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账户新高了，大盘反弹的不错。

黄仁勋之于AI，犹如耶路撒冷之于西方世界。 正如西方世界不能没有耶路撒冷，AI世界也不能没有黄仁勋！！ 他的重要性，早已超越了英伟达CEO这个身份。他不仅是这一轮AI革命最核心的推动者之一，更是整个AI产业的精神图腾、技术信仰和市场信心的象征。 Anyway，我希望他回来！

True.

价值因子还能用吗？关键在于怎么算“便宜” 提到价值投资，很多人会想到巴菲特挑好公司、等低价、长期持有。量化领域里的“价值因子”跟它有亲缘关系，但做法完全是另一回事。它不研究某一家公司，而是押注一个统计规律：一群估值低的股票，长期看可能比市场平均表现更好。 价值因子是一个值得放进组合的因子。下面从它的机制讲起，再看几家知名机构怎么改造它，最后介绍一种把几家思路结合起来、效果更好的构建方式。 一、价值因子押注的是一群股票，不是某一只 价值因子的思路很简单：买便宜的股票，也就是低估值的股票。 最容易犯的错误，是把它理解成挑个股。某一家公司估值低，不代表它一定会涨。个股身上有太多特有风险，经营出问题、行业衰退、管理层失误，都可能让便宜的股票变得更便宜。 价值因子讲的是群体特征。举个粗略的例子：把市场上五千多家公司的估值都算出来，从低到高排好，买入最便宜的前30%。这样一篮子股票的收益，可能会高于市场平均水平。 个体的特征和群体的特征是两回事。单只低估值股票的结果有很大偶然性，几百只放在一起，个股风险大部分会互相抵消，剩下的才是“便宜”本身带来的那部分收益。所以价值因子必须分散持有、按规则执行，靠的是概率，不是对某一家公司的判断。 二、多空还是纯多头：基准选错了，结论也会错 学术上构建价值因子一般有两种方式，一种是多空，一种是纯做多。两者该和谁比，标准完全不同。 先说多空。做法是按估值给全市场排序，比如用市净率衡量：市净率最低的前百分之三十做多，市净率最高的后百分之三十做空。这是最传统的价值因子定义。学术界经典的 HML（高账面市值比减低账面市值比）因子，用的就是这类三成、四成、三成的分档，还会再按市值大小分组，减少小盘股的干扰。 拿这样的多空组合去和标普五百比，会发现它大幅跑输，于是有人得出结论：价值因子不行了。 这里的错误在于比错了对象。标普五百本质上是一个只做多的策略，赚的主要是整个市场上涨的钱。多空组合一边买一边卖，多头和空头的市场涨跌大体对冲，市场风险基本被中性化了。它赚的不是市场上涨的钱，而是便宜股票和昂贵股票之间的收益差。 所以多空因子应该和无风险收益率比，也就是美国国债的收益率。这样比的话，多空价值因子的表现比无风险收益好一些。 2010年之后，价值因子被说“死了十几年”。但放到多空框架里、和无风险利率比，它其实仍然有一定优势，只是这个优势越来越小。 再说纯做多。只买估值低的那一批公司，不做空。这种组合承担了市场风险，可以和标普五百比。 但比的时候不能只看收益率，要把收益和风险放在一起看，也就是夏普比率。 夏普比率的算法是：组合收益率减去无风险利率，再除以组合收益的波动率（标准差）。意思是每承担一单位波动，换来多少超额收益。两个组合收益差不多，波动小的那个夏普更高，持有体验和可复制性都更好。 标普500本身就是一个很好的组合，也是一个很好的策略。纯做多的价值组合如果夏普比率能超过标普500，才说明这个因子构建得好；如果夏普反而更低，说明这种纯做多的构建方式不怎么样。 三、原版价值因子：账面市值比与1992年 最原始的价值因子用的是市净率。更严格地说，用的是市净率的倒数，也就是账面净资产除以市值，常叫“账面市值比”。这个数越高，公司越便宜、越值得买；越低，就越贵、越不值得买。 这套做法在1992年提出，出自法玛和弗伦奇关于股票横截面收益的研究。他们发现，市值和账面市值比这两个简单指标，能解释很大一部分股票收益差异，后来的三因子模型就是在这个基础上发展出来的。 用倒数而不用市净率本身，有个实际的原因：净资产为负或接近零时，市净率会变得极大或失去意义；倒过来以后数值连续，排序更稳定。市盈率也一样，亏损公司的市盈率无法解释，换成盈利收益率（每股收益除以股价）就好处理得多。 金融市场又发展了这么多年，很多人认为这种做法已经不适用了，于是不少顶尖机构对它做了改造。 四、三种主流改造思路 第一种，AQR：用多个估值指标综合打分。 AQR 是一家很有影响力的量化机构，具体细节很多，抓住最重要的一点就够了：只看市净率不够，应该同时用市盈率、市净率等多个估值指标。做法是把全市场公司的这些指标都算出来，取平均，看谁综合下来更便宜、谁更贵，再据此构建价值因子。 这样做的道理不难理解。每个估值指标都有盲区：市净率对轻资产公司不公平，市盈率在利润波动大时容易失真，市销率又看不到利润率高低。几个指标一起用，单个指标的噪音会被稀释。实际操作中，各个指标的量纲差别很大，通常先转成排名或标准分，再做平均。 第二种，Avantis：加质量筛选，剔除商誉。 Avantis 是从 Dimensional 分出来的公司。Dimensional 和价值因子的提出者渊源很深，法玛和弗伦奇在这家公司担任董事。Dimensional 的价值因子做得非常纯粹，一直坚持只用市净率。 分出来的 Avantis 认为，传统价值因子之上还要加一层质量筛选。理由是便宜的公司不一定真的便宜，它可能是价值陷阱：股价低，是因为公司确实烂到极点了。所以要用一些基本面指标来筛查公司质量。在他们看来，值得买的是那些质量不差、因为被错杀才显得便宜的公司。 质量通常用盈利能力（如毛利率、净资产收益率）、盈利稳定性、财务健康度等来衡量。思路是在“便宜”的股票里，把那些便宜得有道理的剔掉。 Avantis 还认为，构建价值因子时要把商誉剔除。 过去几十年，美国的并购非常多。并购往往要付溢价：比如 B 公司只值一百亿，A 公司花了一百二十亿把它买下来，多出的二十亿就是溢价，记在财报上叫商誉。溢价付得越多，账面净资产就越大。 问题是商誉没法变现。应收账款收回来是钱，存货卖出去也能变成钱，商誉却换不成钱。美国公司并购太多，财报里堆积了大量商誉。所以 Avantis 主张，算市净率时，分母里的净资产，也就是股东权益，要先扣掉商誉。 这一点有个直观的影响：并购频繁的公司账面净资产被商誉撑大，市净率看起来偏低，像是“便宜”，扣掉商誉以后可能就没那么便宜了。而且商誉一旦减值，会直接冲减净资产和利润，这也是并购型公司常见的风险来源。 第三种，Research Affiliates：把无形资产加回来。 Research Affiliates 也是做因子投资的机构，它的改造方向和 Avantis 正好相反，关注的是被低估的资产：无形资产。 按美国的会计规则，很多公司的研发支出是当作费用直接扣掉的，不形成资产。而越到后来，公司的研发投入越多，全部扣掉就不太合理了。研发投入形成的技术、专利、品牌，本质上是能长期产生收益的资产。所以他们在计算企业的资产、判断估值高低时，会把被扣掉的研发费用重新加回来，算进资产，再去判断公司贵不贵。 这个调整背后的问题是，传统市净率天然偏向重资产行业。银行、钢铁、能源的账面资产厚，科技和医药的价值大多在账外。不做调整，“价值组合”很容易变成“传统行业组合”，错过很多真正被低估的轻资产公司。 这三种改造只是举例。它们的共同点是：原版价值因子的问题不在“买便宜”这个逻辑，而在“便宜”算得不够准。 五、一种结合式构建：多指标、轻质量、加入 EV/EBITDA 下面这种构建方式偏向 AQR 和 Avantis 的结合，再加上一层对负债的考量。 第一层，学 AQR，用多个指标综合评判估值，市盈率、市净率、市销率都用上。 第二层，学 Avantis，做质量筛选。但这一层做得非常轻，不做重。原因可以这样理解：质量门槛设得太高，剩下的会越来越像一个质量组合，反而丢掉了价值因子本身的收益来源；轻轻一层，只是把最明显的垃圾公司挡在门外。 第三层是自己的想法：把和债务有关的公司筛掉。有些公司看着很便宜，但负债特别大，这种公司不讨喜，尤其容易爆雷。 具体的办法，是在综合估值指标之外，再加入 EV/EBITDA。 EV 是企业价值，大致等于股权市值加上有息负债，再减去现金，相当于把整家公司连股带债买下来要付的价钱。EBITDA 是息税折旧摊销前利润，反映主营业务赚现金的能力，不受资本结构和折旧政策影响。 市盈率、市净率只看股东那一侧，一家公司借了大量债务、市值被压得很低，这些指标就会显示它“很便宜”。EV 把负债算了进去，高负债公司的 EV/EBITDA 会明显偏高，也就不再显得便宜。用这个指标去衡量贵贱，能把“靠借钱显得便宜”的公司排到后面。 用这种方式构建出来的效果要好很多。 把不同机构的方法和这套方法放在一起，比较多空组合的夏普比率，这套方法的多空表现不是最好的，但也处在一个还不错的区间。 只做纯多头时，它的表现就更突出了：市盈率、市净率、市销率综合打分，加上 EV/EBITDA，再加一层轻微的质量筛选，得到的夏普比率高于其他传统的价值因子构建方式。 这套方法不是短平快的东西，也不算引人入胜，但它是实际在用的价值因子构建方式。 六、用价值因子时容易踩的坑 · 用单只股票验证因子。某只低估值股票不涨，说明不了什么，因子要看一整个组合在长周期里的表现。 · 比错基准。多空组合和无风险利率比，纯多头组合和指数比，而且要比夏普，不能只比收益。 · 低估了它的回撤周期。价值因子可以连续很多年跑输，2010年之后的那段就是例子。这样的策略如果熬不住，中途放弃，长期优势就拿不到。 · 忽视行业集中。单用市净率时，组合很容易扎堆在金融、能源这类重资产行业，实际上押的是行业而不是“便宜”。 · 忽视交易成本。价值组合需要定期调仓，调得太勤，换手和冲击成本会吃掉本来就不大的超额收益。 七、落地：评估一个价值策略时看什么 这里没有具体的买卖建议，可以作为检查任何价值类产品或自建策略的框架： · 看估值口径：是只用市净率，还是多个指标综合打分？是否处理了商誉、研发这些会扭曲账面的项目？ · 看负债处理：有没有引入 EV/EBITDA 这类把债务算进去的指标，能不能避开“靠借钱显得便宜”的公司？ · 看质量筛选的力度：有没有防价值陷阱的机制？筛得太重会不会把价值因子做成了质量因子？ · 看评价方法：多空组合对比无风险利率，纯多头组合对比标普500这类指数，并且以夏普比率为准。

$NVDA 的底，不会靠利好来确认。 真正的信号是：利空砸下来，股价不再跌了。 看看这24小时发生了什么： 昨收 $173.73 今收 $166.19 • 黄仁勋卸任CEO • 他的私人问题又有新料曝出 • 英伟达的领导层和未来都蒙上了不确定性 可即便如此，NVIDIA 盘中从低点拉回来不少。 我盯的就是这个。 消息越来越糟，股价却不再创新低，这往往是空头子弹快打光的第一个信号。 我今天不喊精确的底。 但我觉得 $NVDA 离告诉我们底在哪儿已经不远了。 新闻会继续上头条，至于什么时候它不再起作用，价格会告诉我们。 反过来说，英伟达也可能连着几个月走成烂股，而龙头位置被同行接走，比如 $AMD $AVGO 这些。

$NVDA 日线RSI来到25，是May 2019以来最低的一次。 我翻了将近20年的历史数据，专门看类似超卖读数之后的走势： - 82%的情况，一年后股价更高 - 1年平均回报 33.4% - 2年平均回报 96.9% 金融危机、熊市、大级别回调都算在里面，英伟达历史上一直在奖励那些敢在恐慌里往远处看的人。 但超卖不等于见底。以前RSI到极端位置之后，NVDA也继续跌过，有几次跌得还不轻。 所以比起去猜接下来几个交易日怎么走，我更在意长线的统计结果。 还会不会再跌？完全有可能。 真正的问题是：一两年后回头看，今天的恐慌会不会是机会。 历史数据整理在下面的图里，自己看。

Jesus！我还想为什么今天多了很多粉丝，原来是受到了白毛股神的关注，感谢关注🙏🏻

$NVDA 今天的量太夸张了。 过去30天日均成交量：163 million股 今天成交量：672 million股 直接放出4x的量。

纳指今天真正的看点只有一个：200日均线。 这波小上升趋势还能不能延续，就看这道压力测试能不能过。 $QQQ

$NVDA CEO黄仁勋离任，今天大盘要是还能收红，这信号可就太强了。 意思很简单：不管往这个市场身上砸什么，它就是不肯趴下。 看涨！

It's time to hire Jensen!

英伟达的CFO Kress上任，我觉得这只是短暂的CEO选择，后面可能还是要交给CUDA缔造者BUCK！

突发消息：英伟达CEO黄仁勋辞职，财务官科莱特·克里斯被任命为临时首席执行官 最坏的事情还是发生了……

美股抄底先看200日均线：只在牛市里抄 纳斯达克指数这两天反弹得很猛，不少人又在问还能不能抄底。比起猜这一次对不对，更有用的问题是：在美股市场里，什么样的抄底才算好的抄底？能不能把它写成一套可以照着执行、也能回测的规则？ 答案是可以。整套思路都围绕一条线展开，就是200日均线。 先看这一轮的位置。纳指跌破了200日均线，现在又回到了200日均线附近；也有指数仍然停留在200日均线下方；标普500则在这一轮里始终没有跌破200日均线。三者的位置不同，后面会看到，这决定了策略在它们身上的表现也不同。 一、为什么偏偏是200日均线 200日均线就是把最近200个交易日的收盘价加起来再除以200，得到的一条平滑曲线。美股一年大约有250个交易日，200日差不多覆盖了大半年的价格，所以它反映的是中长期趋势，短期涨跌对它的影响很小。 这条线在美股里被普遍当作牛熊分界线。基金经理、媒体、技术派交易员都盯着它，指数站上或跌破它本身就会改变一部分资金的行为，这种共识又反过来强化了它的作用。 真正让它有意义的，是长期数据里看得到的差别。无论纳指还是标普，价格在200日均线上方和下方时，表现完全是两个市场。 先看收益。1971年到2026年这段时间里： · 纳指在200日均线上方时，年化收益为15.9%；在下方时为负1.7%。 · 标普在200日均线上方时，年化收益为9.8%；在下方时为4.6%。 再看波动。同样的区间里： · 纳指在均线上方时年化波动率为15.8%，下方时升到28.4%，从十五左右涨到接近三十，几乎翻倍。 · 标普在均线上方时年化波动率为13.2%，下方时为24.9%。 这些都是长期统计的结果。归纳起来就是一句话：200日均线下方，收益更低，波动更大，波动差不多是上方的两倍。 收益低、波动大，叠加起来就让两边的夏普比率差得非常远。夏普比率是衡量收益和风险性价比的常用指标，算法是用超出无风险利率的那部分收益，除以收益的波动率。分子变小、分母变大，结果自然大幅下降。换句话说，同样承担一份风险，在均线下方拿到的回报要少得多。 二、均线附近，进攻和防守都说得通 200日均线有一个很矛盾的特性：在它附近，选择进攻是对的，选择防守也是对的。 说进攻对，是因为2008年以后的美股，200日均线是一条非常强的支撑。纳指也好，标普也好，大多数时候跌到这条线附近或者下方，都是一个深V被拉回去。 说防守对，是因为时间拉长到上世纪70年代来看，想躲开那些灾难级别的股灾，跌破200日均线时离场都是正确的位置。2000年的科网泡沫，2007年到2008年的次贷危机，甚至2022年那一轮下跌，都是如此。 所以同一段行情，对风险偏好不同、策略不同的人，意义完全不一样。以躲过大跌为首要目标的人，到了200日均线会做一些防守动作；短线交易者看到指数来到200日均线，反而会兴奋，因为市场马上要进入大波动区间，而且从近十几二十年的经验看，这里多半是很强的支撑。 理解这一点很重要：200日均线本身不给答案，它只是告诉你，市场到了一个分歧最大的地方。 三、三条原则：先定理念，再谈规则 基于上面的特性，可以先立下三条原则，之后再把它们翻译成具体条件。 第一条，尽量避开200日均线附近。 既然在这里进攻和防守都有道理，最怕的就是指数在均线上下反复穿越。今天站上，明天跌破，后天又站上，按均线做多做空的人会被反复打脸，技术分析里管这种行情叫“来回拉锯”或“骗线”。这种时候操作难度极大，胜率和赔率都不理想。 机会出现在两种状态里： · 指数稳定运行在200日均线上方。这时基本面等底层条件没有改变，但因为情绪或某种外力冲击出现急跌，这种由情绪造成的下跌往往修复得很快。 · 指数跌到200日均线下方很远。近二十年来，美股偏离均线过多时容易出现深V反弹。 一句话概括：均线上方稳定运行时可以做，下方急跌偏离很多时也可以做，唯独贴着均线的时候不做。 第二条，只在牛市里做择时。 牛市里，各种技术指标比较好用，急跌之后也会快速修复。一旦确认进入熊市，再去做择时会非常惨，因为熊市里经常出现意想不到的大跌，几乎能把所有技术指标钝化、打破。 所谓钝化，是指指标早就显示超卖，价格却继续下跌，超卖之后还有更深的超卖，按信号抄底的人一次次被套。熊市里的“便宜”往往还会更便宜。 怎么区分牛市和熊市？办法很简单：200日均线还在向上，就定义为牛市；200日均线已经开始拐头向下，就定义为熊市。 第三条，做好止盈和止损。 短线策略不设退出规则，等于没有策略。 四、进场规则一：牛市里的情绪急跌 第一种进场针对的是“指数在200日均线上方稳定运行，突然出现情绪性急跌”的情形。量化成三个条件，需要同时满足： · 收盘价高于200日均线。这一条确认指数处在均线上方。 · 200日均线高于20个交易日之前的数值。也可以改成“200日均线斜率为正”，意思一样。选20个交易日，是因为它差不多是一个月，用来确认过去一个月里200日均线仍在向上，对应的就是“熊市不择时”那条原则。 · 5个交易日内的跌幅，超过平均5日波动的两倍。 第二个条件把熊市区间过滤掉了。回头看历史，2000年9月开始到2003年、2007年到2009年、以及2022年，这些都是很明显的熊市区间，用200日均线的斜率，或者与20个交易日之前作比较，就能把它们识别出来，策略在这些时段自动停手。 第三个条件是用来识别“情绪性急跌”的。情绪带来的下跌，一个共同特征就是波动突然放大，所以只要看短期跌幅是否明显超出平常的波动范围即可。 参数为什么这样定，也有讲究： 选5个交易日、平均5日波动，原因很简单，就是一周。不要去做太精细的参数设定，否则容易过拟合。 选两倍，是因为两个标准差是区分大概率事件和小概率事件的常用界限，布林线默认用的也是两个标准差。 这里补充一下具体怎么算。先用每天的收盘价算出滚动的5日涨跌幅，再在一段较长的历史窗口里计算这些5日涨跌幅的标准差，这就是“平均5日波动”的一种常见度量。如果最近5天的跌幅超过这个标准差的两倍，就满足条件。在近似正态分布的假设下，偏离均值两个标准差以外的情况大约只占5%左右，单边下跌一侧更少，所以触发时意味着市场确实走出了一段不寻常的急跌。 布林线也是同样的思路：中轨是20日均线，上下轨是中轨加减两倍的20日标准差，价格触及下轨往往被视为短期超跌。区别在于，布林线在单边下跌行情里会沿着下轨一路走低，这正是为什么必须先用200日均线方向把熊市排除在外。 五、进场规则二：均线仍向上时的深度偏离 第二种进场针对另一种状态：指数已经跌穿200日均线很多，但200日均线本身还在向上。 依据是偏离度的均值回归特性。偏离度通常这样算：用指数收盘价减去200日均线，再除以200日均线，得到一个百分比。看纳指和标普500的偏离度走势，它有很明显的回归特性，不会一直往上，也不会一直往下，走到一定极端之后会被拉回来。 所以在均线下方、均线还在上行时，跌幅一旦达到某个阈值，就可以去博一个深V反弹。进场条件有两条： · 指数对200日均线的偏离度达到10%或更多。 · 200日均线高于20个交易日之前的数值，同样可以用均线斜率来定义。 第二条与规则一完全相同，还是熊市不择时。 至于为什么是10%，原因还是不调参，定一个差不多的整数即可。想做得更激进一些，可以定成8%；想更保守，可以定成12%、13%甚至15%，都可以。关键是不要为了让历史回测更好看，去把参数抠到小数点后面。 这里也值得多说一句为什么怕过拟合。一套参数如果是在历史数据里反复试出来的，它很可能只是恰好贴合了过去那几段行情，换到未来就失灵。参数越简单、越符合直觉，比如一周、一个月、两个标准差、10%，越说明策略赚的是市场本身的规律，而不是数据里的偶然。检验方法也简单：把参数上下挪动一点，如果结果变化不大，策略就是稳健的；如果稍微一动结果就崩，那就是过拟合了。 六、离场规则：止盈、止损和时间 进场之后还要定离场。离场规则因人而异，因为它涉及止盈和止损：止盈取决于胃口，有人胃口大有人胃口小；止损取决于风险承受能力，有人亏10%就受不了，有人亏30%也无所谓。 下面这组条件只是一个示例，用来说明思路，三个条件满足任意一个就退出： · 止盈：收盘价回到5日均线以上，结束这笔短线交易。也可以改成指数本身浮盈达到2%以上或5%以上就停止交易。如果用期权来做，杠杆会更高。 · 止损：比如设定15%的止损，也可以根据自己的情况调整。 · 时间：持仓达到20个交易日，无论盈亏都结束这笔交易。 时间止损这一条尤其容易被忽视。短线策略千万不能和长期策略混在一起。美股长期买入持有的胜率本身就很高，标普或纳指随便闭着眼选一天买入，胜率都能达到53%到54%左右。一笔短线交易做亏了，就转成长线拿着，嘴上说是“长期持有”，实际是把两种逻辑搅在一起，这在专业上站不住脚。 既然是短线，就限定在一个月以内，到了20个交易日必须了结。 七、回测结果：胜率和赔率都要够 进场和离场都量化之后，就可以做回测了。这套规则的回测表现相当不错：胜率大约在70%以上，标普上甚至可以达到80%以上，赔率可以达到1.5以上。这已经算很优秀了。 胜率和赔率是评价交易策略最基本的两个维度。 胜率是赚钱交易占全部交易的比例。胜率80%，就是十笔交易里大约八笔赚钱、两笔亏钱。 赔率是平均每笔盈利与平均每笔亏损的比值。如果每次赚钱只赚一点点，亏的那一次却亏很多，赔率就很低，这样也不划算。总的来看赚的能抵过亏的，就是赔率大于1的情况。 两者合在一起才决定一套策略是否赚钱。每笔交易的期望收益，可以用“胜率乘以平均盈利，减去败率乘以平均亏损”来估算。假设胜率70%、赔率1.5，以平均亏损为一个单位，期望就是0.7乘1.5减去0.3乘1，等于0.75个单位，每做一笔平均都是正收益，而且正得很明显。 巴菲特常说投资要做确定性的事情，短期择时也应该做确定性高一点的事情。高胜率低赔率，意味着偶尔一次大亏就吃掉很多次小赚；低胜率高赔率，意味着要忍受长时间连续亏损，心理上很难坚持。在短期择时里，这两种都不是好思路，胜率和赔率都过得去才是。 八、有效的前提和边界 这套规则之所以有效，有两个前提，用之前必须清楚。 第一，它得益于美股的交易机制。美股几乎可以24小时交易，有盘中、盘前、盘后，还有夜盘，价格接近连续。止盈止损可以在接近预设的位置执行，不容易被隔夜跳空打乱。如果没有这种市场机制，这套规则的效果会大打折扣。 第二，它只在标普500和纳斯达克上有效。用在黄金、原油，甚至其他一些新兴市场的股市上，基本没什么效果，感兴趣的话可以自己回测验证。 原因不难理解。美股宽基指数背后是长期向上的企业盈利，又有大量资金在回调时进场，所以“牛市急跌会修复、偏离过大会回归”的规律才站得住。商品价格受供需周期驱动，长期未必向上；一些新兴市场的指数可能长年震荡，200日均线的方向本身就频繁变化，规则的前提就不成立了。 此外还要清楚，回测结果是历史，不是承诺。熊市过滤器依赖200日均线拐头，而均线天然滞后，熊市刚开始的那一段，均线可能还在向上，这时触发的买点是策略最脆弱的地方，也正是止损和时间退出存在的意义。 九、这一轮行情触发了吗 拿最近这一轮行情对照一下规则。 纳指这一次没有触发策略。它跌破了200日均线又拉回来，整个过程都在200日均线附近，也就是这套思路认为最危险、最不确定的区域。按第一条原则，这种行情不做。 标普这一次触发了买点和卖点。标普下跌但没有跌破200日均线的那一天，符合第一种进场规则里的急跌条件；之后收盘价回到5日均线以上，按止盈条件离场，完成了一笔完整的交易。 所以很多人说自己这次抄纳指抄对了，在这套逻辑看来，很多时候只是运气。靠直觉和盘感，觉得这里该抄了就抄进去，这次赚了，下次可能就亏了。 好的短期择时策略，应该是长期可量化、可执行的规则。现实里做交易、做择时，心理干扰太大，恐惧和贪婪会在最关键的时候改变你的判断。没有一套清晰的规则，从长期看几乎无法抵御自己内心的这些干扰。投资还是尽量少靠直觉。 十、照着检查的清单 把整套规则压缩成几步，每次想抄底之前对照一遍： · 先看方向：200日均线是否高于20个交易日之前（或斜率为正）。如果已拐头向下，视为熊市，不做择时。 · 再看位置：指数如果贴着200日均线来回穿越，不做；稳定在均线上方，等待“5日跌幅超过平均5日波动两倍”的急跌信号；跌到均线下方，等待偏离度达到10%左右（激进8%，保守12%到15%）。 · 进场前先定好离场：收盘回到5日均线以上止盈（或指数浮盈2%至5%），设定止损（示例为15%），持仓最多20个交易日。 · 只用在标普500和纳斯达克上，不要搬到黄金、原油或其他新兴市场，也不要把亏损的短线单转成长线。

假设我是个不希望任何人拥有 AI 的人。不希望有中国 AI，不希望有开源 AI，只希望拥有自己的 AI，而且想卖什么价就卖什么价。 我要怎样才能实现这个梦想？ 1. 在 NVIDIA 扳倒 Jensen。 2. 扶植一个傀儡 CEO 上任。 3. 让我的人推动通过法律，全面禁止 GPU 出口。 这真是一个黑暗的愿景。

突发：英伟达董事会正准备罢免公司创始人兼首席执行官黄仁勋。 真是一波未平一波又起，Alice Huang还没说明白，怎么又出来一个Kimberly Powell？