《猜想与反驳》这本书让 E2M Research 的几位主讲人收获很多，我们希望读书不仅局限于读，更能将其好的思想应用于实践乃至我们自己的投资案例里进行验证。 因此我们将播客正式命名：猜想与反驳。 诚如我们所相信的：世界上有很多的事情，并不是非黑即白，有很多“第三方思想”存在，鼓励着我们不断寻找更好的解释、鼓励大家一起大胆猜想积极反驳小心求证落地生活。
本期节目探讨了在不确定的市场环境中，嘉宾们如何制定和调整现金置换计划，以实现个人财务目标并应对潜在风险。Odyssey 首先提出，应关注市场流动性的心跳，在对手被迫卖出时增加现金储备，并结合市场有效性假说和周期理论进行决策。董珍分享了其现金构成和配置比例，强调资产配置的鲁棒性和反脆弱性，并提到监控 MSTR 的买币频率作为交易指标。Peicai 则侧重于设定明确的现金比例目标，如腾出未来 20 年的生活费，并计划在比特币价格达到 10 万美元以上时逐步卖出挖矿所得。嘉宾们普遍认为，现金置换并非源于对加密货币前景的悲观，而是为了优化资产配置，提高应对不确定性的能力，并在未来可能出现的市场低谷时抓住机会。
本期节目探讨了英伟达的成功及其在人工智能领域的垄断地位。嘉宾们从技术背景、投资角度以及行业观察等多方面入手，分析了英伟达的成功因素。Hugo 认为英伟达的成功与其 CUDA 架构的通用计算能力以及硅谷良好的创新生态密不可分，并指出其开发者生态的壮大进一步巩固了其垄断地位。 然而，Peicai Li 对英伟达的垄断地位持谨慎态度，认为其成功可能与大语言模型的特殊发展模式有关，在其他领域，例如挖矿和自动驾驶，英伟达的竞争优势并不明显。 Zhen Dong 则认为英伟达符合 “龙卷风” 阶段的特征，用户更注重产品的性能而非性价比，这使得英伟达在 AI 领域占据主导地位。 更重要的是，讨论还涉及到对 OpenAI 垄断地位的预期与实际...
本期节目探讨了以太坊（ETH）是否仍然符合 “大猩猩” 的投资框架，嘉宾们反思了过去一年对以太坊的投资策略。Zhen Dong 质疑以太坊是否真正跨越了鸿沟，进入主流市场，并指出当前用户更多关注投机而非实际应用，导致货币溢价消退。他认为，以太坊可能仍处于保龄球道阶段，仅占据几个利基市场。Peicai Li 则相对乐观，认为价格下跌并非丧失信心的理由，并强调以太坊在降低写作成本和提供金融解决方案方面仍具优势。然而，她也承认现金比例不足和市值超配是投资上的失误，未来会调整策略，按市值配置并增加现金储备。Odyssey 则从更抽象的层面反思了临界点的重要性，认为应在确认跨越临界点后再加仓，并强调知识诚实的重要性，避免受到环境因素的影响。
本期节目探讨了长期投资决策如何与指数投资相结合。在市场波动加剧，恐慌情绪蔓延的背景下，嘉宾们讨论了持有现金或指数基金的策略。Odyssey 提到将标普 500 ETF 作为现金持有，引发了关于指数投资本质的深入讨论。Peicai 认为，投资标普 500 指数不仅仅是简单的资产配置，更是对美国制度和权力结构的投资，因为美联储的干预机制使得指数在特定时期优于现金。更重要的是，他将指数投资与对 “垄断性成长资产”（如特斯拉）的投资进行了对比，认为两者分别代表了 “现实” 和 “颠覆现实” 的力量，需要根据市场环境进行权衡。与之形成对比的是，董珍对将标普 500 指数视为大猩猩投资策略的一部分表示质疑，他更倾向于将现金用于抄底更有信心的资产...
本期节目探讨了如何做出比王川更好的投资决策。Odyssey 以王川为标杆，首先分析了王川决策的优势，例如其强大的生物学思维、历史直觉和对正反馈循环的敏锐洞察力，并以特斯拉和比特币 ETF 的预测为例进行了说明。然而，Odyssey 也指出了王川在以太坊和英伟达投资上的潜在不足，认为其可能低估了金融产品与普通产品的差异，以及对英伟达的硬件公司标签化认知。 在此背景下，Peicai 提出了几种超越王川的潜在策略，包括收益增强、波段交易和多元化投资组合。 更重要的是，讨论逐渐转向了对方法论和经验的学习，而非单纯的结果比较。 例如，Odyssey 认为，维利姐在对英伟达的深入研究和财务数据分析方面，比王川做得更好。 最终，Odyss...
本期 “猜想与反驳” 播客讨论了特斯拉和以太坊近期价格下跌以及投资策略调整。三位嘉宾围绕着是否应该将以太坊换成特斯拉展开讨论，分享了各自的观点和分析，涉及到资产估值、风险管理、资产相关性以及投资组合平衡等方面。Odyssey 提出降低资产组合相关性的重要性，并探讨了利用 AI 辅助投资研究的可能性；Zhen Dong 则分析了以太坊价格下跌超出预期的原因，并对以太坊的未来发展表达了谨慎乐观的态度；Peicai 也就资产估值和投资策略提出了自己的见解。最终，嘉宾们达成共识：谨慎选择投资标的，并根据市场变化动态调整投资策略，保持合理的现金储备至关重要。
本期播客以交易为主题，嘉宾 Lijia 分享了自己从传统金融跨界到 Web3 投资的经验和战绩，强调了对不同资产类别理解的重要性以及跨资产配置的优势。Lijia 认为，理解不同资产之间的低相关性可以提高资金的机会成本，并详细阐述了自己如何结合基本面分析和技术分析进行投资决策。其他嘉宾 Peicai 和 Odyssey 也分享了他们对囤币和交易的看法，并探讨了 AI 在交易中的应用。
本期 “猜想与反驳” 播客讨论了特斯拉的投资价值。节目首先回顾了嘉宾们对特斯拉过往的投资观点，然后深入探讨了特斯拉的 FSD（完全自动驾驶）技术及其未来发展潜力，包括算法、数据、算力以及迭代速度等关键因素。嘉宾们就 FSD 技术是否领先、中国市场表现以及未来盈利能力等问题进行了深入的讨论，并分享了各自的投资策略和对市场波动的应对方法，例如利用期权策略、调整仓位比例以及关注现金流等。 最后，嘉宾们还探讨了在投资中如何平衡理性分析和情绪波动，以及如何构建一个包含多种资产的投资组合以应对市场风险。 一个关键的讨论点是，即使是经验丰富的投资者，也难以准确预测市场顶部，并建议投资者关注长期价值和公司基本面。
本期 “猜想与反驳” 播客讨论了约束的双重性：主动约束与被动约束。Peicai 以自身投资经历和信息获取为例，阐述了主动约束如何成为一种杠杆，帮助人们避免错误，提升效率，类似于积极自由；被动约束则更多是客观限制，需要努力突破。Odyssey 补充了柏林的自由理论，并用云和钟的比喻解释了硬约束和软约束，强调在预测中寻找硬约束的重要性。最终，讨论延伸到如何通过第一性原理理解不同投资策略背后的底层逻辑，而非简单地追求表面上的不对称性。
本期 “猜想与反驳” 探讨了高收益投资机会是否值得参与。节目首先由 Peicai Li 介绍了一个高收益量化策略，引发了对投资策略选择和风险评估的讨论。董珍和 Odyssey 从收益来源的可持续性、可复制性以及策略的长期有效性等角度提出了质疑，并与 Peicai Li 就如何平衡风险和收益进行了深入探讨。Peicai Li 建议采用 “移动屁股大法”，即先小额试探，再根据观察结果逐步加仓，并强调了在投资决策中结合自身知识体系和寻求专业人士帮助的重要性。最终，讨论并未得出明确结论，而是强调了在高收益投资中谨慎评估风险、持续学习和保持开放心态的重要性。
本期 “猜想与反驳” 播客回顾了 2024 年 Space 讨论的主要议题，集中在 BTC、ETH 和特斯拉等主要资产，以及投资框架和理念的分享。嘉宾们就闪电网络发展、比特币减半后的矿工激励机制、特斯拉的潜在风险和 AI 领域的投资机会展开了深入讨论。Peicai Li 对闪电网络的应用场景持谨慎乐观态度，认为比特币的价值存储属性使其对闪电网络的依赖性并不高。董珍则对未来比特币网络的矿工激励机制提出了担忧，认为网络共识的增长至关重要。Odyssey 和董珍对特斯拉的未来估值和潜在风险进行了分析，认为其成功取决于 FSD 和机器人技术的突破以及生态系统的构建。 最终，嘉宾们分享了自己在 2024 年投资决策中最大的失误，并分析了导致...
本期 “猜想与反驳” 播客讨论了 Lijia 对 Trump 币的投资决策过程。Lijia 分享了他最初的负面评价，以及随后基于特朗普的流量变现能力、交易所上币激励机制和特定时间窗口等因素做出的投资决定，最终获得了预期收益。其他嘉宾则分享了他们对 Trump 币的看法以及对投资策略的反思，例如 Peicai 反思了其过往投资决策中对估值和不对称性考虑不足的问题。通过对 Trump 币案例的分析，播客探讨了投机与长期投资的平衡，以及如何建立有效的投资思维模型。 Lijia 强调了长期持有优质资产的重要性，并建议将投机机会视为增加长期资产数量的手段，而非追求财富快速翻倍的途径。
本期 “猜想与反驳” 播客以 “猩猩游戏投资法” 为框架，探讨了以太坊（ETH）和 Solana（SOL）的投资价值。节目首先介绍了嘉宾，然后由 Shawn 分享了他撰写的关于 ETH 和 SOL 对比的文章，从活跃用户数、交易量、收入等数据角度分析了 Solana 在 Meme Coin 市场上的成功，并将其比作 “黑猩猩公司” 挑战 “猩猩公司” 以太坊的案例。董珍和 Peicai 随后加入讨论，从不同角度补充了对 Solana 和 ETH 的分析，并探讨了多种分析模型的适用性。最终，嘉宾们普遍认为，虽然 Solana 在特定利基市场表现出色，但从长期来看，以太坊在 DeFi 等领域的基础优势依然稳固，更值得长期持有。 Sha...
本期 E2M Research 播客讨论了人工智能领域对微软、英伟达和台积电的影响。节目首先由嘉宾们做了自我介绍，之后董珍结合鸿沟模型，分析了 AI 行业仍处于早期阶段，英伟达处于龙卷风阶段，微软和 OpenAI 则处于保龄球道阶段，并预测 ChatGPT 可能并非 AI 领域率先取得突破的产品。随后，伟丽从技术周期的角度分析了 AI 的长期投资价值，并分享了她多年来对 AI 领域的投资经验和研究方法，强调了观察价值链和生态成长的重要性。最后，佩凯结合自身经验，探讨了投资 AI 领域的时机选择以及对台积电的看法，认为台积电将受益于 AI 对芯片需求的增长。 嘉宾们就 AI 技术发展、投资策略以及价值链分析等问题进行了深入的探讨，为...
本期播客讨论了进化论在投资中的应用。几位嘉宾首先做了自我介绍，然后围绕进化论的底层逻辑、适应度景观、生态位竞争等概念，探讨了其与投资策略、行业发展、企业选择之间的关联性。 董珍、Odyssey 和 KK 分别从不同角度分享了阅读相关书籍的体会和心得，并结合自身投资经验，举例说明如何运用进化论的视角来分析市场和选择投资标的。 例如，Odyssey 提出了 “适应度景观” 的概念，认为寻找新的、竞争较少的 “山峰” 是获得高投资回报的关键。 最后，嘉宾们就听众提问进行了自由讨论，分享了在投资实践中如何避免局部最优、如何平衡短期目标和长期发展等方面的经验。 总而言之，本期播客为听众提供了运用进化论思维进行投资分析的全新视角。
本期 E2M Research 访谈节目以 “在投资决策中如何应对未来不可预测性” 为主题，邀请了多位嘉宾展开讨论。节目首先探讨了未来不可预测性的三个来源：人类认知局限、系统复杂性以及反射性。嘉宾们随后分享了各自的应对策略，例如，从市场噪音中寻找有效信号，关注高回报机会，并构建正反馈模型。许哲老师特别强调，成功的投资不在于预测的准确率，而在于控制风险和放大收益，并以多个案例说明了即使是顶级专家也无法精准预测重大事件，因此建议投资者关注风险控制而非预测未来。 最终，讨论延伸至对复杂性理论在投资中的适用性以及对 “准备” 与 “预测” 的辨析。
本期节目属于小组讨论类型的播客，主题是投资所需的知识结构。节目首先由主持人介绍了上期节目讨论投资中不确定性的内容，然后邀请了两位嘉宾——一位退休的自由投资人 Weili 和一位有创业经验的币圈投资者 Alan——分享他们的观点。Weili 强调知识结构并非预先设计，而是通过实践中发现不足，主动学习和成长而来，建议从基础知识入手，例如经济学、投资学等，再结合实践经验逐步完善。Alan 则从一级市场投资的角度出发，认为物理学、创业学和二级市场知识对一级市场投资至关重要，并强调社交能力的重要性。随后，常驻嘉宾 Odyssey 和 Dongzhen 也从哲学、生物学、心理学等角度补充了投资所需的知识体系，并讨论了如何避免投资中的认知偏差和风...
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