我的投资之路：从迷茫亏损到系统构建与“策引”的萌芽
这篇文章整理自最近参加的《捕蛇者说》的播客节目：AI 能否帮我们做出更好的投资决策？。
今天想和大家深入地聊一聊我在投资这条道路上摸爬滚打、不断探索的心路历程。这不仅仅是一个关于钱的故事，更是一个关于认知迭代、技术实践以及如何与自己的人性博弈并最终萌生“策引”这个想法的旅程。
2015年的那一跤：一次刻骨铭心的“觉醒”
我的投资故事，不可避免地要从2015年的那场A股巨震讲起。和当时很多初入市场的“小韭菜”一样，我带着一股初生牛犊不怕虎的热情，凭着感觉和对某些股票的“看好”，就把相当一部分资金甚至是重仓压了进去。结果，市场并没有如我所愿，急转直下，出现了大幅回调。
当时的我，完全被情绪牵着鼻子走，脑子里没有任何止损的预案。唯一的念头就是“死拿”，坚信“它总会涨回来”。结果是残酷的，我的个人亏损最终超过了50%。
那段经历不仅仅是金钱上的损失，更是对我之前所有投资认知的彻底颠覆。我亲眼看到身边一些朋友，本金高达百万甚至千万级别，在2015年的股灾中损失惨重，甚至有人把之前赚了好几倍的收益全部吐了回去。更令人震惊的是，即便是在金融领域摸爬滚打了十几年的资深人士，甚至有像 Wind 这种金融软件公司的架构师，面对市场的剧烈波动和情绪的干扰，也未能幸免于难，将之前赚到的钱全部亏了回去。
这让我深刻地意识到，在投资这个“战场”里，单凭个人的感觉、所谓的“小道消息”，或者仅仅是嘴上喊着“价值投资”（特别是在对公司基本面一无所知的情况下），是多么危险和不可靠的一件事。人性的贪婪和恐惧，在市场的波动面前暴露无遗。
从书中汲取力量：寻找对抗“人性弱点”的技术解法
经历了惨痛的亏损后，我开始痛定思痛，大量地阅读投资领域的经典书籍。我希望能找到一条更理性、更有系统性的道路来指导投资，而不是依赖于情绪和不确定的消息。
其中，《海龟交易法则》和《走进我的交易室》这两本书对我的影响尤为深远。它们不约而同地强调了通过交易策略来构建个人交易系统的重要性。这就像是给我打开了一扇全新的大门——或许，技术和系统化的方法，才是帮助我克服自身人性弱点、进行更理性决策的“武器”。
我的大学专业是软件开发。虽然在国企和后来的创业期间，写代码的机会并不多，但我自学了 iOS 开发，希望能用技术来辅助我在投资上的实践。最初的想法是做一个交易助手 App。
在那之前，我先用 VBA 开发了一个 Excel 工具。这个工具对我来说，与其说是简单的记账软件，不如说是我的“飞行日志”和“飞机仪表盘”。它的核心功能是用来记录我的每一笔交易操作细节，比如买入价、计划卖出价、止损价等等。更关键的是，它能够参照基金净值的计算方法，自动计算整个投资组合的实时净值，并展示一些重要的风险指标，例如年复合收益率、最大回撤幅度与时间等。
有了这个 Excel 工具，我开始逐步摆脱情绪化的交易。每次计划买入前，我都会强迫自己在系统里设定好详细的交易计划，明确止损和止盈的价格。这迫使我进行更有纪律性的思考和决策。同时，通过宏观地观察整个组合的整体表现和风险指标（就像飞行员盯着仪表盘），而不是仅仅纠结于每一笔单独交易的盈亏，我能更清晰地了解我的操作是否对整体风险指标产生了积极的影响。这个系统化的记录、执行和反思过程（也就是“交易日记”），帮助我养成了更好的交易习惯，从而提高了我的决策能力。很多投资大师也推崇这种通过交易日记来提高自身能力的方法。
性价比的拷问：散户的“主战场”在哪里？
尽管这个 Excel 工具在帮助我克服情绪化交易上起到了很大作用，但它的局限性也很明显：操作起来相对复杂，需要频繁地手动输入数据。而且，随着时间的推移，我逐渐意识到一个更根本的问题：对于本金不多的普通上班族散户来说，即使拥有再好的交易系统，如果本金基数太小，那么所有的努力似乎都显得微不足道。收益率再高，如果乘以一个很小的本金，赚到的钱也无法对生活产生实质性的影响。
我开始深刻反思，将大量宝贵的业余时间投入到复杂的交易系统维护和频繁的交易操作中，这种“性价比”实在是太低了。这让我意识到，对于绝大多数上班族而言，更明智的策略是把主要精力放在提升自己的主业技能、发展副业上，努力提高自己的本金收入。投资，不应该是占据生活全部的活动，它应该是一个为我们生活提供辅助和支持的工具。这也和我读过的一些投资理念不谋而合，比如不要把投资当做生活的全部，而是要提升主业收入，享受生活，因为如果把投资当做生活的全部，可能会活得很悲惨。
那么问题来了，对于像我这样没有太多本金和时间，但又希望能系统化参与投资的上班族来说，有没有一种更“傻瓜式”、更省心的方法呢？我尝试了一些市面上的现有选择。
首先是公募基金。然而，我很快发现公募基金经理的利益诉求和我们普通投资者并不总是完全一致。他们可能更关心管理费的规模和新基金的发行，而不是能否长期持续地为投资者赚取可观的收益。市场好的时候疯狂发新基金，吸引散户资金，这种模式显得不够透明，也不完全是以投资者长期利益为先。
其次是关注网络上的各种“大V”。他们通常会展示各种光鲜亮丽的组合业绩，但这背后的具体方法往往是一个“黑箱”，缺乏透明度。更重要的是，我长期观察下来发现，绝大部分网络大V最终似乎都“翻车”了，这好像只是一个时间问题。一旦成为大V，他们的利益结构也可能发生变化，他们可能会依赖流量甚至通过虚假的业绩来割韭菜。这种不透明且风险极高的方式，我个人无法接受。
返璞归真：构建透明、简单的策略系统
排除了这些选项后，我回到了原点——我需要一个更透明、更简单、更容易跟随的投资方法。一个即使本金不多，也能让我安心把大部分精力放在提升主业上的方法。最终，我决定回归技术本身，自己动手构建一个程序化的交易策略系统。
可能会有人质疑，程序化策略在像美股这样高效的市场中，理论上因为信息会瞬间被消化，可能已经失效了。但市场是极其复杂的。而且，A股市场与美股市场存在很大不同，A股市场的散户占比更高，相对来说更接近一个非有效市场。在这样的市场环境中，一些经过充分回测验证的简单策略，反而可能持续有效。
大约在2018或2019年，我开始实践并使用最简单的双均线策略。这个策略的核心原理就是跟踪趋势。它简单到许多人可能觉得它不可能有效，但经过我反复的回测和实践，我发现它在A股指数类标的上表现是可行的，甚至收益率在指数不涨的十年里（如上证指数在1000点到3000点之间波动）也能达到年化7-10%以上。这恰恰满足了我对一个制度化、透明、可供机械跟随策略的需求。
在选择交易标的时，我选择了指数（如 ETF）而不是个股。这是因为在A股市场，个股在极端行情下可能遭遇流动性枯竭甚至停牌，即使我的策略发出了明确的卖出信号，也可能无法成交，导致策略失效。而像大盘指数这样的流动性极好的标的，无论何时都可以自由买卖，确保策略发出的指令能够被有效地执行。我认为，一个好的交易策略，必须在流动性充足的标的上才能真正发挥作用并被有效地执行。
“策引”的诞生：从简陋脚本到AI探索的自动化之路
有了这个简单双均线策略并在实践中验证了其有效性后，我开始思考如何将其自动化，从而减少手动操作的繁琐。最初，我只是在 AWS 上部署了一个简单的 Python 脚本。这个脚本每天定时运行，计算策略信号，并将交易记录上传，最原始的方式是通过邮件列表将交易信号发送给订阅者。功能非常简陋，但出乎意料的是，居然有人对此表示了兴趣并进行了订阅。
随着订阅人数的增加，我开始认真思考将这个简单的策略服务进行产品化。正好那时，像 GPT 这样的大模型横空出世，极大地提高了我的编程效率。我也恰好有一些将开源项目产品化的经验（比如之前的 myGPTReader 项目）。这些因素叠加，让我意识到可以将这个双均线策略的服务也做成一个更正式的产品。这就是“策引”最初的雏形。“策引”这个名字，最初的含义是“我的投资助手”。
最初的“策引”功能非常基础，本质上只是一个均线交易提醒产品。付费用户很少，大家普遍觉得功能过于简单，不值得付费。这让我意识到，产品需要不断地迭代和增加更实用的功能。
在产品迭代过程中，我尝试将 AI 能力融入进来。我开发了一个面向海外用户的英文 AI 助手，叫做“Chat to Invest (Chat2Invest)”。它的功能是帮助用户通过对话的方式分析股票或指数的情况。比如用户输入一个问题或想分析的标的，AI 会先提取股票符号，然后后端程序获取相关数据和技术指标生成图表，再将这些信息反馈给 AI 进行分析和解读。
虽然这个 AI 助手的功能目前正在重构和设计中，因为它之前的版本确实比较粗糙。但这次尝试让我看到了 AI 在投资辅助方面的巨大潜力。同时，我也更加认识到回测功能的重要性。回测能够揭示一个交易策略背后真实的风险指标，比如波动率和最大回撤。这也是为什么“策引”的模拟组合中要详细展示这些指标和历年表现的原因。我的目的是让用户充分了解策略的风险特征，而不仅仅是看到一条“漂亮”的收益率曲线。我相信，只有真正理解了这些风险指标，结合自己的性格特点和风险偏好，投资者才能判断一个策略是否真的适合自己，并有足够的信心去长期、有纪律地跟随它。
“策引”的未来展望：一个AI赋能的个性化投资伙伴
我对“策引”未来的发展方向充满期待。虽然这是一个业余时间的作品，但我希望将 AI 助手的功能做得更加强大和智能化，使其不仅仅是提供信息，更能帮助用户理解、构建、回测、优化甚至推荐那些最适合他们个人情况的交易策略。
这需要“策引”底层的策略系统变得更加灵活。我希望它能够通过配置化的方式，动态地生成各种复杂的交易和资金管理策略，而不仅仅是写死的代码。AI 可以利用“策引”强大的回测能力，不断地尝试和优化这些策略。这听起来可能非常有野心，有点像在做量化机构的事情。
但我的想法是，量化机构赚的是量化的钱，普通散户赚的是普通散户的钱，两者之间并不矛盾，甚至可以互补。对我而言，“策引”首先是作为满足我个人需求的业余产品。我自己在真实地使用它，并根据我自己的需求不断地打磨和改进。这种“先满足自己，再寻找同类用户”的开发模式，与传统的市场调研驱动的产品开发方式有所不同。“策引”的高度透明度以及对详细指标的展示，正是我作为使用者最渴望看到的，我也希望它能为其他同样追求透明、希望深入理解策略的投资者提供真正的价值。
“策引”的核心目标，是希望降低使用专业工具和执行交易系统的门槛。希望通过 AI 的赋能，让这一切变得更简单易用。它旨在帮助用户更好地执行既定的策略，将更多的精力专注于提升本金的主业上，而不是被频繁的盯盘和交易消耗掉宝贵的时间和精力。
人性是最大的挑战，AI的角色是什么？
然而，我也深知，即使拥有了再完善的系统和工具，人性的情绪化依然是投资道路上最难逾越的障碍。一个好的系统或策略可以冷酷地根据预设的规则发出买卖信号，完全不理会市场上的各种消息和由此产生的情绪波动。比如之前特朗普关税大战的消息出来时，市场情绪波动很大，但“策引”中一些使用趋势或止损策略的美股相关组合（如 QQQ 组合在2月12日），可能仅仅因为价格趋势破位，就已经根据策略信号进行了空仓操作（而且这并不是过拟合的回测）。这完全是基于客观价格信号的反应，而普通投资者在面对这类突发新闻时，往往容易被市场的恐慌或侥幸心理影响，难以做到如此果断的纪律性执行。但作为有情感的人，我们却很难完全做到这样冷血的执行。即使看到了系统的信号，我们也可能因为恐惧错失机会、因为贪婪而犹豫不决，或者抱有“总会涨回来”的希望，导致无法完全、及时地执行系统的指令。
而且，很多趋势策略的胜率可能并不高，这意味着你会频繁地遇到小额亏损。普通人很难承受这种持续的心理压力，容易在中途因为亏损而放弃，最终无法坚持到策略成功捕捉到大的市场趋势、实现可观盈利的时候。
这正是我希望 AI 能够帮助解决的问题之一。除了策略的生成和回测辅助，我希望未来的 AI 助手能够拥有长期记忆功能。在与用户的长期交流和互动中，它能够逐步了解用户的真实风险偏好、性格特点以及在交易中容易暴露的弱点。它就像一个耐心、客观、不带情感偏见的朋友或教练。它可以分析你的想法、你的交易记录，帮助你认识到自己在交易中的性格缺陷，比如冲动、犹豫不决、喜欢听消息等等。就像我当年通过写交易日记来反思和认识自己一样，AI 可以成为一个强大的辅助工具，帮助你更好地认识自己，并适时地提醒你坚持那些符合自己风险偏好的策略。它不会一味地顺着你，而是会基于客观数据和概率，提供客观甚至有时是“逆耳”的观点，促使你更深入地思考自己的决策。
这种通过对话促进自我认知的作用，我近期就有着非常深的体会。 前段时间，在做一个风险极高的决策时，我花了一周的时间，与多个当前顶尖的大模型（像是 Gemini、Claude 等）进行了深入的、反复的讨论。我把我的思考逻辑、市场判断、风险顾虑，以及搜集到的最新信息，都尽可能坦诚地告诉它们。有趣的是，不同的 AI 会有不同的‘性格’和反馈，有的谨慎保守，有的则在充分信息下能理解甚至认同高风险策略。这个过程的关键并非让 AI 替我做决定，而是通过向它们解释、辩论、提供证据，我被迫一次又一次地审视和澄清了自己的真实想法、风险承受能力以及决策依据。虽然 AI 的观点有时客观到逆耳难听，但这种反复的思维碰撞，确实极大地帮助我深化了对自身决策和市场情况的理解。这让我更加确信，一个具备长期记忆、能进行深度对话的 AI 助手，在帮助投资者认识自我、坚持原则方面，潜力巨大。
但我并不打算让 AI 直接进行自动交易操作。首先，这涉及到非常复杂的合规和法律风险问题。其次，对于“策引”目前采用的这些低频交易策略（比如很多美股组合可能几年才交易几十次，频率非常低），自动化执行的必要性并不大。最关键的一点是，我希望最终的投资决策者仍然是用户自己。只有自己对交易负责，才能真正从每一次操作中学习和成长。工具和 AI 可以提供信息、分析、洞察和辅助，但最终的决策者和由此产生的后果承担者，是你自己。这就像古代的谋士可以提出各种各样的策略和决策建议，但最终选择采纳并执行哪个的，是做出决策的人。AI 无法替代你自身的成长。
结语
总而言之，我的投资之路是一条不断探索、反思，并将技术能力应用于实践的道路。从最初简陋的 Excel 工具，到曾经尝试的交易日记 App，再到现在的“策引”平台，以及未来希望深入融入的 AI 功能，这一切的努力都是希望能找到一种更适合普通人、更理性、更易于执行的投资方式。
它不是为了让你抱着一夜暴富的幻想，而是希望通过系统化的方法，在风险可控的前提下，帮助你实现资产的稳健增长。更重要的是，它能让你将更多的宝贵精力放在提升自己的主业收入、享受生活上，而不是被投资的焦虑和复杂性所困扰。
这就是我的故事以及一些还不成熟的想法。希望我的这些经历和思考，能为大家在投资这条路上带来一些小小的启发。