郭胖鵝

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付鹏专访：未来3-5年投资策略 建议点赞收藏

這幾個月沉迷在鑽研 AI（LLM），廢寢忘食，像回到年少時剛接觸辯論的樂趣。除了還在試做幾個系統之外，也想分享一些普及類心得。這次講訂閱制 LLM 的使用策略（不包括 API）。 這篇比較適合已經把 LLM 當生產工具、而不只是聊天玩具的人。如果你還在摸索階段，可以等用熟一個模型之後，回來看會更有感。 為什麼我訂四個？ 我持續訂閱 GPT、Grok、Claude、Gemini 四家，各有用處，難以割捨。其中 Claude 我訂 100 美金方案，其餘三家用基本月費（20-30 美金，Gemini 用企業帳號避免資料被拿去訓練）。 有人會問：為什麼要花好幾筆錢？ 這當然不是必要。但如果預算許可，我強烈建議用「付學費」和「請助理」的心態來訂閱多個 LLM。跟免費比，訂一個就夠；跟學費或人事費比，這金額不高，卻能讓你深入理解不同模型的運作差異。理解差異，才能善用工具。 更關鍵的是：只用一個模型，會有結構性盲點。 每個模型有自己的「心智傾向」： Grok　發散探索型，弱約束，靈感多但會亂跑 GPT　高階抽象型，愛過度補償，簡單問題會複雜化 Claude　高紀律穩定型，你給的結構越清楚他越強 Gemini　語義映射型，擅長命名與文化脈絡分析 只用 GPT：搜尋弱，簡單問題容易被廢話淹沒 只用 Claude：遇到高度抽象問題會卡關 只用 Grok：長期專案記不住脈絡，前後矛盾 只用 Gemini：決策深度不夠，複雜議題撐不住 Grok：搜尋達人，但記性差 常被討論的是他倫理限制較低，能做一些「怪怪的」用途。但我意外發現，他的網路搜尋是四家最強的——開啟專家模式後，不只搜 X（推特），一般搜尋也盡心盡力。現在只要需要大規模蒐集資料，我直接開 Grok。 他的鬼點子也最多，需要靈感時很好用。 缺點是上下文錨定跟專案約束力很弱：你開頭講什麼他會忘，你教過他什麼他也會忘，需要反覆提醒。就像一個天南地北亂聊的搜尋達人。 另外偶爾會有搜尋幻覺，重要資訊要用其他模型查證。特別提醒：當你已經有結論、只是要找支持材料時，用 Grok 要特別小心——他很容易順著你的方向給你「看起來對但其實有問題」的資料。 GPT：抽象推理王，但愛廢話 他現在似乎在跑「快思慢想」的內部管道：問題不夠難時，會講一堆廢話，拿資料套公式來唬你。 這不是隨機的——GPT 的預設輸出策略是「降低你的不確定性感受」，所以問題越簡單，他越會用廢話填滿，讓你覺得他很專業。但圖像推理跟抽象推理仍是四家最強。遇到其他模型難以解決的問題，把資訊彙整後丟給他。 使用技巧：對話一開頭就丟困難問題，避免他在上下文錨定下進入閒聊模式，開始說「好，以下我不廢話⋯⋯你其實還沒說出口但我幫你說⋯⋯你避免了多數人會犯的錯誤⋯⋯而你其實已經走得比你想的更遠了。」這類自我感覺良好的輸出。 Claude：穩定主力，你強他強 毋庸置疑的主力。缺點是語音跟介面中文化程度低，搜尋機制容易讓對話 token 爆掉（不適合大量搜尋），抽象思考略弱於 GPT。 除此之外，他不廢話，認真做事。而且有個特性：你越強，他越強。 你的指令越明確，他越不會亂猜 你的輸入有結構，他的輸出就有結構 你把問題邊界切清楚，他就不會發散 簡單說，Claude 像一個紀律很好的執行者，你給的框架越清晰，他發揮得越好。 雖然 GPT 跟 Grok 也有專案功能，差異不大，但 Claude 的跨對話搜尋加上 Skill 工具箱形成的「連續技」非常好用，這才是主力的真正原因。還有跟 Mac 連動的電腦使用功能也很實用。 費用建議：Claude 以 Opus 4.5 連發的話，基本月費額度容易不夠。建議先訂基本方案試水溫，真的上手再升到 100 美金。 Gemini：命名專家，圖像擔當 搜尋能力意外比 Grok 弱，抽象思考也不如 GPT（但處理簡單問題不會像 GPT 那樣廢話複雜化）。 他有個特殊能力：命名很強。可能沿用了 Google 搜尋的技術底層，很會理解名字背後的文化系譜與隱喻。如果你在做品牌、敘事、簡報，需要回答「這個名字為什麼會讓人覺得合理？」這類問題，找他很好用。 Gemini 的研究功能很強，適合需要大量文獻彙整的場景。但 GPT 也有類似功能，重疊性高；一般搜尋用 Grok 更快更直接。 另一個大家最愛的是原生圖像生成引擎 Nano Banana，海放 GPT 的 DALL-E，加上 NotebookLM，幾乎能應付大部分中輕度的簡報場合。 把每個 LLM 當成一個助理，手動複製貼上讓他們連動，各司其職： 搜尋：用 Grok 或 GPT 蒐集最新資訊 彙整：用 Claude 整理，必要時讓 Claude 上網查證（注意 token 消耗，但 Claude 可輕易查找專案內其他對話來複習） 架構：用 Claude 寫出程式或文字的架構圖 決策：架構難度高或有爭議時，用 Claude 整理爭議點，丟給 GPT 動用高階推理給意見 實作：把 GPT 意見丟回 Claude，進行長篇寫作或程式開發 製圖：Gemini 專職生成圖卡，可用 Claude 彙整資訊後生成提示詞給 Gemini，或上傳素材給 NotebookLM 製作簡報 老實說，一開始這樣做很笨，要一直複製貼上。但熟了之後，會自然知道「這題該丟誰」，流程會變得很直覺。 這流程看似麻煩，習慣之後能處理大部分高難度議題。關鍵不是哪家最強，而是理解每家的長處與限制，讓它們互補——更精確地說，讓模型彼此約束。 如果你是輕度使用者，不用一次訂四個。但建議四家都按照以上心得玩玩看，找到最符合自己需求的那一個。

当年提拔我上位的贵人告诉我： 1、和女领导相处；多当配角，少出风头。 2、和男领导相处：多当学生，少摆资格。 3、和直属领导相处；多用态度，少用能力 4、和高层领导相处；多用专业，少用态度。 一、处世 1、任何时候都不要撕破脸，任何矛盾不要做那个掀桌子的，江湖路远总会相见。 2、最高级的拿捏，是不在意。 3、你在意了谁的想法，你就成了谁的奴隶。 4、没有人能够伤害你，除非你同意。 5、时机未到，该当孙子就当孙子，时机成熟，出手果断雷厉风行。 6、敷衍小人，而不是和小人绝交。 二、城府 1、话少，必然祸少。 2、人生除了生死，其余都是擦伤。 3、自己不优秀，认识谁都没有用。 4、克制自己的反驳欲，学会赞美和闭嘴。 5、不要轻易原谅一个害过你的人。 6、和人谈感情，一定要装的很纯洁 7、和人谈工作，一定要装的很专业 8、和人谈生意，一定要装的很成功 9、给别人办事，一定要装的很难办 10、给媳妇花Qian，一定要装的很痛快

there are 4 different entry techniques I use 1. turtle soup: only used when playing a continuation, HTF + MTF order flow are aligned 2. LTF confirmation: after the reversal on MTF has been confirmed (early continuation play) 3. retracement entry: first retracement into the newly formed dealing range after LTF confirmation 4. double confirmation: trading the reversal phase, anticipating HTF order flow transition to follow (e.g. propulsion blocks)

I know for many, after a long week of trading, it takes real motivation to sit down and analyse it all. If you’ve done well, you might tell yourself “why bother?”. If you’ve done badly, you might think: “I can’t bear re-living all my mistakes, I’ll just try harder next week” without any solid plan of exactly what you’re going to work on and importantly, how to improve on it. You have to fight these thoughts to consistently elevate performance. I’ve tweeted this review process many times. Remember: curiosity is the foundation for improvement.

关于是不是此论文的意思是偏向“不止损更好”？ 继续让gemini deep think解读： 这是一个非常深刻的问题，也是塔勒布风险哲学中最核心的辩证点。 基于这篇论文的推导以及塔勒布的长期观点（《反脆弱》、《非对称风险》），答案非常明确： 绝对不是“不止损更好”。 虽然那张数学图表暗示了止损会“切断反弹的希望”并带来“频繁的磨损（那个高耸的概率刺）”，但不止损面临的是“遍历性（Ergodicity）”的毁灭风险。 我们需要从三个维度来重新理解这个问题，才能看懂塔勒布真正的意图： 1. 为什么“不止损”在数学上看起来很诱人？ 如果我们只看前一页的数学模型（基于理想的高斯分布），不止损确实有两个巨大的诱惑： 胜率极高（伪）： 如果你不设止损，只要你有无限的时间和资金，在震荡市场中价格大概率会回归均值（Mean Reversion）。那些设了止损的人被“震”出去了（变成了图中的 Dirac Mass），而你扛回来并赚钱了。 没有“被洗盘”的痛苦： 你消除了那个高耸的“Dirac Mass”（频繁被止损线打脸的痛苦）。 结论A： 如果你有无限的资金，并且拥有无限的时间，那么“不止损”确实是数学期望最高的操作。 2. 为什么塔勒布认为“不止损”在现实中是自杀？ 现实世界与理想数学世界有一个致命的区别：吸收壁（Absorbing Barrier）。 不管你设不设止损，市场上都存在一根物理止损线——“零”（或者你的爆仓点）。 遍历性（Ergodicity）的破坏：这是塔勒布最核心的观点。 不止损就像玩“俄罗斯轮盘赌”： 你可以连赢 99 次（死扛回来），赚得盆满钵满。但只要第 100 次子弹打响（遇到一次肥尾黑天鹅），你的所有前 99 次收益和本金都会瞬间归零。 对于个人来说，只要存在爆仓的可能性，长期收益率就是 0。 隐形止损（Uncle Point）：即使没有爆仓，当亏损达到心理极限（比如亏了 50%），人会崩溃并砍在最低点。这也是一种“被迫的止损”。 结论B： 生存（Survival）优于收益。 如果策略会导致“爆仓”，无论它的理论回报率多高，它的价值都是 0。 3. 塔勒布的终极解药：跳出“止损单”的陷阱 既然“设止损”会被滑点和震荡收割（如前文所述），“不止损”又会被黑天鹅带走，那该怎么办？ 塔勒布的建议是：不要用“价格止损”，而要用“结构止损”。 他推崇两种更高阶的策略来替代传统的止损单： A. 凸性策略（Convexity）：用期权代替止损 这是解决图1中“被震出局”问题的完美数学方案。 做法： 买入看涨期权（Long Call）。 逻辑： 你的最大损失就是权利金（比如 100 元）。这 100 元就是你的“止损”。 优势： 期权没有路径依赖。即使盘中价格跌到 0，只要到期日涨回来了，你依然大赚。你既锁定了最大亏损（切掉左尾），又保留了反弹赚钱的资格（保留右尾）。 B. 杠铃策略（Barbell Strategy）：用仓位代替止损 做法： 90% 的资金买国债（极低风险），10% 的资金做高风险投机（不止损）。 逻辑： 哪怕那 10% 归零了，你整体也只亏 10%，不会爆仓。 优势： 在那 10% 的小仓位里，你可以不止损，任由利润奔跑，而不必担心被市场噪音震出局。 总结 回到你的问题：“不止损是否更好？” 如果你是高杠杆交易（期货、外汇）： 绝对不是。 不止损 = 必死。因为杠杆把“吸收壁（爆仓点）”拉得离你太近了。此时止损是你昂贵的“生存税”，必须交。 如果你想学塔勒布： 别纠结止损单设在哪里。控制仓位或使用期权，构建一个“即使跌到零也不会死”的组合，然后你就可以享受“不止损”带来的高胜率了。

让gemini deep think深入浅出解说一下这论文的第一页： 这是一份非常高水准的数学文档解读，原文出自纳西姆·塔勒布（Nassim Taleb，著有《黑天鹅》）的论文《Trading With a Stop》（带止损的交易）。 这篇文档的第一页并不只是在讨论“止损好不好”，而是在用**高阶数学（随机微积分和障碍期权理论）**来揭示一个反直觉的真相：止损（Stop Loss）如何从物理上改变了你财富的“形状”。 以下是对这张图及文本文档的深入浅出中文解说： 一、 核心图解：你看不见的“概率变形” 文中描述的 Figure 1（图1） 是理解全篇的钥匙。我们可以通过一个“沙堆模型”来想象这张图： 想象你的账户盈亏分布是一个沙堆（概率分布曲线）。 没有止损时（高斯分布）： 这是一个自然的钟形沙堆。中间最高（小赚小赔概率大），两边向远处延伸（存在暴富或破产的小概率）。 当你设置了止损（比如亏损10%离场），这个沙堆发生了什么变化？ 左尾彻底消失（The Cut）：你在左边 -10% 的位置插了一块无限高的铁板。铁板左边一颗沙子都没有了。这意味着理论上，你消灭了所有超过 10% 的亏损。 右边变矮了（The Survivor Bias）：这是很多人忽略的。铁板右边（盈利区）的沙堆会比原来矮一截。 原因： 有很多路径本来是“先跌破 -10%，然后反弹大涨”的。在没有止损时，它们贡献了右边的盈利；但在有止损时，它们在撞到铁板时就“死”了，没机会涨回去了。 数学体现： 文中公式 $p(z) = f(z) - g(z)$ 就是这个意思（原始概率 $f$ 减去被震出局的概率 $g$）。 最关键的：铁板脚下的那根“针”（Dirac Mass）这是全篇最硬核的概念。那些原本会流到铁板左边的沙子（原本的大亏损），并没有凭空蒸发，而是全部堆积在了紧贴铁板的脚下。 图表现象： 在止损线这一个点上，概率密度不再是平滑的曲线，而是突然竖起一根极高的**“刺”**（数学上叫 狄拉克 δ 函数 / Dirac Mass）。 直观含义： 这意味着，在带止损的策略中，“恰好死在止损线上”这件事的概率，是一个巨大的定值（比如 20%）。你把“未知的无限风险”压缩成了“已知的、高频的止损风险”。 二、 深度逻辑：为什么这一页很重要？ 塔勒布在这页推导中，纠正了传统金融学的三个误区： 1. 你的持仓不是“资产”，而是“路径” 传统误区： 我买了英镑，我的风险就是英镑价格的波动。 塔勒布纠正： 文中的积分公式 $V_t = \int \theta_s dS_s$ 告诉我们，一旦加了止损，你的财富就是**路径依赖（Path Dependent）**的。 比喻： 静态持有就像坐飞机，只在乎起飞和降落；带止损交易就像走钢丝，哪怕终点是安全的，只要中间过程有一秒钟踩空（触碰止损），你就掉下去了。 2. 方差（波动率）在撒谎 这是给量化交易者的警示。 因为止损切掉了左边的极端亏损，计算出来的方差（波动率）通常会变小。 陷阱： 很多风控模型看到方差变小，觉得策略变安全了。错！ 风险并没有消失，只是结构变了。你现在的风险不再是“波动”，而是那个高耸的“Dirac Mass”（频繁被扫地出局）。 3. 数学工具：镜子里的世界 文中提到了一个很酷的数学技巧叫**“反射原理”（Reflection Principle）**。 为了算出你“活着”的概率，数学家假设在止损线放一面镜子。所有那些曾经撞过墙的路径，都在镜子里有一个镜像。用总路径减去镜像路径，剩下的就是你幸存的概率。 三、 现实世界的残酷注脚：滑点（Slippage） 虽然这一页主要在讲完美的数学模型，但塔勒布在 Introduction 里特意埋了一个雷：滑点。 理想世界（图1）： 只要价格碰到止损线，你就立刻以止损价成交。所以风险完美地堆积在那根“针”上，左边是安全的 0。 现实世界（黑天鹅）： 当大崩盘发生时，价格是**跳空（Gap）**的（比如从 100 直接跳到 80）。 后果： 现实中，那根完美的“针”会被一脚踢散，向左边拖出一条丑陋的尾巴。你以为切掉的风险，在流动性枯竭时会加倍奉还。 总结 这张图通过数学告诉我们：止损（Stop Loss）不是免费的午餐，而是一种“以空间换时间”的契约。 你通过牺牲“扛单回来”的可能性（右侧概率降低），并将无限的尾部风险压缩成了一个高频的固定损失（Dirac Mass），从而换取了理论上的“生存底线”。理解了那个高耸的概率堆积点，你就理解了为什么带止损的交易总是那么容易被“打脸”。

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