大家好，我是右兜。
今天覆盤一篇摩根士丹利於 2025 年 11 月 10 日 發佈的最新量化主題研究報告 —— 《Thematic Tides: Quantifying the Next Big Waves》，英文原文共計37頁。
這篇報告把「主題投資」徹底量化了：把敘事變成信號，把大趨勢變成可執行的組合。
研究團隊給出四大方向、21 個子主題，並用六套量化指標去比較哪條賽道最強、哪條最貴、哪條最擁擠、哪條還沒被市場挖掘。
下面我們分成三部分講：（一）四大主題框架（二）六大量化指標怎麼選出強主題（三）摩根士丹利認爲目前最強的四條賽道
一、四大主題：未來十年最核心的結構性力量
摩根士丹利認爲，未來十年全球投資的四條底層「母趨勢」清晰可見：
1）AI & Tech Diffusion（AI 技術擴散）
不僅是算力與模型本身，更關鍵是 AI 進入企業工作流，進入自動化、機器人、應用層。這裏的子主題包括：
– AI Adopters（AI 採用者）
– AI Enablers（AI 使能者）
– AI Infrastructure（基礎設施...

大家好，我是右兜。
本週宏觀復盤主要內容：
– 美股市場回顧
– AI 泡沫之爭的表象與真相
– 美國宏觀數據及重點事件
– 巴菲特退休前的關鍵一投
【市場回顧】
近五個交易日，納斯達克指數漲幅-0.45%，標普500漲幅0.08%，道瓊斯指數漲幅0.34%，羅素2000指數漲幅-1.83%，費城半導體指數漲幅-1.96%。
AI 泡沫之爭：表象與真相
本週華爾街對 AI 泡沫的爭論沸沸揚揚，《華爾街日報》呈現明顯的觀點分化，一篇支持一篇質疑，形成了看似針鋒相對的局面。然而，市場真正的 "幕後黑手" 並非 AI 估值分歧，而是流動性危機——聯儲局鷹派政策疊加美國政府關門導致的流動性緊張，這才是引發市場拋售的根本原因。
一、表象：AI 泡沫爭論白熱化
華爾街對 AI 是否存在泡沫的爭論已達高潮：
•泡沫論陣營：54% 的基金經理認爲 AI 股票處於泡沫中，Michael Burry 公開警告 "AI 泡沫" 並做空 PLTR 和英偉達
•非泡沫論陣營：巴菲特逆勢買入 Alphabet (谷歌母公司) 43 億美元，成爲其第十大持倉...

大家好，我是右兜。
美國當地時間 11 月 10 日，伯克希爾·哈撒韋在官網發佈了巴菲特致股東的年度信。這位掌舵伯克希爾 60 年、被譽爲「股神」的老人，正式開啓了自己的退休倒計時。一個時代，真的要走向謝幕了。
過去兩週，市場劇烈震盪。每逢這種回撤大、波動大的時刻，很多朋友都會對自己的交易習慣感到惱火，也更容易陷入自我懷疑。
這段時間我做了一個新的播客系列，請左兜錄了三期。本意很簡單：
給投資者一點真正意義上的投資教育。
很多朋友也知道，我寫東西一直比較直接。我不是職業自媒體人，沒有情緒價值的壓力。包括最近做的播客，也一樣——它是純內容、純思考的輸出，不負責安慰情緒，只負責把問題講清楚。
因爲我知道，在投資這件事裏，人太容易鑽牛角尖、被情緒困住。
希望這些內容，能在你煩躁、猶豫、搖擺的時候，陪你找到一點點寧靜。心煩的時候聽一聽，也許能幫你按下那個「理性開關」。
我一直喜歡用文字記錄模型和交易，也喜歡用有溫度的聲音記錄思考——所以把最有價值的內容，都放進了播客裏。
我們播客已經陪伴聽衆500天，你可以在這幾個平台同步收聽：
小宇宙播...

大家好，我是右兜。
在模型交易的圈子裏，新加入的朋友常會問我：「現在這個持倉是虧損的，是不是應該買？不是買那些已經有浮盈的吧？」
我會重新解釋一遍：不是。持倉的不代表強勢，持倉的往往恰恰是弱勢票；強勢票反而已經賣掉了。
在這背後，其實藏着一個非常普遍的交易誤區。不僅在模型交易裏，在各種交易群、跟單策略、抄作業行爲裏都能看到：
很多人抄作業時，總是盯着虧損的標的、下跌的倉位、弱勢的走勢；真正強勢、已經形成趨勢的標的，反而不敢買。
這不是個別現象，而是極常見的交易行爲模式。
今天我們就從底層聊聊：爲什麼「強者恒強，弱者恒弱」這樣最基本的市場規律，絕大多數人卻始終做不到？
一、爲什麼「強者恒強」不是口號，而是統計學？
在趨勢交易裏，「強」和「弱」不是漲跌幅的代名詞。
強，不是漲得多；弱，也不是跌得多。
趨勢判斷看的是：
– 趨勢斜率
– 動量持續性
– 波動結構
– 多週期共振
– 關鍵均線排列
– 結構破壞程度
這些因素真正反映的是：某個方向的概率正在增加，或正在消失。
與傳統散戶習慣的「便宜 vs 貴」完全無關。
強 → 賠率變好弱 → 賠率變...

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今天分享的研報這兩天討論比較火，基於 Morgan Stanley《Memory – Maximum Pricing Power》2025.11.10
如果說過去一年最能代表 AI 時代底層邏輯變化的，不是 GPU，而是——存儲。
摩根士丹利最新發布的 20 多頁深度研報給出了一個明確判斷：DRAM 和 NAND 的價格已經超越歷史高點，這一次的漲價，是「從未見過」的級別。比價格更關鍵的是，背後出現了真實的、可持續的業績支撐。
1. 這輪存儲週期爲什麼不一樣？
傳統存儲產業的需求來自 PC、手機、消費電子，價格敏感度極高；但 AI 時代的主力客戶結構已經完全改變。
研報指出，目前需求端最核心的推動力量來自：
– AI 數據中心
– 雲廠商
– 推理（Inference）負載
這些客戶的共同點是：價格不敏感、需求非線性增長、擴容節奏不受經濟週期制約。
另一端，HBM 佔用了大量晶圓產能，進一步壓縮傳統 DRAM 與 NAND 的有效供給。摩根士丹利用了一個極少出現的表述：
AI 推理的需求在“真實...

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過去一個季度，美國科技巨頭的業績傳遞出同一個信號——AI需求依然強勁，而資本支出正在進入新一輪上升週期。
UBS 在最新發布的《Top Equity Ideas: Tech earnings, AI Capex & Tariffs》（2025年11月4日）中指出，AI投資正在成爲全球經濟增長的主引擎，未來五年，全球AI資本支出預計將以 25%的年複合增速增長，到2030年達到 1.3萬億美元，相當於全球GDP的約1%。
一、廣告與雲：AI正在兌現真實利潤
UBS認爲，本季度的科技業績顯示，AI驅動的商業化成果正在落地。
– 廣告全面反彈：Google、Meta、Amazon 廣告收入連續兩個季度加速增長。Meta表示：「廣告主需求增長主要來自AI提升了轉化率與投放效率。」
– 雲服務提速：Google Cloud、Azure、AWS 迎來三年來最強季度。Google Cloud 積壓訂單同比增長 +82%，微軟商用雲合同量同比增長 +50%。
AI的滲透，正在讓算法優化、推薦與廣告匹配率顯著提升，企業的營收質量開始改善。
...

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11月6日，特斯拉召開年度股東大會。兩天之內，巴克萊（Barclays）和高盛（Goldman Sachs）幾乎同時發佈了解讀研報。一份偏冷靜，一份偏樂觀——恰好勾勒出當下特斯拉的兩種敘事：一個看執行，一個看遠方。
📎 研報來源：Barclays 《Tesla: Comp plans passed, focus now turns to execution on 「Mars shot」 targets》（2025.11.6）
Goldman Sachs 《Tesla Inc. (TSLA): Shareholder meeting key takeaways》（2025.11.7）
一、馬斯克再度「上鎖」：八萬億的火星激勵計劃
這次大會的焦點，毫無疑問是馬斯克的新一輪CEO激勵方案。結果很明確：超過75%的股東投了贊成票。
根據高盛的解讀，這份2025年激勵計劃規模巨大：
– 若全部目標達成，馬斯克將獲得相當於**當前流通股約12%**的新股份，
– 最高對應市值 8.5 萬億美元、
– ...

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今天來聊一份剛剛發佈的摩根士丹利報告——《Momentum Around AI Adoption Is Building》（AI應用動能正在積聚）。英文原文共42頁。
報告由摩根士丹利美股策略團隊發佈，於2025年11月6日出爐。
一、AI的擴散，從科技走向全行業
摩根士丹利指出，自ChatGPT於2022年底問世以來，AI不再只是科技公司的議題，而是整個市場效率重構的力量。歷史上，每一次計算週期（Compute Cycle）都遵循類似路徑：
先是半導體 → 再到基礎設施 → 最後擴散到軟件與服務。
如今，這個擴散過程已跨出科技圈：金融、消費、能源、工業等行業的企業，開始在降本、提效、創新等維度看到實實在在的收益。
二、AI收益開始「可量化」
摩根士丹利通過分析7400份業績電話紀要與6100份會議紀要發現：越來越多公司在向投資者披露「AI帶來的量化效益」。
📈 數據趨勢如下：
– 在分析師認定的「AI採用者」中，24% 的公司在2025年Q3報告了可量化成效，高於Q2的21%、去年同期的15%。
– 在更廣泛的S&P...

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之前在公衆號裏也提到過泡沫化的問題，但是其實所有產業的發展都會經歷泡沫化，就比如新能源的發展，也比如現在的算力建設。那現在就到了泡沫化了麼？其實並沒有，因爲AI的滲透率不夠，價格並不低。
本週和美國在藥廠做AIresearch的朋友聊天，對他來說現在面臨巨大壓力，是由於裁員，人員效率提升，對AI的依賴度越來越高，每個月大概1k美金的消耗，而且還得自己花錢。同時兩個模型不太一樣，互有補充，都需要用，Chatgpt和Claude。
隨着AI應用的普及，對於工作的效率預期也在提高，如果不用AI，工作效率將被詬病。
現在更爲普遍的叫做繁榮性蕭條，這也是這項技術發展的必然，其實在這個技術最先提出來的時候，當時和景順的美方交流，他們的觀點很明確，這項技術會添加新的就業崗位，就像歷史上各種新技術確實帶來了新的就業崗位，但是我會有疑問，這項技術第一步取代工作的現象更爲嚴重。
核心理解：一場生產函數的革命性重構
我理解文章所描述的「繁榮性蕭條」，本質上是AI作爲一種通用目的技術，正在引發一場深刻的生產函數重構。傳統經濟模型中，...

大家好，我是右兜。
本週的變盤窗口波動明顯，整體呈下跌情緒。直到週五尾盤，市場因「政府關門危機緩解」的消息短暫反彈。
對我來說，這一週最重要的事件，不是行情，而是模型。週二開盤前，系統批量計算並觸發了止損命令——這是模型運行中最冷靜、也最關鍵的環節。
「止損」這個詞，大家都聽過。但真正的難點，不在於懂，而在於怎麼做。
執行止損，是數學，是紀律。我的理解是：只要是止損，就永遠是對的。關鍵不在於結果，而在於你是否——真的執行了。
我的模型止損流程，是完全量化、自動計算執行的：
– 盤前系統計算觸發；
– 盤前掛單；
– 設置在常規交易時段內買賣；
– 價格略低於開盤價，確保自動成交。
圖注示例：「Discord社群圈子止損記錄截圖，2025年11月4日早8:30發佈，10:35開盤自動成交」
這張圖我發佈在 Discord 社群圈子中，時間是早上八點半。當日十點三十五分美股開盤後，系統自動完成全部交易。
這是模型紀律的體現：沒有猶豫、沒有情緒，只有計算與執行。
有些交易者會有幻覺：有止損≠會止損
很多人都有所謂的「止損線」，但真正到那一刻，卻猶豫、...