2024年启动自己的全天候投资策略

什么是全天侯投资策略 全天候投资理念（All-Weather Investing）是一种旨在在各种市场环境下都能实现稳定增长的投资策略。这个理念最著名的实践者是美国投资者雷·达里奥（Ray Dalio），他创立了全球最大的对冲基金之一，桥水基金（Bridgewater Associates）。 全天候投资策略的核心思想是通过分散投资来降低风险。这种策略通常包括投资于股票、债券、商品和现金等不同资产类别，以平衡各种经济条件下的表现。其目的是在经济增长期和衰退期都能保持投资组合的平稳增长，从而在不同的市场环境中都能保护和增长投资者的资本。 具体到投资配置上，全天候投资策略强调： 股票 - 代表经济增长的潜力和通胀的影响。 长期债券和中期债券 - 提供逆经济周期的保护，并在利率下降时增值。 黄金和大宗商品 - 作为对冲通胀和货币贬值的手段。 现金和短期债券 - 在经济不确定性期间提供安全垫。 通过这种方式，全天候投资策略试图在各种经济环境中实现资本的安全和适度增长。这种策略适合那些寻求长期稳定回报、风险相对较低的投资者。 全天侯代表： 为什么选择全天侯策略

回望 2025：值得被铭记的一年

不知不觉，2025 年已经走完。踏入 2026，再回头看这一年，心里只有一个简单而笃定的感受——值得被铭记的一年旅行篇：一家人在路上2 月份，全家前往欧洲，进行了为期两周的深度旅行。那段时间，难得地避开了日常生活中“一家三口各忙各的”状态，而是真正切换到了全家在一起的生活节奏。最让我欣慰的是，儿子主动承担起了行程规划和对外交流的任务。几乎所有沟通都由他完成，我们反而成了“被照顾的人”。在葡萄牙，有两件小事至今让我印象深刻。第一件是在酒店里，我起身太急，不小心把旁边桌子上的饮料瓶碰倒，饮料洒到了旁边一位女士身上。我一再道歉，对方却始终微笑着说“没关系”。事后我一直很后悔，当时没有坚持为对方把单买了，哪怕再点一杯饮料。虽然事情已经过去，但它提醒我：对人友善，宽容也是风度。第二件发生在一个小城市。因为司机英语不好，我们一度在山里找不到预订的民宿。司机一边用翻译软件和我们沟通，一边在山路中反复寻找，最终不仅帮我们找到了地方，还主动联系了房主。更难得的是，整个寻找过程并没有被计入额外里程，最后只收取了很少的费用。我们坐在欧洲小别墅的泳池边，真正感受到了那种优雅、善意的“nice”。运动篇：骑行，

Hermes：我的新 AI 助手上线记

openclaw 的热度正在以肉眼可见的速度下降，最近很多人在讨论使用 hermes。今天晚上我也了解了一下这个智能体，别的还好说，最吸引我的就是它的 Token 消耗量：它的 Token 压缩率可以达到一半以上。据说在一些特定场景下甚至能达到 70%。这一点对我非常有吸引力。众所周知，Openclaw 使用中最大的问题就是 Token 消耗量巨大。有个段子说，某公司通过大模型实现了一些功能来替代人工，但实际上在大模型上的投入比雇人还要高。所以，能用最小的代价实现原有的功能，就是它最强大的地方。另外一点是，我觉得它更适合我所需要的场景，Hermes更像一个工作助理，从而能更好地协助我工作。相比之下，Openclaw 比较“重”，它更多地是依靠大量调用外部能力的拓展性。俗话说“成年人不做选择题”，所以今天我也找了一台 VPS，把这个智能体装上体验了一下。目前的感觉是：安装体验：因为我安装 Openclaw 比较早，当时的版本不稳定，过程中遇到的问题很多，安装比较繁琐。相对来说，现在这个智能体就非常简单，支持一键安装。配置与速度：界面化配置非常方便，配上 NVIDIA 的免费模型，再搭一个

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Hermes：我的新 AI 助手上线记

在真实的使用场景测试模型效果

写在前面:最近需要一个在葡萄牙语方面比较强的模型。我们在选择一个模型的时候优先选择的是模型的参数，是否参数决定结果？最好是将参数圈定范围内的模型使用真实的应用场景去测试验证，用实际效果来说话。这篇记录的是我用真实考试场景题目做盲测,对比两个候选模型的过程和结论。一开始我倾向于其中一个,但实际测下来结果打了脸。背景:为什么这两个模型?在 12G 显存的预算下,能跑 pt-PT 的本地模型其实不多。经过前期筛选,有两个都能用 ollama pull 一行命令搞定的候选:候选 A: aya-expanse:8bCohere Labs 出品,支持 23 种语言的多语言旗舰模型。背后有完整的论文、公开评测、DPO 偏好训练、模型合并等一整套方法论。Arena-Hard-Auto 多语言评测里在同级别打败了 Gemma 2、Qwen 2.5、Llama 3.1。透明度高、社区口碑好、工业级制作。候选 B: jobautomation/OpenEuroLLM-PortugueseOllama 社区一位用户(jobautomation)基于 Gemma 3 在葡萄牙语语料上微调的个人项目。没有基准测试

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在真实的使用场景测试模型效果

先存量沉淀，后智能生成

最近负责一个稽核规则AI生成的项目方案的编写。在做稽核规则AI方案的时候，其实一开始我们也考虑过从底层数据、业务规则一步一步梳理上来，但很快发现这种路径效率太低，而且周期不可控。相比之下，我们更倾向于走一条把现有稽核系统中已经沉淀下来的资产用起来，通过脚本反向生成稽核规则和字典库，相当于站在已有成果之上去做AI能力的构建，而不是从零开始重造一套体系。把第一阶段的重点放在“存量”而不是“增量”。核心原因在于，现有的稽核脚本本身就是经过长期生产验证的结果，业务逻辑成熟、可靠性高，是最优质的一批训练数据。同时，无论是集团侧的收入保障体系，还是cBSS稽核、省内个性化稽核，这三套体系其实已经覆盖了绝大多数主流场景，短期内并不存在“数据不够用”的问题。优先走“脚本 → AI解析 → 人工确认 → 入库”这一条路径，把生产环境中已经验证过的SQL脚本作为核心输入，让AI去理解和结构化这些规则，再由人工进行把关，最终沉淀成标准化的知识库。在这个基础逐步夯实之后，才考虑逐步开放自然语言直接生成规则的能力，但前提始终是结果可控、可审核、可回滚。在这种情况下，优先把存量资产进行结构化沉淀，一方面可以快速形

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先存量沉淀，后智能生成

今年的投资成效：在从容中创新高

写这篇日记的时候,账户曲线正处在一个让人有点恍惚的位置——不是因为涨得多猛,而是因为这次的"新高"是在一种前所未有的从容状态下达成的。没有盯盘,没有在回撤时辗转反侧,甚至连主动做的决策都比往年少了不少。回头复盘,才发现这份从容不是运气,而是过去几年一点点攒下来的方向、策略、执行和工具叠加出来的复利。一、方向：资产形式的选择,比品种的选择更重要很多人讨论投资,一上来就问"买什么"。但我这些年越来越觉得,第一层的问题从来不是"买什么",而是"在这个阶段该拿什么形式的资产"。房产、黄金、基金、股票、现金——每一类在不同的宏观阶段,扮演的角色完全不同。前些年房产是普通人最确定的杠杆化增值工具,那时就老老实实配置不动产;再往后货币环境变了,黄金的避险和抗通胀属性开始兑现;再到这几年,权益类资产,特别是跨市场的指数基金,成为真正能跑赢通胀的发动机。二、策略:从"实业致富"到"长期定投"的观念迁移我很长一段时间都坚信"实业致富"——认为只有做实业、挣工资、开公司才是真正创造财富的路径,二级市场那点波动都是投机。转折点很具体。十多年前同事的夫人推荐我买了人生第一支基金,从那以后我们成了很好的朋友;而真

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今年的投资成效：在从容中创新高

Opus 4.7 对于AI对人替代的解读

前言：同样的事情借助不同的模型所带来的效率和效果是完全不一样的，只要投入有响应的产出，我就愿意去获取和使用最新的模型。现阶段最好用的就是claude，一个是模型的能力本身强大，而是构建起了适合程序员开发的生态，从chat、cowork、code，支持skills的引入。最近最新的Opus4.7上线，我就不去问“洗车店测试了”（据说没有答对），就现在热点的问题，也是我的一个困惑。更多答复内容：先说结论：AI 目前的实际能力，远没有到"大规模替代白领岗位"的程度。当前这轮裁员里，AI 是一个真实但被严重放大的因素，背后还叠加了几层更根本的东西。第一层：宏观周期和过度招聘的回吐2020-2022 年美股科技大厂经历了一轮极端扩张——Meta、Google、Amazon、Microsoft 的员工数在两三年里几乎翻倍，那是建立在零利率、疫情红利、对永久线上化的过度乐观基础上的。2022 年美联储加息周期一开始，这些公司就发现自己严重超配。Meta 的 Zuckerberg 在 2023 年"效率之年"讲得很直白：组织太臃肿了。所以你看到的裁员浪潮，其实从 2022 年底就开始了，那时候 Cha

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Opus 4.7 对于AI对人替代的解读

VibeVoice 环境搭建日记（ASR + TTS探索版）

今天在nvdia的机器上安装了微软开源的VibeVoice，目前只是看看效果，以评估后续是否进行一些场景开发中使用。一、目标搭建并验证一套语音处理能力：音频 → VibeVoice → 自动生成 SRT 文本 → VibeVoice → 语音文件（探索）并评估其在以下场景的可用性：视频字幕生成多说话人识别中文/葡语语音生成能力后续接入视频生成流水线（MoviePy）二、环境准备1️⃣ 基础环境系统：Ubuntu（GPU服务器）Python：3.9（已存在）GPU：已配置 CUDA2️⃣ 创建虚拟环境python3 -m venv vibevoice-env source vibevoice-env/bin/activate三、代码获取与安装1️⃣ 克隆项目git clone https://github.com/microsoft/VibeVoice.git cd VibeVoice2️⃣ 关键问题（踩坑记录）❌ 执行：pip install -r requirements.txt报错：没有 requirements.txt👉 原因：项目使用 pyproject.toml 管理依赖（新

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Ubuntu 网络唤醒配置后关机自动重启问题排查记录

背景家里有一台装了 Ubuntu 的 GPU 服务器（hostname: gpu-nvdia），平时配置了网络唤醒（WOL），需要跑大模型时远程发 magic packet 唤醒，用完后 SSH 执行关机。最近出现了一个奇怪的问题：执行关机命令后，机器成功关机，但大约十几秒钟后会自动重新启动。排查过程第一步：确认关机命令本身没问题远程 SSH 执行关机时，有一个常见坑：SSH 断开时 shutdown 进程被 SIGHUP 信号中断，导致关机流程没走完。改用以下方式确保关机进程不受 SSH 断开影响：bashsudo systemd-run --on-active=5 systemctl poweroff执行后机器确实正常关机了，但十几秒后仍然自动重启。说明问题不在关机命令本身。第二步：查看启动日志和唤醒设备查看 ACPI 唤醒设备列表和启动记录：bashsudo journalctl -b 0 | grep -iE "wake|wol|acpi|power|pme" cat /proc/acpi/wakeup last -x | head -30从 last -x

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Ubuntu 网络唤醒配置后关机自动重启问题排查记录

不怕犯错 持续前行

走错路时，导航软件从来不会骂你：“你怎么这么蠢，这都能开错。”它只会冷静地说一声：“正在为你重新规划路线。”然后立刻帮你找下一条路。人生最大的内耗，就是把时间花在后悔走错路上，而不是寻找新路线。既然错过了路口，就及时止损，重新规划路线上路。你可以回头看，但不能回头走，因为逆行是全责。

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不怕犯错 持续前行

RemNote iPhone 端 Flashcard 字体太小？用 CSS 解决

换了新 iPhone 之后，打开 RemNote 刷葡语单词卡，发现 flashcard 上的字小得让人皱眉。戴着眼镜看还是费劲，280 张卡片刷下来眼睛很累。直觉反应是去 Settings 找字体设置——翻遍了 Appearance 选项，什么都没有。去社区搜了一下，发现这是一个被用户抱怨了两年多的老问题。RemNote 官方的回复是："目前唯一的解决方案是使用自定义 CSS，我们希望在未来的更新中加入这个设置。"两年过去了，功能还没上线。那就自己动手。第一步：找到 Custom CSS 入口RemNote → Settings → 搜索 "CSS" → 自定义 CSS → 添加空白 CSS 代码块。第二步：先用核弹测试 CSS 是否生效网上能找到的教程大多写于 2020 年，那时候的 class 名称早就随版本迭代改掉了。与其逐个试过时的选择器，不如先用通配符验证 CSS 注入本身是否有效：css* { font-size: 24px !important; }保存后进入 flashcard 复习界面——如果全部文字都变大了，说明 CSS 注入有效，只是选择器不对。如果毫无变化

技术专业 · 4 天前
RemNote iPhone 端 Flashcard 字体太小？用 CSS 解决

OpenClaw 的周末“零成本”改造记

背景这个周末花了不少时间对 OpenClaw 做了一次系统性改造。起因很简单：之前订购的 Google Cloud 300 美元免费额度到期，Gemini 的 API 调用开始大面积报 429（超额限制），bot 彻底无法回复。需要找到一个尽可能低成本、甚至零成本的方式让系统继续跑起来。最终确定了三层模型链的方案，整体算下来基本相当于零额外成本运行。解决方案：三层模型链主模型：ChatGPT Plus (openai-codex/gpt-5.4)通过低价区订阅，费用本身不高。近期语言考试在即，Codex 编码需求不多，Premium 额度消耗有限，作为日常主力模型。中间层 Fallback：NVIDIA NIM 免费模型 × 3引入 Kimi K2.5、MiniMax M2.5、GLM-5 三个模型。主模型额度耗尽或出现问题时自动切换，完全免费。托底层：OpenRouter Freeopenrouter/free 自动从可用免费模型中选择最合适的，每天 200 次请求，作为最终兜底，无需任何费用。关键操作记录① NVIDIA NIM API 接入前往 build.nvidia.com

技术专业 · 7 天前
OpenClaw 的周末“零成本”改造记
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