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title: "E35 Gamma（上）：优质系统的最后一环，其实是投资人自己"
date: "2026-01-05"
updated: "2026-01-05"
column: "投资 ABC"
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description: "☀️ 周一早上好！从投资者行为出发，和陈博士一起聊聊，为什么会出现「基金赚钱，基民不赚钱」？"
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> ☀️ 周一早上好！从投资者行为出发，和陈博士一起聊聊，为什么会出现「基金赚钱，基民不赚钱」？

🏮 大家好，欢迎来到《投资 ABC》。这是一档由有知有行出品的播客节目，每逢周一早上 8 点更新。每一期，我们会用 20 分钟左右的时间，和常驻嘉宾陈鹏博士一起，为你讲清楚投资中的一个基本概念，帮助你快速掌握投资中那些绕不开的知识，打好基础。

前段时间，在和陈博士聊天的时候，我发现，我们节目一直沿用的「R = A + B - C」的框架，还有一个隐藏款参数，Gamma，也就是投资者行为。

而有的时候，Gamma 对投资人最终收益的影响，甚至比 A、B、C 加起来还要大。

这也是为什么，投资人们会遇到一种看起来很反直觉的现象 **：基金赚钱，但基民不赚钱。**

同时，我们常常会听到一些熟悉的建议，比如「要在市场中长期持有，不要频繁操作、尽量避免买高卖低」。

这些道理听起来有些老生常谈，但问题在于：一年下来，这些行为会让我们少赚多少钱？让我惊喜的是，这个损失，是可以被量化地算出来的。

所以在今天这期节目里，我们想和你一起探索：基金的表现，和投资人真正赚到的钱，到底差在哪里？那些看似只是「操作习惯」的行为，一年会给投资人带来多大损失？ 又是哪些标的，最容易把人的行为弱点放大，变成持续而具体的亏损？

*Amiee*

你好，欢迎来到投资 ABC。这是一档由有知有行出品的播客节目，接下来的每一期，我们会用短短 20 分钟的时间，和常驻嘉宾陈鹏博士一起，为你讲清楚投资中的一个基本概念，帮助你快速掌握投资中那些绕不开的知识，打好基础。

Hello，大家好，欢迎回来投资 ABC，我是 Amiee。前段时间在和陈博士聊天的时候，我发现我们节目一直沿用的「R = A + B - C」这个框架，居然还有一个隐藏款参数 Gamma（伽马），也就是投资者行为。有的时候 Gamma 对投资人最终收益的影响，甚至会比 A、B、C 加起来还要大。

这也是为什么，投资人会遇到一种看起来很反直觉的现象：「基金赚钱，但基民不赚钱」。同时，我们常常也会听到一些熟悉的建议，比如要在市场中长期持有，不要频繁操作，尽量避免买高卖低。这些道理听起来有些老生常谈，但让我惊喜的是：这些行为会让我们少赚多少钱？这个值，其实是可以被量化算出来的。

所以在今天这期节目里，我们想和你一起探索：基金的表现，和投资人真正赚到的钱，到底差在哪里？那些看起来只是 「操作习惯」的行为，一年会给投资人带来多大的真实损失？又是哪些标的，最容易把人的行为弱点放大，变成持续而具体的亏损呢？

我们欢迎陈博士！

*陈鹏*

这个应该是我们 2026 年 新年的第一期，所以也很有意义。这个 Gamma，其实是非常重要的，它指的是投资者的行为。如果只看简单的投资收益，确实是「A + B - C」，这一点没有问题，但投资人有的时候会把钱投进去，有的时候又会把钱拿出来，正是这些投资行为带来现金的流入和流出，以及它们与市场收益之间的互动，才会让每一个投资人，最终拿到的结果不一样。而这部分由行为带来的收益，是可以从 A、B、C 中独立出来的，我们就把它叫做 Gamma。

大家在市场上可能经常会听到一句话：基金赚钱，基民不赚钱。这里面，基金的收益，对应的是「A + B - C」；而基民真正拿到的收益，则是「A + B - C」再加上或减去 一个额外的 Gamma。当我们说：基金赚钱，基民不赚钱的时候，意思就是：对所有投资了这只基金的基民来说，这个 Gamma 是不赚钱的，是一个负的 Gamma。

*Amiee*

其实这一点，对我来说也很有启发。因为我之前一直有一个误区：我觉得我投资赚不赚钱很取决于这个投资标的优劣。

*陈鹏*

比如 巴菲特 选到的资产。

*Amiee*

对，或者是它已经足够分散了。比如某一个 宽基指数 、某一个 ETF，在我心里，它天然就应该是一个很稳健的资产。相比之下，那些充满了各种故事、叙事和流动性的资产，看起来反而更“危险”。

所以我就会默认：只要我投的是一个优良的资产，我的收益就应该是好的。我是忽略了个人行为这个因素的，我会觉得，只要我买对了，我就应该要赚钱。

*陈鹏*

是的，所以说，Gamma 其实对每一个投资人都是非常重要的。如果我只是买入，然后不再做任何变化，一直持有，那我的 Gamma 就是0，在这种情况下，我的投资收益和这只基金本身的收益是完全一样的。基金在计算收益的时候，本质上用的是时间加权的算法。但当我开始在过程中多次的买入和卖出，在一段时间里不断发生资金进出，就会产生 Gamma。而这个 Gamma，指的正是：基金的收益和我作为基民实际拿到的具体收益之间的那一段差距。

*Amiee*

您可以再展开讲讲“时间加权”和“资金加权”这两个参数吗？因为我的理解是：当你去看一只基金本身的表现好不好，看的是它的时间加权收益；但当你回头看自己到底能不能赚到钱，其实看的是我的资金加权收益。

*陈鹏*

是的。基金的收益，是用时间加权的概念去计算的。假设你投资了一块钱，比如说 2025 年 1 月 1 日 我投了一块钱，到了 2025 年 12 月 31 日，我来算这一整年的收益是多少，其实就可以非常简单地算出来。那如果我把这个过程延展到 5 年，每一年都按照同样的方法去算，每一年都会得到一个数字，最后再把这些年度收益，做一个简单的加权平均。

*Amiee*

就每一年都是 1/5

*陈鹏*

是的，非常好算。但对投资者来说，每个人的 现金流 其实是不一样的，尤其是当他开始主动操作的时候。比如说，投资人一开始投了一块钱，投了几个月之后，市场开始下跌，就把钱拿出来了；到了五六月份，又把钱投进去了，这样来来回回的动作，实际上就会导致：在不同的时间段里，真正投入在市场里的钱，并不一致。有的时候，可能是一块钱；有的时候又只在市场里放了 5 毛钱；有的时候，也可能放了一块 5 毛钱。我们需要把这些情况都算进去，也就是说：我赚到的这些钱，平均到每一个时间段、平均到每一块钱上，到底赚了多少？

当我们把现金的流入和流出信息也一并纳入计算之后，得到的这个平均，就代表了在整个期间里，所有实际投入在市场中的钱，最终为我赚到的收益。这个结果，和我们刚才解释的、只看时间维度的加权方式，就已经不一样了。而这两个之间的差别，就是我们所说的「基金的收益」和「基民的收益」之间的差距，也就是我们今天讲的这个 Gamma。它产生的根源，其实就是资金的进出，而资金的进出，本质上就是投资者的行为。

*Amiee*

明白，感觉这就有点像坐车。假设是同一段路，不管是堵车、高速公路，还是石子路，你都一直在车上，所以车的颠簸、减速、加速，你都全程参与了。那车的平均速度，就是你的平均速度。这就有点像时间加权收益， 因为你的钱从头到尾都在市场里。但如果你在堵车的时候下车了，又在上高速公路的时候才上车，遇到颠簸的石子路又下车了，那你个人的平均速度，就已经不等于这辆车本身的平均速度了。

资金加权收益我理解就更像是个人的平均速度。它取决于你个人平均速度是快还是慢的，已经不再是这一整段路好不好走，而是：你在哪些路段坐在车上，又在哪些路段选择了下车，其实是你自己的行为决定的。

*陈鹏*

是的，甚至在很多情况下，这种行为带来的损失，可能比你的 A、B、C 加起来都要大，这个时候，你就已经有了一个负的 Gamma。而且从相对狭义的基金投资角度来看，基金的数据是公开披露的，我们就可以很清晰地算出来：投资在某一只基金里的投资人，是不是有正的 Alpha ，是不是有正的 Beta ，同时也可以算出来他的 Gamma 是多少。

今天我们先讲其中的一部分。因为这个 Gamma 很有意思，如果你操作不好，你的 Gamma 就是负的；但如果你能够很有纪律性地做好一些事情，甚至这个 Gamma 也有可能变成正的。所以今天我们会把它分成两部分来讲。第一部分，我们先讲如何把负的 Gamma 去掉，至少先不踩坑；然后下一步，再去讲如何通过更有纪律的规划，把自己的 Gamma 变成正的。

*Amiee*

我们现在大部分的投资人的 Gamma 处在一个什么样的情况呢？

*陈鹏*

最早，这个数字是在美国开始被系统性地算出来的。美国大概有 12,000 只基金，从整体层面来看，不是单看某一只基金，而是把所有基金放在一起看——在美国，投资人的 Gamma 整体是负的。

*Amiee*

大概负多少？

*陈鹏*

给大家一个简单的一个数字，这个是美国最新的研究，过去五年基金的收益率是 7.3%，但这个基金包括主动、被动股权、权益、债券等等，美国基金整体的年化回报大约是 8.2%，但是投资者的年化回报只有 7.0%。

*Amiee*

中间差了 1%。

*陈鹏*

我们用比例一算，大概基民拿到的收益比基金的收益少了大概15%，那这 15% 就是这个负的 Gamma 。从历史上来看，只要把时间段拉长一点，几乎在任何一个相对较长的区间里，这个数据都是负的。只不过，随着市场的成熟度越来越高，投资者的成熟度也越来越高，大家逐渐减少这种非理性的买卖操作，这个数字会有所降低。所以，美国的这个数字，相对来说是比较低的。

![图表](https://asset.youzhiyouxing.cn/image/2026/01/04/01KE417NYRXDPR83WZAJAMAN1J.png) 图表来源： 晨星 （Morningstar）《Mind the Gap 2025》｜图表再制：Canva

那讲到这里，大家可能就会很好奇。

*Amiee*

咱们的数据是怎么样？

*陈鹏*

我们也算了过去五年整体基金的收益情况：中国过去五年的收益 8.14%，而基民实际拿到手的收益是 6.67%。这样算下来，损失的部分，平均每年的 Gamma 大约是 1.45%。那如果你再算一个比例，1.45 ÷ 8.14，大概接近 20%。

![图表](https://asset.youzhiyouxing.cn/image/2026/01/04/01KE417NSMYAMZRR4B110GHTBH.png) 图表来源： 晨星 （Morningstar）《中国公募基金投资者回报差研究 — 当幻想撞上现实》

*Amiee*

积年累月还是不少呢。

*陈鹏*

同时， 晨星 这些年也一直在计算世界其他国家的数据，它有一份全球性的报告，涵盖了澳大利亚、爱尔兰、卢森堡、新加坡等国家。这些国家的基金市场相对都比较发达，但结果是：无一例外，都是负的，全是负的。这说明什么呢？这件事情，其实是有共性的。

![图表](https://asset.youzhiyouxing.cn/image/2026/01/04/01KE417NQTRJDFZQ4KB1JD1DP8.png) 图表来源： 晨星 （Morningstar）《Mind the Gap 2023- Investor Returns Around the World 》｜图表再制：Canva

*Amiee*

对，这个 20% 的数字，其实让我挺惊讶的。因为首先，积年累月下来，真的是一笔不小的数目；而且这些损失，本身完全不是市场带来的，也不是产品的问题，而是在我们自己可控的范围内，本来是可以尽量避免的。即使是在投资者或者金融市场都比较发达的情况下，这种损失也依然是普遍存在的，只是损失的程度不一样。 我们在做线下活动的时候，会收到很多问题，比如：「我是不是要配置一些美股呀？」在大家普遍的观念里，美股的短期表现比较稳定，没有 A 股的浮动那么大，就会觉得美股是一个长期向上、发展比较强劲的市场。但如果从长期的平均结果来看，即使是在美股，基金所创造的收益里，也有大约 15% 的收益，是投资者没有真正拿到的。

这也让我想到，我之前其实会花比较多的时间，去判断哪些标的是好的标的，或者我是不是应该更多地参与到一个更成熟的金融市场当中。但我刚刚意识到，找到好的标的，可能只是第二步；第一步，还是我能不能先约束好自己的行为。所以，之后我可能会把更多的精力，放在让自己的行为更有纪律性上。但我也很好奇的是：具体是哪一些行为，会导致负的 Gamma 呢？

*陈鹏*

这个再往下看，我们就可以更深入地去挖掘一些原因。最大的一个因素，就是投资者高买低卖。平均来看，每一年基金投资人因为高买低卖，大概会损失 1.5 个百分点。

*Amiee*

这1.5 个百分点的损失，绝大部分，都是因为高买低卖造成的？

*陈鹏*

是的，这个是最重要的一个原因，全世界都是一样的。投资这件事情，其实很有意思。昨天我们也简单聊到，在很多其他行业里，我们往往会觉得：这个人历史表现很好，那他现在大概率也会很好。比如说赛车，这个人昨天在这个赛道上开得很快，拿了第一名，那今天大概率也能开得不错。但市场不是这样的。可偏偏，历史业绩对我们的影响又非常大。当我们看到一段 很好的历史业绩，就很容易被驱动着去买，尤其是短期内表现特别好的时候。我们会觉得，可能风口来了，于是去投资，甚至还会加一下仓。

那反之亦然，当表现不太好的时候，市场一直下跌，我们就会产生恐慌，选择把它卖掉。心理的作用造成我去买卖，就造成了我投资的损失。

*Amiee*

那什么情况下，会产生这种「非常好」或者「非常不好」的表现呢？或者是，我遇到了什么样的标的，特别容易引起我情绪的这种波动呢？

*陈鹏*

其实更恰当一点的就是：遇到什么样的标的，我需要更小心，对吧？ 晨星 也做过全球范围的研究，结论其实是完全一致的：当一个标的 波动率 很大的时候，投资者的行为问题就更容易被放大。

![图表](https://asset.youzhiyouxing.cn/image/2026/01/04/01KE417NHJA9W5R698D357TPGD.png) 图表来源： 晨星 （Morningstar）《中国公募基金投资者回报差研究 — 当幻想撞上现实》

再沿着「高 波动率 」往下看，最典型的一类，就是基金行业，本身就是一个相对窄的投资品类。我们如果把整个市场拆开来看，大类的行业大概有 10 类，往下细分，其实还会更多。所以，当我只投资某一个相对细分的行业时，一旦这个行业的风口来了，它的表现就会非常好；但如果风口没来，表现也会非常不好，而且这种好和不好，往往来得都比较猛烈。比如说，前一段时间是消费，一下冲上来；接着是医药，对吧。然后消费又不行了，医药也不行了；最近又轮到 AI。它一直都有这种 轮动 的风口。但问题在于，整个市场一共是十个行业，不可能十个行业同时都表现得很好。

*Amiee*

它的每一年的当家花旦一定是轮替着上。一个行业，它在连续几年内都独占鳌头，这个概率是比较低的。

*陈鹏*

其实，它每一年的关联度是很低的。也就是说，去年哪个行业表现得好，和今年哪个好，关联度几乎是零。

假如我们说医疗这个行业很好，那用一个很简单的算法来看，就是 1/10，也就是说，大概只有 1/10 的概率，医疗行业在某一年会表现得很好。如果是连续两年，医疗行业都表现得很好，那这个概率，其实就是 1/10 再乘以 1/10，也就是 1/100。因为这两年之间，是相互独立的。那如果是连续三年，医疗行业都表现得很好，那它的概率，就是 1/1,000。

![图表](https://asset.youzhiyouxing.cn/image/2026/01/04/01KE417NFPPXPWMRYV14QNE9BP.png) 图表来源： 晨星 （Morningstar）《中国公募基金投资者回报差研究 — 当幻想撞上现实》

*Amiee*

时间越长概率越小。

*陈鹏*

对，所以这件事情其实是非常非常难的。大家也听过一个词，叫作随机游走，也就是 random walk。它用来形容股票在不同时间段里的表现，往往是随机的，彼此之间并没有什么关联。

给大家举一个例子。过去五年里，有一只非常流行的行业基金，我们算了一下它在 2018 年到 2023 年这五年期间的表现和整体业绩。通过这张图，我们可以很清晰地看到：在 2018 年到 2019 年，这只基金的业绩其实表现得比较平平，因为对应的行业并没有爆发；到了 2019 年和 2020 年，这个行业开始爆发，基金的业绩也随之快速上涨。它涨起来之后，就开始受到投资者的广泛关注，在很多排行榜上都名列前茅。

![图表](https://asset.youzhiyouxing.cn/image/2026/01/04/01KE417NDS74M7Z290XX08AMQV.png) 数据来源：Morningstar Direct｜数据截至日期：2023年12月31日

于是大家就会觉得，“哇，这只基金很好”，很快就有大量资金涌入。这只基金在一段时间内，管理规模甚至突破了 1,000 亿，这其实是结果。但就像我们前面说的那样，接下来的几年里，在 2021 年、2022 年，甚至 2023 年，这只基金的业绩就没有那么好了。因为不可能有一个行业，能够一直站在风口上，一直表现得这么好、一直排在第一。整体来看，就会出现这样一个结果：你买入的时候，往往正好是在它业绩最好的高点；而接下来的几年，表现却并不理想。最终，就变成了高买低卖，这个Gamma，自然也就变成了负的。

那我们如果仔细地算一下这只基金到底怎么样呢？用 ABC 加上 Gamma 这个框架来看，这只基金过去五年的整体收益，平均是 -3.5%。我们把它再拆得细一点：这个 行业指数 的 Beta 收益，每年大概是 -6%；而基金经理每一年实际上创造了大概 2.53% （费后）的 Alpha 。

![图表](https://asset.youzhiyouxing.cn/image/2026/01/04/01KE417NA1HK80VMNSR1RNQKDT.png) 数据来源：Morningstar Direct｜数据截至日期：2023年12月31日

*Amiee*

说明TA还是有能力的，确实是创造了正的 Alpha 。

*陈鹏*

是的，所以整体上来看，其实这个基金经理的表现不算是特别优秀，但也还算 OK。毕竟在过去五年里，还是创造了正的 Alpha ，对吧？但是，如果我们再把 Gamma 也算进去，也就是把「大量资金在高点涌入、随后三年因为表现不好又慢慢 赎回 流出」这一层因素考虑进来，这个 Gamma 的数字，我看到的时候，确实被吓了一大跳。由于投资者的资金进出，平均投资者每年损失了 -12.5%，这个数字，已经完全超过了 ABC 本身的影响。ABC 是 -3.5%，再加上 Gamma 是 -12.5%，最终整体的投资者体验，大概是 -16%。而这 -16% 里面，只有 -3.5% 是基金经理、基金公司所负责的部分，剩下的，基本都是基民在高点买入、在回撤中卖出造成的。所以说，Gamma 有多重要，从这里其实就已经看得非常清楚了。

*Amiee*

而且连续 5 年，也是一笔不小的数字。

*陈鹏*

非常大。所以说，你看，我们花了这么长时间讲 ABC，讲怎么样省成本、怎么样省这几个基点、零点几个百分点一年，对吧？我们都会非常在意，每省一分钱，就是多一分 Alpha ，这个逻辑我们讲了很久。但是，如果你作为一个投资者，经常在贪婪和恐惧之间来回摇摆，去做这些操作，那么这个 Gamma 带来的损失，其实是非常大的。

在中国整体来看，大概有接近 20% 的收益，就是这样流失掉的。你想一想，我们辛辛苦苦把 ABC 做好了，结果最后有 20%，是因为非常没有纪律的操作而消失的。在更极端的情况下，比如行业基金这种非常容易犯错的标的上，这个 Gamma 的影响，甚至会比 ABC 大得多得多。这并不只是中国的现象，在美国同样存在。

那我们再给大家举一个美国的例子。大家可能都听过一个非常有名的基金经理，叫木头姐 Cathie Wood。她的投资风格非常鲜明，主要是投资一些前沿科技。也就是说，她不仅投科技股——这本身已经是一个细分行业了——而且是在科技里面，再去投更细分、更前沿的领域，基本上都是市场上最热的点。大家可能也听过这样一只基金，叫 ARKK，是美国的一只 ETF。我们仔细去比较一下基金本身赚了多少钱，和基民实际赚了多少钱，会发现结果和我们刚才讲的那只中国行业基金非常类似，甚至还要更差。大家可以非常直观地看到一个结论：回过头来看 ARKK，在几乎所有的区间里，投资者的实际回报，都明显落后于基金的回报，而且差距非常大。

比如说，从 2017 年到 2021 年这五年，ARKK 的时间加权年化回报是 41.3%。这是什么概念呢？在这段时间里，ARKK 的表现，排在美国所有股票型基金和 ETF 的前五名，而且每一年跑赢标普 500 指数大概 15 个百分点，上涨速度非常快。

但如果我们把投资者真实的资金流入和流出时点都考虑进去，再重新算一遍，结果就完全不一样了。在这五年里，投资者真正拿到的年化回报，大概只有 9.9%，也就是说，连基金公布回报的四分之一都不到。而且，这段时间里，标普 500 指数本身的表现也非常强。如果我们把基金投资人投入和取出资金的时间都算进去，不仅基民赚得比基金少，甚至还跑输了标普 500。再具体看 2021 年这一整年，情况会更糟。这一年可能是最差的一年，虽然投资者收益和基金收益之间的差距没有那么夸张，但在绝对收益上差别非常明显：投资者大概承受了 12% 的资金亏损，而基金的亏损只有 4.3%。

那这到底是什么问题呢？其实，和我们刚才讲的中国那只行业基金，非常类似 ARKK 这只基金，本质上主要投的是高科技行业。我们都知道，科技行业整体的 波动率 非常大。当业绩好的时候，它会吸引来大量投资者，大家往往买在相对高点；而当业绩开始走弱，投资者又会因为害怕被套，或者希望尽快止损而卖出。结果就是高买低卖。

比如说，我们可以看到 ARKK 的 现金流 入和流出情况：在 2021 年 6 月，它的基金规模一度冲到了 255 亿美元的历史高点。此后，它的表现开始明显走弱。它重仓的一些股票，比如 Zoom、Rakuten 等，在几个月内出现了大幅回落。到了 2021 年年底、11 月底的时候，ARKK 已经下跌了将近 25%。而 ARKK 接近 90% 的净流入，都集中在 2020 年和 2021 年。其中，2020 年的资金并不是年初就流入的，而主要集中在下半年，甚至仅仅在 2020 年 12 月这一个月，就流入了大约 30 亿美元。这 30 亿美元，占它累计净流入的大概五分之一。也就是说，很多资金，实际上都是买在了高点。

那投资者什么时候开始卖出呢？当 2021 年下半年业绩开始下滑时，投资者就开始卖出，比如 2021 年下半年，出现了大约 22 亿美元的净流出。

![图表](https://asset.youzhiyouxing.cn/image/2026/01/04/01KE417N2K1Y7ZVM28RT9WMQTX.png) 图表来源：由 投资ABC 制作

所以，当我们回头看这个过程，就会发现：热点一来，钱就蜂拥而入；而由于科技行业基金的 波动率 很大，它上涨得快，下跌也很快；等它下来的时候，投资者因为恐慌又选择卖出，最终形成了高买低卖。结果就是，投资者的收益，远远达不到基金本身的收益。从这个角度来看，在美国，行业基金同样给投资者带来了非常不理想的体验，这个 Gamma 也是负的。

*Amiee*

明白。说到行业基金，我一直觉得，它对投资人来说会比较反直觉。原因在于，它最容易出现在风口最热的时候。比如像今年，就是 AI。前段时间，我们请到了一位嘉宾来做分享。他提到，机器人能不能更好地服务实体经济，中间其实还有一个 gap，就是手部算法。因为腿部算法已经被解决了，机器人的跑、跳、移动，基本不会再摔倒。但手部算法的难点在于场景判断。比如，在照顾老人的时候，能不能更轻柔；在搬重物的时候，又能不能切换到所需要的力度。如果这个算法可以被攻克，再加上 AI 的超级智能，就会打开机器人在整体实体经济中的应用空间。所以，他特别关注这个细分领域里，有哪些公司有能力突破手部算法。

我当时听到他这样说的时候，内心一个非常真实的反应是：哇，我现在有了这样一个信息，我也要回去看一看，究竟有哪些公司能够攻克手部算法。但后来我回想了一下自己的心情，我发现，更多是被一种很宏大、很有未来感的叙事吸引了。因为这个信息对我来说是新的，我就会忍不住去想：是不是我发现了一个别人还没有发现、还没有被开采的大雪山。其实，隐藏在里面的心态，还是想通过一些操作和博弈，去赢取一些 Alpha 。但事实上，对于嘉宾所描述的那个未来世界，我并没有真正的理解和判断。他之所以能得出这样的判断，背后很可能是多年持续的思考和积累；而我看到的，只是冰山一角，冰山下面那些背景信息，其实我是并不知道的。

所以我就在想，我几乎不可能靠模仿，就复制出他的投资决策。如果我真的去投，很大的概率，会变成这样一种情况：假设有一只基金，或者几只股票，说自己可以攻克手部算法，我一拍脑门，觉得「这不就是未来已来吗」，于是就投了。但一旦出现回撤的时候，因为我对这件事情并没有足够的背景信息和理解，很可能就会开始慌慌张张地卖出。而就像您刚才说的，这些基金未必不好。基金经理本身是创造了价值的。但最终造成我自己更大亏损的，其实是我的行为，是我在并不真正理解一件事情的情况下，被叙事吸引，就匆匆忙忙投入的这种心理。

*陈鹏*

是的，没错。这其实就回归到：你的信息来源是不是高质量的？你能不能处理好这些信息？又能不能把它们及时、正确地用在市场上？你假设你能，那你当然可以去炒；但现实的数据已经摆在这里了，很现实的结论就是：不行。这是一个方面。还有一个基金类别，大家也要特别注意，就是杠杆型基金。如果大家参与港股市场，应该不会陌生。比如说，两倍的 恒生指数 ，或者 -1 倍的 恒生指数 。它是通过衍生品，把 恒生指数 的业绩在短期内放大。

举个例子，如果 恒生指数 昨天涨了 3%，那这只基金通过衍生品的操作，业绩大概就是 6%；但如果 恒生指数 跌了 3%，它对应的就是 -6%。也就是说，它把原本的波动，又进一步放大了。

*Amiee*

所以其实本身作为一个 宽基指数 ，它的波动是我们大多数人能够接受的；但这些杠杆型基金，相当于给它加了一个「放大器」，人为地把它的波动做高了。

*陈鹏*

又把贪婪和恐惧，进一步放大了。所以，一旦接触到这类基金，投资者的损失往往会更大，甚至会比行业基金还要大。

*Amiee*

明白。那作为个人投资者，我们应该怎么做呢？因为我们现在讨论的，其实还是一个「从水下回到水面」的过程——还没到水上。那在这个阶段，我们到底应该做哪些行为？

*陈鹏*

这些，其实和我们前面几期的内容都是串联在一起的。比如说，上一期我们讲到信息的来源。很多信息，本身就是为了促成你交易而存在的。所以第一点，我要有纪律性。我一定要清楚地意识到，在信息的来源、处理和执行这三个环节上，我其实是不占优势的。而且我们也展示过数据：你做任何一笔交易，平均下来，可能就会损失 20%。所以在动手之前，你要先问自己一句：我是不是真的要做这个操作？

第二点，我们刚才也讲了，最容易犯错的标的，对投资人来说，就是行业基金。所以，当你想要去操作行业基金的时候，不管是买入还是卖出，都要格外小心，再小心一点。

*Amiee*

对，我们在 Q&A 那期节目里，陈博士也提到过，他的导师默顿教授跟他说：如果你盯着一个标的过去的短期表现去做预判，其实就像是盯着后视镜开车。我自己会觉得，这个比喻其实是很反直觉的。原因在于，那些信息——包括某一个行业基金——当它跟你强调这个行业过去的表现，尤其是在短期内表现得特别好的时候，其实是偷偷隐含了一个信息，并且把这个信息一并传达给你了：在过去这 6 个月表现很好，它在未来也还会这么好。但我们接收到的这些信息，本身都是带着这种隐藏含义的。

*陈鹏*

是的，但我们一定要 反直觉 地去理解一件事：市场并不是那样运作的。市场更像是一种随机运动，过去的业绩表现，其实和明天并没有太大的关系。讲到这里，大家就可以更容易地理解，为什么我们一直反复强调两件事：第一，是 长期投资 ；第二，是不建议个人投资者在市场里频繁地进进出出、反复操作。当然，如果我是存钱、投资、定投，或者因为需要用钱，从市场中把钱取出来，这些都是合理的。因为这些行为，本身和市场的涨跌是完全不相关的。我并不是被贪婪和恐惧驱动，而只是单纯地在存钱、用钱，这本身没有问题。

所以，对大多数普通投资人来说，只要你能够在市场中持续持有、坚持住，就已经一定会比「平均水平」要好。因为我们前面已经讲过，平均的结果，是损失了大约 20%。也就是说，只要你不去做那些不必要的操作，你其实就已经跑赢了大多数人。那最后，我想在这期播客里送给大家一句话。这句话来自 Benjamin Graham ，他是 巴菲特 的老师，也是最早系统性研究投资方法的人之一，对投资者行为有着非常深刻的洞察。他说：


> Investor's chief problem, and even his worst enemy, is likely to be himself.


翻译过来就是：投资人最大的问题，甚至可以说是他最主要的敌人，很可能就是他自己。

就像我们刚才讲到的那些例子——无论是木头姐相关的行业基金，还是杠杆基金等等——那大约 20% 的损失，很多时候并不是因为市场本身，而是因为缺乏纪律，去做了那些本来并不需要做的交易。

*Amiee*

希望我们都能成为一个优雅的系统工程师，然后像巴老爷子说的那样，慢慢变富。

*陈鹏*

好的，谢谢大家。

*Amiee*

好，谢谢陈博士。

*Amiee*

以上就是本期节目的全部内容。为了帮助你更好地理解，我们准备了逐字稿和图表供你参考，欢迎你下载有知有行 App 查看。同时，我们也非常欢迎你在小红书上和我们分享收听笔记，聊聊感受。记得艾特有知有行和知行小酒馆这两个账号，我们每个月会选出 3 位幸运听友，送出《投资第一课》的实体书。

当然，如果你在收听过程中有任何困惑，也非常欢迎在评论区留言，和我们交流互动。

在这期节目里，我们聊了很多关于投资者行为如何影响最终收益的话题。但与此同时，我也一直在想：当我们对自己的财务状况，以及正在努力的目标更加清晰时，或许就不那么容易被市场上的声音干扰。

所以，新年伊始，我想邀请你稍微停下来，做一次属于自己的年终财务盘点。在忙碌的生活中，我们常常被各类消费或投资决策所困扰，容易忽视更重要的事情。盘点，不仅是对过去一年的总结，也是一次让我们从繁忙的日常中抽身出来，回顾和反思的机会，帮助我们理清自己的财务状况，为未来做好规划。

因此，有知有行准备了一份 [《年终财务盘点指引手册》](https://youzhiyouxing.cn/materials/2092) ，希望能和你一起梳理家庭财务的四个部分：资产、负债、收入与支出、4 笔钱配置和心理账户检视，重新审视金钱是如何服务于我们的目标的。

前往 [有知有行 App](https://youzhiyouxing.cn/download/?utm_campaign=youzhiyouxing&utm_content=none&utm_medium=shortlink&utm_source=none&utm_term=xiaojiuguan) ，就可以看到这份手册。去看看，希望你会喜欢。再次祝你新年快乐，也祝你的家庭资产在新的一年里，稳步向前。

## ✒️本期重点

## ![图表](https://asset.youzhiyouxing.cn/image/2026/01/04/01KE46PDKMVQ4T0MHZ042XTS9B.png)![图表](https://asset.youzhiyouxing.cn/image/2026/01/04/01KE46PDJ2SKCX1XBRCH7BHMKD.png)![图表](https://asset.youzhiyouxing.cn/image/2026/01/04/01KE46PDDWA0DMR9KHR79N9Q3N.png)

## 🌟 常驻嘉宾

[陈鹏博士](https://youzhiyouxing.cn/n/materials/1037) ：曾担任过 晨星 （Morningstar）全球资产管理部的总裁，管理过上千亿美元的资产；他也曾是 Dimensional Fund Advisors（DFA） 的亚太区首席执行官。

## **👀 猜你想看**

[E06 孟岩对话曹名长：投资收益是基金经理和投资者共同创造的](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/617f736ac890259cb983e302)

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[为啥基金给基民赚了钱，基民却总感觉自己没赚钱？](https://youzhiyouxing.cn/n/materials/1430)

## 📃 问题收集

在新一季节目中，我们将围绕当下投资者最关心、最困惑的问题，从科学投资的角度出发，结合历史数据与经验，为大家答疑解惑。

**如果你有任何在学习投资或投资实践中的疑问，欢迎你点击填写这份长期有效的问卷链接** （👉 [听众 Q&A 问题征集](https://zxunity.feishu.cn/share/base/form/shrcnmuI8PHoxR4sQhRhoqCkeif) ） **，向我们提问。你的问题，有可能就会成为《投资ABC》下一期节目的主题。**

## 🎺 创作团队

**制作｜** 有知有行

**嘉宾｜** 陈鹏博士

**主持｜** Amiee

**声音设计｜** 甜食

**感谢志愿者步枫、饭粒、小马、小洲对本文的协助。**

  
本文所载内容仅供参考，不构成任何投资建议。市场有风险，投资需谨慎，投资者应独立作出判断。本文所涉基金及/或基金投顾组合相关数据来源于基金销售机构及/或基金投顾机构公开披露信息。有知有行提示您，基金及基金投顾组合的过往业绩不预示其未来表现，为其他客户创造的收益并不构成业绩表现的保证。详见 [《免责声明》](https://youzhiyouxing.cn/agreements/ARTICLE_DISCLAIMER) 。如转载引用，请遵守 [《转载声明》](https://youzhiyouxing.cn/agreements/ARTICLE_REPRINTED) 。

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## Citation

> 「E35 Gamma（上）：优质系统的最后一环，其实是投资人自己」，有知有行，有知有行，2026-01-05。
> http://youzhiyouxing.cn/materials/2101

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*来源: [有知有行](http://youzhiyouxing.cn) · [更多内容](http://youzhiyouxing.cn/llms.txt) · [完整索引](http://youzhiyouxing.cn/llms-full.txt)*