有个事我憋很久了，今天必须说一下。 市面上那些标榜 AI 驱动交易的 Bot，我深度用过几款之后发现一个特离谱的现象：它们所谓的 AI 就是接了一个 GPT 或者 Claude 的 API，把 K 线数据原封不动丢进去，让一个从来没被训练过理解金融时间序列的通用模型给你输出买卖建议。说难听点，跟拿 ChatGPT 算命没什么区别。 所以 @0x_aix 的多模型路由方案，是我接触这个项目之后第一个真正觉得"方向对了"的设计。 它同时接了 GPT、Claude、DeepSeek R1、Gemini 这些通用模型，也集成了 Kronos 这类专门为金融预测训练的专业模型。中间多了一层调度层，根据当前市场状态智能路由，震荡市用一套推理框架，单边趋势切另一套算法组合。 这个设计的聪明之处在于它承认了一个很朴素的事实：没有一种模型能在所有行情里通吃。趋势跟随在单边市是神，进了震荡就是来回止损。反过来网格在震荡舒服，单边一来直接穿仓。通用大模型做策略意图理解很强但看 K 线的能力确实有限，专用金融模型在时序预测上更精准但没办法理解你用自然语言描述的策略逻辑。没有一个模型能同时搞定所有事。 AIX 干的事不是选一个最强的模型然后迷信它，而是让不同模型在不同环节轮班上岗，动态调权重。这个思路在传统量化里叫多因子动态权重，AIX 把它搬到了 LLM 和时序模型的协同上。 我体验下来的感受是它不像那种一问一答的 Bot，更像有一个小团队在后台协作，你只需要给方向，它自己去协调谁干什么。这个架构如果跑通，抗单一模型失效的能力跟那些只接一个 API 的项目不在一个数量级。 个人分享，非投资建议。

Token 经济与加密货币世界的 Tokenomics 有何异同？ 为什么要关注Token？因为它让AI变成了一种可以计量、定价和交易的资源——就像“千瓦时”让电力有了价格，“桶”让石油有了期货市场。有了Token，AI经济就有了可以算账的单位。围绕这个单位，目前也正在形成一套全新的经济逻辑：有价格、有供需、有产业链、有国际竞争、有待解决的制度难题。 这就是Token经济学要讨论的事。Token 经济与加密货币世界的 Tokenomics 有何异同？ 两个Token，两个世界 说起来，这个世界上真正混乱的事情不多，两个东西叫同一个名字却毫不相干，算是其中之一。AI的Token和加密货币的Token，就像两个叫”刘伟”的人，一个在北京开餐馆，一个在上海做期货，见面了也没什么好说的。雷锋与雷锋塔区别！ 但这两个Token，最近都很热闹。热闹到让很多人以为它们是一回事。 Token这个词，到底是不是新营销词 先得承认，Token这个词确实有被滥用的嫌疑。每隔几年，科技圈就会造出一批新词，让人觉得时代变了，其实换汤不换药。“大数据”火的时候，什么都往大数据上靠；”云计算”火的时候，什么都上云；现在轮到Token了。 不过这次有点不一样。Token不只是一个营销标签，它背后有真实的计量逻辑在撑场子。 就像”千瓦时”让电力有了价格，“桶”让石油有了期货市场，AI的Token做的是同一件事：把原本看不见摸不着的”智能算力”，变成一个可以算账的单位。有了这个单位，才能定价，才能比价，才能有产业链，才能有国际竞争。 所以Token不只是营销词，它是一把尺子。问题在于，AI这把尺子，和加密货币那把尺子，量的完全是不同的东西。 AI Token：一个从技术后台走到聚光灯下的计量单位 Token这个概念在计算机里其实由来已久。编译器做词法分析，早就把文本拆成一个个Token。网络安全里，身份验证令牌也叫Token。这些都是幕后工作，从没人觉得它有什么经济价值。 转折点在2017年，Google发表了那篇著名的论文《Attention Is All You Need》，提出了Transformer架构。这篇论文之后，所有大语言模型处理信息的方式都统一了：输入进来的文字，先被切成Token序列，模型一个个处理，再输出Token序列。Token变成了AI”思考”的基本粒子。 但这时候Token还没有经济属性，只是工程师内部的技术术语。 2022年11月，ChatGPT横空出世。这是个分水岭。 2023年3月，OpenAI推出GPT-3.5的API，第一次采用按Token计费。输入多少Token，输出多少Token，分别定价。那时候GPT-4的价格是每百万input token收30美元，output token收60美元，按今天的标准看，贵得像天价。 从那一刻起，Token从技术单元变成了经济单元。Anthropic跟上，Google跟上，国内百度、阿里、腾讯全跟上，全行业默契地采用了这套计费方式。Token成了AI服务的通用货币单位。 价格这三年掉得惊人。GPT-4刚发布时，每百万input token要30美元。 从2022年底到现在，GPT-3.5级别的模型使用成本从每百万token约20美元跌到了0.07美元，整整降了280倍。照这个速度，a16z记录的数据显示，LLM推理成本每年约下降10倍，堪称摩尔定律的重生。 便宜了有什么后果？后果是用量爆了。 这里有个经济学里的老故事，叫Jevons Paradox。1865年，英国经济学家Jevons发现，蒸汽机效率越高，煤炭消耗反而越多，因为效率降低了门槛，用的人更多了。AI Token正在重演这个故事。企业AI云支出从2024年的115亿美元涨到了2025年的370亿美元，整整翻了三倍，而这期间token单价跌了超过95%。 Google内部的token处理量在十八个月内增长了130倍。 越便宜，用得越多。越用得多，总账单越大。 这背后还有个推手，叫Agent。以前是人在问AI，AI回答，一问一答，token消耗有限。现在Agent出来了，AI在自动跑任务，自己调用自己，一次任务可以消耗几十万甚至上百万token。这不是线性增长，是指数级的爆炸。 2026年3月，黄仁勋在英伟达GTC大会上把”Token”这个词说了超过70次，把数据中心重新定义为”Token生产工厂”，把评价算力的核心指标从FLOPS换成了”每瓦Token数”。同一天，阿里巴巴把通义、千问、MaaS等板块整合，成立了Alibaba TokenHub事业群。Token经济，在2026年正式被主流商业世界承认了。 AI Token的上下游：一条新的产业链 AI Token经济的有意思之处，在于它重塑了整个产业链的逻辑。 上游是能源和芯片。每生产一个Token，都要消耗真实的电力和算力。英伟达的GPU是目前最主要的Token生产设备，黄仁勋把它卖给全世界的数据中心，本质上是在卖”Token生产产能”。能源成本直接影响token成本，这让AI经济和能源经济绑在了一起。 中游是大模型公司。OpenAI、Anthropic、Google、国内的百度、阿里、腾讯，都在这个位置。他们把算力和模型打包，按Token卖给开发者。这一层的竞争极其激烈，价格战打得很惨，但总量在涨，所以大家还活着。 下游是应用层。各种SaaS产品、企业工具、消费者产品，把Token的成本打进自己的定价里，再卖给最终用户。Token成本在企业财务里已经是刚性支出，和房租、人力一起躺在成本表里。 这和传统软件经济的逻辑不一样。以前软件卖出去之后，边际成本趋近于零，用户越多越赚钱。AI服务不是这样，每次用户交互都有真实的Token消耗，规模大了，成本也跟着大。这是一个全新的商业模式，整个行业还在摸索怎么把它算清楚。 加密货币的Token：从一枚Coin开始的故事 要说清楚加密货币的Tokenomics，得从更早的地方讲起。 2008年金融危机，全球对银行体系的信任跌到低谷。这个背景下，一个叫Satoshi Nakamoto的神秘人物发布了Bitcoin的白皮书，2009年Bitcoin网络正式上线。2010年5月22日，程序员Laszlo Hanyecz用一万个BTC换了两个披萨，这是比特币历史上第一笔真实商品交易。这笔交易现在被称为Bitcoin Pizza Day，那一万个BTC今天价值近十亿美元。 Bitcoin是一个Coin，有自己的区块链，规则写在代码里，总量2100万枚，靠挖矿产生，四年减半一次。这是最早的加密货币逻辑：用数学创造稀缺，用共识创造价值。 Coin时代的Token概念很简单：就是一种数字货币，用来存储价值和转账支付。Bitcoin是Coin，Litecoin是Coin，它们都有自己的链，规则各不相同，互不兼容。 然后Ethereum出现了，把整个游戏改了。 Ethereum的核心发明是智能合约。有了智能合约，任何人都可以在Ethereum上发行自己的Token，不需要搭建新的区块链。2015年，开发者Fabian Vogelsteller提出了ERC-20标准，描述了一套技术规范，让所有基于Ethereum发行的Token都能互相兼容，在各种钱包和应用里无缝使用。ERC-20在2017年正式实施。 ERC-20的意义在于，它把发Token的门槛从”搭一条链”降低到了”写一个智能合约”。2017年ICO浪潮中，过了5分钟就能发出一个新Token，中心化交易所上架新Token的时间也从几个月缩短到几天。 这就引发了2017年的ICO大爆炸。 2017年到2018年间，数千个项目进行了Token销售，ICO在2018年前三个月就募集了63亿美元，是2017年全年的118%。项目方写一份白皮书，发出Token，散户拿着ETH来换，钱哗哗地流进来。其中有真正想做事的团队，也有大量的骗局和空气项目。监管机构随后介入，SEC把不少ICO认定为非法证券发行，这场派对才逐渐收场。 但ERC-20打开的大门就再没关上。从那以后，crypto世界的Token不再是简单的数字货币，开始承载更复杂的经济功能。Tokenomics这个词，就是在这个背景下诞生的。 Tokenomics：加密货币世界的经济设计学 Tokenomics这个词，是Token和Economics的合体，研究的是一个加密项目怎么设计自己的Token经济体系。它包括发行总量、分配比例、释放节奏、通胀通缩机制、使用场景、持有激励……本质上是在回答一个问题：凭什么有人要买我的Token，买了之后为什么不卖？ 这些年发展出了几个有代表性的模型。 Governance Token模型是2020年DeFi夏天流行起来的。Compound和Uniswap在2020年普及了Governance Token，持币者拥有对协议方向的投票权，但没有直接的现金流权益。用白话说，就是持Token可以投票，但不能分钱。这个模型一开始很流行，因为绕开了监管对”证券”的定义，但后来大家发现，一个没有经济权益的治理权，价值有多大，很难说清楚。 veToken模型是Curve Finance搞出来的，后来影响了一大批DeFi协议。ve(3,3)模型是Andre Cronje在2021年1月提出的，融合了Curve的Vote Escrow机制和OlympusDAO的(3,3)博弈论。基本逻辑是：把Token锁仓，换成veToken，锁仓时间越长，获得的veToken越多，投票权和协议收益也越大。这个设计试图解决短期投机者砸盘的问题，鼓励长期持有。Curve用这套veCRV模型吸引了大量流动性，成为DeFi里流动性最深的DEX之一。 Deflationary模型是Bitcoin开创的，很多项目跟进。通过限制总量、定期销毁，制造通缩预期，支撑价格。以太坊在EIP-1559之后，每笔交易都会销毁一部分ETH，使得ETH在高使用量时期变成通缩资产。 这些模型各有各的玩法，但有一个共同点：它们的价值都依赖于市场共识。没有人相信，Token就没有价值。这和AI Token完全不同，AI Token的价值是真实算力消耗在背后撑着的。 两个经济体，两条路 说到这里，可以把这两个世界放在一起看了。 AI Token的产业链是垂直的、中心化的。英伟达造芯片，云厂商建数据中心，大模型公司训练模型，应用公司调API，最终用户买服务。每一层都是真实的成本和真实的价值。Token是计量单位，不是资产，用了就没了，没有任何金融属性。整个产业链最终服务的是实体经济，帮企业提升效率，帮开发者造产品。 加密货币的产业链是网络化的、去中心化的。矿工或验证者维护网络安全，协议层发行和管理Token，持有者通过投票参与治理，投机者在二级市场买卖。Token本身是资产，可以转让，可以交易，有金融属性，价格由市场供需决定，和外部实体经济的关联相对间接。 两套经济体，两条独立的价值链，两种完全不同的生态。 当然，有人在尝试把两者融合：用区块链来做去中心化的AI算力网络，把AI服务的计费和分润用Token来结算。Bittensor、Render Network、IO net都在这个方向探索。这是第三条路，但无论走到哪里，它骨子里仍然是加密货币的Tokenomics，只是应用场景叠加在了AI上。 有一件事可以确定：这两个Token，同名不同命。一个在工厂里量产，一个在市场上流通；一个代表消耗，一个代表持有；一个撑着AI产业的运转，一个撑着加密世界的信仰。 名字一样，生意不同。就像那两个都叫刘伟的人，一个卖的是饭，一个卖的是梦。饭是真实的，梦也未必是假的，只是得分清楚你在做哪笔买卖。 #AI# #AIAgent#

《🔥如何使用DeepSeek选股炒股，让收益跑赢95%的散户？六年股民实战分享！》 本文为入市六年老股民的真实实操心得，全程落地可复制，无空泛理论。 一、炒股六年亏掉一辆车，直到我换了一种选股方式 先上一组真实数据：我今年的收益率是37.6%。不算惊人——肯定比不过那些抓到翻倍妖股的幸运儿。 但支付宝给我弹了一个提示：「你的收益超过了95%的基民和股民」。那会儿我才意识到：原来A股里大部分人今年压根没赚到钱。 我炒股六年，前五年都在亏。不是小亏，是把一辆本田雅阁亏进去的那种。我试过追涨停板、学过波浪理论、研究过缠论、还花过8000块报过一个「游资操盘手」的课。结果呢？亏得更快了。 后来我终于想明白了一件事：我根本不是在做投资，我是在赌博。我所谓的「选股」就是刷雪球看谁被讨论得多、看东方财富的评论区哪只票热度高、看哪个大V又发了代码。 我没有做过哪怕一次完整的公司基本面分析——因为我根本不知道怎么做，也没有时间做。直到DeepSeek出现。 梁文锋的幻方量化是DeepSeek的母公司——中国最顶级的量化对冲基金之一。他们训练出来的AI模型，骨子里就带着金融分析的基因。这个工具让我第一次觉得——原来一个散户也可以像机构那样做研究。 今年我选出来的每一只股票，都经过了DeepSeek至少三个维度的深度分析。没有一只是因为「听别人说好」就买的。这篇文章，就是我今年用DeepSeek选股的全套方法论。 二、DeepSeek选股的「铁三角」——基本面+技术面+情绪面 机构选股不是靠「感觉」或者「消息」——他们靠的是一套系统化的分析框架，覆盖三个核心维度：基本面（这家公司值不值得买）、技术面（现在是不是买入的好时机）、情绪面（市场其他参与者在想什么）。 散户和机构最大的差距就在于——散户三个维度一个都不看（或者只看技术面画几条线），机构三个维度都有专职团队覆盖。DeepSeek帮我把这三个维度的分析能力，从「机构专属」变成了「散户可及」。 三、基本面分析——五个提示词挖出财报里的「隐藏信息」 基本面分析是选股的核心。但A股有5000多家公司，每家公司的年报动辄两三百页——你就是辞职在家全职读也读不完。 DeepSeek的价值就是：它能在几分钟内啃完一份年报，帮你提炼出最关键的信息。但不是你随便问一句「这家公司怎么样」就行——你得问对问题。以下是我反复验证过的五个「挖金问题」，每一个都对应一个具体的选股逻辑。 第一问：盈利质量——公司赚的是真金白银还是纸面利润？ 很多公司报表上的净利润很好看，但实际上根本没收到现金——全是应收账款。 你要让DeepSeek帮你做这个「揭老底」的检查：「分析[公司名]最新年报，计算经营性现金流与净利润的比值（近三年趋势），检查应收账款占营收的比例是否异常上升，判断公司的盈利质量是否存在水分」经营性现金流长期低于净利润、应收账款增速持续高于营收增速——这两条红灯同时亮起，直接pass。 我今年用这个提示词排除了至少4只「看上去很美」的股票。 第二问：成长持续性——增长是加速还是减速？ 看增长不能只看「有没有增长」，要看「增长的加速度」。连续三年营收增长30%-25%-18%，增速在递减——这是成长性衰竭的信号。 提示词：「分析[公司名]近三年营收和净利润的同比增速变化趋势，计算复合增长率，判断公司的成长是加速还是减速，分析减速的主要原因是否具有持续性。」 第三问：护城河——凭什么竞争对手抢不走它的生意？ 毛利率是企业护城河最直观的量化指标。如果一家公司能连续多年维持高于行业的毛利率，说明它有某种竞争对手无法轻易复制的东西——品牌、技术专利、网络效应、规模优势。 提示词：「对比[公司名]与同行业头部公司的毛利率、净利率、ROE三年趋势，分析该公司的竞争优势来自哪里，护城河是变深了还是变浅了，哪些因素可能威胁其竞争地位。」 第四问：隐藏雷区——财报附注里藏着的「定时炸弹」 这是DeepSeek最让我惊艳的能力之一——它真的会去「读」财报附注。而财报附注里往往藏着上市公司最不想让你看到的东西。大额对外担保、关联交易占比异常、商誉减值风险、存货跌价准备不足——这些对于普通散户来说是「天书」一样的存在，DeepSeek能像侦探一样找出来。 提示词：「仔细阅读[公司名]最新年报的附注部分，找出可能存在风险的会计科目（重点关注：商誉、应收账款账龄、关联交易、对外担保、存货减值计提是否充分），逐一评估风险等级。」 第五问：估值合理性——现在的价格到底贵不贵？ 最后一步才是看价格——很多散户把这个顺序搞反了，一上来就问「这只票现在能不能买」。正确的顺序是：先确认公司质量过关，再判断价格是否合理。 提示词：「计算[公司名]当前PE/PB/PS，与近五年历史区间和同行业均值进行对比，结合公司的成长性和盈利质量，评估当前估值处于什么水平，是被高估、合理还是低估。」 【基本面分析速记卡——五个必问DeepSeek的问题】 一、盈利质量：经营现金流/净利润比值？应收账款是否异常？ 二、成长持续性：近三年营收和利润增速是加速还是减速？ 三、护城河：毛利率vs同行？竞争优势在变深还是变浅？ 四、隐藏雷区：商誉/关联交易/对外担保/存货减值——逐一排查 五、估值合理性：当前PE/PB处于历史什么位置？和同行比呢？ ▲ 五个基本面提示词让DeepSeek在几分钟内完成一个分析师团队几天的工作量 四、技术面分析——用DeepSeek找到「基本面好+买点对」的交集 基本面分析告诉你「这只股票质地好不好」，技术面分析告诉你「现在买时机对不对」。两者缺一不可。好公司在错误的时间买入，照样亏钱。 DeepSeek在技术面分析上有一个独特的优势——因为它背靠幻方量化的技术基因，它对技术指标的解读远比普通的「看图说话」要深度。 我最常用的三个技术面分析方法是： 第一，均线系统——让DeepSeek判断当前股价在所有重要均线（5/10/20/60/120/250日）中的相对位置，是典型的多头排列还是空头排列； 第二，量价关系——成交量是价格走势的「燃料」，放量突破关键压力位是真突破的可靠信号，缩量上涨则需要警惕；第三，技术指标共振——不会只看一个指标，而是让DeepSeek同时检查MACD、KDJ、RSI和布林带，只有在多个指标同时发出相似信号时才认为信号有效。 一个特别实用的提示词模板：「分析[股票名]近三个月的日K线走势。 第一步：判断当前均线排列状态（多头还是空头）； 第二步：分析近一周的量价配合情况； 第三步：检查MACD、RSI和布林带是否出现背离或共振信号。 综合以上三个维度，给出当前是否适合介入的技术判断。」 ▲ 技术面不是画几条线就完事了——量价关系+指标共振才是核心 五、情绪面分析——让你在市场疯狂时保持冷静的「AI保险丝」 这个维度是散户最容易被收割的地方。一只股票基本面很好、技术面也发出了买入信号——但如果你是在市场情绪最高涨的时候追进去的，很可能买在了山顶上。 DeepSeek可以做舆情追踪：你让它搜索目标股票最近一周在全网（微博、股吧、雪球、新闻）上的讨论，统计正面/负面/中性评价的比例，再和前一阶段的数据做对比——如果正面情绪在短时间内剧烈升温，往往意味着短期过热。 还有一个冷门但好用的用法：让DeepSeek帮你「反向思考」。 当你特别看好一只股票的时候，不要问它「这只股票有什么投资价值」——你已经先入为主了。而是问它：「如果这只股票未来半年跌了30%，可能是哪些原因导致的？请列出所有可能的风险因素，包括那些市场上目前没有人讨论的潜在风险。」 这种反向提问会让你在情绪高涨的时候保持一份清醒——这份清醒在牛市中可能让你「少赚」，但在熊市中能救你的本金。 ▲ 全网舆情追踪+反向思考——AI帮你在大众疯狂时守住理性 六、我的完整选股流程：从5000只到最终2-3只 以上三个维度单独来看都很有用，但真正的威力在于把它们串成一套系统化流程。以下是我今年优化了至少五个版本之后沉淀下来的完整选股六步流程： 第一步：行业筛选。 不直接从5000多只股票里选——那太多了。先用DeepSeek做行业比较分析，找出当前处于景气上行周期的3-5个行业赛道。 提示词：「对比以下五个行业近期的景气度指标（营收增速、库存周期、政策环境、机构持仓变化），推荐两个最值得关注的行业并说明理由。」这步做完，选股范围从5000只收缩到了大概三四百只。 第二步：基本面初筛。 在目标行业内，用五个基本面提示词（第三节的方法）对行业龙头和主要竞争对手逐一做快速扫描。 重点关注两个「一票否决」指标——经营现金流长期为负的、应收账款增速持续超过营收增速的，直接排除。这步做完，候选池缩小到20-30只。 第三步：财报附注深挖。 对候选池里的每一只股票，用「隐藏雷区」提示词做一次深度排雷。商誉占比过高的、大额对外担保的、关联交易占比异常的——标记出来，结合具体情况判断是否继续保留。 这步很关键——今年帮我在一只非常火的消费股上发现了巨额商誉减值风险，避免了一大笔潜在亏损。 第四步：估值判断。 在排雷之后的池子里，逐一做估值分析。当前价格处于历史估值区间的什么位置？和同行业相比是高是低？结合公司的成长性判断当前估值是否合理。这步做完，候选池缩小到8-12只——剩下的都是「基本面过关+价格合理的优质标的」。 第五步：技术面择时。对着这8-12只股票，逐一用技术面方法判断当前是否适合介入。重点看均线排列状态和量价配合——只有「多头排列+放量企稳」的才列入买入备选。这步做完，真正准备出手的只有3-5只。 第六步：仓位分配和止损预设。最后一步不是选股，是「管钱」。每只股票分配多少仓位？总仓位不超过多少？每只的止损线设在哪里？这些我都会让DeepSeek基于我的风险偏好给一个参考建议，最终自己拍板。 铁的纪律是：任何一只股票，单笔亏损不超过总资金的2%。这个比例看起来很保守，但它保证了你即使连续犯错十次，本金也就亏20%——还能东山再起。 ▲ 六步完整选股流程——从5000只到2-3只，每一步都有明确的筛选逻辑 七、用DeepSeek选股最容易犯的三个致命错误 致命错误一：让DeepSeek直接推荐股票代码。 「帮我推荐三只这个月最值得买的股票」——这是最危险的问题。DeepSeek可能会给你一个答案，甚至包含看起来很具体的目标价和理由。但AI的「推荐」本质上是基于历史数据的模式识别，它既不预测未来，也不为你的亏损负责。 正确的问法永远不是「推荐什么」，而是「帮我分析这个」。你是最终的决策者，AI是你的研究助手——这两个角色绝对不能模糊。 致命错误二：用DeepSeek的结论代替自己的判断。 DeepSeek说「这家公司基本面良好」——你看了觉得有道理——然后买了。请注意你的决策链条：你唯一的判断依据是「AI说的」。这就是所谓的「外包式决策」——看起来你做了研究，实际上你把最关键的判断环节外包给了一个语言模型。 正确的做法是：DeepSeek提供数据和角度，你用这数据和角度形成自己的独立判断。如果DeepSeek的分析中有任何一点你不能用自己的话解释清楚——那就不要基于这个分析做决策。 致命错误三：只分析不跟进——买入之后的监控比买入之前的研究更重要。 选股和买入只是投资的开始。买入之后公司基本面有没有变化？行业环境有没有发生改变？当初买入的理由还成立吗？这些问题的答案每天都在变化。 我给自己定了一个规矩：每两周至少对持仓股做一次快速体检——把最新的公告和新闻喂给DeepSeek，让它判断「买入逻辑是否发生实质性变化」。 如果没有变化，继续持有；如果逻辑被破坏，果断离场——不管盈亏。这一条纪律，比任何选股方法都重要。 ▲ 三个致命错误：让AI直接推荐/外包式决策/买入后不再跟进——每一条都可能让你亏掉本金 八、写在最后：DeepSeek没有让我变成「股神」，但它让我不再当「韭菜」 37.6%的收益率不算高——在牛市中很多人能做到更高。但我的收益率和那些靠运气或者牛市赚到的有一个本质区别：我知道自己为什么赚了这些钱。 我每一次买入都有明确的、可以被事后验证的理由；我每一次卖出都有根据的、可以复盘和反思的逻辑。这种「知道自己为什么赚、为什么亏」的能力，比任何一只牛股都重要——因为牛股是一次性的，而正确的选股方法论是可以复制的。 DeepSeek的母公司幻方量化有一句话我很喜欢：「量化不是预测未来，而是管理不确定性。」 这恰好是对DeepSeek在选股中角色最精准的描述——它不能告诉你下一只翻倍股在哪里，但它能帮你把「不确定的赌博」转变为「被管理好的风险」。 它能让你看到一家公司财报里隐藏的危险信号、让你在情绪过热时多一份冷静、让你在做决策时有数据和逻辑的支撑。 这些事情看起来很朴素，但如果你炒股超过三年就会明白——让人在股市里长期亏钱的不是「运气不好」，而是不懂得避开那些本该提前看到的风险。 DeepSeek帮我的不是「赚得更多」，而是「亏得更少」。而在A股这个市场上，活得久比赚得快重要一万倍。 以上内容为转载，非小龙先生的原创。我在思考，既然DeepSeek可以拿来选股和炒币，当然也可以拿它来选币炒币。我已经在实践了，你也可以的！ #DeepSeek# #炒股# #炒币# #AI炒股炒币#

很多人一提韩国股市，只想到三星和海力士。 但韩国市场其实不是一个东西。 KOSPI 和 KOSDAQ，完全是两种投资性格。 KOSPI更像韩国股市里的“老大哥”。 里面主要是三星电子、SK海力士、现代汽车、LG、金融股这些大公司。 它的特点很明显： 公司规模大， 产业地位强， 流动性更好， 波动相对没那么夸张。 如果你看韩国，是想看半导体、存储、汽车、电池、金融这些成熟产业，那KOSPI更像主战场。 尤其是现在AI周期里，韩国市场最核心的资产，其实还是存储和半导体链条。 三星、海力士这类公司，本质上是全球AI硬件周期的一部分。 所以看KOSPI，不只是看韩国经济。 也是在看全球算力、HBM、DRAM、服务器需求这些主线。 KOSDAQ就不一样。 它更像韩国版“创业板”。 里面更多是创新型公司、中小成长股、生物科技、游戏、娱乐、消费品牌这些资产。 它的想象空间更大，但波动也更大。 涨起来可能很猛，跌起来也不会跟你客气。 所以如果你想找韩国下一个明星公司，KOSDAQ可能更有弹性。 但如果你承受不了大波动，追进去很容易被情绪带着走。 这就是两者最大的区别： KOSPI偏稳。 KOSDAQ偏弹。 KOSPI看产业龙头。 KOSDAQ看成长故事。 KOSPI适合观察韩国经济和大盘资产。 KOSDAQ更适合观察创新、小盘和高风险偏好。 对普通投资者来说，重点不是非要选哪个更好。 真正重要的是先问自己： 我到底想要稳定一点的产业龙头， 还是想要更高弹性的成长机会？ 如果你关注的是AI、半导体、存储周期，那KOSPI里的三星和海力士肯定绕不开。 如果你关注的是韩国新消费、生物科技、游戏娱乐，那KOSDAQ更值得研究。 市场没有绝对正确的答案。 只有适不适合自己的风险承受能力。 KOSPI像韩国经济的底盘， KOSDAQ像韩国成长股的油门。 一个看稳，一个看弹。 选错了，不是市场的问题，是你没搞清楚自己要什么。

普通人怎么拥有千万资产？ 很多人一上来就想要答案： 买什么？ 投什么？ 做什么项目？ 怎么快速翻身？ 但真正的问题可能是： 你对钱的理解，够不够支撑你拥有那么多钱。 先问自己一遍： 《经济学》读过吗？ 《穷爸爸富爸爸》读过吗？ 《国富论》读过吗？ 《中央银行学》读过吗？ 《金融炼金术》读过吗？ 《货币的购买力》读过吗？ 《小岛经济学》读过吗？ 《钱的兴衰史》读过吗？ 《货币银行学》读过吗？ 《世界金融史》读过吗？ 《产业经济学》读过吗？ 《政府经济学》读过吗？ 《发展经济学》读过吗？ 《城市经济学》读过吗？ 《期权、期货及其他衍生品》读过吗？ 《聪明的投资者》读过吗？ 《证券分析》读过吗？ 《漫步华尔街》读过吗？ 《黑天鹅》读过吗？ 《随机漫步的傻瓜》读过吗？ 《纳瓦尔宝典》读过吗？ 《股息不说谎》读过吗？ 《股市长线法宝》读过吗？ 《邓普顿教你逆向投资》读过吗？ 《滚雪球》读过吗？ 《巴菲特致股东的信》读过吗？ 《穷查理宝典》读过吗？ 《金钱心理学》读过吗？ 《客户的游艇在哪里》读过吗？ 《周期》读过吗？ 《原则》读过吗？ 《财报就像一本故事书》读过吗？ 如果这些都没怎么碰过， 那就别急着问“怎么赚千万”。 因为千万资产不是一个技巧问题， 而是一个认知系统问题。 你要理解： 钱从哪里来， 资产怎么定价， 周期如何变化， 债务如何扩张， 通胀如何转移财富， 央行如何影响市场， 行业如何轮动， 企业如何赚钱， 股权为什么值钱， 现金流为什么重要， 风险为什么经常被低估， 人性为什么总在高点贪婪、低点恐惧。 普通人想变富， 不是靠听一个标准答案。 而是先把自己的财富认知，从“打工收入思维”升级到“资产配置思维”。 读书不能保证你变有钱。 但不读、不学、不理解金融和经济规律， 大概率只能一直被周期、情绪、债务、消费主义和错误投资收割。 所以真正的问题不是： “有没有一个快速变富的方法？” 而是： 你是否愿意花几年时间， 把自己训练成一个能看懂财富流向的人。 哪有什么标准答案。 先补课。 再入场。

📚《金融人物志》 —— Paul Tudor Jones：真正的交易员，永远先想怎么活下来。 大多数人觉得，顶级交易员最牛的地方是预测得准。 但你要问Paul Tudor Jones这个问题，他大概会跟你说：真正优秀的交易员，从来不是预测最准的那个人，是能一直待在市场里没被踢出去的那个人。 这哥们儿在华尔街是号人物。 1987年股灾之前，他提前嗅到不对劲，大举做空，那波暴跌让他一战封神。后来互联网泡沫、2008年金融危机、疫情那几年的极端行情，一波接一波，他都没翻车，始终活着。 很多人说他有天赋。但你真去翻他的交易体系就会发现，他最核心的能力根本不是预测，是风控。 一、交易的第一原则：先活下来。 Paul Tudor Jones有句话特别出名： "交易最重要的规则不是进攻，是防守。" 翻译成人话就是：别老想着怎么赚钱，先想怎么不亏钱。 大部分交易者每天琢磨的都是：下一单能赚多少。他每天琢磨的是：如果这单错了，我要亏多少？ 这大概就是他能在市场里活几十年的原因。 二、别跟市场抬杠，要学会顺势而为。 他还有一句很实在的话： "别当英雄，别让自尊心掺和进来，永远质疑自己。" 市场不会因为你死扛就顺着你的方向走。真正厉害的交易员，从来不会为了证明自己是对的就跟仓位死磕。他们更习惯认错，然后快速掉头。 三、亏钱不是失败，不认输才是 Paul Tudor Jones把亏损当成交易成本的一部分。真正要命的不是亏了，是拒绝接受亏了。 很多人在市场里亏大钱，不是被市场打败的，是被自己那口气打败的——总想着“再扛一扛就回来了”，但市场不会因为你希望它回来就真的回来。 四、为什么他能穿越好几个时代？ 从80年代到现在，市场变化太大了。交易工具变了，玩家变了，AI出来了，比特币也有了。但Paul Tudor Jones那套东西几乎没怎么变。 因为他认准一件事：市场会变，技术会变，但人性不会变。恐惧和贪婪这东西，几百年了，一点都没进化。 真正能长期赚钱的人，不是模型最复杂的那个，是能把风险摁住、能把情绪管住的那个。 五、几点给我们的启发 如果要我从他身上总结几条普通人也用得上的东西，大概是这样： ① 活下来比赚得快重要一万倍。 ② 市场永远是对的，别跟它较劲。 ③ 亏钱是正常的，不正常的是亏了还不走。 ④ 风险管理不是辅助，是核心。 ⑤ 保持谦逊，随时准备修正自己。 现在越来越多人热衷于猜下一根K线往哪走，我反而越来越认同Paul Tudor Jones那句话： 真正的赢家，不是预测最准的人，是能一直留在市场里的人。 🎯《今天您站哪边？》 如果只能从Paul Tudor Jones身上学一条交易原则，你选哪个？ 🟢 A：风险控制永远第一 🔵 B：市场永远是对的 🟡 C：亏损是交易的一部分 🔴 D：随时修正自己，别死扛 评论区聊聊你的答案。 也欢迎分享一句对你影响最大的交易箴言。🎯

Strategy微策略卖币分析（冷静版） 这两天很多圈内圈外朋友都在问我怎么看待微策略卖币，我来系统聊一聊。 首先要明白：Saylor核心诉求一定不是做空比特币。这和他个人信仰、公司定位和核心利益完全冲突。 作为第一个想出把上市公司作为融资工具来进行DAT的玩家，他对资本市场的运作手法非常老练，他这么做大概率是对Strategy进行深层战略升级，并履行实际义务。 核心原因拆解如下： 1⃣️支付STRC优先股分红（直接原因） STRC是Strategy推出的比特币挂钩高收益产品（年化收益率约11.5%），过去几个月快速募集了85亿+美元，形成了每年约15亿美元的固定现金分红义务。 Strategy目前公司的现金收入是远不够支付这些分红的，所以这么大的债务压力短期只能通过卖币来偿还。 2⃣️战略升级：从囤币到比特币金融平台（深层次原因） 之前大家对Strategy的理解都停留在：融资-买币-再融资-再买币上。但是这一模式终会因比特币涨幅跑输融资成本而失效。 所以Saylor的新答案是： -用BTC做抵押/背书，发行高收益产品吸引传统资金。 -同时通过主动管理不断提升每股比特币净持有量（BTC per share）、降低持有均价。 这次小额卖币，正是这个新模式的早期实践——把部分高成本BTC货币化，实现“高抛低吸”，而非单纯HODL。 这种方式，比单纯融资买币可以更持久的积累比特币，同时给投资者提供“收益”。 3⃣️税损收割（Tax Loss Harvesting） Strategy的比特币持仓有明显的成本分层（cost basis tiers）： 早期买的币：成本很低（几千到6万美元）。 最近大量买入的币（超过43.4万枚）：成本高于$80,000。 2026年Q1比特币下跌（从约$87,500跌到$67,700左右）后，公司根据新会计规则录入了124.5亿美元的未实现损失，其中高成本基础部分对应约76亿美元未实现损失。按约29%的企业税率，这就形成了22亿美元的递延税资产。 卖出高成本基础的那部分比特币，就能把“未实现损失”变成已实现资本损失。 即使只卖32枚（约250万美元），只要挑的是高成本的那一层，就能锁定一部分损失，用于抵扣当期或以往/未来的应税收益。 至于为什么是现在，我的看法是： 1⃣️5月初的财报电话会议上，Saylor和CEO Phong Le已明确释放信号：如果卖BTC能提升比特币每股持有量（BTC per share）、支付分红或强化财务状况，就会考虑卖。 2⃣️根据公告，他卖出时比特币价格为77,135美元，高于公司平均持仓成本75,699美元，所以这次卖出是获利了结，证明了其主动管理的能力。 3⃣️小额卖出可“inoculate the market”（给市场打预防针），测试流动性，避免未来大额动作引发恐慌。 4⃣️判断到当前市场整体承压，正在面临地缘冲突加剧和AI吸血，所以提前在高价进行测试。 对未来的判断： 如果我判断没错，Saylor后续一定会以更低均价买回BTC，并反复强调“每股比特币净持有量”（BTC per share）的增长。 就拿此刻的比特币价格来看，这一手卖出使得比特币价格从77000跌到了67000美元，整整1万美元的价差，跌幅达到13%。如果买回，这将是一次教科书级别的高抛低吸。 更重要的是，这次小额卖币对比特币价格的影响力之大，放眼全球，可能只有特朗普等极少数顶级影响力人物能与之媲美。 这也从侧面证明了Saylor和Strategy在比特币市场的分量和价值。

山雨欲来 昨天有读者留言问我，为什么区块链炒币的人都喜欢用杠杆，我当时第一反应是炒币的人赌性大，但我后来觉得这个答案不对，真相可能是哪里的人赌性都大，只不过a股为了金融稳定、社会和谐之类的原因，在政策上有意限制杠杆在散户人群中的大规模使用。 像两融业务，门槛是50万，股指期货，门槛也是50万。监管层知道那些没钱的屌丝玩杠杆很容易输不起，最后血本无归要么伤害自己，要么伤害社会，会成为不稳定因素，所以监管层只允许有一定资产的人玩。 区块链无论是cex还是dex，都不需要考虑这些，它们只追求利益最大化，怎么最短时间内赚最多的钱，当然是引导用户去杠杆交易，由此产生的交易收入是普通交易的好几倍。 不知道你们还记得没，中国曾经有一大批互联网上的贵金属交易所，尤其在2013-2016年达到高潮，全国一口气成立了接近70家，背后大都是各地政府，甚至xx社旗下也有一家。这些贵金属交易所就是变相的网络赌场，里面有各种老师带散户开杠杆交易，平均一批新用户3-6个月就会亏光所有的钱。 所以这些贵金属交易所一刻不停的在互联网花钱买注册用户，补充耗材。我为什么知道这些事，是因为这个行业买量最凶的2016年我已经是10万+的头部大v，隔几天就有人来问我接不接广子。当时也是p2p平台买量最凶的时候，这两边都能开到每个新用户800-1000元的价格。 我知道这些贵金属交易所早晚会出事，那是必然不愿上他们的贼船。果不其然，随着大量散户在他们的平台上血本无归，一批一批的人去北京上_访，去政府门口拉_横_幅，马上就招来了社会主义铁拳。大概是2017年，监管下令关闭全国各家贵金属交易所，这个行业很快就销声匿迹了。 我写这些是想告诉诸位，哪里的赌狗都一样，如果不是政府要考虑维护社会稳定，那一定是杠杆开到最大，早点割完了干干净净。对于自控能力弱的散户而言，任何杠杆工具都应慎之又慎。 …… 这个周末整个证券行业都在关注中美贸易战争端可能带来的影响。关于这件事的来龙去脉诸位感兴趣的可以自己去问ai。 区块链打针的事今天不提了，主要就说传统股市，美股大跌2-3%，新加坡a50期货下跌4.5%，这些迹象都表明明天a股会有一个幅度较大的低开。 具体低开多少现在不好说，凭经验主板可能会在2%以上，双创低开的幅度会更大一些。有人担心明天会是4月7日的重演，这我没有那么悲观，今天看了中方的回应，并没有很强硬的事态升级，给美方的态度是积极沟通协商。包括美国那边如果真的暴怒要搞我们，似乎也不用等到11月1日，我不是特朗普肚子里的蛔虫，但我直觉他真实的目的也是想谈，威胁加税只是为了后面的谈判增加一些筹码。 另外还有一个很重要的变量，就是随着a股这轮行情已经涨了将近4个月，市场信心和流动性都和4月份的时候有着天壤之别，我其实还蛮看好a股这一次的承压能力。 我那天半开玩笑的说周一最坏情况可能要补充保证金，但我打心里面觉得这事不会发生，亏钱难眠，但烈度应该是可以承受的。以中证500为例，现在7400，我觉得最坏也就跌到7000附近，明天验证一下我的直觉。 …… 这个周末还有一件大事，闻泰科技前几年花几百亿收购的荷兰安世半导体，9月30日的时候被荷兰政府发出政府令，对资产、知识产权等进行冻结和调整，为期一年。这导致闻泰科技对安世半导体的控制权暂时受限，但经济收益权不受影响。 安世半导体的2024年营收约为147亿元人民币，占了闻泰科技总营收的20%，看起来比例不高，但闻泰科技其它业务根本不挣钱，未来公司发展的唯一希望就是转型半导体生产，要是被荷兰政府强制转让公司控制权，对这家公司几乎就是灭顶之灾。 这次荷兰政府是收到安世半导体里面几个外籍高管的举报，说母公司闻泰科技（Wingtech）在控制权、知识产权转移和股权结构上存在“滥用”，要求暂停闻泰委派的CEO张学政职务，并推动股权转让。 安世半导体在欧洲有1.4万名员工，高管团队几乎完全欧洲本地化，2019年收购后公司内部就一直有摩擦。欧洲人总是在防着中国人把技术产权、产线产能转移到中国国内，很敏感。 这次荷兰政府出手干预，背后可能也有政治方面的影响，荷兰在半导体产业一直站在美国的立场共进退，闻泰科技当时孤注一掷的收购现在看还是有些激进了。 闻泰科技十一回来后停牌两天，明天复牌，肯定会有资金避险出货，里面的股东要出血了。 …… 1、经过协商，澳大利亚著名矿企必和必拓同意与中国的铁矿石贸易，部分比例（约30%）用人民币来结算，这是人民币国际化的一次胜利。 2、宗馥莉因为和娃哈哈集团在商标使用上的纠纷，从娃哈哈集团辞职，全力在自己旗下的宏胜系运营新的原创品牌“娃小宗”。今天看到媒体报道，娃哈哈已经要求旗下的经销商不得承接娃小宗，否则就取消娃哈哈经销商资格。两边已经开始直接竞争了。 3、有个事提醒一下，这次除了稀土出口管制外，其实对新能源电池的出口也有管制，大家只知道稀土是贸易战的重要武器，可能忽略了海外对中国出口的电池依赖度也很高。 就这些吧，发射。

这场《币安人生》分享会，其实也是一场内容超全的 BNB KOL AMA 整场由 sisi @sisibinance主持控场，加密圈大家平时好奇的、想问的各类问题基本都覆盖到了，CZ @cz_binance 也都一一给出了实打实的解答，真心推荐大家好好看一看 一、怎么做决策：什么该坚持、什么该放弃 核心判断分两步：先看是大决策还是小决策，再看可逆还是不可逆 市面上 90% 都是小决策、可逆决策，可以快速拍板，但不能一条路走到黑，要定期复盘调整，不行就改（比如之前对 RWA 项目持观望，势头起来就进场支持） 不可逆的大决策一定要慢、要少做；还有一类 “大但可逆” 的决策，转向成本很高，也要尽量少做 所有决策都有一条不用想的底线：不做任何伤害用户的事，只要触碰这条线直接否决，不用纠结 做交易尤其要注意风控：哪怕数学期望稳赚的游戏，只要输一次就会全部归零，也绝对不能玩 风控别只盯着收益率，先看你能不能扛住最坏结果 二、各国加密开放的影响，东南亚哪些国家有潜力 大国开放肯定会带来巨大行业利好 很多国家担心加密冲击主权货币，其实是误区：发行本国合规稳定币，反而能让法币在全球流通更广，这个认知需要慢慢沟通扭转 原本预判是 “农村包围城市”，先拿下小国再影响大国；近期美国态度转友好是超预期的利好，直接带动了行情上涨 小国单个影响力有限，但加起来体量也很大 东南亚现状：泰国、菲律宾走在前列，菲律宾已经拿到牌照、银行通道打通，用户不用再走 C2C入金；马来西亚进度稍慢，但整体地区发展很快，长期看好 三、“CZ 原则” 有没有更新第 73 条（书本已有72条） 后面确实出过一版重新整理的更新版，但出书的时候没放进去 觉得教程类内容和个人回忆录放在一起不合适，原本书的结尾停在 “If you can, you must” 效果更好 这套原则初衷是对内用的，让团队对齐我的决策逻辑，不代表标准答案，大家参考有启发就行，不用全盘照搬 四、免费教育项目Giggle Academy @GiggleAcademy：什么时候能到 1000 万用户 增长数据：去年 6 月才几万用户，今年年初 10 万，现在已经 150万+ 按这个趋势 1-2 年有望达成一千万，但不打包票（我感觉还是太低调了） 我更看重用户长期留存：理想状态是孩子能连续用 18 年，现在还差很远 目前只做了 2-6 岁的内容，6-10 岁年龄段的课程还没上线，内容库不够丰富，同时也要控制孩子的屏幕时长 综合预估 2-3 年左右能冲击千万用户目标，终极目标是冲到一亿甚至十亿 五、实体企业进 Web3：怎么避坑、怎么找机会 风控永远第一位：碰新项目、新产品，别一次性投太多钱，先小仓位试水适应，100% 确认可行再加码。重大决策谨慎，小决策可以灵活 币安不只是交易平台，很多功能实体企业都能用： 比如币安支付可以低成本做跨境结算，效率高、手续费低；还有理财功能，能拿到稳定的月收益，很多隐藏玩法我自己都不全了解，大家可以多挖掘一下！ 六、创业九年，压力最大的时刻 很少有 “绝望” 的感觉，本身性格偏乐观、抗压能力强，有个词意思就是，耐操 压力最大的两个阶段：平台刚上线时 BNB 破发，早期几万投资者都亏损，那两周心理负担最重 前两年处理美国相关事件，压力更偏向个人层面。但自问对得起用户、对得起行业，所以心理压力反而没那么大，只是个人要承受后续后果 七、加密从业者要不要主动追求影响力 没有标准答案，看个人风格和项目需求 “枪打出头鸟” 在哪都适用，如果能闷声把事做好、赚到钱，是最优解 但影响力本身也是一条发展路径，有些项目完全没曝光很难起步，有影响力拿资源会更容易，两者各有利弊，自己权衡平衡就好 八、未来资产都会上链、实现资本自由吗 肯定会，演进路线很清晰：股票先上链：面向全球投资者，估值和流动性都会更高 然后是货币（稳定币）：现在 90% 稳定币锚定美元，已经变相扩大了美元在加密世界的影响力 接着外汇上链：传统外汇报价不透明，链上能做到 7×24 小时交易、价格完全公开 再往后艺术品、文化产权、地产也能代币化上链，只是这类资产流动性差，落地速度会慢一些 九、暴富 / 低谷怎么调整心态，给 00 后的建议 一夜暴富听起来美好，但 “来的快去的也快”，伴随的风险极高，大部分人根本守不住。长期稳步积累，才是最稳妥、心态最平和的方式 哪怕运气好赚到快钱，也绝对不能 allin，风控永远是底线。allin 赌暴富，也可能一夜归零 不建议年轻人执着于一夜暴富。年轻人最大的资本是时间，每月拿出小部分闲钱定投，坚持十年收益会非常可观，不用急于求成。世界上没有稳赚不赔的暴富捷径 十、区块链新人怎么参与行业变革 六个月之后的赛道热点，谁都预判不了，不用硬猜 区块链入行门槛很低，但骗子也多，新人第一要务是注意风控 投项目先看社区：没有真实社区的项目大概率走不远；有社区也要分辨是真活跃用户，还是水军刷出来的虚假热度 十一、区块链项目成败的核心因素 归根结底看人、看团队 技术强、能做出合格产品的团队并不少，最难得的是三个品质：韧性（逆境能不能扛住往前走）、心态正（赚长期安稳的钱）、使命感 牛市的时候鱼龙混杂，不好分辨；前阵子大量从业者跑去 AI 赛道，反而筛掉了一批捞快钱的，留下来深耕区块链的，普遍使命感更强 对比 AI 行业：AI 高度中心化，红利基本被头部大厂拿走；加密行业普通人赚钱的机会相对更多 十二、现在年轻人还要 allin 比特币吗，未来还有机会吗 绝对不建议任何人随便 allin 任何资产 allin 之前先问自己：如果归零了，你的生活受不受影响？答案是 “受影响” 就绝对别做，更不能借钱投资 我当年 allin 比特币的时候已经 35+，就算归零也能打工养活全家，有足够的安全垫 未来的机会只会比过去更多。比特币再涨几百倍是有可能的，但没人知道要多久，短期也照样会跌。除了比特币还有很多赛道机会 给年轻人的配置建议：大部分仓位放主流蓝筹币，绝对别卖房、掏空身家进场。可以拿每月收入的 10%-20% 做高风险投资，前提是不影响基本生活 十三、AI 时代的教育会变成什么样，Giggle Academy 初心变了吗 Giggle Academy 从一开始就后是 AI 时代的项目，第一天就打算把 AI 能力用到极致 目前纯 AI 还做不了从 0 到 18 岁的完整体系化教学，只能零散回答问题。现在的阶段是：人类专家设计课程大纲，AI 用来提升内容生产效率 未来终极形态：一个 AI 导师就能陪伴孩子完成全部成长教育。真到那天 Giggle Academy就算停了也没关系，本身就是公益项目，目标只是做出最好的教育产品 传统校园教育是平均化，培养适配工厂的标准化人才； 未来全球化竞争激烈，顶尖 0.1% 的人收益远超普通人，所以教育要保留基础通识，同时深挖个人强项 AI 驱动的一对一教学是未来主流，成本远低于线下老师 十四、重新创业会选什么方向，什么时候 allin 创业别只看什么最火，要结合三件事： 你擅长什么、你感兴趣什么、这件事有没有社会价值，三者重合再去做 就算 AI 再火，我也不会去做，因为没有技术积累，进去没优势。我还是会选加密相关，做了一辈子，熟 别盲目跟风，别人开川菜馆赚钱，你不一定也要开。英伟达深耕显卡几十年才等到 AI 红利，苹果也经历过多次起伏 创业 allin 的前提：产品验证了市场匹配，再全力投入 十五、交易踏空、焦虑怎么办 只要交易让你产生明显焦虑，最直接的办法就是降仓位 仓位小了，行情波动对你的冲击自然就小了，踏空焦虑没有完美的解决方案 十六、币安下一阶段生态增长点 中心化交易所业务现在由一姐，何一@heyibinance负责。目前 RWA（现实资产代币化）增长很快，是核心主线 币安本身不适合做资产发行方，定位是做基础设施，联合 BNB Chain、PancakeSwap 等整个生态，配合全球券商一起推进 未来不会强行创造趋势，社区里什么项目跑出来、跑出热度，整个生态就跟进扶持 十七、财富自由还有烦恼吗，幸福来自什么 有钱不等于长久开心，财富带来的快乐衰减非常快：工资翻倍开心两周，资产加零开心一个月，之后就回到原来的状态 我自己日常开销不高，对跑车、奢侈品没兴趣，快乐主要来自滑雪、风筝冲浪这些户外运动 幸福的优先级排序： 健康：健康的人有一百种烦恼，失去健康的人只有一种烦恼 家庭：家人的支持和温暖 高质量的朋友：朋友贵精不贵多 最后才是事业和赚钱，钱够温饱就行，多了不会更幸福 十八、极简主义怎么化解复杂监管危机 遇到复杂危机，就把问题简化回归到最核心的原则上，决策就会变简单 比如遇到海外执法施压、各种复杂选项，我只回归一条底线：这个决策是不是保护用户利益。守住这条标尺，再大的压力也知道怎么选，当年尼日利亚事件就是这么处理的 十九、香港加密推进慢的原因 越成熟的金融体系，政策迭代越慢。香港传统券商、银行体系庞大，每条新规都要反复评估对现有行业的冲击，还要给机构留足过渡期，所以合规更新都是按 “年” 算的，不是创业圈的 “天 / 小时” 另外香港还要考虑政策对内地的连带影响，还要平衡两个现实难题： 数字货币和人民币国际化目标的关系、加密资产跨境流通对外汇管理的挑战，每个问题都没有简单答案，所以周期长 但香港监管层推进的主观意愿很强，只是落地难度确实很高 二十、大学是加密推广的好阵地吗 是，历史上绝大多数重大变革都是从校园萌芽的，非常适合做新兴行业推广 但加密属于金融赛道，校园推广会有一定敏感度，之前在香港大学的讲座反响很好，币安也有行业内最完善的免费区块链教育资源 整个行业未来还可以继续加大校园科普的力度 以上就是这次分享会的全部内容啦！ 其实整场聊下来，CZ 的逻辑一直很清晰：底线原则寸步不让，小事可逆快速试错，大事不可逆慎之又慎，风控永远排在收益前面 不管是刚入行的新人、做交易的玩家，还是创业做项目的朋友，都能对应到自己的阶段参考 觉得有用可以随手转给身边圈内的朋友，咱们慢慢赚、稳稳走！

《怎样不错过下一个人生康波》 行情无聊的时候是跳出行业深度思考的好时候，前两天刷小红书看到有人在问为什么自己一把年纪了，身边一些朋友要不炒房赚钱了，要不炒币赚钱了，要不做淘宝店赚了一波，要不抖音赚钱了，自己总是错过。 我自己房子赚了些钱但不多，年轻义气的时候上涨期把北京的房子卖了赔一半给前女友， Web2创业赚了些钱但也挺辛苦的，真正踩中的大风口就是 Web3。 时常午夜回想，如果不是机缘巧合在澳洲碰到了一群早期对加密有信仰的小伙伴，我能早早踏上 Crypto 这辆高速列车吗？ 如果按“康波”= 康德拉季耶夫长波周期来算，理论上每个人能经历 1-2 次完整的康波周期，随着科技进步加速，每个人可以获得 3-5 次足以改变命运的机会。 如果后面再来了新的康波，我现在的知识体系/认知/信息渠道/能力，还可以在早期看到并抓住吗？ ~~~~~~~~~~~~~ 为什么大部分人会错过暴富？ •比特币早期玩家80%是密码学极客，后面入场的人却一直被主流媒体和社会歧视为诈骗（你看不懂的领域） •淘宝第一批皇冠店主多是批发市场摊主（你看不上的群体） • 房地产最早开窍的赚大钱的是激进的负债玩家（你不敢玩的游戏） •抖音的主播们一开始被骂的可不少，抛头露脸擦边耍宝（你看不起的群体） 首先是反人性： 可以看出首先大的机会出现的刚开始，必然伴随着主流人群的不理解，不认可，甚至反人性 -- 少人看懂，这也是后期大爆发逆转的必然前置条件。 其次就是信息路径锁死： 2016年我入圈时候已经每周在 Blockchain Center 与老外们聊以太坊的加密基建，国内普通人的信息源还在看主流媒体如何说虚拟货币暴跌要归零； 2014 年北京房价刚开始涨到 8000 一平，外地人接收的信息是"一线城市年轻人成房奴背债"； 1988 年我爸妈离开工厂下海经商的时候，大部分厂里的人相互流传的是看他们那家人投机倒把不是好人。 只看自己行业、地区、语言的信息，只跟同一类人聊天，这些都会让你后知后觉。现在各种新媒体的推流算法更加精准投喂，信息茧房更恐怖了。 而所有新康波，一定先在你圈外的人、圈外的平台、圈外的语言里发芽，千万不能固步自封。 浪潮们在刚开始有什么共同点？ 改革开放做生意、房地产、淘宝、公众号、抖音、比特币、美股…… 抽象一下有 3 个共性： 1）制度缝隙刚打开 个体户、民营经济、房地产、互联网、自媒体、跨境投资…… 一开始都是“模糊地带”，先进去的人吃到第一波红利。就比如投资美股，当越来越多的国人发现美股对比 A 股就是 Easy 模式的时候，追税和关闭境外券商就开始了。 2）技术把成本打到离谱的低 淘宝：开店成本骤降 抖音：电视节目只要一部手机 区块链：传统金融各种门槛高不可攀，一支基金建立需要大量人手资金，一个交易所需要数万员工，突然全球转账只需要几秒钟，十几个人的 DEX 交易额能匹敌国家级证券交易所。 新康波一个特点是：原来只有大公司玩得起的游戏，突然普通人也能玩了。 3）人和注意力悄悄迁移 年轻人搬去大城市、搬到电商、搬到移动互联网、搬到短视频、搬到全球市场。 如何规避信息茧房？ 我自己目前的做法是，强制自己阶段性的跳出现在每天忙碌的事情，留出一点时间去搭建新事物雷达。 比如刻意关注： - 哪些工具让一个普通人可以做以前一整个团队才能做的事？ - 哪些业务的启动成本被打成了 1/10、1/100？ - 16–25 岁的年轻人在用什么 App？ 流行什么文化？ - 他们在哪个平台最愿意表达、搞创作、搞钱？ - 什么新东西被国内主流媒体怒斥，嘲讽了？😂😂😂 不让自己停留在舒适区只看自己喜欢的东西，比如中文推，区块链行业，时不时跳出来看看外边在发生啥，留点时间给点资金去试水别的好玩的东西。 如何避免认知锁死？ 相比较信息茧房，其实认知锁死是更可怕的。 想想看到二宝街头卖比特币的新闻你是什么时候看见的？有多少人了解比特币是因为国内媒体的 “虚拟货币终归零，反观 A 股破 3000 挺起脊梁”，但看见以后你的反应是什么？到认真了解比特币中间隔了多久？ 小红书无数人后悔的是，我听到比特币的时候怎么除了鄙视，无视，甚至还帮家里不懂电脑技术的保姆都买过，怎么自己就一点都没买呢？ 哪怕在区块链行业里，从NFT 到铭文，从 Stepen 跑鞋到 Meme，很多人都吃了认知锁死的亏。 我后来发现一条规律：越是从上一轮浪潮里赚到最多的人，越是容易错过下一轮。 因为成功有路径依赖，在上一次成功后他的世界观被那一套逻辑塑形了，他的财富、人脉、资源、权威都来自旧游戏，那么新游戏刚出现的时候，他天然是怀疑甚至排斥的。 这是我时刻在提醒自己的一件事：不要当固步自封的老登，不要搞爹味发言，不要习惯性抵触自己看不懂的新生事物，多跟年轻人保持沟通，拿出一些小钱去试错。 ~~~~~~~~~~~~~~~~ 写到这里，回头再看最开始那几个问题： “如果不是当年在澳洲碰到那批对加密有信仰的小伙伴，我会不会错过 Web3？” “如果后面再来新的康波，以我现在的准备，还能在早期看到并抓住吗？” 我的答案开始越来越清晰： •机缘肯定重要，但机缘总是垂青那些对世界保持好奇、对认知保持弹性的人； 2016 前后与我同时接触到区块链，同样听了 @jaydenwei 讲座的人不少，但吃到了区块链红利的人并不多。所以机缘并不是抓住人生康波的全部条件。 •你无法保证自己一定抓住下一次康波，但完全可以让自己变成“很难被时代彻底抛下的那一类人”，这是自己主动变化后可以掌握的，做自己命运的主人。 最后，能看到我这篇文章的人相信大家年纪都不会太大，80-00 的居多，所以理论上你还能有 3 次以上的康波机会。普通人抓住一个就足以改变命运，至少衣食无忧不再为做牛马苦恼。 但你有从日常的柴米油盐，锱铢必较里抬起头来看过远方，准备好发掘并抓住改变自己命运的康波了吗？