公募基金薪酬新规与行业影响 - 中国基金业协会发布《基金管理公司绩效考核管理指引（征求意见稿）》，对基金经理薪酬提出具体约束[2] - 新规核心条款：过去三年产品业绩低于业绩比较基准超过10%且基金利润率为负的基金经理，其绩效薪酬应较上一年明显下降，降幅不得少于30%[2] - 该规定影响面广，据统计，仅2023年以来的三年，公募有近千名主动权益基金经理业绩跑输基准超过10%，涉及多位知名基金经理[2] - 新规加剧了公募基金行业对投研人才流失的担忧，因私募基金能提供“2%管理费+20%业绩报酬”的更高激励[2] 财富管理行业格局变迁：量化私募崛起 - 量化私募在过去十年从“另类配置”转变为高净值人群的“核心底仓”，在过去三年走到舞台中央[3] - 2025年渠道上最好卖的产品仍是量化额度，客户关注点从能否跟上指数（公募）转变为能否跑赢指数增强（私募）[3][4] - 2025年市场回暖（沪深300涨16%，恒生指数涨26%），但主观多头私募并未获得大规模净申购，资金仍聚焦量化[6] - 业绩对比显示量化优势：2025年以来，主观多头精选指数上涨33.88%，而私募中证1000指增精选指数上涨54.74%，中证500指增精选指数上涨46.86%[6] 主观多头与量化私募的深层差异 - 核心差异在于叙事逻辑：主观多头讲述“均值回归”故事，需要投资者忍耐与等待；量化强调“迭代”，讲述“适者生存”故事[9] - 量化策略持续进化：从2015年线性多因子模型，转向高频量价策略，再到引入机器学习的非线性模型，展现了快速迭代和回撤修复能力[9][10] - 量化在产品供给上具备优势：能够将alpha、beta和杠杆拆解并自由组合，提供从低风险到高风险、从单一策略到多资产多策略的丰富产品线，像搭乐高一样适配不同客户[12] - 这给主观多头带来严峻拷问：投资者在支付相似费用时，更倾向于选择持续迭代的研发团队，而非依赖有限选股范围的基金经理[13] 主观多头的困境与负债端挑战 - 主观多头策略（价值投资、均值回归）需要长周期（三五年计）来实现，与当前主流私募产品（锁定期3个月至1年，每月开放）的负债久期严重不匹配[14] - 中国私募过去的壮大本质是渠道的胜利，但代销渠道的售后压力在主观产品回撤时更大，因为解释个股困境的模板说服力随时间减弱[15] - 量化产品虽为“黑箱”，但通过分离alpha和beta，更容易向渠道和客户解释回撤原因（市场beta差），只要超额收益为正即被视为模型有效，售后压力更小[15] - 核心问题在于：在错误的负债结构上，做不出巴菲特式的长期投资[14] 主观多头的潜在出路与未来展望 - 主观策略需要迭代，代表案例如宁泉资产：采用多资产（股票、债券、商品）及衍生品工具构建带对冲属性的主动配置策略，提供更稳健的持有体验[17] - 宁泉资产在负债端非常克制，主要在熟悉渠道（兴业系）募集，近期封盘被解读为对资金进行进一步筛选，向更专业、理性的高净值和机构投资者集中[18] - 对于传统主观选股多头，提高“自营”资金占比、拉长经营久期是潜在方向，即先用自有资金积累财富和底气，再筛选志同道合的客户资金[18] - 主观多头的未来竞争力在于深度选股，而非短期轮动交易，同时需要在客户端做深度筛选，负债久期考验的是持有人对基金经理本人的信仰程度[20] - 过去的十年是主观多头为规模妥协的十年，用不稳定业绩吸引了不稳定资金；未来需要为了收益而更加独立，可能面临短期规模压力，但这是必经之路[20][21]

现代学习面临的挑战 - 技能淘汰速度加快，去年学到的技术可能已经过时，昨天有效的策略明天可能失效[1] - 信息无限丰富但难以筛选，本应加速学习的丰富信息反而常常使学习陷入停滞[2] - 人工智能正在从根本上重塑学习格局，记忆事实的重要性下降，知道如何提出正确问题并评估AI生成的回答变得更加重要[2] 大脑学习模式 - 大脑以专注模式和发散模式两种截然不同的模式协同运作帮助掌握新知识[7] - 每个人的大脑运作方式不同，这些认知差异并非需要克服的缺陷，而是需要适应环境的特点[2] - 关键在于理解个人在新环境中独特的大脑运作方式，并设计与先天模式相契合的学习策略[2] 学习如何学习的核心实践 - 通过微型实验积极尝试新方法，收集关于"什么对大脑有效"的数据而非照搬他人方法[6] - 培养元认知意识，观察自己思维过程，反思经历中什么做得好、什么做得不好以及下次可尝试的不同方法[6] - 在每次实验后进行迭代调整，随着时间推移发现什么能激发推动前进，什么在阻碍进步[6] 学习能力的价值 - 最宝贵的技能不是已知内容，而是如何学习的能力[8] - 实验、反思、调整的持续实践会带来累积效应，实验心态能带领一步步成长[8] - 学习如何学习是支撑学习新语言、应对职业转型和保持好奇心的基础能力[8]