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面對全球復雜局勢,價值與趨勢投資人如何操作?

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3月26日,今天A股又跌了,今天的回落,可以看做是對前兩天反彈的獲利會吐,前提是這次下跌不能再破新低。至于這次下跌原因,其實你只要看見國際原油一漲,黃金一跌,閉著眼睛都知道,中東那邊可能是再次火燒眉毛了。

當前全球局勢非常復雜,股市波動率高,缺少賺錢效應,投資人,尤其是普通投資人要及時從投機中抽身,轉向價值投資。

當然,做價值投資你就要了解價值投資方法,價值投資≠拿著股票不賣,價值投資是你對上市公司的經營情況足夠了解,從而知曉股票的真實價值,在股價跌破真實價值的時候買入,再在股價高于真實價值的時候賣出。當前,我也不贊同投資人去借波動投機賺錢,因為當下股市環境也不適合投機,小心投機不成失把米,還是建議回歸價值投資。


過去有種說法,說波動越大,賺錢越容易,所謂“風浪越大魚越貴”。但這有個前提,流動性充裕的背景下。如今,核心交易邏輯變成美元“貨幣退潮邏輯”,波動機會很難把控。如果美元降息周期延后,全球滯脹模式,則市場將會進入全面防御模式。

再者說,過去是人與人博弈,雖然資金有多寡,還是在同一條水平線。如今你的對手,是AI算法,是服務器,是交易所直連的量化,這種博弈是不對稱的。

要知道,量化不只是手快,他還有其他手段。比如315你看過嗎?GEO都知道吧?那么你覺得股市有沒有GEO?讓你相信某個股票可能有利好,從而引導你投資。所以,有時候你以為一定賺錢,結果是人家挖的坑。所以,什么龍蝦炒股?別鬧了,openclaw背后是AI,AI給的答案天知道是誰給你故意安排好的!

不過,除去價值投資,也有一種成功概率更高的投資法,適合普通人。那就是看懂大趨勢中的思維慣性。我說幾個案例你就明白了。

為什么這次美股堅挺?這么大的戰爭利空,美股從高位下跌也就10%,為何堅挺?因為從2009年開始,美股每次回調,哪怕2020年打5折,哪怕25年初全球關稅戰,美股都在下跌之后再創新高,這個就是思維慣性。過去十七年都是如此,所以很多投資人如今不停的下跌中接盤,他們認為這一次也一樣。

同樣,為什么港股去年強了一下,今年又如此弱?不是基本面變了,是思維慣性,從2008年次貸危機開始,恒生指數一直在15000到30000點徘徊,期間有短暫突破過3萬,但最后都會回落。而去年反彈就是因為恒生指數下了15000。換句話說,15000是港股的共識性底部。

所以,你可以跟隨思維慣性來投資。當然,思維慣性有可能被打破,且一旦打破,可能會有更加嚴重的損失和極端的行情,百年來,諸如1929年,就打破了思維慣性,當時大家覺得股票會漲回去,結果連續四年下跌,1937年又跌一次,思維慣性一旦打破,那么就會出現更加嚴重的極端情況,也就是信心崩潰。

但回顧歷史,百年來,打破思維慣性的也就那么幾次,1929年,1973年,2008年,大多數時候,思維慣性都是起作用的,我們不太可能有如此好的運氣,碰到百年未遇的危機。所以,你依然可以參考。


A股,上證指數其實也有思維慣性,最近十八年,上證都是在3000-4000點,其中2007年和2015年突破了這個區間,然后,就定義為非理性繁榮,也就是牛市。

而這次突破了4000,如今也在折返途中。我不是說上證要跌到3000點,而是說,在A股有個共識,下了3000點,大家都認為是便宜,上了4000點,大家都認為是貴。這是一種非理性的共識,但這個共識構成了思維慣性,而你可以借助這個思維慣性來套利。

不同市場有不同的思維慣性,有些市場的思維慣性來自于點數,有些市場的思維慣性來自于回撤。美股2009年,道瓊斯最低6440,而如今美股道瓊斯腰斬才25000,所以,你不能指望美股跌回6440。參考標準不一樣。也有可能,比如A股的權重大換血,如今指數對應的股票不一樣了,那么這個3000點的指數參考的意義也就減弱了。

但,注意,我說的是思維慣性,這是一種內心的慣性,你改變權重,只改變了指數,沒改變人們的心態。所以,思維慣性沒那么好破。

趨勢投資和價值投資不同,趨勢投資背后是邏輯,價值投資背后是業績。

最后,談下AI板塊。最近一件小事讓我警覺,OpenAI關停Sora。結合之前:

1,千問團隊林俊旸離職;

2,谷歌發布超高效AI內存壓縮算法TurboQuant,將大型語言模型運行時的緩存內存占用至少減少6倍、性能提升8倍。

綜合看,我有個感覺。AI公司開始吃不消算力成本了,他們在做兩件事:一件事就是盡快將AI變現,另一件事就是減少AI對算力等硬件性能的消耗。

這意味著AI泡沫部分實體化,原因是芯片廠定價太高。高到什么程度?用AI跑個短視頻的成本,比聘請真人制作還貴。鬧呢,電動車普及是因為使用成本低于燃油車,才有了商業化潛力,AI也一樣,算力成本低于人工成本之前,AI替代人工就很難到來。

對投資人來說,2026年,投資AI選擇兩類企業:一類是在AI應用上有變現能力的,另一類是有能力減少AI算力消耗的。比如,谷歌模式,谷歌有TPU,自己能簡化算法。

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