--- title: "E62 从互联网泡沫到 AI 淘金热，我们该如何参与一场技术革命？" date: "2026-08-31" updated: "2026-08-31" column: "投资 ABC" content_type: "article" image: "https://asset.youzhiyouxing.cn/image/2025/11/26/01KAZGT2DM65HGRT6C4W5JSBVJ.png" reads: "433" word_count: "26176" reading_time: "65 min" language: "zh-CN" url: "/materials/2255" canonical: "https://youzhiyouxing.cn/materials/2255" site: "有知有行" --- 💡 欢迎来到《投资ABC》，这是一档由 [有知有行](https://youzhiyouxing.cn/) 出品的播客节目。在这里，我们会和陈鹏博士一起，和你分享那些投资中绕不开的知识，我是 Amiee。 今年以来，只要谈到投资，似乎总绕不开 AI、AI 产业链，以及那个若有若无的泡沫。 我的信息流中，也充斥着不断反转的故事。 前 OpenAI 研究员 Leopold 靠重仓 AI 产业链创造收益神话，但一次市场回调却让杠杆吞掉了他大半收益。 6 月，社交媒体上流传着一位韩国女孩的自述：她靠股市赚到相当于五年的薪水，迎来了成年后最好的夏天；但到了 7 月，韩国股市的新闻关键词已变成「接连熔断」。 这些反转也让我陷入矛盾：既怕错过这场技术革命，又怕为一个被讲得太好、卖得太贵的故事买单。 陈博士却显得格外从容。他并不急于判断 AI 究竟是不是泡沫，只提出了一个朴素的问题：这些公司的业绩，撑得起现在的价格吗？ 这让我想起一个关于价格与价值的经典比喻：价值像牵着绳子的主人，价格像一条四处奔跑的狗。它有时冲在前面，有时落在后面，但无论跑出多远，最终还是会回到主人身边。 对我而言，这更像是投资书中反复出现的、正确却有些抽象的道理；但对本期节目的嘉宾 Jason 许仲翔博士来说，却是一段切身体会。 二十多年前，Jason 刚进入投资行业，就赶上了 互联网泡沫 。他眼看着一家家公司起朱楼、宴宾客，也眼看着泡沫破裂后，它们的 市值 迅速缩水。 这段经历让 Jason 开始思考：当情绪把价格推得离价值越来越远，还有没有别的东西，可以成为投资的锚？ 于是，他把目光转向营收、利润和 分红 ——这些变化更慢，也更能反映企业经营状况的 基本面 数据。这套研究，后来成为了 基本面 指数的重要起点。 二十多年后，AI 行情让相似的问题回到我们面前： **当一场真实的技术革命遇上大量资金与强烈欲望，作为个人投资者，我们该怎么做？** 当然， 互联网泡沫 破裂是价格与价值偏离到极端时的样子。 **更多时候，市场只是短暂地起了一阵风，比如某个行业突然变得热门，资金与注意力随之涌入。 当风吹起来的时候，我们又能依靠什么作出自己的投资选择？欢迎收听本期节目。** **Amiee** Jason 要不要先跟大家打个招呼？ **Jason** 大家好，我是 Jason 许仲翔。大家对我的印象，可能就是那个「小留学生」：我 10 岁时从台湾去了美国加州。那时候当地的华人很少，一所学校里可能只有一两个华人学生。 不过，这也有一个好处。当时华人学生的数学基础普遍比较好，我在台湾小学四年级学到的数学，到了美国几乎一直可以用到高中。 后来，我本科读的是物理，主要是因为科幻小说看得太多了，对时空穿越、黑洞这些东西特别着迷。真正开始学物理以后才发现：哎呀，物理跟科幻小说完全不是一回事。 **Amiee** 因为太学术吗？ **Jason** 其实，本科物理要学很多基本功。就像你想成为武林高手，结果前十年每天都在挑水、搬砖、扎马步，感觉有些无聊。 后来也是机缘巧合，我们学校当时有一个实验经济学实验室。你可以进去参加各种经济学的市场游戏，实验室会给你钱，玩得越好，拿到的钱就越多。 **Amiee** 有点像大富翁？ **Jason** 对，有点像，我当时参加了各种各样的游戏，几乎就靠这个赚钱过日子。 后来，实验室的人对我说：「你不能再参加了。你已经玩过太多次，不符合我们收集数据的要求。要不你来帮忙运行实验吧？」 从那段经历开始，我逐渐理解了市场是如何运作的，也接触到了一些底层的经济学问题，比如金融市场与实体经济究竟是如何连接的。 所以后来读研究生和博士时，我研究的都是金融市场和宏观经济，最后在 UCLA（加州大学洛杉矶分校） 拿到了 PhD。博士毕业后，我进入加州大学体系，在商学院做了一段时间教授。后来，我遇到了自己的导师，也是之后的商业伙伴 Robert Arnott（罗伯特·阿诺特）。 当时他其实已经退休了，但他退休以后大概有些「寂寞难耐」，又想创业，于是找到了我。我负责把学校里的许多量化学术研究转化为产品，他则非常擅长市场和商业。后来，我们一起成立了 Research Affiliates，也就是锐联在美国的公司。 我们的第一个大客户是太平洋投资管理公司 PIMCO，我们帮助 PIMCO 做 大类资产 配置，相关业务的规模最高达到 700 多亿美元。 后来，我又开发了 Smart Beta ，把学术界的行为经济学、 因子 分析和机器学习等方法转化为投资产品。这算是美国比较早期从学术研究发展出来的一类量化产品。 **Amiee** 好，那我们要不要从您 7 月 29 日在领英上发表的那篇关于 AI 泡沫的文章聊起？ **Jason** 好，过去一两年，不只是美国的投资人和理财师，我来中国也经常有人问我：「AI 是不是一个泡沫？」 大家觉得 AI 涨得太猛，甚至已经涨到让人害怕了。这有点像 20 世纪 90 年代末、2000 年前后。当时大家已经不看 市盈率 了，本益比甚至被调侃成了「本梦比」。 ![图表](https://asset.youzhiyouxing.cn/image/2026/08/28/01M13TF91R0PTCK00G16Q33AY5.png) 互联网泡沫 期间美国主要股票指数走势，其中 纳斯达克100指数 波动最为剧烈 图表来源: [《A Tale of Three Crises in the Past Two Decades: How Has the Nasdaq-100 Evolved?》](https://indexes.nasdaq.com/docs/Nasdaq-100_A%20Tale%20of%20Three%20Crises%20over%20Two%20Decades.pdf) **Amiee** 也就是 互联网泡沫 的时候。 **Jason** 对，大家会问，现在的 AI 是不是也进入了当时那种疯狂的状态：不再看 基本面 ，只看故事和一个伟大的未来，认为这是属于一代人的巨大财富机会。 所以我写那篇文章，也是想帮助大家回顾 互联网泡沫 。陈大哥和我算是亲历过那段历史的「老头子」，我们刚进入这个行业时，对那段经历还有很深的印象。但是对年轻一代的基金管理人和投资人来说，ta 们没有经历过那个时期。 **Amiee** 对那段历史没有记忆。 **Jason** 所以我想帮大家简单回顾一下。历史不一定会重复，但是历史会会惊人地相似。 我们先回到 1997、1998、1999 年。当时的纳斯达克仿佛突然只剩下了少数几家大型科技公司，只要买入这些股票，好像就可以发财。 大家都在说：「不要再看 基本面 了，那些东西已经没有意义，因为这是一个全新的时代。」 我在那篇文章里告诉投资人，回头看 互联网泡沫 ，我们当时在两件事情上都错了。 一方面，我们完全低估了互联网将给人类带来的改变。当时还没有什么 App，甚至连 iPhone 这样的智能手机都没有。 **陈鹏** 当时只有一个浏览器。 **Jason** 对，所以你根本无法想象互联网未来可以做什么。那时候想上网，还要通过电话拨号连接到 AOL，我们完全想象不到，互联网将创造多大的价值。 但另一方面，即便我们低估了互联网的长期价值，当时的互联网公司仍然被严重高估了。 那时候大家买的是什么公司？拨号上网领域的 AOL、搜索引擎领域的雅虎，还有当时主要在网上卖书的亚马逊。硬件领域最大的公司 Cisco，在泡沫破裂后，股价也跌得几乎不剩什么；雅虎后来消失了，AOL 也逐渐淡出了人们的视野。 所以，大家对趋势的判断可能是正确的，但在这个趋势里选择的投资标的，事实上可能都是错的。 **Amiee** 当时是什么因素导致 互联网泡沫 破裂？因为当时的叙事其实是成立的，整个社会也确实在走向一条全新的、变革性的道路，但泡沫最后还是破裂了。 **Jason** 这一次的 AI 行情和当年的 互联网泡沫 ，最底层的差异，就在于泡沫会以什么方式破裂。 当时，互联网公司的投资主要来自 VC，也就是风险投资。风投资金投进去，公司上市以后又能募集到更多资金，然后继续投入、继续烧钱。但风险投资最终还是要看到公司的回报。如果这些钱一直赚不回来，就不可能永远烧下去。等到钱烧完了，游戏也就结束了。 所以回头来看，当时 互联网泡沫 之所以破裂，很大程度上是因为风险投资已经烧不动了。 **陈鹏** 对。当时有一大批互联网公司上市，只要公司的名字里有一个「.com」，可能没过多久就能上市。 我给大家讲一个亲身经历。当时 晨星 把公司 20% 的股份卖给了软银，也就是孙正义的公司。我们也想搭上互联网这趟快车，因为孙正义当时几乎被视为互联网领域的教父。 有了这笔投资以后，我们做了几件事。首先是在美国进行大规模投资，我们也开始做互联网，尝试把各种业务搬到网上，包括第一代投顾。当时，我们已经开始在互联网上提供投顾服务，我记得一年的顾问费是 99 美元。 我们还和孙正义讨论了另一件事，就是在日本成立一家合资公司，这家公司叫 [MorningstarKK.com](http://MorningstarKK.com) ，KK 是日本公司的一种称谓。当时， 晨星 提供基金数据、基金评级等内容，软银提供一笔资金，让公司可以运行起来，比如租用服务器、搭建网站。 结果这家公司刚成立不久就上市了，上市当天的 市值 达到 20 亿美元，甚至比整个 晨星 公司的 市值 还要高很多。 后来，上市的互联网公司越来越多，大家逐渐不再觉得新鲜，也开始对这些公司提出要求：「不能一直花钱，总要开始给我一些回报。」 但最后发现，这些公司并没有带来回报。于是，泡沫就开始破灭了。 当时的情形我记得非常清楚。 晨星 赶上了日本互联网发展的快车以后，马上准备把同样的模式复制到香港，合作对象是李泽楷。公司已经成立，接下来就准备上市，可能又会是一家 市值 十几亿、二十亿美元的公司。 但还没有准备好——现在回头讲，甚至觉得有点好笑——2000 年 3 月，股市突然垮了。李泽楷决定不再继续，因为业务必须收缩，不能再这样一直烧钱。 所以，回到 Jason 刚才讲的，当投资人开始要求回报时，如果投资还停留在一级市场，资金已经被锁定，可能还能继续烧一段时间；但到了二级市场，投资人一旦发现公司无法带来回报，股价马上就会跌下来。 **Jason** 这一次还有一个很大的不同：现在投入大量资金、持续烧钱的，不再是 VC。相反，VC 搭上了这趟顺风车，已经赚到了很多钱。 现在真正烧钱的，是全世界最有钱、几乎富可敌国的科技公司，比如微软、亚马逊和谷歌。这些公司的 现金流 非常充裕。即使需要增发股票，背后也有很强的 基本面 支撑，不是什么都没有的空壳公司，而是原本每年就能赚几十亿美元的公司。 现在，这些公司只是告诉投资人：「我的营收与 AI 有关，所以我应该获得更高的 估值 ，也应该有一个更高增长的故事。」 这样的叙事，投资人相对更容易接受。因为一家公司不能在完全不赚钱的情况下，只告诉投资人：「我 10 年以后会赚钱。」但如果一家公司现在已经能够赚钱，只是告诉投资人：「未来我会赚得更快。」 所以我认为，相比当年的 互联网泡沫 ，这一次泡沫破裂的风险可能相对低一些。 **Amiee** 前几天，我听到我们的好朋友小跑老师在播客里谈到，投资人现在之所以感到迷茫，就像是在水下投资，周围充斥着各种不同的声音。 你往左边游，有人告诉你：「快跑，AI 泡沫可能就要破裂了。」你往右边游，又有一个科技乐观主义者告诉你：「现在才刚刚开始，你应该马上上车。如果你不相信 AI 会像互联网一样改变世界，不相信它现在被低估了，也不相信它拥有很好的发展前景，你可能就会跟不上这个时代。」 投资人就这样在水下四处游动，不断听到来自不同方向的声音，最后反而失去了做判断的锚点。 所以，您在观察这一轮 AI 行情时，通常会思考哪些因素去作出判断？ **Jason** 我觉得，有两件事情并不冲突。 第一，现在有非常多 估值 过高的公司，10 年以后可能已经不存在了。那些最终能够胜出、真正把 AI 技术转化为利润的公司，今天甚至可能还没有出现。 ![图表](https://asset.youzhiyouxing.cn/image/2026/08/28/01M13TF9SJQBW1A3T4AMHQ663R.png) 1999 年与 2026 年，纳斯达克 100 指数前十大公司对比 图表来源：投资ABC 所以，即使你现在对自己投资的股票信心满满，认为买到的是行业龙头，是未来真正能够从 AI 发展中赚到钱的公司，这还真不一定。而且，你很可能买贵了。 第二，AI 确实是一个大趋势，未来创造的价值甚至可能超过互联网，这两件事并不冲突。 投资人可能看对了大趋势，但如何把这个趋势转化为投资，是一件非常困难的事情。你应该投资最底层的发电环节，还是数据存储，比如买美光？应该投资上游的硬件龙头英伟达，还是投资软件应用？是投资开发模型的公司，还是投资把模型做成 App 的公司？其实你并不知道。 **Amiee** 因为这条产业链上的参与者太多了。 **Jason** 对，而且未来还会出现一些新的创新技术和公司。 我们也不知道，英伟达会不会在某一天变成当年的 Cisco。互联网刚刚兴起时，Cisco 的市场占有率达到 80%，技术也处于领先地位。公司融到了这么多钱，大家当时可能会觉得，在硬件领域，怎么会有人去购买一家从未听说过的中国 OEM 厂商生产的产品？ 但事后来看，Cisco 不在了，许多来自中国和韩国的 OEM 厂商逐渐发展起来，甚至成为了知名品牌。 所以，大家千万不要认为，看到了一个趋势，就一定能够抓住这个趋势所带来的投资机会。 **Amiee** 我觉得，很多人的心理可能是：虽然逃顶非常困难，但只要泡沫还没有破裂，我就依然可以坐在这趟顺风车上，继续享受上涨。 在 互联网泡沫 时期，大家可能也意识到市场已经很贵了，但仍然会觉得，只要泡沫暂时不破，自己就还能继续赚到钱。 而且，我很认同您刚才提到的一点。现在大家确实会有一种感觉：「还有哪些机会能够让我赚到钱？」 过去，大家可以做生意、买房，有很多积累财富的机会。但是到了我们这一代，好像只能「吸时代的尾气」了，那这一次 AI 浪潮，会不会也是一个让我为自己积累原始资本的机会？ **Jason** 对，确实是，AI 会带来很大的价值，这个价值也会反映在资本市场里。 但是一样，我们再拉回去看 互联网泡沫 。第一波的时候，它在短期内创造了疯狂的财富。2000 年泡沫破了，很多人收益归零，甚至可能还背上了负债。 真正由互联网创造的财富，是在泡沫破裂以后，走出来的一个 20 年长 牛市 。所以 互联网泡沫 起来的时候， 巴菲特 也没有跟到。泡沫破了以后， 巴菲特 再去捡漏，后来买了苹果、谷歌，之所以能赚到大波段的钱，是因为 巴菲特 很有耐心，避开了泡沫。 所以大家想赚 AI 的钱，更需要一笔有有耐心的长钱，因为这可能是可以赚 20 年的钱。 **陈鹏** Jason 举的这个例子很好，AI 跟互联网一样，是一个长期的大趋势。 我们回忆一下，从 20 世纪 90 年代末到 2003 年泡沫破灭的时候，苹果在这个过程中几乎是不存在的，因为那时候苹果经营得很差，乔布斯出走，后来回到苹果，才慢慢把公司做好。 所以 Jason 的意思是，这是一个非常长期的事情，其实没有必要一定要抢在别人前面，觉得自己不能输在起跑线上。 就拿 巴菲特 为例， 巴菲特 也不是很早就买了苹果，而是等到很多人都觉得，苹果已经很成熟了，市场占有率也很高了，才买进去。 所以，当你看不明白的时候，稍微等一等，其实没有太大关系。因为未来还会有很多应用、很多影响，包括对生产力的提高，这些都还没有发生。 **Jason** 对，当然很多投资人会想去抢，觉得只有抢到了，才有机会发财。 但这个不是地上有 100 块钱，谁先过去，谁就把这张钞票捡走了。这是创新科技带来的一个时代大红利，而且这个红利不会只发生在一家公司、一个产业里。它可能会从一家公司、一个产业开始，慢慢向外蔓延。 如果你说：「我要抢。」那在互联网时代，抢得很快，你可能抢到的是雅虎；接下来再抢，可能抢到的是 AltaVista；再往下抢，又可能抢到一个现在大家已经不记得的 Netscape。最后，真正的谷歌才出现，对不对？ 从过去的历史来看，通常第一个行动、第二个行动的人，往往都不是最后真正做大、成功活下来的公司，比如最早做移动设备的，有 3Com 旗下的 PalmPilot，过了很久以后，苹果才真正把这个概念做好。 ![图表](https://asset.youzhiyouxing.cn/image/2026/08/28/01M13TFA3SZEJNBZ6BZ1PP2KGY.png) Palm Pilot 掌上电脑示意图｜ 图片来源：Hardware Heritage，Threads 所以，不会因为你现在没有抢到，未来通过 AI 赚钱的机会就没有了。 **陈鹏** 对，而且即使一家公司在某个赛道里拥有一些先发优势，外面也还有太多其他赛道，甚至很多赛道可能都还没有被发现。 **Amiee** 我觉得市场的魅力就在这里，经过时间慢慢筛选，市场总会用自己的机制，筛选出最终被大家普遍认可的一些公司。 不过在这里，我还是要「叠个甲」。我们并不是在预判现在到底是不是泡沫、泡沫到了什么程度，或者它什么时候会破裂。只是想像 Jason 和陈博士刚才做的那样，从不同角度去想一想背后的几个因素，供大家参考。 **Jason** 是的，这边可能还有两个点。 一个是这个周末大家讨论得最频繁的一件事。美国有一个从 OpenAI 出来的超级天才，25 岁，叫 Leopold，把基金从 3 亿一下子做到了 450 亿，结果又在一瞬间归零了。 他看到了大的趋势，又在这个趋势里继续细分，认为发电很重要、存储很重要，于是重仓压了上去。基金一下子涨了几百个百分比，吸引了很多投资人。 但市场突然出现一次回撤，因为 仓位 太集中，一个天才投资人就这样归零了。 **Amiee** 他归零是因为上了杠杆？ **Jason** 对，上了杠杆，他可能觉得：「我看得这么准，又这么了解 AI。」我相信他看的方向可能是对的，但是你看得再对，也没有办法规避市场上一些非理性的回撤。 另外一点就是，讲到泡沫，没有人知道泡沫什么时候会破，所以大家千万不要花太多精力去研究泡沫究竟什么时候破。 巴菲特 也不会去研究泡沫什么时候破。 巴菲特 从来不会说：「我现在持有很多现金，是因为我觉得股市今年会崩，或者明年会崩。」 通常， 巴菲特 可能会持有很多现金，而且一持有就是好几年。大家就会觉得：「你好傻，你这样已经很没有效率。」 因为他也不知道泡沫什么时候会破，唯一知道的是，市场总有一天会出现一次大的回撤。 当 估值 已经不合理，很多莫名其妙的公司只是蹭了一个互联网、一个 AI 的名字，股价就开始暴涨，这种不合理的市场， 巴菲特 不会参与。等到市场真正出现大的回撤，再找机会去买好的股票。 前面等待所付出的时间成本，后面完全有机会赚回来。 所以我觉得，这一点非常重要。大家不要以为这些投资大神之所以厉害，是因为能够精准地判断泡沫的顶点。ta 们通常都会提早离场，被别人笑很久。等到市场真正出现大的回撤以后，再把手里的子弹慢慢打出去。 **Amiee** 明白，其实我之所以想跟您聊这篇文章，是因为我觉得，一个投资人刚进入市场时经历的事情，可能会塑造 ta 后来的投资理念。 就像您刚才说的，您刚进入市场时，正好遇上了 互联网泡沫 。那段经历让您开始思考：市场有时候好像没有那么有效，为什么会出现这么狂热的状态？ 市值 加权是不是也存在一些问题？ 您当时带着这些疑问，后来才慢慢开始了对 基本面 指数的研究。 **Jason** 所以我觉得自己非常幸运。泡沫发生的时候，我没有什么钱，也赔不掉什么东西。但是经历过那种痛苦，你就会开始思考：到底发生了什么问题？当时我注意到，标普 500 好像只剩下四五家公司，而且都是做互联网的。 我们学金融时都知道，投资最重要的是分散。不同的细分赛道都应该覆盖，每个赛道里也不能只买一家公司，因为每家公司都有可能胜出，龙头也不一定永远都是龙头。 大家都说，指数应该是帮助你分散投资的最好工具。但在那个时候，你突然发现，这个指数好像已经没有什么分散的功能了。 **陈鹏** 或者说，分散得不够。 **Jason** 对，这就会让你觉得非常害怕。 当然，今天回头看，我们都会说：「那时候是泡沫，市场的效率比较低。」但这些都是事后诸葛。 所以我当时就在思考：当市场陷入疯狂、效率比较低的时候， 市值 加权的被动指数，是不是就失去了在正常、高效的市场环境里，原本能够自然带来的分散效果？ **Amiee** 对，我想确认一下， 市值 加权在某种程度上的「失效」，是不是只会发生在市场出现极端情况的时候？比如当年的 互联网泡沫 ，在您的判断里就是一个比较极端的情况。 **Jason** 你会看到一些现象，大概可以告诉你，现在的市场已经不太正常了。 第一个现象是，一个原本应该包含至少 12 个不同产业、500 家大大小小公司的指数，突然让你觉得只剩下了三家公司。 第二个现象是，市场里的大部分交易原本应该来自专业机构，但突然变成了个人投资者加杠杆、借钱炒作。 20 世纪 90 年代末的美国市场，其实就给人一种非常零售化、而不是非常机构化的感觉。 既然当时的市场效率比较低，价格或者 市值 就可能失真，无法代表底层的 基本面 。如果你再用这个失真的价格去构建一个 市值 加权指数，就可能变成一种跟着大家一起疯狂的被动投资。 **Amiee** 可能会有些追涨杀跌。 **Jason** 对，所以那时候，我就写了后来让我成名的那篇论文。 我的问题是：如果我们假设价格没有那么有效，它反映的并不是一个完全理性的预期；如果价格等于一个理性价格，再加上很大的噪音，那么用这个带有噪音的价格去构建投资组合，最后得到的投资组合效率会怎么样？ 我发现，这个投资组合相对于一个高效率的投资组合，会产生很大的差距，我把它叫作 return drag。 **Amiee** 就是一个会拖累收益的东西。 **Jason** 对，如果价格里的噪音足够大，可能会拖累 8%，那是非常吓人的。 所以写完这篇论文以后，我自己做了实证，后来也有其他人做实证。最后发现，如果是在一个效率比较低的市场——比如 20 世纪 90 年代末的美国市场，确实是一个效率比较低的市场——那你就应该使用一些跟价格不挂钩、比较纯粹的 基本面 因子 来加权。 用这种方式构建出来的指数，至少在市场比较疯狂的阶段，收益表现会更好。 **Amiee** 可以再具体聊聊这些实证吗？ 因为您刚才描述的市场环境，有一点像某些特殊时期的 A 股市场，相对不理性的资金会比较多。所以我觉得，您当时做的这些实证，说不定也会对大家有所启发。 **Jason** 是的，后来中国的两个交易所下面成立了一家指数公司，叫中证指数公司，也研究了我的这一系列论文，也看了很多其他人的实证，然后到美国找到了我。 中证当时的想法跟 Amiee 很像：这种指数编制方法，会不会更适合中国的 A 股市场？ 后来，中证还派了很多研究员到我们那里交流，最后选择授权这套方法论。背后的想法就是，如果市场的价格效率没有那么高，或者不定期会出现价格失真的情况，那有没有另外一种指数编制方法，可以构建一个被动指数，规避一些 A 股传统指数里大家不太理解、也不太喜欢的效果？ 而且在美国，这个效果没有那么明显。因为通常只有在出现比较大的泡沫，或者发生非理性的极端事件时，才会看到这两类指数之间出现比较大的收益差异。其他时候，两个指数的表现其实非常接近。 但 A 股市场确实更容易出现价格失真的情况，可能不定期地出现在某只个股—— **陈鹏** 或者某个行业。 **Jason** 对，就是这边起风了，大家就疯狂地去拱，把 估值 拱上天；过一段时间，又换到另外一边起风了。市场就是这样周期性地—— **陈鹏** 来来回回。 **Jason** 对，来来回回。所以在这个时候，你不要使用价格或者 市值 来加权，反而用一些跟 基本面 比较挂钩、比较长期的数据，效果会好很多。 **Amiee** 我们可不可以把「 基本面 」再拆分一下？不管是从指数编制的角度，还是从您刚才提到的几个 因子 来拆，大家可能会更有体感。 因为我一开始听到「 基本面 指数」这个名字时，如果还没有看过具体的指数编制方法，可能会有一点疑惑。我会觉得，任何一家在 A 股上市的公司，都是有 基本面 的。即使它处在一个很热门的赛道、行业，或者本身是一只很热门的股票，只要能够上市，就不可能完全没有 基本面 ，一定有某些东西在支撑它。 所以在编制 基本面 指数时，您当时选择了哪些指标？为什么用这些指标构建出来的组合，会更贴近公司的实际价值？ **Jason** 我们先抓一个指标，这样比较单纯一点，就抓营收。 像今天 市值 很大的公司，就像你刚才讲的，它绝对不是一家烂公司，所以它才会成为一家大公司，整体营收当然也一定很高。 所以，用 基本面 选公司和用 市值 加权选公司，选出来的公司其实是一样的。真正的差异，不是你选到的公司不一样，而是你给它的权重不一样。 如果今天一家公司营收一直创新高，表现非常好，股价也反映了这些 基本面 ，那么用 市值 加权和 基本面 加权，最后给出的权重其实会差不多。 什么时候这两种方式给出的权重会有很大差异？就是当这家公司的股价开始以一种不合理的方式上涨，每天涨停，短短几周内就涨了好几倍，但你发现，它的 基本面 不可能以同样的速度成长。 这就代表大家的预期已经不合理了，已经把未来最完美的成长可能性全部算进了今天的价格里。 这个时候，如果使用 市值 加权，就会给这家公司一个很大的权重；但如果使用 基本面 加权，它的权重还是跟以前差不多。好公司可以给一个不错的权重，但不会一下子给到 10%、20%。 所以，这两种加权方式的差异反映的是什么？就是大家把一家好公司看得太好了，把未来的成长全部估到今天，最后估出了一个很不合理的价格。 这并不是说，中国很多 市值 大的公司 基本面 很差。很多 市值 大的公司 基本面 也很好，只是它们的价格可能会不定期有些失真。 **陈鹏** Jason 讲得非常好，我们知道， 基本面 的变化相对比较慢，粘性也很强，比如一家公司的营收、利润、 分红 等等。 但是价格或者 市值 会受到很多事情影响，波动得非常快，尤其在中国市场，变化可能会更快。所以这个时候，通过 基本面 来加权，就可以把很多我们一直说的「市场噪音」过滤掉。 **Amiee** 我很好奇，比如一个以 市值 加权为导向的组合，和一个以 基本面 为导向、参考营收这些变化更慢、更深层指标的组合，在市场出现极端波动时，您刚才说，两者的表现可能会相差 8%。 **Jason** 对。在一个市场噪音非常大的极端假设下，最严重的时候可能会差到 8%。 **Amiee** 明白，这个 8% 是从哪里产生的？我想再了解一些细节。 **Jason** 就是说，如果很多股票的价格严重偏离 基本面 ，经常被情绪影响，那么在 市值 加权的投资组合里，今天大家炒得最疯狂的东西，权重就会突然变得很高。 这样一来，你把钱投进去，就会一直花最多的钱，去买最贵的东西。 还有一些股票，其实 基本面 很好，就像大家讲的「老登股」。老登股并不是不好的股票，它也很赚钱，而且还会定期 分红 ，但是没有人愿意买，大家都把它卖掉，去买那些炒得很疯狂的「妖股」。 这个时候， 基本面 加权会怎么做？这个东西已经涨疯了，但它的 基本面 并没有发生那么大的变化，那我就会卖掉一些。反过来，那些老登股的 基本面 没有变，我就会卖掉妖股，去买老登股。 所以，你做的事情跟市场情绪有点相反。市场情绪带来了很多不理性的买卖，而你是在逆势操作。 **陈鹏** 当价格远远超过价值时，如果你按照 市值 加权指数去买，就有可能是在推波助澜。 但如果按照 基本面 来加权，把权重往回拉一点，其实有点像是在买低卖高。一个是买高卖低，一个是买低卖高，这中间就可能产生刚才说的 8%。 讲到这里，也让我想到我们最近发布的 [《中国大类资产2025 年报》](https://youzhiyouxing.cn/sbbi2025/preface/) 。如果从长期来看，真正决定股票长期收益的，并不是短期 估值 ，更多还是 基本面 的数据。 所以，有一个 基本面 的锚点，可以帮助大家更有纪律、更系统地回归一些衡量标准，用这些标准来构建组合，也给自己建立一个参照系。 **Jason** 是，你的收益来自两个部分：一个是 基本面 的增长，另一个是 估值 的变动。 基本面 是可以长期慢慢往上涨的，因为我们的生产力确实在不断提高，所以 基本面 可以一直成长，你的财富也可以跟着复利。 但情绪影响的是 估值 。今天大家很乐观，愿意给一家公司 40 倍 估值 ；过一段时间变得悲观了，可能只愿意给 15 倍 估值 。但 估值 这个东西是会均值回归的。 你不可能一直从 40 倍涨到 80 倍、120 倍，那就完全不合理了。今天贵了，最后会均值回归到正常；今天便宜了，也会均值回归到正常。 所以长期来看， 估值 对收益的影响相对比较低，真正要参与的，是 基本面 长期、大波段的增长。 至于那些围绕均值回归上下波动的东西，是猜不到的。你觉得 40 倍已经很贵了，它还可以涨到 80 倍，变得更贵；你觉得 10 倍已经很便宜了，它还可以跌到 5 倍。 所以，不要太担心这种短期波动，要更细致地理解一个行业的产业结构、上中下游，以及这些环节在正常情况下的 估值 是多少。 估值 一旦出现偏离，这个偏离到底是周期性因素带来的，还是其他原因带来的？ 只有这样，你才能从这些价值指标中看出来，这个东西到底是高估了，还是低估了。 而且大家千万不要觉得，美国投资者和中国投资者不一样。 有时候，数据会告诉你，美国投资者和中国投资者的行为不一样。但那是因为，数据里反映出来的美国投资者更多是机构投资者，而中国市场里看到的可能更多是个人投资者。 如果对比美国个人投资者和中国个人投资者的心态，其实是一模一样的：大家都想赚快钱。 那我们回到第一原则来思考。非常拥挤的赛道，一定是不赚钱的赛道，我觉得这一点大家都认可。一定是那些大家做不了、不愿意做，或者很少有人愿意做的事情，才有可能长期赚到钱。 所以，什么是最拥挤的赛道？赚快钱，就是最拥挤的赛道。因为如果赚快钱这件事真的可以普遍发生，那所有人都能赚钱。 所以我经常跟学生讲，做投资其实只有两条路径。 一条是，你想要更高的收益，就要承担更大的风险。你如果不喜欢风险，就不要去追求那么高的收益。 但如果你一定想要没有风险，又能赚很多钱，那就只能去找骗子。同样的道理，你想要赚快钱，就要接受很大的风险。也就是说，你要接受一个可能性：你很可能会很快地把钱全部赔光。 **Amiee** 对，回到我们之前提到的，短期价格的波动有时可能是一个失真的指标。如果回到中国市场，从更长远的角度来看，您觉得什么样的资产才是好资产？ **Jason** 如果穿透到底层资产来看，好的底层资产一定会反映中国整体崛起的趋势，包括大型公司的国际化。 所以，中国底层的好资产其实非常多，而且这片土壤还在不断培养出新的好资产。 一个市场要出现「大长牛」，很重要的一点，就是要有几家足够大的企业，而且这些企业不能只是波段型的。过去很多公司上市的时候，可能正好处在产业的高点。公司只有一个产品，这个产品的周期过去了，公司也就没有了。 **陈鹏** 别人上来一卷，就把它卷没了。 **Jason** 对，所以你需要一些足够大的公司，有自己的品牌，也有自己的护城河。 微软为什么有价值？因为它不是只卖给你一次 Word，后面还有不同的版本，还有 Excel、Windows 365。公司要发展到这样的规模，才有可能永续发展。 一个市场里有几家这样的大公司，它们拥有国际竞争力，也能够持续生存下去，市场才有可能出现一个大慢牛。 现在我们也开始在中国看到这样的公司。你会觉得，这些公司不会因为某一个产品不行了，整家公司就没有了。 **陈鹏** 它有一种再生能力。 比如我们看到的小米，原来是做手机的，现在开始做汽车，这是一件非常有挑战的事情。美国也有类似的例子。苹果原来做电脑、做手机，现在又开始做可穿戴设备和其他消费电子产品。 所以，一家公司不依靠某一个周期，或者一两个拳头产品，而是能够长期跟着客户的需求走，不断找到新的价值，这是公司保持核心竞争力非常重要的一个因素。 **Jason** 对，这也会影响投资人的一个基本假设。 你问美国投资人怎么看 IPO，再看中国投资人怎么看 IPO，会发现两边的假设不太一样。 很多中国投资人会觉得，公司老板选择上市，就是要在高点出货、套现。老板一旦套现，大家就会觉得：「你是个坏人。」 因为大家背后的假设是，这家公司不可能永续发展。一个产品成功了，不代表下一个产品还能成功。 但在美国，投资人可能会觉得，这家公司 IPO 上市以后，会变得越来越赚钱、越来越大。因为公司进入资本市场，融到更多资金以后，就可以去做更伟大的事情。 所以，当中国市场开始出现一些能够持续发展、一直伟大下去的大公司时，大家参与 IPO 的心态也会变得不一样。你不会再觉得，公司老板上市只是为了套现，然后就跑掉了。 你会觉得，公司上市是为了融资。投资人给公司更多资金，公司再用这些资金创造更多价值。这会改变大家对市场的看法，也会改变大家是否愿意为市场提供长期、良性的资金。 **陈鹏** Jason 讲的这个底层逻辑，我其实也非常认可。 它会慢慢表现为，股票市场的收益率、 波动率 等各个方面都相对更稳定一点。当然，不是说市场完全没有波动，那是不可能的。但相对来讲，投资体验会好很多，这样大家也更能够拿得住。 **Amiee** 对，我觉得人是环境的反应器。 您刚才说，美国个人投资者和中国个人投资者在行为上其实没有太大差别。这让我想到，我读本科的时候正好赶上疫情，当时市场上出现了很多迷因股。 我印象最深的是 GameStop。它有点像一家线下的电子游戏专卖店，主要卖游戏光盘、主机之类的产品。但是大家已经习惯了在网上下载游戏，所以这种线下生意越来越难做，很多人都觉得 GameStop 可能会被慢慢淘汰。当时，也有不少机构在 做空 它。 后来，海外一个有点像贴吧、知乎的论坛上，有人发现了这件事，开始号召个人投资者一起买入，把 空头 逼爆，然后大赚一波。 我第一次看到那个帖子时，心里还在想：「怎么可能会有这样的事情？」但后来，我真的不断在新闻里看到 GameStop 的股价一路上涨。 所以我其实很能体会您刚才说的：当市场上有一个东西涨得特别好，我就会忍不住想要参与，这种心情可能是不分市场的。 但在我的印象里，美股市场的参与者更多是机构。既然大家都会冲动，为什么美国个人投资者资金的占比没有那么高呢？ **Jason** 我觉得美国有一个特点。除了最近这段时间，一般来讲，个人投资者对市场的影响比较小。但这并不是因为美国个人投资者没有钱。 **陈鹏** 其实大部分钱都是个人投资者的。 **Jason** 对，都是大家存了一辈子的钱。 第一个，公司会强迫你存钱。这绝对是一件好事，我觉得强迫大家存钱是一个很好的主意。 第二个，制度设计也知道，强迫你存钱以后，千万不能再让你自己拿着这笔钱去炒股票。所以，这些钱还必须交给专业机构做委外管理。 而且，不只是让专业机构帮你买一只基金，而是去买一个 资产配置 组合。这个组合里的每一只基金，又是由专业机构管理的，所以相当于有两层专业管理。 第一层是在 资产配置 上，不会让你加杠杆去炒某个题材。整个组合会比较稳健，希望能够穿越周期，不会因为一次很大的回撤，就把投资人吓得不敢继续投资。 第二层是组合里购买的基金。这些基金的成本要合理、风格要稳定，也要有合理的 贝塔 ，不会参与太多短期博弈。 在这种情况下，个人投资者的钱是以一种完全机构化的方式进入市场。 我觉得中国市场现在还没有成熟到这个阶段。差异就在于，我们对个人投资者资金入市的各种机制设计，还没有发展到成熟市场的程度。 成熟市场看到了个人投资者容易犯的错误，也看到了这些错误带来的问题，所以会在制度上把很多路径堵死，不能让投资人自己拿着这些钱去瞎炒股票。 **陈鹏** 对，Jason 讲到这个，我特别有感触。你可以看美国，在 20 世纪 80、90 年代，那时候也没有这么成熟。 我看到过一个统计，当时有百分之八九十的养老金账户，里面的钱都买了自己公司的股票。 比如我在宝洁工作，我所有的退休金都买了宝洁的股票。因为那个时候，如果我是宝洁的 CEO，当然希望大家都来买宝洁的股票，而且当时的制度也允许员工通过退休金账户购买自己公司的股票。 后来发生了很著名的安然事件。安然财务造假，公司倒了，员工的工作没了，退休金账户里的钱也没了。发生这件事以后，才不允许再这样做了。 所以，美国也是一路伤痕累累，才慢慢走到 Jason 刚才说的相对成熟的阶段，把个人投资者「机构化」。 比如通过产品购买基金组合，我们通常把这类产品叫作 FOF；还有一些是通过投顾，把众多个人投资者的钱，以一种相对机构化的方式投入市场。 中国大概也会走上类似的道路，可能通过投顾，也可能通过产品，让个人投资者的资金以更机构化的方式进入市场。 这样一来，我个人理解，市场会变得相对成熟。当大部分投资和交易由专业、理性的投资者来完成时，就会更少出现我们刚才讲的价格和价值大幅偏离，以及市场波动太大、投资体验不好等问题。 **Jason** 对。不要经常出现那种迷因股，把理性的基金都给打爆了，最后出现劣币驱逐良币的情况。 **Amiee** 对，但反过来想，个人投资者的一些冲动行为，是不是也会被机构拿去研究，最后变成机构获取 超额收益 的机会？ 我在准备这期节目时也看到，锐联会把投资者的一些非理性行为做成模型，尝试从中获得超额。 所以我很好奇，这些模型是怎么构建出来的？您通常会观察个人投资者的哪些行为偏差？因为这也可以让我反过来看一看，自己有哪些行为容易被机构捕捉到，甚至被机构「利用」。 **Jason** 好，那我先跟听众科普一下。 量化投资 有比较短周期、高频的，也有长周期、比较偏 基本面 的，这两种都会用到很多投资人行为的 因子 。 我先讲高频的，高频量化就很符合你刚才提到的逻辑：它会去理解个人投资者有什么特别的属性，再通过统计学把这些行为归因出来，然后抢在个人投资者前面买、抢在前面卖。 如果是长线、偏 基本面 的量化，它更接近 价值投资 。当价格和价值出现很大的乖离，这个东西变便宜了，你就要进去买。 通常我们做 基本面 量化都会买得比较早，因为只要看到各项 基本面 指标，就会发现这个东西在现在的价格下已经很便宜了。 但这个时候，如果你没有加入对投资人行为的理解，就很容易买得太早。因为当投资人非常悲观时，再好的股票也会被卖掉。这个时候，即使你是一个理性的管理人，买进去以后，价格也可能继续被个人投资者卖崩。 反过来也是一样。如果一个东西已经太贵、涨得太多了，你就会开始卖。并不是说你想把货倒给个人投资者，而是因为这个东西的价格已经不合理了。 但是，如果你没有加入对个人投资者心情和情绪的理解，你可能会卖得太早，最后踏空。踏空以后，你的基金就可能遭遇严重 赎回 ，因为你的表现跟不上市场。 所以，理解投资人的一些非理性行为，是为了避免做 价值投资 时买得太早，买进去以后又抱不住；卖出的时候又卖得太早，最后跟不上整个市场或者大盘。 这里面有很多不同的东西，一方面是看个人投资者的情绪，另一方面是看个人投资者忽略了什么、哪些地方分析错了。 不只是在 A 股，很多新兴市场都是一样的。个人投资者不看的东西，你如果去看了，相对个人投资者就会有一个优势，这是一个方面。 另外一个方面是，个人投资者特别容易忽略 估值 。ta 可能无法理解，40 倍 估值 到底有多不合理，意味着一家公司需要多快的成长速度。 个人投资者也不太会去比较，这家公司相对于同一个产业里的其他公司， 估值 已经偏离了几个标准差；相对于自己的历史路径，现在的 估值 到底合不合理；或者把整条产业链的上中下游放在一起看，如果只有这家公司成长得这么快，其他环节都没有相应增长，那这件事情合不合理？ **Amiee** 为什么只有它异军突起？ **Jason** 对，专业投资人通常知道，一个大概合理的区间在哪里。但是个人投资者不太会看这些东西，所以市场就特别容易出现 估值 失真。 **Amiee** 那要怎么把这些行为偏差，变成机器和模型能够理解的数字参数呢？可以举一个具体的例子吗，比如有没有哪一笔由投资者行为引发的交易，让您印象特别深刻？ **Jason** 可能就是大股东质押。 大股东质押其实是一项非常负面的信息披露。在财报里，你经常会看到大股东质押，或者其他各种特别披露，但个人投资者通常不太会看这些内容。 **Amiee** 没有关注到。 **Jason** 对，都没有关注到。 而且，这些信息不太容易量化，因为很多时候，它只是披露文件里的一段文字。 **Amiee** 小小的一行。 **Jason** 对，所以后来有了比较好的语言模型，就可以让模型去阅读这些内容，再由电脑打分。电脑打完分以后，你才能知道，有大股东质押的公司，后面的股价大概会有什么反应。 你会发现，披露大股东质押以后，虽然股价不是每一次都会在未来 6 个月下跌，但下跌的概率会更高。模型还可以继续往前学习。比如，如果一只股票之前已经涨了很多，之后才出现大股东质押，那就是一件「宇宙无敌负面」的事情。 因为这家公司刚开始可能 基本面 确实不错，大股东也很有信心，觉得：「我的公司转型成功了，订单多到接不完。」 后来，个人投资者开始注意到这只股票，券商也开始大力推荐，股价一下子连续几个涨停。这时候，大股东一看，可能会想：「我的公司是很好，但也没有好到这个程度吧？」 而且，这种增长可能是周期性的，不是持续性的，只是大家不理解这个产业本身有周期。大股东自己也感觉股价已经到了高点，但又没有直接卖股票，而是选择了质押。 接下来一两个季度，公司的数据可能还是不错，但最终来看，它反映的可能已经是产业周期的顶端。等到后来股价跌下来，大家才会觉得：「大股东这次质押，还真是精准地选在了高点。」 **Amiee** 我想具体体会一下，机构和个人投资者的买卖点有什么不同。 假设还是刚才那条线：股价上涨、大股东质押，之后股价大概率下跌。如果您是一位机构投资人，买点和卖点分别会在哪里？个人投资者的买点和卖点，在同一条曲线上又会出现在哪里？我想感受一下其中的差别。 **Jason** 对，机构通常会买什么？一定是一家从 基本面 各个角度看起来都不错的公司，但它的价格完全没有反映出来，也没有被市场注意到，所以股价看起来就是不怎么样。 但我们用 基本面 ，不管是量化还是什么模型，都会挑到这种公司。 买进去以后，你可能要抱相当长一段时间。 突然有一天，刚好产业的风来了，公司又出现了几次非常好的营收爆发。产业分析师、券商开始写报告、做推荐，价格就一直往上堆，突然大家都来买了。 这个时候，我们会问两个问题。第一，现在的价格是不是已经充分反映了公司的增长？第二，这种增长有没有持续性？ 很多时候，公司的价格会先反映过去的增长，接着出现超额反应，最后连未来的增长都已经提前、超额反映进去了，这个时候，我们事实上就会开始站到卖方。 但在这个过程中，很多个人投资者反而开始进来买。因为个人投资者很容易把短期的股价拉升，误以为是长期都会这样上涨。 其实，这可能只是一次周期性的爆发增长，但个人投资者把它理解成了一种结构性的、宏观层面的改变，所以很容易在这里吃亏、买错。 在整个过程里，机构一定会比个人投资者买得更早。等到个人投资者开始买的时候，机构甚至还可以继续加仓，因为这时候流动性回来了，风险也降低了。 所以，机构在整个曲线里的位置，会比个人投资者更靠前。同一只股票，只是比个人投资者更早买、也更早卖，最后的收益就可能高出很多。 **Amiee** 您说的这个，我很有体会。 有时候，我看到一只股票上涨，会先怀疑一下。但过一段时间，看到它还在持续上涨，就很容易手痒，最后还是忍不住买进去。回头再看，往往已经买在了比较高的位置。 我在想，我进场的时间，可能正好是很多机构开始考虑撤退的时间。而且就像您刚才说的，当时我被股价上涨吸引，确实没有仔细去想，这到底只是短期的涨幅，还是一种长期、结构性的变化。 您刚才提到了 择时 。我一直对机构的 择时 很好奇，因为感觉这件事很神秘。 比如我在准备这期节目时听到，应该是在 2024 年左右，您曾经一度把黄金的 仓位 加到 30%。事后来看，这很像一次精准的狙击，一次精准的 择时 ，因为 2025 年黄金涨势逼人。 您当时加仓，是因为提前预判到黄金会涨吗？ **Jason** 我先跟大家分享一下，我曾经帮 PIMCO，也就是太平洋投资管理公司，管理过一个 700 多亿美元的多资产产品。 那时候，国内刚开始做 FOF、做宏观多 资产配置 ，很多人会组团到美国来，问我：「你们在美国是怎么做多资产的？」 我说：「我就把所有未来 10 年可能会涨的东西，只要相关系数低一点，就都买进去。这样跌也跌不到哪里去，然后慢慢复利上涨。」 我本来以为，大家听完会觉得：「这么合理的一件事情，真不错。」但没有。ta 们反而会说：「Jason，你太懒惰了，你应该多做一点研究，判断明年到底什么会涨。」 大家都很想知道，我们是不是有什么神秘的 择时 方法。我只能说，20 多年过去了，我还在这里，那些人都已经不见了。 你做多 资产配置 ，每年一定都会有某个莫名其妙的资产突然大涨。 比如我买了黄金，后来黄金大涨。我当然可以说：「我有一个非常精准的模型，提前知道黄金会大涨。」但那都是瞎掰的。 真实的情况只是，你买得足够分散，所以总会有一样东西大涨，搞不好同时也有另一样东西大跌。如果事后看图说故事，其实就是在忽悠投资人。 风险分散的好处就是，一定会有一些东西比你预期涨得更好，也一定会有一些东西比你预期跌得更多。两边一对冲，你就可以稳稳地复利。这就是分散的概念。 所以，大家千万不要神化某个做 资产配置 的人，只因为 ta 买到了一项涨得很多的资产。那是很正常的，买了那么多东西，总会有一个涨得很多。 你还要看组合里有没有一个跌得很多。当然，也不能因为有一项资产跌得很多，就说这个人能力不够，因为这些资产本来就是要互相对冲的。 **Amiee** 品种多这一点我能理解，但权重高是另外一回事。 陈博士之前跟我讲过，黄金是一种类似保险的 大类资产 。可能配置 5%～10%，在市场出现极端情况时，黄金的涨幅就可以对冲一部分股市和债市的跌幅。 所以在我的理解里，10% 的黄金 仓位 可能已经比较高了。但是您当时配到了 30%。我理解要买很多不同的品种，但您的黄金权重也很高，为什么当时选择了黄金？ **Jason** 这有一部分原因，是因为它是一个面向国内投资人的多资产产品。 当时，投资人有一个很重要的需求：分散人民币资产的集中度，因为大家已经持有不少人民币资产，但投资人又买不到美元资产。 我就说：「不要担心，有一个跟美元长得很像的东西，叫作黄金。」因为黄金是在国际市场上用美元交易的。 对于一个以人民币为主要资产的投资人来说，在 资产配置 里，底层需要有一些跟美元相关的资产。我可以通过 QDII 买一些美元资产，但这些主要是股票类资产。 可我们既然要做分散，就不能再买很多美国股票，因为组合里已经有中国 A 股，也属于股票资产。你还需要一些相对安全的资产。 美债我个人不是特别推荐，因为美国印了太多钞票，长期来看，美元会被越印越薄。 而且，这类相对安全的资产在 大类资产 配置里，可能需要占一个比较大的比重。几年前，大家最担心的是人民币贬值，所以至少需要规避一部分人民币风险。 这样对应过来，黄金就是一种流动性高、可以买得到，而且跟人民币存在一定负相关性的资产。 所以，黄金的配置比例比较高，是出于这个原因。这就有点像一个人的投资组合里配了很大一部分现金，你不会觉得特别奇怪。因为 现金流 动性高、相对安全，跟其他资产也没有太强的相关性。黄金在这个组合里起到的作用有点类似。 **陈鹏** 所以，还是要根据投资人的目标和具体情况来看。 您设计这个产品时，投资人的大部分资产本来都在中国，希望增加一些非人民币资产。但是受到 QDII 额度和产品的限制，可选择的资产比较有限。 您利用黄金这种比较独特的资产，填补了这个空白，而不是因为您拥有超凡的预判能力。这一点很值得大家学习。 在风险层面，我们更有可能通过一些方法和操作，提高管理风险的概率；但在短期收益上，市场是很难预测的。 **Amiee** 其实今天我们聊了很多，对我来说，背后有一个共同的问题：如果我们身处一个趋势看起来很明确，但具体应该怎么投资却不太明确的市场，应该怎么办？ 一方面，我们很难判断未来市场会发生什么变化；另一方面，也很难避免被各种声音不断拉扯。 尤其是在 A 股市场，我自己的感受是，每隔一段时间就会出现一个新的热点。今天可能是 AI，未来可能又会有别的东西，热点一直在轮转，给人一种坐过山车的感觉。 而且，每一次轮转都可能出现您之前提到的情况：一旦某个叙事成为市场主线，资金就会迅速涌向少数行业和公司，把价格和 基本面 推得开，只是每一次的程度可能不太一样。 **Jason** 我觉得第一件该做的事情，是正确地去委外，这里就要用上你们 ABC 的逻辑。 首先看 Alpha ，你委外给一个管理人，就要看管理人通过选股、 择时 、 轮动 获得的 Alpha ，有没有达到一个稳定的水平。 所谓稳定，千万不要说：「我今年排名市场第一，跑赢了 60%。」那不叫稳定。因为一个人如果每年都能稳定跑赢 60%，早就比 巴菲特 还有钱了，也不需要帮你管理资产了。 真正稳定的水平，可能就是长期跑赢几个百分比，这个是可以相信的。 再来看 Beta ，相比于去赌一个很窄的赛道，想要精准地踩点。 Beta 应该选得更宽基一点，然后让专业管理人在这个大的宽基里做一些产业 轮动 或者偏移。 最后是成本，大家不要觉得，只要付给别人很高的管理费，就可以买到某种神奇的赚钱方法或者神奇的产品。 所以，大家可以选择委外，但委外时要把 Alpha 、 Beta 和成本这三个步骤做好。因为大部分人在委外、挑选管理人或者挑选投顾时，使用的方法其实非常不科学。 有人会说：「我的方法很量化。」 那你问：「怎么量化挑选？」 答案是：「选这一季度排名第一的。」 这是非常不科学的，因为排在第一名的，不一定是能力最强的，可能只是赌得最大。 可能是「一翻两瞪眼」，赌得足够大，要么排第一名，要么排最后一名。 **Amiee** 因为承担了很多风险。 **Jason** 对，所以为什么没有人能够长期排在第一名？因为短期排名第一，不是能力的展现，而是风险的展现。真正有能力的人，通常只是比较稳定地排在中上游。 大家知道费德勒，他讲过一句很经典的话：我每一分的胜率都不到 54%，跟扔铜板相比并没有好到哪里去。但是整个职业生涯下来，赢下了 82% 的比赛。 **Amiee** 就是小优势的长期积累。 **Jason** 对，所以真正厉害的管理人并不是永远排在第一名，也不是每一球都能打赢。 在每一次跟对手的短暂竞争里，对手也不是傻子，所以你可能只有一点点胜率上的优势。但是如果能够有纪律地把这一点小优势维持下去，最后反而能赢得比赛。 管理人也是一样，科学地挑选管理人，不是看谁今年排在最前面，而是看谁能够长期、稳定地积累小优势。 **Amiee** 明白，那如果一个投资人说：「我现在还不知道应该找谁，也不知道应该信任谁。」 因为信任需要长期培养，可能现阶段也没有足够好的资源，找到真正从我的利益出发的买方投顾。那有没有什么方法，可以让我更有纪律地参与市场？ **Jason** 我觉得至少每年做一次动态 再平衡 ，绝对是一个不错的方法。 你买了一个东西，它已经涨了很多，明年有没有可能继续涨？当然有可能。但从概率上来讲，一个东西已经不合理地涨了太多，明年继续上涨和明年回跌相比，可能回跌的概率会高一点。 所以，你可以定期做动态 再平衡 。 跌下来的东西有可能是烂公司，但很多时候，好的公司也会出现超跌，只是因为现在市场的风暂时没有吹到这里，如果你能够有纪律地定期做动态 再平衡 ，就会获得一定的优势。 **Amiee** 我想问一个可能是笨问题：这个时点应该怎么选？ 很多人会说，可以一个季度做一次、半年做一次，或者一年做一次。但我觉得，这个时点其实很重要。 定期、有纪律地做动态 再平衡 ，很容易慢慢变成频繁操作，最后就变成 择时 了。比如，我看到自己的账户已经涨了很多，如果不把收益落袋为安，好像也不太对。 我可能给自己定了一个规则：「Amiee，每年 6 月 1 日做动态 再平衡 。」但是到了 3 月，我看到 AI 已经涨疯了，就会觉得，自己是不是应该赶紧把收益收回来？这样一来，我就突破了原来的纪律。 这个细节应该怎么拿捏？ **Jason** 其实，纪律通常会遇到两个问题。 有些人想把纪律定得非常完美，所以一直在调整，最后从来没有真正执行过。这也是一个问题。因为你老是在调，它就不叫纪律了。所以，纪律不一定要设定的非常完美。 另外一个问题是，你已经有了一套纪律，却经常想要重写它。你不断去覆盖原来的规则，那也不叫有纪律。 偶尔打破一次纪律，可能没有问题。 也不是说你在 3 月打破纪律、提前调仓就一定是错的。这个决定很可能是对的，但一旦这次做对了，你就很容易忘记原来的纪律，开始觉得：「原来我有 择时 能力」。然后你就会开始经常瞎调，危险就是这样发生的。 所以我觉得，对于大部分投资人来说，有了一套纪律以后，如果能够非常军事化地执行，不要想太多，效果反而会比较好。 **Amiee** 其实我自己还有一个很喜欢、也觉得很方便的方法，就是买入以后就一直持有。 但是最近，我对这个方法也产生了一些疑问。 比如，我们看美股过去几十年的收益曲线，会发现它像一个不断向上的收益天梯，但是 A 股的波动相对比较大。 有时候我会想，如果我在某个位置买入以后，就一直持有，也不去管理，很可能会经历市场先下跌，再横盘很长一段时间，最后重新上涨，却只是回到我最初买入的位置。 所以我想问，买入以后一直持有这个方法，在 A 股市场是不是也同样有效？ **Jason** 这里讲的 buy and hold，就是一件事情持续地做下去，不要想太多，做时间的朋友，这个原则在美国和中国都是对的。 但我们经常会以为，在美国讲 buy and hold，就是一直买 标普500 ，什么时候想起来就买一点，不会有什么问题。其实不是这个意思。 在美国，大家也会说，你应该找到一个好的投资组合。这个组合已经考虑过风险，也足够分散，它不只买美股，还会买新兴市场，也可能会买黄金，然后你持续地投入这个组合。 美国大部分 401(k) 买的并不是单一的 标普500 ，而是一个比较平衡的组合。 所以，美国投资者也不是只靠 标普500 的上涨来复利、创造庞大财富。ta 们买的是一个相对分散的组合，持有时没有那么大的心理压力，可以长期抱住、持续复利，最后在几十年里积累出很大的财富。 对中国投资人来说也是一样。 我们不是说，你找到一个产品，买完以后放 8 年，就一定不会有问题。但如果你持有的是一个分散的投资组合，就可以定期、定投地去买。 第一，这个组合本身的波动不会那么大；第二，它确实可以慢慢地复利向上。 组合里的 A 股也会进行动态调整，某些资产涨疯了，组合就会卖掉一些，再去买那些还没有上涨的资产。 **陈鹏** 对，Amiee 刚才问了几个问题，比如什么是好资产、好价格，以及买入以后长期持有，是不是就意味着一直不动。如果只是从字面上理解，觉得好资产就是某家公司、某个指数，买下来以后就要永远持有，其实不是这样的。 「好资产」需要动态地看。不是说一个资产这一辈子都是好资产，而是需要持续调整，进行一定的管理。大部分管理并不是 择时 ，而是有纪律地进行管理。这样，它才能持续成为一个好资产。 所以，好资产和长期持有是一种理念，不是一种机械操作。 不是说苹果是一家好公司，我买了苹果以后，就要一直持有。你还是要根据市场和公司的具体情况进行调整。 而且在定义好资产时，还要考虑个人的风险偏好等因素，然后你才能长期持有。 所以，这些原则不管是在中国还是美国，都是成立的。 但如果非常机械地从字面上理解，觉得自己就是要一直持有某一个资产，在中国市场，至少回头来看， 波动率 相对较大，好资产本身的变化也比较快。 所以，在中国市场更重要的是做好分散，把「过山车」一样的波动，降低到一个更容易接受的「滑滑板」水平。这样，你才能更好地长期持有。 更关键的是，这项资产跟你的风险偏好和个人特征是否匹配。 **Jason** 刚才陈大哥讲的最重要的一点是，大家经常会说：「中国的 Beta 不好，这个管理人的能力也不好。」 但其实，不管是市场 Beta 的收益，还是管理人的收益，往往都跑赢投资人自己的实际收益。你可能会抱怨沪深 300 表现不好，但很多投资人的实际收益远远低于沪深 300，因为投资人总是在高买低卖。 比如沪深 300 长期下来可能有 5% 的收益，但投资人的实际收益可能是负 10%。 所以，第一，你一定要从投资组合的角度思考，通过一个分散的组合，才更有可能拿得住。你拿得住，才有时间带来的复利；有了时间的复利，才能抓住社会和公司长期进步的曲线。 **陈鹏** 其实，中国长期发展的这条曲线还是不错的，但与此同时，你也要忍得住寂寞，当某些行业突然冒出来、表现特别好时，你还是要抱得住自己的组合。 但这个诱惑对投资人来说非常大，比如今天看到腾讯或者阿里巴巴涨了很多，就会想：「我要不要把原来的组合拆掉，赶快去买这些股票？」 过一段时间，AI 又来了。然后一看，去年黄金又涨了 57%，又想赶快去买一点黄金。 就像我们刚才讲的，这些在短期一两年内表现非常好的资产类别，通常都非常窄。你想获得那么好的表现，就必须重仓押在上面，而这背后的风险非常大。 Jason 今天讲了一句话，我觉得非常经典：短期业绩不是收益的体现，而是风险的体现。 当你真正理解这一点，就应该能够静下心来，守住自己的投资组合，慢慢积小胜为大胜。 **Jason** 是的，总结一下，有几个非常重要、对投资人会有帮助的基本原则。 第一，投资是智慧胜出，不是努力和智商胜出。我们以前读书时会习惯性地认为：「我很聪明，又很努力，就一定会有收获。」但这套逻辑在投资里可能不那么有效。 做投资时，你反而应该稍微「躺平一点」，一动不如一静，收益可能还会更好。 另外一个，我觉得投资人如果愿意相信，大概率事件是「我是韭菜」，犯错的机会就会少很多，就不会去加杠杆，也不会因为短期内侥幸押中一只股票，连续涨了几个 涨停板 ，就以为自己封神了。 这样你才能活得久。只要活得足够久，通过时间慢慢复利，最后的结果是非常可观的。 比如你今天有 200 万，通过时间慢慢复利，20 年以后可能变成 1000 万。但如果你想马上把 200 万变成 1000 万，可能下个月这 200 万就没有了。 第三件大家要记得的事情是，投资里真正的能力，不是获取大量资讯，再从资讯里找到 Alpha ，这个是专业券商和对冲基金在做的事情。 对个人投资人来说，真正的能力是屏蔽掉大部分别人想要提供给你的讯息。因为这些讯息大多是在营销你，希望你多交易，或者希望你购买某个产品。这些讯息可能没有价值，甚至可能是一个反向讯息。 我觉得，如果能抓住这三点，投资可能会更成功一点。 **陈鹏** 对，今天第一次跟 Jason 一起录播客，聊得非常愉快。 Jason 今天有一点讲得特别好：长期财富的积累，是收益的体现；短期看到的高收益，是风险的体现。大家一定要把这两件事区分开，它们是完全不同的。 我们哪天应该把这句话印出来 —— **Amiee** 可以做一个周边。 **陈鹏** 对，写上「短期高收益，是风险的体现」，下面再署名 Jason。 **Amiee** 做一个马克杯。 **陈鹏** 对，我觉得这句话真的很经典。 **Amiee** 好，今天跟 Jason 聊得非常愉快，感谢 Jason 做客《投资ABC》。 **陈鹏** 好的，谢谢。 **Jason** 谢谢大家。 **Amiee** 录完这期节目，我印象很深的一句话是：「长期财富的积累，是收益的体现；短期内的高收益，是风险的体现。」 观察我自己，每次看到一个标的快速上涨，我总会先羡慕别人赚了很多钱，却很少去想，这份收益背后的风险是不是我能够承担的。 所以我告诉自己，比起着急判断某项资产好不好，可能更需要先问自己：它对我来说是否合适？ 这也让我重新回到「好资产、好价格、长期持有」这个听起来很朴素的理念。 我发现，在过去很长一段时间里，我对这个理念的理解都非常机械。比如，我以为只要找到一家大家都说好的公司，等到一个相对便宜的价格，买入以后一直不动就可以了。 但跟大家聊完以后，我发现，真正能让我长期持有的、价格合理的好资产，可能不是某个静态的、买下以后就再也不用管理的标的。 它更可能是一个与我的需求和风险承受能力相匹配，足够分散、经过专业管理，也会随着市场和资产本身的变化进行动态调整的组合。 在节目里，Jason 分享了自己管理多资产组合时的一段经历。很多人会问 Jason：「究竟应该怎样判断明年什么会涨？」 但 Jason 的做法，是把不同类型、彼此相关性比较低的资产放进同一个组合。 在这样的组合里，每年都可能有一些资产表现得出乎意料地好，也可能有另一些资产表现得不太好。不同资产之间的涨跌相互抵消，可以减少一部分波动，让整个组合有机会走得更平稳，慢慢复利向前。 Jason 提到，这里面没有神秘的 择时 ，也没有让人难以想象的预测模型。更多时候，是在不知道下一阵风会吹向哪里的情况下，通过分散、专业管理和动态调整，在时间里慢慢积小胜为大胜。 如果你也像我一样，面对市场里不断出现的新故事，常常既心动，又拿不准自己该不该参与，希望这期节目能够给你提供一些新的视角。 感谢你听到这里，我们下期节目再见。 ## ✒️本期重点 - **看对技术趋势，不等于能立刻获得投资回报：** 一项技术从出现到成熟需要时间，早期领先者也未必是最终赢家。比如，互联网最终创造了巨大的经济价值，但早期最受关注的公司，并没有都「笑到最后」。AI 或许也会经历类似的过程：哪些公司能够把技术价值转化为持续利润，这些利润又能否为投资者带来回报，仍需要时间验证。因此，看好一项技术的长期价值，与找到合适的投资机会，是两个不同的话题。 - **当股价与企业经营出现较大偏离时， 基本面 数据可以提供另一种参照** ： 市值 加权会让股价上涨的公司在指数中的占比随之提高；市场情绪极端时，短期价格波动也会直接反映在权重中。 基本面 指数则更多参考营收、 现金流 和 分红 等经营数据，通过定期调整，让权重重新向企业经营情况靠拢。它无法预测短期价格走势，但能减少短期涨跌对指数权重的影响。 - **长期财富积累是收益的体现，短期高收益更多是风险的体现** ：短期的收益领先可能来自集中持仓、杠杆或运气，不一定代表稳定的投资能力。真正可持续的优势往往并不惊人，而是在控制风险的前提下，通过长期积累和复利逐渐显现。 - **好资产不是某个固定的投资标的，而是一个适合自己、能够动态调整的组合** ：它需要与投资者的目标和风险承受能力匹配，也需要通过分散和专业管理，随着公司 基本面 、市场价格和个人需求的变化持续调整。因此，「长期持有」不是买入某只股票后永远不动，而是长期坚持一套适合自己的组合和管理纪律。 ## 🎙️ 本期嘉宾 **许仲翔（Jason）** ：锐联集团创始人暨全球CIO。 [**陈鹏博士**](https://youzhiyouxing.cn/n/materials/1037) ：曾担任 晨星 全球资产管理部总裁，管理过上千亿美元的资产；也曾是德明信基金的亚太区首席执行官。 ## **📬** 投资ABC的公告牌 **✨ 有知有行 App 3.0 版本上线啦** 过去几年，不少同路人都在问我们：什么时候可以不用跳转，直接在有知有行买入长稳海？现在终于可以告诉大家， **从这一版本起，「长钱账户」「稳钱账户」「海外长钱」都已经支持在有知有行 App 里直接买入。** 6 年前，有知有行 App 刚刚上线，更多是用内容陪大家一起学习投资、理解市场，小酒馆也是在那时起步。后来，我们陆续在 App 里补上了家庭资产记账、养老金计算器等规划工具。我们希望投资不只是一个收益率数字，而是能和每个人的真实生活连接起来。 再后来，有知有行 2.0 版本上线了基金交易，到这一次的 3.0 版本，我们终于又往前再走了一步。谢谢你陪我们走到这里，有知有行还在继续成长，也希望可以继续陪伴你通过安心投资，一步步接近更好的生活。 ![图表](https://asset.youzhiyouxing.cn/image/2026/08/28/01M13TFAN6GGGAV5F46QZFEZ7S.png) **风险提示** 长钱账户、稳钱账户和海外长钱的销售、投顾服务，分别由海南有知有行基金销售有限公司和嘉实财富提供。产品的过往业绩不预示其未来表现，为其他投资者创造的收益也不构成业绩表现的保证。请在全面了解产品的风险收益特征后独立作出投资决策。 ## 🎺 创作团队 **制作｜** 有知有行 **嘉宾｜** 许仲翔、陈鹏博士 **主持｜** Amiee **声音设计｜** 甜食 **感谢志愿者步枫、饭粒、小马、小洲对本期节目的协助。** 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) 。 --- ## 系列导航 - 上一篇: [E61 聊聊心理账户：让投资账户里的钱，抵达具体的生活](http://youzhiyouxing.cn/materials/2245?format=md) ## 相关阅读 - [E61 聊聊心理账户：让投资账户里的钱，抵达具体的生活](http://youzhiyouxing.cn/materials/2245?format=md) - [E60 中国视角下的新兴市场：在狂风大浪的海洋中，互利共存是根本](http://youzhiyouxing.cn/materials/2236?format=md) - [E59 和木爷聊聊： 明明说好长期持有，可市场一波动还是忍不住操作？](http://youzhiyouxing.cn/materials/2224?format=md) ## Citation > 「E62 从互联网泡沫到 AI 淘金热，我们该如何参与一场技术革命？」，有知有行，有知有行，2026-08-31。 > http://youzhiyouxing.cn/materials/2255 --- *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)*