增厚）的那一只。

大家好，我是EarlETF的张翼轸，欢迎收听最新一期的播客精分派。今天我们不聊买什么，而是聊聊卖什么——具体来说，是我最近卖二手书的一段有趣经历。我通过多抓鱼和爱回收这两个平台，成功卖掉了63本旧书，回血了588元。当然，这更多是一次小小的财务实验，却让我收获良多。从计算每本书惊人的“空间机会成本”，到制定卖书的筛选标准，再到比较不同平台的回收价格，整个过程充满了意想不到的发现。我还观察到了二手书市场中类似“作家市值管理”和“时效性决定价值”的现象。更重要的是，这次经历让我重新思考了“拥有”的意义，以及在AI时代，数字化阅读如何重塑我们与知识的关系。希望我的分享能给大家带来一些启发。时间轴:00:08 卖书缘起：一次小小的“财务实验” 最近在多抓鱼和爱回收卖掉63本旧书，回血588元，为投资增添“弹药”。 主要动因是孩子书增多导致个人书柜空间紧张，促使思考如何盘活沉睡资产。 “这次卖二手书的一个小小的财务实验，还是有蛮多的收获。”01:30 书架经济学：每本书的隐形“占地费” 以上海内环房价为例，估算出自家书架上每本书的空间机会成本高达120元。 “这是一个挺高昂的租客，毕竟大多数书的价格都到不了这一点。” 这一惊人的计算结果，是促使盘活这些“沉睡资产”的重要推力。03:01 断舍离标准（一）：哪些书可以安心“放手”？ 标准一：内容优质但已有电子版（如蔡澜、张小娴散文集在微信读书上可便捷阅读）。 标准二：代表过去特定阶段兴趣或曾流行一时的书籍，现已不再有翻阅意愿。 “就让他去市场上去寻找新的更需要它们的主人，我觉得这是一个更好的归宿。”04:32 核心珍藏：哪些书绝不“割爱”？ 压舱石工具书：构成投资体系基石的经典作品，如《预期收益》、《股市长线法宝》，常翻常新。 独一无二的情感纪念品：作家朋友的签名版赠书等，承载着深厚情谊与珍贵记忆，其价值远超内容本身。 “确立这样的一个卖书和持有的筛选的过程，某种程度上其实也是对我过往的个人的知识体系，还有情感连接的一次重新的盘点吧。”06:08 实战攻略：多抓鱼 vs 爱回收比价技巧 主要通过多抓鱼和爱回收两个平台卖书，体验各有不同：多抓鱼可选顺丰上门（运费自理），爱回收用京东快递（包邮）。 核心技巧：每本书务必在两个平台分别扫码比价，价格差异可能巨大，甚至出现一个平台高价收，另一个平台仅几毛钱或不收的情况。 “我遇到过有的书一个平台可能十块钱收，还有一个平台是几毛钱收。而且还未必一定是多抓鱼的价格比爱回收的高。”08:57 二手书市洞察（一）：作家的“市值管理” 通过卖书发现，蔡澜的书普遍能卖5-8元，而张小娴的书很多仅几毛钱甚至不被回收。 推测这与作者在国内的活跃度及持续热度有关：蔡澜近年微博更新频繁、有新作，维持了市场关注度。 “蔡澜老先生这些年一直是很认真的在更新微博的……而张小娴虽然也有微博，但我感觉她似乎这些年在内地的影响力越来越弱。”10:37 二手书市洞察（二）：时效性决定价值 许多当年风靡一时的投资、商业管理类书籍（如纳德拉自传《刷新》）如今回收价极低，仅几毛钱。 与之形成鲜明对比的是，中医、宗教等“非时效性”或小众领域的书籍反而非常保值，部分甚至可卖到原价五折。 “能够穿越一轮又一轮热点周期的那些书籍，在二手市场才是真正的硬通货。和我们做价值投资还是蛮像的。”12:30 断舍离的深思：你真的“拥有”它们吗？ 一批长期存放在办公室箱中未曾打开的书，直到卖出前整理时才猛然忆起曾经购买和阅读过。 物理上的“属于”并不等同于实际的“拥有”；不被记忆、不被使用的物品，并未真正融入个人生活。 “在那个短暂的过程中，我其实才是在那一刹那真正的重新了拥有了他们一次。虽然很快我就把他们又卖掉了。”14:06 拥抱数字化：为什么我选择卖掉实体书？ 微信读书等电子阅读平台提供了便捷的阅读体验，使得部分实体书的收藏必要性降低。 电子书具备强大的搜索功能、划线批注导出等优势，尤其在AI时代，这些便利性是实体书无法比拟的。 “借着去卖一些二手书，其实本质上还是希望做一个藏书的资产结构的重构。就是尽可能的数码化，去以一种更好的使用书籍的方式去拥有这些书籍。”16:47 结语：审视你的书架，与自己对话 卖二手书不仅是一次财务上的盘点，更是一个与自己内心对话、审视过往知识体系和情感连接的宝贵机会。 鼓励听众也去盘点自己的书架，看看藏了多少“沉睡的资产”，哪些值得继续拥有，哪些或许并未真正被“拥有”过。 “我觉得这是一个与自己对话，审视过去非常好的机会。”

最近我个人经历了一点健康小插曲——体检发现血脂指标不太理想。作为一个关注投资的博主，我深知“活得久才能赚得久”的道理，健康的身体是我们实现财富复利效应的重要基石。因此，我开始探索如何利用2025年的科技，也就是大语言模型，来帮助我选择营养补剂，进行身体调理。这期节目，我想和大家分享我如何创建个人健康“数字孪生”档案，如何挑选和使用AI工具（比如谷歌的Gemini），以及AI如何在成分对比、剂量把控、甚至深度研究方面给我提供专业建议。这不仅关乎健康，更是一种对“生命资产”的理性投资。希望我的经验能给大家带来一些启发。00:09 开场白：健康——投资者的隐形财富 分享个人近况，引出本期“非传统”健康话题，探讨如何用大模型选择营养补剂。 引用巴菲特案例，强调健康长寿对实现复利效应的重要性，将健康视为投资的关键一环。 “活得更长，尤其是健健康康，脑子清楚的活得够长，对于我们实现复利效应…其实非常重要。”02:04 实践缘起：体检警报与“数字孪生”雏形 因体检发现血脂指标异常，开始研究如何利用大模型调理身体。 提出“数字孪生”概念：将个人健康数据（身高、体重、生活习惯、家族史、历次验血异常值）整理成纯文本文档。 每次与大模型交流时，将此文档作为背景信息输入，以便AI提供更精准的个性化建议。04:43 AI工具选择与基础咨询：打破想当然的“常识” 推荐选择强大的多模态大模型，如谷歌Gemini 2.5 Pro，能够识别图片，处理信息更便捷准确。 将大模型视为“全球顶尖的内科医生”，可咨询饮食调整（如藜麦替换米饭）等基础营养学问题。 大模型能纠正常见的健康误区，例如指出喝碱性水对中和尿酸效果甚微，帮助更新知识体系。07:25 AI精准把关：营养补剂“量”的学问（以鱼油为例） 通过向AI上传在吃的鱼油产品截图，AI分析后指出其剂量对于改善高血脂远远不够。 揭示普通人对补剂剂量的普遍盲区：以为“吃过就行”，但AI能根据最新研究和个人情况判断剂量是否科学、有效。 “很多时候以为很多东西吃过了就行了。但是量够不够，超不超，其实自己也搞不太清楚。”09:32 AI辅助决策：多品牌营养品横向对比与筛选 利用AI对比不同品牌鱼油的成分表截图，AI能根据主播的血脂数据（高密度、低密度胆固醇等）推荐最适合的配比。 在选择男性综合维生素时，AI能识别出某款男女通用产品中铁含量对无特殊需求的男性可能过高的问题。 AI还能客观比较同一品牌不同地区版本（如海外版与中国版）的配方差异，给出更适合个体的建议，不受广告宣传干扰。12:17 AI的全局视角：多补剂协同与“知其所以然” 建议一次性将所有在服用的补剂信息（如鱼油、维生素、针对尿酸的樱桃提取物等）全部提供给AI。 AI能综合分析所有补剂的成分，判断是否存在某些元素（如锌）叠加摄入过量或成分间潜在冲突的风险。 AI不仅能建议服用时间（如饭前/饭后，分开/集中），还能解释原因，例如钙质吸收难，分三顿吃效果更好。15:16 AI的深度研究能力：循证视角下的成分“祛魅” 利用AI（如Gemini、ChatGPT）的“Deep research”功能，要求其搜索英文权威资料，生成特定健康问题的深度研究报告。 让AI研究鱼油对血脂的作用，以及NMN等新兴成分的真实效果，发现NMN更多是改善老年人日间精力从而间接改善夜间睡眠。 通过AI的循证研究，能更客观地了解营养品宣传的真实性，避免盲目跟风，理性消费。18:00 AI辅助就医与结语：为健康和财富“续航” 建议在就医前，先将详细症状告知大模型，让其扮演医学角色，给出可能的疾病方向、检查优先级等建议。 带着AI的初步分析再找医生沟通，可能使就医过程更高效，尽管AI目前在美国的医疗建议倾向于免责。 总结：善用大模型管理健康，有助于延长健康寿命，从而让投资的复利效应发挥更长时间，实现健康与财富的双赢。

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。”