投资界正在悄然蔓延一种恐慌。
这并没有出现在头条新闻中。你不会在 CNBC 上听到它。但它确实存在——在财务规划办公室、投资论坛，甚至在财报电话会议中。
它听起来是这样的：
“为什么这不再有意义了？”
你可能认为这与人工智能有关。这一点显而易见。媒体专注于谁将赢得人工智能军备竞赛，多少工作将消失，以及哪些公司将在下一个十年中占据主导地位。
但这并不是 真正的 颠覆。
更深层次的变化已经在市场内部发生。
股票现在的波动速度更快，反转更剧烈，与基本面脱节的程度比现代历史上任何时候都要严重。过去五十年中建立的财富积累策略仍然可以奏效……但它们不再以投资者记忆中的方式运作。
一个世纪前，报纸的行情带将华尔街压缩成几分钟。随后是计算机、程序交易和量化革命。今天，下一次压缩正在微秒级别发生。
如果你感受到这种剧烈波动，你并不孤单。
市场可以在午餐前上涨 2%，在收盘前暴跌，然后在第二天早上抹去整个涨幅……通常没有足够大的头条新闻来解释这一切。传统的建议是 “拥有优秀的企业并耐心等待”，在长时间内仍然有效。但现在需要经历大多数人难以忍受的回撤。
这是因为算法主导了今天的市场。但这只是故事的一半。事实是，它们 就是 今天的市场。
估计显示，它们大约占美国每日股票交易量的 70%–90%。再加上零售资本的激增——2025 年流入美国股票的现金流比前一年高出 53%——你就得到了一个为速度、情感和突发空洞而设计的系统。
你想象中的那些在交易大厅里阅读行情和打电话的人，现在大多只是装饰。真正的交易正在新泽西的服务器农场以光速进行，运行着比任何人类团队在千年中能阅读更多财报和分析更多价格模式的模型。
甚至时间跨度也在压缩。平均持股期从 1950 年代的约八年降至今天的约五个月。
曾经大约每十年出现一次的熊市现在出现得更为频繁。自 COVID 以来，我们经历了三次，或大约每两年一次。
我能听到有人说：“这不正常！”
但这就是今天的新常态。
而下一个阶段可能会带来更大的不稳定性。市场正在从执行预定义策略的算法，转向能够做出决策、适应新数据并实时相互响应的人工智能系统。如果波动性今天感觉根深蒂固，进一步加速是很可能的。
那么，当价格和基本面背离时，你该怎么办？当像 Netflix(NFLX) 或 Nvidia(NVDA) 这样的蓝筹股常常失去 35%、50% 或 66% 的价值后才恢复，这意味着什么？
对于许多投资者来说，保持现状的成本已经变得难以承受。
因此，在今天的文章中，我将探讨一个可以帮助交易这个市场的框架：阶段分析，由 Stan Weinstein 推广。我将解释为什么 “第二阶段”——当一只股票突破静态整合进入持续上涨时——往往是最有意义的收益开始的地方。
你还将看到，手动识别 5000 多只股票中的这些设置是不现实的，以及如何通过系统化的突破评分方法帮助在它们成为头条新闻之前发现潜在的第二阶段候选股。
<h2>为什么在波动市场中买入并持有会失效</h2>
人工智能作为交易工具对市场的影响，算法以机器速度执行预定义策略，这只是第一阶段……
下一个阶段已经开始形成，影响更为深远。
人工智能代理——能够做出决策、适应新信息并在没有直接人类指令的情况下行动的自主系统——正在从研究实验室转向实际部署。
而它们对市场的影响仍然被低估。
想象一下，投资组合系统不再等待季度会议来重新平衡。它们持续调整，实时响应财报发布、宏观数据、价格变化，甚至彼此的行为。
想象一下，由自适应代理系统管理的交易所交易基金（ETFs），根据实时模式识别动态进出头寸。
现在考虑这些系统不仅响应市场条件，还响应其他人工智能系统反应时所产生的反馈循环……自动决策的级联在几分之一秒内展开。
我们已经看到协调的算法行为如何引发闪电崩盘、流动性真空和剧烈的价格错位。将这一框架扩展到更智能的系统管理更大规模的资本，暗示了一个波动性更加根深蒂固的环境。
平均股票持有期已经从 1950 年代的约八年降至今天的约五个月。在一个由代理驱动的市场中，这种压缩可能会继续。
长期投资者将不得不与在微秒内处理和行动信息的系统竞争。在快速轮换和频繁回撤的环境中，持有一只股票多年以等待基本面显现变得越来越困难。
这种压力并不是理论上的。它在真实的投资组合中显现出来。
Nvidia（过去十年中最具财富创造能力的股票之一）在 2018 年下跌了 56%，在 2020 年下跌了 3%，在 2021–2022 年下跌了 66%，在 2025 年初下跌了 37%。
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在短短八年内发生了四次超过 35% 的崩盘，平均每两年一次。尽管股票最终恢复并上涨，但承受这些损失需要非凡的纪律。
但学术版的 “保持投资” 忽略了亲身经历的感受，即目睹三分之一（或一半）的财富蒸发，并被告知 “这没问题，这很正常，继续持有……”
大多数人并不持有。
他们在底部卖出，在顶部附近买回，这就是为什么散户投资者的表现长期低于他们理论上跟踪的指数。这种反应根植于人类心理。损失的感受比同等的收益更为强烈。
与此同时，基本面与价格之间的关系在短期到中期的指导上变得不那么可靠。尽管 Opendoor（OPEN）的收入和利润率恶化，但在短短两个月内上涨了近 1900%。
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而 Zillow（Z）在同一时期内，尽管创下了收入记录并占据主导市场地位，却仅上涨了不到 30%，年末下跌了 7%。
当一只股票的价格与其业务表现有效脱钩时，基本面分析就变成了一张不再存在的领土的地图。
<h2>阶段分析：为这个世界构建的框架</h2>
在一个高波动性、动量驱动的市场中，仅仅依靠估值是不够的。最重要的是实时资金流向的方向。
这就是阶段分析的基础，最早由交易先驱 Stan Weinstein 在《牛市和熊市获利的秘密》中系统化。
这个理论在其简单性上优雅：每只股票经历四个反复出现的阶段。
<ul>
<li>阶段 1：整合 – 在下跌后形成的长时间、安静的横盘基础。</li>
<li>阶段 2：上涨 – 突破阶段，机构资金介入，价格开始持续上涨。</li>
<li>阶段 3：分配 – 动量停滞，早期买家开始获利了结。</li>
<li>阶段 4：下跌 – 卖出加速，周期重置。</li>
</ul>
机会集中在一个阶段：阶段 2。
一旦你看到了这一点，这几乎是侮辱性的简单：买入阶段 2 的突破，在阶段 3 开始时卖出，避免其他一切。
这就是 Palantir 从单位数股票跃升至三位数股票的地方……
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Carvana（CVNA）从低点爆炸性上涨超过 6000%……
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重大上涨的开始（通常在头条新闻赶上之前）。
阶段分析并不试图预测收益或猜测公允价值。它识别出何时积累已经开始，动量正在建立。
在今天的市场中，领导层快速轮换，波动性持续，识别出一只股票进入阶段 2 可以在追逐行情和提前布局之间产生差异。
稍后我将向你展示我们如何在 3000 多只股票中应用这一框架，以及它如何帮助我们在潜在突破变得明显之前发现它们。
<h2>问题：你无法以市场速度手动完成此操作</h2>
总而言之，你所学的投资市场已经不存在。
当 70%–90% 的日交易量由机器驱动……当散户资本可以通过轻轻一划涌入……当领导层在几周而不是几年内轮换……犹豫可能代价高昂。
美国市场上有成千上万只上市股票。在任何给定时刻，少数几只股票正在悄然从阶段 1 过渡到阶段 2……从横盘走势转向持续上涨。
这种过渡是最大收益往往开始的地方。
你不会通过在周六下午翻阅财报来持续找到这些股票。你不会通过等待电视节目来捕捉它们。一旦它们在社交媒体上开始流行，突破已经在进行中。
这就是为什么 我们构建了一个系统化的阶段 2 突破筛选器，它扫描 3000 多只股票，并根据其动量设置的强度为每只股票分配 0 到 5 的突破评分。
在历史测试中，它在 2025 年主要上涨之前识别出了八只表现最佳的股票。
它在 Hycroft（HYMC）之前标记了 1100% 的上涨。
在 Terns（TERN）之前标记了 865% 的激增。
还有，Palantir（PLTR），在它成为市场上最受关注的 AI 股票之一之前很久。
目标很简单：在机构动量建立时识别股票，当价格和成交量确认某些重要事情正在发生时。
波动性现在是市场的一部分。领导层变化迅速。资本流动迅速。
你当然可以尝试手动跟上。我祝你好运。或者……你可以使用为这种环境构建的系统。
通过观看我今天的紧急演示来了解它是如何工作的。
你将看到阶段 2 在图表上的样子。
你将了解到哪些股票在我们的系统中目前得分最高。
市场不会放慢速度，但你不必落后。

投资界正经历一场静默的恐慌，传统的买入并持有策略因人工智能和算法驱动的快速市场变化而变得不再有效。股票的波动加快，与基本面脱节，算法交易占据了美国每日股票交易量的 70%-90%。平均持有期显著缩短，熊市发生的频率也在增加。随着人工智能系统的发展，预计市场波动性将增加，这促使人们需要新的交易框架，如阶段分析，以识别在这一新市场环境中潜在的收益

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