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阿朱对产业的洞察与感悟
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反身性 赌片里,都是谁钱多谁说话、谁牌大谁说话。股市里,亦同。 钱多的人,他们信什么。他们信确定性。他们第一桶金,和运气、莽撞相关。但是人一旦有了第一桶金,就穿上了鞋。 主力资金如何确定性?老一派的人从圈层利益链中得到了第一桶金,他们就信抱团做局、内幕消息和内幕交易。 新一代的人,他们掘金的过程中社会环境已经变化,他们只能依靠公开数据。在公开数据中,他们更相信高科技,如高频自动化交易,如技术因子确定性数值。 你信什么,你就会行动什么。如果市场上信K线形态的人多,那么形态就有效。 如果市场上信均线、MACD金叉、RSI、支撑位阻力位、跳空缺口的人多,那么这些指标就会有效。如果大量的人和资金都不信这些东西,那么这些东西就无效了。比如现在的MACD金叉、均线支撑、支撑位压力位,就信的人少了,自然也就没用了。比如根本没有道理的缺口必补就是从玄学到了共识,本来不补,但是信的人多了,就真补了。这就是反身性。 如果市场上信国家政策-巨头消息的人多,那么消息就有效。买股票和买东西,对于普通人都是一样,所以国家定义为金融消费者没毛病。既然消费,就需要个情绪酝酿-情绪爆发-拔草购买的过程。所以小作文就有效。所以我过去说,以后挣钱,就看三样:谁钱多、谁会写小作文、谁会AI量化技术。 写小作文也有道儿,你得写的让你的接盘下家喜闻乐见。为什么国家三令五申禁止玄学算命炒股,就是相当多的人靠算命运势炒股,这也是反身性。我过去经常说:国家越禁止什么,越说明什么。国家越鼓励什么,越说明什么。嘿嘿嘿。现在,很多人又靠问AI大模型进行炒股。这本身也是一种反身性。得利用好。你求仁就会得仁。
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(1)刚才群里不知道怎么就想起讨论创新药这个概念板块。我看了看板块涨幅(4%以上)、板块人气(人气榜第一),哦,怪不得讨论。我想起曾经中国大A两大主线:眉飞色舞:煤能源、色金属喝酒吃药:白酒、医药后来时代过去了:赌医药的xx退了赌白酒的xx陷进去了还死鸭子嘴硬只有时代的企业,没有成功的企业。时代一去,再也不复当年勇了。(2)然后我说了几点我个人思考。一、我先思考目前大环境:1、宏观背景:地缘政治2、大盘背景:已经下跌-震荡半个月3、时机背景:4月年报月二、然后现在潜在的板块有哪些:1、除了创新药,还有什么其他的,都放到桌面上铺开,以防一叶障目。三、然后我又思考如果我是一个主力基金经理,我会想些什么:1、位置:创新药板块到了什么位置2、驱动要素:催化剂是什么?有没有那种一眼亮关键字。3、标杆消息树:创新药龙一龙二龙三现状4、对手盘:创新药龙一龙二龙三目前在里面的主力都有谁、他们手里握的筹码情况怎么样、他们现在的想法是什么四、最后我看看我手里的牌:1、空余仓位:我还有没有子弹可打2、现状仓位:我前期持仓的主线题材目前分化没、我要不要撤退、我如何撤退、我按什么撤退(3)最后,我又补充了点观点:咱们讨论的观点,对于炒股是大害。因为咱们股票的接盘侠,恰好和咱们的洞察是相反的。而且懂得越多,在大A做股票,越容易出问题。因为世界是个草台班子,如果你的上家和你的下家,和你的认知不一致的话,你就会错判他们的行动。所以,想事要顺人性,做自己要逆人性。
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(1)十年前,某大厂老大找我:能不能做线下零售。我巴拉巴拉分析了一堆,很体系很有格局很有严密逻辑,结论就一个:不能做。后来老大不死心,还是找别人做了。这就是现在大家看到的30分钟即时零售。当然,现在即时零售打的三方谁也没好果子,第四方还在蠢蠢欲动。这就是中东四战之地,没办法。老大告诉我一句话:高刚海。这个原则我一直受益。(2)十年前,某财富自由老大想乘风开辟新的人生道路,找我:能不能做线下零售。我也是巴拉巴拉给他们讲了一席话,结论是:不能做。但是如果真要做线下,建议用IoT技术把线下变线上。他们还真听了我的建议:真的用IoT技术,真的做的线下如线上。他们开疆辟土扩张的非常快。零售业有几个核心:选品供应链/库存周转率、人效/人力成本、坪效/房租他们在这几方面做的都挺好。但是他们主营的是标品,这在中国电子商务/30分钟即时零售、商超、夫妻老婆店各种夹击下,这低成本高周转就有点不够看了,而中国线下零售最核心赚钱的:他们没拿到牌照和资质。他们模式挺先进,但是卡在了中国特色。(3)十年前,某大厂老大找我:能不能杀入企业服务界。于是我给他们巴拉巴拉讲了两个小时企业服务产业的来龙去脉以及现有格局以及现有商业模式,结论就是一个:不能做。但是老大已经铁了心做,所以还是杀入了。他还是最晚一家杀入的。现在来看,谁也没过好。这事是对是错,十年了,我也看不清,没法评说盖棺定论。不过欣喜的是:这个大厂居然柳暗花明站住了三件套之一。而最先行的那个曾经充满想象的大厂反而十年回头来看,三件套什么也没站住。
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昨天我写了一篇《openclaw应该做什么》,人们说我胡说八道。(1)我个人感觉Harness架构,会成为大模型的一部分,而不会独立。最近OpenAI、Arthropic的探索都在这个方向。(2)一开始兵分两路:一条以Arthropic Claude Code为代表,CC+Skill,走的是代码+Skill LLM约束引导路线,需要代码搞事。一条以Openclaw为代表,走的是CLI+Skill LLM约束引导路线,纯提示工程就搞定事。我个人感觉纯提示工程难以约束住LLM这头脱缰的野马,需要代码这种规则语言来做硬约束。但是代码这事,普通用户即使在大模型和小龙虾的辅助下也搞不定啊。(3)所以我感觉这两路人马下一步会往中间凑: OpenAI、Arthropic,他们会快速增强Harness架构。而OpenClaw会想方设法,把运行过程中AI生成的成熟的代码如何简易化地固化下来,成为Skill的一部分。(4)我蛮关注openclaw自身进化,看看它是不是能作为AI原生应用,能自举进化:有PR(需求和BUG反馈),然后openclaw自己生成代码-自己生成测试代码-自己自动化测试-自己合并代码。只有这样,才能真正称得上AI原生应用。(5)我们团队上周开会,决议:先个人探索使用小龙虾。在今年下半年:7月份,团队共同协作使用小龙虾。目的就是:让产品和研发基于同一个工具、同一个视角、同一个范式、同一个流水线进行协作工作。这就是AI原生组织的协作方式:基于共同的源,大家一起添砖加瓦编辑,让AI快速生成原型验证。这就如同我们团队(需求-产品-研发)现在共同编辑一份PRD文档一样。这就是:共创-共进化-共认知。这不同于过去做产品工程:需求分析师用逻辑体系写客户视角的点滴需求,然后产品经理接着需求分析文档写精细的产品详细设计说明书,最后程序员把中文文档映射为英文编程语言代码。