［投资起源］“ 投机炒房，与亲友争吵两个月”
问：您入市不早，但很早就开始理财了?
linnany：我从2008年开始就给家里面理财，那时候我还没毕业，做得最成功的是8万首付成功在房地产市场赚了30万。
当时身边亲友普遍没有买房意识，亲戚朋友对房地产的认知都是：“做什么’投机’，只要过得好就可以，关键是生活！”我对当时融到第一笔钱去投资房地产印象深刻，为此争吵了大约两个月。所以我绝对不会相信现在房地产是无泡沫。
2012年入市，因为那时候觉得房地产投资太疯狂，到处都是城中村百万、千万拆迁户。所以想给资金找点出路。当时想法很简单，估摸地产价格要跌，股票市场毕竟长期受益高于房地产市场,所以不妨来股市看看。
问：投机买房是怎么回事？
Linnany：2008年11月，政府4万亿救市，当时昆明市正计划南迁，到处拆得稀烂，很多城中村拆迁户隔夜都变成百万富翁。昆明市短暂的形成了房少钱多的局面。我在规划的新城区政府附近购花8万首付购买了110平米房，拍脑袋判断未来房地产会反弹，可以赚15%。可没想到该房价格竟然上涨到了7000—8000元每平米，于是30万转让费卖了。
问:入市以来收益如何?您现在管理几位数的股票资产，预期收益是什么样的?
Linnany：我12年正式入市，至今4年半，这些年收益不错，只有13年一年是负的。现在管理七位数资产，最高时候加上朋友亲戚的账户八位数。预期年化收益率，要根据GDP/通胀/利率等因素来判断。如今中国投资回报率下降，我想每年平均10%以上怕是有点困难。
帮周边的朋友理财是个非常吃力不讨好的事，比如2015年上证指数上涨超过4500点之后，众人纷纷觉得我轻仓和放杠杆买分级A的办法，让他们失去了在牛市赚钱的机会，每天接到的电话都是“别人都赚了20%了你的怎么都不见涨”，另有人觉得0.8左右买券商A 让他们大亏特亏。所以我一怒之下只管我自己的钱。
问：您的工作对您的投资有何影响？
Linnany：我现在某国企金融部门，一定要说优势的话，该职业让我胆子更小，更不愿意相信权威。
“超额收益只适合少部分精益求精的人"
问：您觉得靠股市实现财务自由可能吗？
Linnany：我觉得靠股市实现财务自由不靠谱，金融学里面只存在三种情况：
1)高风险，高收益，大资金容量；
2)低风险，低收益，大资金容量；
3)低风险，高收益，小资金容量。
只有第三种可能让人靠股市实现财务自由。人们通常以为可以在股票市场中依靠简单的方法获得超额收益。实际上，当然们普遍采用某种方法分析股票的时候，剩下的多半不是什么超额收益，而是泡沫。所以超额收益只适合少部分精益求精的人。
［投资历程］“做MACD投资方法回测，收益4万多倍，吓了一跳”
问：这几年投资思路发生了什么样的变化吗?
Linnany：我刚开始是格雷厄姆的信徒，只盯着低PE或低PB的公司买。但之后的一些事，让我的想法慢慢转变了：
第一，工作经历让我深刻了解到，搞清楚一家公司远比字面上难，大部分我们以为对的东西，其实只是自己的妄想。在创业板中可以看到很多好公司，比如迪安诊断、网宿科技。2013年时候，我曾用PE和PB去套用这些公司，发现错得离谱。虽然应收账款，市盈率等指标看起都不那么好，但不妨碍他们成为一家好公司。
第二，理科出生的人特喜欢较真。我用了一大堆格雷厄姆式投资方法选股以后，我还做了一个反格雷厄姆式组合和随机选样的组合做对比，结果发现收益最高的居然是我随机选出的几组组合；
第三，在某次会议上，我看到一些很简单的策略的量化回测结果，当时虽然也坚决不相信，但还是耐心的自己研究比对，发现过去我所反对和排斥的办法竟然收益率“真的”比“格雷厄姆式投资”高；
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“被种桃子的同学震撼，促使跳出负债表看企业”
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此外，对我感触最大的是我一个同学毕业后就去创业：种桃子。这是巴菲特觉得最不可能创业成功的事，按照巴菲特的逻辑，人们永远也不可能分辨出这些产品到底是从哪个地里产出来的。
当时他的公司资产只有500万净资产（包括政府折价提供的土地，政府补贴和老岳父的出资，负债是多少我还真的不是太清楚），我非常死板的用巴菲特式的眼光去看这家企业——护城河低，毛利率低，甚至当年还出现亏损。可是几年后第二次我去看他呢？他的公司净资产已达到了2000万。
后来我去请教我爸，他当时参与了项目评审，问过之后才知道，那个桃子是农大的一位教授发现的，得过很多省级国家级的奖项，质地非常好（意思是：护城河很高），由于管理非常规范，亩产非常高。
这促使我开始尝试跳出负债表的框架，用计算机研究策略。刚开始是低PE和低PB的回测。我把选股的清单列了出来，发现从1992年至今，大致有20%的年化收益率，但是每个时间段低PE的公司组成都各不相同——过去低PE的股票各行业都有，如今却大量集中在银行业。这是我第一次怀疑低PE策略，难道所有的公司，只有银行被低估么？
接下来我又开始做MACD的回测，4万多倍，当时吓了我一跳。后来想想，这东西怕是不靠谱，可我又说不上来哪里错了。
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“发现格雷厄姆和MACD方法的漏洞”
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经过大量阅读之后发现，格雷厄姆投资法也好，MACD法也好，只不过是归纳法，很容易在用的时候出错。归纳法的特点是实际（结果）只能算2折，它只是在假设某种条件来统计两者的相关性。但两者之间通常缺乏逻辑联系。所以经常容易出现对历史数据过渡拟合对未来欠拟合的问题。
我们确实可以看到很多量化模型在回测的时候都可以做到数千倍的收益，但是这种研究方法就好比一个骰子无论你怎么研究过去的数据，未来扔出1的概率永远是1/6，有效市场假说就是想证明这种扔骰子的行为不靠谱。一切还得从经典的金融学理论出发来研究。
当然也有一些违背有效市场假说的效应：1）公司规模效应——购买小市值公司可以获得非常高的超额回报。这点中美一致，但貌似日本消失的10年不同；2）市盈率效应——这个争议比较大，指的是低市盈率组合会获得较高收益。但我大A貌似是高市盈率效应，具体原因不明；3）周末效应与元月效应——大A貌似是周2和周末；4）封闭式基金折价效应。
现在我把重点放在数据分析和建模上，首先是如何给资产负债表做压力测试，开始做的是简单的银行负债表和保险公司保单的测试，后来参与过一些比如CPPI策略的建设。最近又在做一些传统的金融工具，然后面板数据的分析。用来用去还是学院派的那套理论最好用，不过绕一圈回来后再看价值投资感受就不一样了。
“估值低就能十年十倍？”
问：看价值投资时候的感受不一样了，这种变化主要在哪儿？
Linnany：对价值感受深刻，价值也可以解释为投资者的资本成本。过去看的角度是我用这个价格买，我能赚到多少钱，现在看到的是我用这个价格卖给别人，别人能赚到多少钱，资本和企业之间的关系是共赢的关系。
我在2012年到至今都坚信格雷厄姆的方法，但很多事情让我开始反思：价值投资真的是低PE低PB？好公司要捂十年么？看准看好长期持有10年10倍的方法并不符合真实的情况。我们知道10年后的收益只和10年后企业的状况有关系。和10年前的今天一点关系都没有。
所谓价值，是通过当前的资产情况和一系列的假设推导出的一个愿意让人们接受的合理值。时间越远，偏离预期的可能性就越大。
我长期观察发现，通过低PE低PB购买公司长期持有捂十年的办法通常买到的不是好公司，而是看起来像很有价值的烂公司。
比如2007年某只大蓝筹2007年市盈率只有40倍，2014年是11倍，如今呢？他的市盈率高达90倍。当看数字，你肯定会觉得投资这家公司的股票大赚特赚。结果呢？这家公司股价从20块一直跌到现在的不到6块。这家就是中石油，无独有偶，在2007年PE相对低的股票非常多都变成了现在高PE同时股价下跌的股票，亏损的比例并不比高PE少。
所有的低PE股票的研报，任何时候都是清一色的格式，介绍这公司什么行业，市场规模多大，行业什么位置，利润，利润增速,PE，PB，非常“严谨”的从年报上抄下了几乎所有的信息。然后就得出公司PE低10年10倍的结论，显然是荒谬的。
我觉得我更应该从未来现金流的预期是如何来的，资产对各因素的反应，资产承担的风险等因素参考，然后和市场预期做对比，找出是否有预期上明显的偏离。
我判断成功的例子几乎都是如此：买兴业银行的时候，市场低估了降息的可能和降息对银行收益的相关性。买中信证券的时候，市场错误的判断了政府救市行为在市场中起到的决定性作用（注：当时普遍的预期是蓝筹不用救，小票让他跌，这种舆论很可怕，所以一旦救了一些相对有安全边际，弹性较大的股票就会有反弹）
2016年买石油公司，是因为投行远远低估了市场自我调节的能力（恐慌）——第一，石油价格是由供给引起的，是一个政治问题，和需求关系不大，第二，石油价格低于长期成本线，这时候会有大量的产商退出。我们看到美国破产的油气公司就有26家，第三，德意志银行为代表的金融机构纷纷出现了倒闭的征兆，而且各国政府联合商讨救市。这一系列问题的解决办法就是缩减供给，提高大宗价格。在面对妥协还是金融风暴的时候，各种政府更容易采取什么策略呢？
如果能了解这一点，不难想象后来大宗的强势反弹和美联储推后加息的行为，以及港股的暴涨。这就是为何我在年前忽然说“港股大底应该很快，或许马上就会来”的原因，当然，美国页岩油的成本也是50美元，也是产油国的长期成本。所以石油从28美元涨到50美元很容易。但是从50涨到100就不那么容易了。
问：最近一轮牛熊市如何操作的？
Linnany：2014年初，我从政府报告中读到和2013年的细微差别，报告把稳增长放到第一位，所以我得出了这样一个分析：13年年末的下跌是由外汇市场引起的，2014年或许降息，其中银行业对指数的相关性最强，兴业银行资产结构又对利率的敏感性最高，根据短期净收益不变和经济资本下降的关系判断兴业银行可能在年末上涨到15块左右。2014年后半段，市场处于萌发状态，当时央行宣布双降。
市场反映非常麻木。大家纷纷表示“双降是什么？能吃吗？”而对银行的分析！可不是现在的10年10倍，而是银行息差会下降，利空银行！这种文章当时挂满了各大财经板块头条。
但我自己的研究发现，银行的利差主要受到金融市场环境的影响，每个国家相同利率下息差是不一样的。几乎不受GDP的影响，受到利率下降的影响也不大，但利率下降反而会让银行资产公允价值上升，相当于白给了银行一笔钱。所以银行多半上涨。结果呢？第二天兴业银行就从10块开始一路不回头涨到了20。
2015年是我成长最快的一年，3600点的时候，已经能明显的感受到泡沫了。各大媒体分析师纷纷表示单边上涨到4500点。起初不信，但市场似乎没有考虑泡沫这件事，一鼓作气上了5000。
我做了一个组合，50%股票，50%的现金，另外借用一个朋友家的地皮抵押贷款做了2倍股票杠杆的分级A。这个仓位刚好可以让股票市场上涨覆盖掉分级A下跌的绝对风险，最坏的情况我可以同时卖掉股票并赎回基金来还钱。
我用放杠杆买分级A的方法来对冲风险（分级A是一种非常完美的负利率对冲工具）。当时主要考虑两种情况：1）股票市场疯狂上涨。那么分级A下折概率就会增加，分级A预期收益率现值就会上升；2）股票市场不涨。那么分级A母基金套利行为就会结束，这时候净值就大概率小幅回升（风险中性下，分级A的理论价格=约定收益率的现值）。
我在5000点所承担的风险其实非常小，事后看，那时候回撤主要是中信证券破增去为国接盘导致的。这是我第一次面对局面失控的情况，但从实际中我也渐渐明白了如何合理的构建资产组合来对冲风险，也慢慢体会到了金融学在实际运用中的优势。
问：2015年6～9月的大股灾回撤大吗？
Linnany：我15年是6-9月最大回撤没有超过10%，因为我只有50%的仓位，同时放了杠杆买分级A。之后靠着搏中信证券的反弹小赚了一笔。我真正回撤较大是在16年初，那时候主要是在港股对赌能源股，回撤达到17%，幸好石化双雄、中海油等赌赢了，之后又重仓钢铁，所以录得11%的收益。
我不是很擅长择时，撤退不撤退是根据下一期的赔率来计算的，A股长期的收益率平均值大致是6.5%-7%。按照shiller教授对标普500指数的统计（长期GDP6.4%），整体市盈率低于10倍PE的时候长期收益率平均值在10%以上。2013年如果锚定无风险利率是3.5%的话，风险溢价是7%的话，资本要求就是10.5%这和长期真实收益率是差不多的。这种假设下毛估估 10年后漂移值4500，指数极大概率在2500-7600之间波动。几乎不可能高于13000点和低于1600点。
当时市场偏执的认为会跌到1600点。实际上以2000点的价位购买然后被套10年的概率远比现在从3000点跌到2200点然后被套在2400点的概率低得多，不足5%。所以这时候仓位就非常重，尤其银行。
随着指数不断上涨，未来的预期不会改变，但是风险在提高、预期收益在降低。单边超过4500点之后，上证指数想通过高买低卖获得正收益的概率是非常小的。这时候不对冲，显然就不行了。所以我是随着指数上涨一点一点减仓，然后再做对冲。
“负和博弈市场，流动性问题更重要”
问：事后看来是很完美的操作，但当时也遇到分级A集体跌停的局面,上杠杆做,对于拒绝赎回的风险，您当时是否有考虑过？
Linnany：这个问题非常好，当时我并没有想到分级A会因为流动性而跌停。如果真的出现非常非常极端的情况，我的组合变现其实并不算难。反正运气也是实力的一部分，没有出现流动性风险是非常好的事情。
金融学中把这种情况叫肥尾效应，是指极端行情发生的机率增加。传统的资产配置中，我们假设时间上的风险是相对独立的，但现实中却不会那么独立。就好比中国美国股票相关性很小。几乎不可能出现同时亏损的情况，但我们却看到比如去年年末到今年年初，中美股市在暴跌中却显现出明显的相关性。
当风险并不独立的时候，波动大于标准正态分布两倍标准差的概率就会显著大于0.05。这时候所有证券都可能出现同涨同跌的情况。
我们可以看到，从2014年开始整个大牛市的过程，这时候人们的方法，无论是基本面分析还是技术分析都非常有效,但不是真的有效，这种过程并不会导致指数路径偏移，反而是风险累计的一个过程。
暴涨或暴跌让风险的尾部逐渐变厚。风险间的独立性开始慢慢消失。所有人都会认为自己的方法是正确的，股神满天飞，表面上好像可预测股市。实际上市场的弹性变得非常大，结构变得非常脆弱。
好比一个吹大的泡泡糖，随便风吹草动都能让他破裂。一旦泡沫破裂，所有人都一致性的卖出股票，促使股票价格进一步暴跌。暴跌时候买单数量远小于卖单数量。所以大部分人只能在T时刻卖出去。这就导致择时模型失效。
在追涨杀跌的博傻市场中，择时是低效的便是这个原因。尤其是某种择时模型成为大部分人选择的时候。负和博弈的市场流动性要求是非常高的，这就是为什么我当心银行的问题，不是坏账，而是流动性。
问：这几年主要是在蓝筹股上晃悠吗?
Linnany：是的，我大部分钱都在蓝筹晃悠。但我现在开始重新审视什么是投资。我觉得，投资者和企业家最大的区别就是，投资者总是只能看到问题，却不知道怎么解决，优秀的企业家总是能解决问题。有价值的企业总是有能力证明自己有各种应对不利因素的办法。
［投研理念］ “好股票要等到墙倒众人推的时候，捡起来吸两口”
问：能讲讲您的投资理念和方法吗？
Linnany：我觉得价值观比一切都重要。按照Sornette教授的观点，当有某种方法称为占优方法时候，市场就会变得无比脆弱。人们都用同样的标准进行交易，其结果不是一致性的买入形成泡沫，就是一致性的卖出导致市场崩溃。用巴菲特的话说就叫贪婪和恐惧。
世界上股票市场崩溃和经济衰退，大约有25%是由于单纯的恐慌，而非基本面的变化，牛市中的损失无法预期，只要一大堆相互鼓动的投资者参与到市场中，就会存在超过自己预期的事情发生，比如2015年上半年3000点之后，我们就能感受到人们在相互鼓舞相互模仿，但是这种模仿在上半年都是一种简单而有效的赚钱方法。但在超过5000点之后，他变成了绞肉机。
任何方法都有自己的局限，清晰的认识方法的局限是最关键的。另外要远离人群，远离投行，调研靠自己。我会多去研究那些别人关注的领域，负债表比较好但是别人不关注的公司，我在这些公司上赚的要比那些当下热点的大公司多一些。
大家都认为好的公司，通常会出现交叉估值的情况。人们会用排比句式罗列公司的优势，比如，兴业年报很高，利润增长40%；兴业管理层很强悍，李仁杰先生是个奇才；兴业成本很低。其实这三个消息已经共同反应在利润上了。而兴业潜在的问题，比如资产结构缺乏流动性。资产风险远高于招行等情况，银行的周期性等问题反而被忽略。
真正能决定公司价值的三个要素，预期利润、预期利润的可能性和机会成本。做到以上三点的工作量会非常的大，对于大部分人来说，判断成本要大于投资收益，所以人们会理性的选择跟风——不是去详实的收集历史数据，而是在资产负债表上雕花和写软文。其实万人坑的股票很多都是人们过去所谓的“大蓝筹”，15年大部分人是被套在中国平安，中信证券，国投电力和中国建筑等公司上。
作为一个烟蒂型选手，再好的股票，也要等到墙倒众人推的时候，再候捡起来吸两口。巴菲特不是说了嘛，好公司不怕等十年。烟蒂就是现在这些被人吹捧的公司。
我们要做的就是拿小本本把他的点点滴滴记录下来。删除那些错误的，留下那些正确的。最后总能能逮到机会。
问：后来被同学震撼后，对估值的看法发生了什么变化?
Linnany：无知的傲慢是成长过程中最大的敌人。把一个行业的报研看一年，你会觉得你什么都懂了。看10年以上，你会发现你什么都不懂，看两个波段，你会觉得完全能够掌握这家公司的涨跌，看到10个波段后，你会发现你无法预测下个波段。总之看得越多，越感觉自己无知。
以前的估值就像填坑，别人抛出一个观点就反驳一个观点，扛着低PE的大旗摇来摇去，实际上没有什么主见。现在的研究是自己抛出一个观点，然后做自我否定。最后整理出一个自己觉得较为合适的。虽然看起来无厘头，错误率也远远大于过去。不过我感觉蛮好——模糊的正确远胜过精确的错误。
［研究］“选耳熟能详的公司”
问：具体是如何选股以及构建股票池的？
Linnany：我选的股票池都是耳熟能详的股票。因为这些公司的运营情况我可以看到：不是从超市的货架上，就是从其他市场的数据中，指标的话没有硬性的。我的经验是好的公司总能做出人们喜爱的产品，春江水暖鸭先知。
一线的工人和熟练的专家不需要依靠分析师的预测或者会计师的报表就能分辨出产品的好坏。好的公司不一定有很好的财报，好财报的公司可能是合法的倒推资产负债表，这种东西屡见不鲜。无论是分析师还是一般投资人，终究是门外汉，信息和理解力都不对称。所以在选股的时候，不得不避开大家都讨论的公司。这样至少投资人的认知能力，比公众认知能力更强。
问：您是如何投资研究公司的，主要看哪些指标？
Linnany：可能是我的习惯，我看公司永远只能看见一堆数字。我喜欢从资产负债表开始看，看资产的结构，易变现能力，杠杆率，存货周转率。再看看净资产里面资本公积和综合收益的情况，最后看债务的结构。资产变现能力还不错，存货没有积压，没有虚报营收的嫌疑 ，没有投资损失藏起来的可能，没有过高的负债，然后才会去看损益表。
凡资产，都是现金流定价。负债表和未来的现金流量表的关系非常紧密，资产反映出公司未来的现金流和风险。
在研究的时候，应主要把握其资产的结构，确定各部分资产所能带来的现金流和承当的风险，各资产对利率、汇率、通胀等因素的敏感性；千万不要把时间浪费在资产负债表上做名词解释这样的无用功上。
所谓价值是以不损失别人利益为前提的价格（现金流贴现）-市场价格的差值，并不是从某个“内幕消息”或者“惊人的发现”中得到的。
［交易与风控］“不喜欢择时交易”
问：您是如何把握买卖点的？
Linnany：我一直反对择时，即便如LPPL模型这样的模型依然无法精确估计时间，所以我放弃了对趋势的判断，完全依赖于未来收益率预期和协方差矩阵来构建投资组合，但我不是简单的看个股的协方差矩阵，而是把负债表中的资产一个个拆出来，观察他们会如何受未来因素变化的影响，实际运用中需要一些额外的学科辅助，比如统计学，经济学。
这种平衡策略最简单的一种是等权策略，比如沪深300指数6年前在3000附近，如今还是在3000附近，但是沪深300等权指数却到了7000的位置，但从2015年的数据可以看出，等权的红利正在消失。
（PS：在统计学与概率论中，协方差矩阵（covariance matrix）是一个矩阵，其每个元素是各个向量元素之间的协方差。协方差矩阵能导出一个变换矩阵，这个矩阵能使数据完全去相关（decorrelation），它是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广。）
“看好一家公司，竞争对手也抓来配置”
问：您会随手交易吗？
Linnany：我组合里面总有一两只股是随便看下财务报表就抓进来的，在遗传学里这叫突变。股票市场本来就是个噪音很大的市场，没有理论证明突变一定比严格的分析更烂。2015年赚得最多的是同花顺，第二是万达信息，两只股票均未看过一眼负债表。
由于我的仓位比较分散，一般持有20只以上，持股周期也比较长。因为持有的股票较多，所以看起来什么时候都在买卖。
当买入一只公司的股票时候，我通常会买入该行业另一家或几家公司的股票。比如我重仓兴业的时候，我还有南京银行，浦发银行，招商银行，民生银行和中信银行，只不过兴业占了一大块。就算我很不看好一个行业，我也会留一部分，无非仓位只有过去1/3而已。
集中的时候也会很相对集中，比如2月份，差不多50%的仓位都集中在石化三雄上，第一次股灾的时候也是差不多50%的仓位都在中信和平安上。如果我看不清市场，我就会先分散，再系统性减仓。所以随便抓的股票可能会多，也可能会少。我看好一家公司，就会抓那家公司所处行业的其他公司的股票来做配置。
“风险是测量未来的尺子”
问：对于投资风险您是如何理解的？在风险控制的方面如何做的？
Linnany：风险说到底是就是测度和米，焦耳等都是基本单位，他是人类度量未来的尺子。看过去和看未来是不一样的，风险测量的就是实际和人们预期的偏差，就是无法识别的东西。
每个人的认知水平不同，所看到的风险也不同。比如1800点主流观点对股市的认知是股市不如买房，3000点大家对股市的认知是可以适当尝试，4000点主流观点对牛市的认知是慢牛刚刚开始，5000点主流观点对股票市场的认知是1天一辆奥迪。
虽然这种认知事后来看是多么可笑，可是站在当时的立场，这些认知都是简单有效的赚钱方法。事实上正是这种“简单有效”的预期导致了金融系统的脆弱，最终形成了系统性的泡沫。
这就好比菜市场卖菜和买菜的大妈，无论白菜的质地再怎么好，只要大家都去卖没人买，价格一定下跌。如果只有买没有卖，无论白菜质地如何，价格一定上涨。
当某种占优策略导致噪音交易者相互模范的时候，大家的行为就会变成一致性，不是一致性的买就是一致性的卖，当一致买入的时候就变成了牛市，当一致卖出的时候系统就崩溃了。
在独立理性交易者的市场中，人们只能承担风险去获得收益。但遇到一大堆噪音交易者。我们就可以从风险管理中找到机会。这时候风险会出现强的相关性，我们要善于利用这点来管理自己的组合。
在无数次的暴跌和上涨中。总有一些金融工具是可以运用的，我们要找到他们然后充分利用起来。比如暴涨时候的分级A，暴跌时候的可转债，房地产泡沫时候的CDS，或者单纯的卖出看涨期权。但可控的风险其实非常稀少，只有真的看到了，才能发现。
平时多做研究是防范风险的最重要办法。不过得具备统计学的知识，能充分了解什么叫过度拟合，以免对未来预期的时候出现欠拟合状态，因此拟合的时候也特别要注意逻辑联系。
问：对于使用投资杠杆，您是如何看待的？
Linnany：我觉得用不用杠杆，关键看风险。杠杆是调节风险和收益的调节器，一切都以不爆仓为前提慎用杠杆。每个在房地产投资成功的人都用了5倍以上杠杆不是么？
“多研究，看得多，才能胸有成竹”
问：您是如何锻炼自己的投资心态，避免心情为股价干扰的？
Linnany：没有别的办法，只有多研究，看得多才能胸有成竹。股票市场本身就是高风险高收益。患得患失并不好。
问：能否推荐三本您觉得有价值的书，并说明您的理由。
linnany：《宏微观经济学》 宏微观经济学是对金融市场世界观的构建，基础中的基础。其中金融学的估值模型都是经济学的延伸。
《公司金融》 讲述了现代金融学在财务分析中的运用，相比《证券分析》该书包含了完整的估值体系、知识点更广、运用性更强。最关键还有excel图文运用，适合大部分
人。
《非理性繁荣》和《股市为什么会崩》 两本书都是行为金融学的著作。两位教授都是学术的大咖，分别是非常善用内生泡沫检验的shiller教授和对数周期幂律模型的作者Sornette教授，比较全面的讲述了泡沫的出现和破灭过程，以及我们如何评估泡沫。
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