投資界正在悄然蔓延一種恐慌。
這並沒有出現在頭條新聞中。你不會在 CNBC 上聽到它。但它確實存在——在財務規劃辦公室、投資論壇，甚至在財報電話會議中。
它聽起來是這樣的：
“為什麼這不再有意義了？”
你可能認為這與人工智能有關。這一點顯而易見。媒體專注於誰將贏得人工智能軍備競賽，多少工作將消失，以及哪些公司將在下一個十年中佔據主導地位。
但這並不是 真正的 顛覆。
更深層次的變化已經在市場內部發生。
股票現在的波動速度更快，反轉更劇烈，與基本面脱節的程度比現代歷史上任何時候都要嚴重。過去五十年中建立的財富積累策略仍然可以奏效……但它們不再以投資者記憶中的方式運作。
一個世紀前，報紙的行情帶將華爾街壓縮成幾分鐘。隨後是計算機、程序交易和量化革命。今天，下一次壓縮正在微秒級別發生。
如果你感受到這種劇烈波動，你並不孤單。
市場可以在午餐前上漲 2%，在收盤前暴跌，然後在第二天早上抹去整個漲幅……通常沒有足夠大的頭條新聞來解釋這一切。傳統的建議是 “擁有優秀的企業並耐心等待”，在長時間內仍然有效。但現在需要經歷大多數人難以忍受的回撤。
這是因為算法主導了今天的市場。但這只是故事的一半。事實是，它們 就是 今天的市場。
估計顯示，它們大約佔美國每日股票交易量的 70%–90%。再加上零售資本的激增——2025 年流入美國股票的現金流比前一年高出 53%——你就得到了一個為速度、情感和突發空洞而設計的系統。
你想象中的那些在交易大廳裏閲讀行情和打電話的人，現在大多隻是裝飾。真正的交易正在新澤西的服務器農場以光速進行，運行着比任何人類團隊在千年中能閲讀更多財報和分析更多價格模式的模型。
甚至時間跨度也在壓縮。平均持股期從 1950 年代的約八年降至今天的約五個月。
曾經大約每十年出現一次的熊市現在出現得更為頻繁。自 COVID 以來，我們經歷了三次，或大約每兩年一次。
我能聽到有人説：“這不正常！”
但這就是今天的新常態。
而下一個階段可能會帶來更大的不穩定性。市場正在從執行預定義策略的算法，轉向能夠做出決策、適應新數據並實時相互響應的人工智能系統。如果波動性今天感覺根深蒂固，進一步加速是很可能的。
那麼，當價格和基本面背離時，你該怎麼辦？當像 Netflix(NFLX) 或 Nvidia(NVDA) 這樣的藍籌股常常失去 35%、50% 或 66% 的價值後才恢復，這意味着什麼？
對於許多投資者來説，保持現狀的成本已經變得難以承受。
因此，在今天的文章中，我將探討一個可以幫助交易這個市場的框架：階段分析，由 Stan Weinstein 推廣。我將解釋為什麼 “第二階段”——當一隻股票突破靜態整合進入持續上漲時——往往是最有意義的收益開始的地方。
你還將看到，手動識別 5000 多隻股票中的這些設置是不現實的，以及如何通過系統化的突破評分方法幫助在它們成為頭條新聞之前發現潛在的第二階段候選股。
<h2>為什麼在波動市場中買入並持有會失效</h2>
人工智能作為交易工具對市場的影響，算法以機器速度執行預定義策略，這只是第一階段……
下一個階段已經開始形成，影響更為深遠。
人工智能代理——能夠做出決策、適應新信息並在沒有直接人類指令的情況下行動的自主系統——正在從研究實驗室轉向實際部署。
而它們對市場的影響仍然被低估。
想象一下，投資組合系統不再等待季度會議來重新平衡。它們持續調整，實時響應財報發佈、宏觀數據、價格變化，甚至彼此的行為。
想象一下，由自適應代理系統管理的交易所交易基金（ETFs），根據實時模式識別動態進出頭寸。
現在考慮這些系統不僅響應市場條件，還響應其他人工智能系統反應時所產生的反饋循環……自動決策的級聯在幾分之一秒內展開。
我們已經看到協調的算法行為如何引發閃電崩盤、流動性真空和劇烈的價格錯位。將這一框架擴展到更智能的系統管理更大規模的資本，暗示了一個波動性更加根深蒂固的環境。
平均股票持有期已經從 1950 年代的約八年降至今天的約五個月。在一個由代理驅動的市場中，這種壓縮可能會繼續。
長期投資者將不得不與在微秒內處理和行動信息的系統競爭。在快速輪換和頻繁回撤的環境中，持有一隻股票多年以等待基本面顯現變得越來越困難。
這種壓力並不是理論上的。它在真實的投資組合中顯現出來。
Nvidia（過去十年中最具財富創造能力的股票之一）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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在短短八年內發生了四次超過 35% 的崩盤，平均每兩年一次。儘管股票最終恢復並上漲，但承受這些損失需要非凡的紀律。
但學術版的 “保持投資” 忽略了親身經歷的感受，即目睹三分之一（或一半）的財富蒸發，並被告知 “這沒問題，這很正常，繼續持有……”
大多數人並不持有。
他們在底部賣出，在頂部附近買回，這就是為什麼散户投資者的表現長期低於他們理論上跟蹤的指數。這種反應根植於人類心理。損失的感受比同等的收益更為強烈。
與此同時，基本面與價格之間的關係在短期到中期的指導上變得不那麼可靠。儘管 Opendoor（OPEN）的收入和利潤率惡化，但在短短兩個月內上漲了近 1900%。
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而 Zillow（Z）在同一時期內，儘管創下了收入記錄並佔據主導市場地位，卻僅上漲了不到 30%，年末下跌了 7%。
當一隻股票的價格與其業務表現有效脱鈎時，基本面分析就變成了一張不再存在的領土的地圖。
<h2>階段分析：為這個世界構建的框架</h2>
在一個高波動性、動量驅動的市場中，僅僅依靠估值是不夠的。最重要的是實時資金流向的方向。
這就是階段分析的基礎，最早由交易先驅 Stan Weinstein 在《牛市和熊市獲利的秘密》中系統化。
這個理論在其簡單性上優雅：每隻股票經歷四個反覆出現的階段。
<ul>
<li>階段 1：整合 – 在下跌後形成的長時間、安靜的橫盤基礎。</li>
<li>階段 2：上漲 – 突破階段，機構資金介入，價格開始持續上漲。</li>
<li>階段 3：分配 – 動量停滯，早期買家開始獲利了結。</li>
<li>階段 4：下跌 – 賣出加速，週期重置。</li>
</ul>
機會集中在一個階段：階段 2。
一旦你看到了這一點，這幾乎是侮辱性的簡單：買入階段 2 的突破，在階段 3 開始時賣出，避免其他一切。
這就是 Palantir 從單位數股票躍升至三位數股票的地方……
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Carvana（CVNA）從低點爆炸性上漲超過 6000%……
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重大上漲的開始（通常在頭條新聞趕上之前）。
階段分析並不試圖預測收益或猜測公允價值。它識別出何時積累已經開始，動量正在建立。
在今天的市場中，領導層快速輪換，波動性持續，識別出一隻股票進入階段 2 可以在追逐行情和提前佈局之間產生差異。
稍後我將向你展示我們如何在 3000 多隻股票中應用這一框架，以及它如何幫助我們在潛在突破變得明顯之前發現它們。
<h2>問題：你無法以市場速度手動完成此操作</h2>
總而言之，你所學的投資市場已經不存在。
當 70%–90% 的日交易量由機器驅動……當散户資本可以通過輕輕一劃湧入……當領導層在幾周而不是幾年內輪換……猶豫可能代價高昂。
美國市場上有成千上萬只上市股票。在任何給定時刻，少數幾隻股票正在悄然從階段 1 過渡到階段 2……從橫盤走勢轉向持續上漲。
這種過渡是最大收益往往開始的地方。
你不會通過在週六下午翻閲財報來持續找到這些股票。你不會通過等待電視節目來捕捉它們。一旦它們在社交媒體上開始流行，突破已經在進行中。
這就是為什麼 我們構建了一個系統化的階段 2 突破篩選器，它掃描 3000 多隻股票，並根據其動量設置的強度為每隻股票分配 0 到 5 的突破評分。
在歷史測試中，它在 2025 年主要上漲之前識別出了八隻表現最佳的股票。
它在 Hycroft（HYMC）之前標記了 1100% 的上漲。
在 Terns（TERN）之前標記了 865% 的激增。
還有，Palantir（PLTR），在它成為市場上最受關注的 AI 股票之一之前很久。
目標很簡單：在機構動量建立時識別股票，當價格和成交量確認某些重要事情正在發生時。
波動性現在是市場的一部分。領導層變化迅速。資本流動迅速。
你當然可以嘗試手動跟上。我祝你好運。或者……你可以使用為這種環境構建的系統。
通過觀看我今天的緊急演示來了解它是如何工作的。
你將看到階段 2 在圖表上的樣子。
你將瞭解到哪些股票在我們的系統中目前得分最高。
市場不會放慢速度，但你不必落後。

投資界正經歷一場靜默的恐慌，傳統的買入並持有策略因人工智能和算法驅動的快速市場變化而變得不再有效。股票的波動加快，與基本面脱節，算法交易佔據了美國每日股票交易量的 70%-90%。平均持有期顯著縮短，熊市發生的頻率也在增加。隨着人工智能系統的發展，預計市場波動性將增加，這促使人們需要新的交易框架，如階段分析，以識別在這一新市場環境中潛在的收益

人工智能正在顛覆買入並持有的投資策略。以下是其替代方案