交易思考 — 写了一个月代码,忘了为什么写

纠结

4月份我几乎把所有精力都花在写代码上了。FinBuddy 从0搭到能跑,个人站从0搭到上线,开发日记写了快20篇。每天早上起来打开电脑就是写代码,写到凌晨两三点,第二天继续。有时候写到凌晨4点,脑子里全是Agent架构、意图解析、工具编排,兴奋得睡不着。

然后今天打开股票账户看了一眼——空仓。没有任何持仓。最近一个月连一份财报都没看过。

我建了一个 FinBuddy 来帮我做投资研究,结果我自己反而不研究了。这算什么?造了一把好刀,然后天天磨刀,从没切过菜。

更讽刺的是,我还在这个站上写了十几篇投资相关的文章——市场先生护城河损失厌恶——写得头头是道,好像我是个老练的价值投资者。实际上呢?我连一家公司的年报都没完整读过。

这种"说一套做一套"的感觉让我很不舒服。不是虚伪,是分裂。脑子里住着两个人:一个在写代码,越写越嗨;另一个在旁边看着,越看越焦虑。

拆解一:即时反馈的诱惑

我仔细想了想,不是"没时间"研究公司,是写代码的诱惑太大了。最根本的原因是反馈速度。

写代码的反馈是即时的——改一行代码,刷新页面,效果马上看到。Bug 修好了,多巴胺分泌。功能上线了,多巴胺再分泌一次。一天能获得十几次正反馈。写 FinBuddy 的那几周,我每天都能看到产品在变好:今天加了意图解析,明天加了工具编排,后天加了Swarm协作。每天睡前都有"今天又完成了一个功能"的满足感。

研究公司的反馈是延迟的——花3天读财报、看行业数据、做估值模型,然后呢?然后什么都没有。你可能得出一个结论,但这个结论对不对,要等几个月甚至几年才能验证。中间全是等待和不确定。而且大概率你的结论是"我不确定",因为真正看得懂的公司没几个,看得懂的也不一定便宜。

卡尼曼在 《思考,快与慢》 里说过,人天生偏好即时奖励。这不是意志力的问题,是大脑的奖励回路就这么设计的。多巴胺的分泌不是在你获得奖励的时候,而是在你"预期"会获得奖励的时候。写代码时,每次运行程序之前你都在预期"这次应该能跑通",这个预期本身就让你兴奋。研究公司时,你预期的是"可能什么也看不出来",这个预期让你犯困。

所以不是我不想研究公司,是我的大脑在两个选项之间自动选了那个能给它更多多巴胺的。

拆解二:控制错觉

写代码让我觉得自己在控制一切。这个功能要不要加,我说了算。这个架构怎么设计,我说了算。出了Bug,我debug,我修好,我验证。整个过程是:我行动 → 结果出现 → 我调整。因果关系清晰,反馈链路短。

投资不是这样。你研究了半天,买了,然后市场说"不,我不认"。你什么都做对了,结果还是亏了。你什么都没做,结果涨了。努力和结果之间的因果关系是断裂的。格雷厄姆说 市场先生 是个情绪化的人,他每天报一个价格,这个价格跟公司价值可能毫无关系。但你的账户盈亏是由市场先生决定的,不是由你的研究质量决定的。

这种断裂让人焦虑。而焦虑的时候,大脑会自动寻找"我能控制的事情"来缓解。对我来说,写代码就是那个"我能控制的事情"。我在投资上感到无力,就在代码上找回控制感。

陷阱

用"忙碌"来逃避"不确定性",这本身就是一种 认知偏差——控制错觉。心理学上叫"过度控制偏差":面对不可控的环境时,人会通过做可控的事情来获得虚假的安全感。你觉得你在做有用的事,其实你只是在回避让你不舒服的事。

我回想了一下,这个模式不是第一次出现。以前工作压力大的时候,我会疯狂整理桌面和文件夹——不是因为桌面真的需要整理,而是因为整理桌面是我能控制的事,而工作压力是我控制不了的事。现在写代码也是一样:投资的不确定性我控制不了,但代码的架构我能控制。

拆解三:完美主义的陷阱

我给自己画了个路线图:先建工具(FinBuddy),再用工具做研究,然后做投资决策。听起来很合理对吧?但路线图走到第一步就卡住了——工具越做越好,研究越来越远。我陷入了一个循环:

  1. 觉得工具还不够好,需要再加一个功能
  2. 加完功能,发现另一个功能也需要
  3. 加完另一个功能,发现架构需要重构
  4. 重构完,发现性能需要优化
  5. 优化完,发现用户体验需要打磨
  6. 打磨完,回到第1步

这不就是 损失厌恶 的变体吗?我不是在追求更好的工具,我是在害怕"工具不够好导致研究出错"。为了回避这个风险,我一直在打磨工具,永远不开始真正的研究。

芒格在 《穷查理宝典》 里讲过"逆向思考":不要想"怎么做好研究",要想"什么会阻止我做研究"。对我来说,最大的阻碍不是时间不够,不是能力不足,而是"完美主义"——我总觉得条件还不成熟,工具还不完善,数据还不够全,所以再等等。

但"再等等"是个无底洞。工具永远可以更好,数据永远可以更全,架构永远可以更优雅。如果你等到一切完美再开始,你永远不会开始。

格雷厄姆在 《聪明的投资者》 里说安全边际是"不需要精确计算"的——你不需要知道一个人的确切体重,就知道他胖还是瘦。研究公司也是一样:你不需要把所有数据都看完才能形成判断,你只需要看最关键的几个指标就能大致判断一家公司值不值得深入研究。

拆解四:机会成本的焦虑

4月A股反弹了不少。我不是说反弹跟我有什么关系——我空仓,涨跌都跟我无关。但"跟我无关"这件事本身让我不舒服。

霍华德·马克斯在 《投资最重要的事》 里区分了两种风险:亏损的风险,和错过的风险。大部分人只关注前者,但后者同样致命——如果你永远在场外等"更好的机会",你可能永远也进不了场。

但说实话,我现在的焦虑不是因为"错过了反弹"。我连研究都没做,连买什么都不知道,谈什么错过?我的焦虑来自一个更深层的东西:我在做一件让我兴奋的事(写代码),但我知道另一件更重要的事(研究公司)被我搁置了。这种"我知道我应该做但我没做"的感觉,比亏钱还难受。

亏钱至少有个结果,有个了断。但这种"该做没做"的焦虑是持续性的,每天早上醒来都在,每天晚上睡前都在。它不像亏损那样有个数字可以量化,它是弥漫性的、模糊的、说不清道不明的。就像 认知偏差 里说的"蔡格尼克效应"——未完成的事情比已完成的事情更容易被记住。我的研究清单上全是未完成的事,它们在我脑子里嗡嗡作响。

拆解五:身份认同的困惑

这个问题比前面几个都深。我到底是谁?

我建这个站的时候,定位是"AI编程 + 价值投资 + 交易脑科学"三个板块。我觉得自己是一个"用AI做投资的程序员"。但4月份下来,我发现自己99%的时间在写代码,1%的时间在想投资。我不是"用AI做投资的程序员",我是"用投资当借口写代码的程序员"。

这有什么问题吗?写代码本身没什么问题。问题是:我给自己设定的身份和实际行为之间有巨大的落差。这个落差让我不舒服。我觉得自己应该是一个"既会写代码又懂投资"的人,但实际上我只是一个"会写代码、想学投资但一直没开始"的人。

费雪在 《怎样选择成长股》 里说,判断一家公司要看它"实际做了什么",而不是"它说自己要做什么"。同样的标准用在我自己身上:我不应该看自己"说要做什么",应该看自己"实际做了什么"。过去一个月,我实际做的事是写代码。那我就是个写代码的人。投资?那只是我嘴上说说的事。

承认这一点很痛苦,但比自欺欺人强。

一个不想承认的事实

我写 FinBuddy 的初衷是"用AI辅助投资研究"。但一个月下来,我发现一个不想承认的事实:

我可能更喜欢写代码,而不是研究公司。

写代码让我进入心流,研究公司让我犯困。写代码让我觉得自己很聪明,研究公司让我觉得自己什么都不懂。写代码有明确的完成标准——功能上线了就是上线了,Bug 修好了就是修好了。研究公司永远没有"做完"的那一天——你永远可以多看一份报告,多算一个模型,多想一个角度。

这不是什么丢人的事。但如果不承认这一点,我就会一直用"我在做投资工具"来给自己找借口,然后永远不开始真正的研究。工具永远可以更好,但"更好"和"够用"之间的差距,可能没有我想象的那么大。

芒格说 检查清单 是避免愚蠢错误的最好方法。那我也给自己列一个检查清单:每次我说"我需要先完善工具再开始研究"的时候,问自己三个问题:

  1. 现有工具真的不够用吗?还是我觉得不够完美?
  2. 我是在解决问题,还是在回避问题?
  3. 如果今天只能做一件事——写代码或研究公司——我会选哪个?为什么?

如果第三个问题的答案是"写代码",那至少我对自己诚实了。诚实是改变的第一步。

我的计划

不打算做什么大改变。大改变我做不到,也不持久。就一个规则:

每天先研究1小时公司,再写代码。

不是"研究完再写"——那我会把研究标准设得无限高,永远不开始写代码。是"先研究1小时,不管有没有成果,1小时后就可以去写代码了"。

为什么是1小时?因为1小时足够读完一份财报的核心部分,足够看懂一个行业的基本格局,足够对一家公司形成初步印象。1小时不够做深度研究,但足够开始。而"开始"是我现在最缺的东西。

这1小时做什么?不追求产出,不追求结论。就是打开一份财报,读。打开一个行业数据,看。打开 中曼石油 的最新公告,翻一翻。哪怕读完什么都没记住,也比"想研究但没时间"强。

费雪在《怎样选择成长股》里说,投资最重要的信息来自"闲聊"——和供应商、客户、竞争对手聊天。我没那个人脉,但我可以从每天1小时的阅读开始。读着读着,也许我就知道该去找谁聊了。

还有一个规则:每周至少写一篇研究笔记,哪怕只有几段话。 写作是思考的延伸。很多模糊的想法,写下来才发现逻辑不通。写研究笔记不是为了发表,是为了逼自己把模糊的直觉变成清晰的判断。

我的疑问

  1. 1小时够吗?会不会变成"走过场"——打开财报,看10分钟,然后心安理得地去写代码?怎么防止自己自欺欺人?
  2. 如果研究1个月后发现"我真的对研究公司没兴趣",那 FinBuddy 这个项目还有意义吗?还是说 FinBuddy 本身就是一个值得做的产品,跟我自己投不投资无关?
  3. 写代码和研究公司真的矛盾吗?有没有办法让它们互相促进——比如用 FinBuddy 的量化功能来加速研究,用研究的发现来指导 FinBuddy 的功能开发?
  4. 我现在的焦虑,有多少是因为"没研究公司",有多少是因为"身份认同的落差"?如果我把站点的定位从"AI编程+价值投资+交易脑科学"改成"AI编程+折腾记录",焦虑会不会少一些?但那样的话,投资这个板块是不是就变成了摆设?