Stonk Rivals
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投资收益呈 极度右偏分布（长尾分布），少数人因为极端策略／运气而获得巨大回报，而大多数人落于中间甚至负收益。
感觉和竞技游戏一样，做不了顶尖玩家了，好在能复利，长期循环，不像游戏无法靠时间累计。
1. 股民收益的分布特点
大多数散户亏损或小赚
各种调研和券商数据表明，超过 70%~80% 的股民在长期是亏损的，能稳定跑赢指数的比例很低。
→ 所以你能到 +36%，已经远远超过大多数人了。少部分人赚很多
排名靠前的那 10% 股民，里面有一些极端值（“幸运儿”或者“重仓大牛股的人”）。比如有人 满仓持有今年涨了几倍的热门股/题材股，一年可能收益 翻倍甚至数倍。
→ 这些人会把前 1% 的门槛拉得很高。
2. 为什么 36% 还不是前 1%
你的 36% 对绝大多数人来说很优秀，但对排名而言，属于 中上游但未到极端高点。
前 10%~1% 的人群，往往收益率在 50%~100%+ 甚至更高，原因可能是：
押中 1~2 只翻倍股（例如今年某些半导体、AI、低空经济、新能源细分龙头）。
高杠杆（融资、期权、期货）带来放大收益。
高频交易或者短线暴利。
3. 前 1% 的门槛大概是多少？
虽然具体数据因平台和样本不同而异，但可以给你一个经验区间（以 A 股散户为例）：
前 50%（中位数）：可能接近 0% 或小幅亏损
前 20%：收益率在 10%~20% 左右
前 10%：收益率大概在 30%~50%
前 1%：往往要 100%以上（翻倍），有时甚至几百 %
所以你现在的 36.74%，很可能在 前 10%~15% 之间，但距离“前 1%”确实还有一大截。
4. 总结一句话
股市收益分布是 “长尾型”：
大多数人亏钱 → 少数人小赚 → 极少数人赚得离谱。
你现在能击败 89% 股民，已经说明你走在大多数人前面了。
想进前 1%，得么靠 押中翻倍股，要么靠 高杠杆/高风险玩法。
5. 核心学术研究
1. Retail Trading and Return Predictability in China
作者：Charles M. Jones 等
要点：使用中国散户的账户级别数据，划分散户为不同规模群体，发现：
小账户散户较难正确预测未来，且常随着趋势交易、信息处理能力差；
大账户散户能更正确地预测，且倾向逆势操作、利用公共新闻。
小账户散户因选股能力弱、交易成本高，收益较差。
2. Resolving a Paradox: Retail Trades Positively Predict Returns but Are Not Profitable
作者：Brad M. Barber 等
要点：尽管散户净买入往往后市上涨，但平均仍是亏损的。原因在于散户资金集中在被大量关注的股票，这些股票后续表现反而较差。
3. The performance of retail investors, trading intensity and time in the market
期刊：Heliyon，2021
要点：以哥伦比亚证券市场为例分析 2006–2016 年数据：
散户在调整风险模型后每年异常收益为 −4% 至 −4.4%；
交易频繁的散户表现更差；
而长期持有并交易频率适中的散户反而表现稍好。
4. Income, trading, and performance: Evidence from retail investors
期刊：Journal of Empirical Finance，2022
要点：高收入散户交易更多，获得显著更高收益，尤其是在投机性较高的股票上表现更突出。ResearchGate
行为金融、信息行为与舆情影响
文献综述表明，散户在信息来源与解释上表现出高度异质性，包括依赖媒体、广告或社交平台等，这种行为往往导致较差的投资判断。
社交媒体（如 Reddit WSB）上的集体情绪（“hype”）对部分股票价格形成影响，也加剧了泡沫与逆转。