BV1XT5v6xEUA · 投资知识分享1 00:00:00,100 --> 00:00:02,839 今天我要讲一个很多人不爱听 2 00:00:02,839 --> 00:00:05,200 但越早听懂越赚钱的判断 3 00:00:05,200 --> 00:00:09,410 理科生做投资是对绝大多数散户的降维打击 4 00:00:09,410 --> 00:00:12,189 注意我说的可不是数学好的人 5 00:00:12,189 --> 00:00:13,189 交易能力强 6 00:00:13,189 --> 00:00:14,390 也不是理工男 7 00:00:14,390 --> 00:00:15,490 性格更冷静 8 00:00:15,490 --> 00:00:17,420 这种解释太肤浅了 9 00:00:17,420 --> 00:00:19,719 我说的是一个学过材料 10 00:00:19,719 --> 00:00:20,699 学过光电 11 00:00:20,699 --> 00:00:22,969 学过编程或者AI的人 12 00:00:22,969 --> 00:00:25,449 他在二级市场里能看到的东西 13 00:00:25,449 --> 00:00:27,710 跟那些每天只知道看K线 14 00:00:27,710 --> 00:00:28,750 刷小作文 15 00:00:28,750 --> 00:00:32,090 听内幕消息的人根本就不在一个维度 16 00:00:32,090 --> 00:00:33,630 广大小镇做题家 17 00:00:33,630 --> 00:00:35,850 这十几年最被低估的资产 18 00:00:35,850 --> 00:00:38,229 从来都不是那张薄薄的毕业证 19 00:00:38,229 --> 00:00:40,990 而是你们被残酷应试训练出来的 20 00:00:40,990 --> 00:00:43,109 拆解复杂系统的能力 21 00:00:43,109 --> 00:00:45,149 今天这期10分钟的视频 22 00:00:45,149 --> 00:00:48,060 我们就把这件事彻底讲透 23 00:00:48,219 --> 00:00:50,700 先说一个非常反直觉的事实 24 00:00:50,700 --> 00:00:54,780 你的学历对资本市场来说几乎毫无价值 25 00:00:54,780 --> 00:00:56,700 真正有价值的是 26 00:00:56,700 --> 00:01:00,380 你在大学实验室和工作岗位上被反复毒打 27 00:01:00,380 --> 00:01:03,039 训练出来的那种专业判断力 28 00:01:03,039 --> 00:01:05,200 散户的视角是什么 29 00:01:05,200 --> 00:01:07,260 他们靠情绪决定买卖 30 00:01:07,260 --> 00:01:09,140 把涨当成买入的原因 31 00:01:09,140 --> 00:01:11,230 把跌当成公司出了问题 32 00:01:11,230 --> 00:01:13,650 他们的认知永远是滞后的 33 00:01:13,650 --> 00:01:14,709 二手的 34 00:01:14,709 --> 00:01:17,719 而理科做题家的视角是什么 35 00:01:17,719 --> 00:01:19,140 看到一个产业链 36 00:01:19,140 --> 00:01:22,069 你能立刻拆解出哪一段是真壁垒 37 00:01:22,069 --> 00:01:23,870 哪一段是臭组装的 38 00:01:23,870 --> 00:01:25,329 看到技术白皮书 39 00:01:25,329 --> 00:01:29,289 你能准确区分这是物理瓶颈还是工程瓶颈 40 00:01:29,289 --> 00:01:31,688 这种把认知推到第一手的能力 41 00:01:31,688 --> 00:01:35,569 A股90%的散户没有财经大V没有 42 00:01:35,569 --> 00:01:38,319 甚至很多顶尖基金经理也没有 43 00:01:38,319 --> 00:01:42,299 这就是你们在投资里最稀缺的武器 44 00:01:42,299 --> 00:01:45,400 我们要纠正散户最大的一个误区 45 00:01:45,400 --> 00:01:46,939 投资绝对不是菜 46 00:01:46,939 --> 00:01:48,579 涨跌猜涨跌 47 00:01:48,579 --> 00:01:49,379 那是赌博 48 00:01:49,379 --> 00:01:52,019 长期看你绝对赢不了机构 49 00:01:52,019 --> 00:01:55,700 真正的投资是一件特别理工科的事 50 00:01:55,700 --> 00:01:58,480 它的本质是在一条产业链里 51 00:01:58,480 --> 00:02:00,620 找到那个不可替代的环节 52 00:02:00,620 --> 00:02:02,689 然后长期持有它 53 00:02:02,689 --> 00:02:05,390 你想想GPU为什么那么贵 54 00:02:05,390 --> 00:02:09,090 因为算力的卡口被英伟达死死卡住了 55 00:02:09,090 --> 00:02:11,300 HBM内存为什么贵 56 00:02:11,300 --> 00:02:14,259 因为高带宽内存的良率和封装工艺 57 00:02:14,259 --> 00:02:17,669 全世界就那么两三家能做光模块 58 00:02:17,669 --> 00:02:19,389 为什么长得这么猛 59 00:02:19,389 --> 00:02:21,770 因为在AI算力集群里 60 00:02:21,770 --> 00:02:24,300 光互联这一段你根本绕不开 61 00:02:24,300 --> 00:02:25,419 看清楚了吗 62 00:02:25,419 --> 00:02:26,039 朋友们 63 00:02:26,039 --> 00:02:28,199 涨只是结果不可替代 64 00:02:28,199 --> 00:02:29,300 才是原因 65 00:02:29,300 --> 00:02:31,819 而判断什么环节不可替代 66 00:02:31,819 --> 00:02:33,419 靠的不是看K线 67 00:02:33,419 --> 00:02:36,879 而是你大学四年苦读的专业知识 68 00:02:36,879 --> 00:02:39,900 接下来我们一个个专业看过去 69 00:02:39,900 --> 00:02:41,719 先从材料系开始 70 00:02:41,719 --> 00:02:43,340 学材料的同学 71 00:02:43,340 --> 00:02:44,500 对磷化因 72 00:02:44,500 --> 00:02:48,379 生化家者这些名词肯定非常熟悉 73 00:02:48,379 --> 00:02:50,699 这些化合物半导体衬底 74 00:02:50,699 --> 00:02:53,639 只有在普通硅材料做不到的高频 75 00:02:53,639 --> 00:02:56,500 高速光电场景里才会用到 76 00:02:56,500 --> 00:02:58,400 比如你看X这家公司 77 00:02:58,400 --> 00:03:00,699 它的官方页面明明白白写着 78 00:03:00,699 --> 00:03:04,090 他们制造高性能化合物半导体晶圆衬底 79 00:03:04,090 --> 00:03:08,039 终端应用就是电信基础设施和数据中心 80 00:03:08,039 --> 00:03:10,340 一个学过半导体物理的人 81 00:03:10,340 --> 00:03:11,340 看到这句话 82 00:03:11,340 --> 00:03:12,979 立刻就能反应过来 83 00:03:12,979 --> 00:03:15,780 这家公司卡住的不是能不能做出来 84 00:03:15,780 --> 00:03:18,080 而是光通信和高速数据中心 85 00:03:18,080 --> 00:03:20,490 根本绕不开化合物衬底 86 00:03:20,490 --> 00:03:22,449 这就是降维打击 87 00:03:22,449 --> 00:03:25,789 别人看到的是一串干瘪的股票代码 88 00:03:25,789 --> 00:03:27,689 而你看到的是磷化因 89 00:03:27,689 --> 00:03:31,449 在AI数据中心里无可替代的位置 90 00:03:31,449 --> 00:03:33,909 再来看一个更基础的环节 91 00:03:33,909 --> 00:03:36,649 学玻璃和光线的同学听好了 92 00:03:36,649 --> 00:03:38,609 玻璃听起来是最不性感 93 00:03:38,609 --> 00:03:39,968 最传统的材料 94 00:03:39,968 --> 00:03:43,409 但它其实是整个AI时代的物理底座 95 00:03:43,409 --> 00:03:45,930 你看康宁公司的光通信业务 96 00:03:45,930 --> 00:03:49,860 他们的光纤连接方案覆盖了运营商和数据中心 97 00:03:49,860 --> 00:03:51,639 并且强调了可靠性 98 00:03:51,639 --> 00:03:53,620 可管理性和灵活性 99 00:03:53,620 --> 00:03:55,479 学过光纤通信的人 100 00:03:55,479 --> 00:03:57,959 看到这些词是什么感觉 101 00:03:57,959 --> 00:04:02,259 你知道光纤拉丝屠夫工艺背后有多深的护城河 102 00:04:02,259 --> 00:04:05,520 你也知道在一个超大型数据中心机房里 103 00:04:05,520 --> 00:04:09,699 每多一分贝的信号损耗意味着多么可怕的代价 104 00:04:09,699 --> 00:04:11,370 所以你看到康宁 105 00:04:11,370 --> 00:04:14,930 你看到的绝不是一个卖玻璃杯的百年老厂 106 00:04:14,930 --> 00:04:19,629 你看到的是AI算力底层那条最核心的物理通道 107 00:04:19,629 --> 00:04:20,910 玻璃通了光 108 00:04:20,910 --> 00:04:23,009 下一段就是发光的器件 109 00:04:23,009 --> 00:04:26,089 这是学光电和光通信同学的主场 110 00:04:26,089 --> 00:04:28,170 你看coherence这家公司 111 00:04:28,170 --> 00:04:30,009 它的数据中心方案里 112 00:04:30,009 --> 00:04:33,899 包含了高速光收发器和高性能激光器组件 113 00:04:33,899 --> 00:04:36,660 再看LENTUM的连续波激光器页面 114 00:04:36,660 --> 00:04:40,839 明确写着为数据中心提供稳定窄线宽的光源 115 00:04:40,839 --> 00:04:42,420 基于磷化音平台 116 00:04:42,420 --> 00:04:45,149 支持硅光技术和CPU架构 117 00:04:45,149 --> 00:04:46,910 如果你是这个专业的 118 00:04:46,910 --> 00:04:48,470 你会立刻反应过来 119 00:04:48,470 --> 00:04:51,279 CPU根本不是游资炒作的新概念 120 00:04:51,279 --> 00:04:55,668 它就是解决AI集群功耗和带宽瓶颈的必经之路 121 00:04:55,668 --> 00:04:58,108 而窄线宽的连续波激光器 122 00:04:58,108 --> 00:05:01,158 就是CPU里面绕不过去的关键源 123 00:05:01,158 --> 00:05:04,218 这两家公司在这条链路上的身位 124 00:05:04,218 --> 00:05:06,439 根本不需要任何研报来喂 125 00:05:06,439 --> 00:05:10,990 给你讲完硬件搞编程和AI的同学别急 126 00:05:10,990 --> 00:05:13,170 别以为大模型就只有GPU 127 00:05:13,170 --> 00:05:15,500 那就太小看你们的领域了 128 00:05:15,500 --> 00:05:16,600 写过代码 129 00:05:16,600 --> 00:05:19,740 跑过大模型训练的人最懂一件事 130 00:05:19,740 --> 00:05:21,160 模型再庞大 131 00:05:21,160 --> 00:05:24,589 最终都要回到内存和存储的瓶颈上 132 00:05:24,589 --> 00:05:26,629 你看镁光的页面怎么说 133 00:05:26,629 --> 00:05:29,589 AI的每一次突破都由数据驱动 134 00:05:29,589 --> 00:05:31,490 而数据存在哪里 135 00:05:31,490 --> 00:05:33,790 存在内存和存储里 136 00:05:33,790 --> 00:05:35,689 HBM高带宽内存 137 00:05:35,689 --> 00:05:39,050 为AA加速器提供近距离内存访问 138 00:05:39,050 --> 00:05:41,009 而基于NN的固态硬盘 139 00:05:41,009 --> 00:05:44,720 则承担着海量的训练数据和模型权重 140 00:05:44,720 --> 00:05:47,519 三星也展示了专门为低延迟 141 00:05:47,519 --> 00:05:49,908 AI推理服务的存储架构 142 00:05:49,908 --> 00:05:52,509 在整个AI基础设施的拼图里 143 00:05:52,509 --> 00:05:54,048 GPU只是算力卡 144 00:05:54,048 --> 00:05:56,369 真正决定模型能不能跑得动 145 00:05:56,369 --> 00:06:00,009 能不能规模化扩展的是HBM是DROM 146 00:06:00,009 --> 00:06:01,168 是闪存 147 00:06:01,168 --> 00:06:03,509 凡是自己跑过大模型的人 148 00:06:03,509 --> 00:06:08,569 比99%的散户更清楚真正的瓶颈在哪 149 00:06:08,569 --> 00:06:10,870 发现好公司只是第一步 150 00:06:10,870 --> 00:06:13,889 散户最大的痛苦其实是拿不住 151 00:06:13,889 --> 00:06:15,850 跌了10%就睡不着 152 00:06:15,850 --> 00:06:18,470 涨了20%就赶紧跑 153 00:06:18,470 --> 00:06:20,870 而理科生为什么能拿得住 154 00:06:20,870 --> 00:06:24,079 长线靠的不是盲目的心理素质 155 00:06:24,079 --> 00:06:26,370 而是坚实的认知锚定 156 00:06:26,370 --> 00:06:29,569 当股价短期暴跌30%的时候 157 00:06:29,569 --> 00:06:31,170 别人在恐慌割肉 158 00:06:31,170 --> 00:06:33,529 而理科生只问自己三个问题 159 00:06:33,529 --> 00:06:35,680 第一基本面变了吗 160 00:06:35,680 --> 00:06:37,589 利润率下降了吗 161 00:06:37,589 --> 00:06:40,329 第二技术路线被替代了吗 162 00:06:40,329 --> 00:06:43,319 有没有新的材料或架构出现 163 00:06:43,319 --> 00:06:46,209 第三核心客户流失了吗 164 00:06:46,209 --> 00:06:48,870 如果这三个问题的答案都是没有 165 00:06:48,870 --> 00:06:49,769 那对不起 166 00:06:49,769 --> 00:06:52,370 这就是纯粹的市场情绪波动 167 00:06:52,370 --> 00:06:54,279 不是公司本身的问题 168 00:06:54,279 --> 00:06:57,699 能精准区分情绪波动和基本面恶化 169 00:06:57,699 --> 00:07:01,100 这才是长期持有的真正底气 170 00:07:01,100 --> 00:07:02,439 正因为如此 171 00:07:02,439 --> 00:07:06,120 我做自媒体几乎从来不直接推荐个股 172 00:07:06,120 --> 00:07:07,360 为什么 173 00:07:07,360 --> 00:07:10,680 因为一个真正认真研究过自己领域的小镇 174 00:07:10,680 --> 00:07:11,360 做题家 175 00:07:11,360 --> 00:07:15,110 根本不需要别人像喂饭一样为你股票代码 176 00:07:15,110 --> 00:07:16,329 你研究材料 177 00:07:16,329 --> 00:07:19,720 你比我更懂磷化因和光纤的工艺壁垒 178 00:07:19,720 --> 00:07:20,939 你研究光电 179 00:07:20,939 --> 00:07:24,339 你比我更懂激光器和光模块的技术路线 180 00:07:24,339 --> 00:07:25,589 你研究AI 181 00:07:25,589 --> 00:07:29,430 你比我更懂内存在大模型训练里的真实瓶颈 182 00:07:29,430 --> 00:07:30,870 我能做的是 183 00:07:30,870 --> 00:07:34,579 帮你把你的专业认知和产业链结构嫁接起来 184 00:07:34,579 --> 00:07:36,420 至于具体买哪支票 185 00:07:36,420 --> 00:07:37,860 在什么价位买 186 00:07:37,860 --> 00:07:40,569 这是你自己做出的商业判断 187 00:07:40,569 --> 00:07:42,550 依赖别人为代码的人 188 00:07:42,550 --> 00:07:45,009 永远赚不到他认知以外的钱 189 00:07:45,009 --> 00:07:47,769 而靠自己专业认知做判断的人 190 00:07:47,769 --> 00:07:51,798 赚的每一分钱都是认知的硬核折现 191 00:07:51,798 --> 00:07:54,619 那到底怎么把脑子里的专业知识 192 00:07:54,619 --> 00:07:57,649 变成一份可执行的投资清单呢 193 00:07:57,649 --> 00:08:00,720 我给大家一个极其理科的四步法 194 00:08:00,720 --> 00:08:03,339 第一步选一个你最熟悉的 195 00:08:03,339 --> 00:08:06,439 在大学里被反复训练过的专业领域 196 00:08:06,439 --> 00:08:07,500 写过论文 197 00:08:07,500 --> 00:08:09,209 做过工程的那种 198 00:08:09,209 --> 00:08:11,310 第二步画出全链条 199 00:08:11,310 --> 00:08:15,370 从原料设备组件系统到最终应用 200 00:08:15,370 --> 00:08:18,209 像写文献综述一样把它列出来 201 00:08:18,209 --> 00:08:21,649 第三步标注每一个环节的不可替代度 202 00:08:21,649 --> 00:08:24,620 看他的技术壁垒和客户集中度 203 00:08:24,620 --> 00:08:25,540 第四步 204 00:08:25,540 --> 00:08:28,199 在最不可替代的那两三个环节里 205 00:08:28,199 --> 00:08:30,060 找出对应的上市公司 206 00:08:30,060 --> 00:08:32,850 形成你自己的长期跟踪清单 207 00:08:32,850 --> 00:08:34,190 发现没有 208 00:08:34,190 --> 00:08:38,240 这跟你当年写论文和基金的逻辑是差不多的 209 00:08:38,240 --> 00:08:40,179 做题家的优势就在这儿 210 00:08:40,179 --> 00:08:41,840 我们不是不会研究 211 00:08:41,840 --> 00:08:45,100 我们只是把研究能力错配在了别的地方 212 00:08:45,100 --> 00:08:48,578 现在请把它搬到资产配置上来 213 00:08:48,578 --> 00:08:50,698 但在你真正下场之前 214 00:08:50,698 --> 00:08:52,739 有一个非常残酷的前提 215 00:08:52,739 --> 00:08:54,019 必须讲清楚 216 00:08:54,019 --> 00:08:56,970 懂技术绝对不等于懂投资 217 00:08:56,970 --> 00:08:58,090 技术再强 218 00:08:58,090 --> 00:09:00,990 如果你买在了10年周期的估值大顶上 219 00:09:00,990 --> 00:09:03,059 一样亏得底裤都不剩 220 00:09:03,059 --> 00:09:06,879 懂产业链也需要在合适的时机和价格买入 221 00:09:06,879 --> 00:09:09,539 因为短期市场就是一台投票机 222 00:09:09,539 --> 00:09:12,100 流动性利率甚至地缘政治 223 00:09:12,100 --> 00:09:14,259 随时能把基本面压垮 224 00:09:14,259 --> 00:09:16,440 所以请牢记这个公式 225 00:09:16,440 --> 00:09:20,019 投资等于专业认知乘以商业模式认知 226 00:09:20,019 --> 00:09:21,889 再乘以价格纪律 227 00:09:21,889 --> 00:09:24,570 这三个乘数任何一项是零 228 00:09:24,570 --> 00:09:26,779 你的结果就是零 229 00:09:26,779 --> 00:09:30,919 最后我想用一句话送给所有看到这里的小镇 230 00:09:30,919 --> 00:09:31,879 做题家 231 00:09:31,879 --> 00:09:34,340 并不是你学的每一个冷门专业 232 00:09:34,340 --> 00:09:36,879 都能直接变成一只翻倍的股票 233 00:09:36,879 --> 00:09:39,679 但你受过的每一段理科严谨训练 234 00:09:39,679 --> 00:09:42,320 都能转化为你在这个复杂世界里 235 00:09:42,320 --> 00:09:43,840 拆解系统的能力 236 00:09:43,840 --> 00:09:45,370 把你的专业认知 237 00:09:48,710 --> 00:09:50,490 这才是小镇做题家 238 00:09:50,490 --> 00:09:54,950 这辈子能够享受到最长期最富利的超级福利 239 00:09:54,950 --> 00:09:58,409 把你的认知从冰冷的论文搬到职场 240 00:09:58,409 --> 00:10:02,519 再从职场搬到你人生的资产负债表上吧 241 00:10:02,519 --> 00:10:04,320 我们下期见
共 20 条，按点赞数排序。
| 用户 | 内容 | 点赞 | 回复 | 时间 |
|---|---|---|---|---|
| 难医天下过 | 是不是太看得起所谓理科生了。行业从业者尚且不敢说自己能看清楚产业链不同环节的不可替代线。 一个没有对应产业实践工作经验的白板理科生能搞清楚啥？ 而且所谓的看懂真的是看懂么？当年老黄推CUDA的时候，又有多少人觉得牺牲图形性能去搞计算是值得的？ 更何况世上大部分事情的发展都伴随着大量的偶然。昨天流片产能成为瓶颈，今天内存能成为瓶颈，明天光模块也可以，一个产业链上很多环节都可以成为不可替代的，但哪个成为个不是你一个理科生凭着所谓研究和推断能决断的，里面有大量的人为干涉和随机性，时间和空间上的随机。 | 48 | 6 | 2026-05-17 16:44 |
| 事后诸葛亮2000 | 牛顿炒股亏的裤子都没了。 | 10 | 0 | 2026-05-20 12:40 |
| bh | 牛顿炒股一定很厉害哦 | 7 | 0 | 2026-05-18 16:42 |
| Vc丶Yc | 本科电子科学与技术，硕士集成电路科学与工程，被父母拉去股市.... 只会买半导体的[笑哭]确实和up说的一样，确实一看股票大概知道这公司干啥的，国内有没有同样世界级的水平 [吃瓜] | 6 | 4 | 2026-05-16 01:00 |
| roypiggy | 下面刷牛顿的，那时候牛顿没有K线，没有实时数据，完全是被狂热的情绪推动。你给牛顿一个每天的四价，至少均线、标准差，ATR他就能弄出来。说不定卡尔曼滤波、泊松分布、HMM也能被他鼓捣出来 有了数学思维还得有工具才行啊 | 5 | 2 | 2026-06-03 15:03 |
| 妹妹收集 | 别的我不知道，起码我知道所谓国产替代科技崛起都是假的，因为我真做实验[doge] | 5 | 9 | 2026-05-19 21:21 |
| Chad_Official | 你说的是实际产业的应用，但市场是不理性的，一个产业完全可能被高估或者低估，情绪反而比那些实际的东西更能反映价格的变化。 | 5 | 4 | 2026-05-17 23:33 |
| --Y-K-- | 二三年毕业去过光博会，当时听讲座听过硅光，当时说的应用还是数据中心互连。当时看到课本里的东西的感觉还是觉得很牛逼的，当时5g也建完了，运营商资本开支减少。谁能想到ai能用到这么多光模块呢，这些不过是事后看，学了7年大部分同学好多都转行了，只能说风口啊，大厂会一直烧钱建数据中心么，谁也说不好… | 4 | 1 | 2026-05-21 01:16 |
| 见过世面的猫 | 现在缅a最大的问题是量化已经把溢价全吃光了，技术派全是死路。而看基本面炒股只能熬，你确定你手上的资金能熬几年以上？ | 4 | 2 | 2026-05-18 00:07 |
| lopez2856 | 你说的应该不是理科，而是擅长深入挖掘思考的人，文科这种人也大有人在，比如一个王朝的兴衰不只是谁打赢了谁，而是背后的土地兼并、政府财政漏洞、容灾能力下降、气候恶化等等，凡是透过现象看本质的人对市场的认识都会更加深刻，而不是简单的文科理科 | 3 | 0 | 2026-05-18 17:54 |
| 你在终点等俺 | 没空研究 | 2 | 4 | 2026-05-17 16:18 |
| 易小天丿 | 牛顿够理性了吧,晚年炒股直接亏麻了,什么理科生文科生,都没用 | 1 | 0 | 2026-05-18 18:23 |
| 一起来画线 | 什么东西都是周期 | 1 | 0 | 2026-05-17 15:42 |
| 闲鱼粒子 | 说白了就是不熟不做 不说理工专业，经常玩游戏的也肯定知道A股里面的游戏股都是稀烂的那种 | 1 | 0 | 2026-05-17 15:00 |
| 南京大学小蓝鲨 | 感觉还是太看得起理科生了 | 1 | 3 | 2026-05-17 10:29 |
| ToTlzp | @有趣的程序员 @MilkyAi 总结发我 | 1 | 0 | 2026-05-17 04:50 |
| 鹤鸽_ | 你这更准确的可以说是行业内投资者 | 0 | 0 | 2026-05-23 20:30 |
| Monologue13360 | [妙啊]能够看清中国股市那绝对是很高的认知水平。 我只能说理科生并不是认知最高的一批人。 | 0 | 0 | 2026-05-19 22:41 |
| 我叫伍拾万 | 牛顿：真的吗？我这就去逝世[给心心] | 0 | 0 | 2026-05-19 10:30 |
| 经天_纬地 | 我觉得这个视频还是说的很到位的。 | 0 | 0 | 2026-05-18 14:48 |
共 1 条，按视频时间排序。