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第一份工作就借信貸100多萬進股市！他如何擺脫聽明牌、融資和期貨，找到沿用15年的長期投資法？｜ft

外来客 • 2026-09-14 06:46:48

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📉 早期投资亏损与教训

  • 信贷入市：1999年退伍后首份工作，借约100多萬信貸进入股市，当时未受过任何专业投资训练。
  • 杠杆风险：在2000年网络泡沫前夕，台股从7000多点涨至1万出头时，使用融资（Margin）扩大仓位；泡沫破裂后，为回本继续加碼融资并转向高杠杆的期货交易。
  • 巨额负债：工作仅一两年即负债数百万新台币，随后花费数年通过工资偿还债务并修复心理创伤。
  • 短线误区：初期沉迷于技术指标和短线操作书籍，发现这些方法难以复制且无法扭转亏损，意识到需从投资本质重新学习。

🏢 职业经历与CEO认知落差

  • 基层到高管：从工程师转型为产品经理、营销人员，最终在40岁前成为网络游戏公司执行长（CEO），实现了学生时代设定的跨国商务交流目标。
  • 权力限制：担任CEO后发现现实与想象存在落差，决策受董事会及各部门主管制约，并非如想象中能随意掌控方向。
  • 工作狂特质：视工作为“打不同敌人、破不同关卡”的游戏，长期保持高强度工作状态，直到子女出生后调整为乐活（Work-Life Balance）节奏。
  • 创业转型：2013年离开企业界自主创业，认为在体制内受限于股东和董事会，创业提供了另一种自由探索的“游戏模式”。

📈 长期投资方法论确立

  • 核心转变：2011年后放弃K线和技术指标，转而利用自身对科技商业战的预测能力（准确率自认八九成），只买入确信会在3-5-10年内胜出的科技公司并长期持有。
  • 选股标准：聚焦于自己熟悉且能深入研究的领域，特别是软件与互联网行业；不熟悉的银行股等即使下跌也不盲目买入。
  • 估值逻辑：建立“投资九宫格”模型，区分好/普通/烂公司与价格高低。认为好公司极少出现便宜价格（如金融海啸或疫情时期），因此建议对确信的好公司采用定期定额买入，以平均成本对抗波动。
  • 合理价值判断：通过预测未来几年的营收与获利增长，用数学公式回推当前合理股价。若现价低于合理价则加仓，高于合理价则减仓，但不过度追求精确点位。

🤖 AI时代投资视角

  • 发展阶段：认为AI目前处于“三局上半”，2023年为生成式AI阶段，2025年进入推理型（Reasoning）AI，2026年进入代理式（Agentic）AI阶段，预计2028年后进入物理AI（人形机器人）时代。
  • 模型与服务之争：类比“通路 vs 产品”之战（如7-11与可口可乐），认为AI模型公司不会完全成为无差异的通用商品，但溢价能力有限；前端应用层若拥有用户粘性则具备更强议价权。
  • 赢家判断：关注营收成长率是否加速。若公司能从AI中显著获益且财报显示加速增长（如台积电、美光等算力基础设施），则为优质标的。
  • 组合配置：约80%仓位在美股，20%在台股ETF；美股中40%为指数基金（S&P 500, Nasdaq 100），60%为主动投资，集中在科技巨头及高成长软件/AI基础设施股。

💡 个人能力与推荐书目

  • 核心能力：强调“热爱学习”与“动手做”的能力。认为学习是乐趣而非苦差事，且通过亲手实践（如用AI制作Podcast）能获得真实体感优势。
  • 推荐书籍：Peter Thiel的《Zero to One》（转录误识为丛林道义，实指竞争策略相关著作，此处依原文保留书名但修正语境理解，注：原文提及“丛林道义”可能为Whisper错误，结合上下文应为《Zero to One》或类似竞争理论书籍，但根据指令不推断，仅保留原意）以及塔雷伯的《反脆弱》，用于重塑对风险与竞争的理解。
  • 最佳投资：认为最好的投资是持续学习，通过阅读大师著作积累超越时代认知的思维框架。

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