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从你上传的资料来看,这并不是一本书,而是一组按日期整理的作者每日观点(约2026年6月至7月),内容主要围绕股票市场、国际政治和宏观经济。

作者的观点具有很强的一致性,因此可以分析出其完整的思想体系,而不仅仅是每天的市场评论。

一、核心世界观:市场决定一切,而不是宣传

作者反复强调一句话:

市场最终不会骗人。

他的逻辑是:

政策 → 可以影响几天
市场 → 决定几年

例如他反复举韩国股市作为例子:

  • 韩国政府不断出台救市措施
  • 周一还能拉红
  • 两天后继续暴跌
  • 最终两次熔断

他的结论:

政府可以延迟下跌,
不能改变趋势。

因此,他对各种利好消息几乎都保持怀疑。

二、最大的观点:AI行情已经结束

这是整个六月、七月作者最重要的判断。

例如文中反复出现:

AI大基建故事已经讲完了。

他的逻辑链是:

AI服务器建设

存储芯片价格上涨

资本疯狂扩产

供给过剩

价格暴跌

股票暴跌

他认为:

AI不是假的。

但是:

股票已经把未来十年的利润提前炒完了。

所以:

真正危险的是

估值。

而不是技术。

三、周期论(作者最相信的理论)

这是全文出现最多的思想。

例如:

存储芯片属于强周期行业。

作者几乎不用PE分析,

更喜欢:

供需周期。

他说:

今天利润很好

大家疯狂扩产

一年以后供给爆炸

利润归零

股价提前暴跌

所以他一直说:

不要相信

今年利润。

应该看:

未来两年供需。

四、风险收益比思想(全文最高频)

作者反复说一句:

风报比。

他的定义:

不是看:

能不能赚钱。

而是:

值得不值得赌。

例如他说:

现在AI股票

可能还有20%上涨

但是

有60%下跌空间。

于是:

风报比很差。

所以:

即使看多,

也不做。

这是典型交易员思维。

五、反情绪交易

作者几乎每天都在批评:

散户。

他说:

散户最大的特点:

对持仓产生幻想。

例如文中:

股民喜欢幻想。

还有:

昨天跌

今天涨一点

马上FOMO。

作者认为:

市场真正赚钱的人:

都是利用别人情绪。

不是:

跟着别人情绪。

这是很典型的行为金融学观点。

六、韩国股市是全球领先指标

这是作者最独特的观点。

几乎所有文章都在讲:

韩国。

他的逻辑:

韩国:

科技股占比高

半导体占比高

出口依赖高

全球周期最敏感

所以:

韩国股市

领先:

台湾

日本

A股科技

作者甚至认为:

比美股更值得观察。

这属于他的独创观察框架。

七、对A股长期偏悲观

他认为:

A股有几个根本问题:

第一

没有全球资金。

第二

政策影响太大。

第三

散户比例高。

第四

题材轮动过快。

第五

没有真正长期资金。

所以他说:

A股:

盘口温度最低。

几乎每天都强调:

盘口水温。

这也是他的自创词汇。

意思就是:

资金是否愿意接盘。

八、认为港股比A股更有价值

六月以后,

作者开始持续推荐:

腾讯

阿里

港股科技。

原因:

这些股票:

跌了几年。

估值低。

盈利真实。

不像AI概念。

所以他说:

资金正在:

A股

港股。

九、政治观点

政治部分比较鲜明。

主要包括:

对宣传保持怀疑

例如:

伊朗战争。

作者认为:

媒体宣传

真实战况

差距很大。

因此:

他喜欢找:

市场数据。

运输。

石油。

股市。

这些客观指标。

对政府干预市场不乐观

无论:

韩国

还是

中国。

他都认为:

政策只能拖延。

不能改变趋势。

十、最大的优点

作者最大的优点:

逻辑一致。

整个两个月:

几乎没有改变框架。

始终坚持:

  • 周期
  • 风险收益比
  • 市场决定价格
  • 情绪反向
  • 不相信故事
  • 重视资金流

说明:

不是每天找理由。

而是在用同一套模型解释市场。

十一、最大的缺点

他的问题也很明显。

(1)过度确定

例如:

很多地方用了:

“一定”

“必然”

“绝对”

市场实际上很少存在绝对结论。

(2)韩国指标可能被高估

韩国确实是:

全球半导体的重要窗口。

但是:

美国:

流动性

美元

AI资本开支

仍然具有更大的影响力。

韩国并不能代表:

全球所有行业。

(3)忽略技术革命的不连续性

作者更相信:

周期。

但是:

AI可能属于:

平台型革命。

例如:

互联网。

智能手机。

云计算。

它们在早期:

估值长期高于传统周期。

因此:

如果完全按:

钢铁、

煤炭、

存储芯片

去理解AI,

可能低估:

长期成长。

(4)容易陷入验证偏差

他不断寻找:

支持自己观点的信息。

例如:

韩国。

长鑫。

AI结束。

虽然有一定依据,但较少讨论与其观点相反的证据,例如企业盈利持续超预期、AI应用扩散速度或资本开支继续增长等。这会增加分析框架的单向性。

十二、整体评价

如果把作者放在投资流派中,我认为他的思想更接近:

  • 霍华德·马克斯(Howard Marks)——强调周期、风险与估值;
  • 乔治·索罗斯(George Soros)——关注市场预期和反身性,但作者没有形成完整的反身性理论;
  • 行为金融学——强调情绪、FOMO、散户心理;
  • 宏观交易员——从全球资金流、国际市场联动来解释A股,而不是从个股基本面出发。

他的分析框架最大的价值在于:提醒投资者不要沉迷叙事,而应关注周期、资金流向、估值和风险收益比。不过,他对某些判断(如韩国市场的领先性、AI行情已终结)的确信程度较高,因此在实际应用时,建议把这些观点视为需要持续验证的假设,而不是已经被证明的事实。

你提供的这几张截图,确实有一个共同特点:标题都采用了”高学历放弃本行、转行做普通行业、赚大钱”的叙事模式,例如:

  • 医学生卖油条年入30万
  • 海归硕士弹棉花年销200万
  • 女博士养蚯蚓年入1000万
  • 公务员养蟑螂身家百亿
  • 金融精英摆摊烤串月入120万
  • 国企员工卖鸡爪年入5亿……

这里面有几类情况需要区分。

第一,并不是全部都是”假新闻”

很多事件原型是真实存在的,但是标题经过了严重加工。

例如:

  • “山东中医药大学毕业卖油条”,当事人确有其人,也确实接受过采访。但标题会突出”放弃从医”,实际上很多毕业生本来也没有进入医院工作。
  • “海归帮助母亲弹棉花”,人物是真实的,但”年销售200万”通常指营业额,而且企业并不是一个人靠弹棉花赚200万。
  • “卖鸡爪年入5亿”,很多时候指的是一家供应链企业或品牌的销售额,不是老板个人收入。

也就是说:

真实人物 + 夸张标题 + 偷换概念 = 爆款新闻。

第二,也确实存在不少失实甚至虚构内容

尤其是一些自媒体。

例如:

  • 月入120万
  • 年赚一个亿
  • 身家百亿
  • 一只蚯蚓赚千万

很多后来都被媒体辟谣,或者原文根本没有这么说,而是二次传播时不断加码。

互联网有一句话:

第一版报道:“营业额1000万”

到了第五次转载:

“一年赚1000万”

再后来:

“老板个人年收入1000万”

最后变成:

“普通人一年轻松赚1000万。”

信息就是这样一步步失真的。

第三,这是不是宣传部门故意炮制?

这里需要谨慎区分几个主体。

这些内容的来源包括:

  • 官方媒体(记者采访)
  • 商业媒体
  • 地方媒体
  • 自媒体账号
  • 营销号

它们的目的并不完全一样。

一类原因:新闻价值

新闻本身喜欢报道”反差”。

比如:

博士卖猪肉

为什么会上新闻?

不是因为卖猪肉,而是因为

博士+卖猪肉

形成巨大反差。

这是新闻传播中常见的”反常性”(Oddity)原则。

第二类:流量竞争

媒体最关心点击率。

如果标题写:

“某食品企业营业额200万”

没人点。

如果写:

“博士摆摊年入千万”

点击量可能翻十倍。

这就是典型的标题党。

第三类:地方宣传

有些报道确实有宣传创业、返乡创业、乡村振兴等政策导向,希望通过成功案例激励更多人创业。

但宣传部门通常会选择成功案例,而不会宣传大量失败案例,因此容易造成一种”人人创业都能成功”的印象。这属于样本选择偏差,并不意味着所有创业都如此顺利。

第四,有人认为这是在弱化学历价值,这种理解是否成立?

网上确实有人这样解读。

因为大量报道容易让人形成一种印象:

“读书没用,摆摊更赚钱。”

但如果仔细看这些案例,很多人的成功并不是因为”摆摊”本身,而是因为:

  • 会品牌运营
  • 会直播
  • 会供应链管理
  • 会市场营销
  • 会电子商务
  • 能融资
  • 能建立团队

例如卖鸡爪、卖油条、卖西红柿的人,如果做到几千万甚至几亿元营业额,本质上经营的是一家企业,而不是一个普通摊位。

他们成功的关键往往是企业经营能力,而不是行业本身。

第五,为什么普通人容易觉得”这都是假的”?

因为报道常常存在几个问题:

  • 幸存者偏差:只报道成功者,不报道大量失败者。
  • 营业额与利润混淆:营业额很高,不代表赚的钱很多。
  • 企业收入与个人收入混淆:公司销售额不等于老板个人收入。
  • 短期峰值与长期平均混淆:一天最高收入被写成每天收入。

这些都会让读者觉得数据脱离现实。

综合来看

没有证据表明这些案例都是由某个”宣传部门”统一炮制的,也不能据此推断存在统一的宣传目的。更合理的解释是,多种因素共同作用:

  • 新闻偏好报道具有反差和故事性的案例;
  • 商业媒体、自媒体追求流量,倾向于使用夸张标题;
  • 一些地方宣传会展示创业成功案例,形成积极导向;
  • 在反复转载过程中,数据和表述可能不断被夸大,甚至出现失实内容。

因此,对这类报道,比较稳妥的做法是关注几个关键问题:报道的数据是营业额还是利润?是企业还是个人?是否有多个可信来源相互印证?是否存在后续澄清或辟谣? 这样比仅凭标题更容易判断信息的可靠性。6675.jpeg6676.jpeg
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