2026年4月25日晚（當地時間），在華盛頓特區舉行的白宮記者協會（WHCA）晚宴上，坐在特朗普總統身旁（講台上）的亞裔女性是Weijia Jiang。 作為女性於1983年出生於中國廈門，在西弗吉尼亞州長大，是一位華裔美國記者。她目前擔任CBS新聞（CBS News）的高級白宮記者，並擔任2025-2026年度白宮記者協會主席，是該協會歷史上首位擔任此職的女性有色人種。 在本次晚宴發生槍擊事件時，魏佳表現得非常鎮定，冷靜地協助疏散並彙報現場情況，其毅然決然的表現被贊譽為『專業且勇敢』。然而，考慮到當前複雜的國際局勢，她作為華裔的特殊身份，以及在活動中與特朗普總統如此近距離接觸的情況，也引發了一些關於安全和政治敏感性的擔憂。 2026年4月25日夜（現地時間）、ワシントンD.C.で開催されたホワイトハウス記者協会（WHCA）の晩餐会で、トランプ大統領の隣（壇上）に座っていたアジア系女性は、ウェイジア・ジャン（Weijia Jiang）氏です。 彼女は1983年に中国・厦門で生まれ、ウエストバージニア州で育った中国系アメリカ人ジャーナリストです。現在はCBSニュースのシニア・ホワイトハウス特派員であり、2025-2026年度のホワイトハウス記者協会会長を務めています。彼女は同協会の歴史上、この職に就いた初めての有色人種女性です。 今回の晩餐会で発砲事件が発生した際、彼女は非常に落ち着いた様子を見せ、現場のパニックを抑えただけでなく、冷静に避難誘導や状況報告を行いました。その毅然とした対応は『プロフェッショナルで勇敢』と高く称賛され、彼女のリーダーシップがあらためて広く注目されました。しかし、現在の複雑な国際情勢を鑑みると、彼女が中国系という特殊な身分であること、そしてトランプ大統領とこれほど至近距離で接していたという状況については、安全保障や政治的な過敏性の観点から、一部で懸念の声も上がっています。

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我看前宝塚歌剧团成员渚恋生（艺名）下海拍片这个消息在网上讨论还挺多的，迷点在于其实片商并没有宣传宝塚歌剧团这个背景，只说是芸能人出道，但被第三方捅出了宝塚歌剧团102期生的身份，很突然也很被动。 因为⋯⋯相比炒作这个出身带来的收益，它的风险反而更高，因为宝塚歌剧团在日本还挺有社会地位的，虽然现在比不上流行性的娱乐集团，但昭和时期的荣光犹在，全员未婚的人设又是向豪门输送婚育资源的跳板，出来一个AV女优是很砸招牌的行为。 历史上宝塚歌剧团出过两个AV女优，第一个是2010年的93期生水瀬ちあき，拍了一部MEX-005就消失了，连Wiki都被删得干干净净，到了2013年SOD高调宣发名门音乐学校毕业的上流大小姐高塚れな——其实就是宝塚歌剧团的96期生——这个妹子当时是和学校闹矛盾，不但退了学还赢了官司，拍片多少有点报复成分，但宝塚歌剧团找到她私了解决问题，最后甚至把已经拍完的片子也都销毁了，没有上市，可谓花了血本。 这次又是SOD，总之就是和宝塚歌剧团杠上了，10年前你销我母带，10年后我又拐走你的学生，而且一拐就是花月雪星宙里的花组——相当于头组，好吧，这个排序也有争议——就非常有火药味了，不知道宝塚歌剧团这次会不会使用神秘力量再次把片子摁死在发行前。 作为尊重每一种选择的观众，我就不作世风日下这种judge了，毕竟历史上也不乏有栖七菜这种家里贼有钱但就是爱拍片爱肉欲的人物，只提醒一点关键的，宝塚歌剧团有大量的芭蕾曲目，选拔和培养学员都对身材柔韧度有很高要求，渚恋生更是学了20年古典芭蕾，这可能才是出了身世buff之外本片（STARS-931）最大的看点。

好策略不一定要更强，但一定要不一样 有些趋势跟踪策略的基金夏普比率（Sharpe Ratio）只有 0.3-0.5，也有很多资金认购，主要是因为策略配置时，除了收益以外，策略间的低相关性也很重要，怎么说 Sharpe 0.3 也是盈利策略。 组合策略的 Sharpe 有收益线性叠加，波动按 √N 叠加的特点。N 个零相关、Sharpe 各为 S 的策略等权组合，组合 Sharpe = √N × S： - 4 个 Sharpe 1 的独立策略 → 组合 Sharpe 2 - 9 个 Sharpe 1 的独立策略 → 组合 Sharpe 3 - 16 个 Sharpe 1 的独立策略 → 组合 Sharpe 4 独立交易员 Scott Phillips 在 Flirting With Models 的节目公开过他的加密组合策略，包括： - 趋势跟踪（CTA 风格， 以 50% 年化波动率作为仓位控制的约束）：过去 4 年 Sharpe 1.7，收益分布正偏（大部分小亏，小部分大赚） - 横截面动量（所有币按波动率标准化后，按过去 N 天收益排名，前几名开多，空后几名开空）：Sharpe 略高于 1.7，收益分布不如趋势偏向单边大赚 - 横截面套息（所有币按资金费率排名，最高的开多，最低的开空）：Sharpe 1.7（与趋势跟踪相近），收益分布是负偏（大部分小赚，小部分大亏），而且这个策略与前两个策略的相关性明显低。 Scott 最后总结：“这三个一起运行，很容易达到 Sharpe 2 ，执行上不需要太精细。” 按之前的公式倒推：N = 3，Sharpe 各 1.7，组合 Sharpe 取决于两两相关度 ρ： - ρ = 0.5 → 组合 Sharpe 2.08 - ρ = 0.3 → 组合 Sharpe 2.33 - ρ = 0 →组合 Sharpe 2.94 可见相关度越低的策略在一起，对组合 Sharpe 提升越大（相关性在极端行情会失效，不过这是另一个话题，这里不展开）。 上面这几个策略都是价格方向上的相对排名，机制上有不少同源。要再降低相关性，就需要换一个完全不同的维度。 波动率策略做的是隐含波动率和实际波动率之差（波动率风险溢价），与价格方向的相关性显著变低。AQR 在波动率策略的研究里提过，波动率风险溢价策略与动量、套息、趋势的相关性都很低，所以将这类策略纳入组合，能显著降低波动性，从而提升组合 Sharpe。 可以试算一下，我们假设当前组合的相关性为 0.5，夏普为 2.08，此时加入一个 Sharpe 1.2 且和其他策略相关性只有 0.1 的新策略，那么新组合 Sharpe 将提升为 2.29。即使新增策略的 Sharpe 略低，依然使得整个组合的 Sharpe 提升了 10%。这是配置层面的杠杆：加入不同源的新策略，等于打开了一个新世界。

11.25早复盘 【新币】 $gmonad 0x7DB552eEb6b77a6babe6e0A739b5382CD653CC3e 开盘被狙到4.9M，后面最高2.4M，当前1.5M $nads 0x39B9E06f226FF6D7500c870B82333AACbD2F7777 最高2.1M，当前1.2M $anago 0x99aE2DC76c43979E3BcC0ae8d69F1fca077c8888 最高2.9M，当前810K $ecliptic 68dLqMSU3bkooGwH5J244aoXXwTgFohwVnWUeEApump top100持仓全是新钱包，最高市值1.4M，当前1.1M $us Hxai4E6xQdtQJXZJTfs67mdFGfF22y78ut9heLHpqUSA 叙事：以美国政治为主题的游戏 价格：最高1.6M，当前1.3M 【次新币】 $ratking 0xC3cD6531634D6D0ccE95b0422B9f8d8b0aA94444 叙事：铭文rats社区@bitrats_org创建的meme 价格：最高990K，当前820K $dankdoge DQbw7PQhRcJ5a9QSrsqEcakG3ncftd8obGpx6c6Bdoge 最高1.1M，当前900K $baby BEamfAJycLnX3ij9mR22T71XWdruM1uQik8TyL3Mpump 最高1.2M，当前1M $kermit CkTFDNGUtw58dBDEnMD9RW3tjTVKaoVXctcXdq8Gpump 新高4.8M，当前3.5M $spsc 4nswj3o1Lo9iWYvvRJxUD8vbCy9ay7QQoXYcncHNbonk 新高12.1M，当前8.8M $wojak 8J69rbLTzWWgUJziFY8jeu5tDwEPBwUz4pKBMr5rpump 到达新高20.8M，当前20.1M $avici BANKJmvhT8tiJRsBSS1n2HryMBPvT5Ze4HU95DUAmeta 到达新高87.3M，当前78M 交易工具： 最强AI信号交易和监控工具debot： 交易分析啥都有的gmgn： 宇宙第一所币安钱包： 邀请码：R73PIR88 刮刀 跟单 狙击 交易于一体的工具bloom sol： evm： 丝滑好用的okx钱包： 邀请码：0XZIBU 最像abot的工具xxyy，支持bsc和solana： bsc老牌机器人pepe：

从7200万次成交记录里抠出86.5万美金净利，这个叫 Sharky6999 的量化猎手，硬是靠着2.9万场预测把博弈变成了一门极其枯燥的收割生意 他的账号主页： 在 #Polymarket# 这个人声鼎沸的猎场里，大多数散户都喜欢盯着那些 0.1 到 50 美分的“小面额”合约博翻倍，本质上是在给市场交智商税 这个机器人的逻辑刚好相反，它常年埋伏在 80 到 99 美分的高价区间，专挑那些胜负几乎已定的“明牌”下手。这种打法极其冷酷：既然散户总是习惯性地高估小概率事件，那它就靠 $\delta$（真实胜率与盘面概率的差值）在确定性里硬生生磨出利润 它的每一笔出手都经过了三道严密的数学关卡。首先是扫出盘面的定价错位，接着通过期望值（EV）公式算清这笔买卖到底值不值得扣动扳机。最后一步则交给了凯利公式，它负责决定每一发子弹占总仓位的精确比例。这种策略不看重单场的爆发力，它要的是长线上收益曲线那条雷打不动的斜率 这根本不是在赌运气，而是纯粹的数学压制。当盘面概率由于反应迟钝而落后于现实胜率的瞬间，它就已经完成了进场、建仓、等待结算的一整套闭环

11.20晚复盘 【新币】 $ziggy FDcjznQLP6KLCgrEPF35PNpFMebmGLDhPji8TCmVdkK8 叙事：巫师pepe 价格：最高2.8M，当前1.2M 【次新币】 $frieren 9MLZegMaTpitzP3ps9eGUC4GwMLYv8pxTkMFuKhvpump 叙事：动漫角色Frieren的素描在x上爆红，引发了数百万艺术家共创。 价格：18号开盘后一直维持在几十K，今天才爆发，最高1.3M，当前900K $rifts HjBMk5rABYdAvukYRvrScBnP9KnN9nLdKSbN2QPppump 叙事：Rifts是一个基于Solana的去中心化收益协议，通过将市场波动性和套利机制转化为可持续的真实收益。 价格：最高3.1M，当前1.8M $璐娜 0x3a7460493fbf2bc8309cc3630274216fac325b73 17号开盘后一直维持在400K上下，19号开始上涨，最高3.4M，当前1.9M 【老币异动】 $ace GEuuznWpn6iuQAJxLKQDVGXPtrqXHNWTk3gZqqvJpump 10.27从50K开始上涨，最高13.9M，当前2.9M

华尔街日报的一篇文章让人印象深刻，预测市场的宏大口号是真相机器，实际上则成了部分人的绞肉机。有几个让我很震惊的数字： Polymarket 上，67% 的利润流向了仅占 0.1% 的账户。这意味着不到 2000 个账户总共净赚近 5 亿美元。普通用户平均亏损 1 至 100 美元，而表现最差的 10% 用户平均每人亏损 4000 美元。 Kalshi的发言人黛安娜说，根据过去一个月的数据，每一个盈利用户对应 2.9 个亏损用户。 最让我震撼的还是里面的当事人，把赚到的所有钱，4.1万全买了一个名人会不会说出某个词，如果赢了赚16.8万，结果最后输了，归零。 然后现在他就住在收容所里了。

SpaceX之前最重磅的IPO估计就是下周这个超大晶圆制造商Cerebras Systems的上市了，Cerebras是一家专注于AI加速器的美国公司，总部位于加州Sunnyvale，成立于2016年。公司以“晶圆级集成”（Wafer-Scale Engine，简称WSE）技术闻名，核心产品是将整个300mm硅晶圆直接做成一颗超级大的AI处理器，而不是像传统GPU那样切成小芯片再封装。这解决了AI训练/推理中常见的内存带宽和芯片间通信瓶颈问题，被誉为“世界上最大的AI芯片”。树立了下关于Cerebras几部分关键信息。 1、核心技术和产品 1）晶圆级引擎（WSE） 传统AI芯片（如NVIDIA H100/B200）采用多芯片模块（MCM）或小型die，通过NVLink/HBM等外部互联扩展。但Cerebras的WSE把整个晶圆做成单一die，避免了芯片间通信延迟和带宽损失，实现了“片上”海量并行计算。 WSE-3采用“Weight Streaming”架构，将计算和内存解耦，支持外部MemoryX扩展（1.5TB、12TB、120TB甚至1.2 PB），单系统即可训练高达24万亿参数的超大模型。 2）CS-3系统 单台15U机柜，内置1颗WSE-3，支持水冷。通过SwarmX互联可扩展至2048台集群，峰值达256 exaFLOPS。单台CS-3就能在不到1天内从零训练Llama 2 70B模型（Meta GPU集群需约1个月）。 3）性能优势 Cerebras强调“消除数据移动瓶颈”： 比上一代CS-2（WSE-2）：性能翻倍，功耗和成本不变（CS-2用7nm，2.6万亿晶体管，40 GB SRAM）。 比NVIDIA H100/B200：在内存密集型大模型任务中优势显著。CS-3单系统内存容量远超10,000节点GPU集群；推理速度可达GPU云的数倍（尤其是长上下文/大模型）。公司声称在Llama/Falcon等模型上tokens/second提升2倍。 实际基准：Condor Galaxy 3（64台CS-3集群，8 exaFLOPS）已于2024年Q2上线，与G42合作。集群编程像“单芯片”一样简单，无需复杂分布式框架。 优势： 极致内存带宽 → 适合万亿/十万亿参数模型训练与推理。 扩展性强 → 集群像单机一样编程，开发效率高。 能效/成本在特定 workloads 上优于GPU（同功耗下性能翻倍）。 挑战： 单系统功耗高（25kW），部署门槛高（需专用数据中心基础设施）。 晶圆级制造良率和缺陷容忍技术虽成熟，但整体成本高（单系统硬件估算数百万美元）。 生态不如CUDA成熟，主要针对AI训练/推理大模型，不如GPU通用。 总体上Cerebras是“垂直优化”的AI超级计算机方案，适合追求极致规模和速度的 hyperscaler、主权AI项目、国家实验室，而非通用GPU替代品。 2、发展历程 Cerebras从“卖硬件”转向“AI超级计算平台”，已从早期科研验证走向商用落地（Condor Galaxy等主权AI项目）。 从SeaMicro老兵到AI晶圆级先锋 Cerebras成立于2015-2016年（官方多以2016年计），总部位于加州Sunnyvale。创始人团队全部来自SeaMicro（2012年被AMD以3.34亿美元收购），早期处于stealth模式四年，专注解决“晶圆级集成良率难题”。 1）2019年：发布首代WSE-1，开启晶圆级AI芯片时代。 2）2020-2022年：推出CS-1/CS-2系统，完成从“芯片”到“系统+软件栈”的闭环，与TSMC深度绑定实现量产。 3）2024年：WSE-3及CS-3系统落地，性能翻倍；同期首次递交S-1（后因业务优化于2025年10月撤回）。 4）2025-2026年：转向云推理服务+混合模式，与OpenAI签署巨额合作； 5）2026年2月完成Series H，4月重启S-1，5月启动路演，计划Nasdaq上市（代码CBRS）。 3、核心团队及融资 1）核心团队 Andrew Feldman（CEO、联合创始人）：连续创业者，曾任SeaMicro CEO、Force10 Networks产品VP（后被Dell收购）、Riverstone Networks营销VP。斯坦福MBA背景，擅长产品化与资本运作。 Gary Lauterbach（联合创始人、前CTO）：Sun Microsystems UltraSPARC首席架构师，58项专利，曾主导AMD数据中心业务。 Sean Lie（联合创始人、现CTO）：MIT本科+硕士，AMD高级架构师，29项专利。 Michael James（首席架构师）：SeaMicro软件架构师，后任AMD对应岗位。 Jean-Philippe Fricker（首席系统架构师）：DSSD/SeaMicro资深硬件架构师，30项专利。 团队优势在于“系统思维”而非单纯芯片设计：他们深谙数据中心功耗、互联与软件优化，曾用fabric架构重塑服务器。这正是Cerebras能解决晶圆级缺陷容忍与Weight Streaming架构的关键。 2）融资历程 累计融资约29-37亿美元（含多轮），估值从早期数百M美元飙升至IPO前230-266亿美元： 早期：Series B/C/D（2016-2018）累计约1.7亿美元，投资者包括Foundation Capital、Eclipse、Sequoia、Benchmark。 中后期：2019 Series E（2.72亿美元，估值24亿美元）；2021 Series F（2.54亿美元，估值41亿美元）。 2025-2026：Series G（11亿美元，估值81亿美元）；Series H（10亿美元，估值230亿美元，Tiger Global领投，Benchmark、Fidelity、AMD等跟投）。 4、业务模式与财务表现 Cerebras早期卖硬件（CS-2/CS-3系统），后来转向云服务（Cerebras Inference，云端提供超快AI推理）和混合模式。客户包括CSP、 hyperscaler、企业、主权AI项目（如G42）、研究机构。 2025财年财务：收入5.1亿美元（同比+76%，2024年2.9亿美元，2023年0.787亿美元，2022年0.246亿美元，20倍增长）。硬件收入约3.58亿美元，云及其他服务1.52亿美元。 GAAP净利润：约0.879亿美元（2024年净亏损4.85亿美元），首次实现盈利（不过非GAAP仍有亏损）。 剩余履约义务（backlog）：246亿美元（OpenAI等多年前期大单贡献），2026-2027年预计确认15%。 客户集中度：2025年G42占24%（此前曾高达87%），另一UAE客户占62%，但已显著多元化；OpenAI签署超100-200亿美元多年前期合作（含1亿美元贷款+认股权证）。 公司定位从“卖芯片”转向“AI基础设施平台+云”，并与Qualcomm等合作加速边缘部署。 5、IPO相关信息： IPO 基础发行2800万A类普通股，超额配售420万A类普通股，核心管理层和投资人不卖股。纯公司发行新股用于募资，无大量旧股套现。 IPO定价$115–$125/股，因需求超20倍，已计划上调至$125–$135/股（可能进一步调整）。高区间（$125）募资约35亿美元（基础28M股），含超额配售最高约40.25亿美元。 高估值下（$125/股）对应市值约266亿美元IPO后总流通股本约 2.13亿百万股（包括Class A、B、N等）。其中： Class A（上市交易股）为IPO发行的28M股 + 超额部分； 其余Class B（高投票权，创始团队/早期投资者/优先股转换后）和Class N（非投票权，如OpenAI认股权证相关）。 ipo后解禁期前的流通比例 标准锁定期： 180天或提前至Q3 2026财报发布后两个交易日（取较早者）。 解禁前初始流通股（Initial Float）： 仅IPO发行的 28百万股（基础）或最高 32.2百万股（含超额）。 锁定期内真实流通比例： 约 13.1%–15.1%（28M / 213M ≈ 13.1%；32.2M / 213M ≈ 15.1%） 预期定价日：下周三5月13日，预期上市交易日：5月14日（周四），代码CBRS。 整体而言估值虽高，但增长潜力和技术壁垒值得关注 本条由@bitget_zh赞助，「Bitget 买美股：秒级入场，丝滑交易 」