投資

如果你認為 AI 是泡沫，放空它不是好做法。比較好的做法，是買被這個泡沫錯殺的公司。 我之前在 蓋資料中心的不賺錢，賣鏟子的才是贏家？、AI 是泡沫嗎？從資本支出數據看 寫過資本循環。當新技術吸引大量資金，出錢蓋的人最後往往賠錢，價值流向後來便宜接手的使用者。但如果今天我們認為這個泡沫快破了，可以怎麼做？Edward Chancellor 最近在一個訪談聊「反泡沫」的做法，我覺得蠻有趣。 ...

AI 做研究很快，但交易虧錢 現在幾乎每個人都會用 AI 協助投資研究，請 AI 幫忙找資料、分析、預測，甚至我也注意到，社群上有越來越多人，直接照 AI 建議投資。 ...

四大 CSP 自由現金流少了 90% 去年九月寫了 AI 是泡沫嗎？從資本支出數據看，四月寫了 蓋資料中心的不賺錢，賣鏟子的才是贏家？。這週讀了一輪新文章，數字又更誇張了。 華爾街預測，亞馬遜、Alphabet、微軟、Meta 四家的合計自由現金流，到今年第三季預計只剩大約 40 億美金，疫情後這個數字的每季平均是 450 億。 ...

在淘金熱裡，真正賺錢的是賣鏟子的人。 歷史上每一次技術突破，都有大量資本衝進去蓋基礎建設，最後報酬都很低，真正受益的是搭便車的公司。 第一個例子是英國鐵路。1843 到 1845 年的鐵路狂熱，資本支出一度到英國 GDP 的 10%，比今天 AI 佔 GDP 的比重還高。錢多到倫敦到彼得堡、里茲到曼徹斯特都同時蓋了三條平行的路線，鐵路指數後來跌掉大約六成。但鐵路對經濟本身是好的，泡沫破掉、1850 年才進場的人也賺得到錢。賠光的是在狂熱裡出錢蓋鐵路的那批人。 ...

如果你問資深交易員，怎麼決定停損停利，很多人會說：「經驗」。 這句話沒錯，只是從一篇 2026 年的研究來看，影響停損停利判斷的，不單純是交易做了多久，而是你過去賺最多、賠最多的那幾次經驗。 ...

賭徒、經濟學家、專業投資人，誰預測金融市場最準？ Kalshi 和 Polymarket 是近年崛起的預測平台，任何人都可以在上面針對未來事件下注，比如「聯準會下次會升息嗎？」或「下個月通膨率會超過 3% 嗎？」這類問題。這些平台熱門到，愈來愈多財經評論會引用它們的預測，而不是 Bloomberg 等傳統媒體的共識值。 ...

新創的遊戲，就是要在巨頭創新得夠快之前，搶到曝光渠道。 這個框架可以直接套用到現在的 AI 競賽。 微軟⁣憑藉與 OpenAI 的早期合作，一開始蠻積極，有許多創新想法。但在 AI PC 失利後，聲音就小很多了。 ...

這是一篇有趣的研究：FOMO 可以被量化嗎？ 不管是科技股、迷因股、加密貨幣，都有人用 FOMO 解釋上漲的原因。那我們可以用 FOMO 預測未來嗎？ 研究人員用以下六個字的 Google Trends 計算一個 FOMO 分數：FOMO、Buy stocks（買股票）、Get rich quick（快速致富）、Missed out（錯過了）、Trending now（現在趨勢）、Bitcoin price（比特幣價格）。 ...

Guy Spier 寫了一篇文章，《價值投資的黃金年代，被 AI 終結了》。Guy Spier 算蠻知名的價值投資人，也出過一本書，《華爾街之狼從良記》，所以儘管他績效不算好，這篇文章還是蠻吸引我看的。 ...

前幾天，我參加了薩德博士（Jeffrey Zeig）的艾瑞克森催眠大師督導班。薩德博士是心理治療發展大會的創始人，也是米爾頓・艾瑞克森基金會的創辦人兼主席。四天下來，我寫滿兩本筆記本，比我去年一整年寫的字還多。這篇先寫幾個台下問他的問題，以及坐在台下四天的觀察。 ...