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（1）激动人心的时代

直到最近，我对人工智能及其对市场的影响还处于无知的状态，且乐在其中。作为一个“设好就忘”的投资者，没有雇主强迫我使用AI，我的个人项目和“工作”最多只需要在查资料时忽略Google的AI概览。但这一切在2026年彻底改变了。当我最终决定在一个项目上尝试AI编程时，第一次体验到了它令人震撼的效果（是的，输出并不完美，但能用，而且速度快）。一些重大新闻（或博客文章）从金融圈传播到主流媒体——主要是关于一半或全部人口失业的耸人听闻报道。

然后，在3月份，我有一笔小额投资的私人基金以CEF形式上市（直接在纽交所上市，代码\$VCX），股价立即飙升，一度触及资产净值溢价近3000%的高点，随后暴跌，但交易仍波动剧烈，存在大量非理性溢价。（上市前投资者受锁定期限制，所以我无法实现那些收益。）低流通量、过度宣传的广告和大量散户买入是原因之一，但AI集中持仓无疑是最重要的因素。上市前不久，VCX的持仓中约20%是Anthropic、10%是OpenAI、5%是SpaceX，并且还重仓了Databricks和Anduril等其他知名AI公司。

在2026年第一季度AI的狂轰滥炸之后，我决定是时候审视我的投资了。我相信不需要我说服任何人，AI交易是当今推动市场的主要主题。

一些关于可能存在的AI泡沫的担忧，仅仅是因为股票上涨了。但AI不只是市场的叙事；它也是一种广泛的社会和文化现象。这项技术强大且具有明显的实用性，但我的（过于简化的）观点是，炒作部分是一种集体错觉。与聊天机器人互动时，你使用的是自然语言界面（NLI），这不只是你在对计算机说话——计算机还会回话，使整个体验成为对话式自然语言界面（CNLI）。CNLI部分至关重要，因为它触及了人类数千年历史中显而易见的深层次迷恋：创造智能、类人生命的渴望。例如：上帝用尘土创造亚当和夏娃（最初的人类）；维克多·弗兰肯斯坦将生命注入一堆无生命的物质；魏岑鲍姆教授在1960年代创建了一个基本的模式匹配聊天机器人，让一些用户相信它有感情，这就是后来所谓的ELIZA效应。当人类特征以超出常规的卵子和精子有性繁殖机制的方式出现时，确实会激发人们的想象力。

人类的自负在于，能够产生、理解和“感受”复杂语言的能力使我们与地球上的其他一切区别开来。在ChatGPT发布之前，基于提示词的图像生成已经存在了几个月，但OpenAI的DALL·E 2（可以说是最易用的）在发布两个月内只积累了数百万用户，而ChatGPT则达到了1亿用户。图像生成器虽然“使用”了自然语言，但它们不是对话式的，主要被视为花哨的软件工具。而ChatGPT能与人对话。一些人认为它近乎人类，甚至超人类，它引发了AI诱导性精神病案例，这是DALL·E永远无法做到的。对AGI的痴迷正是这一现象的延伸。（语音模式和视频形象肯定加剧了问题。）

这一切使得给某些投资者“喂AI药”、说服他们投入巨额资金变得容易得多，而这正是AI热潮中大多数主要股票的核心支撑。如果对投资回报率和最终客户收入（即非投资者来源收入）的预期远远超过现实，那么即使是投资者信心的微小冲击、预期时间线的几年延迟，或行业内资金优先级的重新调整，都可能导致股价暴跌。而且，对于今天的ROI预测，存在太多理由让我们不能完全肯定。

我是一个普通的散户投资者，在401(k)中持有指数基金，在其他地方持有广泛的资产类别ETF——没有个股。我负责任地管理我的资金，因为我要养家糊口，目前投资是我们唯一的收入来源。私人交易、风险投资和复杂的债务安排当然是系统的重要组成部分，但我的重点将放在与我最相关且可获得的投资上：公开股票和债券/固定收益基金。

（2）公司正在赚钱

Owenomics博客从定量和行为经济学的角度分析市场。有一个优秀的“泡沫观察”系列，你可以阅读以了解该博客的方法和风格。Lamont先生采用数据驱动的方法（所谓的“四骑士”）来判断泡沫，并且（到目前为止）从未在预测市场即将崩溃时出错——尽管市场随后继续上涨，但他的更新显示对更多泡沫指标出现的担忧日益增加。只剩下最后一个指标（“即将到来的IPO浪潮”）就可以正式宣布泡沫了，不过即使在那时，市场顶部也可能还要几年才能到来。

虽然我非常感谢Lamont先生愿意分享所有这些信息，包括许多值得关注的指标（我用来构建自己的泡沫观察面板），但AI热潮的特殊性可能是一个重要的盲点。“四骑士”指标自互联网泡沫以来几乎没有变化。但正如广泛报道的那样，AI与互联网狂热完全不同，对吧？到1999年，许多公开上市的互联网公司，尤其是面向消费者的公司，银行账户空空如也，没有正经收入，严重依赖“眼球”等替代指标来支撑股价（通过后续发行融资）。作为投资，这些互联网IPO的质量并不比最近加密货币泡沫中的垃圾币ICO好多少。相比之下，几乎所有的公开上市AI赢家都拥有和/或赚取大把大把的现金。所以，我们不应该被低质量的互联网IPO与低质量的AI IPO之间的差距所麻痹。

>>> 📊 图1：AI融资流程图 <<<

这个流程图追踪了资金如何流经AI-产业综合体。它可以大致概括为四列：

  • 参与者（画成火柴人）是最终做出财务决策的个人和企业，包括最终客户（使用AI者）和投资者（为推销AI而资助扩张的人，并希望获得投资回报）。
  • 软件堆栈中的公司设计和工程化AI在芯片/计算机上运行所需的东西。资金因各种原因在这些公司之间流动，它们也面向消费者，赚取行业大部分最终客户收入。
  • 一切汇入数据中心，这是第三列的唯一方框。这是物理芯片/计算机所在之处。
  • 从那里，一切发散到数据中心建设的受益者。

有些显而易见的结论。首先，集中式数据中心是整个系统的关键。是的，AI也可以在本地、边缘、去中心化等地方运行，但可以合理得出结论：截至目前，公开AI相关股票增长的90%以上与大规模数据中心有关（ChatGPT分析）。

其次，通过系统流动的投资者现金很快转化为“华尔街结果”，远早于任何支持主要AI论题的证据出现。接受初始投资的公司不会将其报告为收入——OpenAI在3月底筹集了1220亿美元，然后立即转身说“我们本季度赚了1220亿美元”。但一旦这些投资用于准备土地、采购NVIDIA芯片、建造实际建筑和安装燃气轮机，它确实会成为\$EQIX、\$NVDA、\$FIX、\$GEV等一大批公司（通常是丰厚的利润率，因为建设强度很大）。

请注意以下简化：

  • 除了绿色的投资者箭头，我只画了客户关系流，即用货币换取非货币价值的东西（不是股票等金融资产）。这保持了图表整洁，避免了显示客户-投资者资金循环，这些在彭博文章中已有可视化。
  • 循环交易基本上仍然包含在“投资者”火柴人中，其中包括来自其他方框的公司（如NVIDIA（方框8）、Google（方框6）和OpenAI（方框5））的决策者，以及软银和VC基金等外部参与者。
  • 我没有包括股票/股权投资者的资金流，因为那样的话投资者和图表中每个方框之间都会有双向绿色箭头。股权仍然非常重要——这是Lamont先生的最后一个指标，我们正在看到重要的发展，如\$GOOG发行800多亿美元的股票，\$SPCX IPO，以及即将到来的Anthropic和OpenAI上市。

（3）上行时的脆弱性，下行时的加剧

当前的AI融资系统过度依赖投资者。我通过ChatGPT得到了一个粗略但还算有依据的估算：该行业不到25%的现金流可以追溯到最终客户。严格来说，这并不是坏事。在建立新业务和扩大固定资产时，投资者承担大部分费用是正常的。通常，建造一栋新公寓楼投入的100%资金是“投资者”的钱，在租户搬入之前（建筑完工后）没有“最终客户”租金支付。

区分一级市场（直接注入现金）和二级市场（投资者之间交易金融利益，不涉及公司）很重要。众所周知，一级市场的投资通常会导致有效全额亏损，而不会产生广泛的系统性影响（想想Meta在Reality Labs上已经花费的900亿美元，本质上是一个“内部创业公司”，或者软银在WeWork上损失的140亿美元）。我真正担心的是对二级市场的影响，这里持有所有人的公开股票。

一旦资金流动起来，就会出现在下游上市公司的收益（以及未来预测和股价）中。而注入/投资/烧钱的上游上市公司的股价可能不会受到相应的惩罚，因为预计它们会像我们其他人一样获得健康的投资回报，对吧？只要资金继续流动，股票市场在资金流的两端都会继续上涨。由于生态系统75%以上的资金最终来自投资者，投资者乐观情绪是决定市场成败的关键因素。

这些都不必然表明泡沫正在膨胀或即将破裂。如果围绕AI的财务增长预测最终被证实正确（按时），那么现金流将主要来自客户（按时），投资者都能拿回他们的钱（按时）。那么，今天乐观的股价就是“正确”的股价。然而，这些预测承载了很多期望，而它们似乎与所有超大规模企业的资本支出和向AI实验室开出的支票同步增长。那么，这些预测合理吗？整个融资机器是有弹性的，还是脆弱的？

任何可能削弱投资者乐观情绪，从而减缓或停止投资者资金流动的事情，都是股价的风险。以下是我的（不完整）风险列表：

  • 超大规模企业竞争： 在AI之前，许多大型科技公司并没有进行激烈竞争，而是通过垄断或寡头垄断来维持利润率。如今，有足够多的数据中心运营商（超大规模企业和新型云服务商）使得经营卡特尔显著不稳定。数据中心投资已变成囚徒困境，至少有Google和Meta公开表示，建设不足的风险大于建设过度的风险。（你可以认为这是“历史上代价最高的懦夫博弈之一”，大致与美国/苏联核军备竞赛相当。）建设过度很可能发生，从而导致计算供应过剩，这可能损害定价权、利润以及超大规模企业和新型云服务商的股票。另一方面，停止竞争将打击数据中心建设受益者的股票。
  • 模型商品化： LLM及相关技术的可及性足以支持多个强劲竞争对手。技术配方简单，IP保护不足。许多模型制造商出于商业或地缘政治动机，有动力以低价提供高性能模型或免费赠送，而最终客户已经对价格信号做出了反应，在OpenRouter市场上使用中国模型比美国模型更多。
  • 潜在的小型模型或本地AI竞争： 高价格足以将最终客户推向更小、自托管和无限量的AI——甚至在考虑隐私、安全、可靠性和数据主权之前。硬件和软件在这一水平上已经表现出的性能被低估了，而且兼容平台（如NVIDIA或AMD消费级GPU以及Apple M系列SoC）已经非常普及。这直接与计算提供商竞争，并损害为其服务的公司。
  • 芯片设计演进： 常说GPU电路“完美”用于驱动AI计算的论点并不完全正确。顾名思义，GPU针对计算机图形进行了优化，而今天它们在AI中的粘性很大程度上是由于围绕NVIDIA已有20年历史的CUDA平台建立的成熟GPGPU计算生态。将AI工作负载从CPU迁移到GPU是从“极其低效”到“相当低效”的转变。所有主要超大规模企业，以及像Groq、Cerebras和Etched这样的初创公司，都推出了针对AI特定使用模式设计的竞争性设计，以牺牲一定灵活性为代价展示了明显的性能提升，这是针对标准化、广泛部署的推理工作流的一个极好权衡。如同往常，真正的竞争会牺牲利润率（和股价）以为客户提供更低的价格。（然而，NVIDIA最近通过悄悄收购Groq团队来抵消了一些竞争，且没有受到反垄断审查。那些叛徒！）
  • 盈利截止日期： 我们仍处于AI蜜月期，乐于忽略高支出和低收入，相信情况很快就会改变。这不会永远持续。预计超大规模企业将从2028年开始产生快速增长的自由现金流。是的，部分原因是预期资本支出下降。但是，除Microsoft外，预测的趋势——与AI前时代相比——明显反映了远超AI前基线的自由现金流增长预期。至于AI实验室，它们很快就会面临与数据中心运营商签订的使用或付款合同的支付墙。现金影响就像ARM按揭付款在初始期后重置的涡轮增压版本。如果在这些关键日期仍未出现利润，投资者不会高兴。
  • 政治反对和基础设施不足： 法规和电力短缺使得建设数据中心更加困难和缓慢。如果没有持续建设和升级，建设受益者的收入会减少，尽管计算稀缺可能有利于上游公司。
  • 宏观经济背景压力： 通胀仍在持续，美联储可能很快加息。许多人已经指出了与2000年和2008年崩盘（当时美联储利率达到6.5%和5.25%（2006年））的不祥相似之处。AI可能通过推高内存和电力价格使情况恶化。

另一种泡沫风险是过度膨胀，这不会增加上行时的脆弱性，但会加剧下行时的痛苦。急剧下跌对在接近顶部买入或过度杠杆化的人伤害很大。过高的股价下跌空间更大，可能导致“AI崩溃传染”蔓延至行业之外：

  • 超大规模企业竞争（再次）： 超大规模企业为建造数据中心支付的时间越长，数据中心建设者和供应商赚的钱就越多。投资者可能因低估这种增长水平不可持续的风险而支付过高价格。
  • 计算需求污染： 我问ChatGPT超大规模企业是否披露了用于训练（主要由非最终客户资助）与推理（最终客户实际支付的部分）的计算使用量。答案基本上是不容易弄清楚。最终客户需求决定了最优产能和长期股价。没有足够清晰的信息，投资者可能高估实际情况。
  • 弱收益质量： 投资者用于股票定价的最重要指标之一是收益——这就是市盈率成为最突出的估值度量的原因。如果收益数字被夸大，股票也可能被夸大。那么，AI公司可能通过多种（完全合法）方式夸大收益。许多不同的文章指出，未实现的投资收益被直接计入季度收益，这对Microsoft、Google和Amazon来说很好，因为它们持有OpenAI、Anthropic和SpaceX的股份。这些收益叠加在“真实现金”收益之上，与控股公司具体的最终客户需求关系不大。Groundbreaker的文章还详细介绍了其他填充收益的方法：自我选择更长的折旧时间线，以及备受诟的循环/供应商融资策略，通过一点周转后将现金重复计为利润。
  • 稀缺租金在定价权中： 如果你无论如何都会售罄，那么合理涨价到客户能容忍的程度。这对他们都很“富裕”且非常想要某物时很好。（任何之前购过房或奢侈品的人可能对此感熟悉。）非竞争性行业的现有企业也有动机过度收费并以客户希望更慢的速度增长（说的就是你台积电）。然而，假定在繁荣市场中稀缺租金能持续是不现实的，尽管有迹象表明一些股票的定价正是基于此。一些现有企业会选择扩张，而高度有动力的挑战者最终会出现，如Intel和Rapidus试图打入台积电的市场。更多的供应和竞争上线，客户价格下降，股票价格调整。
  • 债务、债务类工具和过度杠杆： 当公司需要筹钱时，大致有两种方式——发行债券或发行股票。普通股持有者（如我和大多数股东）害怕债务，因为它在资本结构中严格更高级。普通股总是只值所有债务偿还后的剩余价值。自然，公司明显承担大量债务（如某些超大规模企业）会打压自己的股价。因此，看到公司承担大量隐形债务（因为细节隐藏在私人合同和非标准披露中，而非投资者习惯分析季报）并不令人安心。超大规模企业已进行了未来租赁承诺和购买承诺，NVIDIA正在以非平凡的后备支持进行计算证券化。这些金融工程产生的许多负债将由养老金和保险公司持有，它们对AI整个交一旦开始解体可能发生的同步违约几乎没有容忍度。而尽管其中很多可能不是传统债务，但它们肯定是法律可执行的，会强制偿还并优先于普通股。就像传统杠杆一样，只要一切继续上涨，股票回报非常不错，但如果开始下跌，可能会很糟糕。
  • 宏观经济背景压力（再次）： 美国国家债务高企。是的，人们抱怨了几十年，但最近达到了开始真正重要的点。2024年是第一个全年利息支出超过军费预算的年份，各政治派别都不愿修政福利或税入，赤字支出看起来更像是战时而非平时，增长预期不够乐观到超过债务，除非AI真正交付。就像2022年一样，在熊市中，债券可能再次不是有效的投资组合对冲，尽管今天的收益有更多下降空间。这次，政府可能需要发行如此多的债来覆盖税收短缺，导致长期债券收益保持高企。AI也可能通过“投资级”超大规模企业债务发行挤对政府债务的需求而使情况更糟，进一步推高收益和利息支出。

（4）泡沫观察

我整理了一个书签文件夹来回这个问题：我们是否很可能处于AI股票市场泡沫的后期？我想在做出任何重大投资组合调整之前，无论数字如何，都要有一个自信的“是”答案。没有一个信号单独表明泡沫，但当大量信号闪烁红灯时，就该准备交易了。

如果我能只有两个高质量指标就好了——一个是“AI投资者乐观情绪强度”，另一个是“报告AI相关收入中最终来自持久最终客户需求的比例”。只要其中至少有一个高，我就很有信心说，虽然我们可能不在泡沫中，但肯定还没到后期，还有时间乘市上涨。不幸的是，我认为我无法找到足够全面的数据来给它们任何一个精确评分，当然在网上免费也找不到。我能做的最好是继续跟进新闻，让专业人士剖析所有主要上市公司的季报并报告他们的发现。尽管如此，我认为这两个指标比所有书签加起来更重要，并会随新闻推进不断更新我的直觉判断。

我的书签主要关注不同角度的股票观察，试图判断股权投资者是否几乎耗尽了。出于各种原因，公司倾向于尽可能避免发行股票（这看起来不好，高管大量拿股票报酬，发行太多会稀释自己）。一旦它们依赖出售股票，就表明其他选择已用尽，更难以找到新资金注入系统。如果股票开始耗尽，一些资金流可能减缓或冻结。我认为这会破坏信心，并阻止市场在下跌后重新夺回高点。

这比跟踪标准观察列表数据（价格、市盈率、52周范围等）更复杂，所以我只打算每月浏览一次所有内容。顺便，这些网站都是免费的。除了Yahoo Finance外，我认为都不需要注册。

>>> �️ 附件：AI泡沫观察书签 <<<

使用“下载ZIP”或右击“R aw”按钮并选择“另存链接为”获取H TML文件。你的浏览器书签管理器中应该有“导入书签”菜单项（在Chrome中：设置>书签>打开书签管理器），你可以在该文件上使用它。另外两个JS文件是T ampermonkey用户脚本，你可以直接高亮复制粘贴到T ampermonkey UI中；discountingcashflows.com那个筛选掉不相关的行，stockanlysis.com那个高亮大的IPO交易规模，以便更容易跟踪超大型或巨型IPO。

A部分包括不同的市场范围指标，以CA PE、实际10年收益和远期市盈率开始。这些是Lamont先生建议的追踪高估的一种方式的输入。值得注意的是，逆CA PE减去10年收益目前略为负数，这是一个泡沫指标，尽管我似乎使用不同的数据系列，因为我无法使2025年11月的结果与Lamont先生的帖子匹配。

接下来两页是总净股权发行的粗略度量，Lamont先生最喜欢的泡沫指标。我不完全理解FR ED图在显示什么，但它大致匹配Lamont先生的线图，所以我将沿用。

然后是两个IPO页面。stockanlysis.com那个要求页面每次加载时打开“指标”下拉菜单选择“交易规模”才能看到IPO规模。

最后是对EFFR、SO FR和企业债券利差的追踪图。仅跟新闻可能比看这些更有价值，但我认为比较利率与近期历史是有用的。

B部分试图追踪投资者情绪。前两个链接实际上是同一个。它们都指向耶鲁管理学院关于价格是否过高以及一年后是否更高的投资者调查数据。Lamont先生认为当投资者同时相信两者时，这是一个明确的泡沫指示。你需要自己从下拉菜单选择正确的数据集。

最后页面是Robinhood的IR网站。“月度指标仪表板”提供了关于客户数量、股票交易量、期权量的有用概览数据。它显示一年趋势并每月更新。

C只是我的Yahoo Finance观察列表（它出奇地比Google好）。我无法将内容复制到书签中，所以你必须自己设置。我设置了以下列来获得估值的一般感觉：代码、最后价格、52周范围、市盈率（TTM）、远期市盈率、PEG比率。列表中的实际代码是：

  • 第一层：N VDA、G OOG、MS FT、A MZN、O RCL
  • 第二层A：M U、A MD、C RM
  • 第二层B：A MAT、A PLD、A SML、A VGO、C AT、C BRS、C IFR、C RWV、C SCO、D ELL、E QIX、F IX、G EV、G FS、H UT、I NTC、I REN、K LAC、L ITE、L RCX、L TBR、N BIS、O KLO、S MCI、S MR、T SM、V RT
  • ET F：S PY、Q QQ、S MH、A IQ、D TCR、C HAT、R ACK、F PX、I PO

我计划随着相关公司上市继续添加更多代码。

这个选择广泛且有些随意。我可能不需要三个投机性核电公司，但为什么不呢？另外，2A/2B的划分并不重要。我试图将列表分成子组以便管理，但重叠太多，不值麻烦。当我放弃并字母排序时，只是忘了包含那三家。

D是所有这些代码的“高级图表”视图。我特别关心的是交易量。越来越高的量可能表明散户参与饱和、持有期短以及普遍投机过。

E部分追踪所有代码的空头持仓。Lamont先生指出，长期泡沫最终会劝退空头，因为他们不断亏钱。更少的空头意味着表达“价格过高”观点的参与者更少，这会使后期泡沫更加膨胀。

F部分追踪期权的看跌/看张比率。理由类似于追空头持仓：更高的看张量（更低的看跌/看张比率）表明乐观过。

G部分追踪非E TF代码的流通股数。这是受Lamont先生关于发行观点启发的。大多数图表看起来仍然平静，符合定期回购的趋势，但转机开始显现于\$GOOG、\$ORCL和\$INTC，可能很快还有别的。

在H部分，我包含了一个子集的代码来追踪债务水平和收益质量。尽管有所有行业隐形债务，仍值得一试。以下是我关心的行（我的用户脚本隐藏了其他行）：

  • 债务比率：反映公司“净资产”的健康程度。接近1时，净资产接近0。
  • 总债务/资本化：显示公司对债务的依赖程度。
  • 现金流/债务比率：粗略显示公司多快能赚到足够钱偿还债务。
  • 现金转化率：这是营运现金流除以收益。比较实际流入现金与公司经过所有会计调整后报告的收入。如果太低，可能表明现金流问题或公司很多业绩来自核心盈利活动之外。例如，初创投资未实现收益提升收益而不影响营运现金流，降低此比率。

I部分仅包含E TF和\$N VDA的1年价格图。这种情况我认为G oogle更清晰、更熟悉。我不做花哨的事——只是看是否有明显峰值可能表明顶部。E TF包括广指指数、特定行业和专注于IPO的基金。

（5）我的投资策略

我是一个资产类别配置者，我会用流行的代表E TF来指代不同资产类别。因此，除非另有说明，“S PY”代表“大盘美国股票”或“基本上整个美国股票市场”，不是特别指S PY或其中任何个股。在我看来，任何与S PY强相关的基金基本上等同于S PY。重要的是避免选择费用高的基金。

我的目标不仅仅是“避开泡沫”。如果我只关心这个，我现在就可以卖掉一切永远持有现金，保证跳过这个泡沫以及所有未来的泡沫。我想保持投资，并在我的风险容忍度允许的范围内尽可能多地捕捉现代资本主义创造财富的好处。这包括合理定价的长期背景上涨以及任何非理性的泡沫溢价。

我已经在一定程度上采取了防守性配置，部分是因为对AI高估的担忧，部分是因为我没有主动收入。不同于常见的S PY/VE U/AG G/现金分配，我美国股票配置的大部分倾向于质量、价值和低波动性（V IG、S PYV、J EPI）。这是一个广泛的配置决策，而不是对反AI论题的精确表达——\$A VGO在许多股息基金中，许多超大规模企业可以在价值基金中找到（如\$A MZN在S PYV中），J EPI持有\$N VDA。我也持有了比通常推荐更多的AG G和现金。然而，我仍然认为还有足够的时间乘市上涨。Anthropic和O penAI的IP O即将到来，将注入数亿美元。一些超大规模企业仍有自由现金流可用，预计到2027年还将继续消耗现金流。而为从机构债务投资者那里筹集资金而设计的奇特数据中心融资工具主要集中在过去一年内增加，还有扩展空间。人们仍预期持续投资和最终客户增长缓慢，所以在一段时间内很难让人失望。

>>> 📊 图2：纳斯达克互联网泡沫峰值及随后的熊市反弹峰值 <<<

我认为不值得试图在顶部形成前就精确找出它。不确定性太大。相反，我寻找的图形模式是一个明显峰值，随后是“大”回落，然后反弹乏力未能收复高点。以互联网泡沫为例，2000年期间多次出现这种模式。我的计划基本上是猜测熊市反弹何时发生，凭直觉和泡沫观察书签得出一些“泡沫已经破裂且暴跌即将来临”的概率，然后根据该概率加权进行重大重新配置。（这样如果我错了，以后还可以用剩余原始仓位再试一次。）是的，这个帖子的标题有点误导；我实际上计划在市场上行后下车。

>>> 📊 图3：纳斯达克互联网熊市陷阱及虚假熊市反弹峰值 <<<

当然我留出了灵活性和判断的空间。上述计划不是输出二元是/否卖出决策的刚性规则集。也许泡沫没有膨胀到足以在破裂时造成真正伤害。或者新闻太糟，以至于没有意义等数周等待熊市反弹。尤其重要是过滤掉与AI乐观情绪、融资或书签无关的急剧市场波动。大的回落是预期的，我不想被“虚假熊市反弹”误导而过早退出数年。一份简短列表：即使股票抛售，也不标志AI泡沫结束的事件：

  • 上述“过度膨胀”列表中的任何事；
  • 投资者或现金充裕公司宣布注入更多现金的协议，即使是循环的；
  • 随机、特质性、短期的季报波动，特别是如果行业不相关；
  • 美国能用政策大概率控制的外部冲击（关锐、石油）；
  • 纯估值担忧，与现金流可持续性没有直接联系；
  • 对美联储加息的担忧而无实际加息。

重大重新配置看起来如下（如果我一下子做100%）：退出SPY（如果超大规模企业在泡沫中）。稍微减少VE U（它有台积电、三星、SK海力士、A SML）。稍微减少V IG、S PYV和J EPI。作为对冲，大幅增加债券，混合B SV和AG G以转向短久期，因为国家债务问题可能导致AG G在股票崩盘时表现不佳。另外，投入几个百分点于长期、略虚值看跌期权（按需滚动）于某流动性好的如Q QQ或S MH，取决于最大成分是否在泡沫中（超大规模企业、实验室、新型云、芯片等可能不是同时高估）。这是负责任保险，不是试图赌巨大收益，它更干净地在AI相关股票下跌时赚钱，不受美联储或通胀或国家债务干扰。并保持大笔现金。

至于判断底点或退出交易，那也会以不同方式艰难。我还没想那么多。目前我假设我采用标准逆势立场，等待AI ROI悲观情绪弥漫，然后转回“正常”配置，由于风险容忍度略为防守但不如此多。希望我给了其他人一些关于如何度过此市场有用的想法。祝好运！

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