核心观点 - 承认认知边界 用资产配置的结构替代对具体市场或个股的预测 用分散化来对抗不确定性 是普通投资者更可能走远的路径 [2] 电动车行业 - 电动车相对于传统燃油车有非常大的体验提升 会是对燃油车的替代 但具体替代比例尚不明确 中国是替代程度最高的国家 [5] - 电动车行业本质上仍属于汽车行业 竞争依然会非常剧烈 新玩家带来增量但彼此间竞争激烈 竞争会限制任何单一车企的市场份额和利润率水平 难以同时实现高份额与高利润率 [5] 资产配置与投资组合构建 - 对于个人投资者 若担心过去成功投资的运气成分会净值回归 解决方案包括：1) 坚守能力圈 投资能理解的标的 2) 若不自信 则采用大类资产配置 遵循“资产分散、市场分散、时间分散”原则 不投资具体个股 [6] - 用公募基金（主流已是ETF）做资产配置 核心是考虑资产、市场和时间分散 [7] - 用私募基金做资产配置 核心是策略配置 需投资不同策略和不同投资方向的私募基金 [7] - 对于有限时间和资金的个人投资者 长期耕耘方向应基于自身有相对认知优势的行业 若无优势 则采用大类资产配置方法 [8] - 在平衡国内权益资产与海外资产配置比例时 若承认无法判断 最简单稳妥的方法是按照各个经济体全球GDP比重进行配置 [11] - 对于非金融专业普通上班族构建“拿得住”的投资组合 若确定能看懂少数公司 可精选优质公司长期持有 若不确定 则建议退回 基于资产、市场、时间分散做大类资产配置组合 [18][19] - 股票本身已是丰富的资产品类 包含了不同的商业、市场、波动和收益特征 [15] 公司分析与估值 - 不应将股票简单分为价值股 每支股票都有价值 只是价值判断不同 [12] - 对于股价下跌 不应预测其何时扭转 而应关注公司商业能否持续运营以及当前估值是否具有吸引力 [12] - 举例说明估值吸引力：无增长企业若市盈率40倍 则年化回报仅2.5% 若市盈率20倍且年增长15% 则可能很合适 [12] - 当认为公司内在价值与市场价格长期大幅背离时 真正的风险在于对公司内在价值的评估可能是错误的 而非股价不向预期方向修正 [13] 人工智能与自动驾驶 - 人工智能自动驾驶的靠谱程度是渐进的 技术进步过程中已非常可用 能提高效率改善体验 但离绝对完美永远有距离 且会越来越靠谱 [14] - 国内AI路径与北美路径目前有区别 但未来不会是完全独立的系统 而是会互相渗透和融合 [17] 其他行业观点 - 对于人形机器人领域 无法判断中国公司与特斯拉谁将胜出或谁能成为该领域的比亚迪 [9][10] - 在“美联储降息预期升温+国内稳增长政策发力”背景下 普通投资者难以把握在“高弹性成长赛道”和“低波动防御板块”之间的平衡配置 [10]