投资的终极目标，是既看对，又做对。这篇文章结合我过去一年多用 AI 做投资的实践，讲清楚 AI 用在投资这个方向上，到底怎么帮我们看对、和做对——以及它帮不了的那两条边界在哪。
过去几个月，我陆续收到这样的评论：
- 用 AI 投资，到底赚钱了吗？
- 用 AI 辅助投资，到底有没有用？
回答这两个问题之前，先把结论放在这里。
🔑 兑现是一个乘法：看对 × 做对。任何一边是零，结果就是零。
⚠️ 而大家现在讲的 AI 提效，讲的全是「看对」那一半。
1 · 九成的专业选手，长期跑不赢指数
先看一个数据：标普道琼斯自己出的一份报告，叫 SPIVA U.S. Scorecard，从 2002 年一直跟踪到现在。
美国大盘主动基金跑输标普 500 指数的比例：
| 时间尺度 | 跑输比例 |
|---|---|
| 5 年 | 88.96% |
| 10 年 | 85.59% |
| 15 年 | 89.93% |
数据截至 2025 年 12 月 31 日 · Report 1a
尺度拉得越长，跑输的比例越稳。 那我为什么还要自己去做个股投资？
所以你看——「我为什么要折腾 AI 投资」和「我为什么还要自己投资个股」，底层指的是同一个问题。
而这两个问题的答案，也是同一个：
🔑 你信不信，自己在某一个有限的范围里，能拿到超过平均的结果。
信 → 你才有理由自己去投资个股，AI 在这个过程中间也才有用武之地。
不信 → 买指数是更好的答案。而且那种情况下，AI 也确实帮不了你太多。
不是在所有地方都赢，而是在一个足够小、足够熟悉的范围里，争取超过平均。
这个岔路口没有高下之分。相信自己的有限优势，AI 才有用武之地；如果不信，选指数是一条更理性的路。
2 · 「赚到钱了吗」，这本身就是个错误问题
因为这个问题里面藏了一个假设：AI 是变量，收益是结果，中间的过程可以单独归因。
但投资里没有单因子归因。
赚了 ← 可能是 Beta
← 可能是运气
← 可能是市场刚好奖励这种风格
← 可能是判断
← 可能是工具
没有对照组：没有一个平行世界里的我，不用 AI，别的都一样
⚠️ 所以没法整体归因。
能说清楚的只有一件事：我现在能参与到主线里去了，这是我以前做不到的。
这不是收益，是能力的变化。
📌 我真正想说的不是「赚没赚到」，是怎么通过一套系统、一套正确的框架，让自己既看对，也做对。
这一年多我做的所有东西，都在补这四个字。 后面我会给你两个很具体的例子，一个我做错的，一个我做对的。在这之前，先说说做投资的人迟早都会认的两条共识。
3 · 共识一：Alpha 只存在于能力圈以内
┌─────────────────────────────┐
│ 被动收益 │
│ ┌───────────────────┐ │
│ │ Beta │ │
│ │ ┌───────────┐ │ │
│ │ │ 能力圈 │ │ │
│ │ │ = Alpha │ │ │
│ │ └───────────┘ │ │
│ └───────────────────┘ │
└─────────────────────────────┘
圈内 → 可以主动 出了圈 → 赚的是 Beta
再往外 → 只剩被动收益
所以问题从来不是「我能不能战胜市场」，是「我知不知道我的圈在哪，守不守得住」。
但在这之后，还有一个更难的：
📌 真正难的，不是不知道自己的圈在哪。是知道，却不愿意把它划这么小。
4 · 共识二：真正值得出手的机会，一年就那么几次
我翻了一下自己这几年的复盘，对最后收益起决定性贡献的，从来不是出手多——是关键那几笔出手对了，而且拿住了。
可以分享一下我自己的能力圈是怎么切的：
| 机会类型 | 特征 |
|---|---|
| 偏价投的长线仓位 | 自己能力圈内看得懂的几只成长股票 |
| 主线里吃到板块 Beta | 方向成立、水位在涨、龙头带队 |
| 少量的交易型机会 | 主线方向没坏，只是被情绪和宏观压下去，有几十个点的修复空间 |
长线平常不需要关注太多。而短线这两类——趋势性的、或者交易型的机会——不是每天都有，但一年至少会出现几次。
它们的适用条件是四条，缺一不可：
- ✅ 主线未证伪
- ✅ 龙头或准龙头
- ✅ 压制来自宏观情绪，不是基本面恶化
- ✅ 有清晰的催化路径
这条共识往回推
⚠️ 你的核心资产池，应该很小。
能同时满足「我真懂 × 方向没坏 × 还给了机会」这三条的东西，本来就不多。
池子越大，说明标准越松。
我了解的、非常熟悉的、研究透彻的、对股性也非常了解的股票——我真的敢买，敢在跌的时候买，敢拿住。这种股票池，其实不多。
投资的审美要往上提，不是往下放。 弱的不要，股性差的不要，看不懂的不要。
🔑 出手少而精 > 出手多而散。控制回撤，永远排在赚更多前面。
前面这两条，做过几年投资的人都同意。但接下来这一点，才是我这一年多真正想明白的，也是我为什么要用 AI 做投资的答案。
5 · AI 不放大能力圈，它让你把能力圈兑现出来
⚠️ 「放大能力圈」是个幻觉。
它暗示你可以靠工具懂得更多、靠自己不熟悉的策略赚得更多——那跟「远离你不懂的东西」是直接矛盾的。
两句话不可能同时成立。
真正被改变的，不是我懂多少，是我懂的那部分，有多少真的落进了账户。
| ❌ 不是 | ✅ 是 |
|---|---|
| 能力圈不够 | 能力圈没兑现 |
| 圈还是那个圈 | 但圈里本来该属于你、却因为精力覆盖不到 / 投资习惯不对而错过的那些，现在有机会拿得到 |
你有没有过这种事：一个方向你也研究过，也看好，但最后就是没拿到结果。那不是你能力圈不够，那是你的圈没有兑现。
📌 圈会不会变大？会。你在用 AI 做投资的过程里，自己会把能力圈走大。
但那是长出来的，是随着复盘和操作留痕慢慢进化出来的副产品——不是买个工具就突然放大的。
6 · 兑现是一个乘法：看对 × 做对
第一阶段 第二阶段 第三阶段
看不对 看对了 既看对
也做不对 → 但做不对 → 又做对
不知道自己 判断是对的 市场在变
在买什么 方向是对的 自己也在变
也不知道 但该加没加 两个"对"
在干什么 该退没退 都得一直
该拿住时手抖 重新对一遍
大部分人 我待得最久 这是目标
的起点 的一段 不是终点
第二阶段是最难受的一段，也是我待得最久的一段。它的成因是三个：没有专注在能力圈里面、没有把策略梳理清楚、也没有养成对应的操作习惯——这就是知行不合一。
🔑 能力圈兑现 = 看对 × 做对。任何一边是零，结果就是零。
我自己总结投资这件事：
一笔盈利的投资，它最后要求你一个错都不能犯。 但是一笔亏损的投资，你只需要做错一个动作。
大家讲的 AI 提效，讲的全是「看对」那一半
| 常见的 AI 提效 | 讲的是什么 | 属于哪一半 |
|---|---|---|
| 报告自动生成 | 信息处理 | 看对 |
| 自动盯着市场 | 覆盖面 | 看对 |
| 用 deep research 做调研 | 效率 | 看对 |
这些都对，而且 AI 赋能投研层的提效，已经是必不可少的日常。
⚠️ 但「做对」那一半才是难的。因为它对着的不是信息量，是我们自己。
追高 · 恋战 · 该止损时手软 · 该出手时犹豫
这些都不是知识问题，是策略和习惯没有固化下来的问题。全都看得懂，就是做不对。
7 · 三层，补的就是这两个词
| 层 | 它替我干什么 | 什么时候长出来的 | 解决哪一半 |
|---|---|---|---|
| 第一层 · 投研层 | 替我把市场盯住——我圈里那些方向每天什么在动、什么在异动、消息面技术面有什么变化、有什么方向值得去调研 | Agent 刚出来那会儿做的投研中台，是它的前身 | 看对 |
| 第二层 · 策略层 | 把投资思路和判断写下来，然后一轮轮让它进化——什么条件下才出手、什么信号说明我错了、什么时候该认账 | 去年底梳理过去十年的投资思路，做成开源的投资提示词，后来一直在 YMOS 里不断进化 | 看对 |
| 第三层 · 操盘层 | 把动作固定下来——买之前必须写完的字段、门禁、每周对着持仓重新问一遍 | V4 新增 | 做对 |
第一层这件事，一个人做不过来，但它可以被结构化交出去。
第二层解决的是：这些判断原来只在我脑子里，每次都要重想一遍，而且每次想的还不一样。写下来之后，它才能被检查、被复盘、被优化。
📌 「结构化」是个动词——不是写完一次就完了，是复盘一轮、策略进化一轮。
🔑 第三层不是让我更聪明，是让我在最容易变形的那一刻，动作不变形。
固定动作 → 养成习惯 → 留下决策数据。
这一层是我最晚才想明白、也补得最辛苦的一层。
8 · 同一个变量，两个方向
这三层不是我坐在那儿设计出来的，是真实的投资过程中间撞出来的。下面这两笔，一笔我做错了，一笔我做对了。
| 对照项 | AMD | 五六月的 A 股主线 |
|---|---|---|
| 入场那一刻的定性 | 归成短线交易机会 ❌ | 明确定性为新高趋势策略 ✅ |
| 它后来实际走的 | 新高的路子 | 新高的路子 |
| 看对了吗 | 看对了 | 看对了 |
| 做对了吗 | 该加没加，后来仓位还被疏忽放掉 | 敢重仓、敢一直拿在里面 |
| 结果 | 全程在场，没拿到 | 拿到了 |
AMD 我 4 月份之前就建过仓，后来它一路走强，主线的证据也一直在变强，但是我没有去加仓。我一开始以为问题是我关键时候怂了，5 月 9 号复盘才想明白，真正的原因在更前面——我一开始就把它定性错了。
定性错 → 后面所有动作照着"交易仓"来 → 看对了方向，做的却是另一套动作
定性对 → 能拿多久 / 什么条件加 / 什么信号说明错了，全都跟着定性走
→ 清楚自己不是追高，是跟随趋势
→ 不是胆子大，是知道自己拿的是什么
📌 同一时期还有一个：英特尔（美国先进封装的独苗）被我自己标成「困境反转」——标签一贴上，后面所有新证据我都没往上叠，同样错过了一段最肥的机会。
而五六月的 A 股主线，我从入场那一刻就把定性理清楚了：这不是一笔交易仓，这是新高趋势仓。定性一旦写下来，后面的动作就全部跟着它走。
这是我以前做不到的。 以前我也在场，但我入场那一刻是模糊的——所以我拿不住，也不敢加。
⚠️ 所以操盘层现在有一个字段，是买之前必须填完的：这笔仓，到底是什么性质。
买之前就要定性，而且不能漂移。
9 · 回撤：两个原因，一个是我，一个是规则
但我得把话说完。7 月非常残酷，这一波过后，我从收益顶点最高 178% 左右，回撤到了 50% 左右。
| 原因 | 出了什么问题 | 属于什么 |
|---|---|---|
| 原因一 | 有了利润，飘了。乱抄底、毫无计划的日内随意开新仓 | 纪律松了 —— 人的问题 |
| 原因二 | 资金曲线一路创新高的时候，没有任何规则告诉我该落袋 | 规则缺了 —— 系统的问题 |
📌 忘了利润其实来之不易——除了行情配合，还有自己一路上是有纪律的那条来时路。
那之后补上的三条
- ✅ 放弃日内波动，日内不开新仓 —— 有交易计划，收盘后再说
- ✅ 资金曲线创新高时，不加本金，反而做账户级止盈 —— 这种抛物线行情一年里可能十分之一都没有，这时候加本金，回撤只会更大
- ✅ 每一笔都有单标上限 —— 上限跟这笔钱的期限匹配；三年不用的闲钱，和半年后要花的钱，不能用同一套仓位规则
说实话，只有亏麻了，才会说把这些动作固定下来，为了防止下次再犯同样的错误。
🔑 这就是那个循环：撞上一个洞 → 复盘 → 补一层 → 兑现一点 → 再撞上新的洞。
10 · 两条边界
一、它不生成判断
系统能逼你写下结构、能拦住你、能暴露你言行不一致的地方。
但「现在该切了没有」这个判断，原料是体感，只能来自你自己亲历过完整周期。
⚠️ 所以它不适合零经验的人。
结构化梳理的是你已经有的策略，然后帮你完善它。它没办法从零到一帮你构建策略。
从零到一的策略、能力圈的养成，只能在市场里真实实践才能拿到。
二、它对你有要求
这套东西要跑起来，需要你反人性地、真实地记录自己的投资过程——你的反思、你的感悟，尤其是你做错的那些。
语料就跟训练大模型一样。系统的进化，是靠这些数据养料喂出来的。得去真实地用它，真实地记录。
⚠️ 你不记录，它就停在你写下它的那一天。
11 · 这些其实是同一件事
整理投资提示词并开源 → 搭投研中台 → YMOS V3 → YMOS V4
📌 我一直以为这是几件不同的事。串起来才发现，它们是同一件事——都是服务于让自己能看对，并且做对。
YMOS 只是我目前最大的一次打样，不是唯一一次。
那些提示词是打样，那个中台是打样，最近做的选股实现、买卖决策台、各种 SOP，也都是打样。
🔑 它们打的是同一个样：一个人怎么用 AI，让自己能力圈里本该属于自己的东西，真的拿到手。
每个人都有自己的能力圈。你的圈跟我的不一样，所以你的那一套一定长得跟我不一样。
找到自己的「程咬金三板斧」，减少犯重复的错误，就越接近看对、也做对。
12 · 带走这一屏
🧭 能力圈兑现自检
□ 我的圈，我能不能用一句话说清楚边界在哪
□ 我最近一笔买入，入场那一刻定性了吗
—— 交易仓？新高策略？还是没想
□ 我有没有一个东西，每周逼我对着持仓重问一遍
□ 我的资金曲线创新高的时候，有没有一条规则管我
□ 我做错的那些，有没有被真实记录下来
看对 × 做对 —— 任何一边是零，结果就是零
哪一半是空的，我们自己心里应该要有数。
最后把开头那个问题还给你：
🔑 你信不信，自己在某一个有限的范围里，能拿到超过平均的结果？
信，那就去把你的圈划清楚，然后想办法让它兑现。
不信，买指数是更好的答案。
📦 YMOS 框架开源地址：github.com/Evan-XYZ/YMOS
也欢迎你作为早期支持者加入加入我的知识星球，目前还在试运营中，这里是获取直接的YMOS日常产物与更进一步的日常交流的第一现场。
本文只讨论个人投资工作流的搭建方法与公开市场信息，文中提及的个股仅为说明「入场定性」这一方法论的真实案例，不构成任何投资建议。收益与回撤数据均为个人账户的真实记录，不代表任何可复制的预期。