核心观点 - 张雪峰通过提供情绪价值而非专业价值获得影响力 其言论主要迎合大众情绪而非提供独特信息 商业模式依赖情绪驱动而非实际信息差 [5][10][11] 张雪峰的运营模式 - 账号矩阵运营 大号被禁但小号仍持续直播和发布视频 公司运营未受显著影响 [5] - 通过免费内容积累流量 部分用户转化为付费客户 付费服务规模达年服务上万家长 [10] 情绪价值的具体体现 - "新闻学专业没前途"言论迎合大众对媒体行业负面情绪 如标题党或专业度不足等问题 引发广泛传播 [6][7] - "高三努力换一生回报"言论契合家长对高考改变命运的期待 声嘶力竭的演讲风格增强感染力 [8] - 志愿填报服务满足家长通过信息差规避内卷的需求 同时满足家长控制欲 但实际缺乏独家信息 [9][10] 信息差的局限性 - 土木工程(2015年)和计算机(2021年)专业建议已成为公开黑历史 显示其观点随潮流变化而非前瞻性 [10] - 影响力导致任何信息快速公开化 付费服务规模使信息无法保持独家 无法形成持续信息差 [10] 行业现象分析 - 社交媒体时代专业价值与情绪价值混淆 用户表面购买专业服务实际获取情绪满足 [11] - KOL面临两难：顺应潮流可获流量但无法提供真知灼见 整体粉丝无法获得超额收益 [10][11]

张雪峰在各个互联网平台的账号均被禁止关注了。按照其工作人员的说法，"正在反省"——这个说法很 暧昧，信息量可大可小。不过，出事的只是张雪峰的大号，其各种小号仍然在直播、发视频，公司运营 似乎也仍然在持续。所以可能还存在转圜的空间，或许"反省"一阵子又回来了，而不会像某些其他顶流 一样永久消失。当然，这都是目前的猜测。 我不太清楚张雪峰会"反省"多久，但是对他这个人，还是有一点研究的。我认为他成名的奥秘就在于： 充当了数千万家长乃至广大网友的"嘴替"。更具体地说，他其实是打着"专业价值"的旗号，为网友提供 情绪价值。让网友在精神上舒服了、"爽到了"，其中一部分人就会爱屋及乌，花大钱去采购他提供 的"专业服务"。 对于张雪峰的言论，我印象最深刻的有两条。第一是他宣称"新闻学专业没前途"，缺乏技术含量、没有 就业前景，不值得填报。第二是他声嘶力竭地劝高三学生"抓住最后三个月时间努力"，"用三个月的努 力换一生的回报"。这两个片段都非常具备传播价值，被切片传播了无数次。不过仔细研究一下就会发 现，它们几乎不包含任何专业信息，仅有情绪价值： 早在十几年前，新闻学专业的就业前景就不太好了。一边是新媒体的崛起，另一边是传统 ...

在财富追逐的浪潮中，横财始终是令人心驰神往的"宝藏图"。刘蒋巍将从【信息差、规则缝隙、资源重 组】三大核心维度，系统拆解如何通过合法合规的方式实现非劳动性高额收益（横财），并强调可持续 性原则。这三大策略不仅适用于期货市场，亦可延伸至彩票等概率性领域，为财富增长开辟新路径。 信息差的核心是"我知道而你不知道"，通过提前获取、深度解读或垄断关键信息，在市场未充分反应时 完成价值捕捉。其本质是信息不对称下的认知套利，具体可分为三类： 通过政策文件草稿、专家闭门会议、产业链调研等渠道，提前获取未来事件信息（如政策发布、财报披 露、技术突破），在信息公开前布局。例如，某投资者通过参与行业闭门会议，提前获知某新能源技术 突破，提前买入相关股票，待消息公布后获利丰厚。 跨境电商利用海外商品在国内的稀缺性溢价，或A股与港股之间的估值差套利，均是空间差的典型应 用。例如，某跨境电商通过亚马逊平台采购海外低价商品，在国内电商平台高价销售，实现利润最大 化。 量化基金通过大数据挖掘企业财报中的隐性指标，或价值投资者对行业周期的深度预判，均属于认知差 范畴。例如，某量化基金通过分析卫星图像监测港口集装箱吞吐量，预判贸易活跃度，提前 ...

基金经理变动与市场影响 - 宝盈基金出现百亿级权益基金经理杨思亮离职 人才流失已成常态 此前郝淼转投嘉实 李健伟和陈金伟相继出走[2] - 基金经理离职新闻对普通投资者实际意义有限 因仓位调整往往在消息公布前已完成[2] A股市场交易特性 - A股市场存在"买传闻 卖新闻"现象 利好公布前股价已上涨 消息公布时反成出货时机[2] - 市场操作基于提前量而非已知信息 散户常因信息差而操作滞后[2] 白酒板块案例研究 - 2025年5月白酒板块出现跳空低开 20个交易日平均跌幅超6% 成为两市跌幅最大板块之一[3] - 机构资金在年初反弹结束后已不再积极参与交易 通过交易行为数据可提前察觉资金动向[5] ST诺泰生物案例解析 - 2025年7月19日诺泰生物被ST 复牌后低开高走 四天内最大涨幅超25%[7] - 股价表现并非"利空出尽" 而是机构提前进场布局的结果[7] 量化数据的市场价值 - 量化数据能还原市场真相 反映所有因素的最终交易表现 无滞后性且真实可靠[7] - 可帮助投资者过滤市场噪音 捕捉有价值信息 建立独立投资方法论[7][8] 投资者策略建议 - 普通投资者需建立自身投资体系 重点关注交易行为而非追逐新闻[7] - 筛选和解读信息比获取信息更重要 需借助有效工具把握市场脉搏[8]

核心观点 - AI行业存在显著的信息鸿沟 导致部分用户通过付费方式获取本应免费开放的AI工具访问渠道 反映出当前AI技术普及过程中的信息不对称问题 [33][34][39] 市场现象 - 淘宝平台出现售卖DeepSeek访问链接的店铺 单价9.9元人民币 组合购买价18.9元 已产生超过1000笔交易 [2][6][15] - 店铺实际提供360纳米搜索(n.cn)和Kimi等第三方平台的跳转链接 而非真正的DeepSeek服务 [9][13] - 该商品获得88VIP用户在内的300余条好评 用户反馈包括"响应速度快"、"代码输出规范"、"企业专线"等正面评价 [15][16][19] 用户画像 - 购买者多来自四五线城市 经济条件有限 愿意支付两顿外卖的费用(约10元)获取AI工具访问权 [21][25][26] - 用户普遍缺乏技术背景 面临"魔法上网"、会员订阅费(数十至上百元/月)、技术术语等多重使用障碍 [21][24][32] - 用户存在强烈学习意愿 试图通过AI技术改善职业发展 但处于"信息阴影"中难以获取有效资源 [21][23][38] 行业洞察 - AI技术发展加剧信息分层：第一空间用户直接接触最新模型和技术论文 第二空间用户通过科普渠道获取信息 第三空间用户被技术壁垒隔绝在外 [29][30][32] - 免费AI工具(如DeepSeek R1版本)实际存在但未被广泛认知 形成"信息差盈利"的商业机会 [20][27][31] - AI本应打破信息壁垒 但目前反而成为新的技术门槛 呈现"High Tech, Low Life"的赛博朋克特征 [34][41] 社会意义 - 1000+交易量背后反映的是普通民众对AI技术的强烈需求与现有信息传播体系的不匹配 [39][42] - 技术普及需要更多主动的信息平权工作 单纯依靠技术发展无法自然消除信息鸿沟 [37][42]

市场结构与投资者表现 - 个人投资者贡献82%交易量但盈利占比不足15% 机构投资者仅占18%交易量却获得85%利润 [1] - A股单日成交额超万亿天数达120天 机构成交额占比超60% 散户成交额占比40%但分散于2亿账户 单账户平均成交额不足5万元 [4] - A股散户数量超2亿 持续盈利者不足5% [10] 资金优势差异 - 机构通过联合坐庄 分批建仓 对倒拉升等手段控制股价走势 典型案例中私募基金联合3家机构通过12个账户在3个月内买入20亿筹码推高股价50元至80元 [1] - 机构能用1亿资金拉涨停吸引10亿散户跟风 最终通过倒卖筹码赚取9亿差价 [2] - 散户资金分散且行动不一致 在典型案例中机构清仓18亿时散户接盘量占同期总买入量73% [1] 信息获取能力差距 - 机构通过专业调研团队 行业人脉和政策预判获取多维信息源 典型案例中医药企业创新药三期临床成功率超90%的信息机构提前3个月知晓 [4][5] - 研究显示机构平均比散户提前42天知悉重大利好 提前28天知悉重大利空 [5] - 散户信息来源限于公告 新闻和股吧 信息存在滞后或失真 公告发布时股价已充分反映已知信息 [5] 投资决策逻辑对比 - 机构买入决策72%基于3年以上行业景气度 18%基于企业3年净利润复合增速超20% 10%基于估值低于历史均值 [7] - 散户买入决策65%受短期涨幅影响 28%受消息刺激影响 仅7%考虑企业基本面 [7] - 典型案例中机构通过财务模型预判企业未来3季度净利润下滑15%而提前减持 散户因股价下跌30%认为估值低位进行抄底导致进一步亏损50% [7] 散户生存策略建议 - 采用长期视角持有业绩稳定 现金流充沛 行业龙头型企业 以时间换空间避开短期波动 [10] - 运用逆向思维在牛市末期减仓 熊市底部加仓优质企业 规避群体情绪影响 [10] - 实施分散配置通过行业分散 个股分散 时间分散控制风险 避免集中持股带来的重大损失 [10]

资金流动分析 - 成交量是判断大资金进出的关键信号 例如股票突然放量至平时2-3倍（如日成交额从5亿增至20亿）可能预示主力行动 [4] - 龙虎榜显示机构专用席位（基金、社保）代表大资金布局 知名游资席位（如赵老哥）则代表短线炒作 [5] - 资金流向指标可区分主力与散户动向 例如主力资金净流入1亿而散户净流出5000万时 预示后续上涨概率较高 [6] 公司价值评估 - 净利润（扣非后）是衡量盈利能力的核心指标 需关注净利润增速与营收增速匹配度（如营收增50%但净利仅增10%说明成本飙升） [8] - 经营性现金流反映盈利质量 现金流持续低于净利润（如净利5亿但现金流仅1亿）可能存在应收账款风险 [9] - 行业龙头具备护城河优势 如白酒行业的茅台、家电行业的美的、新能源行业的宁德时代 其定价权和成本控制能力支撑长期价值 [10] 信息处理策略 - 警惕滞后信息对股价的影响 例如业绩公告前机构可能已提前一个月通过调研布局 [13] - 需建立权威信息源体系：政策信息看央行/证监会/发改委 公司信息看交易所公告/财报 行业信息看行业协会数据 [15] - 用常识过滤虚假信息 不符合逻辑的消息（如"某股涨10倍"）大概率不可信 [16] 市场本质认知 - 股市是资金、价值、信息三重博弈场 短期波动由资金博弈主导 长期走势由价值发现决定 [17] - 有效分析需结合资金动向（成交量/龙虎榜/资金流向）与公司基本面（财报/现金流/行业地位） [17] - 信息差是隐形风险源 需通过权威渠道获取信息并保持逻辑判断 [17]

基金发行数据与市场信号 - 8月基金发行规模达1020亿元 其中权益类基金占比超过60% [1] - 9月首周基金发行规模环比增长44.83% [1] - 股票型基金合计募集471亿元 但单只募集冠军为债券基金 [9] - 权益类最佳产品仅募集23亿元 显示大资金分散布局特征 [9] 机构资金行为分析 - 机构库存数据反映机构资金参与程度 活跃时下跌多为假摔 [7][9] - 机构库存消失时上涨多为诱多 去年新能源板块出现机构撤离信号 [9] - 真金白银交易数据比新闻和K线更可靠 能揭示机构真实意图 [7] - 机构资金持续参与某只股票表明其看好态度 [7] 市场生态与投资策略 - A股市场存在显著信息差 一级市场估值按二级市场倒推 [4] - 政策出台前大资金往往已完成布局 新闻成为最滞后信号 [3][4] - 当前私募基金更关注存量产品调仓节奏而非新发产品 [9] - 量化投资领域更注重数据处理能力而非消息灵通 [9] 投资观察建议 - 应少看新闻多看数据 用数据验证新闻真实性 [9][10] - 需找到适合的观测工具 重点观察资金持续流入领域 [9][10] - 可查看相关ETF资金流向验证行业利好 [10] - 应观察龙头股机构参与度判断概念热度 [10] 历史经验对比 - 2007年新基金认购需抽签 银行门口排长队 三个月后大盘见顶 [1] - 2015年创业板疯狂期出现一级市场按二级市场倒推估值现象 [4] - 新闻振奋人心标题出现时往往是机构撤退节点 [7]

信息差本质框架 - 信息差由模型差、位置差、执行差三大支柱构成 公式为"信息差=模型差×位置差×速度差" [7] - 模型差指认知模型差异 即个体基于知识背景和经验形成的解释信息的底层操作系统 [9] - 位置差指信息网络中的结构优势 高质量信息在特定节点汇集 优越位置可优先接触核心信息 [11] - 执行差指将认知转化为行动的速度 顶级玩家通过预案系统实现信号直接触发行动 [12][13] 信息差认知误区 - 误区一：信息价值绝对化 忽视认知模型的决定性作用 数据需通过认知模型转化为信息 同一数据对不同模型产生价值差异可达100% [15][19] - 误区二：过度追求信息稀缺性 在技术抹平信息鸿沟的背景下 信息处理效率取代信息获取权成为核心价值 [20][24] - 误区三：简单搬运信息 低级信息差易被AI替代 需升级为认知差 即通过抽象化创造知识体系 [25][28] 信息价值创造机制 - 信息价值公式：信息收益≈信念改写幅度×行动选项×领先时间窗口 [15] - 知识付费本质为编码服务 即通过专业劳动将复杂信息转化为结构化解决方案 例如行业研究报告虽使用公开数据 但通过筛选验证和建模提供增值服务 [23][24] - 认知差表现为输出世界观和思维方式 例如知识IP提供结合经济周期、地缘政治等的理论框架 实现从信息到洞见的跃迁 [26][27] 案例分析与历史印证 - 罗斯柴尔德案例中 情报网络（位置差）、编码系统（执行差）和金融认知模型（模型差）共同构成成功基础 而非单一信息 [30] - 科技公司案例显示 同一技术突破公告 普通散户信息量为零 短线交易员视为短期利好 而产业投资人通过产业链认知模型重仓上游材料公司 [17][18][19] 竞争格局演变 - 信息差竞争从静态"人无我有"转向动态"人有我优" 核心是认知模型的独特性 [25][28] - AI替代风险集中于机械编码和搬运工作 例如总结券商报告的博主 而抽象化认知创造仍为人类智慧堡垒 [32][33]

信息差本质框架 - 信息差由模型差、位置差、速度差三大支柱构成 公式为信息差=模型差×位置差×速度差[10][11] - 模型差指认知模型差异 包括知识背景、经验和思维框架 决定信息解读价值[14][15] - 位置差指信息网络中的结构位置 高质量信息在特定节点汇集 决定信息获取优先级[17][18] - 速度差指执行系统效率 顶级玩家通过预案化系统实现信号到行动的快速转化[20][21] 信息差认知误区 - 误区一：信息是客观金砖 实际价值取决于认知模型差异而非信息本身[24][31] - 数据需通过认知模型转化为信息 例如同一科技公告对散户、交易员和产业投资人的价值天差地别[27][28][34] - 误区二：信息差核心是贩卖秘密 实际稀缺性被技术抹平 重心转向信息处理效率服务[32][33][39] - 知识付费本质是编码服务 例如博主将数万字条款编码为1分钟短视频 节省用户研究时间[35][36] - 误区三：信息差等于搬运复制 实际简单搬运易被AI替代 高级形态是认知差[41][42][43] - 认知差体现为抽象能力 例如财经博主输出结合经济周期、地缘政治的独特理论框架[52][53] 信息差时代演变 - 信息差从静态名词变为动态系统 核心是模型、位置、速度的综合作用[57] - 罗斯柴尔德案例成功源于情报网络（位置差）、编码系统（执行差）和金融认知模型（模型差）而非单一信息[54][55] - 当代竞争力在于将公开信息提炼为私人洞见的能力 这是AI无法替代的人类智慧堡垒[59]