播客: 精分派 - EarsOnMe | 发现和收听来自小宇宙的热门播客

播客简介...

左手价值，右手动量，做一个投资上的精分派

精分派的创作者...

张翼轸

精分派的音频...

A股跑赢美股能持久吗？东升西降开始了？

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。

11分钟

2k+

1个月前

学投资要荒废第一个十年？及孟岩作为一种方便法门

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”。

13分钟

2k+

1个月前

为什么对“最不喜欢”的资产下手，才是真正的聪明投资？

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。

8分钟

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1个月前

巴菲特的前额叶启示录：大模型如何学“自我优化” | Deepseek 理财避坑4

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。

12分钟

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1个月前

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