实践证明：赢家经常是犯大错误最少的人，而不是依据天才思想和运气行事的人。
2001年上半年，上证A股升幅6.8%、深证A股升幅2.25%。仅显形成本（印花税0.4%、佣金0.35%）就达1.5%。仅够OPMI顺应市场热点调整一次资产结构。实际中，大多数OPMI或多或少地进行交易，平均而言，同期股指升幅不足弥补交易成本。面对即将开始的股市调整，不甘心认赔出局，结果资产进入风险过高状态（高位被套），损失惨重。
交易成本的影响：
交易成本惩罚短期、信息型策略的强度比长期、价值型策略大；对集中于小额、流动性不好的资产的策略影响程度比集中于流动性较好的资产大。
交易艺术：是避免交易过快导致的高即时成本与避免交易过于耐心带来的高机会成本之间的平衡术。
使用技术分析体会
•成功运用的前提条件是市场供求双方必须自由发挥作用。
•技术分析与数据分析相比较，技术分析似乎较为短视、投机，纯属于为中短期的交易进出服务的；而数据分析主要是为中长期的投资行为服务的；技术分析相对易学，但不易精通，更涉及到投机学的艺术。
•技术分析超过数据分析的优势在于：它能对数据资料和信息的明显错误的理解做出反应，而以数据分析研究为指导原则的市场交易者则认为市场会严格按照经济数据逻辑的变化来变化，往往会造成短期账面损失；能确认对市场的均衡造成扭曲的早期信号。
〈德〉乔齐姆•高德伯格、鲁狄格•冯•尼采著，赵英军译（2004）：《行为金融》观点：“技术分析仅有一个机会长期生存下去，那就是建立于心理分析基础上，即去研究行为金融理论的分析结论。”
金融投资策略三：数据分析
根据经济学、金融学、财务管理学及投资学的基本原理，通过对影响或决定证券投资价值及价格的基本因素，如对宏观经济指标、经济政策走势、行业的市场结构及生命周期、公司经营作风、公司销售财务状况等，进行分析预测，评估证券的投资价值，判断证券的合理价位，从而进行投资决策或提出相应投资建议的一種分析方法。
1.经济分析：分析预测各種宏观的经济因素及其对证券市场的影响。
2.行业分析：通过对各行业市场结构、行业生命周期、政府干预等特征的分析和预测，选择风险小、有发展前景的行业作为投资对象。
3.公司实质分析：对公司的经营管理、科技开发实力、工艺设备及技术水平等方面进行分析。
4.公司财务分析：运用特定的方法，对公司各種财务报表和资料所反映的账面数字，进行有关变动趋势及相互关系的研究判断。
彼得•林奇经典投资：
在皇冠-科克-希尔公司，我注意到在总裁的办公室里挂着一幅罐头盒生产线的照片，地板上铺着褪了色的油地毯，办公家具比我参军时用的还破旧。这是一家应该优先考虑购买的公司，你知道它的股票發生了什么变化吗？在过去的30年间，它的股价涨了280倍（年增长20.66%）。这就是巨额收益和简朴总公司结合的伟大结果。（注1：该公司成功原则，舍得投资技术改造、节约、再有钱就回购股票。）（注2：林奇1977年～1990年，13年间的年收益29.00%，同期标准普尔500指数年增长14.50%。在OPMI市场迄今功成身退业绩最佳者）
关于数据分析的思索
1.信息处理能力：
人类处理問題有两種典型的信息模式，其一是线性，其二是互动型。
在面临一系列的连续的信息时，如果各信息之间的关系是线性的，即可以通过逻辑推理从上一步推论下一步，不管技术如何复杂，都可以一步步前进以至成功。
互动型信息，是指大量信息之间相互关联，任何一个因素的变化都会引起相关因素的变化。由于人类处理大量信息能力的局限，更多的信息并不意味更高额的回报。
数据分析属于互动型分析处理。
2.过去不能说明未来：
在一个激烈变化的经济环境下，由于政治、经济、产业和竞争条件的变动，采用过去预测未来是不可能的。
观点：
•投资者不应该蔑视经济规律方面的知识，数据分析从长期来看还是一種有用的分析工具。不过，不要忘记变化的环境因素影响。
•数据分析应用要领：牛市买成长股、熊市买价值股。
•对价值投资的领悟。
•长期持有质优股择机行事——投资最高境界。
金融投资策略四：金融经济学
金融经济学是研究（在效率市场假说上）如何借助金融市场的功能来完成财富在不同的金融产品中分配。
•投资组合理论：
测量每只股票相对其他股票价格变动的相关性。然后选择一组彼此为负相关的股票，就能化解个别股票下跌带来的风险。
•资本资产定价模型（CAPM）：
预期收益=无风险收益+β[市场预期收益–无风险收益]
•套利定价模型（APT）：
•多因素模型：
•期权定价模型：
