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周五晚上十点,贝西克合上《行为金融学》的最后一章,在笔记本上写下总结:
“核心结论:市场无效性的根源是人的系统性认知偏差。利用偏差,而非对抗情绪。我的优势:不易受常见偏差影响(如从众、过度自信、损失厌恶),可建立反脆弱系统。”
他看了看表,从晚上七点到十点,整整三小时,他完成了计划中的学习任务。这周,他完成了:
1.行为金融学基础学完(计划内)
2.Python量化库TA-Lib入门(计划内)
3.离职交接文档写完80%(超额)
4.知乎输出三篇文章(计划内)
5.运动五次,每次一小时(计划内)
6.体脂率从20.5%降至20.1%(超额)
他打开“五年誓约”的追踪表格,在“周度完成情况”一栏,本周完成率:102%。超额2%,因为离职文档写得比预期快。
手机震了,是dataHermit。
“周报发你了。合作文章初稿完成,你看看。另外,你之前提到的‘执行力系统’,有兴趣详细聊聊吗?我在做个人效能研究。”
贝西克打开邮件,下载附件。是一篇题为《内向者的深度工作优势:量化研究与案例证据》的初稿,他的案例被匿名化使用,数据翔实。他快速浏览,回复:“结构清晰,数据有力。建议在‘职业匹配建议’部分加入具体行业案例。‘执行力系统’可以聊,明晚九点,语音30分钟?”
对方回复:“好。另外,你投资学习进展如何?我看到你知乎更新了行为金融学笔记。”
“刚学完基础。实盘账户本周收益+3.2%,跑赢沪深300指数2.1%。策略:低估值高股息组合,辅以波动率择时。”
“年化多少?”
“目前运行两个月,年化约38%。样本小,持续观察。”
“已超大多数基金经理。保持。”
结束对话,贝西克洗漱,准备睡觉。但躺下前,他想起明天周六的安排:上午写离职文档最后20%,下午去图书馆借投资经典,晚上和母亲吃饭,回来和dataHermit通话。
他设定好闹钟,睡觉。深睡眠比例29%,质量89分。
周六早上七点,他起床,煮鸡蛋,热牛奶。吃早餐时,他打开电脑,开始写离职文档的最后部分:系统架构说明。
文档已经写了五十页,包括他负责的六个核心模块的设计原理、接口规范、常见问题、优化建议。每个函数都有注释,每个配置都有说明。他还录了三个视频,演示关键流程。
十点,文档完成。他发给小陈一份,抄送李总、王总。附言:“所有资料已归档,代码注释率95%,文档覆盖率100%。交接期间随时可联系,但我建议先看文档,90%的问题有答案。”
小陈立刻回复:“西克,你这文档…也太详细了吧。有必要吗?”
“有必要。降低后续维护成本,提升团队效率。”
“好吧…谢了。”
贝西克关掉邮箱,出门去图书馆。路上,他收到母亲的微信语音。
“西克,晚上想吃什么?妈去买菜。”
“清淡点就行。另外,妈,我有个事跟你商量。”
“什么事?”
“我计算过,你每月退休金3500,我爸4500,加起来8000。你们每月花销约5000,结余3000。这部分钱,你们是存银行,利率1.5%,年化收益540元。如果交给我投资,按年化10%保守估计,年收益3600元。多出的3060元,可以用于你们旅行或改善生活。你考虑一下。”
母亲愣了:“投资?妈不懂啊…会不会亏?”
“会。但我会用最保守的策略,最大回撤控制在10%以内。而且,你们可以随时查看账户,每月我给你报告。如果连续两个月亏损,我退还本金,并补上损失。”
“这…妈得跟你爸商量。”
“好。晚上吃饭时细说。”
图书馆里,他找到三本书:《投资中最简单的事》《漫步华尔街》《金融炼金术》。借完书,他走到阅览区,坐下,打开笔记本,开始制定下周学习计划。
下周(5月24-30日)重点:
1.投资经典精读(20小时)
2.Python量化实战:构建双均线策略(10小时)
3.行为金融学应用:设计“反人性”交易清单(5小时)
4.离职收尾:最后一周,确保平稳过渡(15小时)
5.内容输出:两篇深度文(6小时)
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