白天，或者说昨天（看到已经是凌晨了 [鬼脸]），很多朋友都参加了老虎社区在Guoco Midtown的那个大型活动，因为我看到群里一波又一波的晒照片的，晒奖牌的，我虽然也参加了这个活动，虽然只是去看看了一下，因为我没有在竞赛里获得好名次，起初是有点没有想要去看别人庆祝。 我觉得，反正我去参加这个活动，也是做绿叶的，何必呢。[鬼脸]
然后一位朋友说，去见识一下那些Trade Winner们，才知道我们和Winners的差距在哪里啊，投资的路那么大，碰上同一个风格的玩家，也不是什么稀奇的事情，还说不定能学到什么呢。于是我就注册了，跟着一起去参加了。也幸好我参加了，我才学到了。在James 老师的这个 2026 US Market Outlook 分享里，在“AI繁荣”与“泡沫破灭”之间，我学到的不是答案，而是框架。
James老师这次开篇的叙事很有冲击力，连续三年大涨之后，市场的情绪早已不是“怀疑”，而是“默认”。默认AI会继续带来指数级利润，默认科技巨头的资本开支终将兑现，默认任何回调都是上车机会。可市场最危险的时刻，往往不是恐慌，而是默认。
但是，我觉得James 的观点并不极端，他并没有用耸动的方式宣判“泡沫已至”，也没有用信徒式的口吻宣称“AI 永远正确”。他的核心判断更像一位策略师的平衡术，AI 泡沫短期不太会立刻破裂，因为离“叙事终局”还有距离，产业仍在扩张阶段。但 2026 的波动性会显著上升，它叠加了“总统任期第二年效应”与“三连涨后的第四年效应”，市场更可能走向一种“中途回撤 10%-15% 的颠簸牛市”。
他这句话其实把 2026 的性格讲得很清楚，它不一定是“毁灭”，但很可能不再是“轻松”。而对我们这些普通人投资者来说，“不轻松”不是坏消息，坏消息是我们在不轻松时仍用轻松年代的仓位、杠杆和心态去交易。这个很重要。
另外，他这次分享里，我认为最有“策略味”的部分，是他用三个时间维度给出提示，总统周期第二年、三连涨后的第四年、以及季节性模式。它们不是预测模型，更像风险提示灯：当多个提示灯同时亮起，我们就该减少侥幸心理。认同 [强]
根据他展示的那些历史统计显示，总统任期第二年往往是四年中回报相对较弱、最大回撤更大的阶段。当然，James 也强调的不是“必跌”，而是“更容易跌得让你受不了”。换句话说，即便全年最终收红，中途也更容易出现一次把人甩下车的调整。
我个人，是非常喜欢这种表达的，它不是把统计当成宿命，而是把统计当成行为风险的放大器。在波动更大的年份，很多人的错误往往不是选错方向，而是把正常回撤当成趋势反转，把短期噪声当成基本面证伪，或者在回撤里用情绪替代计划。
他也提到了 “连任/回归”的特殊样本，当出现“同一位总统再次执政”的情形，其第二年的历史表现并不必然糟糕，甚至在样本里回报中位数不低，但回撤仍然存在。问题是，目前这位，不是“更差”，而是“更颠”，这个相信大家早已深有体会，还有谁比现任的那位 “更颠” 啊 ，前无古人，后无来者吧 [鬼脸]
如果把 “Year 2 最差”的简单结论拆开成两层来看，一个就是 “回报不一定差”，另一个就是 “但 路径往往更折腾”，而我们投资成败常常取决于路径，而非终点啊。能否穿越波动，决定我们是否能拿到那份“后来证明是对的回报”。
还有就是，三连涨后的第四年，可能分化极大，趋势需要“盈利证明”续命。当指数在前三年已经实现超额上涨后，第四年的统计分布会明显拉开：有的年份继续大涨，有的年份几乎原地踏步，有的年份甚至会出现深度调整。我觉得James 想表达的可能是，第四年不再是“坐等风来”，而是“必须有更硬的证据”。证据是什么？就是盈利兑现、现金流兑现、以及估值与利率之间的再平衡。
而这，正好与 AI 的命题形成闭环，如果 AI 的资本开支无法转化为可持续的收入与利润，那么第四年的市场会更挑剔。如果转化成功，市场就能继续讲下去，但上涨会越来越依赖“兑现”而不是“想象”。
季节性那两张图，也让我印象很深，一种是 “到4月中旬仍偏强，Q2-Q3更容易修正，Q4反弹”；另一种情景是“涨到7月中旬，然后7 月中到 10 月中回撤约12%，年底修复”。
把两者叠在一起，就不难发现它们都在指向同一个结论：年中到三季度是一段波动更高的时间带。这不是因为日历有魔法，而是因为市场在这一段时间里往往叠加了更多不确定性：政策预期、再平衡、估值敏感、资金成本变化等，季节性更像是这些行为惯性的统计投影。
对我来说，这部分最大的启示不是“什么时候卖”，而是2026的风险管理应该把时间维度纳入计划。不是等跌了再想办法，而是提前假设“会跌”，并为 “怎么跌、跌到哪里、跌了我怎么办” 写好剧本。
他还提到了基础设施（芯片/硬件/设备）、云与算力服务、应用与平台、以及存储等。这个方面，个人认为 James老师的表达非常务实，AI 不是一个概念股集合，而是一条链。链条不同环节的胜负手不同，风险点也完全不同。在芯片与先进制程环节，他强调了一个关键句式：需求是否真实，需要“客户的客户”来验证。这句话很锋利，因为它戳破了很多“订单—收入—利润”之间常被忽略的空档，订单可能来自抢购、也可能来自恐慌性备货，需求可能来自试验、也可能来自真正的商业化扩张，技术领先不等于利润永远领先，供应链瓶颈、政策限制、出口与市场结构都会重塑盈利曲线。
对我而言，这部分提醒我，看AI上游不能只盯“技术力”，还要盯“可持续性”，先进制程的资本开支、设备的交付节奏、产能爬坡的瓶颈、以及外部风险溢价。云与算力服务的标的往往拥有最直接的“AI 需求”叙事，但讲座同时非常明确地把风险写在明面上，高杠杆、高资本开支、负自由现金流、客户集中。这些词几乎是云算力服务的“风险四件套”。
我很喜欢讲座里那页“All bears are out”的处理方式，它并不是让你盲从悲观，而是提醒：当几乎所有重量级投资者都在警惕时，市场的恐惧其实已经部分被“预先写进价格”。这让我想起一句话：恐惧本身不可怕，可怕的是恐惧出现时你没有框架，只剩情绪。
在讲座最后的“Reflections”里，James给出的建议很像他亲手写过无数次交易复盘后总结出来的规则。我只记住了几条而已，内容有点多，手机拍都没有拍全。[鬼脸]
1. 不要只买“最容易持有”的股票，因为最容易持有，往往意味着市场已经给了它最舒适的叙事与最多的共识溢价。共识并非不对，但当共识太满，赔率会下降。
2. 不要挑战别人的信仰（尤其在趋势早期）， 这句话听上去像鸡汤，但其实是对“趋势交易”的尊重。泡沫往往不会在你认为它该破的时候破，市场可以在非理性里待得比你更久。与其用“应该”对抗趋势，不如用“仓位与风控”与不确定共存。
3. 好的 FOMO，学会“越涨越敢加”（Averaging Up）， 这是反人性的。多数人只会在下跌中补仓，却不敢在上涨中加仓。但 James 的观点是，在强趋势里，“越涨越贵”往往对应“越确定”，而“越跌越便宜”未必对应“越安全”。 我理解为，加仓的依据应是胜率与确定性，而不是价格便宜。
4. 卖出纪律，用时间而不是价格管理持有，以时间设定持有期，是为了避免被短期波动牵着走。也让我们能更客观地评估“这家公司到底有没有按预期兑现”。
5. 摊低成本只做一次，这条我愿意当作 2026 的护身符。重复摊低成本很容易把“投资”变成“赌徒式加注”。在波动更大的年份，纪律比观点更重要。他的Example Portfolio 就可以先存起来了。
最后他给出的两套操作建议（情景一/情景二）也非常务实，无论 4 月见顶还是 7 月见顶，都指向同一个动作，在可能的回撤窗口之前降低风险暴露，为 Q2-Q3 的回调预留子弹，等待 Q4 修复。这不是“择时神话”，而是一种“在风险时间带减少脆弱性”的策略。深表认同 [握手]
谢谢James老师的分享，受教了 [抱拳]
朋友们都有去参加这个活动吗，也来分享一下您的高见吧 [鬼脸]
[财迷]$老虎证券(TIGR)$ [财迷]
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