这个月的交易：股票、杠杆产品与 FCN

我继续持有中国平安，并收到股息，股价回升和股息为当月提供了正贡献。同时，我通过多种工具反复交易 AI 与存储主题，并买入一项挂钩美光与闪迪的固定票息票据（FCN）。这项票据的月末估值下跌，成为最大的拖累；最终到期结果当时还没有确定。

  • SKDD、07709 与 SKUU：我交易了反向产品 SKDD，以及做多海力士的杠杆产品 07709 和 SKUU。它们是不同工具，但风险仍与同一存储主题相连。
  • TSM、KLAC 与 LRCX：我卖出了从上月带入的 TSM 持仓；KLAC 的两轮股票交易以亏损结束；LRCX 则在买入后约一周内又卖出。
  • SNDQ：我多次交易，月末仍保留仓位。另外建立了 SGOV 仓位用于流动性管理，但持有流动性工具，并不会消除其他产品里的风险。

这个月的交易：期权与个别事件

  • CRCL 与 MSFT：我卖出看跌期权，随后以更低的期权价格买回平仓。部分老铺黄金和泡泡玛特 short put 到期失效，没有被指派接货；另一些泡泡玛特 short put 仍留在月末。一份合约结束，不等于对同一家公司的所有敞口都已结束。
  • Google 与 Nokia：Google 的股票交易盈利；Nokia 则同时持有股票并卖出看涨期权。虽然股票部分大致持平，回补看涨期权和交易成本仍使整体交易亏损。
  • IPO 与 Momenta：两项新股申购全额退款，但仍产生费用。之后我通过暗盘／现货交易买入 Momenta，并分阶段卖出。这是申购尝试后的市场交易，不能记成成功获配的新股收益。
理解一家公司，与决定怎样承担它的风险，是两个决定。

我的反思（据月报整理）

研究更深入了，用来表达判断的产品也越来越多。设备股、杠杆 ETF、反向 ETF 和 FCN 看起来是不同决定，但组合很大一部分仍取决于 AI 资本开支与存储周期。我需要数的是底层风险，而不只是股票代码。

中国平安的回升，以及多笔成功的 short put，都没有阻止 FCN 估值变动主导全月结果。我不能用“产业研究有依据”来解释掉这件事。入场价格、工具选择、集中度与退出能力，也属于投资决定的一部分。

期权复盘也需要准确：到期失效与被指派接货不是一回事，新开的合约也不是刚到期的那一笔。先把经过记录正确，才能评价决定做得好不好。

AI 研究伙伴给我的建议

这些是留给下个月的改进建议，并不代表八月的交易已经按这些原则执行。

  • 每个观点先明确核心仓位及必要的对冲，再检查额外产品是否只是重复敞口。交易前写明催化剂、证伪条件，以及退出和重新入场的规则。
  • 复盘 FCN 时，要看最弱标的、行权与障碍条件、观察日期和到期情景。票息本身不是风险评估，反向 ETF 也不会自动与票据的风险匹配。
  • 按 short put 同时被指派的情景检查流动性。长期持仓、期权、事件交易、IPO 与对冲分别记账，再合并评估组合风险和成本。

本月记录

调整外部资金流的发生时间后，本月近似 Modified Dietz 回报为 −1.08%。即使 FCN 尚未到期，它的月末估值下跌也属于当月结果。假设剔除票据后的回报，不能代替实际发生的月份。