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周度复盘（3.15） 本周没有实现每周正收益的目标，浮亏6.4%。做对的交易有一个，做错的交易有一个，还有两个是做对但做早了的交易。 做对的交易是在周一盘前卖出了上周五盘前买入的LUNR，收益率6.6%。盘前这只个股已经显示颓势，估计围绕它的反弹情绪正在退潮，且当时大盘走势疲软，这类亏损股、暴跌股不会逆势上涨，所以及时卖出。卖出的价位是7.91元，本周该股的最低价是6.26元，周五收盘价是7.31元，仍低于我的成本7.42元。事后看，弱市博反弹，挣的是快钱，应该在周五登机前设定收益10%的卖出价，及时卖出。 做错的交易是关于特斯拉两倍做多。3月10日，特斯拉暴跌，特斯拉两倍做多当日下跌30.77%。我在跌幅24%的时候卖出了持仓，导致了20%左右的亏损。当时看这个操作是对的，毕竟躲过了接下来6%左右的下跌，但现在看，这是冲动操作，正确的做法不是卖出，而是加仓买入。后面我会展开我对特斯拉的看法。 两个方向对但做早了的交易，一是三倍做空富时中国，目前浮亏11%。港股市场在春节后大涨，但最近出现了几个需要警惕的信号：1、交易集中在科技板块，科技板块集中在阿里巴巴等少数个股上，去除这些个股的恒生指数成分股涨势一般；2、资金面，外资出现撤退迹象，南下资金成为市场最大主力。以恒生指数为例，如果不能冲破25000点则面临回调。这是我买入三倍做空富时中国的原因，可惜，前半周回调，后半周港股继续向上。 二是英伟达两倍做空$英伟达(NVDA)$   上周买入的，现在看有些着急，如果再等一等，持仓体验会比较好。反思为何早出手，归根结底还是没有制定交易计划，交易情绪化了。 关于英伟达，短期看反弹，中期继续回调。 原因包括：1、尽管DS和自主代理AI“Manus”都会带来人工智能更广泛的应用，也就是算

周度复盘（3.8） 本周美股连日下跌，在持仓市值增加2.5倍的情况下，微亏0.56%，还算满意。 主要收益来源是三个：LUNR、三倍做空纳指、2倍最空英伟达。 LUNR$Intuitive Machines(LUNR)$  是周五盘前买入的。当晚8点钟飞纽约的航班，在休息室的1个小时内陆续买入，平均成本7.42。抵达美国时已经是当地时间晚9点，盘中和盘后交易都已结束，盘后下跌6.5%，目前收益率为10.49%。 买入LUNR的原因，是基于市场对事件冲击的过度反应。因为公司的月球着陆器雅典娜侧翻着陆，且这是第二次同类事情的发生（说明公司没有纠错能力），导致股价在周四暴跌20%之后，在周五盘前交易中继续大幅下跌34%。以周四开盘价和我的成本价差额计，下跌46%，我认为这属于反应过度，后续市场会有情绪修复。目前暂时没有长期持有的计划，继续观察，及时卖出。 三倍做空纳指$纳指三倍做空ETF(SQQQ)$  ，目前收益率25.08%。此前周度总结中讲到，买入的理由是对冲美股的下跌。现在看，它在持续发挥安全垫作用。 在周中的时候，基于同样的原因，买入了三倍做空标普500 。之所以没有继续加仓三倍做空纳指，主要是我不喜欢追高，在我看来，买在低价是投资赚钱的第一保证；相比之下，三倍做空标普500的弹性要小得多，且成分股中消费类、高股息类的标的较纳指要多，这使得它在美股下跌中的涨幅相对弱一些。 这个位置上买入它，在收益上不会像三倍做空纳指那样犀利，但是稳健之选。而且，从组合的角度来讲，看空的标的不单押纳指一只，而是增配标普500，也是降低风险之举。 在连续下跌后，纳指和标普500都存在

周度复盘（2025.3.1） 周五卖出了两倍做空特斯拉，收益81%。$Tradr 2X Short TSLA Daily ETF(TSLQ)$   春节期间，我持续在低位搜集筹码。之所以看好，就是因为这句投资常识“树不会涨到天上去”，估值也是。 特斯拉估值已经接近泡沫化，下行趋势是确定的，不确定的就是以什么样的节奏、什么样的幅度下跌。所以，在建仓阶段始终坚持一个原则：买的便宜。只要买的便宜，下跌的风险就小，安全边际就高。 经过两周左右的低点买入，包括在特斯拉发布财报前的股价波动中做T，成功将成本控制在26.17美元。 卖出价是47.42美元，为什么要在这个位置卖出？ 首先是基于估值方面的分析。周四，特斯拉的股价已经回到大选日水平，也就是说，特斯拉的“特朗普溢价”已经彻底消失。 这个时候再看特斯拉，一家在新能源车领域屡屡遇到强敌挑战，公司创始人在白宫的作为引发众多质疑，公司创始人领导五家公司、参与政府裁员导致对特斯拉注意力不集中，公司在机器人领域处于领先地位但商业化不确定性较高。我认为，这些因素大多数已经反应在过去40%左右的下跌里。 当下的估值依然高企，不能说合理，但估值下跌最快的阶段大概率结束了。 如果把这波做空特斯拉的行情比喻成吃鱼，鱼肚行情已经结束，还会有鱼尾行情，但肉少、不好吃。 其次是技术面影响。技术形态看，在270美元附近，将遇到一个震荡平台，也是成交密集区。预计在这个位置特斯拉会向上反弹，反弹价位最高（作为概率的一种）可能到327点附近，最低（作为概率的一种）可能到299点，然后在300美元附近震荡，再次选择方向。 或许，选择的方向是继续下跌，也就是两倍做空继续涨。不过稳妥起见，暂时了结。待机会出现时，继续做空或者反向做多再次买入。 卖出特斯拉两倍做空后，我立刻

周度复盘（2025.2.22） 本周业绩尚可。$纳指三倍做空ETF(SQQQ)$  $特斯拉(TSLA)$  $英伟达(NVDA)$  一是对一些个股做了加仓买入，但组合的收益率却从6.52万美元本金时的12.31%，变成了7.57万本金时的12.52%，本金增加了16.4%，收益还保持稳中有升。二是周五美股下跌，组合的当日收益却小幅上涨。主要贡献是两个做空的标的，一是TSLQ两倍做空特斯拉，单日上涨9.47%，二是本周新买入的SQQQ纳指三倍做空，单日上涨6.28%。 关于SQQQ 。买入SQQQ，缘于我对2025年美股的整体判断，做的风险对冲。 2025年，从中期来看是美股大涨的第三年，美股历史上这是一个低概率事件。叠加美国经济和政策的不确定性，美联储对通胀的关注，都意味着美股2025年总体是高位震荡，中间可能会出现大幅回调。 引发回调的因素可能包括：1、龙头英伟达业绩不达预期 2、加征关税带来的美国通胀提升 3、中国人工智能发展带来的东升西降。所以，在做多买入时，还是要随时揪着一根弦，做好风险防控。 风险防控的方法一是做多的标的一定要低位买入，不追高；二是增加做空标的。目前SQQQ的占比只有5.1%，预计提升至15%。 关于TSLQ$Tradr 2X Short TSLA Daily ETF(TSLQ)$  。继续持有TSLQ，原因是对特斯拉继续看空。 近期对人形机器人做了比

周度复盘2025.2.15 本周，感受最深的是账户收益的巨大波动。上周末，账户收益6077美元，本周盘中最高收益11444.98美元。周五收盘8026.72美元。 波动的最大来源是特斯拉两倍做空$Tradr 2X Short TSLA Daily ETF(TSLQ)$  。周二冲高37.45美元，周五最低到29.95美元，然后小幅反弹至31美元。 周二盘后，要不要卖出TSLQ，我是有些犹豫的。技术面看，正股特斯拉接近120日均线，有较大概率反弹。然后，继续下跌。但从操作的角度讲，我很担心以自己的风格，卖出之后，我大概率会分批买入，一旦快速上涨，我的筹码数量补不齐全，反而导致后面的盈利数量大幅减少。反复权衡之后，我决定持有，接受震荡。 当然，并没有想到后面的调整幅度会如此之大。 跌到30美元附近的时候，我也问自己，TSLQ的持有逻辑还在吗？TSLQ的上涨是不是结束了？ 分享一下我的最新思考： TSLQ的下跌原因是什么？主因是特斯拉股价的超跌反弹和很多技术性/交易型资金的买入，这两个是硬币的两面，赌关键均线的反弹吸引资金进入，买盘资金进入促成了反弹的出现。核心是博反弹，也就是说，这是纯技术面的因素。 为什么坚信TSLQ会继续上涨，是基于基本面的原因。 1、特斯拉的企业经营压力越来越大。2月10日，中国电动车巨头比亚迪将在所有车型中免费搭载先进的自动驾驶功能，“天神之眼”的三个版本都包括自动泊车、遥控出车位和自动超车等功能，消费者无需额外付费。这给特斯拉很大的压力，因为特斯拉的自动驾驶仅有自动变道等操作，却要收取3.2万人民币。消息出来当天，特斯拉股价大跌6.3%至328美元。但随后逐步爬出坑来。 在我看来，比亚迪冲击的影响将是持续性的，但特斯拉股价却仅仅以24小时的下跌作为回应，

特斯拉估值约为“Magnificent 7”科技巨头平均水平三倍，在经历了从最高点20%的下跌后，这一估值水平仍然偏高。树不会涨到天上去，估值也是如此。继续看空特斯拉。$特斯拉(TSLA)$  $Tradr 2X Short TSLA Daily ETF(TSLQ)$  

周度（个股版）复盘2025.2.7$特斯拉(TSLA)$  $英伟达(NVDA)$   交易心得：常怀忧惧之心，警惕靠运气赚的钱。 目前仓位占比前两名分别是TSLQ 特斯拉两倍做空和NVDX英伟达两倍做多 1、TSLQ 特斯拉两倍做空$Tradr 2X Short TSLA Daily ETF(TSLQ)$   收益：收益率20.20%，收益5022.41 持股959股 成本26.17 操作：这一周新入金3万美元，困难是TSLQ这一周已经进入上涨阶段，这就意味着要在相对高位买入。当然，这个相对高位是相对于上周平均25美元的买入价位。 这周主要做了三笔交易，一是28.98买入100股，一是28.69买入150股，再是短线做T，27.68卖出179股，在26.45买入200股。 前两笔买入发生在初次大涨之后的回调阶段，比较惊险，因为机会稍纵即逝。比较满意的是设定了越跌越买的条件单，28.98买100股，继续下跌后的28.69位置购买股数增加了50%。卖T这笔交易同样比较惊险，基于技术面制定的做T计划，险些接不回来。好处是获得了179美元的实现收益，这179美元作为本金后续成为新的弹药、增加筹码，增厚了收益。 后续会减少做T。 个股逻辑：本周特斯拉的下跌受大盘和个股因素两方面影响。 大盘因素：周五，CPI数据大超预期，带来二次通胀担忧；美国政府释放消息，将在全球推互惠关税，如果接下来对全球加征关税，预计同样都会加剧美股通胀。再通胀预期导致市场对美联储停止降息甚至加息的担忧，美股整体回调

周度（账户端）复盘2025.2.7 交易心得：常怀忧惧之心，警惕靠运气赚的钱。 账户表现： 账户总成本56430.74美元，收益10.76%，浮盈6072.69美元 交易动作： 本周是美股交易的第二周，进入全面建仓阶段。主要动作：一是入金32754美元，二是陆续买入了13只个股。 管理思路： 总体思路是这样的，我将所有这些个股总体看作一个组合。从组合管理的角度，一是确定单只个股的持仓上限，初步计划1只个股占比30%，1只个股占比20%，其余个股按接近平均分配的比例持有；二是目前持有个股较多，未来1-2个月逐步减少到10只。主要依据未来一个月对财报信息、股性特点的研究和观察做排除法。 未来计划： 目前实际执行情况是：贡献了最多浮盈（占比87%）的TSLQ占比44.06%，贡献了第二浮盈（占比17.7%）的NVDX占比18.16%。预计这两只股票不会增加投入了，降低TSLQ的占比主要依赖于（去劣留优后的）其余8只股票增加投入后的占比提升。 未来8只股票的增量买入，主要参考个股基本面和技术面因素，以及美股大盘的情况。 基本面角度，因为8只个股都是具备产业趋势的行业龙头，其成长兑现可能需要2-3年时间。需要关注的几个重点因素：1、上市公司自身是否实现了重大产品创新、技术创新，就像DeepSeek对人工智能行业的影响；2、这一新兴产业中是否出现了技术路线的变更，导致竞品出现，上市公司丧失龙头地位，就像DeepSeek对英伟达的冲击；3、上市公司在经营中，是否逐步减亏，在现金流压力巨大时是否能够熬过去，就像2018-2019 年的特斯拉，全力推进 Model 3 的量产，但遭遇了严重的 “产能地狱”。2018 年特斯拉净亏损达9.76 亿美元，2019 年净亏损 8.62 亿美元。同时，公司现金流紧张，面临着资金链断裂的风险。 技术面角度：主要参考均线，在下跌至支撑位附近时买入。逐步降

DeepSeek带来英伟达和A股相关公司的大跌。英伟达、寒武纪、“易中天”这些股票还能持有吗？ 春节假期带着问题读《高增长科技股投资法》。 书中对我触动最大的段落是亚马逊如何弯道超车超越ebay的故事。 投资股票归根结底是投资一家企业。从企业角度出发，放到10年的维度里，DS会给行业生态带来哪些变化，相关上市公司能否在新生态下二次卡位，重新确立自己的优势，找到发展空间？ 我们不是行业专家，即便是行业专家在快速变化的行业生态面前，也常常误判，这个时候重要的不是这些上市公司的技术水平（技术路线发生变化时，旧技术水平越高，企业转型负担越重），而是企业重新定义市场格局、寻找独占市场、深挖护城河的能力。 客观评价，目前相关企业的应对还都处在应激式反应阶段，没有透露战略性的判断和抉择，比如是否重返开源市场。 如果对其中某些企业自我蜕变的能力有信心，当下可能是继续买入的时候。（2025年读书计划第1本）$英伟达(NVDA)$  $T-REX NVIDIA(NVDX)$  

周度复盘2025.2.1 仓位占比5%以上标的 1、英伟达两倍做多$T-REX NVIDIA(NVDX)$  $英伟达(NVDA)$   本周盈亏：本金9343.83美元 亏损673美元，盈亏-7.2% 成本价 10.99 本周要点：DEEPSEEK的出现引发对芯片需求的担忧，英伟达股价暴跌。 目前关于DS的影响，业内的声音，一种认为，成本的下降会进一步激发对芯片的需求，因此中期看对英伟达是利好。这背后的逻辑是19世纪英国经济学家Jevons发现的效应解释。在英国蒸汽机效率大幅改进后，很多人觉得，整体煤炭消耗量就会变少。结果发现煤炭的消耗量大幅增加。原因是大家突然发现，蒸汽机现在这么便宜，可以开火车，可以开磨坊。导致蒸汽机数量激增，总耗煤也大幅增加。这就是Jevons paradox。 另一个观点来自Anthropic的CEO 达里奥·阿莫迪。他认为，此前业内普遍认为规模更大的训练模型推理能力更优，所以各家公司持续加大投入。但每一次技术创新都会推动AI训练的成本效率倍增，让相同资金下的AI性能更强。可能过去用1亿美元训练出来的模型，现在只需要5000万，过去1千万的模型，现在只需要500万。阿莫迪说，2020年，我的团队发布了一篇论文，估计算法的优化会让AI训练成本每年下降 1.68倍。但到2024年，这个数字可能已经达到4倍以上。这意味着，如果2023年一个GPT-4级别的模型训练成本是 1亿美元，那么到2024年，训练相同性能的模型可能只需要 2500万美元。阿莫迪说，DeepSeek的崛起 “充分证明美国应进一步收紧对华芯片出口管制”。 我的看法： 基本面的角度，经过黑马