邀请老朋友lijia再来聊聊交易的话题，lijia作为传统金融的跨资产投资者，每次都能给我带来很多启示和思考。

【活动信息】

分享主题：

时间：19:00（UTC+8）2024年3月7日

常驻嘉宾：

Odyssey推特@OdysseysEth

Zhen Dong 推特@zhendong2020

Peicai Li 推特@pcfli

【特别说明】

在讨论中提到的任何项目，均不构成投资建议，加密市场是一个风险很大的市场，请大家谨慎对待。

【音频时间戳】

03:05 分享自己为什么对特斯拉的未来信心更足？

10:12 探讨大家对特斯拉技术成熟和领先优势的不同看法

16:48 剖析为什么特斯拉本身具有高波动性的特征？

18:57 特斯拉最近的负面信息有哪些及如何应对？

21:38 探讨FSD在中国表现不如意的原因有哪些？

25:51 究竟如何看特斯拉的价值？

29:19 如何看待特斯拉的未来增长？

33:36 对于特斯拉未来的增长到底该怎么估？

38:16 对于高波动的投资标的，如果做高抛低吸的这种操作现实吗？

44:02 对以太坊换仓到特斯拉策略的讨论

50:26 讨论关于周期当中rebalance的问题

53:28 对“如果不持仓又怎么减仓”这个问题提出质疑

57:25 以太坊被低估了吗？此时是否应该换仓到以太坊？

58:52 如何评价现金这个资产的价值？

01:06:19 讨论关于现金比例的高低在投资中的影响力

【要点精选】

Q、从传统金融或交易的角度来看觉得自己是否有什么特别的优势？

Lijia 推特 @davidhornhouse

首先从现在来看一个特别大的优势是对不同不相关资产的理解程度更深，由于这些资产之间的相关性较低，因此可以理解成资金在哪里哪里的机会成本就会不断优化和提升，这样也会让自己的可选择性更大。市场当中一定的优势在于在某些资产维度上，对其他不相关资产的深入了解，实际上成为了在这一维度上占据优势并形成垄断的关键资源。

其次是从我们社区的许多人那里学到的对事物底层逻辑的深刻理解，这些学习内容可能会反哺到自己的交易中，同时在更抽象的层面上也带来了一些优势，使自己能够从更高的角度去审视问题。

Q、如何看待囤币和交易之间的关系呢？

Lijia 推特 @davidhornhouse

囤币和交易背后的关系在于大多数交易者往往跑不赢长期持有比特币的，因为比特币的涨幅非常大，对于绝大多数人来说囤币可能是更好的选择。如果最初投入的资金最后增长到成为自己资产中非常重要的一部分时，虽然我们知道波动性不是风险，但当它占据了自身资产的绝大比例时，这种波动性对普通人来说是很难承受的。

Peicai Li 推特 @pcfli

囤币这件事看似执行难度较低，但实际上它的认知成本非常高。如果不能建立一个正确的认知框架，或者无法真正认识到它的长期价值，其实很难坚持持有。但对大多数人来说，建立这种长期框架并没有那么容易，所以只有在这种思维框架被吸收之后，才能达到囤币这样的状态。交易的核心原理在短期内主要取决于流动性，即买入资金是否多于卖出资金。

Q、在囤币或交易策略里面找不对称性哪个更容易呢？

Lijia 推特 @davidhornhouse

交易中的不对称性可以从资金流入的框架来分析，这与筹码结构密切相关。简单来说，可以将其归结为两个核心要素：一是总仓位的规模，比如某一资产的看多仓位和看空仓位；二是看多和看空的参与人数，即人数的分布。这两个维度共同构成了筹码结构，并最终对价格走势产生影响。

市场结构可以分为两种即反转和趋势，其研究核心在于仓位总量以及市场中看多和看空的人数。在实操中有多种方法可以帮助我们尽可能接近市场的真实情况，最简单的方式是通过交易所发布的相关数据，这在期货市场中较为常见，而在个股市场中会相对困难一些。对于股指而言，可能需要借助一些另类数据来进行推测和分析。

怎么判断我们所做的这些就是推演？从两个方向入手让这个过程变得更优：一个是在某些方面比别人做得更好，比如拥有更多的数据或者分析数据的能力更强、处理速度更快又或者能够获取更优质的数据；另一个是如何让这个过程带来更高的收益。从哲学上看，如果存在一个更聪明的模型，或者有更快速获取信息的途径，最高效的方式就是只赚这个钱。

有些数据的分析并不能单纯依赖观测，从观察的角度来看，当某个数据点对市场产生极大影响，我们无法简单地通过统计模型或自动化算法来处理，这种情况下人的观察和判断仍然至关重要。因此，好的交易员或基金经理的核心能力并不在于多么精准地预测市场，而在于构建一套完善的系统去清楚地知道在不同情况下应该使用什么工具来实现最优效果。

Q、当囤币和交易策略发生冲突时，更看重哪个？

Lijia 推特 @davidhornhouse

从机会成本的角度来看，持有现金的机会成本更高时该去卖币。如果是交易或者说时从资产之间观察不对称性，并据此判断哪种资产的持有机会成本更高，这时就会从一个资产切换到另一个资产。如果没有发现某种资产的机会成本很高，默认的选择应是将资金放回大猩猩资产中，因为默认假设的是持有现金的机会成本通常低于大猩猩资产的机会成本，或者说持有这些大猩猩资产比持有现金更为合理。

Q、在资产动态调整的过程中出现过翻车的现象吗？

Lijia 推特 @davidhornhouse

翻车的经历肯定有，但是要想理清楚其中的缘由却很难。因为不同时间跨度的现象，就像在能源市场中，每年都会经历冬去夏来的周期。这种变化实际上是以年为单位，由第一性原理支撑的底层逻辑所决定的。同时，我们还需要考虑到反身性的问题。将比特币放在以年为单位的时间维度上进行比较，才能避免出现类似苹果和梨之间的对比，而且以年为单位来看可能还需要考虑流动性以及一些未来的预期因素。

从业者总会面临回撤机制的影响，虽然有些人对回撤并没有特别看重，但行业内的约束和约定俗成的规则始终存在、无法回避。如果打算募集一只基金，那LP是一定会关注回撤表现，而它的优势在于能够从不相关的资产中寻找不对称性，从而显著降低回撤风险。

Q、大多数人都在交易但都在亏钱的原因是什么？

Lijia 推特 @davidhornhouse

错在哪里？主要问题在于市场参与者往往过于简化一个复杂的过程或体系，这也是交易者最容易犯的错误之一，因为人类大脑的构造使得我们很难完全理解复杂性，所以我们倾向于寻找线性、简单的逻辑来解释事物。不谈风控这些策略层面的东西，从战略上来看最大的问题在于“因为A，所以B”的思维方式，这种思维与人性有着非常紧密的联系，因为大脑天生倾向于寻找简单的因果关系。但这种思维方式会在关键时刻阻碍我们深入细节，从而妨碍接近真相的过程。

Odyssey 推特 @OdysseysEth

当自己写提示词时还是带着自己的观察视角，自己只是创造了一个数字分身或认知分身，而每个人创造认知分身的角度都各不相同，通过数字化的认知分身可以代替自己处理若干数量级的数据，但是它的限制依然取决于为自己其设定的框架，但第一层次的限制相对较小，因为框架的这部分完全可以外包出去。

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