01. 懒人投资的困境：会买，不会卖
一直以来，我都是一个长期奉行“懒人投资”的普通人。
作为一名极度的风险厌恶者，我既没有精力去盯盘，也缺乏专业的财务知识去研究个股的财报。所以，长久以来我的策略非常简单粗暴——基金（ETF）定投。
这听起来很稳，对吧？但时间久了，我发现定投有一个巨大的 bug：它只告诉了我们该如何买，却从未告诉我们该如何卖。
很多人都经历过这种“过山车”：定投了三年，账面收益一度达到 30%，结果市场一回调，收益归零甚至倒亏。不卖出，纸面富贵终究是泡沫；不知道何时卖出，则是定投最大的风险。
02. 周末的 AI 脑暴：寻找完美的投资模型
为了解决“止盈”和“风控”的问题，这个周末我拉着 AI 助手进行了一场深度的策略复盘。我让 AI 帮我梳理了除了常规囤股之外，还有哪些成熟的资产配置策略。
经过一番梳理，主要有这几类值得参考的模型（也是我本次升级策略的理论基础）：
- 核心-卫星策略 (Core-Satellite)：大部分钱买大盘指数保底，小部分钱去博取高收益。这种方式适合想稳中求进的人。
- 哑铃策略 (Barbell)：极度保守（买国债）+ 极度激进（买期权/风投），完全放弃中庸的资产。这个太刺激，不适合我。
- 全天候/风险平价策略 (Risk Parity)：像桥水基金那样，不看金额占比，看风险占比，追求穿越牛熊。这个计算太复杂，且往往需要杠杆。
- 基于风格的 Smart Beta：专门买低波动、高红利或者高成长的因子。
我的思考：
我不想要复杂的杠杆，也不想去赌某个行业（卫星），我需要的是一种机械化的、能帮我克服贪婪与恐惧的纪律性策略。
03. 最终选择就是动态平衡+全天候：50/50 动态平衡 + 二次分布
经过反复推演，我最终敲定了一个适合我的“现金+投资资产” 50:50 动态平衡模式，其中50%的投资中通过全天候进行二次分解。
具体玩法如下：
- 底仓建立：将总资产强制调整为 50% 现金（或类现金资产） + 50% 投资资产（ETF）。
- 增量投入：以后每周投入 1000 元 新增资金。
一级动态平衡：资金注入后，不直接买入，而是根据总资产计算，通过买卖使得现金和投资资产重新回到 50:50 的比例。
- 原理：股市大涨，ETF占比超过50%，我就卖出基金变成现金（自动止盈）；股市大跌，ETF占比不足50%，我就用现金买入便宜的筹码（自动抄底）。
- 二级动态平衡：在确定的 50% “投资资产”内部，我再次进行划分，按照“长期增长”（如宽基）与“周期热点”（如芯片、资源等）进行分布，同样执行动态平衡。
04. 告别情绪：把策略交给代码
投资最怕的不是市场跌，而是涨跌时人性的弱点——追涨杀跌。
对待情绪波动，最好的办法就是程序规则的控制。既然制定了策略，就要把它变成冷冰冰但最可靠的代码。
于是，周末的下半场，我变身产品经理，指挥我的 AI 员工开发了一套“投资组合动态平衡策略系统”。
这个系统的核心功能包括：
- 自动抓取：每天两次自动抓取目标 ETF 的当日价格。
- 自动计算：实时计算当前的资产分布占比。
- 决策生成：对比“当前占比”与“目标占比（50/50）”的差异，自动生成“卖出多少”或“买入多少”的操作建议。
- 收益跟踪：可视化展示净值曲线。
05. 致谢我的“超级员工” Codex
特别值得一提的是，这次帮我写代码的“员工”是 Codex最新培养的 5.3号员工。
虽然后期调试时因为我的需求变来变去，我批评了它好几次“做得不好”，但它没有任何怨言，不仅情绪稳定，而且效率极高。
只要我能想清楚我要什么逻辑，并且能清晰地描述出来，它一天之内就把整个工具生成出来了。
06. 下一步计划
工具已经就位，剩下的就是严格执行。
接下来的日子，我会做一个坚定的执行者，完全按照系统提示进行调仓。同时，我也会继续丰富这个策略模型，观察它在不同市场环境下的表现。
未来展望：
如果这套系统运行稳定，且收益符合预期，将来我不排除把它整理开源放到 GitHub 上，大家一起共用，一起完善，一起赚钱。
投资是一场修行，如果你也因此情绪不稳定，那就将其交给程序系统吧。
只要有了适合你的策略，剩下的交给时间，时间才是财富的朋友。
