A 股小微盘轮动策略
查看最近交易日的目标持仓、调仓记录，以及不同持股数量下的历史收益与回撤。
查看微盘股持仓与完整回测这是 c9cu 的个人网站。
我在这里保存亲自做过的研究、工程实践和自用工具。不同主题由同一个标准连接：说明过程，给出证据，也写清局限。
- 来源
- 第一手实践
- 状态
- 标注日期与过期风险
- 责任
- 方法、局限与更正入口
工具入口
仍在使用的工具会说明处理位置和数据边界；低频维护的历史工具会直接标注状态。
最近的文章与记录
旧文章会保留当时的判断；超过三年的技术记录会在正文中提醒可能过时。
研究
投资、估值与策略实验，保留数据口径和方法局限。
- 为什么微盘股效应在A股更显著？把聚宽顶流策略精炼成7只持仓的回测记录
美股港股小盘股面临高退市率与折价稀释，而 A 股微盘组合在历史回测区间内录得超额收益。从壳资源制度、流动性踩踏回撤，到将持仓精简为 7 只标的，梳理这套本土量化策略的运行机制、回测口径与实操边界。
- 在A股只挑两三只股票：一套核心赛道龙头动量轮动策略的回测梳理
从 5000 只股票中盲目筛选容易遭遇黑天鹅，我们将持仓精简为 2 到 3 只核心赛道龙头。结合 Frank EP004 量化评测框架，梳理这套动量轮动策略在历史回测区间的表现、检验口径与适用边界。
- 国内自由现金流 ETF 费率与业绩深度对比
探索国内自由现金流（FCF）策略 ETF 的管理费率，并对比过去 1 年、2 年、3 年的业绩表现，分析其业绩差异的底层原因。
工程
来自真实项目的实现记录、踩坑和可复现步骤。
- 市面上的 AI 浏览器很多，为什么我还是把日常 Chrome 借给它
很多运维排查与深度信息收集场景缺乏标准 API，必须借助浏览器。定制浏览器缺乏日常登录态，CDP 插件频繁弹窗，自动化测试框架容易触发风控拦截。通过 chrome-agent-bridge 把日常 Chrome 安全借给 AI，跑运维巡检、查深层资料、批处理页面。
记录
个人观察、年度回顾，以及对工具变化的判断。
- 腾讯 364 港元我没买，500 港元我打光了子弹
去年腾讯最低的时候想加仓没敢加，要借钱又没工作；今年跌到 500 港元反而一把打光子弹，之后最低到过 411。币圈 6 万美元还等 4 万、3 万。两笔操作看似一急一慢，终归还是仓位没管理好。
- 200 美元的 AI，为什么换不掉 3 万块的开发
面试官问：“现在 200 美金就能买到那么厉害的 AI，为什么还要花大价钱请开发？”我们梳理开发者的真实工时、2.11 亿行代码的翻工数据，算一算这笔账。
- 2025 总结
在年末来总结一下我这一年
- 用 AI 做前端开发
现在的 AI 的发展对前端的影响真的还挺大的，基本上有个设计稿图片就可以马上做出你要的效果
为什么保留一个个人网站
平台适合发布观点，个人网站更适合保留上下文。这里的文章和工具不代表机构意见，也不假装拥有不存在的权威；价值来自可检查的过程和真实使用痕迹。
我希望读者看一篇投资研究时能查到数据口径，看一篇工程笔记时能跳到原始仓库，看一个工具时能判断结果是不是从我自己电脑上算出来的。个人网站可以把这些证据与原文一直保留，不被算法推荐与平台编辑覆盖。
同时它也是我对自己的提醒：每篇文章都会标注发布与更新日期；金融类内容都会披露数据来源与不能证明的部分；工具页面会说明数据是否上传服务器、能否复现。不写“永远正确”的话，也不偷偷把错误判断抹掉。
如果你发现事实错误、过期步骤或数据口径问题，可以直接联系我。我会保留更正，而不是静默把旧判断改成一直正确。