最近跌的是头皮发麻，跌出了花样，跌出来风采，也把自己的脸打肿了。但是打肿了也没关系，关键是下次能不能轻点。

这样的行情是一个深度体会股市的绝佳机会，之前的暴涨不多见，最近的暴跌也是不多见的，从这种偏离几个标准差的行情里面，去复盘和反思，会有更多的感受。

当然复盘绝不是，"哎，早点买好了。""我靠，买少了。""还是应该卖一点。""😭，早知道全卖了。"这种只针对单次行为的复盘，只创造焦虑，不提供价值。

复盘是对自己的行为模式的复盘，为什么自己在当时会这么做决策，有没有更好的办法提高决策的质量。就像德州扑克，高质量的决策最后也会被小概率河牌翻牌，低质量的决策也可以梭哈赚大钱，但从长期来看，决定你的收益的仍然是你事前的决策质量。

所以以下是我最近的一些胡思乱想和复盘，抛砖引玉，大家轻喷。

目录

1、主观和量化的区别

2、研究的作用：左侧和右侧——中海油和存储的例子

3、我们对研究说得太多，对交易说得太少

4、不要过度归因，去感受市场

主观和量化，追求胜率和大数定律

投资的目标看起来很简单，赚更多的钱，实现更高的收益率。但如果是一个基金，那目标函数会多一点——以更小的波动率和回撤，实现更高的收益率。

你很难要求持有人陪你到天长地久，更低的波动率才能让人更好地"拿住"真正的赚到钱。公募之所以经常被诟病，就是因为小规模的时候业绩好，高位发一把大的，然后来一波20-30%的回撤，看似年化15%，实际给所有持有人的总收益是亏的。

收益率和波动率之间的权衡取舍，主观和量化选择了截然不同的路。这里我要引入一个AI教我理解量化基金的公式，能够更加直观理解。

IR ≈ IC × √Breadth

IR（信息比率）：超额收益 ÷ 超额收益的波动，衡量"赚钱的稳定性"

IC（信息系数）：你的预测和实际结果的相关性，衡量"每次看得多准"

Breadth：每年独立下注的次数

这个公式把主观投资和量化投资放进了同一个框架：

IC（单次准度）

Breadth（下注次数/年）

路径

主观深研

高（0.1-0.3+）

低（几个到十几个）

深度换准度

量化多因子

极低（0.02-0.05）

极高（几千到几十万）

数量换稳定

量化通过捕捉量价各种信号的因子的结合，只需要有效的微弱优势，例如55%的胜率的策略，通过多品种和更加高频的交易，用大数定律把55%的优势放大成一个稳定盈利的策略。量化的优势可能是来源于ETF的被迫调仓，或者散户和其他机构一些典型的追涨杀跌的模式，暴露出的机会。

如果丢一次硬币的胜率是55%，赢了赚1，输了亏1，那丢一次的期望是0.1，但是标准差是0.99，波动远超期望，你亏钱的概率还是有45%。但是如果扔10000次，期望是放大10000倍(N），但是标准差只会变大100倍（√N）。这样你的期望收益是1000，标准差是99，这时候你几乎就等于稳定盈利了。

量化的关键就是如何找到有效的因子优势，且需要相互独立地下一万次注。

量化最害怕的是"相关性的突然变强"，本以为相互独立的下注，突然相关性变成了1。这样看似一万次的独立实验，其实就是下了一次注，你以为你分散了风险，其实是满仓赌了抛一次硬币。如果每次抛硬币的相关性是0.1，其实你抛了一万次，也就相当于抛了10次。诺贝尔经济学奖获得者莫顿和斯科尔斯——本科学期权定价公式的噩梦鼻祖，他们创立的长期资本LTCM在1998年就是死在资产的相关性突然上升，导致原本分散的仓位和杠杆变得集中，直接一把爆仓。这是我对量化浅薄的理解，如果不对欢迎大家拍砖指出。

那主观呢？主观无法做到找到那么多相互独立的下注次数，决策的样本数量也很少，无法通过足够的样本量证明自己的有效性。主观关键就是在于自己的胜率，而且这个胜率不是说看对了多少次，而是看对且重仓的次数，知行合一，看好不重仓，等于没看好。

主观是通过一些小样本去找到明显风险不对称的机会，例如历史复盘，左侧的深度价值研究，大的产业趋势判断等等，能够找到量化无法大批量下注和通过大样本量去识别的机会。

左侧的深度价值找到低于几个标准差的定价，是尽可能地承担更小的downside风险，获得回归均值的回报率；大的产业趋势判断，是承担多一点的风险，但是追求股票肥尾的回报，3个准标差甚至5个标准差以外的回报。

因为股市是肥尾分布，而不是正态分布。正态分布的尾巴衰减得极快（概率按e^(-x²) 消失），所以它认为"5个标准差以外的事情基本不存在"。但真实股市的尾巴是幂律衰减的（概率按1/x^α 慢慢变小），极端事件确实不常见，但远没有到"不可能"的程度。

没有优劣，只有偏好。我的理想是在左侧发现大的产业趋势！（梦里啥都有）

所以主观的持仓必须更加集中，因为你的优势就是在于高胜率，太分散那高胜率则无意义；主观的持仓周期也肯定比量化要长，因为你的小样本事件并不是每小时、每天甚至每周都会出现，都是以年维度来衡量。

另外波动率本身就是主观基金的一个巨大劣势，因为小样本的事件，无法通过大数定律去减少波动，那只能通过PM的"交易"去解决波动率和回撤的问题。

研究的作用：左侧和右侧

主观基金的工作流程其实很简单，就三点，研究——决策和交易——跟踪。研究员主要负责1和3，PM主要负责2，偶尔介入到1和3。

我有一个暴论，是从一位周期大佬那学到的，但是越品越对：

研究只在股价的左侧，和启动的早期起到作用，股票到了右侧或者是很右侧，研究能够起到的作用就不大了。

左侧的特点之一就是价格显著的低于价值，这种情况下，研究可以起到非常大的作用，因为这类股票的关注度很低，整个市场上分配到他头上的注意力就不大。

通过一些深入研究，对这些公司盈利的稳定性（商业模式），未来的市场空间（产业的判断）和利润中枢做出一个模糊的判断，再结合一些对节奏的把握（什么条件满足，就有可能被重估），是可以做出一个胜率比较高的判断的，而且在这个阶段，对于研究的要求也并不是90-100分的，可能一个70-80分的研究就足够了。这种策略是用空间换时间，追求更好的入场价格和更大的空间，但是可能需要等待一段时间。

中海油例子，左侧和右侧的研究

一个典型的例子就是中海油，2020年因为疫情原油期货跌到过负油价，因为需求休克，没地方存了。中海油一把从7港币暴跌到4港币，PB一度跌到了0.6，再加上当时新能源是市场上最靓的仔，大家觉得石油没有未来，一把杀到非常低的位置。

那个时候我知道的好几个深度价值的朋友（后来认识的），都是从2020年底开始研究并且买入，结论非常清晰，全球对比来看中海油的资源优质且成本低，而且估值也显著地低，有被制裁了，外资必须卖出的原因。当时的价格已经远低于nav了，如果油价能够恢复到55美金，按中海油当时的水平有8%的股息率，再加上每年5-7%的量增，当时的fcf yield应该超过15%的了，按7-10%的NAV折价也在9-10港币之间。

而且18年以后油价的中枢就在50-70区间，如果没有中长期的供需的判断变化，回到这个水平就是大概率的事情，都不需要去对供需做更加强的假设。均值回归就有50%的收益率，或者拿住也有8%的股息率，且这个股息还在增长。

这就是在左侧研究的价值，不需要强假设，就能算出一个不错的回报率，确定性很高，唯一不好把握的是节奏和时间。所以需要在左侧熬，他们熬了小两年，终于等到了油价重估后的回报。

但是左侧深度价值的问题就是，容易卖的早，这些成本可能只有5-6港币的朋友，拿了两年到了2023年10港币后就逐步兑现了，边涨边卖了。因为他们不相信80-100美金的现货价格，还是觉得长期油价的中枢大概率就是70上下，那油价下跌了，海油的股价也会有压力，基本上就是边涨边卖。还是周期股的想法。

而我恰恰就是这时候开始研究中海油的，因为这个时候的叙事变成了高股息和红利股要被重估，我是基于这个"主题"的驱动来对海油进行研究。并且向他们发出了大量的学习请求，我翻看了一下当时我写的报告，从历史油价的复盘，到供给端欧佩克是否控产，美国页岩油的增产成本；需求端长期的天花板判断，新能源车到底有多大影响，短期宏观对于原油的需求影响，是不是会补库； 最后算账，中海油是全球石油公司里最优质，也最便宜的。

整个报告，我能确定的只有最后一句话，中海油在油里最好最便宜。前面的这么多问题，很多都没有答案，而好的投资是不需要复杂的假设的。

所以可想而知，当时花了不少时间理解和学习中海油，但是并没有给出有效的研究结论和建议。因为买不买中海油，其实在当时不取决于对于油价和中海油自身的研究了，这些都是明牌，你无法用研究证明油价中枢会站上100，也无法用研究证明中海油会突然发现一大片低成本的油田，从而使得它的价值大幅提升。

如果当时你要买入中海油，你的核心判断就是，我到底要不要买红利股，在红利股里面中海油的排序非常靠前，这个结论是很容易得到的。这个决策其实就不是研究驱动的，而是交易驱动的。面临的核心选择是，我是否要在现在提高我整个组合在红利、高股息这个因子上的暴露，当时的整个国内的利率都在下行，保险的资金在重新配置。这些才是决策的关键点，而不是石油和中海油的基本面，毕竟我是23年才开始研究的石油，我能达到60分的水平已经非常不容易了。

所以这就是在右侧研究的无力，从基础的假设和算账已经无法算出一个吸引人的回报率，只能做一些基础知识的科普，真正有价值的是基于行业配置或者因子配置的角度，我要不要红利这个β。

存储的视角，左侧和右侧再来一次

用这个视角来看这一轮AI，也同样如此，只是纵轴的刻度需要换一下。

在相对左侧你可以感觉到这个行业可能被周期性的低估了，例如去年8-10月份开始，其实就已经开始听到了关于存储的讨论，这是最领先的人。存储之前的周期很差，垃圾的周期股，开始初步涨价也没有人相信它的高度和持续性，当时就是个位数的PE。

当时需求端的叙事是，大模型不只是追求预训练的Scaling law，在推理出现以后的后训练RL需要有很多中间态的数据存储，还是多模态可能需要很多存储，但无论如何，你能感觉到周期开始反转，价值开始重估。

到去年的12月份，存储的股价已经半年四倍了，这时候你很难说价值只是重估了，但是研究仍然有价值，这时候你能听到很前瞻的研究，agent必定爆发→agent爆发，存储确定性受益，单个推理任务转换成agent任务存储用量提高5-10x。

当时我自己已经深度用claude code一个多月，还是20M的context窗口，你能明显感觉到贴近这个窗口，大模型就突然变蠢，所以这是我今年1月写的review，但是很惭愧，因为存储当时已经涨了5倍，虽然是个位数PE，但我也不知道price in了多少的预期，自己没有去深入研究，算账对比，后来拍断了大腿。

但是有其他的很牛的朋友，对技术做了更加深入的分析，然后对存储有非常高的conviction，一直重仓存储，今年已经赚爆了。

但是到了5月份，agent已经确定性爆发了，存储已经成为全球最靓的仔。所有人都知道存储要涨价，持续涨价，超预期的涨价。而且还签订了长协，估值也从个位数被rerate到了10-15x。大家对涨价已经深信不疑，也对持续性做了一定的定价，区别只是在于你觉得存储明年还能涨50%，但是他觉得明年还能涨一倍。

但到了这个时候，研究和跟踪同样是乏力的，你的研究可能还能得到明年的存储会有30-40%的供需缺口，通过深入跟踪，你知道明年存储的价格还能涨一倍，但这未必是当前股价的核心因素了。

现在下跌的叙事从存储要涨涨涨，价格还能站上新的平台；变成了存储占整个capex的比例已经从10%上升到了30%，成本最大项之一。挤出了大量的消费电子的需求，让消费者苦不堪言。几大存储厂已经成为了韩国的支柱产业，股市的基石。你需要论证的问题是，存储占整个capex的30%是否合理，即使扩产受限，需求端是否有别的替代方案，如果没有的话，存储的价格会不会抑制整个行业的capex。

死去的光伏记忆正在攻击我——股票涨的时候，组件价格上涨利好产业链利润，跌的时候刺激需求放量；股票跌的时候，价格上涨抑制需求，价格跌就是竞争加剧

即使你通过研究和论证，得到了这个存储占比的合理性，需求端没有更好的替代方案。但是股价还是给你一周跌了30-40%，因为整体的AI叙事的担心，因为杠杆资金的流出等等，能够找到各种原因，但是最重要的就是，因为他涨的太多了。

在AI的这种产业趋势下，股票的价格和价值的走势会更加复杂，上涨高度、回撤深度、波动率都超过你的想象。

其实在高位震荡的时候，研究已经起不到什么作用了，什么各类小作文都来了，业绩miss了，丢单了，现货价格不涨了，这都可能是事实，但这都是在下跌之后找的理由而已。

我们对研究说得太多，但对交易说得太少。

我觉得目前国内的主观基金叙事还是太过于强调研究了，反而对交易聊的太少。

我不知道这是因为什么原因，有两种可能性，第一种是从宣传上，重视研究是一个非常好的理念，更容易获得投资人的信任。因为这更加符合我们东亚小孩的价值观，努力就有回报，深入研究就一定能赚到钱。

因为研究的背后是"认知差"，"预期差"，我是通过更深入的研究和理解，知道你不知道的，理解你不理解的，从而赚到了这笔超额收益，我，就是比市场要强。

这可能也是对的，但是像前面说的，研究是有价值的，但研究并不是在所有的阶段都有价值，同样的一个判断，存储会持续涨价，是agent落地的bottle neck。这个判断在今年年初，价值千金；在今年的五月份，可能就是路边一条。如果你在五月份以后才深入研究存储，得到了这个判断，那等待你的不是超额收益，是过山车一样的体验。

第二种可能性就是，交易其实才是各家基金的看家本领和绝学，大家并不希望公开自己的赚钱本领（当然也可能并没有赚钱和交易的能力），就算说了，别人也未必能听懂。说的多了，别人还觉得你只是一个炒股票的，而不是一个投资者，更不是一个伴随企业长期成长的价值投资者。

我更加倾向于第二种。

说回前面的公式，主观的投资者下注的次数是有限的，所以必须尽可能地追求高的胜率和赔率，因为你的时间和精力都有限，没法像量化那样通过大数定理去下注，即使有AI的加成，你会发现最大的瓶颈是还是你自己的注意力，你压根看不了那么多AI给你做的研究和推送的信息。

下注次数有限，所以每次就要尽可能地吃饱。股票的分布本身就是肥尾的，而这部分的肥尾，恰好就存在股价加速上涨，价格远超价值的这一段，如何尽可能地多吃到这一段的收益，又能够不头铁地真相信在价格远超价值之上的宏大叙事。就是收益率的关键。

这段就不是研究可以解决的，必须要通过一个设计好的交易机制去执行。可能前面价值回归的收益率是1倍，但是长尾的回报有2倍，然后再回撤60-70%。

而交易其实是一个非常难的事情，不是难在技术指标，而是难在心态和执行。

最近在看交易类的书的时候看到一句话我觉得非常有道理，空仓是你最强大的武器。只有当你空仓的时候，你才是真正的客观、理性，能够从各个维度去审视面前的这个股票，多头和空头的看法，算账的风险回报比，基于交易的短期进场机会等等。

而一旦你买入，那你就会快速变弱，因为你不希望自己是错的，你讨厌亏钱，但恰好是这种心态，会让你忽视对这只股票的利空消息，忽视他可能正在破位下跌。会安慰自己，股票跌了说明估值更低了，股票更有吸引力了，价格偏离幅度更大，更有价值了。

你已经变成了一个有偏视角的人，而且我觉得这个偏离的视角非常难纠正。所以大量的交易类的书籍的建议都是，请在买入之前就想好你可能在哪里会错，并且设置好止损价格。哪怕基本面没有证伪，但是跌破止损位也至少说明入场时机有问题，先离场再思考。

交易要对抗的就是这种人性，对抗这种"我是对的"的偏见，对抗我们从小到大追求正确，害怕错误的心态。

我们都习惯了在上涨和下跌之后找理由，有些时候上涨和下跌有明确的事件，但可能70%以上的上涨和下跌都没有任何原因，找理由只是为了让我们舒服一点，股价仍然尽在掌握之中。

但市场本身不受任何人的掌控，只需要一个边际的买家和卖家就足以改变价格。经常被问到的"市场预期是多少"，这也只是一个幻觉，你能知道的市场预期，只存在于你的周围，或者是买方卖方之内。只要这些人不会因为这次数字的偏离而买入，或者卖出，其实他们的预期就是无效的。如果一个人不小心下错了单，刚好碰到今天出数据，可能他才是那个决定价格的"市场预期"。

交易更多的是一种心态，一种敢于直面不确定性的勇气，敢于承认我并不知道未来会发生什么，我只能去观察去应对的这种心态。

可惜在国内公开讨论这些内容的太少，大家言必称价值投资、言必称深入研究，但恰恰有可能是经过了深入研究的判断错误，才是造成最大亏损的直接原因，我是对的，市场错了，越跌越买，坚定持有，在一个整体β向上，这些理念能够帮你稳稳拿住，从而赚到时代的β。但是当大环境进入了K型分化，不是股价的分化，更是真实世界的分化，越跌越买和坚定持有，可能会让你跟随K的下面这一笔，不断地下沉。

我觉得了解交易的基础知识才是避免大额亏损的最重要的途径之一，及时止损，不要轻易止盈，在进入价格明显超出价值的阶段，采用移动止盈，尽可能多的吃到收益，承担一定的回撤。最关键是要知道，你已经进入了交易决定收益的阶段，这时候请收起你的研究的ego，对保住收益和保护心态都有好处。

我自己最近一直在学习和理解趋势交易，关注了一个博主叫趋势动物，纯粹的趋势交易，不掺杂任何的感情。他也一直愿意公开分享自己的想法，串台播客去交流，大家小宇宙搜索趋势动物就能听到。

声明一下我不是托，我只是觉得如果理解一些关于趋势交易的基础知识，中和一下所有的涨跌都要在基本面上找理由的气息，会更加有利于我们在市场里赚钱。

不要过度归因，去感受市场

说了这么多自己的胡思乱想，我只是希望大家在暴跌的时候不要再去苛责自己，去反思是不是又没有跟住，或者是早点卖了就好了。

这种反思有害无益，复盘几百遍，下次你还是会错。

更重要的是认清自己，也认清市场，你的研究很可能是对的，你的跟踪也是及时的，但是并不是股价的决定因素。这个阶段股价的决定性因素就是市场，你无法预测市场，但是你可以应对，不要基于恐惧和怕错去决策。

最好能够构建起自己的一套交易系统，帮助你解决右侧肥尾的回报和巨大回撤之间的权衡取舍，选择你最舒服的方式继续在这个市场里赚钱，也开心的玩耍。