12.6晚复盘 【新币】 $bubble 0xf68f621653c3515bdd789ac62fb70271eba04444 叙事：源于cz的推特，调侃沃伦多年来一直把终身当作泡沫 价格：最高1.7M，当前460K $币安身份卡 0xf4faf32ee53664680b248d4afbf2d1805a0a4444 叙事：币安官方推出的“币安身份卡”活动，用户可以自己领取 价格：最高850K，当前440K $poopoo BF7Sfr4soxrdWNiNbtDVDE2ucmfFYsib73PVPLVCpump 叙事：@kevinolearytv说大多数山寨币都是poopoo coins 价格：最高1.8M，当前970K 【次新币】 $franklin CSrwNk6B1DwWCHRMsaoDVUfD5bBMQCJPY72ZG3Nnpump 到达新高14.4M，当前10.9M $1 0xf5dfd94bf89e0948c7770adf5e747dfa47bc4444 到达新高8.1M，当前6M $umbra PRVT6TB7uss3FrUd2D9xs2zqDBsa3GbMJMwCQsgmeta 快到前高，当前55.2M

1/ 两大核心剧本，同一个结局：散户爆仓，MM吃饱 1. MYX：The Squeeze（经典挤仓五阶段） 作者用链上数据、Coinglass、Arkham、Bubblemaps把整个过程复盘得清清楚楚： Phase 1 Setup：6个钱包在PancakeSwap上2240笔微型买入，累计392万美元。同时多钱包轮流往LP里砸USDT（每次19k-108k），悄悄把池子做深，躲过检测 Phase 2 Bait：5天从0.10美元暴拉到1.29美元（+1190%），解锁当天价格已到1.65美元，看起来“明显要崩”，完美诱空 Phase 3 Trap：整整一个月在1.05-2.00美元横盘，资金费率深度负值（每4小时-2%，一天-12%），空头爽得飞起，疯狂加仓 Phase 4 Squeeze：9月7日起价格从1.31美元直接干到16.75美元高点，OI从9515万暴增到3.7亿，单日清算1653万（1368万为空头）。连锁清算直接把价格推上天 Phase 5 Exit：MM反手做空+转CEX，散户一看大额转账以为要砸盘又冲进去追空，再被收割一轮 2. COAI：The Pump and Dump（闪电战版） 跟MYX不一样，没有漫长诱空，直接快节奏泵送抛售 9月25日上线，快速回落积累7天。10月6日在Aster上线5x杠杆，当天从0.39美元拉到2.42美元，最终冲到44-45美元高点 Bubblemaps直接抓到60个钱包同一时间被同一地址注入1 BNB，自动化交易行为高度一致，控盘痕迹明显

和Quant Alex @StochAlex07 讨论： SABR Theta与Spot Theta+Vol Theta+Cross Theta的异同与应用，以及SABR模型自洽性分析。 **English Summary of the Chat** **SABR Theta vs Spot Theta + Vol Theta + Cross Theta** The conversation between **Alex Wu** (white bubbles) and **Jeff Liang** (green bubbles) is a technical discussion focused on **SABR Theta versus Total Theta** (i.e., Spot Theta + Cross Theta + Vol Theta), model self-consistency, PDE residual, and the correct definition of SABR Greeks. ### Key Points Discussed: 1. **SABR Gamma = Spot Gamma** (first major question, raised by Jeff) Jeff asked whether SABR Gamma (\(\partial^2 P / \partial F^2\)) is identical to Spot Gamma and whether it includes the dependence of \(\sigma_B\) on \(F\). He also provided the full chain-rule expansion of SABR Gamma in terms of Black-76 Greeks. Alex confirmed the understanding and **later affirmed in code** that this is exactly how SABR Gamma is implemented in their system. 2. **SABR Theta vs Total Theta and Model Self-Consistency** (main topic, led by Jeff) Jeff shared a clear 3-point understanding: - SABR Theta is computed directly via the SABR approximation formula to obtain \(\sigma_B\), then applying the Black-76 chain rule: \(\partial P/\partial t =\) BS_Theta(\(\sigma_B\)) + BS_Vega \(\cdot \partial\sigma_B/\partial t\). - Total Theta is the exact decomposition from the SABR PDE (Spot Theta + Cross Theta + Vol Theta). - When the model is **fully self-consistent** (Residual = \(\partial P/\partial t + \mathcal{L}P = 0\)), SABR Theta = Total Theta; otherwise the difference is the unexplained PnL caused by the approximation error in the Hagan formula (especially pronounced in long-dated, high vol-of-vol, or high-skew options). 3. **Practical Implication – Theta Decomposition Decision** (comment by Alex) Alex noted that whether to perform Theta decomposition depends on the risk-management approach: - Without decomposition → use SABR Gamma vs. dP/dt. - With decomposition → SABR Gamma maps to Spot Theta, Vanna to Cross Theta, and Volga to Vol Theta. **Overall Tone**: The discussion is highly technical and collaborative. Jeff drives the conversation by asking clarifying questions and presenting a well-structured 3-point summary of his recent study. Alex provides confirmations, practical insights, and code-level validation. Both participants demonstrate a strong command of SABR model nuances, particularly the relationship between approximation error, PDE residual, and real-world risk management.

全球81亿人口中84%从未使用AI。 之前看过一份数据统计， 全球仅16%接触过免费AI工具，付费用户比例只有0.3%。 所以，AI普及程度类比2007年智能手机初期阶段。 那么，你如果懂prompt，skills， 甚至只是简单的chatbot沟通， 任何一项，就算是人上人。 但AI产品层出不穷，很难跟上更新迭代。 -dappOS的新上线xBubble， 核心是让AI去使用AI，AI 学习 AI。 它有两层。 -前台叫Bubble Pilot，本质是AI使用AI。 比如你说一句「做个比亚迪vs特斯拉的对比看板」， 它自己识别这是个什么任务，去库里找匹配的SOP， 也就是「专业流程模板」，挑出最合适的模型和工具组合，把结果跑出来。 要是库里没匹配的SOP，它就回退到通用Agent硬做一遍，并且把这次记下来。 -后台叫Bubble Engine。本质是AI学习AI。 它盯着前台哪些任务老回退，哪些做得不够稳， 针对这些任务让AI编程Agent生成几种解决方案， 挨个组合模型和工具去跑测试，挑出质量最好的那种。 最优解固化成新的SOP放进库里，发布前还会测一遍。 Pilot跑得越多，Engine学得越多，库就越厚。这是个滚雪球的结构。 xBubble跟通用Agent最大的区别就在这里。 通用Agent每次都现场琢磨怎么干，做十次同一类任务，质量能波动很大。 xBubble更像是「攒经验」的Agent，常见任务直接走打磨过的SOP， 没见过的现场琢磨，琢磨成熟了再补进库。 -xBubble有两种运行环境。 云端的Bubble Computer跑端到端项目，PPT，研究，对比网页都在它身上一次跑完。本地的Bubble Personal能动你电脑里的文件，浏览器和日程，但只有你授权了它才动手，不脏你电脑。 比如那84%的人，不会写prompt， 但会说「帮我搞个东西出来」。 AI本来就该这样。 @dappOS_com

太好了！太好了！太棒了！有救了！ dappOS出了一个ai产品，叫xBubble。 它是一个低提示词AI，啥叫低提示词AI呢，就是直接能把一句很短、很随便的话，直接变成完成好的工作，不用你自己去折腾提示词、选模型、调试、写技能。 🔗 上周，我朋友需要准备一场产品路演 PPT。 以前他会打开 Claude，试了七八个不同的 prompt，从最开始的“帮我做 15 页 PPT”，到后面具体要求“每页用 bullet points + 数据可视化”，改了三次结构、换了两次设计风格，花了快两个小时才勉强满意。 现在用了 xBubble，他只说了一句：“帮我做一份关于 AI 操作系统的产品路演 PPT，要 12-15 页，包含市场数据和视觉效果。” Bubble Pilot 直接匹配到合适的 SOP，十几分钟就给他生成了一份结构清晰、配色专业、数据图表完整的 PPT，连配图和演讲备注都一起做好了。 他只微调了两处，就直接能用了。省下来的时间，他拿去好好完善演讲稿，整体准备效率提升了很多。 这太牛逼了！ 完全解决了我的痛点！ 因为我不是ai专家，我是普通人，专家会写 prompt、会用工具、会编 skill，几分钟就出好结果。   而我这种普通人，要花大把时间研究、调试、踩坑，最后还可能不满意。 xBubble 把这个“学习 AI、操作 AI”的负担全部交给 AI 自己，我们只需要说要干啥就行了。 这个AI有两个核心部分组成。 一个叫Bubble Pilot，AI 替你用 AI。 你发一句短请求 → 它自动判断任务类型 → 找最合适的“标准流程（SOP）”去执行 → 没有就用通用模式 → 结果直接给你。 另外一个叫ubble Engine：AI 自己学习 AI。 它在后台不停研究任务、生成各种解决方案、测试哪个最好，然后把最好的方法固化成“标准流程（SOP）”，下次别人再提类似需求就直接用，越来越聪明。 然后运行环境也有两种。 Bubble Computer：云端的项目工作间。适合复杂、多步骤的大任务（比如调研+写报告+做图+核查），全程自动，不用你管中间步骤，一次就把最终成果给你。 Bubble Personal：本地模式。可以操作你电脑里的文件、浏览器、日历等，但所有危险操作安装软件、系统改动都在云端沙箱里做完就销毁，很安全。 他们的这句话我很喜欢⬇️ AI 应该学习 AI，AI 应该使用 AI，用户只需陈述目标。

站在浪潮上还是远离浪潮是一个蛮有趣的选择。 看到朋友们去迭代最快的前沿AI做应用。模型能力的外溢，尤其是AI Coding能力的迅速涌现，一边带来了很多曾经难以想象的创业机会，一边也用每三个月一次迭代的速度把创业公司的产品嵌入到模型里。很可能一个企业随着一个模型发版就失去了存在的意义。 也有朋友远离SF这个小科创bubble圈，去最无聊最传统的行业，构建模型能力外溢也不能替代的行业资源。