lufei ✓
@lufeieth · joined 03 May 2021
1.Avoid risk of ruin 2. Play long term game 3. Build compounding 4. Find truth, hold firm 5.Focus on priority 6.Invert, always invert 7. Seek asymmetry
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从Mark Minervini的书 Trade Like a Stock Market Wizard 提炼的14条核心 Mindset
以下为依据原书思想的归纳与应用延伸，非作者逐字引文。
1.我可以认真捍卫自己的交易纪律，同时随时修正自己的市场判断。 https://t.co/OZUwSDUv4d
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木头姐 Cathie Wood：
当前市场像极了八九十年代 她的观点是：重大科技周期启动之前，往往先出现巨大的担忧。
八九十年代同样充斥着对利率、通胀、战争、贸易配额和经济衰退的恐惧，个人电脑、无线通信等新技术颠覆了传统世界秩序，引发不安。
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【MPM正念仓位管理哲学：Mindful Position Management】
这套仓位管理mindset，以后就这么称呼👆🏻
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顶部不求逃顶，只求随着赔率下降持续降低仓位；
允许卖早，允许少赚，允许留下遗憾，但不要让贪婪把已经获得的大趋势利润重新暴露在不可承受的回撤之中。
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卖出规则要在冷静时制定，在兴奋时执行。
进入狂热行情以后：
- 账户每天上涨；
- 市场每天讨论利好；
- 目标价不断提高；
- 社交媒体越来越兴奋；
- 你会越来越难执行原来的减仓纪律。
所以减仓策略必须提前写好。
提前确定：
- 价格区间；
- 每档减仓比例；
- 进攻仓、趋势仓、核心仓；
-
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接受遗憾：允许小遗憾，避免大错误。
如果减仓之后继续上涨，你会后悔卖早了。
如果没有减仓随后暴跌，你会后悔卖少了。
任何仓位策略，都无法让你在所有路径下毫无遗憾。
所以成熟的目标应该是：允许小遗憾，避免大错误。
一个合理的仓位应该让你：继续上涨时还有股票，突然下跌时已经有现金。
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不要用“卖飞”评价卖出质量。
假设你卖掉10%的仓位后，随后股价继续上涨。
这并不能证明当时的卖出是错误决策。
应该回到当时的信息集：
- 仓位是否已经过重？
- 估值是否明显抬升？
- 风险收益比是否下降？
- 趋势是否进入成熟阶段？
- 组合是否需要降低集中度？
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高位减仓换来的，还有未来行动选择权。
高位减仓以后拿到的现金，不只是已经锁定的利润。
现金还代表：未来选择权。
如果股价未来下跌-30%，满仓的人只能承受。已经减仓的人可以重新研究、重新配置、重新进攻。
所以高位卖出获得的，其实有两种东西：一部分已兑现利润，以及未来重新出手的权利。
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仓位过重最大的风险，是破坏决策质量。
仓位管理不能只考虑股价还有多少上涨空间。
还需要考虑：
- 组合集中度；
- 机会成本；
- 持有难度；
- 情绪压力；
- 睡眠质量；
- 极端回撤；
- 其他机会；
- 对判断客观性的影响。
当某个标的占组合10%时，跌40%，你可能依然可以正常分析。
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浮盈越大，越要思考愿意继续承担多少回撤。
随着浮盈越来越大，人会产生很强的禀赋效应。
你会觉得：“这些利润已经属于我。”
但只要股票仍然持有，这些利润每天都还暴露在市场重新定价中。
所以高位需要问一个非常重要的问题：现在这部分浮盈，我愿意继续拿多少去承担下一阶段风险？
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大涨后最舍不得卖时，强按着手卖一点。
底部时：手发着抖，也可以买一点。
顶部时：舍不得卖，也可以强按着手卖一点。
关键在“一点”。你不需要一天解决整个仓位。
仓位管理给你的最大自由之一，就是：你不需要一次判断正确。
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进攻型仓位的减仓，服务于组合管理。
高位分批卖出时，需要明确目的：
随着股价上涨、估值抬升、风险收益比恶化，降低组合整体风险暴露。
所以不要总想着：“1000卖掉，950再买回来。撸个 5%。”
这很容易把仓位管理重新变成短线择时。
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长期看好公司，与高位减仓可以同时成立。
这是针对高波动资产尤其重要的一条。
你完全可以五年、十年长期看好，但同时也认为：
当前股价已经让风险收益比下降，因此进攻仓位应该减少。
真正需要分开的，是两个层级的问题：公司未来会变成什么样。
以及：当前价格下，我应该押多少钱。
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不要预测最后一根大阳线，让仓位提前为反转做好准备。
顶部最大的诱惑之一，就是不断猜：
- “还能不能最后再冲一段？”
- “是不是还差最后一根加速大阳线？”
- “这一轮是不是至少还能涨20%？”
但真正的顶部反转可能来自：
- 大盘突然转弱；
- 宏观Risk-off；
- 监管消息；
- 财报预期变化；
-
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对明天保持不可知：我不知道明天大涨还是大跌。
我无法知道明天价格会大涨10%，还是突然大跌10%。
我也无法稳定预测最后一根大阳线/第一根大阴线什么时候出现。
更重要的是：我不需要知道。
真正需要解决的问题是：
如果明天继续暴涨，我是否还有足够仓位参与？
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不要等坏消息全部确认以后才开始卖。
底部时，如果等所有利好确认以后才买，价格通常已经离开底部。
顶部时，如果等所有坏消息确认以后才卖，价格通常也已经跌掉一大段。
很多顶部形成时：
- 公司仍然优秀；
- 基本面仍然不错；
- 故事仍然成立；
- 分析师仍然看多；
- 市场仍然充满乐观。
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顶部阶段的研究，要从寻找利好转向寻找反证。
股价持续上涨时，很容易形成一个危险反馈循环：
- 股价上涨；
- 利好越来越多；
- 研究兴趣越来越强；
- 找到的看多证据越来越多；
- 信念越来越强；
- 越来越舍不得减仓。
- 这时候研究很容易退化成confirmation bias。
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高位减仓，本质上是在出售“确定性溢价”。
底部价格便宜，往往因为未来充满不确定性。
顶部价格昂贵，往往因为未来看起来越来越确定。
当市场已经普遍相信各种利好消息时，往往是越来越多的利好已经进入价格。
此时减仓，可以理解为：把市场愿意为未来确定性支付的部分溢价兑现成现金。
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不要问“还能不能涨”，要问“这个价格应该持有多少”。
这是顶部仓位管理最重要的思维转换之一。
很多人在上涨过程中会不断问：“还能不能涨？”这个问题几乎永远都会得到一个答案：当然可能继续涨。
更有价值的问题是：在当前价格、估值、趋势、基本面和组合风险下，我应该持有多少仓位比例？
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要有“把最顶部的15%到20%送给别人”的慷慨心态。
底部时，不要为了等待最后15%到20%的下跌空间，而错过后面的主要趋势。
顶部时，同样不要为了吃最后15%到20%的上涨空间，让已经获得的大量利润重新暴露在高风险区间。
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想一把逃顶，和想一把抄底，是贪婪的一体两面。
很多投资者会把“精准逃顶”理解成一种高级能力。
但执着于最高点和执着于最低点，背后其实是同一种心理：希望自己在高度不确定的市场里，获得一个完美价格。
所以成熟的目标应该是：卖在顶部区域，已经足够优秀。
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接受不完美的对称性：底部允许买早，顶部也要允许卖早
没有一把买在最底部，那么到了顶部，我同样不可能把所有仓位都卖在最高点。这是必须接受的对称性。
不能在买入时接受分批、接受不完美，到了卖出时却突然要求自己精准。
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底部不会让你买得舒服，顶部也不会让你卖得舒服。
真正的底部，往往充满悲观、不确定性和坏消息。
真正的顶部，往往充满乐观、确定性和好消息。
所以：
底部不会给你一个舒服的买点，顶部也不会给你一个舒服的卖点。
如果你希望等到这样一种状态：
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底部最大的心理障碍，是恐惧让你不敢买。
顶部最大的心理障碍，是上涨让你越来越舍不得卖。
真正进入顶部区域时，你往往不会明显感到危险。你看到的通常是：
1. 公司基本面很好；
2.行业叙事越来越强；
3.利好不断增加；
4.分析师持续上调预期；
5.市场情绪越来越乐观；
6.股价不断创新高；
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镜像地对照参考这条底部的启示mindset：
https://t.co/pDGSzLU5Sj
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顶部仓位管理的mindset：
一、顶部仓位管理的mindset，需要同时容纳几组看似冲突、实际可以共存的判断：
1.我可以长期看好，也可以高位降低仓位。
2.我可以认为股价还会继续涨，也可以承认当前风险暴露已经过大。
3.我可以接受卖早，也可以通过保留核心仓，让剩余仓位继续参与长期成长。
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这次BTC、CRCL底部的启示，mark下：
1.周期资产的底部的确是充满质疑、悲观、坏消息，这次的确切身感受到了。在7月的极端悲观时刻，甚至有不少“BTC要归零“、“CRCL要归零”的声音。 https://t.co/tlyGZznHrL
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PGY基本面没啥问题。
估值上属于低估。
宏观面上拐点没到，但市场可能已经price in了过度悲观的预期。
技术面上该卖的已经卖了，跌不动了，还拿着的也不会卖了，除非加了杠杆的，
谨慎乐观。 https://t.co/iQgN0vIxQa
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Em comparação com contas do mesmo porte
28 posts dos últimos 90 dias, ao lado da faixa de 10K–100K seguidores. abaixo dos pares tanto em alcance quanto em engajamento.
Mediana de visualizações309esta conta924mediana para 10K–100K
Alcance, %1.60%esta conta3.62%mediana para 10K–100K
Engajamento, %0.82%esta conta1.52%mediana para 10K–100K
| Métrica | Esta conta | Mediana para 10K–100K | Proporção |
|---|---|---|---|
| Mediana de visualizações por post | 309 | 924 | 0.33× |
| Alcance (visualizações ÷ seguidores) | 1.60% | 3.62% | 0.44× |
| Taxa de engajamento | 0.82% | 1.52% | 0.54× |
Outras contas desta faixa → Comparar com outra conta → Como estas referências são construídas →
Growth & engagement
How the posts we collected actually performed: views and reaction rate post by post, what the audience did with them, and where the follower count goes.
Views per post
2516 Sep
258
218
224
200
178
183
197
742
2.3K
9.1K10 Sep
7.9K11 Sep
3.6K
1.6K12 Sep
Last 14 collected posts, oldest on the left. The scale is logarithmic: one post can outrun the rest a hundred times over.
Engagement rate per post
1.20%6 Sep
1.16%
1.83%
0.89%
1.00%
1.69%
1.09%
1.02%
0.40%
0.04%
0.54%10 Sep
0.70%11 Sep
2.11%
0.37%12 Sep
Reactions — likes, reposts, replies and quotes — divided by views. Median for 10K–100K accounts is 1.52%.
What the audience does
Likes41.5%284 in total
Reposts8.3%57 in total
Replies24.6%168 in total
Bookmarks25.6%175 in total
Share of every reaction we collected for this account. Replies mean argument, reposts mean endorsement, bookmarks mean the post was worth keeping.
The follower curve appears once this account has two daily snapshots — we take one a day, and this one is on its first.
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