📊 今日投资要点总结
关键数据
- 💼 买入卖出操作: 2个
- 💡 买入卖出建议: 12个
- 🟢 买入操作: 1个
- 🔴 卖出操作: 1个
市场情绪
📈 偏乐观: 买入操作和建议多于卖出，市场情绪相对积极
💼 买入卖出操作
1. 卫星ETF - 减仓
操作价格: 涨停板
操作数量: 1/3仓位
操作时间: 昨日（2026年1月12日）
操作理由: 卫星ETF短期涨幅较大，收益已翻倍，作者遵循“一切亏损源于追高”的原则，不追涨短期涨幅较大的行业，选择兑现部分浮盈。
风险评估: 短期涨幅较大，追高风险高。
操作结果: 今日（2026年1月13日）卫星ETF大幅回调超6%，减仓操作避免了部分回撤。
来源: 望京博格投基 - 昨日涨停减仓今日大幅回调，接下来该怎么办？2026年1月13日 市场温度
2. 红利汉堡 - 加仓
操作价格: 未明确
操作数量: 4万
操作时间: 昨日（2026年1月12日）
操作理由: 作为减仓卫星ETF后资金配置的一部分，用于平衡组合。
风险评估: 未明确
操作结果: 今日（2026年1月13日）红利汉堡涨了不少。
来源: 望京博格投基 - 昨日涨停减仓今日大幅回调，接下来该怎么办？2026年1月13日 市场温度
💡 买入卖出建议
1. 赛轮轮胎 - 买入建议
建议理由: 1. 公司为国内轮胎行业龙头，技术已与国际一线品牌（如马牌）相差无几，并拥有液体黄金轮胎等领先技术。2. 全球化产能布局（越南、柬埔寨、墨西哥、印尼等）有效分散贸易壁垒风险。3. 电动车普及带来增量需求，因电动车轮胎磨损更快，替换周期缩短。4. 国内轮胎企业凭借性价比优势正在抢占海外市场，海外同行（如米其林、固特异）因陈旧产能和高成本而收缩。5. 国内轮胎替换市场（替换与配套比例约1:1）远低于北美（4:1）和世界平均水平（3.2:1），未来有提升空间。6. 公司在建产能（如柬埔寨、墨西哥、印尼项目）未来几年将逐步释放，带来增长。7. 非公路轮胎（OTR）市场前景广阔，公司布局早，具备全球最大尺寸（63吋）巨胎生产能力。
入场条件: 当前估值较低（13.8倍PE）
止盈止损: 未明确提及
持有期限: 未明确提及
建议仓位: 未明确提及
风险等级: 中
2. 股票基金（泛指） - 卖出建议/减仓建议
建议理由: 代表整个A股的中证全指最新市盈率为22.60倍，处于最近十年100%的位置，估值已无多少提升空间。市场继续上涨空间不大，越涨风险累计越高。
入场条件: 不适用
止盈止损: 随着市场上涨，逢高减仓盈利较多的基金。
持有期限: 当前及未来市场上涨过程中
建议仓位: 未明确具体比例，但会继续降低股票基金仓位。
风险等级: 高
来源: 望京博格投基 - 昨日涨停减仓今日大幅回调，接下来该怎么办？2026年1月13日 市场温度
3. 红利汉堡 - 买入建议/加仓建议
建议理由: 作为减仓盈利基金后资金的配置方向之一。
入场条件: 不适用
止盈止损: 未明确
持有期限: 当前
建议仓位: 减仓资金的三分之一。
风险等级: 未明确
来源: 望京博格投基 - 昨日涨停减仓今日大幅回调，接下来该怎么办？2026年1月13日 市场温度
4. 消费汉堡 - 买入建议/加仓建议
建议理由: 作为减仓盈利基金后资金的配置方向之一。
入场条件: 不适用
止盈止损: 未明确
持有期限: 当前
建议仓位: 减仓资金的三分之一。
风险等级: 未明确
来源: 望京博格投基 - 昨日涨停减仓今日大幅回调，接下来该怎么办？2026年1月13日 市场温度
5. 货币基金/纯债汉堡 - 买入建议/配置建议
建议理由: 作为减仓盈利基金后资金的配置方向之一，保持流动性，等待市场潜在新热点的投资机会。
入场条件: 不适用
止盈止损: 随时准备买入市场（还未上涨的）潜在新热点。
持有期限: 当前及未来
建议仓位: 减仓资金的三分之一。
风险等级: 低
来源: 望京博格投基 - 昨日涨停减仓今日大幅回调，接下来该怎么办？2026年1月13日 市场温度
6. 卫星ETF - 卖出建议/减仓建议
建议理由: 短期涨幅较大，作者遵循不追涨短期涨幅较大行业的原则。
入场条件: 若卫星未来继续上涨
止盈止损: 继续减仓
持有期限: 未来继续上涨时
建议仓位: 未明确，但会继续减仓。
风险等级: 高
来源: 望京博格投基 - 昨日涨停减仓今日大幅回调，接下来该怎么办？2026年1月13日 市场温度
7. 卫星ETF(563230) - 关注建议
建议理由: 文章指出，开年以来卫星产业链（商业航天/北斗/空间站等）是最强势的板块。其核心叙事是“可回收”技术，国际电信联盟对低轨资源先到先得的规定提升了发射紧迫性，可回收是降成本的必由之路。2026年被定调为可回收元年，将经历技术爆发、需求释放到企业盈利的过程。卫星ETF（563230）跟踪中证产业指数，近期成交活跃、份额和规模增长迅速（例如1月12日规模达43.29亿元），显示受到资金追捧。
入场条件: 文中未明确给出具体的入场价格或技术指标条件，仅建议关注该标的。
止盈止损: 文中未明确给出止盈止损条件或持有期限。
持有期限: 文中未明确给出建议持有期限。
建议仓位: 文中未明确给出建议仓位大小。
风险等级: 中
来源: 闲画生财 - 3年年化30%
8. AI应用板块 - 关注/布局建议
建议理由: 1. 行业转折：2026年可能是AI产业从“投入”到“产出”的转折之年，AI叙事逻辑正从“卷”模型、“卷”算力过渡到商业化应用阶段。2. 赔率考量：算力板块业绩确定性虽强，但赔率可能不足，且资金大幅涌入后基本面再大幅超预期的概率不高，股价可能面临波动风险。相比之下，接下来1-2年时间，AI应用或是机会更突出的方向。3. 产业趋势：随着底层大模型技术快速成熟和成本显著下降，行业正从技术探索期迈向商业化落地和价值创造的爆发期。AI应用正从辅助性效率工具向能够自主完成复杂任务的智能体演进，呈现非线性、加速爆发的特征。4. 政策支持：国内出台《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》等政策，核心是推动AI从技术探索转向规模化、商业化应用。5. 市场空间：AI应用市场规模有望从千亿级别成长至万亿级别，增长弹性非常高。
入场条件: 关注AI应用领域的优质公司，特别是AI收入快速起量、AI收入占整体收入比例超过5%甚至10%以上，且股价在相对底部位置的公司
止盈止损: 未明确提及
持有期限: 1-2年
建议仓位: 未明确提及
风险等级: 中高
9. 全球金融资产、实物金银 - 配置建议
建议理由: 实现地理和资产类别分散，进行风险阻断。遵循‘金字塔’配置原则，在中层配置防御型资产以增强财务韧性。
入场条件: 作为个人资产配置的中层防御型部分
止盈止损: 未明确提及
持有期限: 长期
建议仓位: 作为资产配置的中层部分
风险等级: 中
来源: 天机奇谈 - 长梦已醒~
10. 离岸信托、多重身份 - 配置建议
建议理由: 用于应对系统性风险，构成一套完整的全球化生存备份方案。最高级的‘脱钩’让个人始终处于有选择的境地，拥有选择和退出的自由。
入场条件: 作为个人资产配置的核心脱钩部分，适用于高净值群体
止盈止损: 未明确提及
持有期限: 长期
建议仓位: 作为资产配置的核心脱钩部分
风险等级: 低
来源: 天机奇谈 - 长梦已醒~
11. 数字资产 - 配置建议
建议理由: 对普通人而言，通过持有全球资产、实物黄金和数字资产，来增强个人财务的韧性，核心是‘不把所有希望寄托于一个系统’。
入场条件: 作为个人增强财务韧性的资产之一
止盈止损: 未明确提及
持有期限: 长期
建议仓位: 未明确提及
风险等级: 高
来源: 天机奇谈 - 长梦已醒~
12. 本地资产、现金、保险 - 配置建议
建议理由: 遵循‘金字塔’配置原则，从基础底层的本地资产、现金、保险做起，以保障基本生活。
入场条件: 作为个人资产配置的基础底层部分
止盈止损: 未明确提及
持有期限: 长期
建议仓位: 作为资产配置的基础底层部分
风险等级: 低
来源: 天机奇谈 - 长梦已醒~
📚 今日文章列表
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📖 文章全文
1. 需求增加，布局全球，聊聊这家企业
作者: 终身黑白
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/mP0q8N5iFkJtTSeiDMQXJg
发布时间: 2026-01-13T12:51:27
文： 男终身黑白 语音：女终身黑白
终身黑白第1299 篇原创文章****
声明：
文中可能会涉及个股，只是思路分享不代表绝对正确，也不代表买卖推荐，请保持独立思考。
黑白不建群，不私下主动联系读者，不开付费星球等付费社区。如果有人以我的名义向你收费请马上拉黑。
今天接着梳理一下管我财荒岛系列中的企业：管我财的荒岛系列每年A股港股合计买入20只企业，每只买入5%。下面是网友根据每年组合做的统计
荒岛历年记录：
2018收益-6.6%、2019收益17.25%、2020收益29.32%、2021收益21.79%、2022收益4.25%、2023收益14.13%、2024收益29.11%、2025收益18.36%。
分散且稳定，其实才真的印证选股和体系的能力。
在某个阶段满仓一只企业取得好成绩，猩猩扔飞刀也有可能做到，但是一个分散的组合长期取得不错的成绩，这就需要能力。
现在可能不是你认识管我财最好的时候，因为当下在很多人眼中这区区20%的收益，可能不如热门股涨三天。
现在也许是你认识管我财最好的时候，因为这个时候你认可他的体系，才是发自内心的认可，而不是被欲望影响。
前段日子看到鲁豫采访，他说的一段话我认为特别好。
她说：我从做电视第一天开始到现在我始终按我唯一会的节奏在走。只是这唯一的不变的节奏，在不同的年代会被定义为快和慢。
一个人你就按你自己的步调走，你总能够等到属于你的那个正确的时代
我对我自己说，只做我自己相信的，我只做我会的。
在股市中大多数人的失败，是因为他总想追寻着别人的节奏走，但是忘记了自己真信什么，真会什么。
反而这个市场做的好的人，单独拿出来某一刻可能都不耀眼，但在时间的加持下却闪闪发光，他们不抖机灵，不耍聪明，不误认为自己什么都行，因此耐心的做好了自己擅长的部分。
聊回正题，今天依然是聊2026年荒岛组合中的股票。
今天聊聊，赛轮轮胎。
首先提醒：不是写了就是推荐的意思，思路分享不代表买卖推荐，更多是抛砖引玉，很多企业不是我自己的持仓，可能我也看了几天而已。
先说说，管我财的买入理由
森麒麟、赛轮轮胎：中国轮胎行业目前不仅为中国车企供应轮胎，也为欧洲高端汽车品牌供货。
中国轮胎企业的技术水平已与马牌等国际品牌相差无几，无论防爆轮胎还是防滑轮胎，技术都已非常成熟。
此外，电动车的兴起又为轮胎带来新的增量因素——别想歪了，我说的不是超市里那种“脱轮保命”技术，而是电动车因起步扭矩大，对轮胎的磨损远高于传统燃油车。
我问过很多从开燃油车转为开电动车的出租车司机，他们普遍反映：以前燃油车两年换一次轮胎，现在电动车几乎一年就要换一次。
以上是管我财的买入大致逻辑，急性子的朋友看到这里基本逻辑已经有了，有耐心的朋友，我们接着一起梳理一下企业。
01
公司基本介绍
赛轮轮胎是我国轮胎行业龙头，前身青岛赛轮子午线轮胎信息化生产示范基地有限公司成立于2002年11月18日。
2003年公司第一条轮胎下线，公司发展二十余年，逐步成长为国内轮胎行业龙头。
2011年开始，公司开始布局海外基地,产能稳步扩张。
2009年起，美国对中国多次施加关税壁垒，国内轮胎出口至美国利润严重受损，在这种情况下，成为国内最早布局海外产能的国内轮胎公司。
2012年赛轮越南基地完成布局。
2021年公司布局柬埔寨基地。
2022年公司柬埔寨900万条/年半钢项目投产。
公司旗下拥有品牌：
主要有“赛轮” “路极” “黑鹰” “锐科途” “黑骑士” “赛维” “迈驰”等品牌，产品销往欧、美、亚、非等 180 多个国家和地区。
公司产品介绍：
全钢轮胎：
全称为“全钢丝子午线轮胎”，是一种结构强度高、耐用性强的轮胎类型，广泛应用于商用车、工程机械等重载领域。
2024年财报数据，报告期内， 全钢胎市国内销量创历史新高。
目前公司已进入一汽解放、 中国重汽、 宇通客车、 比亚迪、三一重工、 东风汽车、 北汽福田等汽车企业的轮胎供应商名录。
半钢胎：
全称“半钢丝子午线轮胎”，是乘用车领域的主流轮胎，占市场绝大多数份额。其结构特点是胎体使用纤维材料，带束层使用钢丝，故称“半钢”。
公司在该产品领域具备显著技术优势与市场认可：
专为欧洲市场打造的ERANGE产品，经《Auto Bild》测评，干地性能媲美国际一线品牌，湿地性能提升8%。
2024年上市的液体黄金冰雪轮胎WP81，在冰抓、湿地制动、耐磨及滚阻方面表现突出，获欧盟最高能效等级，显著提升新能源车续航与燃油车能效。
2025年Atrezzo ZSR2轮胎在《Auto Bild》夏季测试中进入综合评分前十，创中国品牌历史最佳成绩。
半钢胎领域，公司已进入比亚迪、 奇瑞、 吉利、 长安、 蔚来、 北汽、 越南Vinfas 等多家国内外汽车企业的轮胎供应商名录。非公路轮胎
公司在青岛、潍坊、越南三大制造基地建设了专业化的非公路轮胎生产线， 形成覆盖巨型工程子午胎、中小规格工程子午胎、 农业子午胎、 实心胎、 橡胶履带等多元化产品矩阵。公司非公路轮胎已构建起覆盖工程机械与农业装备等多个领域的全场景解决方案，其中巨型工程子午胎成功配套卡特彼勒、 徐工集团、 北方重工、 三一重工等重型装备龙头企业； 中小规格工程子午胎成功配套卡特彼勒、英国 JCB、同力重工、山东临工等工程机械企业； 农业胎系列产品成功配套约翰迪尔、 凯斯纽荷兰、 潍柴雷沃、 中国一拖、 爱科、 道依茨法尔等农机制造商。 收入结构方面：根据2024年年报数据：内销占比23%，外销占比74%。
公司作为首家在海外建厂并最早拥有两个海外规模化生产基地的中国轮胎企业，积极推进全球化发展战略，优化资源配置，保证高品质产品交付，有效分散了贸易壁垒等因素带来的风险。
目前公司已在中国的青岛、东营、沈阳、潍坊及越南、柬埔寨、墨西哥、印度尼西亚建有轮胎生产基地，埃及及沈阳新和平生产基地正在积极推进建设中。
同时，公司还在北美、德国、越南等地设有服务于当地及周边区域的销售网络与物流中心，产品销往欧、美、亚、非等 180 多个国家和地区。
股权结构：
公司实际控制人为袁仲雪，袁仲雪曾任第十二届全国人大代表，全国工商联第十一届执行委员会常委，国家橡胶与轮胎工程技术研究中心常务副主任，中国橡胶工业协会高级副会长。
现任国家橡胶与轮胎工程技术研究中心主任，中国橡胶工业协会高级副会长，中国橡胶工业协会主席团企业执行主席。
目前董事长为：刘燕华。52岁，当打之年。曾任 赛轮集团副董事长、 执行副总裁、 财务总监等职务。 现任赛轮集团董事长， 赛轮销售、 上海赛轮等职务
总体来说公司是一家，产能和销售网络布局全球的轮胎行业龙头企业，看完公司的基本介绍，我们再来看看财务数据。
02
基本财务数据
营业收入：
如下图基本稳健增长。
净利润：
相比营业收入我们可以看到公司的净利润波动要大一些，2014-2017年净利润出现波动主要因为贸易摩擦加剧，随着公司越南基地建成投产公司盈利大幅增加，重回增长。
2021年在营业收入大幅增长的情况下，净利润下降，主要因为轮胎原材料等成本增加了近30%
2023年净利润大幅增长，主要因为营业收入增长了近20%的情况下，营业成本仅增长近5%。
所以公司的特点之一就是原材料有一定的波动，且公司产品的成本中原材料占比80%，所以原材料价格变动对公司的影响还是比较大的。
分红率较低：
差不多在30%左右，按去年分红对应当前股价算股息差不多2.4%。
这里普及一个概念，分红的企业黑白比较喜欢，但并不是不分红的企业就一定不好，企业在扩张期，投入一部分钱为了未来赚取更多的钱这是很正常的事。
公司目前的在建工程包括，柬埔寨年产1200万条半钢子午线轮胎项目、墨西哥年产600万条半钢子午线轮胎项目、柬埔寨年产165万条全钢子午线轮胎项目、越南三期项目、印尼年产360万条子午线轮胎与3.7万吨非公路轮胎项目。
除此之外还有潍坊，青岛等，这个财报中都有咱们就不一一列举了。
现金流：
经营活动产生现金流的净额，和净利润的比率基本稳定，有部分年份较低，收入质量尚可。
自由现金流因为近几年投资较多较差：
应收账款：
基本稳定
净利率：近两年有所提升
看完财务数据，我们再来看一下其他方面。
03
未来发展逻辑
先大致介绍一下行业现状。
轮胎基本是一个成熟、稳定的市场：
首先是整体需求增长不大：
2023年全球轮胎市场需求量17.8亿条，市场空间约1900亿美元，总体需求量基本维持稳定。
从总体需求量的角度来看，中国市场占比约为 20%，是世界上最主要的轮胎消费地区之一。
其次行业集中度相对较高：
根据中国橡胶最新数据，2022年世界轮胎75强企业实现销售额1778.2亿美元，基本瓜分了市场整体需求。
那赛轮轮胎未来的发展逻辑是什么呢？
第一、国内企业逐步抢占海外市场
目前很多行业国内企业达到了一个技术红利期，技术相比海外产品不差，但是价格更低，性价比更高。
根据中国橡胶数据，2017年世界75强轮胎企业中，中国企业占比15.31%，到了2021年已经提高到了19.38%。
而最新的2025年数据，从席位来看，在世界75强中占39席，其中中国大陆企业有35家，中国台湾省有4家。
前10强中占2席，分别是中策橡胶、赛轮集团，分列第9、10位
除了国内企业的技术和全球产能布局带来增长，近些年国内汽车出海，本身也使得国内轮胎企业更受益
而海外企业受到，陈旧产能占比高，以及成本高企影响，这些年在逐渐收缩。
根据新闻统计，米其林、固特异、普利司通自2022年以来，宣布关停和转移产能的工厂共13座，涉及半钢产能超3000万条。
以米其林为例，其50座轮胎工厂中43座建立时间早于 2000 年。
海外企业呈现产能收缩的趋势，也为中国企业出海提供了更大空间。
第二、未来替换需求增加
中国2023年乘用车轮胎需求2.65亿条，同比增长11.34%，其中配套需求1.32亿条，替换需求1.33亿条。
2023年我国替换市场，轮胎替换与配套比例约为 1:1，远低于北美地区的 4:1，也低于世界平均水平的 3.2:1，存在较大的市场空间。
一方面是因为轮胎更换理念的不同，另一方面国内自驾出行比例相对还是比较低，这未来都有提高空间。
第三、电动车普及率增加带来的增长
电动车的轮胎磨损速度通常比同级别燃油车更快，实测寿命普遍缩短约三到五成。
主要有几个原因：
首先，整车重量增加，电动车因搭载动力电池组，整备质量往往比同级燃油车重二到三成，例如特斯拉Model3比宝马3系重约300公斤，更高的垂直载荷加剧了胎面与地面的摩擦，使轮胎寿命缩短约两成；
其次，电机特性导致起步加速更猛，电机可瞬时输出高扭矩（常见500-700牛米），远超燃油车起步时的扭矩，这种强动力传递到车轮易引发打滑，产生更大剪切力加速胎面消耗；
同时能量回收系统增加反向制动力，强回收模式下松开电门时会产生额外摩擦力，相当于增加百分之十几的负荷，尤其在城市频繁启停工况中易导致胎肩偏磨；
最后，轮胎配方为兼顾静音和续航而牺牲耐磨性，电动车轮胎常采用较软胶料（耐磨指数约320）和低滚阻花纹，相比燃油车硬质配方（耐磨指数400以上）耐磨性下降一成左右。
第四，新产能投产：
2023年12月公司公告布局墨西哥基地，规划半钢胎产能 600万条/年，达产后预计实现年净利润 4059 万美元。墨西哥基地贴近北美市场，且不易受到关税壁垒影响。
2024 年1月公告追加投资柬埔寨基地，新增1200 万条/年半钢胎产能，全部达产后，柬埔寨基地将具备年产2100 万条半钢子午线轮胎及165万条全钢子午线轮胎的生产能力，增产部分预计带来净利润7亿元/年。
2024年3月，公司拟在印度尼西亚投资建设年产360万条子午线轮胎与3.7万吨非公路轮胎项目。
下图为目前公司在建产能进度，未来几年会有一个逐步释放的过程，因为今天篇幅过长了，这部分后续黑白文章中再详细总结。
以上这四条我认为是主要逻辑，后面再聊几条相对弱一些的逻辑。
第五：技术领先带来的需求增加
液体黄金轮胎是近几年公司发布的一个新产品.液体黄金轮胎成功地解决了“魔鬼三角”问题，是行业里程碑式创新。
经过多年的技术沉淀， 公司自主研发的液体黄金轮胎成功解决了“滚动阻力、 抗湿滑、 耐磨性” 三大性能难以同时优化的“魔鬼三角” 问题， 全面提升了公司产品的核心竞争力。
液体黄金轿车轮胎经西班牙 IDIADA 测试，在滚阻、湿地方面均达到欧盟轮胎标签法A级；赛轮集团液体黄金卡客车轮胎的两款产品经权威机构测试，并经中国橡胶工业协会标签项目组认证，满足A级标准。
德国TÜVSÜD针对国产轮胎与国际一线品牌轮胎产品节油性能进行了对比测试，测试结果显示使用公司液体黄金系列产品油耗最低，较某国际一线品牌节油产品节油 3.3%，较另一品牌节油产品节油 7.6%；
此外，公司专为北美乘用电动汽车研发的“ERANGE|EV”产品经美国史密斯实验室测试，相比某国际一线品牌产品干地制动距离缩短 5%、滚动阻力降低15%、续航里程增加 7%。
液体黄金轮胎意味着赛轮轮胎技术方面，较行业已经有所领先，未来被选择概率自然也更大。
第六：全球经济复苏带来的需求回暖
根据米其林年报，2016 年至 2019 年全球卡客车全钢胎需求维持稳定在 2.2 亿条/年左右。
但2020年受到疫情影响，全钢胎需求降低6.8%至2.08 亿条，2022年需量2.09 亿条，微降 3.66%。
从2023年开始，卡客车轮胎需求量持续好转，增长1.41%至2.12 亿条但是还没达到2019年的巅峰，未来几年随着全球经历复苏，有进一步提升空间。
第七：非公路胎的需求
按照轮胎用途不同，轮胎可分为公路用轮胎和非公路用轮胎，其中非公路用轮胎简称OTR，主要应用在大型农场、露天和地下采矿场、港口码头、建筑业或其他特殊领域等。非公路用轮胎的使用场景通常路面环境差，对轮胎的耐磨性、耐撕裂性和耐老化性要求很高。
根据贝哲斯咨询数据，2022 年全球 OTR 轮胎市场规模达 1494.7 亿元（人民币），2022 年，中国OTR 轮胎市场容量达 725.97 亿元人民币，约占全球 OTR 轮胎市场总份额的 49%。
报告预测到 2028 年全球 OTR 轮胎市场规模将达 1956.1 亿元，2023 至 2028 期间，年复合增长率 CAGR 为 4.59%
赛轮轮胎布局非公路产能较早，具有全球最大尺寸 63吋级别非公路胎制造能力。公司在 2015年成立特种轮胎工厂，2016 年世界最大吋级 63 吋巨型子午线轮胎成功下线，成为国内少数拥有最大尺寸巨胎生产能力的企业。
2023年内，青岛工厂非公路轮胎技术改造已基本完成，该项目将全部生产 49 吋及以上规格的巨型工程子午胎；潍坊工厂产品改造项目完成后，将具备 10 万吨非公路轮胎的年生产能力；越南工厂三期项目的非公路轮胎产能持续提升，第一条巨型工程子午胎也成功下线。
另外，公司还在青岛董家口和印度尼西亚规划建设非公路轮胎产能，远期合计布局 44.7 万吨/年非公路产能。
公司非公路轮胎产品已成功配套卡特彼勒、约翰迪尔、凯斯纽荷兰、英国 JCB、三一重工、同力重工、徐工集团、雷沃重工等国内外知名工程、矿山、农业机械企业。随着公司产能逐渐落地，高毛利、高技术壁垒的非公路轮胎产品将进一步提升公司竞争力。
北美制造业回流带来的建设增加，未来全球经济回暖，这方面公司也会有所受益。
04
可能的负面影响
聊完大致的增长逻辑，再来聊聊未来可能影响公司业绩波动的两个方面。
原材料可能的影响：
成本中原材料占比80%
第二段的财务数据中我们已经了解到了原材料对公司业绩的影响。
轮胎的主要原材料包括天然橡胶、 合成橡胶、 炭黑、 钢丝帘线。
其中影响较大的是天然橡胶。 天然橡胶及合成橡胶价格近几年整体呈现震荡上行趋势，
2025年二季度橡胶价格有所回落，但目前仍然是较高的位置。
未来橡胶价格波动，可能会对公司的业绩带来一些影响。
第二个可能得影响，海运运输时间延长及海运费价格上涨， 增加了轮胎企业压力，
2024年海运费价格呈现先涨后跌、中枢抬升的波动格局。 根据上海航运交易所发布的数据，上海出口集装箱运价指数年末较年初上涨 29.72%； 中国出口集装箱运价指数年末较年初上涨61.72%；
中国出口集装箱运价指数（美西航线） 年末较年初上涨 36.33%。 2024年， 海运市场受地缘冲突升级、 港口拥堵加剧等因素影响， 海运运输时间延长， 且价格整体上涨， 增加了轮胎企业向海外客户发货的压力。
当下地缘政治摩擦加剧，未来海运价格的波动对公司业绩也会有一定的影响。
05
最后看法
以上是赛轮轮胎的基本介绍，因为今天篇幅过长部分如产能，原材料价格波动后续我再写补充文章。
赛轮轮胎，可能不符合大部分黑白读者喜欢的高分红的逻辑，但整体来说我认为是一个逻辑比较清晰的企业
估值上当前13.8PE也比较低估。估值够低，护城河足够，有明确的成长逻辑，我认为是一个可以考虑的选项。
但是这类传统企业在市场活跃度高的阶段，必然不如题材股表现好，所以也要看自己是站在什么角度去配置。
今天这篇篇幅过长就不多聊了。
最后再次提醒，只是思路分享不代表绝对正确，也不代表买卖推荐，请保持独立思考。
今天就聊这么多，我是终身黑白，聊投资，但不功利，让我们一起认真学习，慢慢变富，如果觉得本文不错，那就点个赞或者“在看”吧。
2. 昨日涨停减仓今日大幅回调，接下来该怎么办？2026年1月13日 市场温度
作者: 望京博格投基
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/jL2aHsyMRIAi2jhCPeoLMw
发布时间: 2026-01-13T12:40:15
（一）账户盈亏先跟新朋友同步下我的账户情况：我一共有 3 个主要投资账户，分别是场内 ETF 账户、场外某基金账户，还有一个场外投顾组合账户。因为投顾组合账户的净值更新会慢一些，所以工作日我只统计场内 ETF 账户和场外某基金账户的收益；等到每周六发周报的时候，再把三个账户的收益情况一起汇总。
（1）场内ETF账户
今日亏损2.8万（资产260万）；
昨天博格减仓1/3卫星ETF，没想到今天军工整体都回撤了不少，好在场内里港股创新药ETF对冲一部分亏损，
（2）场外基金账户
今日盈利0.8万（资产550万）；
主要重仓的恒生医疗、港股主动基金、资源基金今天涨了不少，所以场外基金账户波动不太大。
两个账户合计亏损2.0万，亏损比例0.25 %
周一盈利11.0万，周二亏损2.0万，本周还有9.0万盈利，算是不错了。
（二）昨日涨停减仓，今日大幅回调
昨天私域盘中发车：减仓7万卫星ETF，加仓4万红利汉堡。具体持仓与操作参考文章：《涨停卖出！！！》
昨天跟车的朋友，运气还不错。
因为今天卫星ETF大幅回调超6%，同时昨天发车买入的红利汉堡，今天涨了不少。
接下来怎么办呢？
A股昨天3.6万亿成交额，今天3.7万亿成交额，说明多空双方分歧还是比较严重的：
-
有人跑步进场，例如传闻某AI应用基金一天大卖了120亿元；
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有人兑现浮盈，例如博格昨天在涨停板减仓1/3卫星ETF（收益已翻倍）。
博格经常挂嘴边的一句话就是：“一切亏损源于追高”，也就是说，短期涨幅较大的行业，博格基本不会追涨了。
例如，卫星ETF已经减仓1/3，今天回调也没有再次买入，若卫星未来继续上涨的话，博格会继续减仓。
代表整个A股的中证全指，最新市盈率为22.60倍，处于最近十年100%的位置，也就说目前估值处于最近十年最高的位置。
博格要提醒大家，在估值方面A股已经没有多少提升的空间了，现在市场唯一期望就散户的“存款搬家”，但目前这个数据还没有看到。
根据中金测算，储户们的定期存款有很大一部分在年初到期，若真的出现“存款搬家”的话，大概率出现在年初了。
市场短期回调的概率也不大，毕竟有人卖出的同时还有人在接盘。 但是市场继续上涨的空间真的不大了，越涨的话风险也会累计的越高。
结论就是，随着市场上涨博格会继续降低股票基金仓位。
具体操作：逢高减仓盈利较多的基金，减仓的资金大致也分为三份：
-
一份，加仓红利汉堡
-
一份，加仓消费汉堡；
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一份，放在货币基金/纯债汉堡里，随时准备买入市场（还未上涨的）潜在新热点
具体的加仓节奏会第一时间私域发车
现在回想，博格在2022-2024年市场底部坚守还是有意义的，感谢市场给予博格底部买入大涨中逐渐减仓的机会。
（三）市场温度A股今天71.08度，相比上一个交易日下降0.6度；
港股今天45.92度，相比上一个交易日上涨0.9度；
老读者都知道，博格重仓军工、医药、恒生科技，今年以来军工
恒生科技与医药涨都不错。
大家今天盈亏如何？
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汉堡团第12场来了！地点：上海 时间：1月18日 下午 之前参加过汉堡团活动的，请把机会让给更多新朋友~注意！
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3. 深度解读 AGI-Next 2026：分化、新范式、Agent 与全球 AI 竞赛的 40 条重要判断
作者: 海外独角兽
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/TbpIGSiILyVmNtZyD14uWw
发布时间: 2026-01-13T12:30:15
刚刚过去的 AGI-Next 2026 信息密度极高，也极具 Visionary。
这场由清华大学基础模型北京市重点实验室、智谱 AI 发起的活动上，除了张钹院士和杨强院士两位学术界代表，智谱 AI 唐杰教授，月之暗面杨植麟，阿里 Qwen 技术负责人林俊旸，以及腾讯首席 AI 科学家姚顺雨等中国大模型核心主力们也聚到了一起，拾象创始人及 CEO 李广密也作为 panel 主持人参与其中。
毫无疑问，华人已经成为 AGI 中重要的一股力量，中国团队开发的开源模型是当之无愧的全球Tier 1，并且我们相信在 2026 年这一位置还会更加牢固，也很期待在 2026 年看到更多全球华人在 AGI 领域的突破性探索。
关于活动的全文实录已经不少了，本文是「海外独角兽」对整场活动所有主题发言、对谈讨论中的核心观点的总结提炼，我们也非常推荐大家阅读活动实录全文，更全面地感受 AI 领域最聪明大脑的思考与洞察。
• 模型分化已经是一个显性趋势，分化背后的原因很多元，有 To B 和 To C 场景需求差异，是对模型竞争格局慎重思考之后的 bet，也有不同 AI labs 自然而然的战略选择；
• To B 领域会出现强模型和弱模型之间的分化，而且会越来越大，模型在 To C 场景的任务瓶颈往往不是模型不够大，而是 Context 和 Environment 的缺失；
• 自主学习是共识性极强的新范式，是 2026 年几乎所有人都会投入到这个方向；
• Scaling 仍然会继续，是技术、数据与 taste 共进的结果，探索前沿智能不会因潜在风险而停止；
• 模型即 Agent，Agent 即产品；
• 中美 AI 之间算力差异不只是绝对量级上的，还是结构性的，美国的算力不仅比中国多 1-2 个数量级，更关键的是这其中有相当一部分被投入到了下一代关键技术的探索中。
……
关键词 01 **** ****
分化
1. 结合中美两地的观察，姚顺雨认为今天 AI 领域分化有两个角度，1） To C 和 To B 之间发生分化，2）“垂直整合”和“模型和应用分层”两条路线之间也开始分化。
- 对于 To C 来说，大多数用户在大多数时候并不需要很强的智能，他们对模型智能的提升的体验并不强烈。To C 的瓶颈往往不是模型不够大，而是 Context 和 Environment 的缺失。
姚顺雨举了一个例子，比如问“今天吃什么”，再强的模型可能也很难给出最准确的回应，这里的瓶颈在它不知道用户当下的感受、所处的天气环境等带来的需求。
3. 这个问题的解法在于真正的个性化数据，比如相比于盲目追求更强的预训练模型，在合规前提下能把微信聊天记录等 Context 用好，反而能给用户带来更大的价值。
4. To B 逻辑下，用户（企业）愿意为“最强模型”付出溢价，因此，在 To B 市场内部，也会出现分化，即强模型与弱模型的分化会越来越明显。
比如 Opus 4.5 这种能力很强的模型做 10 个任务能对 8-9 个，而能力较弱的模型只能对 5-6 个，即便后者更便宜，但在不知道“哪 5 个错了”的情况下企业还需要花费巨大的精力去做监控，所以更有动力从一开始就选择强模型。
- To C 场景中，模型做 All-in-one 的垂直整合是成立的，模型和产品之间可以非常强耦合去紧密迭代，但 To B（生产力应用） 因为涉及到很多生产环节，因此给了应用公司足够多的机会空间围绕环境、任务做优化，反向来看，应用公司很难自主训模型、同时任务交付又依赖于模型预训练能力的提升，所以就出现了模型公司和应用之间的分层。
6. Qwen 林俊旸的观察是，模型的分化并并非预设的 road-map，更多是自然演化的结果，这种自然演化通常源于跟客户的高频交流，比如 Anthropic 做 Finance 就是在与客户的高频交流中发现的机会。
拾象注：ChatGPT 和 Claud 先后推出的 Healthcare 的垂直解决方案上的差异也完全印证了这两家公司 to C 和 to B 的基因，前者面向 C 端用户提供健康数据解读，而 Claud health 走的是链接医疗系统的路线。 OpenAI 长期来看会是下一个 Google，而 Claud 很明显会成为 AI 时代的微软。
7. “分化”同样和模型竞争的 timing 相关。智谱之所以 bet coding 也是基于 对当时模型竞争格局的判断，唐杰教授提到在，DeepSeek 出来后，团队判断 “Chatbot 取代搜索这一仗”已经基本结束，智谱团队经过内部讨论后，最终选择押注在 coding 上。
关键词 ** 02**
新范式
自主学习
8.首先，Scaling 仍然会继续，但在 Scaling 的投入上，唐杰教授认为需要区分两种不同方向。
• Scaling 已知路径，通过不断增加数据和算力，持续探索能力上限，但本质上也是一种“偷懒”的办法，
• Scaling 未知路径，也就是寻找尚未明确的新范式。让 AI 系统自己来定义奖励函数、交互方法、甚至训练任务来做 Scaling。
拾象注：当下 AI 社区对于新范式还没有一个统一的概念定义，自主学习、 active learning、continual learning 以及 self-learning 等本质上都在表达同一个预期，即模型自主学习能力提升，可以在人类不介入的情况下不断提升智能。
9. 杨植麟把 Scaling Law 总结一种把能源转化为智能的视角，它的核心在于高效逼近智能上限。模型承载的是价值观与品味，Scaling 是技术、数据与审美的共进，探索前沿智能不会因潜在风险而停止。
- 自主学习的目标是让模型具备自反思与自学习能力。通过持续的自我评估与自我批判，模型能够逐步分辨哪些行为是有效的，哪些路径还有优化空间。
11. 姚顺雨认为新范式的发生并不是某个未来的“突变点”，而是一个正在发生的“渐变”过程，甚至在 2025 年他已经看到了一些信号。
比如 Cursor 的 Auto-complete 模型每几小时就用最新用户数据学习，ChatGPT 利用用户数据拟合聊天风格，也是一种自我学习，Claude Code 甚至写了自己项目 95% 的代码，从某种角度看，AI 已经开始有自己帮助自己变好的迹象。
12. 新范式的最大的 bottleneck 其实是想象力。更具象来说，如果 2027 年宣布实现了新范式，我们要用什么任务去证明这个范式已经实现了？是变成一个赚钱的交易系统？还是解决人类未解的科学问题？也就是说，对于当下我们去思考新范式的时候要先能想象到它长什么样。
13. 林俊旸认为从更实际的角度， RL 的潜力还没有做到足够充分，很多潜力还值得被挖掘，对于下一代范式则存在两个维度，首先是自主学习，其次是 AI 具备更强的主动性。今天是人类帮助 AI 启动，而未来模型可能不再需要人类 Prompt，而是环境本身就能 Prompt 它。
14. Active learning 会带来很严重的安全挑战， 风险不在于“讲不该讲的话”，而在于“做不该做的事”。主动学习一定是重要范式，但必须给它注入正确的方向。
15. 自主学习能够体现到 personalization 上，但衡量它是否“变好了”会变得很难。推荐系统可以看点击率，但当 AI 覆盖生活方方面面后，evaluation 指标变得极其模糊。
16. 持续学习这个问题中包含了一个时间概念，也就是模型出于在持续地不断地学的过程当中，但如果对于多 Agent 串联的长程任务，一旦 Agent 的能力没有做到 100%，那么越往后能力往往呈指数级下降，而在人类的学习机制中，是通过睡眠来“清理噪音”，可能在 AI 也需要探索类似的清噪与新计算模式。
17. 唐杰教授则提出了 “Intelligence Efficiency”的概念，即智能效率，未来的范式不应只是单纯的 Scaling，而应关注“投入多少资源能获得多少智能增量”，这才是解决成本瓶颈的关键，而新范式的意义也在于，如何能用更少的范式获得同样、甚至更多的智能的提升。
18. 大模型的发展路径一直在借鉴人脑认知的学习过程，逐步进入知识压缩、推理、数学、Coding 等抽象演绎等任务而在 1）多模态、2）Memory 和 Continual Learning，以及 3）反思与自我认知这几类能力，人类显著领先于当前模型，而这几个点可能是新的突破方向。
19. 智谱在 2020 年画过一张参考人类认知的 AI 系统结构图，有三个模块：系统一、系统二，自学习。引入自学习主要基于以下几个原因，对应有 3 类 Scaling：
原生多模态
20. 原生多模态模型和人的“感统”很相似，人的感统是这边收集到一些视觉信息，同时还能收集到声音、触觉信息，而大脑会把这些感统信息汇集在一起来感知一个东西，今天的模型感统能力并不充分。
- 多模态感统是智谱今年的重点方向之一。模型具备这种能力之后，AI 才能在真实工作环境中执行长链路、长时效任务，例如在手机、电脑等设备上持续协作。
22. 多模态同样也是 Qwen 接下来持续要做的事情。林俊旸认为如果要想做出一个真正智能的东西，天然应该是 Multimodal，但这里也存在一个 debate，即多模态能不能驱动智能。
23. 从更第一性地模型提供更多生产力、更好的帮助人类这一角度出发，做视觉、语音等多模态能力是自然而然的选择。
-
视频是更广义的表达，图片可以理解为是单帧的视频，理解很长的视频是很有意思的一个事情。
关键词 03
Agent
-
Coding 是通往 Agent 的必经之路。智谱的实践中发现，GLM-4.5 虽然跑分高，但写不出“植物大战僵尸”游戏。通过引入 RLVR 和大量真实编程环境训练，GLM-4.7 才解决了这个问题。
26. 模型即产品。Agent 要实现复杂任务对模型的要求是相当高，模型就是这是 Agent 本身，Agent 就是产品本身，如果它们都是一体化的话，今天做基础模型本身，其实也就是在做产品。
27. 模型 To B 和 To C 的分化同样体现在 Agent 上：
• To C 产品的指标有的时候和模型智能并不相关，甚至相反，
• To B 的 Agent 甚至不需要做太多创新，模型智能提升、解决真实世界任务的能力提高、创造更多的价值。
28. 生产力场景的 Agent 才刚开始，除了模型进步之外之外，环境和 deployment 同样重要，是 Agnet 创造价值的关键：即使今天模型不再变好，只要把现有模型部署到各公司，也能带来 10 倍甚至 100 倍的收益，但今天 AI 对 GDP 的影响还远不到 1%。
29. 教育非常重要。现在人和人的差距在拉大，并不是说 AI 要替代人的工作，而是说会使用这些工具的人，在替代那些不会使用工具的人。
30. Qwen 林俊旸认为未来的 Agent 将变成 “托管式”。用户不再需要像现在这样频繁地一来一回交互，而是设定一个通用目标，Agent 就会在后台长时间独立运行，直到完成任务。
31. Agent 要做到这一点同样也离不开前面跟提到的 Self-evolution 以及 Active Learning ，因为这件事对模型的要求其实相当高，在这个逻辑下，我们可以说“模型即 Agent，Agent 即产品”。
32. 做通用 Agent 过程中长尾任务反而是更值得关注，对于用户来说感受到 AI 的价值与魅力也是因为某个长尾任务被得到解决。今天的所谓 AGI 本质上也在解决长尾的问题。
-
做通用的 Agent 是个见仁见智的问题。如果对于自己是一个“套壳高手”足够有自信就可以做，但作为 wrapper 并没有比模型公司做得更好的信息，那么通用 agent 就是“模型即产品”的机会，因为对于模型公司来说，很多工程问题也许只是“烧一烧卡”就可解决的。
-
杨强教授将 Agent 的发展划分为四个象限，从两个维度来看：
• 目标定义：是由人为定义的还是自动定义；
• 任务规划：即中间的 Action，是由人来定义，还是 AI 自动定义。
今天我们还处于一个很初级的状态：即目标由人定义，规划也由人做，但未来会出现一个大模型观察人的工作，尤其是把人的 Process Data 给使用起来。最后目标也可以是大模型来定义，规划也可以由大模型定义。所以，Agent 应该是由大模型内生的一个 Native 的系统。
35. 决定 Agent 未来的走势的几个重要问题：
• Agent 是否能真正解决人类任务？这个事情能够创造价值吗？价值有多大？
• Agent Cost 有多大？一方面如果 Cost 特别大，那也是一个问题。另一方面，如果调用一个 API 就能解决，那么模型厂商意识到这件事价值很大的时候，就会自然而然把它做进去。这是基座模型和应用之间永远的矛盾。
• 应用公司的迭代速度。如果 Agent 团队有能力拉开半年时间窗口通过 Agent 应用满足用户需求，就有机会持续往前走。
关键词 04
全球 AI 竞赛
- 对于中国 AI 在 3-5 年内进入全球第一梯队这件事，姚顺雨的态度很乐观。因为从制造业、电动车领域的经历来看，中国最大的优势在于一旦证明某件事可行，就有能力以极高的效率复现、甚至做到局部更好。
37. 但长期视角中更核心的问题在于 “敢突破新范式、敢冒险的人不够多”这样的文化差异，此外，还需要面对的两个现实瓶颈：
• 算力瓶颈： 和美国相比，电力能源侧不太会成为中国的算力瓶颈，更核心的还是在于光刻机是否有突破；
• 是否能诞生更成熟的 To B 市场，更进一步在国际市场上做竞争。过分看重刷榜数字并不是健康可持续的，应像 Anthropic 或 DeepSeek 那样更关注“正确的事”和用户体验。
38. 林俊旸则相对冷静，认为最乐观的情况中国 AI 超过美国的概率为 20%。中美 AI 之间算力差异不只是绝对量级上的，还是结构性的： 美国算力比中国大 1-2 个数量级，但最关键的差异在于，他们的算力有相当一部分投入到了 下一代的研究中，而中国今天还在解决任务交付爆发带来的算力瓶颈。
39. 但从历史经验来看，“穷则生变”，作为“算力穷人”，中国团队更有紧迫感和动力去思考算法与 Infra 的联合优化，而这个出发点是可以倒逼创新发生。
40. 面对光刻机的现实瓶颈，是否有可能我们在下一代的模型结构和芯片上就可以从软硬结合的角度 End-to-End 地实现。
排版：傅一诺
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4. Polymarket生态万字指南：170多种工具、机器人和产品正重塑预测市场
作者: PANews
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/Z3TrYcNCRg_m3PLdEkx3vQ
发布时间: 2026-01-13T11:05:28
作者：Nick Sawinyh
编译：Felix, PANews（本文有所删减）
Polymarket 已从一个加密小众实验，演变为全球最大的预测市场平台。2025 年交易量超 440 亿美元，在纽约证券交易所母公司洲际交易所（ ICE）注资 20 亿美元后，估值约为 90 亿美元。
Polymarket 的增长也催生了同样令人瞩目的成果：一个涵盖 19 个类别、超 170 种第三方工具的生态系统。其功能涵盖从 AI 驱动的自主代理到自动套利系统、从巨鲸追踪到跟单交易、从机构级分析到入门级教育等。
本指南将全面探索 Polymarket 生态产品，涵盖正在改变预测市场的每一个主要工具。
01
AI 代理与研究工具
AI 代理是生态系统中最具创新性的部分，它们利用机器学习技术分析数据、生成洞察并自主执行交易。这些代理处理海量的实时信息（从新闻到社交情绪），以识别交易机会。通过与 Polymarket 的 API 集成，其可以全天候链上运行。
自主交易代理
Alphascope 是一款用于预测市场的 AI 驱动型市场情报引擎，可提供实时信号、研究和概率变化。其适合通过实时市场动态警报来发现诸如选举等高流量事件中的定价错误。
PolyBro 代表了新兴的全自主 AI 交易代理类别。该平台通过研究学术论文、新闻来源和实时数据来进行结构化研究，以生成预测和交易信号。这种方法将学术研究方法与自动化交易速度相结合，具有纯人工分析和简单算法交易都无法比拟的优势。
Billy Bets 是一个全天候运行的自主 AI 体育博彩代理，它分析来自 SportsTensor 和顶级博彩者的实时数据，提供见解并自主在区块链体育博彩平台上下注。
Semantic 42 利用 x402 协议和 AGI 求解器引擎，使自主 AI 代理能够直接从 Base 区块链在 Polymarket 上进行研究、分析和执行经过验证的交易。该平台具有实时活动监控、代理间资金转移和透明的绩效跟踪等功能，并已获得 5 万美元的初始融资。
Astron 致力于为预测市场构建智能自主代理，其旗舰产品 Raven 1.0 的短期预测准确率达 98%，这对体育赛事和短期事件专家而言尤为有价值。
Fraction AI 推出了首个去中心化的自动训练平台，用于训练 AI 代理，这些代理在被称为“空间”的专门环境中通过持续强化学习相互竞争、学习和进化。该平台面向开发定制 Polymarket 机器人的开发者。
AI 驱动的分析平台
Polytrader 通过整合基于 AI 的分析、自动化交易策略以及社交情绪追踪来增强 Polymarket 的交易功能。其基于情绪的自动化策略非常适合新手在加密事件上进行自动化交易。
Sportstensor 利用去中心化的 AI 技术提供体育预测服务，借助集体智慧和集成建模来发现持续的市场模式，尤其专注于提高 NFL 和 NBA 比赛结果预测的准确性。
Rainmaker 专注于体育博彩 AI，将机器学习应用于推动 Polymarket 近期增长的体育市场。
Inside Edge 能够识别 Polymarket 上的市场低效情况，帮助用户找到盈利的交易机会，并提供量化的优势百分比——非常适合数据科学家优化胜率。
PolyMaster 将 AI 驱动的分析与鲸鱼追踪、预测建模以及实时市场情报相结合，为追踪聪明钱的高级交易员提供服务。
PolyRadar 利用多个独立的 AI 模型为 Polymarket 事件提供全面的见解，其特色包括实时分析、时间线可视化、置信度评分和多模型共识的来源透明度。
Jatevo 运营着一个深度研究平台，该平台由 6 个代理的 AI 提供支持，用于预测市场分析，并直接集成了 Polymarket API，非常适合经济指标等复杂事件的预测。
Polyseer 提供了一个开源 AI 研究平台，利用 multi-agent 架构和 Bayesian概率聚合，为 Polymarket 和 Kalshi 提供系统性分析。
浏览器扩展程序和快捷工具
Polyprophet 提供了一款 Chrome 扩展程序，利用多个 AI 模型和专有的历史数据分析，提供实时的 AI 驱动预测——适合日常浏览时查看事件概率。
PolyPulse 提供了一款免费的 Chrome 扩展程序，通过自动市场检测、来自 Perplexity AI 的实时见解以及注重隐私保护的本地安全数据存储，提供 AI 驱动的新闻分析。
PolyOracle 利用多个大型语言模型来分析 Polymarket 最活跃的市场，并就预测达成共识，从而对有争议的事件提供中立的观点。
社交与情绪分析
PolyTale 是 X 上首个预测市场研究 AI 代理，提供实时市场洞察和大户追踪。通过分析社交媒体活动并将其与预测市场相连接，该平台呈现可能影响市场走势的相关信息。
Polymarket Tips 提供 AI 驱动的情绪分析，结合实时社交媒体情报和交易建议——尤其适用于名人新闻等热门事件。
Polyfactual 将预测市场与社交叙事相结合，追踪并交易事件的真实性，并将 Polymarket 数据与社交验证相结合，用于预测新闻的准确性。
多平台与 DeFi 集成
Bankr 已成为领先的加密 AI 代理，与 Polymarket 集成，将 X 上的 AI 辅助加密钱包与私人终端相结合。钱包集成实现了注重隐私的无缝投注，适合高风险交易者。
Fere AI 将多代理 AI 加密辅助、跨链功能、Polymarket 发现、模因币分析和收益耕作整合到一个自主平台中。
UnifAI 提供 AI 原生基础设施，使自主代理能够跨协议自动发现和优化 DeFi 策略，并将 Polymarket 与收益耕作集成。
Pigeon 支持通过聊天界面在包括 Telegram、Discord 和 WhatsApp 在内的 10 多个平台上进行加密货币、股票、永续合约、模因币等交易。
专业及新兴代理
Moby Agent 专注于数据洞察，通过 AI 驱动的分析帮助交易员理解复杂的市场动态，尤其适合希望借助 AI 进行解读而非自动执行交易的用户。
Elastics 提供了一个原生 AI 的机构操作系统，用于自动化、数据驱动的交易，并为管理大额头寸的基金提供集成的投资组合和风险管理功能。
Forcazt 提供 AI 驱动的预测市场分析，用于发现高 alpha 市场、套利机会和数据驱动的优势。
Predly 通过检测定价错误并提供特定的定价错误警报，识别 Polymarket 和 Kalshi 上的盈利机会。
Agok 支持无需编写代码即可构建 AI 代理，使非技术用户能够部署和共享具有自然语言命令和 Polymarket 集成功能的智能代理。
TatorTrader 提供一站式加密货币对话服务，通过对话界面为普通用户提供无缝衔接的 Polymarket、Myriad 和 Limitless 赌注服务。
机器人革命：数据说话
AI 和自动化交易在 Polymarket 平台上的应用取得了显著成效。研究表明，一款机器人利用 15 分钟加密市场的时间套利，在一个月内将 313 美元变成了 41.4 万美元；而 AI 驱动的概率模型在两个月内就创造了 220 万美元的利润。
这些系统利用了多项优势：延迟套利利用 Polymarket 价格滞后于币安和 Coinbase 等交易所现货价格的短暂窗口；基于新闻和社交数据训练的集成概率模型利用市场定价偏差获利；高频交易策略抢先交易流动性不足的订单。
对比显示，机器人以超 85% 的胜率实现了 20.6 万美元的利润，而采用类似策略的人类只能获得约 10 万美元的收益。这种差距源于速度、稳定性和避免了情绪化决策。
02
交易终端和机器人
交易终端和机器人是整个生态的基石，为策略执行提供界面和自动化支持。这些工具种类繁多，从简单的 Telegram 机器人到复杂的多平台终端不等。
专业网页终端
Betmoar 以近 1.1 亿美元的累计交易量占据主导地位，是 Polymarket 的官方 Discord 机器人提供商。该平台将基于网页的交易终端与分析功能相结合：专业的工具支持快速切换视图、详细的交易者资料分析、高级交易分析、用于资金流可视化的市场仓位增量分析，以及用于争议跟踪和投票监控（包括大量未公开投票者）的高级 UMA 控制面板。此外，Betmoar 还集成了与市场情绪相关的新闻推送、可自定义的搜索过滤器和自选列表，并支持直接交易执行，使其成为希望在一个平台上进行分析、搜索和执行的交易者的首选解决方案。
Stand.trade 定位为专业的交易终端，为需要机构级工具的专业交易者提供自动化和分析功能。其“发现”功能提供搜索和筛选功能，帮助用户发现交易机会；而高级自动化功能则支持策略执行，无需人工干预。
NexusTools 提供专业的终端体验，注重发现、钱包分析和追踪功能，可用于监控多个钱包、追踪特定交易员以及系统性地发现机会。
BullpenFi 为专业 Polymarket 交易者提供专业的交易终端，其功能旨在实现高效执行和全面分析。
Verso 为机构交易者提供专业级的预测市场终端，采用彭博风格的界面，提供实时数据、分析和新闻。
TradeFox 提供由大型风投机构支持的顶级经纪服务，具备高级执行和自托管交易功能，满足机构级需求。
移动优先终端
Polymtrade 作为首个专为 Polymarket 打造的移动交易终端。该终端支持 iOS 和 Android 系统，利用基于超 5.5 万个已解决市场数据训练的 AI 模型，提供应用内预测、顶级交易员分析和仪表盘洞察。其主要功能包括：移动优先界面，实时报价；免 Gas 费交易；自托管架构；配备 AI 仪表盘的专业搜索功能；以及集成的费用和交易量跟踪。
Telegram 交易机器人
OkBet 率先将 Polymarket 交易引入 Telegram，打造了集执行、跟单交易和群组功能于一体的社交交易体验。跟单交易功能允许用户自动关注排行榜上的顶级交易员，输入钱包地址即可复制交易，或标记其他用户以跟仓。群组排行榜则展示了好友间的竞争格局，增添了社交互动元素。与 Polymtrade 的集成使平台导航更加便捷，同时每次买卖均收取 1% 的透明费用。安全方面，使用 Google Cloud Platform 的 KMS 进行密钥加密。
Polycule 让世界各地的用户都能在 Telegram 上无缝实现移动、社交和群组形式的 Polymarket 交易——非常适合协作式投注。
Predictify Bot 是一款多市场 Telegram 警报和 AI 交易助手，支持 Polymarket 和特定生态系统的提醒、跟单交易和订单管理。
AI 驱动的交易助手
Bankr 将加密 AI 代理功能与 Polymarket 集成以及基于 X 的 AI 辅助加密钱包（带私有终端）相结合。
UseRocket 将 AI 应用于市场创建和分析，帮助用户识别市场机会，并有可能开拓新的市场。
挖矿和空投工具
SOL Decoder 提供一款挖矿机器人，具有跟单交易、定位交易者以获取潜在奖励等多种功能。
Farmtard 专注于自动化空投挖矿策略。 Polymarket 的 $POLY 代币发行预计成为 2026 年最受关注的潜在 TGE 之一，这些工具可帮助交易者把握潜在收益。
多平台终端
OkayBet 提供包含 AI 代理、聚合和串关（PANews 注：Parlay Betting；允许投注者选择多场比赛进行组合投注。所有选择的比赛结果都必须正确，才能获得奖金。奖金的计算方式是将每一场比赛的赔率相乘）投注的基础设施，支持跨平台复杂投注。
trade.fun 将 Polymarket 与模因币、perps 和零 Gas 费相结合，为多元化投资组合提供杠杆和 MEV 保护。
03
分析与仪表盘
分析平台将链上原始数据转化为可操作的洞察，帮助交易者了解市场动态、追踪资金流向并识别交易机会。
AI 驱动的分析
Polysights 代表了 AI 驱动的预测市场分析的前沿，它结合了 Vertex AI、Gemini 和 Perplexity 从市场数据中提取信号。该平台为 Polymarket 交易提供 30 多个自定义指标AI 生成的市场概览，涵盖价格、流动性、趋势和分辨率数据；体育、政治、加密货币和竞争性市场等快速分类筛选器；用于深度数据分析的高级多列筛选功能；以及 Beta 版“内幕消息查找器”，可标记来自新钱包的异常交易。套利检测功能可自动发现价格差异，而用户投资组合跟踪功能则可监控包括盈亏、交易历史和业绩在内的持仓情况。分级定价包括免费的基础版、包含 AI 洞察和机器人功能的付费标准版，以及包含 AI 代理和套利警报功能的付费高级版（计划中）。
智能评分与业绩分析
HashDive 已成为 Polymarket 和 Kalshi 的强大分析平台，尤其专注于“智能评分”——这是一种专有的衡量标准，根据历史表现、未平仓交易和稳定性，将交易员从 -100 到 100 进行评级。这有助于在跟单交易前评估技能和可靠性，同时过滤掉自动化账户。市场筛选器支持按流动性、成交量、鲸鱼活动进行筛选。钱包和头寸跟踪功能可查看通过任何 Polygon 地址的聪明钱流动情况。图表分析包括带有 RSI、MACD、SMA、巨鲸交易量细分以及买卖双方数量的 K 线图。
PredictFolio 专注于投资组合追踪和交易者分析，是一个免费平台，用于分析个人和他人的交易业绩。实时盈亏数据、交易量指标、投资组合规模追踪和历史业绩趋势，支持业绩比较和基准测试。该平台宣布推出个人 Polymarket 交易回顾功能——本质上是面向预测市场交易的 Spotify Wrapped。
综合数据平台
Polymarket Analytics 提供涵盖交易员、市场、持仓和交易的全球实时分析。这些数据和洞察由 Goldsky 的基础设施提供支持，每 5 分钟更新一次。用户可以按政治、加密货币和体育等类别筛选详细的绩效指标、盈亏历史和交易模式。搜索引擎支持在统一视图中比较 Polymarket 和 Kalshi 的市场数据，从而发现套利机会。
Parsec 提供分析层，包含实时资金流、实时交易、主要持仓者以及可自定义的仪表盘，用于链上可视化，并提供多结果视图——服务于追踪资金流向的个人用户和机构。
智能资金追踪
Polyburg 专注于智能资金追踪，监控数百个盈利钱包，以挖掘成功交易者的情报。 Polyburg 专注于业绩卓著的交易员，帮助用户了解专业资金如何在市场中流动。
Polywhaler 作为排名第一的 Polymarket 大户追踪器，实时监控大额投注、追踪 1 万美元以上的交易，并检测内幕交易活动。
专业分析
Rocket 提供前沿的市场预测聚合功能，旨在提升预测和市场分析的优势。
MobyScreener 提供实时数据流，追踪顶级交易员的买卖行为，提供可操作的洞察。
04
警报与监控
在价格会在突发新闻发布后几秒钟内发生变化的预测市场中，实时警报至关重要，它能确保交易者不会错过任何重大行情、巨鲸交易或新兴机会。
综合警报平台
PolyAlertHub 为最全面的警报平台之一，它结合了巨鲸追踪、AI 分析以及可自定义的电子邮件或 Telegram 通知。交易者警报会在选定的交易者进行交易时立即发出通知。巨鲸警报可以即时检测到大额买入并显示资金部署情况。市场洞察提供关于热门市场、剧烈波动、即将发生的事件和相关信号的分析。交易者分析会分析盈亏记录、买卖模式和当前持仓。重要的是，基本功能无需连接钱包——用户只需电子邮件地址即可创建警报。该平台明确表示不会代表用户进行交易，而是专注于提供信息和警报。
Nevua Markets 提供轻量级市场预警系统，专注于基于关键词的市场追踪。用户可以创建个性化的主题或个人关注列表，并在相关市场更新时通过 Telegram、Discord、Webhook 或浏览器通知接收提醒。
新市场发现
PolySpyBot 专注于发现早期市场，为新上市的市场提供 Telegram 提醒。其降噪引擎确保只有相关的通知才能送达，并提供政治、体育、经济、加密货币等类别的筛选功能。详细视图会显示新市场的交易量、流动性和到期信息。
PolySpy 提供新市场的即时 Telegram 通知，支持对政治、体育、加密货币、金融、科技、文化、地缘政治和事件等细分类别的筛选，以及子类别选择和忽略标签管理。
巨鲸和内幕人士追踪
LayerHub 提供巨鲸和内幕人士追踪功能，监控大额持仓和重大交易，帮助交易者了解大笔资金何时进入或退出仓位。
WhaleWatch Poly 专门监控鲸鱼交易活动，追踪 Polymarket 上的大额交易和持仓。
Whale Tracker Livid 通过分级警报系统监控高价值交易者——为预算有限的用户提供延迟 / 免费和实时 / 专业版选项。
PolyIntel 通过 Telegram 实时服务检测 Polymarket 上的鲸鱼交易动向和内幕交易活动，每 10 分钟自动发出警报，并提供全面的评分系统、投资组合追踪和可疑交易概率分析。
价格与活动警报
alerts chat 提供原生的 Telegram 实时警报，针对 Polymarket 和 Kalshi 市场的价格变动进行自定义设置，通过机器人指令即可完成设置。
PolyCopy 提供实时的 Telegram 交易者跟踪，监测活动、投资组合和业绩洞察，无需钱包连接或私钥。
YN Signals 全天候聚合市场预测信号，通过 Telegram 提供新市场、赔率异常和内幕活动警报，覆盖多个平台。
专业追踪
Pizzint Watch 专注于另类数据源，追踪传统分析中不易察觉的信息，帮助识别他人可能错过的信号。
Mention Metrix 采用以情绪为重点的分析方法，追踪与 Polymarket 市场相关的 X 和新闻提及，以了解公众认知如何影响市场走势。
ElonTweets Live 可实时追踪马斯克的推文活动和节奏，并通过 Telegram 即时通知推送——虽然小众，但对于与马斯克相关的加密事件来说却很及时。
高级预警服务
BBB 提供专属的精品解决方案，为研究人员和交易员提供先进的链上交易工具和 Polymarket 情报预警，仅限 150 位受邀会员访问。
05
套利与基金
套利机会源于不同平台之间或单个平台内价格的差异，或者价格总和不等于 1 美元的情况。专业工具可以识别并利用这些机会，而基金结构则支持资金池化管理。
跨平台套利
ArbBets 提供 Polymarket 和 Kalshi 之间的自动套利功能，可在出现有利可图的价格差异时自动识别并执行交易。该平台已记录了一些具体的套利机会，例如 2025 年 9 月政治市场 3.09% 的套利收益。
跨平台套利需要了解不同的结算机制。Polymarket 使用 UMA 的 Optimistic Oracle，并由代币持有者进行治理，而 Kalshi 则在 CFTC 监管的结算机制下运行。这些差异可能导致同一事件在不同平台上的结算结果不同——纯粹的套利计算无法捕捉到这种风险。
EventArb 提供免费的计算器，用于识别跨平台套利机会，考虑手续费和价差来计算在 Polymarket、Kalshi 和 Robinhood 上的实际盈利潜力。其功能包括简单的套利计算器、跨市场支持、市场内和多期权分析以及新机会的电子邮件提醒。
Matchr 是一款通用聚合器，可搜索 1500 多个市场的最佳价格，并提供智能路由、套利和收益自动化功能。
短线交易与高频交易
PolyScalping 专注于实时价差提醒，并为寻求短期价格波动收益的交易者提供高频交易终端，瞄准仅持续数秒或数分钟的机会。
基金管理
PolyFund 将去中心化基金结构引入预测市场，允许基金经理创建基金，投资者配置资金。这弥补了一个重要的缺口：许多交易者缺乏资金或专业知识来最大化策略收益。通过汇集资源并启用专业管理，PolyFund 为熟练的交易者（管理更多资金）和被动投资者（无需主动交易即可获得收益）都创造了机会。
Robin Markets 专注于通过借贷、质押或其他机制，将预测市场头寸转化为生产性资产，从而为等待市场结果的闲置资金创造收益。
套利规模
IMDEA Networks 研究记录显示，2024 年 4 月至 2025 年 4 月期间，Polymarket 平台共产生 4000 万美元的套利利润。由于散户主导的订单簿缺乏机构做市基础设施，导致结构性定价错误，因此套利机会持续存在。
自 2024 年以来，简单的单市场套利——即在“是”和“否”价格之和低于 1 美元时买入——已创造了超 3950 万美元的收益。Polymarket 和 Kalshi 之间的跨平台套利提供了更多机会，但也更加复杂。经验丰富的交易员已经部署了机器人，每月赚取数万美元的利润。
06
聚合器和多平台工具
聚合器汇集来自 Polymarket 及其竞争对手的数据和交易选项，提供统一的访问方式，方便用户进行比较和执行交易。
专业交易平台
Verso 为机构交易者提供专业级的预测市场终端，配备彭博风格的实时数据、分析和新闻界面。
TradeFox 提供由大型风投机构支持的高级经纪服务，包括先进的执行和自托管交易，满足机构级需求。
OkayBet 提供包含 AI 代理、聚合和跨平台串关投注的基础设施，支持复杂的多注投注。
跨平台聚合
Matchr 通过智能路由、套利检测和收益自动化，在 1500 多个市场中为追求效率的用户搜寻最佳价格。
Rocket 提供尖端的预测市场聚合功能，利用跨平台工具实现预测和分析优势。
社交与 Web3 集成
Firefly 作为一款面向社区用户的 Web3 应用，融合了社交聚合、博彩和链上追踪功能。
trade.fun 提供多资产平台，支持 Polymarket、memecoins、perps 等多种资产，并提供零 Gas 费、杠杆和 MEV 保护。
专业聚合器
Oddpool 被誉为“预测市场的彭博社”，聚合了 Polymarket、Kalshi、CME 等平台的实时赔率、价差、套利机会、历史价格数据、市场深度、经济指标和分析——非常适合交易员、研究人员和量化分析师，为他们提供统一的预测市场数据层。
07
API 与基础设施
对于开发者而言，API 为自定义工具提供了基础，从而推动了生态系统的持续发展。
数据 API
Adjacent News 提供前瞻性新闻平台，并提供数据和交易 API，用于将实时信息集成到预测驱动型应用中。
Dome 为跨平台预测市场数据提供统一的 API 和 SDK，并为应用开发者提供历史数据和实时数据访问权限。
PolyRouter 为来自多个预测市场的标准化数据提供统一的 API，并为多平台应用提供标准化接口。
FinFeedAPI 通过全面的数据访问权限，为经验丰富的交易员提供自定义机器人和脚本。
数据库基础设施
ClickHouse 提供开源的 OLAP 数据库，适用于大规模实时分析，并为自定义仪表板开发提供支持。
Goldsky 为 Polymarket Analytics 提供数据基础设施支持，每 5 分钟更新一次。
08
教育与社区资源
随着预测市场的发展，教育资源对于帮助新手了解平台和交易策略至关重要。
适合新手的平台
PolyNoob 已成为预测市场新手的综合教育平台。该平台于 2025 年 4 月上线，旨在赋能交易者并引导他们进入预测市场。平台将百科全书式的学习内容与实用的交易技巧相结合。
平台亮点包括：超 110 位交易员的个人资料，提供独特且个性化的内容；8 位成熟 Polymarket 交易员的访谈；6 份详尽的策略指南；每月更新的行业动态和热门梗图；全面的新闻报道；以及专为新手设计的指南。交易员专访栏目介绍了包括 lmtfalone（盈利超 10 万美元）、AlphaRaccoon（盈利超 100 万美元）等在内的成功者，帮助新手了解成功的交易模式。
PolymarketGuide 提供适合初学者的资源，帮助您了解预测市场以及 Polymarket 的运作方式，并对关键概念进行清晰的解释。
Polymarket Learn 提供来自平台的官方指南和解释。
生态系统追踪
Polymarket Ecosystem 是一个集中展示所有生态工具的目录，帮助用户发现和评估产品——鉴于工具的激增，这种精选内容尤为重要。
PolymarketBuild 涵盖工具发布、构建器更新以及面向开发者的技术发展，方便开发者创建工具或与平台集成。
Polymark.et 维护着最完整的应用目录，其中包含交易机器人、分析网站、巨鲸追踪、API、仪表盘、警报和 DeFi 工具。
新闻简报和内容
Polymarket News 提供新闻简报和播客，内容涵盖来自全球最大预测市场的新闻、见解和分析。
Adjacent News 提供前瞻性新闻平台，发布以预测市场为驱动的、具有背景信息和突发新闻的内容。
社区平台
Polymarket 的 Discord 服务器设有 #devs 频道，供开发者提问和社区支持。
GitHub 上的 Polymarket/agents 等代码库提供开源框架，用于构建采用 MIT 许可的 AI 交易代理。
GitHub 上的 Awesome Prediction Market Tools 项目维护着一个由社区整理的预测市场工具列表，涵盖 AI 代理、分析、API、仪表盘等。
09
专业工具和新兴类别
除了主要类别之外，专业工具还针对特定需求和新兴用例。
新闻与媒体整合
Adjacent News 将预测市场数据与新闻发布相结合，提供交易 API 以及内容。
Tremor.live 专注于检测异常波动和赔率变动，向用户发出概率快速变化的警报，并利用动量异常评分优先处理高影响力事件。
社交交易平台
Firefly 将社交聚合、投注和链上追踪功能相结合，打造以社区为中心的社交投注平台。
Betslip 提供基于预测市场的社交新闻应用，用户可在 Polymarket 构建的实时新闻市场上浏览、下注并与好友竞争。
争议解决与预言机工具
Betmoar 的 UMA 控制面板提供基于证据的 UMA 讨论分析、投票追踪和争议市场分析。
投资组合与持仓管理
Polysights 投资组合追踪功能支持追踪个人持仓，包括已实现盈亏、交易历史和绩效指标。
Robin Markets 通过 DeFi 集成将持仓转化为生产性资产。
10
生态系统导航：实用建议
鉴于可用工具种类繁多，以下按用户类型提供实用建议。
新手入门
可以从像 PolyNoob 这样的教育资源入手，了解预测市场的基本原理。通过 Polymarket 的原生界面开始交易，学习基础知识。添加像 PolySpyBot 这样简单的提醒工具，以发现新的市场。使用 PredictFolio 来追踪表现并从错误中学习。阅读 PolymarketGuide 以获取清晰的概念解释。
活跃交易者
选择 Betmoar 或 Polymtrade（移动端）等主要交易终端。通过 PolyAlertHub 或 Polyburg 实现巨鲸追踪。使用 HashDive 或 Polysights 等分析平台来识别交易机会。如果您更倾向于跟随业绩卓著的交易员，可以考虑使用 OkBet 或 Stand.trade 的跟单交易功能。通过 Nevua Markets 设置提醒，接收自定义通知。
专业/机构交易者
通过 EventArb 或 ArbBets 实现多平台监控，以进行套利交易。部署 PolyBro 或 Semantic 42 等 AI 工具进行研究。利用 Polymarket Analytics 的全面分析功能，获取系统性优势。通过 PolyFund 探索基金结构，提高资本效率。考虑使用 Verso 或 TradeFox 等机构级终端。
面向开发者
从 Polymarket 的开发者文档开始。申请 Builders Program 计划以获取资助和支持。关注 Polymarket Build 了解生态系统最新动态。探索 Dome、PolyRouter 或 Adjacent News 的 API，获取数据访问权限。加入 Discord #devs 频道，获得社区支持。
面向 AI/自动化爱好者
探索 Polymarket 在 GitHub 上的开源代理库。考虑使用 Billy Bets 或 Astron 等自主代理来获取被动收入。使用 Fraction AI 进行自定义代理训练。安装 Polyprophet 或 PolyPulse 等浏览器扩展程序，快速获取洞察。
11
生态系统的未来
多种趋势将塑造 Polymarket 生态系统的发展。
代币发行：备受期待的 $POLY 代币有望在治理、费用结构和生态系统激励机制方面带来新的变革。首席执行官 Shayne Coplan 曾在公开场合暗示过该代币，并表示它有可能成为 2026 年规模最大的代币发行项目之一。
L1 区块链：Polymarket 有可能推出自己的区块链（效仿 Hyperliquid 模式），这可能会从根本上重塑基础设施——在筹集了数十亿美元之后，推出应用链是顺理成章的下一步。
AI 深化：当前工具尚处于早期阶段。预计会出现更复杂的代理程序、更精准的预测模型以及更自主的交易系统。人类交易与机器人交易之间的界限将继续模糊，一些代理程序在短期预测方面已达到 98% 的准确率。
监管演变：在获得美国 CFTC 批准后，Polymarket 重返美国市场，改变了市场格局。Kalshi 与 CNN 和 CNBC 建立合作关系，其主流采用度不断提高，这表明预测市场正在成为合法的金融基础设施。
跨平台整合：随着多个平台的发展，能够聚合和跨平台套利的工具越来越有价值。预计未来将出现更复杂的多平台交易基础设施。
机构采用：洲际交易所 (ICE) 的 20 亿美元投资标志着专业化进程的推进。随着机构基础设施的部署，价差压缩势在必行——在做市商消除结构性低效之前，早期套利者将获得超额收益。
12
结论
Polymarket 生态代表了无许可创新的一项非凡实验。Polymarket 提供了核心平台；社区构建了其余的一切。其结果是打造出了基础设施，让预测市场更易获取、更复杂精妙，也更能让那些懂得如何利用它的人从中获利。
该系统涵盖 19 个类别，拥有超 170 种工具——从能够实现近乎完美准确率的 AI 代理到分析数十万美元赢家的教育平台——为愿意花时间去了解它的交易者提供了真正的优势。对于开发者而言，它为解决实际问题的工具提供了一个成熟的市场。对于更广泛的市场而言，它展示了加密原生平台如何能够促进生态系统的快速发展。
市场格局将持续演变。新的工具将不断涌现，一些现有工具也将逐渐被淘汰。但其基本模式——一个赋能创造者、吸引更多用户加入的平台——似乎将长期存在。对于任何认真对待预测市场的人来说，理解并参与到这个生态系统中都至关重要。
问题不在于是否使用生态系统工具，而在于哪些工具与您的交易风格、风险承受能力和目标相匹配。本文所介绍的工具代表了当前最先进的水平。未来的工具将会更加强大。
在预测市场，知识就是力量——而 Polymarket 生态正是知识得以构建、分享和运用的地方。
点个【 在看 】，你最好看
5. 今晚捡钱！速度薅羊毛
作者: 张妈下午茶
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/ieT_oRzbR8E9QQpMLfcYKA
发布时间: 2026-01-13T10:54:19
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6. 不同基金赚不同的钱，你心里有数没？
作者: 好买研习社
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/c1m8oui3SZZXq4LexLrF9Q
发布时间: 2026-01-13T10:04:59
不同基金赚不同的钱，你心里有数没？
好买长宽高书院
不同基金赚不同的钱，你心里有数没？ 原创
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7. 0.44亿的小基金，一天涌进100亿！
作者: 好买研习社
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/XI2FaowfV8K-xwcpwRf76g
发布时间: 2026-01-13T10:04:59
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最近公募基金圈出了个大新闻，相信不少朋友已经看到了。一只规模只有0.44亿的迷你基金，因为重仓AI应用板块近期涨势凶猛，在1月12日这一天竟然吸引了超过120亿资金蜂拥而入申购。
来源：上证报
不只是这一只基金，永赢高端装备、永赢信息产业智选等押注了卫星板块和AI应用的基金，同样迎来了巨额申购潮。
目前这几只基金也紧急宣布限制大额申购，试图给过热的市场降降温。
来源：格隆汇
这件事在业内引发了热议，今天我们就来聊聊，这波爆买背后，普通投资者需要警惕哪些风险。
为什么会出现这种现象？
说实话，这种场景我们并不陌生。
首先是业绩的吸引力。1月9日当天，AI应用板块集体爆发，德邦稳盈这只基金通过押注AI应用板块，单日净值涨幅9%。
数据来源：Wind
其次是牛市氛围的加持。最近市场整体情绪高涨，科技股表现强势，很多人觉得上车就能赚。
还有一个不能忽视的因素，就是大V的带货效应。一些财经博主的推荐和传播，让这些原本默默无闻的小基金迅速成为网红，吸引了大量跟风资金。
这种现象，和2021年初的那波追逐核心资产何其相似，当时，张坤、葛兰等明星基金经理被粉丝追捧，易方达蓝筹精选在市场顶部宣布关闭申购并且大笔分红，但是这也没有拦住投资者依旧前仆后继涌向核心资产。
春节后白酒、医药板块高估值破灭，在此后数年的调整中，追高买入的投资者损失惨重。
巨额申购对老持有人意味着什么？
很多人在申购前可能没想过一个问题：大量资金涌入，对原来就持有这只基金的投资者来说不一定是好事，甚至可能是坏事。
这里涉及一个概念叫收益摊薄。
打个比方：假设一只基金原来规模是1亿，持有的股票组合今天涨了10%，那基金净值就涨10%。
但如果今天突然涌入100亿新资金，而这些新钱还没来得及买入股票，只是趴在账上，那么基金的收益就被大大稀释了。
原来的持有人本该享受的收益，被新进来的资金分走了一大块。
这就是为什么很多基金会在规模快速膨胀时紧急限购，基金公司当然想赚管理费，但假如没有顾及原持有人的利益，那么无论是道德还是业务上，都会引发巨大的舆论风险。
基金经理的两难困境
除了收益摊薄，大量资金涌入还会让基金经理陷入一个非常尴尬的境地，我检查了一下这只基金的基金合同，发现基金经理不需要将仓位全部放在股票上。
数据来源：Wind
想象一下，你是这只基金的基金经理，原来你管理0.44亿，现在突然变成100多亿。你手里的股票仓位是按0.44亿来配置的，现在多出来的100亿现金怎么办？
选项一：追高买入。把新钱全部投进去，买入那些已经涨了很多的AI应用股票。
但这样做的风险是，如果市场回调，你就是在高位接盘，给新进来的投资者埋下亏损的隐患。
选项二：保持观望，等待更好的买点。但这样一来，大量资金趴在账上不投资，投资者会批评你空仓躺平、拿着我的钱不干活。而且如果市场继续涨，你的业绩也会跑输同行。
左右为难，怎么选都是错。
这就是为什么一些有经验的基金经理会主动限购。比如永赢高端装备基金经理张璐曾经就公开表示限制大额申购一方面是保护现有持有人利益，另一方面也是希望大家能够适当分散投资，不要把资金全部押注到单一赛道。
历史的教训
2021年初，顶着千亿顶流光环的张坤管理的基金被投资者疯抢，封盘与分红也难挡投资者的申购热情。
数据来源：Wind
但后来，随着经济基本面的下行，重仓白酒、消费的基金集体回撤，很多追高买入的投资者被套了好几年。
类似的故事在A股历史上反复上演：2007年的大牛市、2015年的杠杆牛、2021年的抱团股。
数据来源：Wind
每一次都是在市场最热的时候，投资者蜂拥而入；而当人潮退去，才发现自己成了最后一棒。
这里要说明一下，AI应用板块确实有投资价值。从产业趋势来看，AI的发展确实是一个重要的投资主线。
但问题在于，当所有人都在喊AI永远涨的时候，当你身边连不炒股的朋友都在讨论该买哪只AI基金的时候，往往就是风险积聚的时候。
最后的话
市场火热的时候，最容易让人冲动，上头的操作最终往往以亏损收场。
那些在牛市中赚大钱的人，往往在熊市里也会亏回去；而真正能长期获利的，是那些始终保持冷静、坚守纪律，懂得用资产配置来分散风险的投资者。
AI产业的发展确实值得期待，但任何一个再好的行业，如果买入的价格太高、时机不对，一样会让你亏钱。
当全市场都在喊买买买的时候，或许我们更应该问自己一句：现在的价格，真的合理吗？我能承受多大的回撤？
希望每一位读者都能做一个清醒的投资者。市场永远有机会，但本金亏了，就真的没了。
我整理了一份震荡市低波动基金名单，筛选标准很简单：历史波动小、回撤可控、长期业绩稳健，适合拿得住、睡得着的朋友。
后台发送「666」两个字私信小助理，即可获取相关基金名单。
【操作步骤：好买研习社主页—点击消息栏—进入底部菜单栏（如下图 ） 】。
基金产品专项班
2月2日开课！
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风险提示：
市场有风险，投资需谨慎。基金的过往业绩及其净值高低或基金管理人管理的其他基金的业绩并不预示其未来表现。相关数据仅供参考，不构成投资建议。投资人应详阅基金合同等法律文件，了解产品风险收益特征，根据自身资产状况、风险承受能力审慎决策，独立承担投资风险。特别提醒，基金在封闭运作期间或特定持有期间存在无法赎回的流动性风险。
版权声明：
本文著作权归好买财富管理股份有限公司所有，未经事先书面授权，任何组织和个人不得对本文进行任何形式的转载、复制、发表、传播、改编、汇编或引用本文内容的任何部分。
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8. 3年年化30%
作者: 闲画生财
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/tmQGlKJwz48UwkY3CAr9pA
发布时间: 2026-01-13T10:00:46
还记得2024年初和你们介绍的少年赌棍吗？
一位美国华人基金经理，家有女娃Olivia，他认为Olivia应该在大学之前具备基本的理财知识和技能，树立正确投资观，掌握科学的投资方法，并有所实践。
有了这些技能傍身，能避开各种投资陷阱，降低吃大亏的概率。
如果父母再给孩子一笔本金，即便学业一般，人生的路也未必差。
所以他从Olivia 6岁起启蒙财商，10岁教选股，小学高年级阶段帮Olivia成立一只私募基金，公开募资，零管理费，每年底计提80%业绩报酬捐给慈善。
1
年化30%
转眼又一年，基金发布了2025年报，把业绩和近况搬运过来给你们看看。
2023年6月至2025年底累计收益103.3%，年化30%，同期标普68.6%，纳指79.9%，超额优势明显。
上图一张，从上至下三根线分别是基金、纳指和标普。
2025年赚16.5%，略微跑输大盘。
策略一分为二。
60%长线价投，持有龙头大票。
40%短线投机，反复交易杠杆ETF，X倍标普纳指，X倍半导体，有时做多有时做空。
年报披露，短线投机来自Olivia开发的人工智能模型。
从结果来看，投机几乎无效，但策略架构没啥大问题，无效是在可以接受的范围内犯错，整体还是赢。
2
基金运营
已计提2025年度业绩报酬，捐给贫困小学、AI俱乐部、教堂以及维基百科。
每月一次投资策略会，定期举办线上投资讲座。
Olivia仍担任总裁。
管理层大洗牌，新上位的亚太区副主席就读于深圳南山外国语，是位大眼萌妹。
团队成员扩张到4个国家134人，10位新成员来自中国。
影响力大了，过来摘桃子的就多了。。。话说我最早在国内介绍Olivia基金，不知道新成员是否从我这了解到的第一手消息。。。
3
补充两点
情况就是这么个情况。
之前我对Olivia基金的评价是从小学习正确理念，选择正确市场，少走几十年弯路。
现在还要补充两点。
A、Olivia她爸搭了很好的平台，帮孩子们刷履历，对申请大学帮助很大。
B、组织已经达到中型企业的体量，是时候学习些投资之外的东西了，比如马基雅维利的《君主论》。
4
市场点评
1）开年以来最强势的板块当属卫星产业链，商业航天/北斗/空间站等细分领域集体大涨。短线获利盘太多，难免停下来消化估值，所以今天略有回调。
卫星最核心的叙事是“可回收”。国际电信联盟约定低轨资源先到先得，发射紧迫性强，发射效率受限于成本，可回收是必由之路。国家队和民营企业排期了一系列可回收试验，2026被定调为可回收元年：先技术爆发，再释放需求，最后体现为企业盈利。
以上逻辑的落脚点是中证产业指数，跟踪该指数的卫星ETF（563230）1月9日成交17.97亿元，份额增加5.78亿；12日成交18.6亿元，份额22.29亿，规模43.29亿元。规模大，流动性强，明显受到资金追捧，你们不妨也关注下。
2）多地放款产检报销标准，享受北京职工医保待遇的退休人员可报销产检费用至多1万元。
3）上海发文鼓励创新金融：
放宽汽车贷申请条件、发放比例和期限；
鼓励金融机构开发基于合同预期收益权的融资产品；
探索门票收益权和知识产权质押融资；
支持消费基础设施发行REITs；
4）杨强唐杰林俊旸姚顺雨四位大佬畅谈AI：
海外巨头手里的算力比我们大一两个数量级，资源充足，可以随便做研究，寻找下一个范式。
我们手里的卡捉襟见肘，光是应付业务就已经亮红灯了，只能赌确定性，或者穷则思变。
5）日本可能提前重组众议院，市场认为新的众议院有望助力积极财政政策更快更大幅度落地，日经225大涨3.1%，创历史新高。
6）闲钱永不眠基金组合又双叒叕新高了，这是成立22个月以来的第106次新高。
9. 一个重要通知
作者: 知识旅行家
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/4jfqRc5f97wpxSchanYPTg
发布时间: 2026-01-13T09:23:10
最近公众号删文严重，后面文章更新到【闰土读财】这个账号，大家一定关注↓
今日文章已更新，大家可以去看，后面我会在闰土读财每天更新市场最新情况。
这个号大家作为备用号防失联，后面我也会写一些我的个人所思所想，感谢大家的关注支持。
10. AI应用爆发！基金经理详解
作者: 小基快跑
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/VzULP15A8cNYUWgE_uNSVA
发布时间: 2026-01-13T06:54:36
01
A股开年很强势
2026年开年A股很强势。
Wind数据显示，截至1月12日收盘，上证指数已17连阳，且2026年的前6个交易日，沪指连续上破4000点、4100点两个整数关口。
成交额也在这一波行情中明显放大。
继上周五（1月9日）破3万亿后，1月12日全A成交额更是达3.64万亿元，超过了2024年10月8日，创历史新纪录，这也是A股史上第7次单日成交额破3万亿元（截至20260112）。
A股史上日成交额破3万亿情况
数据来源：Wind；截至20260112
A股近期为何持续强势？市场普遍认为，或有三大助力因素：
2025年12月PMI和通胀数据好于预期，为春季行情提供了基本面支撑。
连续走强的氛围烘托下，有望吸引更多资金流入，加速行情演绎。
商业航天、AI等前沿产业政策利好频发，成为市场共识度高的投资线索，带动主题行情活跃。
在一系列赛道中，AI板块延续着去年以来的高热度。
其中继AI算力后， AI应用成为当下热门赛道之一。
Wind数据显示，截至1月12日， 国证AI应用指数2026年以来已大涨19.99%。
国证AI应用指数去年12月以来表现
20251201-20260112
数据来源：Wind；截至20260112
我们去年分享更多的是AI算力板块，今天也来聊聊AI应用，看看它为何能表现突出？
02
2026年或是AI转折之年
2022年11月30日，OpenAI正式推出ChatGPT，自此引爆全球AI浪潮，至今已三年多。
一方面，近年来海内外保持高额CAPEX投入，大兴“AI基建”。
另一方面，AI虽具备深远的社会价值，商业化进程相对滞后， 这也导致资本市场上AI“应用”与“算力”呈现“冰火两重天”的反差。
数据来源：Wind
统计区间：20230106-20260106
任何一种商业模式要持续发展，最终都得“应用落地”且能盈利。
AI技术发展到如今，到底需求有多大、如何变现成为了市场更关心的问题， AI行业叙事也由“不计成本的投入”转向“投入产出比的理性权衡”。
当前AI技术已有较好的熟悉程度和“群众基础”，大模型能力不断迭代提升、算力成本逐步下行。
根据“基础设施先行-中间层工具-上层应用”的产业发展路径，全球人工智能正经历由技术突破向规模化应用落地的关键转折期。
作为全球AI行业的引领者之一，我国十分重视人工智能应用落地，政策端大力支持。
2025年8月21日，《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》正式发布，文件指出，到2027年， 率先实现人工智能在6大重点领域广泛应用， 新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%；2023年新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%。
2026年，可能就是AI产业正式迎来从“投入”到“产出”的转折之年。
映射到股市，2026年开年后AI应用持续走强，或就是重要体现。
03
如何看待AI应用的投资机会？
融通互联网传媒、融通明锐等基金经理张鹏，在AI应用方面有自己的见解。
张 鹏
13年证券、基金行业从业经历， 其中10.38年基金投资管理经验 ， 融通互联网传媒、融通明锐等基金经理，擅长“掘金”科技成长赛道，对成长股周期判断敏锐。
2025年三季报中，张鹏就分享到：
AI应用虽然表现不温不火，但从各模型的推理需求来看，环比一直在高增，同比都是几倍甚至几十倍的token调用量增长。
AI已经应用到工作生活的方方面面，虽然没有再次出现GPT时刻，但产业趋势一直在不断往前，润物细无声。
随着大模型的持续迭代，能力的不断突破，我们有可能再次看到让人眼前一亮的惊艳功能，到时可能进一步带来应用的爆发。
虽然应用到现在为主还没有怎么表现，但我们仍然相信应用会爆发，行情会轮到。
——摘自融通互联网传媒基金2025年三季报
进入2026年，张鹏认为AI应用机会或现， AI的叙事逻辑或将从过去三年“卷”模型、“卷”算力，过渡到商业化应用的阶段：
1、由“卖铲子”到“挖金子”
2022年以来，全球AI投资集中在算力、电力、数据中心等基础设施领域。
站在当下，算力逻辑演绎了三年，一方面其业绩确定性或依然较强，但另一方面赔率可能不足，且资金大幅涌入，基本面再大幅超预期的概率或不高，股价可能面临波动风险。
接下来1-2年时间，AI应用或是机会更突出的方向。
随着底层大模型技术的快速成熟和成本的显著下降，行业正从技术探索期迈向商业化落地和价值创造的爆发期。
政策端， 国内高度重视人工智能产业发展，出台了一系列政策，从顶层设计、资金支持到场景开放，全方位推动AI应用落地。
2025年8月《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的纲领性文件出台，提出到2027年AI应用规模化，2030年智能体普及率超90%的目标，明确了AI+制造、AI+医疗、AI+教育等六大重点领域和八大支撑措施。 其核心是推动AI从技术探索转向规模化、商业化应用。
市场端， AI应用正从辅助性的效率工具（如智能写作、图像生成）向能够自主完成复杂任务的智能体（Agent）演进。这种转变意味着AI不再仅仅是“工具”，而是可以替代部分白领工作的“数字化劳动力”。 行业的发展呈现非线性、加速爆发的特征。
随着AI大模型能力的提升，在企业的应用中， AI大模型已可应用于包括产品研发、服务运营到组织发展和营销推广等各个环节。
借助AI赋能，企业不仅能够优化业务现有流程，提高效率，还能通过数据驱动的洞察力，推动业务决策的智能化，提升生产力和创造力。AI从被动响应的工具，向能够自主规划、调用工具、完成复杂任务的智能体演进。AI已深度渗透到社会经济的各个关键领域。
2、寻找“杀手级应用”
目前，AI应用赛道的竞争格局呈现出“巨头筑底、垂类深耕、入口为王”的多元化特征。
重要的参与者可大致分为三个梯队：第一梯队：平台生态型巨头；第二梯队：垂直赛道领先者；第三梯队：创新模型与应用公司。
投资的关键在于寻找那些能够凭借“场景（数据）+流量”优势，将AI能力转化为解决特定痛点、具备清晰商业模式的“杀手级应用”的公司。
AI应用市场规模在未来几年内有望从千亿级别成长至万亿级别。考虑到AI将渗透至各行各业，整体市场空间将更为庞大，增长弹性非常高。
目前， 我重点关注AI应用领域的优质公司，并在此“掘金” ，在AI应用方面进行了重要布局。
通过一段时间深入研究，已挖掘出一批代表性公司，其AI收入快速起量，AI收入占整体收入比例超过5%甚至10%以上，而且开始对整体收入产生积极影响。
这些公司过去两年并不是市场关注焦点，股价也在相对底部位置，它们的价值在未来一段时间有望被市场逐步发现。
热 门 产 品
注：融通互联网传媒灵活配置混合、融通明锐混合的风险等级均为R4中高风险（管理人评级），适合风险承受能力C4及以上的投资者。请投资者根据自己的风险承受能力，审慎投资。
融通互联网传媒灵活配置混合基金销售相关费用：本基金认购费（金额：M)：M＜100万元，认购费率为1.20%；100万元≤M＜200万元，认购费率为0.80%；200万元≤M＜500万元，认购费率为0.30%；M≥500万元，每笔1000元。本基金申购费（前收费）（金额：M)：M＜100万元，申购费率为1.50%；100万元≤M＜200万元，申购费率为1.00%；200万元≤M＜500万元，申购费率为0.50%；M≥500万元，每笔1000元。本基金申购费（后收费）（持有期限：N)：N＜1年，申购费率为1.80%；1年≤N＜2年，申购费率为1.35%；2年≤N＜3年，申购费率为0.90%；3年≤N＜4年，申购费率为0.45%；N≥4年，申购费率为0.00%。本基金赎回费（持有期限：N)：N＜7日，赎回费率为1.50%；7日≤N＜30日，赎回费率为0.75%；30日≤N＜1年，赎回费率为0.50%；1年≤N＜2年，赎回费率为0.25%；N≥2年，赎回费率为0.00%。投资者后端认购的具体费率如下：当持有期限N＜1年时，后端认购费率为1.6%；当持有期限1年≤N＜2年时，后端认购费率为1.2%；当持有期限2年≤N＜3年时，后端认购费率为0.8%；当持有期限3年≤N＜4年时，后端认购费率为0.4%；当持有期限N≥4年时，后端认购费率为0。1年指365日。
融通明锐混合A基金销售相关费用：本基金认购费（金额：M)：M＜100万元，认购费率为1.20%；100万元≤M＜200万元，认购费率为0.80%；200万元≤M＜500万元，认购费率为0.30%；M≥500万元，每笔1000元。本基金申购费（前收费）（金额：M)：M＜100万元，申购费率为1.50%；100万元≤M＜200万元，申购费率为1.00%；200万元≤M＜500万元，申购费率为0.50%；M≥500万元，每笔1000元。本基金赎回费（持有期限：N)：N＜7日，赎回费率为1.50%；7日≤N＜30日，赎回费率为0.75%；30日≤N＜1年，赎回费率为0.50%；1年≤N＜2年，赎回费率为0.25%；N≥2年，赎回费率为0.00%。
融通明锐混合C基金销售相关费用：赎回费（持有期限：N)：N＜7日，赎回费率为1.50%；7日≤N＜30日，赎回费率为0.50%；N≥30日，赎回费率为0.00%。本基金C类基金份额不收取申购费用。
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11. 长梦已醒~
作者: 天机奇谈
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/0F6vurKYVxu5d0St0X5eGQ
发布时间: 2026-01-13T03:07:26
昨天简单写了“国际上对于房地产债务出清，有三种经典模式”。
今天稍微展开得详细些。
首先，是日本的“钝刀子割肉”模式，房价长期阴跌，过程漫长而痛苦。这种可以避免短期剧烈冲击，以时间换空间，但导致长期停滞。
1990年代，日本房地产泡沫破裂后，政府与银行选择“缓慢消化”，而非强制出清。
银行持续向资不抵债的房企提供贷款，避免坏账集中爆发，结果导致大量“僵尸企业”滞留市场;
房价连续下跌超10年，东京地价至2005年仍未恢复，居民资产持续缩水;资产价格下跌抑制消费与投资，通缩螺旋，经济陷入“失去的三十年”。
政策特点:初期救助金融机构，但未彻底清理坏账；货币政策摇摆，直至2001年才推行量化宽松，但力度不足;财政刺激集中于基建，对结构调整作用有限。
为什么日本选择“拖”，而不是“快刀斩乱麻”？这和日本的终身雇佣制、银行与企业交叉持股等特殊背景有关。
长期通缩不仅是结果，也成了原因，最终形成负向循环。可以说，日本模式客观上保护了社会稳定，但代价是失去的三十年。
日本模式，警示“拖延改革”的长期代价，缓慢出清易导致经济“僵尸化”，拖累潜在增长率。这种模式，是将债务成本转移给未来世代。
其次，是香港的“自由市场出清”模式，任由市场暴跌、深度调整，通过快速下跌彻底释放风险，为后续复苏奠定基础，但过程极为惨烈。
1997年亚洲金融危机后，香港楼市泡沫破裂，政府坚守自由市场原则。
1997-2003年，香港房价暴跌约70%，大量家庭沦为“负资产”;金融体系承压，银行坏账率飙升，但资本充足率较高，没有出现系统性崩溃;社会阵痛集中爆发，失业率上升，中产阶级财富蒸发，引发社会动荡。
但严格来说，香港并不是完全自由市场出清，因为港币的“联系汇率”制，限制了货币政策独立性;并且在1997年危机中，港府后期也曾经入场托市。
香港模式，最主要的还是“小型开放经济体”的脆弱性，香港小而全球化，因此房价暴跌时外资撤离、资本流动放大波动，这和美国日本等大国的房地产市场不同。
政策特点:政府拒绝大规模救市，仅提供有限失业援助；维持联系汇率制，货币政策被动紧缩，加剧通缩；2002年后取消“租管”等措施，逐步放松调控。
最终，香港的房地产市场在3-5年内完成出清，2004年后随全球经济复苏反弹。可以说，代价是短期极端痛苦，但为新周期奠定健康基础。
香港这种模式，展现出自由市场的残酷与韧性。短期痛苦大，但可以避免资源长期错配;至于债务成本，转移给大多数本地居民。
最后，是美国的“市场出清+政府救助”模式，前期允许市场快速下跌释放风险，后续政府迅速介入，通过量化宽松和财政救助稳定金融系统，让市场在调整后较快进入新周期。
2008年，次贷危机引发全球金融危机。
2007-09年，处于市场快速出清的阶段。房价下跌约30%，雷曼等大型金融机构破产，高风险债务集中暴露。
2009年后，进入政府救助和强力干预阶段。美联储推行零利率+多轮量化宽松，向市场注入流动性;推出“问题资产救助计划”，直接注资金融机构；通过《多德- 弗兰克法案》加强金融监管;
同时，对居民部门提供救助，为抵押贷款重组提供支持，缓解止赎潮。
政策特点:允许问题机构破产，但保护核心金融系统；救助与改革并行，修复资产负债表；注重居民债务缓解，避免需求崩溃。
2012年后，房价逐步回升，经济进入新周期；但加剧财富分化，超宽松政策埋下长期通胀隐患。
美国模式看似不错，但大多数人忽略了一个细节：2008年救助本质是“救金融不救房企”，核心逻辑是保护金融系统功能而非特定企业。同时，量化宽松的副作用，有钱人更容易获得贷款加杠杆抄底资产，从而导致贫富分化加剧。
美国模式，在市场恐慌阶段后精准介入，可阻断危机传染，但有“劫贫济富”的道德风险。债务成本，由全球持有美元资产者部分分担。
对于后来者，允许市场局部出清以释放风险，同时通过精准干预保护民生底线，并推动结构性改革打开新增长空间，避免陷入“日本式停滞”或“香港式崩盘”的两极困境，是很好的借鉴。
当然，单纯救助无法根治问题，还需配套产业升级或制度改革，如美国的科技革命和香港土地供应调整。
… …
经常说，对于个人，穷的时候要多存钱，富的时候要多投资。
存钱是为了走更远的路，投资是为了让那条路更好走。
人在早期的心力要放在存钱上，因为那是人生相对穷的阶段，所以应该要多存钱；到了后期，一旦投资收入多过能存下来的钱，就把心思多放在投资上。
有钱不是投资的目的，因为人永远都不会觉得自己有钱，你总是可以找到比你有钱的人。
投资遵循“金字塔”配置，从基础底层的本地资产、现金、保险做起，保障基本生活;再到中层防御型的全球金融资产、实物金银，实现地理和资产类别分散，风险阻断;最后到核心脱钩的离岸信托、身份等，用于应对系统性风险。
个人层面的“脱钩资产”，是一个从“财务分散”到“身份自由”的连续光谱。
对普通人而言，核心是 “不把所有希望寄托于一个系统” ，通过持有全球资产、实物黄金和数字资产，来增强个人财务的韧性;
对高净值群体而言，就是一套完整的、包含多重身份的全球化生存备份方案。
做好个人的风控（风险控制）体系一直都很重要，最重要的一点是在自己的能力承受范围内做事，包括风险承受能力。其次是匹配相应的脱钩资产。
最高级的“脱钩”，让你个人始终处于有选择的境地，不容易陷入被动，拥有选择和退出的自由。
脱钩资产和兜底资产，说白了就是用来防止因为各种原因导致返贫的，毕竟现在很多东西不好说，一切皆有可能。人到中年，就会开始慢慢理解这句话的含义。
人最难受的，是大富后返贫，落差太大，各方面的压力都让人难以承受。
特别是做企业的，可能前几年还很富有，今年就一切归零，甚至负债累累。
但有了脱钩资产和兜底资产，虽然明面上跟自己没有任何关系，但不妨碍自己和家庭是它们的实际使用者和受益者，还查不到或无法被击穿。
说得这么明白了，还不懂，就去买块豆腐往额头上拍。
人最舒服的，是稳稳当当地富起来，积少成多，去年赚50，今年赚100，明年赚150，跟自己比，不跟他人比较，如此每年都会很有成就感。
当然，欲望不要太大，支出不要大于收入，就很容易觉得幸福。
至于赚过大钱的超高净值群体，其实最难受的一点，是激发欲望的阈值被拔得太高，容易去做高风险的投资导致返贫。对于这类群体而言，能找到一些自己感兴趣的小事做，就是幸福。
就这样吧。
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