这类 “策略固化” 的本质是 “认知未能跟上市场迭代”—— 高手将 “过去的成功经验” 等同于 “永恒的市场规律”，忽视了 A 股 “政策驱动、资金轮动、行业迭代” 的动态特征。正如吴老师所说：“A 股市场没有永远有效的策略，只有适应市场的策略。当政策从‘扶持新能源’转向‘支持半导体国产替代’，当资金从‘抱团核心资产’转向‘挖掘中小盘成长股’，原有策略若不迭代，再厉害的高手也会栽跟头。”
2. 风险麻痹：长期盈利后放松警惕，突破风险边界
高手在长期盈利过程中，容易产生 “风险容忍度提升” 的错觉，认为 “自己能控制更大的风险”，从而突破 “仓位控制、止损幅度” 的安全边界。例如某高手过去十年严格执行 “单只标的仓位不超过 15%、止损幅度不超过 8%” 的纪律，实现年化 20% 的收益，但 2024 年因 “极度看好某半导体标的的国产替代逻辑”，将仓位提升至 30%，并将止损幅度扩大至 15%，结果该标的因 “技术研发失败” 股价暴跌 40%，单次亏损达 12%，吞噬了过去 2 年的盈利；又如某量化高手因 “量化策略连续 18 个月盈利”，放松了 “策略回测频率”，未及时发现 “市场波动率下降导致策略失效”，2024 年 Q3 单月亏损达 10%，创历史最大回撤。
这类 “风险麻痹” 的本质是 “人性弱点的反噬”—— 长期盈利让高手误以为 “自己能战胜市场风险”，却忽视了 “风险边界是长期生存的底线”。正如吴老师在实战中反复强调：“在 A 股市场，短期盈利靠能力，长期生存靠纪律。无论过去多成功，一旦突破风险边界，市场迟早会给你上一课。”
3. 周期误判：误将 “短期趋势” 当作 “长期周期”，忽视行业逻辑逆转
高手擅长 “把握行业周期”，但也容易将 “短期政策刺激带来的趋势” 误判为 “长期行业周期”，在行业逻辑逆转时仍坚持持仓。例如某高手在 2023 年看到 “AI 行业因政策扶持、算力需求增长” 出现短期趋势，便判断 “AI 将进入 5 年长期牛市”，重仓 AI 算力标的，2024 年 AI 行业因 “需求不及预期、产能过剩” 逻辑逆转，标的平均回调 50%，其组合亏损达 35%；又如某高手在 2021 年看到 “新能源汽车销量高增”，便判断 “新能源行业将持续 10 年高景气”，长期重仓新能源电池标的，2023 年后新能源行业因 “价格战、补贴退坡” 增速下滑，标的回调 40%，其盈利大幅回吐。
这类 “周期误判” 的本质是 “对行业逻辑的深度认知不足”—— 高手看到了 “短期趋势”，却未看透 “趋势背后的核心驱动因素是否可持续”（如 AI 的长期驱动是 “技术突破 + 商业化落地”，而非短期政策刺激；新能源的长期驱动是 “成本下降 + 全球替代”，而非短期销量高增）。当核心驱动因素消失、行业逻辑逆转时，原有持仓便会成为 “亏损重灾区”。
