“金钱不是真实的资产，我们唯一的，最重要的资产就是我们的头脑。 人类其实就是在犯错误的过程中学习的。”
今天的主人公最大的优势，恰恰就在于犯错误足够早，二十出头的年纪便在投资这件小事上拥有了远超于同龄人的成熟见地。
她不是雪球达人秀里投资业绩最好的嘉宾，但她或许是有史以来最年轻的嘉宾之一。她的出现可能会让你切实的感受到财商教育的重要性，理财要趁早，投资是一项值得从小学到老的终身课程。投资于她而言，不仅仅是是一个数字游戏，更是一本最生动的历史书。她非常享受于不断复盘资本市场的大事件，她相信走势图的背后是情绪的博弈，是国家的兴衰，是文明的缩影。
她很庆幸，在十几岁便开启投资之路，在二十出头便注册雪球账号。
走上投资之路，全靠我一身反骨
我是@胡紫怡Zoey，一位00年前后生人的上海妹子，热爱生活，热爱追星，我的头像就是喜欢的歌手。在雪球联系我做雪球达人秀访谈之初，我是有一些受宠若惊的，毕竟我17年才正式开始投资生涯，目前所取得的一些微薄成绩完全不足一提，在我短短五年的投资生涯中，取得怎样的成绩都离不开“运气”这两个字。作为一名投资届的“小学生”，非常期待能在这次交流中同大家完善投资体系，欢迎大家批判性地阅读，欢迎指正错误~
我本科毕业于某Top5大学数学系，现在于新加坡某Top2大学中的一所攻读计算机科学博士学位。我以前是一个比较偏理工的“书呆子”，纵使我在读书这方面有那么一点小天分，父母却总是说我不会理财，凭我的实力指定跑不赢通胀。听到此番评价我非常不服气，父母激起了我的好胜心，我要下定决心把这个事情做到最好，必须要超过他们。
后面父母给我了本金，引导我进入金融行业，并且在我有疑问的时候倾囊相授。现在回头想一想，有可能父母知道我远超常人的好胜心，才用“激将法”引我入坑。
或许会有人疑问，为什么我在学习之余有这么多时间研究投资？这是因为我善于使用碎片化的时间和科技手段提升效率。我写文章一般都是用语音输入的，例如微信语音、讯飞输入法，我可以发语音给文件传输助手，然后转化为文字，复制粘贴就可以。然后是利用碎片化的时间，这个事情就能在任意时间去做，灵感涌现的时候，我对着手机说句话就行了。最后是我个人的兴趣爱好，因为投资这件事情很有意思，这是把知识变现的最快方式，我付出的每一分努力都会体现在投资回报上。当我同学都把时间花在追剧、看动漫、旅游、躺平的时候，我沉迷于研究投资，因为我知道这是一个学生少有的力所能及且长期正确的事情。
“别人贪婪我恐惧，别人恐惧我贪婪”不仅适用于投资
尽管我没有切身参与多年前的股市，但是我也通过阅读股市的复盘和历史来设身处地思考我会做出什么样的决策，以史为鉴也是我专栏当中一个重点。为了投资美股，我回顾了1980年美国滞胀，2001年互联网泡沫破裂，2008年次贷危机以及2018年加息末期的经济衰退。这些文章让我对美股的大势有了很好的把握。
投资给了我提供了一个更宏观的视角，培养了我的大局观。在读书乃至研究课题时，我切实的感受到了“自上而下”的必要性。在20年前土木专业是最火爆的，那个时候正值房地产的大时代，而互联网正好遇到了泡沫破裂。彼时土木随便找工作，计算机属于毕业失业，但是20年过去了情况却反转。
到了2022年，中国的互联网泡沫破裂，各家互联网公司从盲目扩张、抢占市场份额，变成市场份额稳定、降本增效、稳健前进，从而对工作岗位供给缩小。这也就意味着计算机的景气度也下降。
这个过程告诉我，没有一直火下去的专业，火热专业的变迁，其实和股市里面领涨的板块的变迁也是非常相像的。所以要选择一个有前景的研究方向，必须对经济的发展方向有深刻的理解，不然我在错误的方向努力研究，恰恰适得其反。
我暂时得到的结论是：新能源和智能汽车革命将会成为下一个生产力提升的技术，因此我把人工智能技术用在新能源材料研发等场景可能会更有前景，也就是我个人简介的AI+Science。国内已经有相应的初创公司，将AI应用于分子模拟、药物研发和新能源材料设计。
但是AI+Science依然处在一个非常初级的阶段，因为大量的AI的研究依然集中在传统的计算机视觉、自然语言处理和推荐系统上。由于AI+Science需要相应的科学的背景，例如新能源材料研发需要量子物理的知识，所以门槛较高，研究人员相对较少。不过我本科是学数学的，所以这个方向非常适合自己的复合背景。
我在选择这个研究方向时，也借鉴了投资中“别人贪婪我恐惧，别人恐惧我贪婪”的思想。现在AI传统的计算机视觉等研究方向涌入了大量的研究人员，如果未来这些研究没有办法转化为实际的生产，那么就是结局就是资本撤出，大量的研究员失业，泡沫破裂。并且这个行业已经处在一个比较成熟的阶段了。别人都很贪婪的，想要进入这个火爆的专业，再去花时间介入投资回报比较小。但是AI+Science是一个非常新颖的研究领域，由于处在初级阶段，很多人恐惧这个研究领域无法转化为实际的成果，吸引不了资本，但是根据我对新能源、半导体这些科技发展的观察，我觉得是可以的，这就是和其他研究人员的预期差。也就是我未来获取超额（研究）收益的来源。
量化带我赚了不少钱，但我选择皈依价值投资
由于本科是数学出身，一开始通过教科书学习宏观经济学和货币金融学作为入门，然后通过自己计算机专业优势做量化投资。这两个让我赚到第一桶金。因为入市时 尚处牛市，做趋势投资赚钱是非常容易的。
当时的策略就是在几个行业ETF中利用趋势选出趋势最强的，然后跌破趋势线就止盈或止损。具体用到了通道突破和均线突破两种方法。我还记得2017年的时候基本上都是靠上证50和沪深300这些大蓝筹趋势赚的钱。
但是我慢慢的发现这种趋势投资的本质还是要进行基本面分析，不是所有的东西都值得我去做量化分析的，例如一个长期下跌的指数。17年的时候是因为2015年把中小盘、创业板炒的太高，所以才导致他们跌了三年，才能完成调整。而大盘股由于市值大、位置不算高，并且2016年受益于货币宽松的经济复苏能够上涨，这才是我能赚钱的本质。为了让自己的持仓更安心，避免量化中短线的反复止盈、止，我觉得熟悉基本面是非常重要的，这样才能让自己在下跌时不恐慌，上涨时不骄傲。
后面我想了想，确实价值投资路线更适合我。如果我有这个量化的才能，为什么不把这些数学和计算机的知识用在实业上面的，同样的时间和精力，放在为社会创造更高的价值上，这或许是我这样一个小年轻应当努力的方向。另外我对于基本面、宏观经济的分析也形成了一套体系，而量化是纯粹把它当成一个数学的问题，我并不是特别认可这个理念。
作为时代的一粒沙，我得跟着宏观周期的浪潮漂
我在读博之后特意参与了学校的宏观经济学课程，并获得了A和A+的好成绩，成绩的正反馈也让我愿意继续深研宏观经济学。巧合的是上学期学利率的决定——泰勒原则的时候，美联储正好第1次加息离开了零利率，给我上了生动的一节课。
有些人认为宏观经济不重要，只有10年才会用到一次，例如01年、08年和22年，但其实这个说法并不准确。在2020年的时候，很多投资者凭借着成长股投资一举成名，背后的真实原因就是美联储史无前例的量化宽松，使得现在的美债的规模已经达到了31亿，接近美债31.4亿的上限。尤其是中概互联网的个股小盘股，由于是亏损的“超级”成长股，其估值对利率极其的敏感。如果不是美联储的神助攻，其实很多人并不会因投资中国互联网而出名。也就是说，这些人成功小部分原因是研究了个股基本面，而大部分原因实际上是因为美联储宽松的货币政策。现在随着美联储的加息缩表，中概互联网和美股的成长股例如木头姐的ARKK创新基金，都被打回了原形。
要把宏观经济是把自己投资归因的一个重要因素。坦诚承认自己的收益更依赖Beta并不可耻，合理认清自己的收益中Alpha的贡献，是搭建攻防兼备的投资体系的基础，
股市本质上也是经济周期的一个体现。如果说经济就是不断的累积泡沫并出清泡沫的过程，那么股市便是把这个过程展现的淋漓尽致的一个地方。累积泡沫也就是降息、宽松货币、宽松地产、加大固定资产投资，资产价格水涨船高。资产价格的上涨就会导致投机性贷款的增加，把股市的估值提高，累计了泡沫。经济过热之后就要加息，控制通胀，此时就是资产泡沫的出清。这些投机性的贷款无法偿还，泡沫破裂，进入下跌周期。下跌完了之后又要降息，矫枉过正。
最后，在A股的猪周期和半导体周期当中也存在浅显的经济学原理。也就是经济学第1课就会学的供需关系。我们来简单解释下下，猪肉、半导体的价格为什么会上涨？因为需求增加。那么价格下跌本质上也是因为需求的下跌。那为什么他们的价格会产生周期性的波动？因为供给和需求之间的错配。
例如你是个养殖户，你知道猪肉价格涨了，那你会去养更多的猪，但母猪存栏到生猪出栏要等10个月。由于很多人都会扎堆的在猪价上涨的时候去养猪，10个月后的供给就剧烈增加了。供给增加需求不变，那么价格自然就下跌了。价格跌到很多养殖户扛不住了，那么就会选择减产。减产到一定程度之后需供给又减小，那么价格又上涨。其中最本质的原因就是供给的增加，要等10个月才能体现出来，而不是即刻的，所以价格是没有办法去及时的调整，只会突然的大幅变化。（简化了猪周期）这就是供需错配的经济学原理。
半导体也是类似的道理，因为半导体从下单到制造也需要有一个间隔。把握好周期，供需关系就能够稳定的挣钱。当然半导体是周期成长股，所以还受到成长性的助力。所以在研究企业基本面之前，先以史为鉴，分析出目前处于大周期的哪个阶段，可能会让你的投资事半功倍。
在声音趋同的市场面前，当个杠精挺好的
我擅长分析基金走势和收益来源，主要投资的品种是ETF。之所以没有选择投资个股，是因为我深刻了解自己的精力与能力有限，个股研究难度远大于ETF，高收益高风险。特别是医疗，我不是医学专业，没有能力去衡量各个药企的发展趋势、患者数量、药品渗透率等，所以我会选择etf或者基金。另外，由于学业繁忙，但同时又需要灵活运作仓位，从而etf就成了最优选。
我持仓比较集中的，因为我本身主要投资ETF，已经做到了分散，没有必要再去把ETF摊大饼，否则我为什么不买个沪深300或者沪深300增强？我一定是通过集中持仓一个行业指数来获取超额收益。
集中持仓也是大道至简的表现，想要获得超额收益，其实用不着买一大堆品种去对冲，因为一个ETF已经分散了许多了，或许最简单且有效的方式就是在货币宽松、整体市场低估的时候买入一个成长股指数，例如科创50和纳斯达克指数。
波动率大不仅代表风险大。高弹性意味着在大幅下降的同时，也将享受大幅上涨带来的收益。坦然的面对行业指数的巨大波动的重要前提是深刻理解了行业指数和宽基指数之间的相关性和联系。
我是一个批判性思维非常强的人，对事物我刨根问底。我坚信如果市场上声音非常的趋同，那这个声音一定是错误的，所以我经常会去批判性思维，大胆的假设别人的观点是错误的，对事物刨根问底。
例如现在A股的低估值的问题，从整体上来看，大盘股确实是低估的，但是其中的估值低都是被个位数市盈率、破净的银行、房地产以及基建相关的企业拉低的。而消费、新能源的估值其实并没有那么低，所以这一次的低估值的结构和往年是不同的，因此我会去思考低估的结构。
此外还会去思考低估值背后是否带来逻辑的变化，而不是一味的因为低估值越跌越买。例如房地产、互联网是港股低估值的原因，都创下了历史最低的估值，但是随着2021年房地产的三条红线、互联网反垄断，和房地产的居民加杠杆能力和城市化率见顶，以及互联网的用户增速见顶，他们的估值逻辑都发生了变化，从上升期，变成了成熟期，甚至是衰退期。因此5年前的房地产和互联网和现在的不是一个行业了，所以以前的估值就没有任何的参考价值，我们必须在新的估值体系下重新对它进行估值。