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股市投资没有捷径/麦传球

大多数的散户都是没有耐心把每笔交易记录下来的,或低估交易日志对其最终成功的贡献。

如果有得选择的话,每个人都想知道成功的捷径。

没有人想经历千辛万苦,流大量的汗水甚至眼泪才能成功的。



所以,我从一些读者的反馈中推断出,有些读者真的希望在阅读我的文章后,可以立即学会包赢的投资和交易策略。

可是,如果你想在这篇文章中寻找成功捷径的话,让我非常直接地告诉你,要在股市投资成功是没有捷径可走的。

对于那些在生活某一方面利用捷径而成功的人来说,他们要么是非常幸运的(比如嫁给一个非常富有的人,赢得彩票等等),要么就可能正在做一些不正当或不合法的活动。

抄捷径成功不持续

换句话说,他们的成功是不可持续和不可以复制的。



作为一名发明家,爱迪生在发明灯泡方面做了1000次不成功的尝试。当一位记者问道:“1000次失败的感觉怎么样?”爱迪生回答说:“我没有失败1000次,灯泡是1000步的发明。”

大多数时候,我们只有一直的努力,以便我们越来越接近成功,直到达至成功为止。

另一方面,在1993年的心理学论文中,马尔科姆·格拉德威尔(Malcolm Gladwell)在他的书《异常者》(Outliers)中的理论说,任何人练习了1万个小时后,都可以掌握一个技能。

他认为,练习1万个小时的规则,是在任何领域取得成功的关键。他进一步解释说,“每周练习20个小时,就可以在10年掌握一个特定的技能。”

我相信许多非常成功的人,包括科学家、运动员、医生、演讲者和各个领域的专家,实际上已经练习或重复做他们的专业流程超过1万个小时了。

我在资本和金融行业工作了大约27年。

因此,当我被邀请于今年的3月9日在TEDx UTM(马来西亚科技大学)发表演讲时,我就灵光一闪的把主题定为“在1000秒内分享1万天的金融智慧“。(10000 days of financial wisdom in 1000 seconds)。

我选择这个主题,是基于TED 和 TEDx 演讲者,只有18分钟或约为1000秒的标准发言时间,而我的27年工作经验约为1万天。

反复练习正确技能

如果你长时间学习并反复练习正确的技能,你可能不会成为世界冠军,但你肯定会成为一名有关领域的专家。

关键词是学习正确的技能和反复练习。

因此,如果你还不能掌握某种技能或知识,是因为你没有学到正确的技能,或没有足够的练习或两者兼之。

交易日志迈向成功

那么,在实践中监控和评估你的进展,以获得最大结果的工具是什么?答案是交易者的交易日志。

你可能只听说过外汇、期货、期权和差价合约的交易者使用交易日志,作为他们学习甚至是日常交易工具的一部分。你几乎没听过股票交易员使用它,因为你认识的股票交易员大多数都是业余的散户。

实际上,交易日志是专业交易和投资者迈向成功所用的最佳工具之一。

你可能认为交易日志仅供交易者使用。事实上,长期投资者也可以使用交易日志来改善他们的投资业绩。

当然,不要被交易日志中的“日”限制,身为散户,即使是短线交易者也没有每天交易而使用它,何况是长期投资者了。

什么是交易日志?

交易日志是记录与交易相关事项的笔记。股票交易员把所进行的交易都记录下来,一般包括股票名称,初始买入/卖出的价格,买/卖数量,获利/止损水平与最后的结果等等。

要创建更全面的交易日志,我们应该将所有相关的资讯添加到日志中,其中包括我们为什么购买特定股票,买卖价格的标准是什么,为什么我们购买一定数量的单位和最大持有期限等等。

此外,备注栏应包括可能导致交易赢或输的任何具体或不寻常的信息。

解决不能持续赚钱症结

一般来说,人们认为交易日志仅用于记录目的。其实,除了记录交易数据之外,交易日志更重要的用途是发现和解决交易者不能持续赚钱的问题。

一般人的记忆都是短暂和有选择性的,所以最实际的办法,就是把整个交易过程记录下来。

交易日志可以帮助交易员评估成绩和记录交易过程中的任何特殊资讯。经过一段时间的记录和分析过后,交易员就可以观察到自己的长处和弱点,还有他们赚钱和赔钱时的相似之处。

所以,交易日志是可以提供非常珍贵的资讯、评估和反馈的。他肯定是有益于交易员的学习和成长。

那为什么几乎没有任何散户使用交易日志?

这是因为大多数的散户都是没有耐心把每笔交易记录下来的,或低估交易日志对其最终成功的贡献,甚至从未听说过交易日志,因为没有很多书籍或培训师教导交易日志的应用。

向经验丰富导师学习

话说回来,勉强可以被视为在股市达到成功的捷径,是向市场经验丰富的导师学习。关键是市场经验丰富和会教导的老师,二者缺一就美中不足。

我时常告诉学生,他们是非常幸运的一代,因为现在有许多好的参考书和课程可供他们学习。因此,他们不需要像老一辈那样必须练习1万个小时,因为他们的老师将自己1万个小时的经验,浓缩为几天的课程,学生只需要认真的学习和实践所学的1000个小时或更短的时间就能成功了。

其他9000个小时,实际上是老师花在他们自己学习过程中所犯的错误和教训上,以及改善他们投资技巧上的时间。

如果你也认为从一位好老师那里学习是一个在股市成功的捷径,我祝你能够早点找到而可以更快接近成功。

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名家专栏

成功散户要掌握AI/麦传球

“AI不会取代人类,但使用AI的人会取代不用AI的人。”你同意吗?在当今的世界里,人工智能(AI)的迅猛发展正在改变各行各业,并彻底革新我们处理日常事务的方式。

股票交易与投资,作为个人和机构寻求创造财富的两个重要领域,也不例外。

AI在股票分析、交易策略、投资组合管理和风险评估方面取得了显著进展。

然而,尽管AI工具的可用性和功能不断增强,许多投资者仍然依赖传统方法,可能因此错失AI所能提供的重要优势。

那些在股票交易与投资中拥抱AI的人,往往会超越那些不使用AI的人。通过审视AI在提高决策效率、提升准确性和加速执行等关键领域的作用,我们可以更深刻地理解金融市场的演变。

1.数据分析与决策

股票交易与投资的核心要素之一是能够分析大量数据,并基于这些数据做出明智的决策。传统投资者通常依赖财务报告、新闻和自己的直觉来做出决策,但这一过程既慢且容易出错,也容易受到情感偏差的影响。

另一方面,AI可以实时处理大量结构化和非结构化数据,分析出人类需要数小时甚至数天才能识别的模式和趋势。这种能力不仅加快了决策速度,还大大减少了忽略关键信息的风险。通过使用机器学习算法,AI能够识别市场异常、发现新兴趋势,甚至以高度准确性预测未来市场的行为。

使用AI驱动的股票筛选工具和分析工具,交易者可以设定特定的参数来筛选股票。AI系统可以在几秒钟内筛选出数千只股票,呈现出最具潜力的机会。相比之下,投资者如果手动查看财务报告和新闻,可能需要数天时间才能识别出类似的机会。

2.投资组合管理

投资组合管理是AI可以超越传统方法的另一个重要领域。AI驱动的投资组合管理工具使用算法来评估投资者的风险承受能力、财务目标和市场状况,从而帮助其制定个性化的投资策略。此外,AI系统还可以自动化投资组合再平衡,确保投资组合与投资者的目标保持一致,无需不断的人工干预。

AI还可以更高效、更一致地管理大型投资组合。例如,使用AI的投资组合经理可以持续监控投资组合的表现,根据市场情况调整资产配置,优化回报。而人工经理可能会忽视一些细节,或未能迅速对市场变化作出反应,从而错失关键的投资机会。

由AI驱动的机器人顾问(Robo-advisors)正在改变个人财富管理的方式。这些系统可以自动化投资决策、推荐资产配置,并根据投资者的财务变化调整投资组合。例如,基于AI的机器人顾问可以自动根据股市波动重新平衡投资组合,或在投资者临近退休时调整风险配置。

3.风险管理

股票交易和投资中的一个重大挑战是如何管理风险。AI在这方面提供了显著的优势,通过应用先进的分析技术来预测和缓解潜在风险。通过压力测试、情景分析和预测建模等技术,AI可以为投资者提供关于潜在风险的宝贵洞察,帮助他们制定保护投资的策略。

与传统方法依赖历史数据或主观判断不同,AI可以实时建模各种可能的市场情景,提供更全面的风险暴露理解,使投资者能够做出知情的决策来保护他们的投资组合。

AI驱动的风险管理系统可以预测市场下跌或特定股票价值突然下跌的可能性。

利用这些数据,交易者可以调整仓位,采取对冲措施,或设置止损订单来保护自己。没有AI工具的交易者,可能只能在市场变动发生后才做出反应,从而可能导致更大的损失。

4.社媒与市场分析

AI在分析市场情绪方面的能力,超越了单纯的原始数据和股票图表。它的强大之处在于能够通过社交媒体平台、股票论坛和新闻文章来评估公众情绪。

AI工具使用自然语言处理(NLP)和情感分析算法,分析数百万条社交媒体帖子、推文、博客文章和在线讨论的语气与内容。通过衡量市场或特定股票的集体情绪,AI能够识别趋势,揭示新兴的市场动态,并探测投资者信心的变化。例如,AI系统可能会在一个受欢迎的交易论坛上发现某只股票的积极情绪,暗示可能的增长。相反,AI也能捕捉到可能预示股票下跌的负面情绪。

这种对市场情绪和投资者情感的实时分析,为交易者提供了宝贵的见解,是传统数据源难以获得的竞争优势。

拥抱AI

AI已经在多个行业中证明了其颠覆性的力量,股票交易与投资领域同样不例外。那些拥抱AI的人,正获得相较于不使用AI的人的显著竞争优势。

通过提升数据分析、优化交易策略、完善投资组合管理和更有效的风险管理,AI为投资者和交易者提供了极大的潜力,帮助他们提高交易决策的效率和成功率。

随着股市的不断演变,AI在实现卓越表现中的重要性将与日俱增。正如“AI不会取代人类,但使用AI的人会取代不用AI的人”这一理念所示,在金融领域,保持领先地位至关重要。

那些未能采纳AI的投资者和交易者,可能会被那些掌握AI的人远远甩在后面。

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