将投中网设为"星标⭐"，第一时间收获最新推送 今天推荐的这本书是全球首部揭秘柏基投资的权威之作《柏基投资之道》，该书全方位呈现"全球超 级成长股捕手"的投资哲学与核心策略，揭秘了百年耐心资本如何精准押注特斯拉、英伟达、谷歌、 亚马逊、奈飞、阿里巴巴、字节跳动、腾讯、美团、宁德时代等伟大公司。截止12月23日中午，我 们将从粉丝留言中选出3位优质留言赠书。 柏基为何可以穿越周期？柏基的投资之道备受投资界关注，近日，投资人李正、韩圣海推出的全球首 部揭秘柏基投资的作品《柏基投资之道》，为我们全方位呈现柏基的投资哲学与思维工具，其中魔鬼 代言人这一思考工具助力柏基摒除认知偏差，值得每一个投资机构和投资个体参考学习。 摒除认知偏差的影响对投资至关重要，当机构、个人花费大量精力研究一家公司，获得充足的信念并 且付诸投资时，如果有认知偏差的干扰，那就意味着再多努力也无济于事。毕竟，投资不是为了收 集"看起来让自己更正确"的偏见，而是为了获得回报，这需要客观的论证和证据。 魔鬼代言人，消除投资决策中的认知偏差 "魔鬼代言人"是用来帮助投资团队消除认知偏差、客观做出投资决策的工具。投资团队中需要"唱反 调"的角色，用不一样的 ...

每经记者｜陈梦妤 每经编辑｜许绍航 魏文艺 "守住一居室330万元！" 这几天，北京楼市的二手房"保价联盟"闹得沸沸扬扬。根据《每日经济新闻》记者（以下简称每经记者）获取到的信息，《致广大六郎庄同胞们的一封 信》（涉及海淀区柳浪家园项目）这样写道："最近听说有不少下房本的，已经开始出售转卖，且低于市场价交易"，并表示"为了下一代守住房价，守住 房价交易底线"。业主们疑似组建起"保价联盟"。 每经记者注意到，有中介发布消息称，柳浪家园47平方米开间直接报价290万元，46平方米一居室则报价310万元，均未达到330万元。 而该片区另一个项目橡树湾的倡议书则显示："呼吁业主在挂牌时审慎考虑小区整体价值，尽量避免非必要的急售、跳楼价，保持价格带的基本稳定。"不 过，该倡议书中没有提及具体价格。 柳浪家园是重点回迁安置项目 柳浪家园位于北京市海淀区上地板块，是六郎庄村的重点回迁安置项目。小区分北里、南里、东里等多个区域，拥有数千套房源，部分楼栋因历史遗留问 题一直未完成首次登记，影响房本办理进度。 作为回迁房，柳浪家园价格低于周边不少商品房，近一年成交活跃度较高。贝壳找房显示，目前北里二手房源挂牌均价为7.4万元/平 ...

文章核心观点 - 生成式人工智能的深度融入可能导致人类过度依赖技术，引发“认知卸载”，从而削弱独立思考、批判性思维和深度学习能力，形成恶性循环 [1][2] - 当前生成式人工智能（如大型语言模型）的本质局限在于其仅能处理语言形式，缺乏真正的思维、认知和基于真实经验的理解能力 [3][4] - 为避免认知能力被削弱，人类需重塑与生成式AI的关系，坚持“先思考后AI”的原则，将其用作增强而非取代思考的工具，并警惕其回答带来的“锚定效应” [6][7] 生成式AI对人类认知的潜在负面影响 - 生成式AI让人延续“认知卸载”传统，即利用工具减轻思维负担，但过度依赖会对认知造成负面影响，使学习过程被动和肤浅，并导致独立思考能力越弱、工具依赖越强的恶性循环 [1] - 与使用搜索引擎相比，使用ChatGPT辅助的志愿者写出的文章篇幅更短、事实引用更少，因为AI直接完成了关键的“信息综合”步骤，剥夺了人类探索与发现的机会，导致对知识的理解流于肤浅 [2] - 一项涵盖600多人的调查研究发现，17-25岁的年轻人比年长者更依赖AI，而他们的批判性思维得分相应低了约45%，这种现象被称为“认知懒惰” [2] - 人类将心智深度延伸至生成式AI与网络空间，这种依赖性正让人变得前所未有的脆弱，一旦断电或没网，人类的认知能力可能随之“瘫痪” [2] 生成式AI的技术本质与局限 - 科学界认为AI看似聪明的回答掩盖了其本质局限，流畅的语言并不代表有思维 [3] - 脑成像显示大脑处理语言和推理的区域是分开的，且失语症患者虽失去语言能力却依然能解复杂数学题，证明语言能力不等同于思考能力 [4] - 依靠概率预测下一个词的大型语言模型难以被视为“会思考的存在”，它们只是在语言形式上高度拟人化，并不具备驱动语言背后的认知引擎 [4] - 生成式AI从被大量重复的人类语言中学习，掌握的是语言的“壳”，却未参与让语言诞生的真实经验世界，因此往往只是反刍已有的词句，被困在人类数据的牢笼里 [4] 正确使用生成式AI的建议与策略 - 关键原则是永远做那个先思考的人，越多独立思考，越能提升所谓“混合认知” [6] - 美国麻省理工学院团队发现，那些先独立写过一次作文的志愿者，再用ChatGPT写第二版时，即便用了AI，大脑仍保持高水平连接度，思维参与度并未下降 [6] - 使用AI的正确方式是把它当作强化既有理解的工具，而不是取代思考的捷径 [6] - 需警惕“锚定效应”，即AI生成的第一个答案可能潜移默化地带偏后续判断，可采用反向操作策略，例如先让AI列举事实，再由自己归纳，最后请AI找漏洞或给出相反论证 [6] 人类与AI的共生关系及未来展望 - 若人们依赖AI提供所有答案，人类原创内容会减少，AI训练所需的新鲜数据也会枯竭，最终陷入“模型崩塌”，只能重复自己的内容，导致智力和创造力逐渐下降 [7] - 如果使用得当，不只是人类会变得更聪明，AI也会随之进化 [7] - 唯有人类继续坚持创造和思考，AI才能真正成为认知的助力，而不是取代思维的幻象 [7]

文章核心观点 - 文章探讨了在黄金价格下跌时，投资者反而普遍持观望态度、不敢“抄底”的复杂现象，并深入分析了背后的多重原因，包括心理因素、市场环境、个人财务状况及投资渠道特性等 [1][3][12] 黄金市场近期表现与投资者心理 - 2024年黄金价格曾创下历史新高，但近半年来价格如过山车般起伏，即便价格下跌，投资者也普遍谨慎观望 [1] - 投资者存在“锚定效应”，心理上锚定了历史高价（如450元/克）或低价（如200多元/克），导致即使当前价格从高点回落，仍感觉昂贵 [3] - 对后市走势的判断存在分歧，不确定性导致投资者犹豫，害怕抄底抄在“半山腰” [3] - “一朝被蛇咬，十年怕井绳”的心理普遍，过往在高位被套的痛苦经历深刻影响当前决策 [9] - 部分投资者对“抄底”存在误解，追求完美的最低点，这种心态反而阻碍了行动 [9] 投资黄金的现实考量与障碍 - 黄金流动性相对股票或期货等资产较弱，买入后资金在一定时间内被“冻结”，不如银行存款或其他高流动性资产令人安心 [3] - 实物黄金投资涉及存储、保险等额外成本，而黄金ETF或纸黄金则需承受市场波动的心理压力，这些选择上的纠结延长了决策周期 [6] - 生活成本上升，可支配收入未明显增加，使得普通工薪阶层拿出一笔钱投资黄金面临挑战，资金可能优先用于还房贷或充实应急资金 [4][5] - 投资渠道多样化分流了黄金投资热情，许多风险承受能力不强的投资者更倾向于选择收益稳定、风险较低或更容易理解的理财产品 [5] 信息环境与认知偏差的影响 - 信息时代带来信息过载，各种关于金价涨跌的矛盾分析满天飞，使普通投资者更加迷茫，难以决策 [5] - 部分自媒体信息质量参差不齐，存在夸大或不准确的分析，误导投资者的风险使得许多人选择按兵不动 [12] - 媒体和舆论在金价下跌时发出相互矛盾的声音，加剧了投资者的困惑，不作为成为一种安全选择 [10] - 部分投资者对黄金的功能存在认知偏差，将其视为快速增值的投资工具，而非主要用于财富保值的避险资产，这种预期落差削弱了购买动力 [8] 宏观经济与社会心态背景 - 黄金作为避险资产，其价格走势反映了全球经济的不确定性和投资者的风险偏好，2024年至2025年初的地缘政治起伏等因素支撑金价维持相对高位 [1] - 当前经济环境中，工作不确定性、生活成本上升及对未来收入的担忧，使得普通投资者面临更大压力，投资决策更为保守 [9] - 投资者不敢抄底的现象，反映了在社会整体对未来存在不确定性的背景下，一种理性的风险规避态度 [10]

新股首日暴涨现象 - 2025年11月21日，一只北交所新股发行价9元，首日收盘涨幅达1211%，盘中一度暴涨近1500%，中签者每100股获利1.1万元 [1] - 新股首日暴涨并非偶然，T+1制度下首日买入者无法当日卖出，而中签者成本低廉且高度惜售，形成短暂的“单边市” [3] - 注册制下新股首日流通盘极小，仅占总股本10%-15%，游资仅用几千万就能撬动价格，例如某元件新股首日换手率达84% [3] 暴涨后的暴跌模式 - 前述北交所新股次日30%一字跌停，第三天再度跌停，累计跌幅达64%，高位追涨的投资者每股亏损92元 [1] - 数据显示，2025年9月下旬以来，新股首日平均涨幅达727%，但五日内平均回撤40% [3] - 暴跌往往从第二天开始，北交所新股次日涨跌幅限制30%，主力利用规则制造“假反弹”诱多，例如某电路板新股次日低开高走，盘中反弹12% [5] 游资操作手法与市场影响 - 龙虎榜暴露了游资手法，拉萨团结路等席位集体出逃，机构席位集中卖出，散户在T+1规则下被迫“锁仓” [5] - 高换手率背后是主力精准出货，散户成为接盘主力，例如某元件新股首日超八成中签者抛售，筹码迅速转移至散户手中 [3] - 2025年10月，西安奕材-U开盘涨361%，收盘涨幅缩水至198%，追高者单日亏损超35%，其首日换手率73%，机构资金净流出29亿元 [5] 基本面与估值脱节 - 泡沫背后是基本面无法支撑的估值，海阳科技毛利率从2021年15.05%暴跌至2024年4.61%，净利润腰斩55% [7] - 某精密制造新股年报净利润4349万，但三季报仅1637万，业绩下滑明显，但首日炒作后市盈率仍达70倍以上 [7] - 未盈利企业风险更甚，西安奕材-U累计亏损超20亿元，预计2027年才能盈利，但其首日市盈率超百倍，远高于行业40倍均值 [8] 散户投资行为分析 - 散户是追涨主力，统计显示新股首日买入交易中99.7%为个人账户，其中94.7%最终亏损 [9] - 深交所数据表明，近六成中小投资者参与新股首日交易出现亏损，且经验越少者亏损比例越高 [9] - 行为金融学中的“锚定效应”使散户盲目，看到发行价9元的股票涨至百元误以为仍有空间，却忽略换手率98%意味着中签者几乎清仓 [9] 概念炒作与流动性风险 - “科技概念”成为投机旗帜，例如某北交所新股标榜“工业精密清洗装备”但业绩平庸，某电路板企业披着“国产替代”外衣但行业需求萎缩 [11] - 主力利用题材吸引跟风，一旦资金撤离，流动性迅速枯竭，海阳科技首日成交28亿元，第六天换手率骤降至42% [11] - 监管试图纠偏，注册制改革加强对“抱团报价”监管，研究引入单次T+0，但博弈并未停止，2023年阿为特暴涨10倍后连续30%跌停，2025年同类剧情反复上演 [11]

美联储政策分析 - 美联储内部存在分歧，主席鲍威尔需平衡通胀控制与就业市场稳定[1] - 旧金山联储主席戴利指出就业市场面临非线性恶化风险，当前处于低招聘、低解雇的脆弱平衡状态[2] - 戴利主张采取预防性措施，认为政策应基于当前风险而非未来不确定性[2][13] 市场博弈与量化分析 - 市场资金博弈存在类似模式，例如四方股份、养元饮品、法狮龙等股票在行情启动前均经历漫长横盘期[2] - 量化数据显示资金在暗中较劲，前四次尝试未成功，第五次直接引爆行情[7][12] - 游资抢筹等紫色信号是识别大资金活动迹象的关键工具[12] 行为金融学应用 - 戴利认为一致赞同可能隐含群体思维危害，这与股市中所有人看涨时需警惕的现象类似[8] - 养元饮品股价反复震荡阶段是大资金悄悄布局的时期[11] - 投资者易受锚定效应影响，关注表面价格波动而忽略背后资金动向[11] 投资工具与策略 - 仅看K线图难以清晰把握市场，量化系统可扫描资金博弈脉络[12] - 普通投资者需要工具和耐心，当游资和机构同时活跃时往往是行情启动前兆[13] - 随着12月FOMC会议临近，市场波动可能加剧，掌握先进工具的投资者更具优势[14] 行业展望 - 无论美联储最终决定如何，理解资金真实动向比预测未来更重要[15] - 需要透过股价波动看到资金动向，这与戴利透过就业数据表象看到风险的方法一致[15]

市场整数关口与情绪分析 - 上证指数触及4000点，这是A股历史上第三次站上该点位，前两次分别为2007年5月和2015年4月 [2] - 整数关口强化投资者的锚定效应，4000点因稀缺性受到更高关注 [2] - 中泰资管风险月报显示情绪指标波动显著大于估值和预期指标，10月情绪指标为22.24，而7月、8月、9月分别为41.41、59.44、70.03 [3] 行业分化与结构性行情 - 当前市场行情呈现分化，与前两次4000点时的普涨行情不同 [4] - 通信、电子、传媒等板块年内涨幅显著，而煤炭、食品饮料、银行等板块明显跑输指数 [4] - 沪深300指数年内涨幅约20%，其中第三季度上涨17.90%，但前20大成分股（多为科技股）贡献了11.24%的涨幅 [4] 投资策略与资产配置 - 市场整体估值经历不小上涨，虽不昂贵但波动可能放大，投资者赚钱难度提高 [6] - 建议引入配置思维，将资金分散到不同类别资产，利用其收益来源的不相干和负相关性来分散风险 [6] - 承认预测未来困难，需努力平滑投资组合波动，避免因情绪化操作影响投资 [7]

核心观点 - 报告构建了一个基于行为金融学因子的ETF行业轮动策略，该策略通过结合“锚定比率”和“动量加速度”两个指标，每月从国泰基金旗下ETF所跟踪的指数中筛选出得分最高的五个行业进行配置 [20][21] - 根据该策略模型，2025年11月的推荐ETF组合聚焦于科技成长板块，具体包括芯片、新能源及新能源汽车等主题 [25][26] - 策略历史回测表现显示，自2021年7月1日至2025年10月31日，该指数组合实现了9.46%的总收益率和2.11%的年化收益率，相对于沪深300指数取得了4.82%的年化超额收益，且在2025年以来表现突出，累计收益率达42.43% [21][24][27] 国内ETF市场发展概况 - 截至2025年二季度，全市场2587只非货币指数基金资产规模共计5.61万亿元，较上季度增加0.64万亿元，保持增长态势 [5][7] - 分产品形式看，ETF在二季度增长约0.48万亿元，增量主要来自场内，其占比小幅提升 [7] - 截至2025年10月31日，全市场共有1346只ETF，总规模为57038.30亿元，较前一周增加103.75亿元 [5][7] - 从结构看，A股类ETF和跨境类ETF规模位居前两位，分别为37056.52亿元和9106.74亿元，其中A股类ETF最近一周规模增加69.93亿元 [5][7] - 各类ETF中，A股类ETF规模占比最高，达到64.97%，其次是跨境类ETF，占比为12.27% [8][9] 国泰基金ETF业务布局 - 国泰基金成立于1998年3月，是国内首批规范成立的基金管理公司之一，已发展成为综合性、多元化的大型资产管理公司 [11] - 自2011年3月31日推出首只ETF（国泰上证180金融ETF）以来，国泰基金持续在ETF领域深耕 [5][11] - 截至2025年10月31日，国泰基金旗下非货币ETF数量达到72只，总规模合计为2699.55亿元 [5][11] - 其产品线覆盖广泛，包括规模领先的国泰中证全指证券公司ETF（612.77亿元）、国泰黄金ETF（253.09亿元）以及多只主题、宽基和QDII产品 [12][14] ETF行业轮动策略构建 - 策略核心因子之一是“锚定比率”，该因子借鉴行为金融学中的锚定效应，将过去一年区间最高价定义为锚定价格，用当前价格相对锚定价格的比率来刻画行业价格的中长期趋势 [16] - 策略对锚定比率因子进一步采用行业交易拥挤指标进行调整，以构建更纯粹的行业动量因子 [16] - 策略核心因子之二是“动量加速度”，该因子在价格趋势基础上，衡量趋势的边际变化，以反映投资者的短期交易情绪 [17] - 策略将标准化后的锚定比率与动量加速度两个指标，按过去12个月的ICIR数值进行加权，合成综合打分指标 [20] - 每月末，策略基于该打分模型从国泰基金旗下ETF所跟踪的63个指数（剔除QDII、商品及债券指数）中，选择得分最高的5个指数构建组合，并在月初进行调仓 [21] 策略历史表现 - 回测期内（2021/7/1 - 2025/10/31），该指数组合的总收益率为9.46%，年化收益率为2.11%，最大回撤为55.59%，年化夏普比率为0.08 [21][27] - 同期，该指数组合相对于沪深300指数的年化超额收益为4.82% [21][27] - 分年度看，该策略在上涨行情中进攻性突出，2025年以来（截至10月31日）累计收益率达到42.43%，显著高于沪深300指数同期的17.94% [24][28] 2025年11月ETF组合名单 - 本月根据策略模型筛选出的五个ETF及其权重分别为：国泰上证科创板芯片ETF（589100，权重16.72%）、国泰创业板新能源ETF（159387，权重30.49%）、国泰中证新能源汽车ETF（159806，权重16.50%）、国泰中证半导体材料设备主题ETF（159516，权重18.56%）、国泰CES半导体芯片ETF（512760，权重17.72%） [25][26] - 组合高度集中于半导体芯片、新能源及新能源汽车等高成长性科技赛道 [26]

生成式AI对劳动力市场的影响 - 生成式AI正以"资历偏向"的方式重塑劳动力市场，高级岗位就业增长而初级岗位数量下降[7] - 深度拥抱AI的企业其初级岗位数量在六个季度内相对下降7.7%，而高级岗位基本不受影响甚至略有增长[9] - 该现象主因是招聘大幅减少而非大规模裁员，AI加剧了"强者更强"的马太效应[9] 生成式AI对学术研究的影响 - 对41万篇学术论文的分析显示，ChatGPT-3.5发布后学者人均年发表量增加0.9篇，发表期刊质量平均提升6%[15][21] - 论文语言风格相似度平均每年惊人地增加79%，内容主题出现显著趋同，物理科学和艺术与人文学科同质化现象最严重[24] - 研究采用断点回归设计证实AI是学术产出的强大加速器，但以思想和表达多样性为代价[17][25] 生成式AI对个体创造力的长期影响 - 纵向行为实验发现AI带来的创造力提升是短暂不可持续的，停止使用AI后优势便消失[42] - 思想的同质化具有长期粘性，停止使用AI两个月后产出内容在语义和语言风格上仍比对照组表现出显著更高的相似度[42] - 在第60天的聚合思维测试中，实验组参与者表现甚至显著差于从未用过AI的对照组[42] AI时代个体应对策略 - 建议将AI当作"思想陪练"进行头脑风暴生成多种可能性，但最终筛选决策必须由个人负责[50] - 对抗锚定效应最有效的方法是主动制造认知摩擦，刻意反驳AI给出的第一个答案并寻找逻辑漏洞[50] - 需要定期设置无AI时间进行思考创作，确保大脑核心创造与推理能力不会退化[50]

文章核心观点 - 生成式AI对劳动力市场和人类创造力产生了显著的“双刃剑”效应，并未实现预期的“工作平权”，反而加剧了资历偏向和思想同质化 [5][9][11][25][29][40][42][44][45] 劳动力市场影响 - 2023年后，初级和高级岗位的就业增长曲线出现分叉，高级岗位继续增长，初级岗位数量开始下降 [11] - 深度拥抱AI的企业，其初级岗位数量在六个季度内相对下降7.7%，而高级岗位基本不受影响甚至略有增长，主因是招聘大幅减少而非大规模裁员 [11] - 生成式AI正以“资历偏向”的方式重塑劳动力市场，加剧了马太效应 [9][11] 学术知识生产影响 - 分析ChatGPT-3.5发布前后横跨21个学科门类的419,344篇论文，发现AI发布后学术产出的创造力和同质性均出现急剧拉升 [12][15][16] - 学者人均年发表量增加0.9篇，发表期刊质量平均提升6%，但语言风格相似度平均每年惊人地增加79%，内容主题出现显著趋同 [22] - 物理科学、艺术与人文学科的同质化现象最为严重 [22] 个体创造力长期影响 - 通过为期60天的纵向行为实验发现，AI带来的创造力提升是短暂且不可持续的，一旦AI被撤走，优势便消失 [32][33][38] - 在实验第60天的聚合思维测试中，AI实验组参与者表现甚至显著差于从未用过AI的对照组 [38] - 思想的同质化表现出惊人的“粘性”，停止使用AI两个月后，实验组的产出内容在语义和语言风格上依然比对照组有显著更高的相似度 [40] 行业启示与应对 - AI的输出对使用者产生强大的“锚定效应”，导致群体层面的思想收敛 [42] - 建议将AI当作“思想陪练”进行头脑风暴，但最终的筛选、深化和决策必须由个人负责 [47] - 建议刻意练习“认知摩擦”以对抗锚定效应，并设置“无AI时间”以确保大脑核心创造与推理能力不会退化 [47]