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信息和逻辑

市场每天交换着两样东西，看得见的是资金与筹码，看不见但更重要的是信息和逻辑，因为后者决定了前者，理解了后者，就能预测前者，从而预测股价。

信息和逻辑又不一样，信息是实实在在的现象，A公司将要提价，B公司新产能延后投产，C公司董事长准备与市场沟通，D公司本季财报大概率超预期……

逻辑就是投资观点，它是对现象的解释，A公司的提价代表供需失衡加剧，B公司投产慢说明技术不成熟，C公司的沟通代表行业开始复苏，D公司财报超预期只是周期顶点现象……

如果把信息比喻成子弹，逻辑就是枪。

由于流动性长期过剩，A股的主题行情常常跑在景气度行情之前，而主题行情都是逻辑驱动，一直处于“瞎炒”和“预见性”的模糊地带，伴随着种种貌似合理的逻辑，大量真真假假的消息，市场渐渐形成对某一类产业经济和社会趋势的共识，市场从分歧走向共识的阶段，常常引发一轮主题行情。

所有的投资者都关注信息，但大资金还要关注观点，因为有冲击成本，需要布局，需要提前预判行情，同一条消息，大资金需要听到各种不同的观点，以作出自己的判断。

所以预判主题行情其实是在预判一件事：什么样的逻辑能形成共识？这个共识又是如何形成的？

这已经不再是一个纯粹的金融问题，而带有一些社会心理学的成份，因此更适合用行为金融学的框架分析。

美国心理学家迈克尔·舍默（Michael Shermer）教授，《怀疑论者》杂志的创始发行人，写过一本名为《被信任控制的大脑》（The Believing Brain）的书，探讨了人类构建和巩固信念的机制，并解释了为什么人们对某些理论更容易相信。

作者认为，信念的形成和强化是人类大脑的一个特性，本着效率优先的原则，选择模式化思维，并需要不停地补充信仰，还要随时寻找有因果关系的信息。

所以，共识的形成非常复杂，有一句话叫“傻X的共识也是共识”，看完这篇文章，你会发现这句话并不准确。

本文的内容包括：

1、投资者如何减化信息和模式化思考的？

2、什么样的主题更能产生大行情

3、如何做好主题投资？

模式识别

人脸识别是人工智能最早期的一项应用，这项技能花了大量科学家十几年的时间，相比之下，人类似乎天生就有识别人脸的强大能力，能够在一瞬间辨认出上千个不同的面孔，并区分出微小的面部差异，这种能力对于社交与人际关系的建立至关重要——可谁也没有在小时候接受过这方面的培训。

人是如何做到的呢？如果把一个你熟悉的人的五官分开来给你看，你恐怕完全认不出来，这是因为人类大脑在识别人脸时，辨认的不是细节，而是分析各个部位的相对位置和关系，从而形成了对面孔识别的模式。这些模式被存储在大脑中，使我们能够快速辨认熟悉的面孔，如家人、朋友和名人。

这就是“模式识别”，而它正是人类大脑理解大部分陌生事件的特定工作方式。

举一个例子，下面是券商报告中关于人形机器人投资机会分析的一段结论：

人形机器人控制模块、外部传感器与软件层、特斯拉汽车FSD关联度较大，更多依靠产品自研和海外供应商；动力模块中电池的容量远小于新能源汽车（机器人电池2.5kwh，对比Model Y标准版55kwh），产业链弹性不大；一体化关节为非核心部件，机器人公司倾向于外购，且中国制造业的崛起带动了本土工业自动化企业发展，全球竞争实力提升，因此产业化早期重点关注一体化关节领域的投资机会。

根据我们测算，人形机器人一体化关节中高价值环节有无框力矩电机、空心杯电机、谐波减速器和行星滚柱丝杠，此类产品侧重标准化，且部分产品在国内工业机器人等行业运用相对成熟；而轴承和传感器领域所涉及的产品种类较多、均价偏低，各供应商所侧重细分领域有所差异，对国内企业的采购集中度可能不大。

由于人形机器人的研究在A股并不多，大部分投资者对其中的技术完全陌生，但有投资经验丰富的投资者只要拎出其中两个最关键的信息：

1、一体化关节主要靠外采，且国内自动化企业实力强

2、关节产品有两类：第一类产品侧重标准化，且在国内相关行业运用相对成熟，第二类产品不同供应商参数差异大，很难集中采购

再加上投资者已有的对于特斯拉人形机器人进展的认知，我们的大脑就不再完全对这些信息进行逻辑分析，而是“调用”之前的“投资模式”，包括苹果产业链早期在中国发展、宁德时代及特斯拉产业链对国内供应链，等等，从而快速在大脑形成“不亚于苹果的人形机器人产业链”的新模式。

投资者的模式识别是这样的：面对一个完全陌生的信息，我们不是一个个信息点去分别理解，而是先进行模式识别，快速提取这些信息的关键特征，形成整体印象后，归类为已有的模式，从而加速认知敏感性和高效性。

所以，大部分投资者对人形机器人产业链的最初判断是：产业链处于技术突破前期，成熟后国内供应链规模不亚于苹果产业链和特斯拉产业链。

模式识别最大的优势在于对复杂性的简化。投资者学习专业知识，并不是为了成为专家，而是寻找与判断投资机会，那就不如“以目标为起点”，根据总结的过去成功的行情模式，我们可以快速的对新信息进行编码和处理，将其与已有的模式进行比较，快速评估投资机会。

行情识别

模式的储存与识别能力，正是股民投资能力的差距所在。

为什么有些做了二十年股票的老股民，成绩不如两三年的新手？原因在于，前者只留下一个个的个案，而没有建立有效的模式，无法对投资信息进行模式识别；而后者通过有限的案例建立了至少一个模式（通常是技术分析或趋势交易方法），从而更有效的识别适合自己的投资机会。

以今年以来的生成式AI产业趋势带动的这一波巨大的行情为例，在行情出现的早期，大部分人不具备理解产业趋势的能力，甚至连体验一下的那种能力都没有，此时只能靠“模式识别”，AI行情的几次暴涨都与模式升级有关。

1、春节后的第一波上涨，模式识别定义为“移动互联网浪潮在AI时代的重现”

2、英伟达发布会后，模式识别升级为“AI的Iphone时代”

3、微软开放API并降价后，模式识别升级为“AI的APP store”

市场对行情的理解，从2014-15年的移动互联网行情，到2012-13年的苹果产业链行情，并在其核心投资逻辑中获得共识的力量。

直到英伟达公布业绩，看到暴涨的订单，AI行情的主题色彩才开始降低，慢慢过度到景气度验证阶段。

再比如中特估行情，由于其中的逻辑没有先例可循，一开始，在易主席的讲话后，市场视为一个政策题材炒作，理解混乱，分歧巨大，行情很快中止。

但之后不久，由于移动运营商的行情发动，市场由此“模式库”中“搜索”到“2016-2017年供给侧改革行情”，由于两者之间有一定的相似之处，结果都提升了估值，市场取得了一定程度的共识。

而另一个模式是“日特估”，两者在逻辑上有一定的相似性，都是价值风格的行业，政府希望提升估值吸引投资关注，加上巴菲特大举增持日本股市，导致“日特估”关注度大幅提升，并与“中特估”产生结合，推动了第一波中特估行情。

但总体上说，中特估的逻辑过于复杂，模式识别的难度比较大，因此，行情的过度也是一波三折。

一旦模式识别成功，投资者就会从大量的感知信息中，筛选出关键信息，去验证和补充这个模型的具体内容，使之为一套逻辑自洽的新的主题投资框架。

尊重市场，相信市场

A股几乎所有能发动一轮大行情的主题，都源于历史上曾经出现过的一个极度成功的、给市场留下了深刻印象的主题模式，其原因在于大部分投资者的两个习惯：

习惯一：在自己以前赚过大钱的行业中寻找机会——中特估行情之所以一波三折，正是因为过去几乎没有人在这些行业上赚过钱，与A股过去主流的成长股偏好相抵触

习惯二：意义越宏大、逻辑越简单，越容易产生行动，仓位上得也越快

因为这是大部分人的习惯，由于A股大部分的成交量都是散户创造的，业余投资者缺乏专业训练，注定无法跳出这种“模式认知”的缺陷，所以越符合这两个特征的主题，越可能生产市场共识，引发大行情。

有一句，傻X的共识也是共识，这句话并不准确，应该说，所有的共识都是傻X的共识，专业人士很难形成共识。

投资者想要做好主题行情，基本上就是三件事：

第一、模式总结，这是最基础的工作，你需要研究A股近20年历史上，让大部分人赚钱的行情的投资逻辑，将其总结成模式。

这些著名行情的核心逻辑、炒作阶段、行情特点、龙头个股，都要总结在脑子里：

2003-2004年：五朵金花+煤电油运

2005-2007年：股权分置改革

2006-2007年：总量经济牛市

2007、2009年：煤飞色舞、航运

2009年：家电下乡汽车下乡

2010年：苹果产业链

2010-2011年：喝酒吃药

2013、2015、2017年：三次炒地图行情

2013-2015年：互联网+

2014年：一带一路

2014年：券商牛

2015年：杠杆牛

2016-2017年：蓝筹股估值修复

2016-2018年：供给侧改革

2017-2020年：中国版漂亮50

2017-2020年：白酒与消费升级

2019-2020年：半导体国产替代

2020-2022年：新能源行情

第二、模式快速识别：把每天看到的新逻辑全部列出来，把自己放在一个普通投资者的角度，以大众的眼光分析这些逻辑的潜力：

1、是否立刻能想到过去的那些大行情？

2、是否足够简单？

3、后续是否有足够多的催化剂？

第三、反馈调整：当市场和你的预测不同，一定有你忽略的东西，你需要倾听市场反馈，调整你对主题的预期，包括时间、规模、节奏。

不过，在“反馈调整”这个环节，常常遇到自己对主题产生怀疑的情况，没有两次行情是一模一样的，模式认知难免有“画虎不成反类犬”的情况，比如前面对人形机器人产业链的判断，可能也会非常武断，从新能源汽车的发展上就可以看出，特斯拉和苹果的差别巨大，产业链更是如此。

但行情并不一定会因为一些人的怀疑而中止，为什么主题行情可以在一直无法证伪的情况下继续上涨直到泡沫化？如何面对自己内心的怀疑？如何面对卖出后一路暴涨的主题行情？这将是这个系列第二篇的内容。