一、人工智能 投资逻辑
人工智能的发展与应用
在当今社会，人工智能（AI）已经成为技术领域的热门话题，其发展速度和应用范围越来越广泛。作为一种模拟人类智能行为的技术，人工智能正在逐渐渗透到各个行业，为企业和个人带来了许多机遇和挑战。
人工智能的投资价值
随着人工智能技术的不断进步，越来越多的投资者开始关注人工智能领域的投资机会。人工智能作为未来的发展方向之一，具有巨大的投资潜力，吸引着越来越多的资金和资源投入其中。
人工智能的投资逻辑
要想在人工智能领域取得成功的投资，首先需要了解其投资逻辑。人工智能作为一种前沿技术，具有高风险高回报的特点，投资者需要具备较强的风险意识和长期眼光。
人工智能投资的风险与挑战
尽管人工智能领域有着巨大的发展潜力，但也面临着诸多风险和挑战。投资人在进行人工智能投资时，需要认识到市场波动、技术风险等方面的挑战，并做好充分的风险控制准备。
人工智能投资的未来展望
随着科技的不断发展和人工智能技术的逐步成熟，人工智能投资领域将会迎来更加广阔的发展空间。未来，人工智能将在各个行业中发挥越来越重要的作用，拥有巨大的投资潜力。
二、投资的逻辑原理？
要说投资的逻辑，必须先讲讲投资的目的。
简单讲，投资的目的就是如何在未来最大程度的获取收益，要远高于当前投入的回报。那么，这样就会引发出一个话题，如何获取最大的回报？
怎样的投资理念和方式可以获取最大的回报？这就引出了投资逻辑的命题。
对于普通老百姓来说，最常见两种投资路径——房地产和股市。房地产投资，自从经历2015年“330政策”的暴涨后，我一直是比较看空的，一是周期性的问题，二是政策导向发生了根本的变化，当前出台的政策不激烈，但都是长效机制的组成部分，加上即将出台的房产税，就基本构成了房地产政策的长效机制基本雏形，必将对房地产市场影响深远。这里就不再对房地产的投资赘述。
今天我着重讲的是股票的投资逻辑。首先要声明一下，我是价值投资的信仰者和践行者，我需要赚取是上市公司发展所带来的股权增值的钱，而不是去市场中赚取资金博弈的钱。这个很重要，事关理念的问题。那么对于我来说，投资某支股票就是投资这家公司的股权。因此我这里要讲的投资的逻辑，就是投资上市公司股权的逻辑。
我知道很多技术派或许不以为然，有些人是靠画图来炒股票的，这里面的核心其实就是资金博弈，当然很多人玩技术至今也没弄明白其中的本质。据我所知，更多老百姓是靠听消息和感觉来买卖股票的，所以称为“炒”股再恰当不过了。靠画图炒股票确实有人获得些许成功，但是终究是不长久的，从K线的轨迹来判断股价的走势，有点牵强。特别是当你理解了K线和技术指标背后的计算原理后，你会更觉得依靠画图来炒股是一点逻辑都没有的。靠消息和感觉就那就更不靠谱了，真有惊天大幕的消息（且不说合不合规），是不可能传递到散户的耳朵里来的，但传到散户那边来了的时候，你会发现股价基本上已经进行一轮快速上涨，散户基本上是最后听到的，再进去无非就成为了别人眼中的“接盘侠”和“韭菜”。总之，我们千万不要相信有天下会掉馅饼这种好事。
因此，总体来说，最终投资A股的结果是“一盈一平八亏损”。
很多人买卖股票没有任何逻辑可言，不管是买还是卖都是没有依据的，完全凭感觉行事，这是很危险的。没逻辑的东西即便是成功也是偶然，形不成系统，当然也持续不下去。
那么股票投资究竟是要遵循怎样的逻辑？
01
投资理念
首先是要树立正确的投资理念。说到这里，经过我十几年的实践经验，能够战胜市场还是价值投资，要把买卖股票当成是投资上市公司的股权，通过投资股权让上市公司去为你赚钱，股价上涨的核心逻辑是上市公司持续的赚钱使得股权增值了。股价上涨最终就会体现到你的收益上来，不管是来源于股价的上涨和还是派发的股息。
这里简单讲一下股价与股息的关系。如果股息率高于市场可接受的回报率，那么会导致股价上涨，使得股息率最终在市场公允水平线上波动；如果股息率低于市场可接受的回报率，那么股价就得下挫来满足市场公允回报水平。当然，这个理论只是适合持续并稳定派发股息的市场，目前这点在A股市场并不是很适用。但它毕竟是投资中最本质的东西之一，所以在这里特意拿出来说一下。
说到这里，可能会有人说，你这个太理论化和理想化了，可操作性不强。但我想说的是，很多人就是放弃这亘古不变的真理而导致失败的。就如同前些年总是有人抱怨读书无用，说大学课本上学的东西没用，其实我想问问，你真的弄懂了课本上讲的原理吗？你真的有将这些原理运用来实践去吗？以我个人的经验，原理和逻辑是最精华的东西，使用起来真是屡试不爽，可以以不变应万变。
有这么一句话叫着最简单的道理往往是最有效东西。
经常有人问及我的收益率，我说不高，自从2011年以来，平均年化收益率15%左右，牛市会比较不错，熊市会差些，但是很稳定。一般人听到前半段就没兴趣跟我聊下去，15%左右，还不如买P2P（买着买着就灰飞烟灭了）。我只能是呵呵了，年化15%，算算几年可以翻一番。大家扪心自问一下，几个人能做到？
好了，扯远了。主要想跟大家讲明白这个投资理念的重要性，最后记住一条，买卖股票就是投资上市公司的股权。
02
行业的选择
既然知道买卖股票就是投资上市公司股权，那么该如何选择上市公司，就成为重中之重了。
上市公司是什么？是企业，企业就意味有行业，行业就会有其归属的产业，产业就有自身发展规律。有些产业理论知识的人就很容易明白。
产业是有发展周期的，从婴儿期到衰退期是有它的成长逻辑。怎么判断产业处于什么周期，可以借助理论，根据目前产业的特征来判断。一般来说，处于衰退期或是成熟期末期的行业不要买；处于婴儿期的行业慎重买，因为有可能会迎来暴涨，当然也很容易挂掉；稳健起见，可以着重去挑选处于成长期和成熟期早期的行业。但一般普通人不一定会掌握深厚的产业分析知识和丰富的数据（这也是为什么投资要借助专业人士的重要原因，当然很多所谓专业人士是在滥竽充数，怎么去判断也够费劲的。）。
对于一般非专业人士来说，也可以凭借信息处理来识别一下，如果一个行业已经具备一定规模，且还保持持续高增长；那么没错，这就是我们需要投资的行业，比如当前的新能源汽车、智能制造等行业。而像那些已经出现寡头垄断的行业，前几家公司巨大，但是无增长甚至下滑，你能指望这个行业还会有爆发式增长吗？我觉得很难，比如说我们天天使用中国移动、电信和联通所构成的通讯行业，市场空间基本上可以预测，成长空间很有限。（当然不是行业处于成熟期后期就一定不能投资，因为这里还涉及到价格的问题，后面将会阐述到）。
另外还有一个很值得谈的行业，就是保险行业。我认为中国的保险行业已经跨越了起步阶段，目前正迎来了爆发式增长的时期，主要原因在于人们生活水平的提高对保险的需求迅速扩大、稳定性强的投资途径稀缺、人们对保险的认知发生了根本性的变化。这几年，身边的人时常会讨论买保险的事情，去个国、旅个游，大部分人都会自动选择买保险；而在前几年可是另一番光景，人们都是见到保险推销员敬而远之。因此，保险行业发生质的变化，在未来将会持续保持高速增长的态势，尽管银监会与保监会已经合并，对保险资金投资的限制增多了，但是我仍然认为保险行业是具有投资逻辑和投资价值的。
说到行业，也不得不谈谈雷军那句名言，在风口上，猪都能飞起来。在股市里，很多“伪概念”的股票就是靠着媒体和大V炒作出来的风口而鸡犬升天，等到概念和谎言被真实的业绩戳穿后，股价就会迅速回落，一地鸡毛。比如“互联网+”提出后，很多所谓概念股借助牛市的环境一飞冲天，本来这个＋跟它半毛关系都没有，但它硬是要扯上点关系，最终就是暴跌后到现在都趴在地上一动不动。如果你深度思考，你应该去考虑，这个真的能促使这些公司的业绩大幅增长吗？实际上怎么可能，该加的都加了，都是存量腾挪。这里没有批评政策的意思，政策意图是实现资源优化配置和提高社会运转效率，这点来看，“互联网+”是做到了。
当然，如果真的处在风口上的产业，会加快你获取高收益的速度。比如说人工智能，人工智能刚出来的，也有人批评说是伪概念，说目前的技术十几年前就有，实际上呢？你仔细去分析，人工智能之所以能够成为热点，一是在于核心技术的提升，让机器真的能够智能起来，二是受益于互联网和智能手机的发展，人工智能的应用开始多了起来。这个行业目前仍在起步阶段，很多都是零星使用，已经带来很大变化。一旦人工智能技术提升、大面积使用，整个行业空间一下就打开，巨大的市场空间无法想象。人工智能可以植入到各个领域，给相关上市公司将会带来不可思议的收益。大多时候，市场是明智的，它看到这个可能带来巨大的增长空间。这才是真正的风口产业。
说到这里，不难理解。选择上市公司，首先要选具有发展潜力的产业和行业。历史发展潮流是什么？风口在哪里？当然判断这些需要很强的理论基础和专业背景，一件事来了，你要考虑清楚，它是不是真的会打开行业发展空间，可能会促使上市公司业绩爆发式增长；还只是在炒作概念？
03
公司的选择
选对产业和行业，也不一定能选对公司。公司是个复杂的东西，成功有必然因素和偶然因素。好在对于我们普通投资者来讲，能选择空间很大。偶然因素我们无法预测和控制，那么我们抓住几个成功的必然因素去衡量一家成熟的公司是否值得投资还是相对比较容易。公司能够上市，基本上发展已经比较成熟，可以从财务表现、市场地位、业务模式、核心技术、核心竞争力、公司治理架构、创始人的特性等都是去分析。
以上几个方面是一个比较体系化的分析公司的框架。其中每一点都可以长篇大论，这里我可以简要说几个重要的内容。为什么把财务表现放在首位，因为财务表现是结果数据，说到底就是其他因素共同作用下的结果。财务表现有以下几个指标很重要：
（1）销售收入。销售收入的持续增长，可以说明要不是公司掌握市场定价的能力，比如说茅台；要不就是公司具有很强的市场开拓能力，可以不断提升自己的市场占有率。
（2）利润率。利润率高一定程度上说明公司的管理效率很高，成本和费用得到有效的控制。如果利润的增长速度高于收入的增长速度，在管理费用小幅增长的前提下，说明公司的获取额外收益的边际成本很低。
（3）ROE。这是一个比较综合性的财务指标，它是最终反映权益资本的收益率，说到底就是你持有股权的收益率。基本如果在A股中，年度ROE能够长期维持在20%以上，那么基本上可以初步确定是很不错的公司。
当然，还有很多很有价值的内容，这里就不一一赘述，以后再陆陆续续与大家阐述。
以上讲的是如何系统化的去分析一家公司，对于很多散户来说经常会觉得无从下手，我们这里也是有一些方法的，如果一旦你的方向比较确定，你可以去拿几个公司来比较一下，综合看看到底谁更有发展潜力。再拿人工智能举例，这个行业的公司肯定不只是科大讯飞一家，但是为什么科大讯飞的股价可以涨的这么高？主要原因在于他们掌握国内人工智能核心技术（语音识别），人工智能的其中一个内核技术就是人机语音交互，这个你放眼沪深所有的上市公司，基本上没有哪家公司可以与之媲美。有人就会问，我怎么知道人工智能的内核技术是什么，这个问题就有回到前面判断产业与行业上去了。产业和行业的研究要深入，这方面倒是可以看看券商研究员写的东西，但是小心购买他们推荐的概念股就好。这里可以在透露一点人工智能的另一个方向，就是图像识别技术，大家可以去A股上市公司找找，看看哪家的技术最强，并在未来可能发展壮大，我觉得这样的公司是很值得大家去寻找的。
除此之外，另外也还是有一些取巧的方法，但不是所有行业都能找出来。众所周知，现在讲说已经进入移动互联网时代，肯定大家都是认同这个观点，那么请问移动互联网的核心是什么？LBS，基于位置的服务！说到底就是定位与导航！国内做这样的公司有几家，哪些掌握了核心技术，这些资料都是相对好找的。当你无法判断的时候，你可以看看业内人士的选择，我之前有操作过四维图新的这只股票，做导航电子地图的，当初我就在犹豫是买它还是合众思壮（当然，这只后来也涨得不错，又印证那句话，站在风口上，猪都会飞），但最终我还是买了四维图新。为什么？它的市盈率可是比合众思壮高，究竟原因是我认为它具有更好的技术和发展前景，并且腾讯产业基金投了，而且占股还不少——9.12%.从后来的涨幅来看，四维图新的表现明显要好于合众思壮。
当然，跟随先行者也不失为一种方法。这种取巧的方法不会经常有效，但是有那么一两次，对于投资来说也是足够的。
04
时机的选择
在价值投资领域，有一句名言，叫着“好行业、好公司、好价格”，其中“好价格”就是时机的问题。价值投资大师霍华德·马克斯的《投资最重要的事》这本书在序言中，浙商基金董事长肖风就说“对于价值投资者，价格是根本出发点”。不管是都完全认同他说的话，但是起码说明价格的重要性。再好的标的，你买入的价格过高，都可能给你带来亏损。
看似很简单的道理，其实是真理，买入的价格决定了你的盈利水平。归根结底，从操作上来看，投资最简单的逻辑就是低买高卖。以上如何选择行业和好公司，都是在教你如何识别有可能上涨到很高价格的标的，而你“低买”的价格却决定你最终的收益。
所以毋庸置疑，买入的价格十分重要。那么，如何来选择我们买入的价格呢？我觉得，有一种人，是我们一般人不能达到的，他会持有现金一直等，等到世纪大坑，比如2008年金融危机后的1664.93点，然后全仓杀入。当然，我们大多人肯定都做不到这点，也没必要。其实判断你买入股票的价格是不是合适的时机，有几个锚你是可以盯着的：
（1）公司的内在价值，我觉得我们可以以每股净资产作为标准。当然以此作为标准，我们可以根据不同的行业做适当的调整，比如说钢铁、基建等重资产行业，且容易造成资产减值损失的行业，可以在每股净资产的基础上打打折。而像高科技、互联网、文化传媒等偏轻资产的公司，我们可以适当在每股净资产调高。
（2）目前的价格在历史价格中所处的位置，这对于经历过一个牛熊轮回的股票，这个方法的效果还是不错，我们可以打开月K线，很明显看到目前的价格在怎样的历史水平上。当然这个要适当结合行业发展来看，对于大多行业都是可以借鉴，但是像一些没落行业或是周期性很强的行业，用这个来判断价格是否合适就容易掉到坑里，比如说中石油，就再也回不到48块了。
05
总结与实践
投资上市公司，一是寻求那种行业很好、且保持稳健增长的公司；二是要寻求它在短时间会爆发式增长并且不会在出现爆发式增长后迅速暴跌。毕竟能够一点即着的机会并不会常有，即便是如同科大讯飞这样短时间股价爆发式上涨后，在之后它的股价仍会回落。道理很简单，虽然大家都看好它的成长空间，但是毕竟还未兑现，增长也需要一个过程，内在投资规律会去促使市场自行调节。
行业很好、且保持稳健增长类型的公司，在沪深市场其实也不少，只是需要我们耐心去发现和持有来挖掘它的价值，最终也会让你回报丰厚。当我们选择好一两个自己要去投资的行业，有些短时间会爆发的行业，有些可能是缓慢增长的行业，但有一个共同特征，都是行业空间足够大。
第一类行业如人工智能。第二类行业如体验消费。
体验消费是一个较为宽泛的行业，但是最终老百姓收入的增长对这种消费需求一直都是呈稳定增长的。对于这样的行业，我们就可以利用企业分析模型去研究几家公司，来判断不同公司在未来市场上的竞争能力，从而来推断它切分蛋糕比例的能力。举个例子，体验消费行业的宋城演艺，产品可模仿性差、产品可延展性强（本身就是IP资源）、客户评价高、业务扩展稳步推进、创始人经验丰富、财务数据稳步增长。这就是典型的第二类型的公司。可能有人会说宋城演艺现在很依赖六间房的创收，或许六间房确实提供了现金流，但我们也得看到，正是有这样的现金流的支持，宋城演艺才能稳步推进业务的扩张。即便是存在风险，那也是小概率和短时间的。话又说回来，哪笔投资没有风险，讲逻辑的投资风险最小。
三、什么是逻辑投资？
板块个股上涨都是在逻辑的支撑下上涨的。这种逻辑可以是科技发展带来的技术变革逻辑、产业替代逻辑、长期增长逻辑等。这种投资就是逻辑投资。
四、核心投资逻辑是什么？
投资的核心逻辑是“低买高卖”，价格的重要影响因素是进场资金的供求关系。
五、人工智能的思维逻辑？
人工智能思维逻辑
是自动验证最重要的方法之一。近年来，模型检测技术与人工智能的结合，成为一个研究的热点。具体地，就是扩充或者修改模型检测的时态逻辑，使之能够刻画多agents系统的特征
时态逻辑模型检测是自动验证最重要的方法之一。近年来,模型检测技术与人工智能的结合,成为一个研究的热点。具体地,就是扩充或者修改模型检测的时态逻辑,使之能够刻画多agents系统的特征。
交互时态逻辑(Alternating Time TemporalLogic) ,以下简称为ATL,是其中较为成功的框架。使用ATL,可以刻画多个agents的相互合作,即, agents通过相互合作保证计算系统进入预定的某个(些)状态。然而, agents之间的冲突,是现实计算系统的一个重要特征。
基于ATL,扩充其为一种表达力更强的时态逻辑,称之为竞争交互时态逻辑(Competition Alternating Time TemporalLogic) ,简称为CATL。CATL的表达力,体现在它不仅可以刻画agents的合作,也能够刻画agents相互的竞争。
而且, CATL的表达力并没有以提高计算复杂性为代价。人工智能科学，从其诞生之日起便与逻辑学密不可分，二者的共同发展促进了用机器模仿人类思维的智能学的进步
六、人工智能逻辑代数定义？
指事件按定的逻辑规律进行运算的代数，主要研究函数与变量之间的因果关系，而不是数量之间的运算
七、人工智能的核心逻辑？
人工智能是自动验证最重要的方法之一。近年来，模型检测技术与人工智能的结合，成为一个研究的热点。具体地，就是扩充或者修改模型检测的时态逻辑，使之能够刻画多agents系统的特征。时态逻辑模型检测是自动验证最重要的方法之一。
近年来,模型检测技术与人工智能的结合,成为一个研究的热点。具体地,就是扩充或者修改模型检测的时态逻辑,使之能够刻画多agents系统的特征。交互时态逻辑(Alternating Time TemporalLogic) ,以下简称为ATL,是其中较为成功的框架。使用ATL,可以刻画多个agents的相互合作,即, agents通过相互合作保证计算系统进入预定的某个(些)状态。然而, agents之间的冲突,是现实计算系统的一个重要特征。文章基于ATL,扩充其为一种表达力更强的时态逻辑,称之为竞争交互时态逻辑(Competition Alternating Time TemporalLogic) ,简称为CATL。CATL的表达力,体现在它不仅可以刻画agents的合作,也能够刻画agents相互的竞争。而且, CATL的表达力并没有以提高计算复杂性为代价。人工智能科学，从其诞生之日起便与逻辑学密不可分，二者的共同发展促进了用机器模仿人类思维的智能学的进步。
八、什么叫投资人逻辑？
作为创业者了解投资人得了思维逻辑，那么会事半功倍，投资人有什么思维逻辑呢？
首先对创业者做的事情确保正确的理解，其次判断项目可投入还是不可投，最后要看项目的实施方案是否可行。
九、人工智能应用的基本逻辑？
近年来,模型检测技术与人工智能的结合,成为一个研究的热点。具体地,就是扩充或者修改模型检测的时态逻辑,使之能够刻画多agents系统的特征。
交互时态逻辑(Alternating Time TemporalLogic) ,以下简称为ATL,是其中较为成功的框架。使用ATL,可以刻画多个agents的相互合作,即, agents通过相互合作保证计算系统进入预定的某个(些)状态。
十、人工智能是不是逻辑理论？
人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智能研究提供了根本观点与方法。
逻辑学有两种意思，第一，狭义逻辑学，即研究如何推理的学问；第二，广义逻辑学，即研究人类思维规律的学问。由于推理是人类思维过程的一部分，因此，狭义逻辑学实际上是广义逻辑学的一部分。
当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论，进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的，灵活的，开放的，自适应的逻辑学，这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学（也即数理逻辑）和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。