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    股神的牌局:复利公式 + 凯利公式

    13/04/2026 | 1h 30 mins.
    🎤 本期嘉宾
    徐倬迅 | 公众号「徐倬迅的投资日记」,望岳投资 投资经理(偏量化方向)
    ⏯️ 本期简介
    我一直希望面基能够多元化一些,无论是在选题还是嘉宾层面,因此,无论是价值的,成长的,交易的,套利的,量化的,配置的,都要聊聊。因为我坚信审美是看过足够的样本量之后的自然而然的产物。
    投资和交易,以及他们内部的不同流派,本应无分优劣对错,只有是否适合自己,最终目标都是为了赚钱,只不过方法不同而已,谁也不比谁高尚正派。
    但,形成审美的过程必然是充满积累,怀疑,实践,验证,修正的。
    一开始看山是山,看到什么,就相信什么。
    接着又发现自己其实什么都没真信过, 你会拆解、怀疑、穿透,看山不只是山——聪明和善良不意味着回报的必然,价格和价值常常不是一回事,规则背后还有规则,叙事背后还有利益,方法背后还有代价和逆风期。
    最后看过复杂,消化复杂,确定了自己适合、愿意且能走的山中小径,看山还是山。
    今天这期节目要聊两个公式,第一公式让投资中的复杂熵减,把各个流派装进去,它如此定义复利:
    Log growth复利增长 =Edge优势 * Position仓位 * Frequency频率 * Time遍历性✔️Edge优势:伴随性格、经历、学习与实践,每个人都能在一组或多组事件上建立自己的优势,这种优势体现为胜率与赔率的不同组合,它们的共性是最终的数学期望值为正。
    各种流派,各种方法,各种策略,本质上都是在挑选自己能建立优势的事件。
    ✔️Position仓位:发现优势后,如何参与也是容易被忽视的问题。因为对的优势匹配错误的仓位,最后也很容易变成错误的结果。关于如何下注,就是本期节目要讨论的第二个话题——凯利公式。
    f∗=p−b/q​其实凯利公式和DCF公式有点像,它们都很难在事前给出精确的计算,但可以给出一些模糊的原则性的指引。
    ✔️Frequency频率:优势对应的是不同事件,而不同事件必然有着不同的出现频率,它决定了你的出手或者说上桌次数。
    ✔️Time遍历性:时间,或者优势的有效期,它决定了遍历性。只有经过遍历性的考验,才能确保不出局,在无限游戏里逼近长期。
    总结一下:
    复利增长公式在表达的就是寻找优势,计算期望值,控制仓位,重复下注。而我们的故事,要从一位股神的牌局说起...
    ⚠️ 风险提示:所有内容仅属一般资料,只供参考之用,受访嘉宾及其工作单位无意借此作出任何保单要约,或在香港以外提供、安排、游说、要约或建议任何人购买受访嘉宾其工作单位的保险产品或服务。请读者注意判断其中风险,结合个人投资目标、财务状况和需求,独立思考,谨慎决策。your money your decision. 依据或使用本播客内容所造成的后果由您独自承担。
    🎯 时间轴
    00:21 看山是山,看山不是山,看山还是山
    03:45 赌神的牌局
    13:05 遇到了不适合参与的游戏,那就卖铲子
    14:38 华尔街不就是最大的赌场嘛
    16:03 寻找优势Edge⭐️
    19:54 从优势的视角去解释一些投资流派
    23:01 我从不预设自己在概率上能有多高,很难超过50%
    28:05 交易看似只有买卖,但它们背后的潜台词是...
    30:56 去看交割单!⭐️
    34:47 做好迅速改主意的准备
    36:45 如何定义区间?
    40:15 价值投资还是更适合美股
    43:44 不同投资流派本质上就是对优势的寻找以及定义
    44:24 普通投资者投资指数基金最大的优势,就是承认自己没有优势
    47:43 换个角度解释「低估」
    52:50 Position仓位:凯利公式同时追求两件事:不能出局+ log growth长期最大化
    57:09 凯利公式的直接结果:合理仓位比大部人想象的要低
    1:02:53 Frequency频率:交易机会是不缺的
    1:06:23 加注意味着对概率和赔率都提出了更严格的要求
    1:13:04 关于加注的例子:以中证白酒指数为例
    1:19:51 如何定义优势是复利公式的源头
    1:21:34 《毛选》里的趋势交易思维
    1:22:54 顺利的交易,很快就会对起来
    1:26:42 凯利公式应该内化为一种纪律:2%风险管理常数
    📁 本期内容相关资料
    《凯利公式介绍》
    《用凯利公式理解仓位管理》
    《运动战和趋势交易》
    约翰·凯利的故事
    约翰·凯利1923年出生于美国德克萨斯州,在二战时是一名海军飞行员。退役后,进入得克萨斯州奥斯汀分校念物理学。1953年获得物理学博士学位,毕业后去了著名的贝尔实验室工作。在贝尔实验室中,他认识了好友兼同事,著名信息论创始人的克劳德·香农。凯利也被同事认为是贝尔实验室中第二聪明的人,第一次聪明的是香农。凯利公式最初为他的同僚克劳德·艾尔伍德·夏农于长途电话线杂讯上的研究所建立。凯利解决了香农的通信理论要如何应用于一名拥有内线消息的赌徒在赌马时的问题。赌徒希望决定最佳的赌注金额,而他的内幕消息不需完美(无杂讯),即可让他拥有有用的优势。研究得出的结论表面上看起来是奇怪的,就是实际上会对每匹马都进行押注,保证自身不破产,因为内幕消息本身可能并不准确。
    1956年凯利受到香农信息论的启发,于是写了一篇《信息论与赌博》的论文,但是这个题目不好发表,且贝尔实验室的高管担心媒体会抓住这篇文章不放,于是最后论文名字改成了《对信息传输速率的新解释》的论文。凯利证明了香农在通讯噪音干扰理论中使用的数学模型同样适用于投资者对于风险和收益的管理。如果信息传输中将噪音干扰引起的错误降低到零,那么,同理,投资者在追求最大复利收益的同时也可以把破产的风险降低到零。香农提出的这种两全其美的理论同样可以应用于赌博当中。
    其实该论文当时并没有引起太大轰动,几年后凯利突发脑溢血而亡,享年41岁,他至死也没能被大众熟知。
    爱德华·索普的故事
    凯利公式的开始应用并发扬光大实际上是爱德华.索普(Edward Thorp)完成的。
    爱德华·索普当时是MIT的青年教授,原先就在研究21点这个游戏,并研究出了《21点的常胜策略》的论文,他准备投稿到《美国科学院院报》上。但是当时这个杂志也是有VIP制度的,它只接受美国科学院院士的投稿。但索普当时其实只认识一个有资格的院士,也是麻省理工学院唯一的数学学科院士——克劳德·艾尔伍德·香农。香农对索普的论文大为赞赏,并推荐索普去看凯利之前写的论文。因为香农和索普发现,这个21点策略本身是有利的,但如果通过凯利公式下注,这个策略的优势发挥到最大。索普利用工作之余,通过数个月的艰苦演算,写了一篇题为《“二十一点”优选策略》的数学论文。1962年,索普拿着这个策略从赌场上赚了几万美元,成功测试了这个策略,然后上了赌场黑名单。后面他庆幸还好没赚太多钱,因为当时他去的内华达州赌场是美国黑帮管理的,要是赚了太多赌场的钱很难全身而退。后面索普写了一本书《击败庄家(BEAT THE DEALER)》,这本书里面含有大量关于凯利公式的注解,索普也依靠这本书一夜之间火了。策略本身是确定可以赚钱的,但实操中遇到了很多困难,包括被赌场禁赌、不断重新洗牌和作弊,即使后面索普跟一位擅长识破作弊的赌客联手,实际上赚钱还是较为困难的。书写出来直接赚版税对于索普来说效率可能更高一些,事实上《击败庄家》这本书最后是上了1964年的纽约时报畅销书排行榜,索普最后赚了很多版税。
    本质上,这个策略回应的是,当游戏出现变化的情况下,针对不同情况和落在哪个平行宇宙中,就进行不同分布的下注。这本质上是一种细化了的策略,当牌面变化时才有可能获得优势,当牌面出现变化时,通过凯利公式把微弱的优势切切实实拿到手。而投资上也是这个逻辑,我们会根据落到哪个平行宇宙,按照不同平行宇宙中我们的胜率和赔率调整我们的下注。
    意义上,赌博的策略和投资的策略是较为接近的,就是世界变化后,留下各个平行宇宙的可能性和方向都已经出来了,对应调整下注以适应更好的平行宇宙。
    后来索普和香农合作,搞了世界上第一台可穿戴微型计算机用来计算轮盘赌的概率,看得出来他们确实很喜欢把数学用于赌博,索普自传中回忆自己每周要花费20小时时间跟香农研究轮盘赌。该可穿戴计算机是1960年至1961年间索普与克劳德·香农共同开发的。它依赖于一对操作员,其中一个操作员会观察轮盘并用脚趾输入轮盘的节奏,另一个操作员则通过隐藏的耳机接收以音乐音调形式的信息。通过押注轮盘上相邻的数字组,他们可以获得足够的优势来获利。1961年6月,该装置的最终运行版本在香农位于地下室的家庭实验室中进行了测试,且确实通过计算获得了轻微的优势。但他们没有依靠这个赚到钱,因为这个计算机只适用于具备一定偏心的轮盘,且他们发现庄家有时候会通过出干的方式再次偷偷转动轮盘,他们一开始计算轮盘的落点并不适用,于是放弃了这个方案。
    1964年4月1日,为了《击败专家》这本书21点协会直接把游戏规则改了,这也是21点将有史以来第一次修改游戏规则。此后分牌和双注都会受到限制,而整副牌都会在几轮赌局之后重新洗牌。也就是索普书中关于21点的策略直接就失效了。但伴随着规则修改,愿意玩21点的人大幅度下降,后面赌场不得不改回原规则。但后面赌场引入了一种新的洗牌机器(也叫做蜗牛机),可以容纳4、6、8副牌一起洗,提高了算牌难度。
    1965年,索普就将研究的兴趣将目标转向股票权证,设计出第一个精确的量化投资策略——科学股票市场系统,这个系统可以给可转换债券定价。之后他们又将研究成果写成一本书《战胜市场:一个科学的股票市场系统》。后面索普发现自己实际上更先一步发现BS期权定价公式,但他当时没有发表论文只是自己在用(毕竟是用来赚钱的工具没必要发表),而提出模型并严格证明的舒尔斯和默顿因此在1997年获得诺贝尔经济学奖。
    自20世纪60年代末以来,索普利用他在股票市场上的概率和统计学知识,发现并利用了证券市场中的大量定价异常,并因此获得了巨额财富。
    21点的故事非常精彩,但这只是开始。索普意识到,华尔街才是最大的赌场。他发现利用凯利公式和概率计算能够完美的在金融市场上赚到钱。索普后来从麻省理工辞职,于1969年创立了人类历史上第一只量化对冲基金,主要做衍生品统计套利,拉开了量化投资的序幕。索普也是世界上最大的量化基金城堡Citadel的天使投资人。
    索普的第一只对冲基金是普林斯顿/纽波特合伙公司,经营时间为1969年至1989年,以市场中性衍生品对冲为基础。他的第二只对冲基金名为Ridgeline Partners,经营时间为1994年8月至2002年9月,以统计套利为基础。这只对冲基金关闭的主要原因是自2002年以来统计套利策略的回报率一直很低。
    1998年5月,索普报告称,他的个人投资在28.5年内平均年化回报率为20%。
    2002年,索普把对冲基金关掉了转为家族信托,后面交给他儿子在管。
    下图中蓝色线代表按照凯利下注的财富增长曲线、绿色代表按照原始下注方式财富增长曲线、红色代表按照2.5倍凯利公式仓位得到的财富曲线。
    可以看到凯利公式下注代表的蓝线是增速最快的但波动比原始版本大,原始版本的下注增长也不慢,但如果是2.5倍凯利公式反而是负增长的。
    即使在一个期望为正的游戏里面,如果没有严格遵守凯利公式的仓位管理,可能最终反而是亏钱的。也就是我们说的过犹不及。如果超过凯利仓位过多,最终得到的反而是非常差的结果。值得注意的是,一开始2.5倍凯利公式的收益率是比凯利公式收益率更高的,但在后面大数定律才体现出来,收益率开始断档滑坡,可能是个别几次亏了大钱的结果。
    凯利公式存在一个危险的错误,它通常高估仓位。
    如下图所示,横轴的Kelly倍数如果从1开始向左移动,一开始的回报率下降并不会很快,即使不小心左移了太多、顶多也就是不赚钱;
    而如果右移一旦超过2,就会开始损失、而不是回报率高低的问题,直到本金归零,是负向的非对称。

    再叠加上现实世界概率不确定,因而宁可在横轴上左移两步,也不要右移一步,所以才有半凯利的粗略近似策略。
    所以少下注某种意义上比多下注好,因为大多数情况下凯利值都会被高估,人们会过于乐观,过犹不及的现象在凯利公式上很明显。
    (以上内容来自徐倬迅)
    🎬 后期制作、声音设计:Dong
    📣 欢迎关注@老钱日日谈 ,如果播客没听够,可以来公众号找我玩,这边的更新频率会高一些。
  • 面基

    E151.相信的力量:投资哲学的源头 和 主体性的成熟

    30/03/2026 | 2h 11 mins.
    🎤 本期嘉宾
    南添@望岳投资,私募投资经理,「面基」半个主播
    老南之前来坐客「面基」的几期节目:
    短中长期 | 分红与回购 | 存量时代 | 实事求是|周期与演化|中美对账 | 10小时马拉松 | 美债 | 好心态
    ⏯️ 本期简介
    和老南聊他从Stan Druckenmiller身上学到的事情,但我没想到,最终的落点居然是:相信相信的力量——这话听着有些鸡汤,但我也是实在想不出更能概括这期精髓的其它说法了。
    在宏观交易领域,Stan Druckenmiller堪称G.O.A.T(Greatest Of All Time)。
    交易和投资不一样,交易是人在市场里的一种存在方式,人始终身处市场、身处他者叙事、身处情绪波动之中。
    交易不只是「我有个模型/策略,然后去执行」。
    交易更像是:我把自己,连同我的判断、性格、勇气、焦虑,一起投进了市场。通过交易,我回答了:我是谁,我如何理解这个市场,我承担理解所带来的后果。
    交易不只是赚钱手段,盈亏只是一方面,它迫使人不断确认自己的判断、勇气、欲望和恐惧;
    交易是主体性的舞台,也是主体的镜子。举几个例子:
    市场狂热时清仓离场,背后是「我不愿被情绪裹挟」
    恐慌巨震时逆势加仓,背后是「我愿意承担恐惧」
    不断追热点,背后是「我害怕被时代甩下」
    长期重仓冷门公司,背后是「我相信我的耐心终会被看见」
    交易记录几乎事一个人的精神分析材料。
    成熟的交易,不是技术成熟,而是主体成熟。
    市场不是事实场,而是认知场。买卖股票,面对的并不只是公司,也包括其他投资者的理解、情绪、信仰和想象。
    交易的真正对方,不是上市公司,而是他者的信仰与想象。市场价格不光是事件本身的映射,也内涵着他者理解路径交叉后的结果;
    在Stan眼中,交易并非单点判断,而是对一段「认知扩散过程」的参与——这是一条关乎时间的路径:先觉察,后等待,再交给后来者。
    交易 = 主体对未来的解释 + 对他者认知变化的预判 + 对后果的承担
    相信什么,就去交易什么。
    ❤️感谢科沃斯机器人对本期节目的赞助支持!
    超长续航,活水洗地,值得成为您解放双手的第一台洗地机器人。
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    🎯时间轴
    00:18 家务男的心里话
    07:35 stan工作方式、数据研究及思考重点
    17:41 stan和比尔米勒是怎么投资比特币的?
    21:08 先上车再研究:世界有效性加快的情况下,研究清楚再行动可能错过时机,2%试错
    26:51 stan的持仓分层——
    一层楼:2%仓位
    二层楼:大个位数仓位
    三层楼:两位数仓位
    认知止损→共识止损→信仰止损
    32:25 一把清仓:我不信了...
    36:37 不要投资于现在,重要的是投资于将来
    40:22 stan爱的是变化,巴菲特爱的是生意,你又爱什么?
    43:17 跟索罗斯学会下注
    46:37 寻找将来会相信这个游戏的人
    48:31 走向共识:2~3年的时间
    52:09 看不懂的才值的兴奋
    55:34 滑铁卢
    57:53 相信相信的力量
    1:01:13 初出茅庐
    1:05:13 就活那几票大的
    1:08:35 春节期间的一场“错过”
    1:12:28 科网股泡沫往事和两个人的47岁
    1:18:06 相信什么,就去做什么
    1:20:22 开放心态
    1:25:40 未知论者
    1:27:03 小登们的动物精神
    1:32:09 巴菲特的痛苦往事
    1:38:22 分析师、基金经理、交易员,培养 or 筛选?
    1:47:03 人脉游戏?
    1:52:44 得找相信的人——人效是信念指标
    1:56:28 做一个Stan的Agent
    2:00:18 杠杆的门道
    2:05:07 出发得越久,越看清了自己想要什么,喜欢什么
    2:07:59 财富增长 ≈ Edge × Position × Frequency × Time
    ⚠️ 风险提示:所有内容皆仅以交流嘉宾和主播个人想法和分享知识为目的,完全不构成任何投资建议或参考。请读者注意判断其中风险,结合个人投资目标、财务状况和需求,独立思考,谨慎决策。your money your decision. 依据或使用本播客内容所造成的后果由您独自承担。
    📁 本期内容相关资料
    节目开头提到的,去录制的路上,我被鸟屎砸到了,然后发了个朋友圈:
    关于stan的完整故事,本期节目并没有全部聊到,如果大家感兴趣,推荐这期节目,能听到关于他的完整故事。
    42:57 处提到专门看各家机构的13F文件的网站:Whalewisdom
    大家也可以去github上搜一个叫Openbb的skill,装到AI上,它可以直接调用各家投资机构的13F文件
    我让AI分析了一下Stan的13F历史持仓,结果如下:
    2:03:42 处提到长期看 2 倍杠杆比 3 倍杠杆还要高,以纳指为例:
    QQQ是正常指数,QLD是 2 倍做多,TQQQ是 3 倍做多
    图片来源:闲画生财
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    E150.新一波超级婴儿潮:Agent人口大爆发 和 加速的时间

    23/03/2026 | 1h 4 mins.
    🎤 本期嘉宾
    冯雷 | MarsWave/ListenHub 创始人& CEO,AI 自媒体「Agent橘」
    ⏯️ 节目简介
    本期节目录制于2026年2月上旬
    本期的嘉宾我叫他大橘子老师,2月初他在公众号上写了一篇文章叫《互联网已死,agent永生》这篇文章的传播度很广,后来又被虎嗅转载了,两个地方的阅读量都达到了 10W+。这篇文章在当时看起来是充满暴论的,甚至可以说有点天方夜谭,但仅仅过了一个多月之后,其中的很多观点我认为都已经逐渐成为了共识。
    其实从年初至今,我最大的感慨就是像标题所说。至少我生活的这个 bubble 里,时间是被 AI 明显加速的,那个感觉就好像我在跑步机上,而AI 这个王八蛋一直在摁加速键,他也不管你愿不愿意。随之而来的,很多东西也变得速朽了,包括很多观点,包括一些我自以为是沾沾自喜的技能。举个例子:以前我对自己的作图能力还是很满意的,但是在用上了 Claude 的cowork 之后,我已经不愿意自己做图了。
    大家听这期节目的时候应该能感觉出来,那时我还是挺焦虑的,处在那种被 AI 加速之后的恍惚感之中。这种感觉是一种典型的 FOMO(fear of missing out),它就像是在史铁生那期说的那样——世界奔流向前,独独把我留在了原地。
    春节回来之后让我去找品哥玩,他哥带着我,让我眼见为实的感受了一把 coding 到底是什么玩意,这件事给了我巨大帮助。品哥帮我确认了,即便我完全没有任何代码能力,我也是可以干这个事的。
    接着我自己就花了大概 4 天的时间做了一个完成度非常高的黄金分析网站,这个网站已经交给品哥去做付费功能了,相信不用太久就会和大家见面。
    我发现当我被 AI 提效,供给能力得到了极大增长之后,FOMO没了,转而又陷入到了另外一种情绪当中,就是 fear of better option 变成了FOBO。我总是想去做更多的产品,我想一周鼓捣出来一个,我总觉得还有更好的 skill 没用,还有更好的 UI 设计方案。
    密集开发网站的那几天,我每天都会在公司干到 11 点,然后回家的路上给我妈打电话,我妈说「你疯了,天天整这么晚!」
    我说我沉迷了,我小时候从来对去网吧打游戏没有过半点兴趣,但我现在的状态就是,只想去网吧包宿。
    我那天在即刻上还看到了即友发的一条帖子,只有一句话,他说:
    AI 同时指向了失权焦虑和贪得无厌。我一下子就被这句话击中了,前者是FOMO,后者是FOBO。我也决定就为这盘醋要包一顿饺子,所以我要放下手中所有的事,扑在这个选题上。
    说回这期节目,我觉得一个月之后再来听听自己之前的那些恍惚和焦虑也挺有意思的,我们都身处这波技术浪潮革命之中,你很难预测点什么,但是我觉得这个过程中的一切感受、启发和情绪都值得被记录。欢迎大家收听本期节目。
    🎯 时间轴
    00:20 《互联网已死,agent永生》这篇文章是AI写的
    06:16 DAU思维已经过时
    09:44 探讨AI是第五波技术革命的延续还是第六轮革命的开始
    12:21 TOKEN消耗现状
    19:28 新时代的城乡二元分野
    22:47 决定改方向二次创业
    26:50 新时代的一些商业指标
    35:59 注意力经济现状:在agent世界靠注意力赚钱很难
    38:47 coding泛滥下软件好坏的定义
    40:40 好的AI产品无需大量出海运营投放
    43:21 用户规模不重要,
    45:35 Token是新时代的石油,那能源变链家之后,Token会怎么样呢?
    47:03 御三家
    51:01 新的稀缺:TOKEN 和品味是稀缺的
    54:14 一人公司因掌握全部上下文,效率高于组织,AI 对个人提效更显著。
    56:10 skills 价值可能超软件
    57:56 学着当老板,当Agent的老板
    1:02:02 橘子的招聘标准:热爱AI且能自我加速的年轻人
    📁 本期内容相关资料
    节目一直提到的嘉宾的那篇文章:《互联网已死,agent永生》
    FOMO:Fear of Missing Out,怕错过,看到别人都在追一个东西,自己会焦虑。
    FOBO:Fear of Better Options,怕还有更好的选择,所以迟迟定不下来。
    Agent:能自己规划步骤、调用工具并执行任务的 AI,更像「会干活的数字同事」,不只是陪你聊天的机器人。
    AI coding / vibe coding:借助 AI 写代码、改代码、做网站或应用,让不会编程的人也能把开发门槛降下来很多。
    MCP(Model Context Protocol):让 AI 统一连接外部数据、工具和工作流的一套开放标准。
    Token:模型处理文本时的最小计量单位,也是很多 AI 产品计费和衡量消耗的基本单位。
    API:让不同软件按规则互相通信的接口,相当于程序之间的「插口」。
    DAU:Daily Active Users,日活跃用户数,就是每天真的来用这个产品的人有多少。
    ARR:Annual Recurring Revenue,年度经常性收入,常用来衡量订阅型产品一年能稳定收回多少钱。
    Skills:这里可以理解成给 AI 预装的「专长模块」或「能力包」,让它在某类任务上更会干活。
    Onboarding:新用户第一次上手产品时的引导过程,目的是让他尽快学会怎么用。
    CAPEX:资本开支,企业为了设备、机房、基础设施这类长期资产花的大钱。
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    E149.管家里钱,其实和保险公司的思路最像

    17/03/2026 | 1h 19 mins.
    🎤 本期嘉宾
    Peter | 香港中资保司高管,20+年保险从业经验
    ⏯️ 节目简介
    标题就是我近期一个很大的感慨,可以想象一下:
    如果把你的家庭看成一家保险公司,家人就是我们的投保人,他希望你能提供的是正现金流,有结余,不爆雷,低波动,绝对收益,在家庭生命周期的每个阶段都能安安稳稳、平平淡淡,这一切真的很像保险公司的运营思路。
    前段时间我去深圳进货,朋友帮我约到了香港保司的嘉宾,一起来聊聊这个话题。她还带我去了著名的海港城,走访了好几家港险公司的签单处。本期节目也对港险市场的主流产品和其中的门道做了一些科普,希望能帮到对这块感兴趣的听友,欢迎收听本期节目。
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    🎯 时间轴
    00:19 家庭财富打理与保险公司经营
    02:51 个人收入与支出存在时间周期不匹配,保险公司也类似
    06:38 家庭和保险公司都看重现金流,且家庭有类似公司的生命周期,不同阶段收支表现不同,投资理财能助于跨越各阶段。
    09:35 大数法则和情绪价值
    22:36 香港房产现状、涨跌原因及市场信仰分析
    29:36 高风险资产难以同甘共苦 vs. 稳定的自动复利
    33:15 2023年开关后销售渠道倾向卖简单快、收入高的储蓄型产品,导致市场同质化。客户对风险缺乏认知,部分产品预期收益实现概率低。
    45:29 香港保险公司投资目标、约束及市场情况
    1:03:08 大陆客户需求主要是分仓化投资、分散资产配置
    1:07:04 头部港险的傲慢风气
    1:09:46 港险购买建议及储蓄险挑选要点 🚩
    1:13:59 三类险企:公资、港资、外资
    1:16:42 高保底和低保底储蓄险的选择,以及不同年限的预期收益率
    📁 本期内容相关资料
    中国家庭生命周期标:
    现金流视角下的人一生的收支示意图:
    保险公司的底层资产一般都做到时间和空间的分散,主要体现在大类资产分散+区域分散+币种分散,核心做好资产负责匹配ALM的同时,通过赚全球的利差+汇差+价差来实现预期收益。
    47:30 处提及GN16 披露要求——香港保监局规定:2010年后发出的新保单,以及报告年度内仍有有效保单的产品,都要在官网披露分红实现率及过往派息率。保险公司需在每年6月30日前公布分红实现率。
    查询链接🔗
    分红实现率完整统计表格
    朋友带我看的海港城一景:楼下拉单子的保险代理。楼上的写字楼几乎被港险公司包圆了,一边看维港海景一边签单。
    🎬 后期制作、声音设计:Dong
    📣 欢迎关注@老钱日日谈 ,如果播客没听够,可以来公众号找我玩,这边的更新频率会高一些。
  • 面基

    E148.站在美股之巅,满眼山雨欲来

    09/03/2026 | 1h 27 mins.
    🎤 本期嘉宾
    林晓明|「周期循环图谱」作者,《经济周期实证理论及应用》作者,思睿首席经济学家
    ⏯️ 节目简介
    本期节目录制于2026年2月中旬
    林老师上次来面基坐客的节目:《周期上行,欣欣向荣但人也累|周期下行,追求舒服等待涌现》
    ⚠️ 风险提示:所有内容皆仅以交流嘉宾和主播个人想法和分享知识为目的,完全不构成任何投资建议或参考。请读者注意判断其中风险,结合个人投资目标、财务状况和需求,独立思考,谨慎决策。your money your decision. 依据或使用本播客内容所造成的后果由您独自承担。
    🎯 时间轴
    00:20 买方和卖方的区别
    02:33 看空美元信用,因此看多美元,有点反直觉
    流动性稀缺时,流动性本身就是价值
    10:29 黄金的另个一表征作用
    13:22 下一轮QE的约束
    18:34 比特币和美股背离的潜台词
    25:40 偏离的修正
    28:39 美股的状态
    33:42 看空和做空
    35:50 市场的学习效应,周期的相似韵脚
    40:08 叙事的「这次不一样」vs. 价格的「每次都类似」
    44:55 市场在极值区域的钝感
    47:44 再谈康波的萧条期
    52:05 分配问题
    57:30 新问题的新解法
    1:00:34 具体观点 → 资产配置
    1:07:45 三大不破金刚
    1:09:52 科网股泡沫的顶,次贷危机的顶,这一轮的顶
    1:14:13 写书计划
    1:17:43 股市是勾勒经济最好的指标之一
    📁 本期内容相关资料
    15:39 处提及美国债务时钟
    19:40 处提及纳斯达克同比 vs. 比特币的同比
    31:43 处提及的 3 轮美股牛市终结前夜的梳理
    44:06 处提及本轮AI的渗透率:
    每一个小方块代表320万人,整张网格代表 81 亿人类。
    84%从来没用过AI,大约 68 亿人。
    16% 用过免费的聊天机器人,就是底部那条绿色带。0.3%会为AI每月付20美元,就是那一小撮黄色。
    0.04% 用过像Claude Code这种编程Agent产品,大概就是角落里几乎看不见的红点。
    在技术革命的导入期,小红点的人赚了,其他人都变穷了。再然后,大家没需求了,小红点也穷了。进入转折期。最后大家在新技术范式的技术上,在生产组织范式,商业范式,社会制度范式上重新达成共识,进入展开期。
    1:24:50 处提及m7/标普500(是m7的平均股价):
    1:25:17 处提及商品的第一主成分和汇率的第一主成分的对比:
    🎬 后期制作、声音设计:Dong
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