到底谁给谁送钱？近四年 101 个送钱帖复盘

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一句话结论：除买入后持有 30 日外，送钱帖转债在买入后持有 60、90、180、360 日的价格年化收益中位数为正；但五个持有期的相对市场年化收益中位数均为负，整体未能跑赢同期可转债市场。它更适合当候选雷达，不适合单独当买入信号。

集思录上经常出现“XX转债送钱了”这样的帖子。它们最值得回答的不是“后来有没有一度上涨”，而是三个更实际的问题：买入后通常赚不赚钱、可能赚亏多少，以及相对当时整个可转债市场有没有额外优势。

经常看到各种送钱帖，正好最近在高强度使用 AI，所以冒出一个想法：不如让 AI 来研究一下，这些送钱帖到底能提供哪些信息。这几天抽空断断续续和 AI 合作，做了一些研究，分享给大家。帖子本身的价值可能有限，主要图一乐。

帖子/数据的搜集、整理、计算和统计，本帖大部分文本/图片/表格内容，均由 AI(Codex + GPT-5.6-Sol Max)完成。本人只抽检了少量数据。若有异常或错漏，欢迎拍砖。人工花费的大部分时间，还是在和 AI 不断讨论内容本身、持续编辑帖子内容更贴合人类的逻辑和理解。

先说明观察方法

我把发帖后的 30、60、90、180、360 个自然日设为五个复盘点。每篇合格帖子都假设在发帖日期之后第一个交易日，以该债收盘价买入；复盘日不是交易日时，顺延到下一个交易日。只有完整走完相应持有期的事件才进入该行统计。

候选检索覆盖 2022-08-05 至 2026-08-05，共检索到 120 条来源帖子。排除多债讨论、反向告诫、配债帖和帖子现已无法正常打开缺少可靠日期等记录后，得到 101 个帖子（事件），涉及 74 只转债。这里的“事件”是“一篇帖子 + 发帖日期 + 唯一对应的转债”；同一只债在不同日期多次被发帖，会因买入价和后续路径不同而算作不同事件。行情统一截至 2026-08-05。部分送钱帖其实也有参考价值（例如一篇帖子提到多个可转债的），但是为了简化，这里暂时不统计。部分帖子虽然现在无法正常打开，但搜索引擎可见发帖日期，也计为1条有效数据。

本文所说的“年化收益”

本文凡写“年化收益”，都是先对每条事件按实际买入、终点两个价格日期，按年折算的两笔价格现金流 XIRR 等价值。它只包含收盘价变化，不含票息、兑付、转股、手续费和滑点，因此不是投资者实际总财富 XIRR。

30日这样的短期涨跌一经年化会被显著放大。例如 29 天上涨 20.50%，数学折算的价格年化收益会达到 945.62%；这只为统一量纲，不表示同样机会能够连续重复一年。

MFE、MAE、MDD 是持有过程的累计幅度，不年化，文中会显式标明。

核心结果：价格年化收益与同期市场年化表现

| 持有期 | 完整样本数 n | 价格年化收益中位数 | 年化 min | 年化 max | 赚钱比例 | 同期市场年化收益中位数 | 相对市场年化收益中位数 | 跑赢市场比例 |
|----|----|----|----|----|----|----|----|----|
| 30日 | 94 | -2.41% | -98.40% | +945.62% | 46.8% | +5.80% | -9.62% | 44.7% |
| 60日 | 84 | +9.33% | -97.29% | +485.60% | 59.5% | +18.57% | -8.20% | 35.7% |
| 90日 | 76 | +16.19% | -91.01% | +272.26% | 68.4% | +26.70% | -12.70% | 35.5% |
| 180日 | 60 | +11.41% | -74.04% | +141.39% | 76.7% | +22.07% | -7.35% | 31.7% |
| 360日 | 42 | +19.84% | -16.83% | +109.77% | 83.3% | +27.87% | -1.83% | 45.2% |
| 截止日或退市（非等长） | 101 | +4.01% | -78.56% | +601.13% | 56.4% | +18.74% | -10.65% | 33.7% |

怎么读这张表：

能赚钱吗？ 30 日中位数仍为负；从 60 日起，完整样本的价格年化收益中位数转正。以 90 日为例，76 条完整事件中有 68.4% 赚钱，价格年化收益中位数为 +16.19%。
能跑赢市场吗？ 不能。五个固定持有期的相对市场年化收益中位数全部为负，跑赢市场的事件比例只有 31.7%—45.2%。90 日虽然有 68.4% 赚钱，却只有 35.5% 跑赢市场。
为什么持有期越长，n 越少？ 101 是帖子事件总数；“完整样本数 n”只计能够走完该持有期的事件。持有期越长，提前退出和尚未走满期限的事件越多，所以 n 从 94 递减到 42。各行并非完全相同的一批事件，不能把它们串成“持有越久一定越好”的曲线。
“截止日或退市”是什么？ 对仍在交易的债观察到 2026-08-05，对于已经退市的债，取退市当日或前一日的收盘价。

“同期可转债市场”怎么计算

本文把市场比较对象简称为同期可转债市场。具体做法是：每个数据日给符合条件的沪深可转债相同权重，先计算它们各自的日价格涨跌，再取平均并逐日连成一条市场基准。它不是官方指数，也不是可直接交易的产品，但能回答“同一段时间里，整个可转债市场大致涨了多少”。

每篇帖子发布的日期不同，面对的市场行情也不同。以 90 日为例，我分别计算 76 条完整事件各自买入日至终点日的同期可转债市场年化收益，再将这 76 个结果取中位数，得到 +26.70%。

30 日的相对市场年化收益中位数 -9.62% 是怎样算出的

计算分三步。第一步，对 94 条完整事件逐条配对：帖子债和市场必须使用同一个买入日、同一个终点日。设该债这段时间的累计价格收益为 "R债"，同期市场累计收益为 "R市场"，实际相隔 "D" 天，则：

相对市场年化收益 = [(1 + R债) / (1 + R市场)]^(365 / D) - 1

这里先用 "(1 + R债) / (1 + R市场)" 比较两者的财富增长倍数，再按实际天数年化。例如“侨银债送钱啦~~”这条事件中，29 天内侨银转债累计上涨 0.14%，同期市场累计上涨 1.19%；代入公式后，相对市场年化收益为 -12.23%。虽然转债本身略有上涨，但涨幅小于同期市场，所以相对结果为负。

第二步，对其余 93 条事件做同样计算。第三步，将 94 个相对市场年化收益从小到大排序。因为样本数是偶数，中间第 47、48 个值分别为 -12.23% 和 -7.01%，两者平均为 -9.62%，这就是表中的“30 日相对市场年化收益中位数”。它表示一个典型送钱帖事件在买入后约 30 日的表现落后于自己同期的可转债市场，并不表示每条事件都落后 9.62%。

之所以这样计算，是因为每篇帖子的发布日期不同，面对的市场行情也不同，必须先进行同期配对；使用财富增长倍数，可以同时正确处理双方上涨、双方下跌或一涨一跌的情况；最后取中位数，则可以降低少数极端年化结果对整体判断的影响。不能直接用表中的 -2.41% - 5.80% = -8.21%，因为债券和市场两列的中位数通常来自不同事件，而且相对财富表现本身是比例关系，不是简单相减。

图1-帖子转债价格年化收益与同期可转债市场

这张图显示了核心矛盾：送钱帖转债在中长持有期经常绝对赚钱，但同期可转债市场涨得更多。绝对上涨可以来自市场整体行情，不能据此认定帖子带来了额外选债或择时价值。

终点赚钱，不代表中间好拿

MFE（累计、非年化）：买入后到终点之间，最高收盘价相对买入价的最大浮盈；它表示“事后最多曾浮盈多少”。
MAE（累计、非年化）：最低收盘价相对买入价的最大浮亏；它表示持有期间最差曾亏到多少。
MDD（累计、非年化）：先出现的阶段最高收盘价，到后来最低收盘价之间的最大跌幅；即使价格从未跌破买入价，先涨后跌也可能产生很大的 MDD。

90日完整样本的 MFE、MAE、MDD 中位数分别为 +7.42%、-2.94%、-8.34%；180 日分别为 +11.38%、-1.89%、-9.60%；360 日分别为 +24.97%、-2.99%、-11.90%。这些都是累计路径幅度，不是年化收益。

图2-价格年化收益、MFE与MDD分布

极端路径更能说明“送钱”两字背后的风险：万凯转债事件在最后可见路径中曾出现 +251.78% 的累计 MFE；东时转债事件相对买入价最深浮亏 -49.36%，从阶段高点到后来低点的累计 MDD 达 -69.04%。这些是事后极端案例，不代表发生概率。

持有过程的累计路径指标（非年化）

| 观察口径 | 样本 n | MFE中位数 | MAE中位数 | MDD中位数 |
|------------------------|--------|-----------|-----------|-----------|
| 30日 | 94 | +2.04% | -2.16% | -4.55% |
| 60日 | 84 | +4.84% | -3.12% | -6.84% |
| 90日 | 76 | +7.42% | -2.94% | -8.34% |
| 180日 | 60 | +11.38% | -1.89% | -9.60% |
| 360日 | 42 | +24.97% | -2.99% | -11.90% |
| 截止日或退市（非等长） | 101 | +15.62% | -3.90% | -16.02% |

“截止日或退市”的观察长度各不相同，各固定持有期使用的样本也不完全相同，因此不能据此推断持有时间越长，MFE 或 MDD 必然越大。

为什么还保留简单选债对照

只和市场比较还不够。送钱帖本来就偏爱低价、高 YTM 或看起来估值便宜的债；即使帖子完全没有额外信息，这些债也可能与市场表现不同。因此我保留了五种“不看帖子、只按同日公开指标选债”的替代买法：同价位分组、按价格/YTM/剩余期限找近邻、再加入溢价字段找近邻、最低价 20% 和最高 YTM 20%。

在 30、60、90、180 日四个持有期中，这五种替代买法形成 20 个比较组合。逐事件按实际日期折算后，20 个组合的相对年化收益中位数全部为负。它说明当前样本没有显示帖子标的稳定优于这些简单替代选择。20 个组合彼此相关，不是 20 次独立显著性检验，所以正文不再铺开完整矩阵。

所以，“送钱帖”有什么价值

我的结论不是“帖子没有用”，而是它的价值更像候选发现，不是下单指令：

用帖子发现异常低价、条款博弈或市场分歧较大的候选；
独立检查信用、流动性、到期收益率、转股溢价、剩余期限和强赎/回售/到期条款；
与同日低价、高 YTM 和估值相近的替代债比较，并预先设定仓位与退出条件。

如果一只债只是随着整个可转债市场上涨，或者不如同日用简单规则就能找到的替代债，那么“帖子后来涨对了”并不等于帖子提供了超额信息。

研究边界

标题检索无法保证穷尽所有帖子，送钱帖也不是随机、同质的买入推荐。
101个事件只涉及 74 只债，同债重复发帖和相近月份行情使样本彼此相关。
使用的是统一收盘价口径，不代表投资者看到帖子后的真实成交价；也不含票息、兑付、转股和交易成本。
长持有期完整样本更少，最后可见收盘又混合不同观察长度；这些结果是历史描述和机会成本比较，不是因果证明。

附录A. 101 条价格研究事件

附录 C：各观察口径的最好、最差与路径极值

附录 C1 的终点结果是按实际持有天数折算的价格年化收益（XIRR 等价值）；附录 C2 的 MFE、MAE、MDD 是累计收盘路径幅度，不年化。C2 只保留最大浮盈机会、最严重浮亏和最严重回撤三个高信息量方向；完整 min/max 矩阵仍保存在附件 CSV 中。极值只用于展示历史边界和定位人工复盘案例，不代表发生概率；同一事件可能在多个观察口径或指标中重复出现。

C1. 各观察口径价格年化收益最好与最差案例

| 观察口径 | 方向 | 发帖日期 | 原帖与转债 | 入口日期 / 收盘 | 终点日期 / 收盘 | 价格年化收益 | 并列事件数 |
|----|----|----|----|----|----|----|----|
| 30日 | 最差 | 2024-11-20 | 普利转债送钱了（普利转债） | 2024-11-21 / 107.699 | 2024-12-20 / 77.550 | -98.40% | 1 |
| 30日 | 最好 | 2024-10-28 | 这是给大家送钱吗（湘泵转债） | 2024-10-29 / 127.851 | 2024-11-27 / 154.062 | +945.62% | 1 |
| 60日 | 最差 | 2024-11-20 | 普利转债送钱了（普利转债） | 2024-11-21 / 107.699 | 2025-01-20 / 59.510 | -97.29% | 1 |
| 60日 | 最好 | 2025-04-26 | 送钱了。。。（帝欧转债） | 2025-04-28 / 93.060 | 2025-06-25 / 123.236 | +485.60% | 1 |
| 90日 | 最差 | 2024-11-20 | 普利转债送钱了（普利转债） | 2024-11-21 / 107.699 | 2025-02-18 / 59.850 | -91.01% | 1 |
| 90日 | 最好 | 2025-04-26 | 送钱了。。。（帝欧转债） | 2025-04-28 / 93.060 | 2025-07-25 / 127.759 | +272.26% | 1 |
| 180日 | 最差 | 2023-12-28 | 东时转债送钱了（东时转债） | 2023-12-29 / 160.814 | 2024-06-25 / 82.995 | -74.04% | 1 |
| 180日 | 最好 | 2024-08-19 | 京源转债是准备好要来送钱了吧？（京源转债） | 2024-08-20 / 76.853 | 2025-02-17 / 118.973 | +141.39% | 1 |
| 360日 | 最差 | 2023-04-25 | 道氏02送钱了（道氏转02） | 2023-04-26 / 113.520 | 2024-04-19 / 94.700 | -16.83% | 1 |
| 360日 | 最好 | 2024-08-19 | 京源转债是准备好要来送钱了吧？（京源转债） | 2024-08-20 / 76.853 | 2025-08-14 / 159.263 | +109.77% | 1 |
| 截止日或退市（非等长） | 最差 | 2024-11-11 | 汽模转2，搬运送钱（汽模转2） | 2024-11-12 / 203.289 | 2024-12-26 / 168.843 | -78.56% | 1 |
| 截止日或退市（非等长） | 最好 | 2026-07-14 | 宜化转债送钱了（宜化转债） | 2026-07-15 / 134.100 | 2026-08-05 / 150.000 | +601.13% | 1 |

C2. 各观察口径 MFE、MAE、MDD 极值（累计、非年化）

本表每个观察口径只列三项：MFE 最大值表示最大的历史浮盈机会，MAE 最小值表示相对买入价最严重的浮亏，MDD 最小值表示最严重的峰谷回撤。

| 观察口径 | 指标 | 极值方向 | 发帖日期 | 原帖与转债 | 入口日期 / 收盘 | 极值日期或峰谷路径 | 累计幅度 | 并列事件数 |
|----|----|----|----|----|----|----|----|----|
| 30日 | MFE | 最大 MFE | 2025-03-28 | 回盛转债有送钱可能吗？（回盛转债） | 2025-03-31 / 151.166 | 2025-04-03 / 228.000 | +50.83% | 1 |
| 30日 | MAE | 最严重浮亏 | 2024-11-11 | 汽模转2，搬运送钱（汽模转2） | 2024-11-12 / 203.289 | 2024-11-27 / 140.800 | -30.74% | 1 |
| 30日 | MDD | 最严重回撤 | 2025-03-28 | 回盛转债有送钱可能吗？（回盛转债） | 2025-03-31 / 151.166 | 2025-04-03 / 228.000 → 2025-04-28 / 140.000 | -38.60% | 1 |
| 60日 | MFE | 最大 MFE | 2025-03-28 | 回盛转债有送钱可能吗？（回盛转债） | 2025-03-31 / 151.166 | 2025-04-03 / 228.000 | +50.83% | 1 |
| 60日 | MAE | 最严重浮亏 | 2024-11-20 | 普利转债送钱了（普利转债） | 2024-11-21 / 107.699 | 2025-01-08 / 56.320 | -47.71% | 1 |
| 60日 | MDD | 最严重回撤 | 2024-11-20 | 普利转债送钱了（普利转债） | 2024-11-21 / 107.699 | 2024-12-02 / 109.896 → 2025-01-08 / 56.320 | -48.75% | 1 |
| 90日 | MFE | 最大 MFE | 2024-08-19 | 京源转债是准备好要来送钱了吧？（京源转债） | 2024-08-20 / 76.853 | 2024-11-11 / 111.308 | +44.83% | 1 |
| 90日 | MAE | 最严重浮亏 | 2024-11-20 | 普利转债送钱了（普利转债） | 2024-11-21 / 107.699 | 2025-01-08 / 56.320 | -47.71% | 1 |
| 90日 | MDD | 最严重回撤 | 2024-11-20 | 普利转债送钱了（普利转债） | 2024-11-21 / 107.699 | 2024-12-02 / 109.896 → 2025-01-08 / 56.320 | -48.75% | 1 |
| 180日 | MFE | 最大 MFE | 2024-08-19 | 京源转债是准备好要来送钱了吧？（京源转债） | 2024-08-20 / 76.853 | 2025-02-17 / 118.973 | +54.81% | 1 |
| 180日 | MAE | 最严重浮亏 | 2023-12-28 | 东时转债送钱了（东时转债） | 2023-12-29 / 160.814 | 2024-06-25 / 82.995 | -48.39% | 1 |
| 180日 | MDD | 最严重回撤 | 2023-12-28 | 东时转债送钱了（东时转债） | 2023-12-29 / 160.814 | 2024-03-21 / 170.928 → 2024-06-25 / 82.995 | -51.44% | 1 |
| 360日 | MFE | 最大 MFE | 2024-08-19 | 京源转债是准备好要来送钱了吧？（京源转债） | 2024-08-20 / 76.853 | 2025-05-15 / 206.765 | +169.04% | 1 |
| 360日 | MAE | 最严重浮亏 | 2023-12-28 | 东时转债送钱了（东时转债） | 2023-12-29 / 160.814 | 2024-06-26 / 82.088 | -48.95% | 1 |
| 360日 | MDD | 最严重回撤 | 2023-12-28 | 东时转债送钱了（东时转债） | 2023-12-29 / 160.814 | 2024-03-21 / 170.928 → 2024-06-26 / 82.088 | -51.98% | 1 |
| 截止日或退市（非等长） | MFE | 最大 MFE | 2024-09-04 | 2024年9月5日投资提示：万凯转债送钱了（万凯转债） | 2024-09-05 / 93.696 | 2026-05-08 / 329.608 | +251.78% | 1 |
| 截止日或退市（非等长） | MAE | 最严重浮亏 | 2023-12-28 | 东时转债送钱了（东时转债） | 2023-12-29 / 160.814 | 2026-04-02 / 81.438 | -49.36% | 1 |
| 截止日或退市（非等长） | MDD | 最严重回撤 | 2023-12-28 | 东时转债送钱了（东时转债） | 2023-12-29 / 160.814 | 2026-01-07 / 263.052 → 2026-04-02 / 81.438 | -69.04% | 1 |

发表时间 2026-08-07 22:00 最后修改时间 2026-08-07 22:37 来自北京

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45 个回复

calorand

可以把送钱贴做个分类，送钱归因到条款还是什么的，看下哪些送钱类型的胜率更高

2026-08-16 16:58 来自上海引用

chasedreamcj

记录下

2026-08-14 21:53 来自广东引用

星九九9

谢谢楼主

2026-08-11 09:59 来自广东引用

鸣笛等形式

这能力也是里海了

2026-08-11 09:53 来自山东引用

萧十一郎1984

让我想起了论文

2026-08-11 08:40 来自北京引用

嘟爷 - 市场总是对的，错的只能是自己

感谢楼主的分析，点赞

2026-08-11 05:28 来自天津引用

ydmewjaiavyq - 风雨路，低风险

@酱油面

NB，我用的目前国内一些主流的AI，让它读链接，它直接告诉我的是，没法读取

需要有网络抓取skill

2026-08-10 22:54 来自浙江引用

ydmewjaiavyq - 风雨路，低风险

这个贴很有价值
另外也反应了ai确实有用

2026-08-10 22:53 来自浙江引用

知行悟到

有心了，赞一个

2026-08-10 22:41 来自山东引用

liyize520

赞同来自: 文撕墨客、luckzpz

是给市场送钱吧

2026-08-10 22:19 来自浙江引用

小精神一上午

赞同来自: sybil03 、云海拾贝、好奇心135 、雷雷达达、hibernation33 、司马缸不方、aj007 更多 »

你瞧瞧，这就是为啥还待在JSL看帖发帖的原因，知识和资本双维度密集型论坛

2026-08-10 12:28 来自北京引用

路林 - 敬畏市场，相信价值

哇哦，我就喜欢楼主这样较真的人，赞！

2026-08-10 11:56 来自江苏引用

athus

赞同来自: 好奇心135

建议跟发帖人ID联系起来，看看哪些人发帖的赚钱比例比较高？

2026-08-10 10:07 来自上海引用

高开高走

老哥真有心了

2026-08-10 09:21 来自北京引用

arrns

赞同来自: 马欢乐

楼主厉害，善用AI整理提取信息，造福一方

2026-08-10 09:20 来自上海引用

urfatu

信息过载
AI搞出来的东西，只能AI看了。作为一个肉胎凡身，是没那个精力理解了

而且我觉得楼主这个事确实只能看个乐，有非常大的过拟合可能。随机性太多，无法得出数据显著相关的结论

2026-08-10 09:11 来自安徽引用

zkguest

看起来真的是送钱啊

2026-08-10 08:44 来自重庆引用

黑水白石

牛啊老哥

2026-08-10 07:42 来自北京引用

玲音

确实是往外送钱嘛！标题挺对的

2026-08-10 07:20 来自湖北引用

NGC4038

赞同来自: sybil03 、邀风同行、团结简朴唯实、沐柰、SpikeJetFaye 、KiteSonder 、奔魔更多 »

感觉楼主可以试一下按时间维度分类，以2024.9.24做为牛熊分界线（最好剔除9.24前后一段时间的样本）
想这么做是因为曾经看到有大佬提过，牛市送钱贴多赔钱，熊市送钱贴真送钱。我猜测这可能会存在一定的系统性偏差。理由如下：
大部分的送钱贴都是来自市场的一般参与者（非大牛）。在牛市下，市场情绪过分乐观既会导致潜在风险被淹没，进而导致潜在机会被充分计价甚至溢价，因此此时在一般投资者眼里出现的机会，可能存在巨大的信息差风险。而在熊市中则相反，风险被充分计价，乐观者不再乐观，此时被挖掘出来的更有可能是真正的低风险机会。

2026-08-09 20:31 来自广东引用

谋城2021

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楼主真的很能折腾。佩服

2026-08-09 19:38 来自广东引用

九头

赞同来自: 司马缸不方

@坚强的后盾wo

是不是转债，有的群一起说好，一起拉升，

你是想吃国家饭吗？

2026-08-09 18:49 来自移动引用

坚强的后盾wo

是不是转债，有的群一起说好，一起拉升，

2026-08-09 16:33 来自安徽引用

假装在投资

厉害我滴哥，这么长一篇文章，你是用AI总结的吗？手工整理的话真要花费不少时间呢。

2026-08-08 17:03 来自广东引用

graf

好贴

2026-08-08 16:12 来自上海引用

A神九夜

挺好的，事实就是如此，真稳赚钱的已经都小圈子交流啦

2026-08-08 15:06 来自广东引用

眼里的星星

赞同来自: 四时自由

同楼主，我每次看到送钱贴三个字也会笑，听上去有种好像有个人急匆匆跑过来要给我塞钱的画面感，然后自己懵在原地不知道该接还是不接，哈哈哈

2026-08-08 14:12 来自江苏引用

终于不用再跑了

好贴

2026-08-08 12:38 来自北京引用

hark2000

@酱油面

NB，我用的目前国内一些主流的AI，让它读链接，它直接告诉我的是，没法读取
是读论坛帖子读不到，还是抓取不到标的的交易数据？
我用的python和VScode环境，结合主流国内AI，白嫖抓数据基本可以了，读论坛帖子还没试过。

2026-08-08 12:06 来自江苏引用

c1981

很多转债投资者采用摊大饼日内打地鼠的模式，如果抓日内振幅高点，收益会不会上一个台阶，辛苦楼主回测一下。

2026-08-08 10:36 来自浙江引用

酱油面

NB，我用的目前国内一些主流的AI，让它读链接，它直接告诉我的是，没法读取

2026-08-08 10:26 来自云南引用

小李哈哈哈

赞同来自: 果实果果

建议楼主把转债价格作为一个维度进行拆分，毕竟转债是债，你或许会有不同的答案。感谢分享！

2026-08-08 10:04 来自移动引用

晚饭吃啥

AI 是第一生产力

2026-08-08 10:03 来自四川引用

goodxx

干货，学习了

2026-08-08 08:48 来自湖北引用

一只龙猫

马克

2026-08-08 08:40 来自河北引用

奔魔

楼主，分析的维度缺了很重要的一个分支：发帖人以及他的特征

2026-08-08 08:25 来自辽宁引用

开心在读书

值得一个点赞

2026-08-08 08:02 来自上海引用

kolanta

赞同来自: 司马缸不方、和风细雨听风、happysam2018 、郑和下西洋

@KiteSonder

谢谢关注，补充一下：1. 最惭愧的是，我对投资并不是很专业，这个涉及非常多的数据计算和统计。绝大部分计算，其实都是 AI 自己执行的。。。坦白来讲，我只抽检了一些数据，特别是附录 A、附录 C1 和 C2。所以，大家谨慎参考哈，如果发现有错误，欢迎拍砖。我觉得其实这个和工作场景使用 AI 是类似的，不太确定中间过程/结果，到底有多靠谱，如何全面评估和审核，其实也是一个问题。不知道大家有没有哪些...

数据很有价值，谢谢分享。
可以一个AI出初稿，另外开L两个ai做review，然后它们间搭个邮箱不同信息，就可以自我迭代优化。但就是烧tokens。

2026-08-08 07:35 来自广东引用

积少成多66 - 利息折价波动未来：正期望·低相关·再平衡活到老学到老

赞同来自: happysam2018 、hssanyecao 、许佛大人、阿戈

楼主辛苦拉！
感谢分享！
楼主牛B

2026-08-08 07:16 来自广西引用

KiteSonder

赞同来自: sybil03 、xicaiyiming 、hibernation33 、蚂蚁也是肉、司马缸不方、shiyouiy 、文风树上、hwyfbfb 、秃顶熊、wwwying9 、rj45 、zkguest 、学无止境180 、好奇心135 、流沙少帅、csh868 、apple2019 、有耐心的普通人、bismackzhang 、天高云阔、gxyc 、晴空一鹤cc 、ASC1975 、Ayanamist 、叶纸、linlin 、不懂的太多、zfengzheng 、skyblue777 、我想吃蛇羹、hnhaiou 、Tom20221130 、数据矿工、hark2000 、gaokui16816888 、wxhcome1987 、炒股小学生、heheqiaoqiao 、happysam2018 、酱油面、巨鳄未成年、asdsky2000 、Cogitators 、横舟、郑和下西洋、阿戈、K326 、一思难过、kolanta 更多 »

谢谢关注，补充一下：

最惭愧的是，我对投资并不是很专业，这个涉及非常多的数据计算和统计。绝大部分计算，其实都是 AI 自己执行的。。。坦白来讲，我只抽检了一些数据，特别是附录 A、附录 C1 和 C2。所以，大家谨慎参考哈，如果发现有错误，欢迎拍砖。我觉得其实这个和工作场景使用 AI 是类似的，不太确定中间过程/结果，到底有多靠谱，如何全面评估和审核，其实也是一个问题。如果要一一核验，感觉又太耗时间了，有非常多的数据统计和计算，不知道大家有没有哪些好的思路？
研究花了多长时间？粗略估计人工耗时累计 9~10小时（含等待程序计算&运行的时间）。
2.1 一开始很简单，我就给 AI 说“集思录论坛时不时会冒出一个 xx转债送钱了类似的帖子。你研究一下，最近4年的这类帖子，自发帖之日起，这个转债的情况。列一个表格：发帖日期、转债名称、自发帖起价格最高上涨了多少，最低下跌了多少，包括其他你觉得有必要的数据；使用本地保存的东方财富的可转债数据”，它研究了个把小时，给了一个初版
2.2 它给的初版乍看还不错，但仔细读是不太行的（包括是报告的整体内容、关注的核心主题、各种细节），不断和它交流，不断改进。当然，现在这个版本也不太行（哈哈哈）。。。这个持续交流&改进的过程比较费时间。周二起，每天下班后抽2~3小时弄这个。具体过程，有点难描述，大家以后应该也会体验到。
为啥要研究这个。因素很多，碰在一起，最终促成了这个：
3.1 近期工作中高强度使用 AI，做一些研究也在慢慢尝试借助这些工具的力量，对这些工具的能力边界，和 AI 合作的模式，也越来越熟悉了。这一点算是技术基础。
3.2 前两年都是无脑摊大饼，虽然收益比不上集友比自己之前瞎折腾强多了，但是今年普通水平的摊大饼感觉很难，所以被迫再深入研究研究，因此在进一步看看各方面更多数据，想提高一下投资收益（越研究感觉越难，感觉自己很难“超越市场”，对集友的敬仰之情更加深重了，哈哈哈）。
3.3 论坛里的朋友们贡献了很多干货，受益很多，但能力有限没有太多能回馈大家的，也是灵感来了，想发一点有趣的娱乐一下氛围，给大家提供一点情绪价值。周末愉快~
用到了哪些工具和平台？我直接使用的只有 Codex 这个工具，使用它当前最强的模型 GPT-5.6-Sol Max，Codex 主要使用了东方财富可转债的历史数据（之前研究别的问题时，它自己下载的），然后从集思录检索了很多信息。它也从搜索引擎搜索了“送钱帖”，我能看到它上网搜了各种东西，具体我也没关注到底有哪些。。。我没有直接使用更多的工具和平台。惭愧，我对投资者常用的工具和平台，都不太熟悉。最熟悉的就是集思录。
本人不专业，也没有逐项核对所有数据，大家谨慎参考哈。主要想给论坛添加一点快活的空气，谢谢大家的分享，受益很多。每次看到送钱帖，我就很想笑，哈哈哈。