完整分析代码与原始数据处理过程：
Google Colab Notebook: https://colab.research.google.com/drive/15dBsIpnSFBJzyruTeddNcWyrrCyVENL9?usp=sharing
一、核心策略：Bet the Dip（买在情绪最差的时候）
回头看 2025 年，我几乎所有比较重要的买入，核心逻辑都可以总结为 Bet the Dip。
我并不是在追逐上涨，而是在市场情绪明显偏悲观、价格出现阶段性回调时选择入场。
具体来说，大部分建仓发生在 四月份的一次较大回调、九月份的一次阶段性下跌，以及十一月份 AI 板块的系统性回落。
当时的共同点其实很明显：
短期消息面都不太好，市场整体偏谨慎。但从中长期角度看，我并没有觉得 AI 相关的核心逻辑真的被破坏。这也是为什么我更愿意在这些时间点逆着情绪去买，而不是等市场重新变得“舒服”。
二、整体结果：收益主要来自入场判断
从结果上看，截至年末：
- 总已实现收益（Realized PnL）：$2,171
- 交易胜率：77.78%
- 单笔期望收益（Expectancy）：+$60.31
- 平均持仓周期：36.7 天 这些数字本身并不夸张，但它们比较真实地反映了一点：
今年的收益并不是靠某一次“运气很好”的押注，而是来自多次判断和相对稳定的执行。
三、交易结构：偏胜率型，而不是高赔率
如果从交易结构来看，我这一年的风格其实比较清楚：
- Profit Factor：2.69
- Payoff Ratio：0.77 也就是说，我并不是那种靠少数大赚来覆盖大量亏损的策略。
更多时候，是 多数交易小赚或中等幅度盈利，但一旦判断错误，单笔亏损可能会相对集中。
这种结构本身没有对错，但它对两件事要求很高：
仓位控制，以及不要让极端错误发生。
四、做得最好的交易：给趋势时间
今年最让我满意的几笔交易，主要集中在 Rocket Lab（RKLB） 和 NVIDIA（NVDA）。
RKLB 是比较典型的例子：
在相对低位建仓之后，并没有急着进出，而是给了它足够的时间，最终单笔收益接近 95%–99%，持仓周期也在 100 天左右。
NVDA 的情况类似。虽然并没有吃到全部上涨，但在趋势中保持了一定耐心，最终也获得了大约 37% 的收益。
这类交易让我更确信一件事：
在对的方向上，时间本身就是收益的一部分。
五、最重要的失误：一次不该发生的投机
如果只选一件今年最需要反思的事情，那一定是 GME 的 Put 交易。
这是一笔解释起来并不复杂的交易——
本质上是一次 短期、高风险的投机性尝试。
结果也很直接：
- 单笔亏损约 $584
- 接近 100% 的回报 问题并不在于“看错方向”，而在于 仓位完全没有控制好。
在一个整体偏胜率型的交易体系中，这种极端亏损的破坏力会被明显放大。
这也是今年给我最明确的一次提醒。
六、其他亏损：不致命，但值得复盘
除了 GME 之外，还有一些亏损交易，比如：
- CRCL：约 -18.7%
- AAPL：约 -10.8% 这些更像是交易过程中正常会遇到的误差，并不算失控。但它们也提醒我，在趋势尚未完全确认时，仓位规模仍然需要更加克制。
七、关于 AI 的长期判断
到现在为止，我对 AI 更适合用中长期视角去投资 这一判断并没有发生改变。
短期来看，2C 场景 仍然比较有限；但在 2B 方向，无论是算力、基础设施，还是企业级应用，AI 的渗透空间仍然很大。
结合我自己从事 AI 应用相关工作 的背景，我更倾向于认为，真正更系统性的商业兑现，可能会出现在 2026 年以后。这也是为什么在回调阶段，我愿意承受一定波动，进行中等仓位布局。
八、年度总结：真正的问题不是判断，而是工具错配
这是我在市场中的第二年。回头看 2025 年，我最大的收获并不是某一笔交易的盈亏，而是对一个问题有了更清晰的认识：
今年的主要问题，并不是方向判断错误，而是在正确的方向上，使用了不匹配的风险工具。
在 AI 相关资产上，我在情绪悲观时敢于买入，也在趋势展开时获得了正向回报，这说明方向和时点本身并非核心问题。
但在执行层面，我一方面用偏短线的止盈规则去处理本应长期持有的资产，另一方面又在投机性交易中放大了不该承受的风险敞口。
结果是：
好的判断没有被充分放大
错误的判断却被不成比例地放大 这让我意识到，下一阶段需要优化的并不是“看什么”，而是：
用什么工具表达观点
用多大的仓位承担错误
哪些判断值得时间，哪些判断只值得尝试 如果说第一年是在学习市场，第二年是在验证策略，那么今年更像是在明确一个问题：
哪些收益是真正可复制的，哪些只是偶然的。
九、新一年的计划：从判断到风险结构
展望新的一年，我关注的重点并不是彻底改变“投什么”，而是更认真地优化 “如何围绕判断来表达和管理风险”。
基于 2025 年的经验教训，我对接下来一年的计划可以总结为三个方向：
1. 明确区分核心持仓与投机交易
未来，我会更加清晰地划分：
- 核心持仓：基于中长期判断建立的仓位（例如 AI 基础设施、企业级应用等方向）
- 投机或战术性交易：本质上偏短期、机会驱动的交易 对于投机性交易，我会设定明确的仓位上限，确保即使发生完全亏损，也不会对整体组合造成实质性影响。
2. 让风险工具与投资周期真正匹配
今年的一个重要问题在于，我曾用偏短线的止盈和风控规则，去处理本应中长期持有的仓位。
在新的一年里：
- 对于高确定性的长期判断，将给予更宽的风险空间和更长的时间维度
- 对于短期交易，则继续采用更严格的风控，但在更小的仓位规模下执行 核心目标是：让风险管理方式与背后的投资逻辑保持一致，而不是用同一套规则处理所有交易。
3. 减少决策次数，放大正确判断
相比于提高交易频率，我更希望：
- 做出更少但更有质量的决策
- 让高质量的判断在时间中逐步放大
- 减少“判断正确却没有在结果中充分体现”的情况
收尾思考
如果说第一年是在学习市场，第二年是在验证策略和认识自我，那么接下来的一年，将更多聚焦于 “结构”——也就是建立一套能够让正确判断充分发挥作用、同时又能让错误保持可控的风险体系。