🎤 本期嘉宾

姜诚 | 中泰资管基金经理，雪球 ID：就叫姜诚

⏯️ 本期简介

• 本期节目录制于2026年5月中旬

今年是姜诚从业 20 年，面基邀请他再来聊聊关于价值投资的那些老生常谈的“古老概念”，以及一个践行价值投资理念十来年的投资者的生活、选择、所思所想。

节目最后，姜诚特意强调：

我做价投没有 20 年，前面那几年得剔除掉，入行时没有哪一个师傅说过价值投资是什么，只是带着做了一些价值投资者做的动作，但并非真价投，因为没信。我也不想做价值投资的代言人，我是一个资产管理人，价值投资只是一种手段，帮持有人赚钱才是基金经理的岗位说明书。

⚠️节目所提到的任何具体公司仅作举例之用，以交流嘉宾和主播个人想法和分享知识为目的，完全不构成任何投资建议或参考。请读者注意判断其中风险，结合个人投资目标、财务状况和需求，独立思考，谨慎决策。your money your decision. 依据或使用本播客内容所造成的后果由您独自承担。

🎯时间轴

00:22 姜诚表达太完整了，给我整不会了有点

01:40 典型的一天、皮质醇、人机感

09:30 为什么还继续留在公募？

14:06 还是需要研究员的辅助，以及投研工作

17:01 AI vs. 研究员，研究结论不是一个纯理性的东西

18:34 价值投资更偏向概率一端，但长期看，胜率与赔率往往孪生

20:02 价投讨了个巧：延迟满足

20:37 基金经理就是个种菜的，只能种出某一类菜

25:56 平时做了很多表达，也是想借此筛选出一些认可我的负债端

27:39 熊市亏得少对持有人赚钱起到了重大作用

30:21 控回撤

32:42 从因子角度描述姜诚：低估值，行业偏周期、成熟、传统行业，质量，大盘价值

35:50 称重效率不足，在全球各个市场都是普遍的，效率都不高

38:12 行业暴露是选股方法和能力圈的被动结果

40:12 对安全边际的重视算我的重要底色

42:18 周期性变化 vs. 结构性变化

43:01 供给侧的恶化，算账很容易，重要的算账前的评估工作

46:50 对地产链的高暴露，在押注什么？

53:20 点评一个传导逻辑：AI 冲击一线城市中产支柱产业 → 裁员潮 → 即期/远期/预期现金流和信心 → 房子需求与房价

58:39 长期在持仓TOP3 里的那只建筑股

01:01:33 2018.12 → 2021 → 2024.9 这一轮完整牛熊周期，如何评价行情和自己？

01:05:37 社会价值优先 vs. 股东利益最大化

01:10:24 这一轮有什么不一样？

01:14:08 这轮牛市进程几何了？

01:17:46 上一轮周期姜诚 38 岁，如今 46 岁，有何变化？

01:18:55 管理规模的边界

01:21:20 企业生命周期 和 DDM比 DCF更贴近现实

01:27:52 竞争优势

01:28:53 手抄报表是感受企业经营的“笨功夫”

01:32:39 企业护城河与时代共生死

01:35:44 我持仓股的护城河，普遍是基于规模经济性带来的成本优势，识别难度不高

01:38:32 成长和价值是在企业不同的生命阶段介入

01:39:59 能力圈的不可证伪性

01:42:14 姜诚新买了一支股票背后的潜台词

01:46:11 能力圈与舒适圈

01:48:18 三档仓位背后的潜台词

01:50:31 再谈一些持仓股

01:52:40 谈银行业

01:58:06 价值投资流派有必须面对的不可能三角吗？

01:58:42 聊管理的红利产品的思路

02:01:48 姜诚的持仓股胜率统计

02:05:22 祛魅

02:06:47 深刻塑造了姜诚的瞬间，以及道路自信

02:10:45 我做价值投资没有 20 年，前面几年得去掉，我是做资管的，价值投资只是帮持有人赚钱的手段之一

📁 本期内容相关资料

DDM：股利折现模型，全称是 Dividend Discount Model，核心思路是把公司未来能分给股东的分红折算到今天，用这笔「未来分红的现值」来估算股票值多少钱。

DCF：现金流折现模型，全称是 Discounted Cash Flow，核心思路是公司未来能创造多少现金流，再按风险和时间成本折回今天，适合用来理解一家企业长期价值的大致区间。

FCFE：股东自由现金流，全称是 Free Cash Flow to Equity，指公司在维持经营、完成必要投资、偿还债务之后，理论上还能留给普通股东的钱。

分红：公司把一部分利润直接发给股东，投资者拿到的是现金回报，所以它比账面利润更接近「真金白银」。

股利折现：把未来每一年可能拿到的分红，按照一定折现率换算成今天的钱，再加总得到股票的估计价值。

折现：把未来的钱换算成今天的钱，因为未来的钱有不确定性，也有时间成本，不能简单等同于今天的钱。

折现率：估值时用来衡量风险和时间成本的比例，折现率越高，未来现金流折回今天之后的价值越低。

现值：未来一笔钱按照折现率换算到今天之后的价值，是 DCF、DDM 等估值模型里的基础概念。

永续增长假设：估值模型中常见的简化假设，意思是假定企业在很长时间里还能以某个稳定速度增长，但现实中企业会受到竞争、周期和生命周期限制。

杜邦公式：一种拆解 ROE 的分析框架，会把股东回报拆成利润率、资产周转率和杠杆等部分，看清企业到底靠什么赚钱。

CAPEX：资本开支，指企业用于买设备、建厂房、扩产能、做长期项目的钱，它会影响企业未来增长，也会影响自由现金流。

安全边际：买入价格相对企业保守价值留出的保护垫，核心是即便未来没有乐观发展，投资者也尽量不承担过高损失。

本金永久性损失：投资中最需要防范的风险，指亏掉的钱不是短期波动造成的，而是企业价值被长期破坏后很难再修复。

价值陷阱：股票看起来很便宜，但便宜的原因是企业基本面已经结构性恶化，低估值反而可能成为误导。

均值回归：价格、利润率或行业景气偏离正常水平之后，未来重新回到长期中枢附近的过程。

结构性下台阶：企业或行业的盈利能力不再只是短期波动，而是长期中枢下降，过去的估值参照可能失效。

情景假设：把未来拆成乐观、中性、悲观几种可能，再分别估算企业在不同情况下的价值和风险。

悲观假设：估值时先把不利因素考虑进去，比如需求下降、利润率下滑、份额不提升，目的是检验当前价格是否足够安全。

模糊的正确：投资中承认未来无法精确计算，但通过合理的大方向判断，避免被表面精密的模型带偏。

精确的错误：模型和数字看起来非常严谨，但底层假设错了，最后得出的结论也会错。

置信度：投资人对自己判断正确性的把握程度，置信度越高，越可能承受波动并长期持有。

赔率：一笔投资做对之后可能赚到多少，强调的是收益空间。

概率：一笔投资判断正确的可能性，强调的是事情发生的胜算。

胜率：多次投资中赚钱次数占总次数的比例，价值投资者通常更重视长期高胜率和合理赔率的结合。

复合收益率：资金经过多年滚动增长后的年化回报率，体现的是长期复利效果。

长期超额收益：投资组合长期跑赢市场或基准指数的部分，通常来自选股能力、估值纪律和持有耐心。

护城河：企业能够长期抵御竞争、维持利润率和市场地位的能力来源，比如品牌、成本、网络效应、牌照或渠道。

竞争优势：企业相对同行更能赚钱、更能抗风险、更难被替代的能力，是判断企业长期价值的重要基础。

成本领先：企业能用比同行更低的成本生产或交付产品，所以在价格竞争中更有缓冲空间。

网络效应：用户越多，产品或平台越有价值，新竞争者越难追赶，比如支付网络、社交平台和部分交易平台常有这种特征。

Know-how：企业长期积累的工艺、经验、流程、组织能力和隐性知识，往往写不进报表，但会影响竞争力。

壁垒：阻止竞争对手进入、复制或追赶的门槛，壁垒越强，企业长期盈利越可能稳定。

波特五力模型：迈克尔·波特提出的行业分析框架，从现有竞争者、潜在进入者、替代品、供应商议价能力和客户议价能力五个角度判断一个行业好不好赚钱。

价值链：企业从原材料、生产、销售、渠道到售后服务的完整经营链条，用来分析利润到底在哪个环节产生。

产业链：一个行业上下游之间的分工关系，比如地产链可能涉及土地、建材、施工、家居、金融等多个环节。

市场份额：一家企业在整个市场销售额或销量中占据的比例，份额提升常常意味着竞争地位增强。

规模经济：企业规模越大，单位成本越低，常见于制造、物流、平台和重资产行业。

商业模式：企业如何创造价值、向谁收费、如何赚钱、利润能否持续的一整套机制。

股东价值最大化：企业决策以提升股东长期回报为目标，在美国公司治理语境中尤其常见。

因子：用来解释股票收益差异的一类特征，比如估值、质量、波动、规模、分红等。

低估值因子：偏好价格相对利润、净资产或现金流更便宜的股票，通常和价值风格相关。

质量因子：偏好盈利能力强、资产负债表稳健、现金流较好、经营更稳定的公司。

低波动因子：偏好价格波动较小、净值曲线更平稳的股票或组合。

系统重要性银行：对金融体系稳定影响很大的银行，一旦出问题可能牵连整个金融系统，所以监管要求更高。

资本充足率：银行资本相对风险资产的比例，用来衡量银行抵御损失和风险冲击的能力。

GPU：图形处理器，因擅长并行计算，被大量用于人工智能训练和推理。

ASIC：专用集成电路，为某一种特定任务设计的芯片，效率高，但通用性较弱。

CPO：共封装光学技术，把光通信组件和计算芯片封装得更近，用来提升数据中心内部传输效率。

光模块：数据中心和通信网络中负责光电信号转换的硬件，是 AI 算力基础设施中的重要环节。

人工智能算力链：围绕 AI 训练和推理形成的一整条产业链，包括芯片、服务器、光模块、数据中心、电力等环节。

替代效应：新技术、新产品或新模式替代原有产品和岗位的过程，比如 AI 对部分软件工程工作的替代。

🎬后期制作、声音设计：Dong

🎵 本期音乐：La clé des champs

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🎤 本期嘉宾

恽雷@南方基金，基金经理，INFP

恽雷来坐客的往期节目：

自由现金流 ｜ DCF理解及应用 ｜ 资产配置与有效前沿

⏯️ 本期简介

• 本期节目录制于2026年 5月 中旬

这可能面基头一次连续两期节目都是同一位嘉宾，原因是我认为本期节目还挺贴合热点的。

一来持有恒科的基民最近心态都有些破防，一方面PE 估值已经来到了上市至今历史 10% 的水平，仅次于25 年 4 月贸易战，以及 24 年初，更让大家难受的，是和本轮 AI 牛科技牛没啥关系。

二来富途老虎这档子事一出，可能大家以后投资港股只能通过港股通和港股基金了。

所以，这期就趁热乎劲儿，赶快放出来。

聊完我才深刻感受到港股市场的特殊之处，而构成这种特殊之处的根源可能就在于它的定位本身：一个成交量有限的离岸市场。

它意味着，资金来来往往，来的时候，目标都很明确。而没有来的理由，或者需要走的时候，又走的非常坚决。

离岸市场还意味着，你既没有神秘力量托底，或者像日本股市那样，虽然也是离岸市场，但是有央行这个大买家。不仅如此，还总是在年份好的时候，疯狂 IPO 抽水。有限的成交量，又带来了很多定价方面的特点。

某种程度它真的很像维多利亚港——既背靠大陆的基本面，又迎接着太平洋，美股流动性的潮起潮落。这两个巨大的因素哪个都无法忽视。

凡此种种吧，都让港股有了更多的适应性要求。不仅有指数方面的难以捉摸，又有跌幅能吃人的个股。

希望这期节目能给投资港股的听友们带来一些启发和提醒。

⚠️ 风险提示：所有内容皆仅以交流嘉宾和主播个人想法和分享知识为目的，完全不构成任何投资建议或参考。请读者注意判断其中风险，结合个人投资目标、财务状况和需求，独立思考，谨慎决策。your money your decision. 依据或使用本播客内容所造成的后果由您独自承担。

🎯 时间轴

02:36 一个从业之初就接受了港股审美训练的人

06:05 来港股的资金，往往带有很明确的目的

07:54 港股里的资金阵营，以及投资目标差异

10:43 ETF 规模视角下的港股：泛恒科规模巨大，深入人心

12:18 波动、人性与规模

16:01 控回撤的重要性

21:31 公募的负债端：既要__又要__还要__

25:10 流动性分层，定价效率与业绩支撑

30:26 A港美股ETF 生态丰富程度打分：

美股假设 100 分
A 股 60～70 分
港股 20～30 分

34:07 港股没有神秘力量托底或护盘

35:46 提供收益的资产 & 提供波动率的资产

40:52 港股市场的生存之道🚩

46:25 聊聊香港交易所 与 IPO

49:03 港股打新，以及次新股短暂蜜月期背后的形成机制

52:26 因为流动性的有限与易变，我们要尊重动量因子，警惕动量崩溃

55:12 幸存者偏差：后视镜回望 vs. 站在路口穿越迷雾

58:15 港股市场的择时

01:00:23 港股市场不同因子的长期回报排序：

01:05:42 如果用因子来形容恽雷，会是哪些因子

01:07:35 靠主动稳健，靠指数做波动

01:09:34 什么叫 price in了？如何识别「充分定价」了？

01:12:34 三个指数快问快答：

创新药指数
恒生消费指数
港股非银金融指数

📁 本期内容相关资料

• 文章《港股的特殊之处与生存之道》@恽雷

• 24:18 处提到为何控回撤对长期复利增长如此重要？
  下图最左侧是不同的亏损幅度，最右侧是修复回撤后的真实回报率。
  标蓝的格子，代表着将将回本。
  它揭示了在真实持有过程中，控回撤远比我们想得重要得多！这件事的优先级甚至比更高回报还要高。
  以-20%回撤为例：一旦陷入此境地，往往需要在未来2~3年里获得「正常的预期回报率」才能回本。一路凶险坎坷，最后的结果约等于白玩一场。
  大回撤，再叠加上人性，普通人一般都会选择“装死”，然后寄托于能够获得一次大级别的反弹来弥补之前的亏损，但这种概率真的不高，尤其是个股。
  如何控回撤？老生常谈：
  ①有效的适度分散，降低择时择股犯大错造成的伤害。
  ②买入任何标的，都需要足够的安全边际，包括认知上的，仓位上的。
  ③对于没有认知和明确补仓计划的个股（注意是个股），超过一定的跌幅之后，需要有严格的止损机制。
  个人经历：在港美股尤其如此。

• 07:54 港股市场流动性稀缺与资金阵营

• 36:06 处提到关于港股市场整体回报的合理预期水平：

• 58:29 处提到一些可以表征港股市场流动性的参考指标：
  全球流动性观察指标，主要分成价和量两个方面：
  1️⃣在价格方面可以观察SOFER与ON RRP利差以及SOFER与IORB利差。
  2️⃣在量方面可以观察三个账户资金余额，即流动性蓄水池，银行准备金账户，ONRRP逆回购账户以及TGA账户。

• 01:00:21 处提到港股市场各类因子的长期回报率走势，以及由此引发的思考：

🎬 后期制作、声音设计：Dong

🎵 本期音乐：狮子山下, 罗文

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🎤 本期嘉宾

恽雷@南方基金，基金经理，INFP

⏯️ 本期简介

• 本期节目录制于2025年8月下旬

这期节目是恽雷的第二次返场，录制于去年 8 月，可能确实存货比较多，莫名其妙地就拖了这么久...

恽雷第一次来，聊的是自由现金流这个指标，以及为什么把它作为自己选股思路的基石。上一次来聊的是如何理解并在投资中应用 DCF 公式。

这次录制的背景是，他新接手了一只 FOF 基金。所以对他而言，这是一个必须好好回答的老问题，却也是新命题——如何做资产配置，而且侧重方向是在A股以外的市场做好资产配置。

如果我们把它看成一道应用题的话，我好奇的是，恽雷会如何解答这道题，解题思路是怎样的？

在录制过程中，我问恽雷：「你在股票投资上给自己找到的信仰基石是自由现金流策略。那么在资产配置这个领域，你有没有可以称之为基石的东西？」

恽雷的回答是，他信有效前沿。如下图：

我还想稍微解释一下，这张图是怎么画出来的。因为这个过程，也是构建资产配置组合的过程。

横轴是风险，通常用波动率表示。纵轴是预期收益。

图上的每一个点，代表一种资产权重组合，所有可行组合的点组成了一片区域。

第一步，列出可投资资产池。

第二步，根据历史数据，你要估计出每类资产的长期预期收益是多少？

第三步，根据历史数据，统计出每类资产的长期波动率。

第四步，还是通过历史数据，统计出资产之间的相关性。

第五步，形成协方差矩阵。

第六步，通过为不同标签赋予不同权重，生成大量组合。

第七步，计算每个组合的预期收益和波动率。

第八步，在封面图的这个坐标轴上，画出这些组合的位置，每个散点代表一个资产配置组合。

第九步，所谓有效前沿，这些大量散点勾勒出了一个区域，这个区域的上沿就是有效前沿。

我们可以把它近似看成一条线，这条线以下的所有点，都是没有意义的，因为相比有效前沿上的点，其他点在数学意义上都不具备性价比——

有效前沿的本质，是风险和收益之间的交换边界。

给定风险水平的情况下，你能找出预期收益更高的组合；反之，给定预期收益水平的情况下，你能找出风险更低的组合。

有效前沿对投资的指导意义在于，它提醒我们：

第一，资产配置不是拍脑门，它设计大量的数据处理和计算，是预期收益、波动率、相关性三者共同决定了组合的位置。

第二，资产配置应动态地，努力向这张图的左上方移动。再具体一点：

要么找到收益率更高的资产纳入配置池，要么找到与配置池中低相关性的资产，如果是负相关资产，那就更好了，这绝对是组合里的稀缺资源。

说白了，要么找更好的资产，要么找更不一样的资产，然后把他们加入到组合里，替换掉更差、更相关的。

这么做的理论基础是：

一个组合的收益率，等于各资产预期收益的加权平均。但一个组合的风险，不等于各资产风险的简单加权平均。组合风险受协方差矩阵控制。所以相关性越低，分散化价值越高。

好组合的核心，不是每个资产都强，是资产之间能够互相抵消部分波动。资产配置的真正对象，不只是资产，更是资产之间的相关性。

我知道前面我说的听起来比较抽象，不过没关系，恽雷会在下面的节目中做具体解释。

希望这期节目能为配置派的听友们带来一些启发，欢迎收听。

⚠️ 风险提示：所有内容皆仅以交流嘉宾和主播个人想法和分享知识为目的，完全不构成任何投资建议或参考。请读者注意判断其中风险，结合个人投资目标、财务状况和需求，独立思考，谨慎决策。your money your decision. 依据或使用本播客内容所造成的后果由您独自承担。

🎯 时间轴

05:14 全球多元资产配置这道题的解题思路和策略选择：

①战略与战术：80/20 + ②美股与美债 60/40

12:01对组合管理的思考：

①对资产池里的标的的收益率的研究 + ②对资产之间的相关性研究

17:29 一个例子感受何为「充分定价」的状态🚩

19:08 几个感受资产之间的相关性变化🚩

26:29 长时间尺度下的收益率对投资的参考作用：

①提供票息的资产（战略） + ②提供波动性的资产（战术）

33:32 沪深300 的 3 年滚动收益率 vs. 标普 500 的 5 年滚动收益率

37:41 票息，自由现金流的重要性

39:41 自由现金流策略在全球各个市场都是普适的

42:01 资产配置的基石：有效前沿🚩

①要么选更好的（收益更高），②要么选更不一样的（负相关）

50:10 有效前沿对股票组合的启发

50:59 罗素2000、道琼斯指数、标普500等权

54:55 降息主题

57:23 关于FOF的投资范围

01:02:47 当A股牛市遇上房地产萎靡

01:08:18 对资产相关性的研究还是蓝海

📁 本期内容相关资料

• ⭐️恽雷在基金报告中对资产配置的思考（含大量图表）

• 关于美股的相关图表，推荐下我做的这个网站：Big Picture：百年尺度下的美股

• 节目中提到的，BRK 和 COWZ 的走势图：

• 资产配置解释若干：

资产配置的第一问题是生存，不是收益最大化。
投资不是押答案，是管理未来的不确定性。
资产配置的本质，是把命运从单一情景中解放出来。
所有资产都是未来现金流、购买力、稀缺性和流动性的不同组合。
长期收益来自风险暴露，短期胜负来自仓位结构。
世界不是线性展开的，组合必须允许意外发生。
没有一种资产能永远代表安全。
财富管理的一大核心，是让自己活过坏年份。
风险不是波动本身，是无法承受的损失。
最大回撤比平均收益更接近真实命运。
投资者真正持有的不是资产，是一组未来情景。
配置不是为了预测未来，是为了不被未来单点击穿。
资产之间的关系，与单个资产的好坏同样重要。
财富的长期敌人有三个：通胀、清算、错误集中。
一个人的资产负债表，也是他的世界观。
收益率不能脱离路径看，路径会决定你是否撑得到终局。
好组合不追求每一年都赢，只追求少犯致命错误。
现金不是低收益资产，现金是期权。
债务不是免费的杠杆，债务是时间约束。
资产配置最终配置的不是钱，是人的耐心、约束和行动自由。
把钱分成安全资金、长期资金、机会资金三层。
用核心资产承担长期复利，用卫星资产表达有限观点。
用大类资产配置决定主要收益来源。
低成本指数工具降低长期摩擦。
债券和现金管理流动性与回撤。
黄金、通胀保护资产或真实资产对冲货币信用风险。
用全球分散降低单一国家风险。
用币种分散处理汇率与购买力风险。
期限分散处理利率风险。
行业分散处理产业周期风险。
定期再平衡防止组合漂移。
用阈值再平衡减少无效交易。
用极端情景表检查组合脆弱点。
用最大回撤假设反推可承受仓位。
用长期估值水平修正未来收益预期。
用现金流规划决定权益仓位上限。
用年度复盘检查规则执行，而不是追问每笔交易对错。
用简单、可重复、可解释的系统替代灵感交易。

• 有效前沿解释若干：

投资不是寻找最好的单一资产，是寻找最好的资产组合。
单个资产的收益很重要，但它在组合里的位置更重要。
风险不是一个资产自己的事，风险来自资产之间的关系。
有效前沿的本质，是风险和收益之间的交换边界。
这条边界告诉你：世界上没有免费的高收益，只有更聪明的风险组织。
好组合的核心，不是每个资产都强，是资产之间能够互相抵消部分波动。
投资组合是一个系统，系统的性质不能从单个部件直接推出。
有效前沿把「分散投资」从口号变成了数学结构。
资产配置的真正对象，不是资产，是相关性。
投资者买到的不是收益本身，是一组未来现金流的不确定性。
风险不是绝对坏事，无法获得补偿的风险才是真坏事。
有效前沿的隐含信念是：承担风险应该获得相应报酬。
有效前沿要剔除的，正是那些「高风险、低收益」的劣质组合。
好资产未必适合你，因为它可能把你的组合推向低效区。
坏资产也未必一无是处，因为它可能降低整体波动。
组合管理的智慧，是让资产之间形成结构性互补。
有效前沿不是预测市场的水晶球，是约束投资冲动的坐标系。
它把投资问题从「买哪个」变成「怎么配」。
最终讨论的不是收益最大化，是单位风险的收益效率。
给定风险水平，收益越高越好。
给定收益目标，风险越低越好。
同时做到「更高收益、更低风险」的组合，会支配另一个组合，被支配的组合没有长期存在的配置理由，有效前沿只保留没有被支配的组合。
组合收益等于各资产预期收益的加权平均，但组合风险不等于各资产风险的简单加权平均，组合风险受协方差矩阵控制。
相关性越低，分散化价值越高，负相关资产是组合里的稀缺资源。
高波动资产未必拉高组合风险，关键看它与其他资产如何联动。
低波动资产未必安全，若在危机中一起下跌，分散价值很低。
资产数量增加不等于分散有效，相关性下降才是分散有效。
有效前沿的核心约束，是预期收益、波动率、相关性三者共同决定组合位置。
把资产想成乐器，组合不是挑最响的乐器，是编一首不刺耳的曲子。
把风险想成船的摇晃，单个货物重不重不够，关键看货物怎么摆。
把有效前沿想成登山路线，同样体力下走得更高，就是更有效。
把无效组合想成绕远路，用更多风险，只到达更低收益。
有效前沿是静态图，但投资世界是动态过程。静态前沿回答「此刻如何配置」，动态市场考验「未来如何维护」。
有效前沿不是一条固定线，它会随收益预期、波动率、相关性变化。
危机中最危险的事，是相关性突然上升。
有效前沿在牛市里容易被忽视，因为单一风险资产看起来最有效。有效前沿在熊市里才真正显形，因为组合结构开始决定生存能力。
投资者的风险承受能力，决定他应该落在前沿上的哪个位置——保守投资者选择前沿左侧，激进投资者选择前沿右侧。
预期收益是估计值，不是保证值。
波动率是风险的近似表达，不等于全部风险。
最大回撤、流动性、信用风险、尾部风险，常常藏在波动率之外。
相关性不是常数，它会在危机中失真。

🎬 后期制作、声音设计：Dong

🎵 本期音乐：La clé des champs

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🎤 本期嘉宾

汉洋 | 「蜉蝣天地」「山有虎」「诗梳风」主播，「汉洋在溜达」

⏯️ 本期简介

今天的嘉宾是汉洋，其实很早就该录的，但是由于我社恐，一直拖延。

去年汉洋和他的几个朋友在俄罗斯远东地区租了1200亩地，种大豆，转租给他们的二地主，是一个在俄罗斯种了十多年地来自鹤岗的东北人，叫王哥，之前是黑龙江国营农场的农业技术员。

几个年轻人，种1200亩地，按照中国经验，这简直是不自量力，综艺节目也不敢这么拍。

中国的人 均耕地面积 1.3 亩，1200亩几乎能分给1000人了。

但按照俄罗斯农民或者王哥的经验，1200亩只是塞牙缝的体量，纯纯玩票，开上农机，忙个几天就搞定了。

分租给他们的王哥，他租下的面积是15,000 亩，相当于 一个西湖加五个故宫。打理这么大面积的农田，王哥的生产队只有六个中国 人，和一些季节性雇佣的本地人。

我对这个故事非常好奇，这里面同时包含了几个年轻人去现场看世界，中国东北的历史、农业产业史、商品全球化甚至俄乌战争。

所以，欢迎收听本期节目。

🎯 时间轴：

01:41 借“外地人”的视角，重新发现东北的特殊

04:18 与同纬度其他地区相比，东北是人口密集区中最冷的

05:38 俄罗斯的水资源非常丰富，很多沼泽

09:09 耕地也是一种人造产物，不是自然有之的

10:57 小农经济更像是一种“园艺农业”

14:00 农业养人，但又不养人

16:13 在俄罗斯看到了农业的另一种形态—地广，人稀。地贱，人贵。

20:56 俄罗斯种大豆的亩产

22:55 为什么去种大豆？各有所图

25:18 遇到王哥，愿意带我们

27:58 在远东种大豆是一种什么体验？

31:21 机器干活，广种薄收，种完就走，看天吃饭，纯风险投资

37:21 自己能控制的事太少

40:23 地不是我的，我不是地主，我是佃农——某种程度上，这也很像自媒体啊

44:31 在中国大豆进口来源地种，俄罗斯无足轻重

46:27 收割开彩票

50:29 在俄罗斯种地的可选作物：大豆、玉米、水稻

52:54 算账

59:27 守夜人 和 时间观

01:05:32 「大哥，我是拍抖音的」

01:07:19 种地大哥似乎只有苦，没有乐

01:10:35 大豆产业链

01:13:09 任何一种大宗商品都是理解全球化的一个切口

01:17:50 鱼粉危机和大豆种植新技术

01:24:22 去现场看看中国制造的原材料是怎么来的

01:25:32 近东→中东→远东 和 欧洲中心主义

01:29:53 如何积累细节素材及处理方法

01:36:57 战时俄罗斯小城市生活状态及民众选择

01:38:24 东北是慷慨的

01:41:25 溜达可太有意思了

01:46:17 前途精算学爱好者

01:50:18 东北小旅游团

📁 本期内容相关资料

• 《我在远东种大豆》,汉洋

• 在逊克看到的巨大豆荚雕塑：

• 远东的路边农田：

• 远东种地小分队：

• 夕阳下的清选机之一：

• 夕阳下的清选机之二：

• 我也体验一下开康拜：

• 被菟丝子缠绕的大豆：

• 菟丝子：

• 俄罗斯超市里的中国食物：

• 表面修理厂，实际小车间：

• 乌苏里江：

• 王哥的新种子：

• 黑土地：

• 虫子天堂：

• 站在我们其中一块地：

• 上一年收获的大豆：

• 随处可见的沼泽池塘：

🎬 后期制作、声音设计：Dong

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🎤 本期嘉宾

刘平 | 华夏基金投资研究部总监。任华夏移动互联、华夏核心科技、华夏港股前沿基金经理。

⏯️ 本期简介

和一线投研人员聊聊她眼中的AI和投资。

⚠️ 风险提示：所有内容仅属一般资料，只供参考之用，受访嘉宾及其工作单位无意借此作出任何保单要约，或在香港以外提供、安排、游说、要约或建议任何人购买受访嘉宾其工作单位的保险产品或服务。请读者注意判断其中风险，结合个人投资目标、财务状况和需求，独立思考，谨慎决策。your money your decision. 依据或使用本播客内容所造成的后果由您独自承担。

🎯 时间轴：

00:19 从 DAU 视角来感受这轮有多快

05:13 token 消耗可能是最健康的领先指标

11:50 速朽感与格局未定的演化期

14:37 coding在泛化

19:43 冲击产业：市场怀疑你 3 年后啥样，虽然还没杀业绩，但是先杀估值，提到了一些公司

31:56 Anthropic 的 ARR 有 70% 是在26 年 Q1 涨起来的

34:08 我的 coding 尝试：3 个网站

老钱日日谈+面基内容的 GEO 网站
黄金看板网站
美股看板网站

38:29 Anthropic 的三级跳

40:31 手感！

47:50 人力资源的通缩 vs. 五层蛋糕的通胀

52:48 科技企业创新力看CAPEX，个人也有AI方向的 capex

55:26 AI时代，capex有点像护城河，合同负债像业绩前瞻

1:01:09 老黄的五层蛋糕

1:08:24 HALO：重资产，低淘汰

1:10:16 恒生科技与中概互联指数现状

1:18:16 畅享资源冗余与原始创新

1:23:06 距离凯恩斯的 2030 预言还有 4 年时间，未来会如何？

光明版本：UBI  vs.  暗黑版本：K 型分化 

📁 本期内容相关资料

• 本轮 AI 有着更快的渗透速度：

• 下面这张图展示了 AI 技术革命的渗透率，其实真正影响到的人数比大家想象得要少，但！

一来世界正在走向更加极致的马太，2%-98%并不算夸张

二来这张图是 2 月份的，起码在AI这个泡泡里，每个月情况都有大变化，也毫不夸张，所以本图可能较严重地滞后于现实情况

• 1:13:28 处提及恒生科技的抄底大军，与当年中概互联的抄底大军行为很相似——高点回撤就开始补，A 股审美真的很爱抄底：

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🎤 本期嘉宾

冯老板 | 好好住创始人，公众号「别叫我冯老板」，即刻「冯老板啊」

⏯️ 本期简介

这期的嘉宾是冯老板，如果你知道「好好住」这个app的话，他是创始人。

节目录制于春节期间的大年初五。当时我正在长沙过春节，得知能在北京约上冯老板录播客，立刻买票，初四赶回了北京。在此之前，我们并不认识彼此。

因为周所周知的时代印记，我2021年之前，满脑子都是房子，堪称魔怔。

好好住给了我关于房子的无限遐想和渴望，虽然房子让我亏了不少钱，但直到今天，这种对居住空间和美好生活的向往仍在。

一个内容项目的气质和底色当然来自创始人，我很喜欢冯老板，至少社交媒体上的他，太会也太热爱生活了。

作为粉丝，常年的关注也让我深受他影响，举个例子：

冯老板在北京住在妈妈家里，他妈妈住在洋房的一层，而他洋房的负一和负二楼地下室里，那是我见过的最有感觉的地下室，采光天井下的高墙种满了绿植。

冯老板家roomtour视频

我觉得这是非常理想的养老实践，甚至和我老婆商量，再置换重点看带院带地下室的洋一。

2024年，由于疫情，房地产的式微，以及小红书等多种原因的影响，好好住关停了，公司解散，APP不再维护，公众号断更。

100多天后，原来的好好住公众号改名「别叫我冯老板」，第一次复更，冯老板写了篇文章，标题叫《我们就只回忆这一次》平静地回顾了10年的来时路，公司为什么关停。几乎没说自己有多难。

我们这期节目录了超过3个小时，面对我的诸多好奇，他回忆了很多故事和细节，但是并不希望把这些发出来，因为不足为外人道也。

互联网创业十年，冯老板过得声色犬马，但并几乎没什么存款。甚至为了好好住能再熬一熬，以及最后收尾给大家交齐社保，他欠下了不小的债务。

具体多少我没问，只是问他未来的打算时，得到的答复是：争取用10年时间把债还清，他说这话时非常平静，甚至略带笑意。

而且很割裂，很冲突。他白头发很多，年过四十，但是很有少年感，我觉得比我年轻。

日常就是带着家当和狗，全国各地跑，这么干是为了体验云南和贵州旅游线路以及寻找各地风物，以便直播带货，这两件事是他给自己找的新营生。

他在朋友圈和即刻发的照片是各地山川美食，还有狗子，还是当年看好好住的感觉，依然让我向往不已，房子得好好住，饭要好好吃，日子得好好过。做人呐，最重要的就是开心啦~

这绝对算真正的重启人生了，虽然在我看来仍然是地狱模式，但是举重若轻。

他和我说，好好住这事就算彻底翻篇了，平时他能不提就尽量不提，提了也作用不大，现在打交道的各地朋友，也不在乎这些。

哦对了，冯老板给的另一个深刻影响就是，以后我也想以老板自居，这没啥不好意思的。

要是跟10年前那个一心想当一名合格公司人的我说，以后你的目标是当个合格的小老板，估计能把那小子吓着。以前我连真名都不敢用，但是看看贵州的餐饮小老板们，哪怕只有一个流动小推车，也得把自己的一张大脸印在门头上，出来混，利润能丢，口碑不能丢，谁让咱是老板呢！一人公司也是公司啊！以后谁还不是一人公司了！

过两天我就把小宇宙id改成厚老板，哥玩的就是土嗨。

欢迎收听本期节目！

🎯 时间轴：

00:19 节目缘起

04:39 游牧民族，四处奔波，寻找旅行路线和各地风物

10:28 和各地小老板打交道的心得

14:28 一些“油腻”的爱好与标签

16:45 其实冯老板母亲人到中年重启的故事要更加精彩⭐️

23:48 父辈：干一行，爱一行 vs. 我们：爱一行，才干一行⭐️

24:40 经济上行期的换工作是一种什么体验？

30:39 其实有的人生十字路口，事后看特别莫名其妙

31:20 中年遭遇巨大冲击是一种什么体验？

38:49 啥都没想好，但是得先跑

46:43 旅居、数字游民、游牧是三种人生状态⭐️

50:09 对一个地方的归属感其实不在于房子，而是你认不认可那个地方和人⭐️

52:11 一个很小的商业需求，也能撑起整个中年⭐️

59:13 就俩人！

1:02:01 老板就是活在鸡毛蒜皮的琐碎小事里⭐️

1:07:54 别被更好的想象捕获

1:12:37 一段我很感动的放手，来自长辈

1:14:20 新到了一个城市，生计怎么办呢？

1:16:43 地下室里的家

1:20:33 请教一下公众号老前辈

📁 本期内容相关资料：

• 《为什么贵州老板，爱把头像印在招牌上？》

• 冯老板家一角，谁看了不迷糊...

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🎤 本期嘉宾

徐倬迅 | 公众号「徐倬迅的投资日记」，望岳投资 投资经理（偏量化方向）

⏯️ 本期简介

我一直希望面基能够多元化一些，无论是在选题还是嘉宾层面，因此，无论是价值的，成长的，交易的，套利的，量化的，配置的，都要聊聊。因为我坚信审美是看过足够的样本量之后的自然而然的产物。

投资和交易，以及他们内部的不同流派，本应无分优劣对错，只有是否适合自己，最终目标都是为了赚钱，只不过方法不同而已，谁也不比谁高尚正派。

但，形成审美的过程必然是充满积累，怀疑，实践，验证，修正的。

一开始看山是山，看到什么，就相信什么。

接着又发现自己其实什么都没真信过， 你会拆解、怀疑、穿透，看山不只是山——聪明和善良不意味着回报的必然，价格和价值常常不是一回事，规则背后还有规则，叙事背后还有利益，方法背后还有代价和逆风期。

最后看过复杂，消化复杂，确定了自己适合、愿意且能走的山中小径，看山还是山。

今天这期节目要聊两个公式，第一公式让投资中的复杂熵减，把各个流派装进去，它如此定义复利：

Log growth复利增长 =Edge优势 * Position仓位 * Frequency频率 * Time遍历性

✔️Edge优势：伴随性格、经历、学习与实践，每个人都能在一组或多组事件上建立自己的优势，这种优势体现为胜率与赔率的不同组合，它们的共性是最终的数学期望值为正。

各种流派，各种方法，各种策略，本质上都是在挑选自己能建立优势的事件。

✔️Position仓位：发现优势后，如何参与也是容易被忽视的问题。因为对的优势匹配错误的仓位，最后也很容易变成错误的结果。关于如何下注，就是本期节目要讨论的第二个话题——凯利公式。

f∗=p−q/b​

其实凯利公式和DCF公式有点像，它们都很难在事前给出精确的计算，但可以给出一些模糊的原则性的指引。

✔️Frequency频率：优势对应的是不同事件，而不同事件必然有着不同的出现频率，它决定了你的出手或者说上桌次数。

✔️Time遍历性：时间，或者优势的有效期，它决定了遍历性。只有经过遍历性的考验，才能确保不出局，在无限游戏里逼近长期。

总结一下：

复利增长公式在表达的就是寻找优势，计算期望值，控制仓位，重复下注。

而我们的故事，要从一位股神的牌局说起...

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🎯 时间轴

00:21 看山是山，看山不是山，看山还是山

03:45 赌神的牌局

13:05 遇到了不适合参与的游戏，那就卖铲子

14:38 华尔街不就是最大的赌场嘛

16:03 寻找优势Edge⭐️

19:54 从优势的视角去解释一些投资流派

23:01 我从不预设自己在概率上能有多高，很难超过50%

28:05 交易看似只有买卖，但它们背后的潜台词是...

30:56 去看交割单！⭐️

34:47 做好迅速改主意的准备

36:45 如何定义区间？

40:15 价值投资还是更适合美股

43:44 不同投资流派本质上就是对优势的寻找以及定义

44:24 普通投资者投资指数基金最大的优势，就是承认自己没有优势

47:43 换个角度解释「低估」

52:50 Position仓位：凯利公式同时追求两件事：不能出局+ log growth长期最大化

57:09 凯利公式的直接结果：合理仓位比大部人想象的要低

1:02:53 Frequency频率：交易机会是不缺的

1:06:23 加注意味着对概率和赔率都提出了更严格的要求

1:13:04 关于加注的例子：以中证白酒指数为例

1:19:51 如何定义优势是复利公式的源头

1:21:34 《毛选》里的趋势交易思维

1:22:54 顺利的交易，很快就会对起来

1:26:42 凯利公式应该内化为一种纪律：2%风险管理常数

📁 本期内容相关资料

• 《凯利公式介绍》

• 《用凯利公式理解仓位管理》

• 《运动战和趋势交易》

• 约翰·凯利的故事

约翰·凯利1923年出生于美国德克萨斯州，在二战时是一名海军飞行员。退役后，进入得克萨斯州奥斯汀分校念物理学。1953年获得物理学博士学位，毕业后去了著名的贝尔实验室工作。在贝尔实验室中，他认识了好友兼同事，著名信息论创始人的克劳德·香农。凯利也被同事认为是贝尔实验室中第二聪明的人，第一次聪明的是香农。凯利公式最初为他的同僚克劳德·艾尔伍德·夏农于长途电话线杂讯上的研究所建立。凯利解决了香农的通信理论要如何应用于一名拥有内线消息的赌徒在赌马时的问题。赌徒希望决定最佳的赌注金额，而他的内幕消息不需完美（无杂讯），即可让他拥有有用的优势。研究得出的结论表面上看起来是奇怪的，就是实际上会对每匹马都进行押注，保证自身不破产，因为内幕消息本身可能并不准确。

1956年凯利受到香农信息论的启发，于是写了一篇《信息论与赌博》的论文，但是这个题目不好发表，且贝尔实验室的高管担心媒体会抓住这篇文章不放，于是最后论文名字改成了《对信息传输速率的新解释》的论文。凯利证明了香农在通讯噪音干扰理论中使用的数学模型同样适用于投资者对于风险和收益的管理。如果信息传输中将噪音干扰引起的错误降低到零，那么，同理，投资者在追求最大复利收益的同时也可以把破产的风险降低到零。香农提出的这种两全其美的理论同样可以应用于赌博当中。

其实该论文当时并没有引起太大轰动，几年后凯利突发脑溢血而亡，享年41岁，他至死也没能被大众熟知。

• 爱德华·索普的故事

凯利公式的开始应用并发扬光大实际上是爱德华.索普（Edward Thorp）完成的。

爱德华·索普当时是MIT的青年教授，原先就在研究21点这个游戏，并研究出了《21点的常胜策略》的论文，他准备投稿到《美国科学院院报》上。但是当时这个杂志也是有VIP制度的，它只接受美国科学院院士的投稿。但索普当时其实只认识一个有资格的院士，也是麻省理工学院唯一的数学学科院士——克劳德·艾尔伍德·香农。香农对索普的论文大为赞赏，并推荐索普去看凯利之前写的论文。因为香农和索普发现，这个21点策略本身是有利的，但如果通过凯利公式下注，这个策略的优势发挥到最大。索普利用工作之余，通过数个月的艰苦演算，写了一篇题为《“二十一点”优选策略》的数学论文。1962年，索普拿着这个策略从赌场上赚了几万美元，成功测试了这个策略，然后上了赌场黑名单。后面他庆幸还好没赚太多钱，因为当时他去的内华达州赌场是美国黑帮管理的，要是赚了太多赌场的钱很难全身而退。后面索普写了一本书《击败庄家（BEAT THE DEALER）》，这本书里面含有大量关于凯利公式的注解，索普也依靠这本书一夜之间火了。策略本身是确定可以赚钱的，但实操中遇到了很多困难，包括被赌场禁赌、不断重新洗牌和作弊，即使后面索普跟一位擅长识破作弊的赌客联手，实际上赚钱还是较为困难的。书写出来直接赚版税对于索普来说效率可能更高一些，事实上《击败庄家》这本书最后是上了1964年的纽约时报畅销书排行榜，索普最后赚了很多版税。

本质上，这个策略回应的是，当游戏出现变化的情况下，针对不同情况和落在哪个平行宇宙中，就进行不同分布的下注。这本质上是一种细化了的策略，当牌面变化时才有可能获得优势，当牌面出现变化时，通过凯利公式把微弱的优势切切实实拿到手。而投资上也是这个逻辑，我们会根据落到哪个平行宇宙，按照不同平行宇宙中我们的胜率和赔率调整我们的下注。

意义上，赌博的策略和投资的策略是较为接近的，就是世界变化后，留下各个平行宇宙的可能性和方向都已经出来了，对应调整下注以适应更好的平行宇宙。

后来索普和香农合作，搞了世界上第一台可穿戴微型计算机用来计算轮盘赌的概率，看得出来他们确实很喜欢把数学用于赌博，索普自传中回忆自己每周要花费20小时时间跟香农研究轮盘赌。该可穿戴计算机是1960年至1961年间索普与克劳德·香农共同开发的。它依赖于一对操作员，其中一个操作员会观察轮盘并用脚趾输入轮盘的节奏，另一个操作员则通过隐藏的耳机接收以音乐音调形式的信息。通过押注轮盘上相邻的数字组，他们可以获得足够的优势来获利。1961年6月，该装置的最终运行版本在香农位于地下室的家庭实验室中进行了测试，且确实通过计算获得了轻微的优势。但他们没有依靠这个赚到钱，因为这个计算机只适用于具备一定偏心的轮盘，且他们发现庄家有时候会通过出干的方式再次偷偷转动轮盘，他们一开始计算轮盘的落点并不适用，于是放弃了这个方案。

1964年4月1日，为了《击败专家》这本书21点协会直接把游戏规则改了，这也是21点将有史以来第一次修改游戏规则。此后分牌和双注都会受到限制，而整副牌都会在几轮赌局之后重新洗牌。也就是索普书中关于21点的策略直接就失效了。但伴随着规则修改，愿意玩21点的人大幅度下降，后面赌场不得不改回原规则。但后面赌场引入了一种新的洗牌机器（也叫做蜗牛机），可以容纳4、6、8副牌一起洗，提高了算牌难度。

1965年，索普就将研究的兴趣将目标转向股票权证，设计出第一个精确的量化投资策略——科学股票市场系统，这个系统可以给可转换债券定价。之后他们又将研究成果写成一本书《战胜市场：一个科学的股票市场系统》。后面索普发现自己实际上更先一步发现BS期权定价公式，但他当时没有发表论文只是自己在用（毕竟是用来赚钱的工具没必要发表），而提出模型并严格证明的舒尔斯和默顿因此在1997年获得诺贝尔经济学奖。

自20世纪60年代末以来，索普利用他在股票市场上的概率和统计学知识，发现并利用了证券市场中的大量定价异常，并因此获得了巨额财富。

21点的故事非常精彩，但这只是开始。索普意识到，华尔街才是最大的赌场。他发现利用凯利公式和概率计算能够完美的在金融市场上赚到钱。索普后来从麻省理工辞职，于1969年创立了人类历史上第一只量化对冲基金，主要做衍生品统计套利，拉开了量化投资的序幕。索普也是世界上最大的量化基金城堡Citadel的天使投资人。

索普的第一只对冲基金是普林斯顿/纽波特合伙公司，经营时间为1969年至1989年，以市场中性衍生品对冲为基础。他的第二只对冲基金名为Ridgeline Partners，经营时间为1994年8月至2002年9月，以统计套利为基础。这只对冲基金关闭的主要原因是自2002年以来统计套利策略的回报率一直很低。

1998年5月，索普报告称，他的个人投资在28.5年内平均年化回报率为20%。

2002年，索普把对冲基金关掉了转为家族信托，后面交给他儿子在管。

• 下图中蓝色线代表按照凯利下注的财富增长曲线、绿色代表按照原始下注方式财富增长曲线、红色代表按照2.5倍凯利公式仓位得到的财富曲线。

可以看到凯利公式下注代表的蓝线是增速最快的但波动比原始版本大，原始版本的下注增长也不慢，但如果是2.5倍凯利公式反而是负增长的。

即使在一个期望为正的游戏里面，如果没有严格遵守凯利公式的仓位管理，可能最终反而是亏钱的。也就是我们说的过犹不及。如果超过凯利仓位过多，最终得到的反而是非常差的结果。值得注意的是，一开始2.5倍凯利公式的收益率是比凯利公式收益率更高的，但在后面大数定律才体现出来，收益率开始断档滑坡，可能是个别几次亏了大钱的结果。

• 凯利公式存在一个危险的错误，它通常高估仓位。

如下图所示，横轴的Kelly倍数如果从1开始向左移动，一开始的回报率下降并不会很快，即使不小心左移了太多、顶多也就是不赚钱；

而如果右移一旦超过2，就会开始损失、而不是回报率高低的问题，直到本金归零，是负向的非对称。

再叠加上现实世界概率不确定，因而宁可在横轴上左移两步，也不要右移一步，所以才有半凯利的粗略近似策略。

所以少下注某种意义上比多下注好，因为大多数情况下凯利值都会被高估，人们会过于乐观，过犹不及的现象在凯利公式上很明显。

（以上内容来自徐倬迅）

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🎤 本期嘉宾

南添@望岳投资，私募投资经理，「面基」半个主播

老南之前来坐客「面基」的几期节目：

短中长期 | 分红与回购 | 存量时代 | 实事求是｜周期与演化｜中美对账 | 10小时马拉松 | 美债 | 好心态

⏯️ 本期简介

和老南聊他从Stan Druckenmiller身上学到的事情，但我没想到，最终的落点居然是：相信相信的力量——这话听着有些鸡汤，但我也是实在想不出更能概括这期精髓的其它说法了。

在宏观交易领域，Stan Druckenmiller堪称G.O.A.T（Greatest Of All Time）。

交易和投资不一样，交易是人在市场里的一种存在方式，人始终身处市场、身处他者叙事、身处情绪波动之中。

交易不只是「我有个模型/策略，然后去执行」。

交易更像是：我把自己，连同我的判断、性格、勇气、焦虑，一起投进了市场。通过交易，我回答了：我是谁，我如何理解这个市场，我承担理解所带来的后果。

交易不只是赚钱手段，盈亏只是一方面，它迫使人不断确认自己的判断、勇气、欲望和恐惧；

交易是主体性的舞台，也是主体的镜子。举几个例子：

• 市场狂热时清仓离场，背后是「我不愿被情绪裹挟」

• 恐慌巨震时逆势加仓，背后是「我愿意承担恐惧」

• 不断追热点，背后是「我害怕被时代甩下」

• 长期重仓冷门公司，背后是「我相信我的耐心终会被看见」

交易记录几乎事一个人的精神分析材料。

成熟的交易，不是技术成熟，而是主体成熟。

市场不是事实场，而是认知场。买卖股票，面对的并不只是公司，也包括其他投资者的理解、情绪、信仰和想象。

交易的真正对方，不是上市公司，而是他者的信仰与想象。市场价格不光是事件本身的映射，也内涵着他者理解路径交叉后的结果；

在Stan眼中，交易并非单点判断，而是对一段「认知扩散过程」的参与——这是一条关乎时间的路径：先觉察，后等待，再交给后来者。

交易 = 主体对未来的解释 + 对他者认知变化的预判 + 对后果的承担

相信什么，就去交易什么。

❤️感谢科沃斯机器人对本期节目的赞助支持！

超长续航，活水洗地，值得成为您解放双手的第一台洗地机器人。

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🎯时间轴

00:18 家务男的心里话

07:35 stan工作方式、数据研究及思考重点

17:41 stan和比尔米勒是怎么投资比特币的？

21:08 先上车再研究：世界有效性加快的情况下，研究清楚再行动可能错过时机，2%试错

26:51 stan的持仓分层——

• 一层楼：2%仓位

• 二层楼：大个位数仓位

• 三层楼：两位数仓位

认知止损→共识止损→信仰止损

32:25 一把清仓：我不信了...

36:37 不要投资于现在，重要的是投资于将来

40:22 stan爱的是变化，巴菲特爱的是生意，你又爱什么？

43:17 跟索罗斯学会下注

46:37 寻找将来会相信这个游戏的人

48:31 走向共识：2~3年的时间

52:09 看不懂的才值的兴奋

55:34 滑铁卢

57:53 相信相信的力量

1:01:13 初出茅庐

1:05:13 就活那几票大的

1:08:35 春节期间的一场“错过”

1:12:28 科网股泡沫往事和两个人的47岁

1:18:06 相信什么，就去做什么

1:20:22 开放心态

1:25:40 未知论者

1:27:03 小登们的动物精神

1:32:09 巴菲特的痛苦往事

1:38:22 分析师、基金经理、交易员，培养 or 筛选？

1:47:03 人脉游戏？

1:52:44 得找相信的人——人效是信念指标

1:56:28 做一个Stan的Agent

2:00:18 杠杆的门道

2:05:07 出发得越久，越看清了自己想要什么，喜欢什么

2:07:59 财富增长 ≈ Edge × Position × Frequency × Time

⚠️ 风险提示：所有内容皆仅以交流嘉宾和主播个人想法和分享知识为目的，完全不构成任何投资建议或参考。请读者注意判断其中风险，结合个人投资目标、财务状况和需求，独立思考，谨慎决策。your money your decision. 依据或使用本播客内容所造成的后果由您独自承担。

📁 本期内容相关资料

• 节目开头提到的，去录制的路上，我被鸟屎砸到了，然后发了个朋友圈：

• 关于stan的完整故事，本期节目并没有全部聊到，如果大家感兴趣，推荐这期节目，能听到关于他的完整故事。

• 42:57 处提到专门看各家机构的13F文件的网站：Whalewisdom

大家也可以去github上搜一个叫Openbb的skill，装到AI上，它可以直接调用各家投资机构的13F文件

我让AI分析了一下Stan的13F历史持仓，结果如下：

• 2:03:42 处提到长期看 2 倍杠杆比 3 倍杠杆还要高，以纳指为例：

QQQ是正常指数，QLD是 2 倍做多，TQQQ是 3 倍做多

图片来源：闲画生财

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🎤 本期嘉宾

冯雷 | MarsWave/ListenHub 创始人& CEO，AI 自媒体「Agent橘」

⏯️ 节目简介

• 本期节目录制于2026年2月上旬

本期的嘉宾我叫他大橘子老师，2月初他在公众号上写了一篇文章叫《互联网已死，agent永生》这篇文章的传播度很广，后来又被虎嗅转载了，两个地方的阅读量都达到了 10W+。这篇文章在当时看起来是充满暴论的，甚至可以说有点天方夜谭，但仅仅过了一个多月之后，其中的很多观点我认为都已经逐渐成为了共识。

其实从年初至今，我最大的感慨就是像标题所说。至少我生活的这个 bubble 里，时间是被 AI 明显加速的，那个感觉就好像我在跑步机上，而AI 这个王八蛋一直在摁加速键，他也不管你愿不愿意。随之而来的，很多东西也变得速朽了，包括很多观点，包括一些我自以为是沾沾自喜的技能。举个例子：以前我对自己的作图能力还是很满意的，但是在用上了 Claude 的cowork 之后，我已经不愿意自己做图了。

大家听这期节目的时候应该能感觉出来，那时我还是挺焦虑的，处在那种被 AI 加速之后的恍惚感之中。这种感觉是一种典型的 FOMO（fear of missing out），它就像是在史铁生那期说的那样——世界奔流向前，独独把我留在了原地。

春节回来之后让我去找品哥玩，他哥带着我，让我眼见为实的感受了一把 coding 到底是什么玩意，这件事给了我巨大帮助。品哥帮我确认了，即便我完全没有任何代码能力，我也是可以干这个事的。

接着我自己就花了大概 4 天的时间做了一个完成度非常高的黄金分析网站，这个网站已经交给品哥去做付费功能了，相信不用太久就会和大家见面。

我发现当我被 AI 提效，供给能力得到了极大增长之后，FOMO没了，转而又陷入到了另外一种情绪当中，就是 fear of better option 变成了FOBO。我总是想去做更多的产品，我想一周鼓捣出来一个，我总觉得还有更好的 skill 没用，还有更好的 UI 设计方案。

密集开发网站的那几天，我每天都会在公司干到 11 点，然后回家的路上给我妈打电话，我妈说「你疯了，天天整这么晚！」

我说我沉迷了，我小时候从来对去网吧打游戏没有过半点兴趣，但我现在的状态就是，只想去网吧包宿。

我那天在即刻上还看到了即友发的一条帖子，只有一句话，他说：

AI 同时指向了失权焦虑和贪得无厌。

我一下子就被这句话击中了，前者是FOMO，后者是FOBO。我也决定就为这盘醋要包一顿饺子，所以我要放下手中所有的事，扑在这个选题上。

说回这期节目，我觉得一个月之后再来听听自己之前的那些恍惚和焦虑也挺有意思的，我们都身处这波技术浪潮革命之中，你很难预测点什么，但是我觉得这个过程中的一切感受、启发和情绪都值得被记录。欢迎大家收听本期节目。

🎯 时间轴

00:20 《互联网已死，agent永生》这篇文章是AI写的

06:16 DAU思维已经过时

09:44 探讨AI是第五波技术革命的延续还是第六轮革命的开始

12:21 TOKEN消耗现状

19:28 新时代的城乡二元分野

22:47 决定改方向二次创业

26:50 新时代的一些商业指标

35:59 注意力经济现状：在agent世界靠注意力赚钱很难

38:47 coding泛滥下软件好坏的定义

40:40 好的AI产品无需大量出海运营投放

43:21 用户规模不重要，

45:35 Token是新时代的石油，那能源变链家之后，Token会怎么样呢？

47:03 御三家

51:01 新的稀缺：TOKEN 和品味是稀缺的

54:14 一人公司因掌握全部上下文，效率高于组织，AI 对个人提效更显著。

56:10 skills 价值可能超软件

57:56 学着当老板，当Agent的老板

1:02:02 橘子的招聘标准：热爱AI且能自我加速的年轻人

📁 本期内容相关资料

• 节目一直提到的嘉宾的那篇文章：《互联网已死，agent永生》

• FOMO：Fear of Missing Out，怕错过，看到别人都在追一个东西，自己会焦虑。

• FOBO：Fear of Better Options，怕还有更好的选择，所以迟迟定不下来。

• Agent：能自己规划步骤、调用工具并执行任务的 AI，更像「会干活的数字同事」，不只是陪你聊天的机器人。

• AI coding / vibe coding：借助 AI 写代码、改代码、做网站或应用，让不会编程的人也能把开发门槛降下来很多。

• MCP（Model Context Protocol）：让 AI 统一连接外部数据、工具和工作流的一套开放标准。

• Token：模型处理文本时的最小计量单位，也是很多 AI 产品计费和衡量消耗的基本单位。

• API：让不同软件按规则互相通信的接口，相当于程序之间的「插口」。

• DAU：Daily Active Users，日活跃用户数，就是每天真的来用这个产品的人有多少。

• ARR：Annual Recurring Revenue，年度经常性收入，常用来衡量订阅型产品一年能稳定收回多少钱。

• Skills：这里可以理解成给 AI 预装的「专长模块」或「能力包」，让它在某类任务上更会干活。

• Onboarding：新用户第一次上手产品时的引导过程，目的是让他尽快学会怎么用。

• CAPEX：资本开支，企业为了设备、机房、基础设施这类长期资产花的大钱。

⚠️ 风险提示：所有内容皆仅以交流嘉宾和主播个人想法和分享知识为目的，完全不构成任何投资建议或参考。请读者注意判断其中风险，结合个人投资目标、财务状况和需求，独立思考，谨慎决策。your money your decision. 依据或使用本播客内容所造成的后果由您独自承担。

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🎤 本期嘉宾

林晓明｜「周期循环图谱」作者，《经济周期实证理论及应用》作者，思睿首席经济学家

⏯️ 节目简介

• 本期节目录制于2026年2月中旬

• 林老师上次来面基坐客的节目：《周期上行，欣欣向荣但人也累｜周期下行，追求舒服等待涌现》

⚠️ 风险提示：所有内容皆仅以交流嘉宾和主播个人想法和分享知识为目的，完全不构成任何投资建议或参考。请读者注意判断其中风险，结合个人投资目标、财务状况和需求，独立思考，谨慎决策。your money your decision. 依据或使用本播客内容所造成的后果由您独自承担。

🎯 时间轴

00:20 买方和卖方的区别

02:33 看空美元信用，因此看多美元，有点反直觉

流动性稀缺时，流动性本身就是价值

10:29 黄金的另个一表征作用

13:22 下一轮QE的约束

18:34 比特币和美股背离的潜台词

25:40 偏离的修正

28:39 美股的状态

33:42 看空和做空

35:50 市场的学习效应，周期的相似韵脚

40:08 叙事的「这次不一样」vs. 价格的「每次都类似」

44:55 市场在极值区域的钝感

47:44 再谈康波的萧条期

52:05 分配问题

57:30 新问题的新解法

1:00:34 具体观点 → 资产配置

1:07:45 三大不破金刚

1:09:52 科网股泡沫的顶，次贷危机的顶，这一轮的顶

1:14:13 写书计划

1:17:43 股市是勾勒经济最好的指标之一

📁 本期内容相关资料

• 15:39 处提及美国债务时钟

• 19:40 处提及纳斯达克同比 vs. 比特币的同比

• 31:43 处提及的 3 轮美股牛市终结前夜的梳理

• 44:06 处提及本轮AI的渗透率：

每一个小方块代表320万人，整张网格代表 81 亿人类。

84%从来没用过AI，大约 68 亿人。

16% 用过免费的聊天机器人，就是底部那条绿色带。0.3%会为AI每月付20美元，就是那一小撮黄色。

0.04% 用过像Claude Code这种编程Agent产品，大概就是角落里几乎看不见的红点。

在技术革命的导入期，小红点的人赚了，其他人都变穷了。再然后，大家没需求了，小红点也穷了。进入转折期。最后大家在新技术范式的技术上，在生产组织范式，商业范式，社会制度范式上重新达成共识，进入展开期。

• 1:24:50 处提及m7/标普500（是m7的平均股价）：

• 1:25:17 处提及商品的第一主成分和汇率的第一主成分的对比：

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🎤本期嘉宾：

石磊、敏姐 ｜ 播客「十分吸引」

相关节目：《复杂适应系统：世界在矛盾中协调，在均衡中死亡》

⏯️ 本期简介

• 本期节目录制与 2026 年 1 月

本期节目想聊聊金观涛先生的《控制论与科学方法论》——这本几十年前出版久负盛名的书。

它最早是华国凡与金观涛写给学生们的讲座，在那个敬惜字纸又动荡的10年的后半段，这些演讲被整理成油印本，在地下流传。

改革开放后，控制论、信息论与系统论合并称为“三论”，在大陆掀起社会性热潮，被视为“新世界观工具”。

在那样的时代背景下，三论也多了一层额外意义：它是来自西方的前沿科学，看似高度理性且中性，能跨学科解释包括社会运行在内的诸多问题，因此被视作通往现代化的方法论钥匙，把社会、发展视为一个工程化问题，并且绕开了政治争论。

其实我们今天中国很多常见的思维，比如顶层设计、系统工程、综合治理、协同机制、闭环管理，几乎全部来自三论时代。某种程度上，它形塑了中国技术官僚体系的思维底色。

当然，这本书真正吸引我的是书后序言里的一段话：金观涛先生希望它能成为江湖儿女，甚至是丐帮的案头书。这种冲突感的迷人之处在于，五十多年前一个看似高深的知识，竟然有如此接地气的野望。

具体来说，它能帮你找到许多思维方式在哲学层面的坚实感。

我随便举几个例子，让大家感受一下这本书的内容。比如，他认为世界是一个复杂的系统，而复杂系统依赖反馈。科学也是一种系统，我们对任何问题的认知绝非一蹴而就，真理是一个不断逼近的过程。错误是一种必要的信息，假设必须可检验。预测是一种核心能力，系统的稳定来自调节，失控来自反馈失效。结构决定行为，信息流决定决策，科学需要开放的回路，封闭系统容易僵化，理论只是暂时的稳定态。方法论决定系统的修正速度，不确定性不可消除，只能被管理。认知本质上是一种控制活动，而知识是调节的结果。

我知道，刚刚那段话大家听起来云山雾绕。一开始我也是这么想的，但正是那句“江湖儿女的案头书”给了我巨大的信念感——这本书我能读得懂，而且今天重读，仍朗朗上口，屡屡带来灵光一现的奇妙体验。

本期节目的嘉宾是十分吸引人的磊哥，我甚至没问过他是否读过这本书，就主动发出了邀请，因为我坚信他一定看过。没想到磊哥说这本书正是他的启蒙读物，于是就有了这期节目。

本期节目更多是邀请磊哥探讨这本书的思维方式在投资中的映射，直接讨论原书内容并不多，但这没什么不好的，更能吸引大家去看原书。同时，本期节目也能给投资理财爱好者提供一些本书在这个领域的案例。

最后，我想说，我无意美化或神话金观涛先生及其思想。

在九十年代后期，三论的热潮明显退去，原因诸多：因其曾过度风靡，几乎任何问题都被冠以“系统问题”之名，导致概念空转和审美疲劳；与此同时，九十年代开启的市场化改革更直接有效，加之学科专业化进程加速，三论逐渐收缩至自动控制、计算机科学与复杂系统科学的范畴，不再被视为万能哲学。

正如这本书所说，科学本身就是一个不断逼近、不断求真的过程。我们要的是落地、反馈与检验，而不是背诵和吹嘘。

欢迎大家收听本期节目。

🎯 时间轴

第一部分 系统论核心概念与投资映射

11:53 正反馈与负反馈

• 定义：正反馈是自我强化的循环，可能导致系统偏离稳态；负反馈是趋向均衡、逼近目标的调节机制。

• 投资映射：成长投资（如科技股）依赖于正反馈循环，即技术或商业模式能不断放大自身效应，实现边际收益递增。价值投资则基于负反馈，寻找价格会向内在价值（稳态）回归的机会，强调均值回归。

• 尺度问题：不同时间尺度下主导的反馈机制不同。长期周期可能呈现围绕中心震荡的负反馈机制，而产业升级这类结构性变革往往由正反馈驱动的跃迁引发。

19:21 共轭控制

• 定义：通过控制一个更容易观测和操作的代理变量或工具，来间接控制复杂或难以直接作用的对象，比如我们熟悉的曹冲称象。

• 投资映射：经济系统是复杂黑箱，我们无法直接观测。投资者需要通过寻找和观察一系列代理变量—指标、路标—来认知系统状态。

• 爱丽丝系统就是石磊团队构建的这样一个共轭控制工具。它不是简单的信息终端，而是将信息加工成有明确行动指示意义的意义终端，帮助扩展认知和决策能力。不同投资者可以基于自身意义系统从中提取不同的指标进行投影。

26:31 第二部分 系统、主要矛盾与适应

系统观：系统由主体及主体间的互动关系构成，关系比主体本身更重要。认识系统需要先构建格局沙盘，在不同分辨率或者时间尺度下观察。

主要矛盾：系统演化的动力来源。找到主要矛盾，就能把握系统演化的方向和势能。矛盾解决或转移，动力也随之转移，这构成了轮动投资的逻辑基础：谁能解决矛盾，谁获得收益。

适应：在不确定性的世界中，投资的核心是适应。这不是预测，而是：

• 系统化洞察：找到当下的系统吸引子，洞察主要矛盾。

• 多元化适应：按照洞察的可能方向布局收益来源，并建立低相关性的组合，同时为毁灭性风险，假如金融成本飙升破坏AI叙事，我们要做好防范，提前布局反脆弱策略。

• 动态验证：通过路标持续验证洞察是否正确，淘汰失效部分，将资源分配给更适应的部分。

具体投资案例分析

• 铜与AI叙事：本轮铜价上涨并非由当前终端需求驱动，而是由对未来AI投资的电力需求的预期、金融条件宽松下的囤货行为以及地缘政治共同驱动的。金融需求和实物能量流存在差异，由叙事驱动的交易也存在脆弱性；

• 产业生态与价值投资：以巴菲特投资的PCC（燃气轮机叶片铸造商）为例，我们要在产业生态中寻找收口位置，也就是利基市场，一个不可替代、具备定价权的市场，这类公司是生态能量流的必经节点，久期长，胜率高，但同样依赖于上层大叙事（如AI）的存在。

• 黄金与货币体系：黄金作为货币备胎的长期逻辑，以及当前美元购买力变化、官方与民间资产配置行为对金价的影响。在潜在的法币体系变迁中，黄金可能只是价值溢出的起点，其他如白银、铀、有色资源一类的资产，也可能承接部分功能。

• 国债投资逻辑的演变：中国国债从收益来源到调整为风险抵御工具的逻辑——基于通缩和利率下行转换到财政政策改变货币循环，经历了一个完整适应过程：路标验证+动态调整。

1:00:27 第三部分 不确定性、风险与乱中取利：

复杂系统的特点是误差无结构，即犯错后难以知道具体错在哪，这就增加了决策难度。

乱中取利策略：我们要承认世界存在未知的不确定性，在系统性风险爆发前做好风险防范，比如预留风险预算，当危机导致其他投资者因风险预算不足而被迫抛售优质资产时，利用自身的风险缓释能力进行抄底。

案例：当前全球市场叙事高度集中于AI，形成了一个潜在的正反馈循环。但这个循环的脆弱点在于金融成本，假如出现通胀导致加息或信用风险上升。一旦这个脆弱点被触发，循环可能反向崩溃。投资者的任务就是既参与趋势，又为这种可能性做好准备。

1:40:14 第四部分 金观涛思想及其影响

作为启蒙者，金观涛老先生思想影响深远，他将深刻的哲学问题用浅显语言表达，并兼具形而上思考和形而下的现实关切，简洁与实用的系统论思想以及对真实性和主体性的关注，都有助于我们把哲学思想落地为投资纪律。

📂本期资料：

• 金观涛书单

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