五讲核心命题
01
市场本质
投资是一场少数人的负和游戏
交易成本与税费使零和变负和。80%以上的投资者在牛市中也亏钱——不是能力问题,是行为模式系统性对抗了他们。赚钱的前提是承认自己极可能是那80%。
02
认识论
方法无高下,性格决定选择
价值型与趋势型都能成功,混用必死。"大米白面都能吃饱"——方法论不构成对另一种方法的批判,找到和自己性格匹配的体系,才是第一步。
03
科技投资核心信号
渗透率 >30% 是红线
宁德时代案例:利润增长300%,股价跌30%。估值压缩抵消了一切业绩增长。渗透率超过30%必须坚决减仓,无论基本面多好。
04
确定性悖论
越确定的方向,α越小
当所有人都知道AI是未来,AI股票的定价已包含这个确定性。超额收益只来自"别人不确定但你已确定"的时间窗口,共识形成即机会结束。
05
200年资产回报
时间是唯一真正的杠杆
西格尔数据:股票 > 债券 > 黄金 > 现金。巴菲特的秘密不是年化30%,而是年化20%持续60年。持币在中国是"缓慢亏损"。
06
ETF悖论
ETF适合美股,不适合A股
美国S&P500每五年优胜劣汰,成分股质量有保障。A股沪深300含大量国企,缺乏同等筛选机制。在A股用ETF是在低效基准上躺平。
07
行为金融
80%散户在牛市也亏钱
中国散户平均持股周期<3个月,追涨杀跌是刻在基因里的本能。2015牛市账户亏损率超80%。认知偏差不是知识问题,是进化问题——唯有系统能对抗本能。
08
技术演变规律
热门→公用事业是铁律
铁路、电力、互联网、AI——每次技术革命都以泡沫开场、以基础设施结局。真正的赢家往往不是先驱,而是在泡沫破裂后低价买入基础设施的人。327债券期货危机同理。
五讲逻辑演进
3月2日
第一讲
认识论:投资的哲学前提
没有终极方法,方法匹配性格;市场是负和游戏;AI是助手不是决策者。先建立正确的元认知,再谈选股。
↓
3月9日
第二讲
行为金融:为什么大多数人亏钱
幸存者偏差、追涨杀跌、过度交易——用真实账户数据证明中国投资者行为与全球一致。承认规律才能对抗规律。
↓
3月16日
第三讲
宏观配置:资产类别的200年回报
在对的资产类别上待足够长的时间。股票长期碾压所有资产。中国面临通缩,持币者正在缓慢亏损。比特币风险属性已根本改变。
↓
3月23日上
第四讲
行业精选:科技股渗透率框架
行业选择比公司选择重要10倍。渗透率是科技股估值的核心信号。嘉宾陈红光:没有人能穿越三轮科技行情。
↓
3月23日下
第五讲
个股估值:安全边际与分部定价
在对的公司以对的价格买入,等足够长的时间。分部估值法、巴菲特两大规则、泡沫→基础设施的必然周期。
第一讲
投资的认识论
3月2日核心命题
命题 01
「大米和白面都能吃饱」——投资方法没有高下,价值投资与趋势投资并非对立,一百万种赚钱方法共存且互不否定。
方法不构成对另一种方法的批判。混用价值与趋势是最常见的失败原因。
命题 02
金融市场是负和游戏——交易手续费和税费使零和变负和。赚钱注定是少数人的事业,承认这一点是正确出发的前提。
「有人赚就有人亏,加上各种税收、手续费,实际上是个负和游戏。」
命题 03
方法必须匹配性格:价值型投资者越跌越买,趋势型追涨杀跌。两者都能赚钱,但「能让你睡着觉的方法才是好方法」。
选错了方向,越努力越亏。先认识自己,再认识市场。
命题 04
AI工具是分析助手,不是决策替代。大模型擅长整理基本面、文本分析,但无法替代投资判断本身——分析只是投资过程的一部分。
工具改变效率,不改变胜率的结构性决定因素。
教授亲历:风险教育的第一课
1991–1997 · 潘老师完整入市实录(含真实数字)
1991年 · 起点
朱镕基推动清华全国首开证券投资学课程。学生问「你自己炒过股吗?」朱镕基当众笑说:「你不炒股,怎么教学生?」这句话引发了一切。
1992年 · 沪指~1900点
用副院长账户管理清华30万研究经费入市,年底账户130%+,超过100万。100万现金装满整个行李箱。
1993年2月18日 · 顶部信号
华联商厦+一百店上市,开盘90元(低于喊价100元)。「万千宠爱于一身的股票,上市即创出历史上永远无法逾越的天花板。」市场从1536点开始漫漫跌途。
1994年 · 沪指333点 · 至暗
抄底失败,使用券商1:1透支(双倍仓位),账户近乎全亏。「抓反弹相当于你要抓住一个下落的刀子。」
1996年 · 翻盘
从500点开始的牛市拉回账户,年末归还本金加100万利润,前后年化约20%。
1997年 · 化险为夷
审计署查出三条违规,因「朱镕基改革试验」名义加上实际未出金而过关。随后离清华下海,但承诺永远保留课程。
原文引用 · 6则核心金句
「在金融的公开市场赚钱的方法有100万种……按他们共同的特点,为什么都很难。因为大家知道如果简单了,这东西就没有意义。」
在金融的公开市场赚钱的方法有100万种,大家知道100万种是个代数的无穷。按他们共同的特点,为什么都很难,因为大家知道如果简单了,这东西就没有意义。一种赚钱的方法不构成对另一种方法的批判。就像大米和白面都能吃,吃饱一样,也在各种各样投资的方法中,没有终极真理。金融市场上是零和游戏,有人赚就有人亏,加上各种各样的税收,手续费,实际上是个负和游戏。
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「你赚的两块钱是从谁那挣来的……最后进入市场的人为前面所有的人来买单。」——这是价值来源的哲学问题:零和游戏的钱来自他人,正和游戏的钱来自企业成长。
你赚的两块钱是从谁那挣来的,这是很多入市的人根本没有想清楚的问题。如果市场一直向上,所有人都赚钱没问题,但我们知道世界没有只涨不跌的东西。最后进入市场的人为前面所有的人来买单。真正的投资,是要赚企业成长的钱,而不是赚别人亏损的钱。但市场上大多数交易行为本质是前者——这是为什么多数人亏钱的根本原因之一。
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「股票下跌,你去抢反弹,相当于什么?相当于你要抓住一个下落的刀子——下了关公就把这东西完了。」——抄底的正确姿势:等刀落地,再捡。
股票下跌,你去抢反弹相当于什么?相当于你要抓住一个下落的包子,刀子下了关公就把这东西完了。到了真照熊市的时候,你一定要做好准备,就你的股票要对折,很多极端情况会跌到百分之八九十。我自己1994年的经历就是:以为跌到1200点是底,结果跌到700,再以为700是底,结果到333。每次都以为在抄底,每次都在接刀。
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「AI追求是概率上的正确。而投资成功,往往建立在非共识的正确。」——已被AI掌握的信息不能给你超额收益;只有别人不知道但你已知道的认知差,才是alpha的来源。
AI它具有非常强的信息处理能力,它有比人更高的采集和判断的能力,这些东西都是基于已知的历史数据,人们做的一些概率的事情。大模型的逻辑是按概率来算,你输一个张三,他后边知道你下一个字概率最高的应该出什么东西。AI追求是概率上的正确。而投资成功往往建立在非共识的正确——就是没有人动,就你自己认为一个东西,而这个判断最终被市场验证,这才是真正的超额收益来源。
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「我看懂什么,我就教什么。看不懂的东西我就不去讲,这样也不难为大家。」——1991年仓促开课,最怕学生提问。教授的底气来自坦诚,而非全能。
1991年接到任务开课,给了我四五个月准备时间,没有任何先例可参考。我的原则是:我看懂什么,我就教什么。看不懂的东西我就不去讲,这样也不难为大家。上课最怕什么——学生举手提问。因为我是真不知道答案。好在87级、88级的同学非常体谅,我们更像一起在探索,而不是传授与接受的关系。
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「同时兼顾逻辑上冲突的各种方法,它会让你进退失据,会让你对市场整体的判断始终处在一种非常大的矛盾和分裂中。」——方法论的核心不是正确,而是一致。
股票市场抓住某一个特征,你只要扎实掌握一种方法,不要去同时兼顾逻辑上冲突的各种各样的方法,它会让你进退失据,会让你对市场整体的判断始终处在一种非常大的矛盾和分裂的状态中。价值投资者越跌越买,趋势投资者止损离场——两个逻辑都对,但你不能同时用两个。就像大米白面都能吃饱,但你不能今天大米明天白面,搅在一起端上桌。
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第二讲
行为金融:为什么80%的人亏钱
3月9日核心命题
命题 01
80%以上的投资者在牛市中也亏钱。某大型券商真实数据证明:中国投资者追涨杀跌的行为模式与全球一致,这是系统性的,不是能力问题。
沪深300长期年化约12%,但实际投资者平均收益远低于此甚至为负。
命题 02
幸存者偏差是最大的认知陷阱——公开可见的只有成功者,亏损者消失不见。这导致所有投资者系统性高估自己的成功概率。
「幸存者偏差,就是你只能看到活下来的。」
命题 03
ETF在中国市场不适用。美国S&P500每5年优胜劣汰换成分股,指数质量有保障;A股沪深300含大量国企,缺乏同等机制,用ETF等于在低效基准上躺平。
中国市场信息不对称更大,主动管理的空间反而更大。
命题 04
MV=PY是宏观分析的基础框架:货币供应×流通速度=价格水平×产出。追踪M2、社融数据,理解资金流向,是判断市场大方向的底层工具。
通胀来自M增速超过Y增速;通缩来自V下降或M收缩。
非共识正确框架(alpha的唯一来源)
市场投资的四种结果 · 只有一种能带来超额收益
共识
非共识
判断正确
① 共识正确
大家都看对了。信息已充分定价,只能获得市场平均回报。
Alpha ≈ 0
①
判断正确
④ 非共识正确 ★
你比别人看得早、看得准,信息尚未被市场充分认可。
超额收益的唯一来源
④
判断错误
② 共识错误
大家都看错了。所有人一起挨打,无超额损失也无超额收益。
损失可分担
②
判断错误
③ 非共识错误
你一个人看错了。孤独地承担损失,最糟糕的结果。
最糟糕结果
③
AI工具擅长处理①②(公开信息),做不到④。投资分析的终极挑战始终在第四象限。
案例:黄博士的神经网络与2020年美股暴跌
60年数据训练的模型为何在最关键时刻失效
60年
美国宏观数据
神经网络训练
神经网络训练
16×
空头杠杆倍数
标普3300点建仓
标普3300点建仓
−33%
标普实际跌幅
方向判断正确
方向判断正确
2019年底 · 信号发出
华人VC黄博士用60年美国宏观数据训练神经网络,前30年训练、后30年验证。模型信号:美股将跌50%。在标普3300点建立16倍杠杆空头。
2020年3月 · 验证成功
新冠暴跌,标普 3300→2200,下跌33%。模型方向判断完全正确,账面盈利丰厚。
BUT ——
美联储宣布无限量化宽松(「直升飞机撒钱」)。这在历史上从未发生过——60年数据中没有先例,模型完全无法识别。市场从2200反转飙升,黄博士被迫止损清仓,盈利全部回吐。
启示:历史模型的最大脆弱性在于「未曾发生的事」。60年数据越完善,越暴露在「第61年出现新事物」的风险下。
原文引用 · 5则核心金句
「总体向上的市场中,多数人会亏损。」——这是L2的核心悖论:牛市不保证大多数人盈利。市场指数上涨≠个人账户盈利。
我们说总体向上的市场,这过程中为什么多数人会亏损?一个原因是你在这个整体市场波动中,你是一个概率分布获取收益——运气决定一大半。第二,你选了什么时候进入市场影响极大,30年的投资生命周期中如果碰上一个坏的起点,可能一半时间都在回本。第三,你买的东西不代表指数,指数涨了30%但你买的板块跌了20%——2025年就是这个情况,70%的投资者在一个上涨的年份里亏了钱。
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「一年翻三倍的人,年年我都见到。但是三年翻一倍的人,能只有你——三年翻一倍的人没有。」——年化的一致性比单年的爆发性重要10倍。
不肯因为他自己,你选取某一个特定的去年年底的时候,在上海一个吃饭,……他这个产品赚了多少钱,定值六个。……大家说那有没有可能我们也参加一点……他说那告诉一下我们,你第二产品准备买什么……我那一看还真是。……我跟他说,我说李博,小玉说小杰明天别成为王茹远家……一年翻三倍的人,年年我都,但是三年翻一倍的人能只有你三年翻一倍的人没有。
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「中国A股历史上从来没有超过两年的牛市,基本没有短于五年的熊市。」——这个不对称性是A股投资者最需要记住的结构特征。
牛市过去历史上从来没有超过两年的熊市,基本没有短于五年的,所以这样的一个部队才能量就让你投资品在这过程中,你的选的进入了十点不好,就会对你造成一非常大的影响。我们现在那些投资者是平均2015年的高点,现在是哪些,那时候幸运的买了科技类的,有很多那种死了的科技类,因为那个时候有很多科技类是内部的行情涨得很凶的,最后很多公司就没有了。
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「你之所以赚那么多钱,就是因为你不控制……盈亏同源。」——产生巨额盈利的行为模式,与产生巨额亏损的,是同一个行为模式。
我们不断生成,但只要进入到大家说你有没有这样一个基金经理或者这样一个投资,在高位的时候,我就把一把产品结束了,把所有东西都卖掉了,我就那什么。这句话我昨天第一个跟大家讲,当年罗世峰他后悔自己在这个140%我没把这个东西清掉,你不可能清掉,因为这是盈亏同源。你之所以赚那么多钱,就是因为你不控制不断的向上,而是赶上市场向上的过程中,所以你还能涨这么多。如果你控制你早在20% 30,50百分之百的人想行了,见好就收入,我就抛掉了,就不干了,你就不可能有140%。同样是140%这个东西是你盈利当时获取盈利的主要原因现象。
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「证券投资面对的是变量的洪水——变量洪水是无穷无尽的,上帝没有告诉你股票市场是什么样的,所以我们是盲人摸象。」——AI的瓶颈不是算力,是变量空间本身的无限性。
这是为什么明天我们说历史从历史AI从历史规律中去找什么时候遇到市场的,因为市场我们基于全部都是博弈,都是见招拆招是不同投资者之间的。这个心理上的计算机,所以我说证券投资面对的是变量的洪水变量,洪水是无穷无尽的变量,你说什么因素是影响市场变化因素不知道,因为上帝没有告诉你们这股票市场是什么样的,所以我们是盲人摸象,那么变量无比巨大,在这个过程中它会受。政治博弈,社会心理必然政治甚至企业家精神,多重的非结构化的因子流强。相互变量之间存在的,这只有我们这些探究的东西,我们能理解按照规矩怎么样。
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第三讲
资产类别的200年逻辑
3月16日西格尔资产阶梯(1802–2025,实际购买力调整年化回报)
1
股票
~4.7% 实际年化
$1(1802) → $3.5万(2025),短期最波动长期最稳健
2
债券
~3.6% 实际年化
稳定但股债差距在200年中持续扩大
3
黄金
~0.4% 实际年化
$1(1802) → $6(2025),近年大涨前更低
4
现金
~2.1% 名义年化 / 实际 ≈ 0%
通胀完全蚕食,中国通缩时代尤其危险
数据来源:Jeremy Siegel《投资者的未来》,潘福祥委托助手更新至2025年
核心命题
命题 01
通胀是持有现金的隐形杀手。中国过去20年M2增长超过20倍,GDP增长约10倍,差距即为通胀和资产价格上涨的来源。「存银行」在中国实际上是缓慢亏损。
命题 02
比特币的风险属性在2024年发生了本质变化。美国ETF获批(贝莱德首周吸金超100亿美元)、特朗普支持——「可能被取缔归零」的尾部风险消失,比特币从投机品变为数字黄金。
命题 03
中国2024年面临通缩陷阱:PPI与CPI双负,类似日本1990年代。机制是M2增速放缓 + 货币流通速度V下降(居民捂钱不花)+ 产出增长乏力。资产配置需要应对通缩而非通胀。
命题 04
麦金农「中国货币之谜」:中国M2/GDP超过200%却未引发剧烈通胀,原因是高储蓄率+资本管制+商业银行吸收流动性。这个机制正在松动,是理解中国宏观的关键结构。
印钞机定律(邵宇博士研究)
过去30年,没有任何资产跑赢货币供应——包括腾讯
上海私家
车牌照
车牌照
输给 M2
冬虫
夏草
夏草
输给 M2
徐家汇核心
地段房产
地段房产
输给 M2
腾讯
股票
股票
输给 M2
「你只要不在中国用主动的方法让你的货币保值增值,你就跑不赢印钞机。」——持有人民币现金 = 承受最确定的购买力亏损。
案例:范德堡家族的200年财富归零实验
《消失的亿万富翁》(Missing Billionaires)· 最真实的复利反例
1亿美元
1877年 · 范德堡去世时
当时美国最大私人财富
当时美国最大私人财富
0位千万富翁
200年后 · 200+名后代
全部回归普通人
全部回归普通人
财富归零的五大杀手
遗产分割(子嗣越多越快稀释)
离婚析产
错误投资
奢靡消费
战争与饥荒
结论:个人30年保值增值是可行目标。但200年跨代财富传承几乎不可能——这在重新校准你的投资目标应该面向哪个时间维度。
救市语言的信号价值
为什么2024年924有效而2015年40万亿无效
2015年 · 失败
40万亿
政府注入超40万亿元资金,却无法阻止市场继续下跌。只输入了资本,没有改变预期。市场认为「救不住」。
❌ 预期未逆转
2024年924 · 成功
2万亿
央行行长:「你要多少钱,我给你多少钱……我一定把这事给你拖住。」仅2万亿实际入场,却扭转了整个市场预期。
✓ 无限承诺锚定预期
投资信号:当政府使用「无限」「不设上限」语言时,是明确的做多信号。关键不是钱的数量,是承诺的性质。
原文引用 · 5则核心金句
「证券市场本身反映的就是基本面因素、市场面因素和人类情绪所推动的股票价格变化的规律。人类的贪婪和恐惧,这种情绪,会导致完全相似的市场行为。」
首先第一个,我们说我们做证券投资不是一个凭空生出来的一门学问,它是对我们认识这个社会,人类社会的一种认识的方法,或者说是一种认识的体系,因为证券市场本身反映的就是这个整体的社会经济生活运作中形成的各种各样的基本面的因素和市场面的因素和人类情绪所推动的股票价格变化的规律。人类的不变的这种贪婪和恐惧,这种情绪,它会导致他具有完全相似的市场的行为。
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「巴菲特60年,伯克希尔净值增长5万5000倍。他多少个场合都在检讨:他说我买这个公司是一个失败,如果不买伯克希尔,我可以赚更多的钱。」
巴菲特60年的时间,伯克希尔哈撒韦公司的净值增长5万5000倍……巴菲特多少个场合都能检讨,他说我买这个公司是一个失败,我如果不买伯克希尔,我可以赚更多的钱。反常识的地方:伯克希尔是市场公认最成功的投资之一,而巴菲特自己却认为这是最大的失误——因为它把太多资本锁死在了纺织业,拖累了整体资本配置效率。
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「凯恩斯没有说的更重要的是:市场价格决定是由合力形成的,这种合力形成的价格变动趋势,反过来又会作用和影响到每一个体的操作——这是股票价格变化最重要的因素。」
凯恩斯没有说的更重要的是:本身市场价格决定是由合力形成的,这种合力所形成的价格变动的趋势,反过来又会作用和影响到每一个体的操作——这就是股票价格变化和其他类型的市场变化不一样的,最重要的一个因素。后来我读索罗斯才发现他早就讲了,比我讲的更清楚——他叫反身性(Reflexivity)。投资者认知影响市场,市场变化反过来改变投资者认知,不断迭代。
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「5%的年化通胀:10年后100元购买力变60元;30年变21元;50年几乎归零。」——这不是极端情况,这是中国过去20年的平均水平。
中国过去这些年,我们的货币超发,整体的通货膨胀水平年化大概是5%左右,这个对我们100块钱的购买力影响是什么?10年以后你的100块钱购买力大概是60元,如果30年,你的100块钱购买力只剩下21块钱,如果是50年就基本上是归零。所以你说我什么都不做,我就在银行存款,这是一种缓慢但确定的亏损方式。
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「读大投资家的传记,不光对你投资有帮助,实际对你认识人生、认识人性都会非常有帮助。」——市场天天变,但作用在人心上的贪婪与恐惧从未改变。
读什么读人物传记读那些大投资家,无论是成功还是失败,他这个整个经历这个过程之中,他自己的一些经验教训的这种总结,因为往往这些投资家的,他的传记,他是归复原这个历史的。证券市场我们说实际上天天都在变化,有一点实际影响市场变化的人心。人的情绪,人类的情感,人类的思维模式实际是不变的,就是我们现在所市场崩盘的时候,你所遇到的不同原因造成的市场的崩溃,具体的因素可能和30年前50年100年前的这个推动因素是完全不同的,但是它这些因素实际都最后都作用在人的身上。
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第四讲
科技股渗透率投资框架
3月23日上午 · 嘉宾:陈红光(基金经理,清华毕业28年,经历三轮牛熊)渗透率三区间模型(核心估值工具)
<10%
早期布局区
高风险高回报。共识未形成,估值便宜,认知差最大。能在此阶段布局,是L4投资者的标志。
✓ 最佳买入窗口
10–30%
黄金增长区
确定性与成长性并存。渗透率加速提升,业绩与股价双升,风险收益比最优。
✓ 持有不动
>30%
红线减仓区
进入竞争红海,估值压缩。业绩再好,PE收缩会抵消利润增长。宁德时代是教科书。
✗ 坚决减仓
宁德时代(CATL)2021–2024 · 成长陷阱教科书
100x → 20x
PE估值压缩
×
+300%
净利润增长
=
−30%
市值缩水
结论:买对行业、买对公司、买错时机(渗透率超30%后买入),照样亏钱。估值压缩的力量可以完全抵消利润增长。
四层次投资者模型
L1
跟风买热门
追概念、追新闻、追涨停板。最多人,最差收益。在渗透率>30%时买入,正好接最后一棒。
L2
产业研究者
理解行业逻辑,看产业链报告,能说清楚公司为什么好。但共识形成时才买入,超额收益有限。
L3
拐点预判者
在渗透率10%前布局,在共识形成前建仓。需要独立判断力和高度的不确定性耐受力。
L4
跨周期配置者
识别下一个科技大周期的赢家,在周期切换前完成布局。极少数人能做到,也无人能穿越三轮。
三轮科技行情与核心规律
2012至今 · 每轮都是新人崛起,无人能穿越三轮
2012–2015
第一轮:移动互联网
上半场智能手机硬件普及,下半场2014–15年应用层爆发,两阶段完整,行情最为波澜壮阔。
完整两阶段 ✓
2019–2021
第二轮:5G + 国产半导体
只有上半场(硬件建设),应用层未能起来,是不完整的半程行情。
仅上半场 ✗
2022–今
第三轮:AI
影响力远超移动互联网。科技市值12年增长10倍,远超公司数量增速。
进行中…
「能够穿越三轮的人,我现在还没有碰到。」每轮都是新人崛起,科技股预期一旦打满,回撤极为剧烈。
AI芯片行业建模示例(陈红光演示)
如何用渗透率框架给一家AI芯片公司估值
第一步:TAM 漏斗
500万片
全球AI芯片需求
150万片
中国市场 × 30%
60万片
某公司市占 × 40%
第二步:财务推算
600亿
60万片 × 10万/片
240亿
× 40% 净利率
4800亿
× 20 PE → 市值
这个模型的价值在于「让你知道你是在赌什么」——每个假设都可被验证和修正。当任何假设明显偏离时,就是重新审视仓位的时机。
原文引用 · 5则核心金句
「科技没有避风港。一旦产业鉴定就是识别,就是放学铃——一听到放学铃的时候一定要即刻撤,哪怕你延长五分钟,你也要撤,因为后面每过一分钟回撤就更剧烈。」
科技没有避风港,一旦产业鉴定就是识别,就是放学铃,一听到放学铃的时候一定要即使撤,哪怕你延长五分钟,你也要撤,因为后面能五分钟以后你可能每过一分钟,你的后面的回撤是非常非常剧烈。和其他行业不一样,你可以稍微等一等,科技就是放学铃一响,你就要出去,不然就是就是你出不去了。这个原则很简单,但是执行非常难,因为你在放学铃响的时候,往往股价还在高位,你的浮盈还在,心理上很难走。
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「中国现在的前十大公司只有腾讯和阿里是科技的,像20年前的美国。十年后,前十大里至少六家以上是科技公司。」——这个判断若对,意味着6000–8000亿量级的科技公司今天就值得买入持有。
中国今天的市值结构,很像20年前的美国——前十大公司里只有腾讯和阿里两家科技公司。但我判断,十年后,前十大里至少六家会是科技公司。目前市值在6000亿到8000亿之间的这批公司,很多都有望跨入万亿、乃至数万亿的量级。美国2005年前十大公司里只有1家科技,2025年前十大里只有1家不是科技(巴菲特的伯克希尔,已从第7降至第10名)。
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「从零到一的创新开始出现的时候,一定要全力拥抱——这个时候科技具有市场的最大优势,需要你全力拥抱。」——但要区分:零到一创新(AI),还是已有渗透率的成熟期。
从零到一的创新开始出现的时候,一定一定要有这种人,就是全力用户的……这个时候科技它具有你们市场的最大优势,需要你全力拥抱。区别在于:零到一阶段估值可以给到透支3–5年业绩,因为市场空间是无限的;但一旦渗透率开始可以量化,这个阶段就结束了,要开始用渗透率框架管理风险。
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「科技投资绝非是主题投资。最大的差别就在于业绩——我可以买高估值,但高估值背后一定是以业绩……3到5年一定要看到业绩。」
科技投资绝非是主题投资……最大的差别就在于业绩,我可以买高估值,但是高估值背后一定是以业绩……当然市场到的时候可能会用未来半年或五元,但是3到5年一定要看到业绩。主题投资是纯粹的预期博弈,讲故事;科技投资是用高估值买入有业绩验证路径的公司,在业绩兑现前用渗透率作为验证指标,在业绩兑现后再用PE判断估值是否合理。
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「做仓位择时的系统性风控,在A股里太难做了。我认识的人里能做好择时的,基本上没有。」——择时是幻觉;行业周期判断(渗透率)是唯一可操作的风控工具。
做仓位、系统性风控,这A股里面,我觉得太难做了,因为我认识的人里面能够做好择时的,基本上没有,反正也有人偶尔做一次,但下一次就做错了,就是基本上没有做对。真正的风控在于行业选择——当渗透率到了你预定的阈值,无论市场多好,都要减仓。这个是可以执行的纪律,仓位择时是做不到的主观判断。
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第五讲
价值投资:复利数学与估值实操
3月23日下午巴菲特两大规则
01
永远不亏钱
亏损50%需要盈利100%才能回本。不对称性使得避免亏损比追求盈利更重要。安全边际的本质是为可能的错误预留空间。
02
记住规则一
这不是玩笑,是严肃的风险管理原则。格雷厄姆:以5毛钱的价格买1块钱的资产——安全边际是价值投资唯一的护城河。
复利数学:时间才是真正的杠杆
为什么巴菲特的秘密不是收益率而是时间
年化20% × 10年
≈ 6.2倍
好但不惊人
年化20% × 30年
≈ 237倍
财富质变
年化20% × 60年
≈ 56,000倍
巴菲特的奇迹
「滚雪球需要两个条件:湿的雪(好公司)和足够长的坡(时间)。」很多投资者学会了分析,但没有学会等待——而等待是最反人性的行为。
分部估值法(Sum of Parts)
复合型公司的正确估值框架 · 以中控技术为例
传统制造 / 工业自动化
DCF / PE — 稳定现金流
业务成熟,可预测,适合折现和市盈率估值
~200亿
软件 / SaaS / IoT 平台
PS 市销率 — 高成长期
收入快速增长但利润率尚低,用营收倍数更合理
~100亿
早期 AI / 新业务
VC 逻辑 — 期权价值
不确定性极高,用期权思维给概率加权估值
50–100亿
内在价值合计200–400亿
当时市场定价约500亿 → 轻微高估,可观察不急于买入。原则:先分解,再估值,最后加总。
泡沫→基础设施必然周期
《泡沫逃生》核心命题 · 每一次技术革命的剧本
铁路
1840s 英国
1840s 英国
数千家铁路公司,95%破产 → 铁路网成为工业革命的基础设施,至今运转。
电力
1900s
1900s
电力股疯狂追捧,多数公司消失 → 电网成为现代工业和生活的基础。
互联网
2000年
2000年
纳斯达克崩盘,95%公司归零 → 互联网成为数字经济的基础设施。
AI
2020s 进行中
2020s 进行中
?→ 大概率成为下一代计算与决策的基础设施。历史剧本高度一致。
泡沫期正确策略:投基础设施层(确定需求方),而非押注某一具体应用公司。公司会死,技术会活。
AI大模型的边界:Claude vs. 豆包
潘老师现场测试结论(2026年课堂)
Claude(Anthropic)✓
「在股票投资分析上的水平,我觉得是靠谱的,能帮你做基本的财务报告分析。」
豆包(字节跳动)△
「犯财务错误。豆包告诉我的这个,实际上经验证有错误。」
AI 永远无法替代人类的两件事
①
二阶混沌:预测本身会改变市场,AI模型无法预测自身行为对市场的影响。
②
非共识正确:AI追求概率最高的答案,但超额收益来自概率不高、事后证明正确的判断。
原文引用 · 5则核心金句
「确定越高,对这个方向上的所有事情投资的赌注下的就更大,估值一定会更高——你确定了一个非常好的方向,最后你发现在这个方向上,你是赚不到钱的。」
这个不确定性的,对这个不确定性的未来,我们能有一个确定性的方法,能够找到一种逻辑能够寻求我们投资上的一种偏差,但是我告诉大家,这种想法是徒劳的,是不符合人类的认知规律,为什么就是因为如果我们清楚的知道未来哪个方向一定是科技发展或者人类社会发展的一个确定的方向的。那你大家确定越高,大家对这个方向上的所有的事情的投资的赌注下的就更大,估值一定会更高,也就是说你确定了一个非常好的方向,最后你发现在这个方向上怎么样,你是赚不到钱的。
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「30年前的龙头是长虹、海尔、春兰,30年后这些公司几乎不复存在。没有人预见到美的和格力会成为行业赢家。」——你今天无法预测30年后的AI龙头,就像30年前无法预测格力。
实际确实就占据你主要的时间,但是现在大家发现就这个事已经对我们来说根本不是家用电器是中国过去30年我们乘坐科技发展中实际对改变我们的人类的生活,带来最大影响的,而且我说了科技类的,就家用电器的股票也是过去消费类股票中是过去20年中涨得最好的股票给大家提供最高回报,但是我们说30年前我们看到的,我们大家认识到这个问题是我们看到的科技类的龙头公司长虹,海尔,春兰。而30年以后,这些公司几乎已经不复存在,或者是归于沉淀,成为一个非常平庸的公司。而我们后来所见识到的家用电器行业的龙头的公司美的也好,格力也好,这些公司在30年前大家都没有一个人认为这些公司具有这种品相。
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「在中国证券市场做指数投资,年化收益有12%——但这个结论对起始点极为敏感:从6124点开始算,是负的;从998点开始算,是正的。」
白院长说他,但是他不是说做出就是用上证指数如果打造一个上证指数的一个指数投资的场景,去做整理,他的年化收益是相当不错的,那收益有多少,他说收益有12%。……你说我从这个1000点上证指数1000点的时候开始来计算,那么我到3000点你怎么样去算,你也算不出。年化10%几的?……更不幸的,如果你要选了07年的6000点,这个15年的5000点作为起点,那你算下来就都是负的。
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「贵州茅台历史上腰斩的情况,现在是第六次。过去五次每一次跌一半都起来了,都涨得更好。但你现在肯定怀疑会不会这一次就不上去了——我不知道。」
贵州茅台不给我讲,他还是五次腰斩收起来,我现在是。大家亲力亲身经历茅台,你现在随便随时可以下单去买,段永平也告诉他,我又买了对你这买的对你们的AI股票你去买,你比他便宜百分之三五十。但是你说我买的不多,我得买的多,他买的不多,肯定比你还是多多。马上你随便以后你现在比段永平成本便宜百分之三五十,你说你来,你说我。搭便车,我搭一个段永平的便车,最后为什么关键是你有没有这样,因为每一次市场下跌过程中,只有在涨起以后,大家都是雄心万丈跌的时候……
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「2005年跌破1000点,市场投资者们在干什么?都在判断1000点不行了,看下面800能不能看600……一年后上证6100点。这一辈子最大的暴利机会,就这样跟我们失之交臂。」
2005年市场跌幅1000点,跌破一千点最低上证指数998点,我们讲什么,一年以后上证指数6100点。也就那时候跌破1000点,买股票买任何股票,一年多以后不是六倍是十几倍。指数早就被测都是实,那是我们这一辈子所面临的巴菲特讲的,可以举着脸盆来接黄金羽的时候,我说2005年跌破1000点的时候,市场投资者们在干什么?都在那判断1000点不行了,看了下面这个八百点能不能称作估计够呛看没看600点的都是这样,他一定都是正。所以只有长起来了,大家才知道,我这一辈子最大的一次获取暴利的机会就已经跟我失之交臂。
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横向
三大核心张力
跨讲分析课程中未被直接解决的内在矛盾
价值投资逻辑(L5)
「永不亏钱」、安全边际、以5毛买1块。等待估值回归内在价值,不在高估时买入。长期持有好公司,复利自然发生。
vs
科技投资逻辑(L4)
渗透率10-30%的黄金期买入,科技股本身就没有传统意义上的「安全边际」——往往需要接受高PE,在确定性不充分时布局。
课程的处理:没有直接解决这个张力,暗示两者服务于不同性格的投资者(对应第一讲「方法匹配性格」)。实践中的和解路径是:在渗透率早期(<10%)买入时,PE往往还不高;高PE问题在10-30%黄金区才最突出。
主动管理逻辑(L4)
渗透率超过30%必须坚决离场,无论基本面多好。行业周期终结即减仓,不能依赖公司继续增长。主动判断周期位置,主动进出。
vs
长期持有逻辑(L5)
时间是唯一真正的杠杆。巴菲特的秘密是持有60年。频繁换手的摩擦成本和判断失误会侵蚀复利。「好公司+时间」是最稳健的框架。
课程的处理:答案似乎是「看公司是否依然是好公司」——行业周期终结但公司能成功转型,可以继续持有(如美的格力经历多轮行业成熟期仍表现优异)。但具体判断标准未被清晰界定,留给学生自行理解。
西格尔/巴菲特普世框架
200年数据、格雷厄姆安全边际、价值投资框架——这些来自成熟的美国市场,经过数十年实证检验。具有跨市场适用性。
vs
A股制度特殊性
ETF在A股不适用、327国债等制度性风险、中国货币之谜、国企占比导致指数质量低——A股有大量无法用西方模型量化的结构性差异。
课程的处理:部分规律普遍(行为金融、人性贪婪恐惧),部分条件具体(ETF、指数质量)。课程没有给出判断哪些适用、哪些不适用的清晰原则,这是一个留给学生自行建立判断力的开放问题。
书单
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