吴说获悉，据 MSB Intel 引述数据，Aave 年初至今在借贷赛道中产生约 4330 万美元 Earnings（协议留存收益），占整个借贷赛道约 80.7%；排名第二至第四的协议分别为 Maple Finance 约 500 万美元、Fluid 约 380 万美元、Venus 约 300 万美元。MSB Intel 称，Aave 约占借贷赛道 TVL 的一半，但贡献了约八成 Earnings。该指标通常用于衡量协议在扣除相关成本和代币激励后的链上留存收益，不等同于传统财报净利润。

1. 微软单日暴涨15.6%，带动纳指大涨2.8% MSFT最新收盘价约 451.10美元，单日上涨61.06美元，涨幅约15.6% 2. Amazon财报大超预期，AWS增速创18个季度新高 AMZN盘后上涨约8%至9% 3. Apple营收和EPS双双超预期，股价却盘后大跌。一度下跌约5.5%至7% 4. 美国二季度GDP仅增长1.5%，经济明显降速 5. PCE仍高于目标，美联储暂时没有真正转鸽空间 6. Backpack Company Filings上线，财报研究链路更完整 且还在财报发布后快速同步Amazon和Apple结果，包括Amazon营收与EPS超预期、Apple营收Beat但盘后下跌等实时信息 Earnings Calendar → Company Filings → Financials → Insider Transactions → 财报结果 → 延长时段交易

@aleabitoreddit 还是太牛了，一个纯血传奇的前Reddit WSB交易员，绑定推特创作者收益才发过两次工资，两次工资就已经有8014美金了。。。。。。 现在在推特上面美股内容最具有影响力的人之一了，这可能跟她以前干的事情有关，她以前是RISC-V基金会成员和人工智能研究科学家之一， 现在的她已经转型为人工智能和半导体供应链中“未知瓶颈”的敏锐猎手了，她的内容很有参考价值， 而且最牛的是她今年的战绩！可以说截至目前她投资的回报率约为+3,840%至+4,500%左右， 再看看前两年累计的回报率是+22,560%，这已经是超过了226倍！！！ 我看她经常公开预测$AXTI，$SOI和$AAOI等等这些股票，并且基本都实现了10倍以上的涨幅，被彭博社和路透社引用她写的内容都已经成为常态了。 @aleabitoreddit @aleabitoreddit is truly amazing. A former Reddit WSB trader with pure-blooded legendary status, she's only received two paychecks from her Twitter creator earnings, and those two paychecks already totaled $8,014... She's now one of the most influential people on Twitter regarding US stocks. This is likely related to her past work; she was a member of the RISC-V Foundation and an AI research scientist. Now, she's transformed into a keen hunter of "unknown bottlenecks" in the AI ​​and semiconductor supply chains. Her content is highly valuable. And what's most impressive is her performance this year! It's estimated that her investment return rate so far is approximately +3,840% to +4,500%. Consider the cumulative return rate over the previous two years: +22,560%—that's over 226 times! I've noticed that she frequently makes public predictions about stocks like $AXTI, $SOI, and $AAOI, and these predictions have generally yielded gains of over 10 times. It's become commonplace for Bloomberg and Reuters to cite her writings

金融人狂喜，Anthropic 开源了金融全家桶 兄弟们，Anthropic 悄悄在 GitHub 开源了一个金融行业的 AI 工具仓库，我翻了一遍 README 直接惊了。 简单说就是：投行、研究、PE、财富管理、基金运营的常见工作流，他们全给你写好了 AI 代理和技能包。 亮点速览： • Pitch Agent：从 comps 到 LBO 到 PPT，全自动生成 • Model Builder：DCF、三张表直接在 Excel 里搭，不用手敲公式 • Earnings Reviewer：财报出了直接喂进去，自动更新模型 • GL Reconciler：对账找差异不用人肉，效率拉满 • 11 个数据连接器：FactSet、S&P、Morningstar 都接上了，数据源不用愁 使用方式超简单： 可以装 Cowork 插件，也可以用 API 部署，还能在 Excel/PPT/Word 里直接用（微软 365 插件） 技术栈？不存在的 全是 Markdown 和 JSON，零编译。Fork 下来改改提示词就是你自己的，二次开发门槛极低。 Apache 2.0 协议，免费商用，这点很关键。 说实话看完感觉金融民工的春天要来了，以前搭模型写 memo 做 deck 的时间可以省一大半。 当然提醒一句，所有输出都需要专业人士审核，不能直接当投资建议用，工具是工具，决策还得靠自己。 往期GitHub合集： 项目地址放评论区了👇

29倍的超预期增长！ Intel 的质变：从“救亡图存”到“重塑估值” 在刚刚发布的 Intel (INTC) 2026年第一季度财报 中，市场看到了一份久违的“超纲”答卷。股价一度冲破 $79，盘后涨幅近 20%。 这不仅仅是因为数字好看，更是因为 Intel 终于跑通了其转型战略中最难的几个逻辑闭环。 一、 财报核心：盈利拐点已现 营收 135.8 亿美元 超出预期 10%；EPS $0.29 远超市场预期的 $0.01。 增长引擎： 数据中心与 AI 业务 (DCAI) 营收 50.5 亿美元（+22.4%），证明了其在 AI 基础设施市场的份额回归；代工服务 (Foundry) 营收 54.2 亿美元（+16.2%），规模化效应初显。 二、 电话会议深层信号：CPU 的地位重估 在 Earnings Call 中，CEO 陈立武释放了一个关键的技术风向标：AI 范式正在从“训练”转向“推理”与“Agentic AI（智能体）”。 在复杂的智能体协同场景下，CPU 作为“编排层”的重要性显著提升。Intel 预测 CPU 与 GPU 的配比将从 1:8 向更均衡的方向靠拢。 服务器 CPU 的供不应求验证了这一趋势。 三、 先进封装：Foundry 业务的“特洛伊木马” 为什么 Intel 的先进封装需求正冲向十亿美元级别，远超市场原来预期的亿美元级别？ 随着tsmc的cowas的供不应求，通过 EMIB 和 Foveros 封装实现的“异构集成”是高性能计算的唯一替代路径。 许多头部客户（如 Google、Amazon）正通过先进封装订单锁定intel产能，进入 Intel 的供应链，这为后续的 18A/14A 制程代工订单埋下了伏笔。 其中当然有Terafab 效应： 与 Elon Musk (SpaceX/Tesla) 的深度合作不仅带来了订单，更在制造工艺重构上提供了美国本土化供应的安全性（Onshoring Premium）。 从财报可以看出，尽管存在毛利率改善、PC 市场复苏缓慢等风险，但 Intel 已经拿到了通往 AI 时代下半场的门票。 注：本文基于 2026 年 4 月 23 日市场数据及财报分析。 免责声明：本人持有文中提及的标的，观点必然偏颇，非投资建议dyor

翻墙之后，别再只会刷财经媒体的二手解读了！！！ 真正拉开差距的，是你有没有找到那些散户不知道的一手信息源。 很多人天天刷美股新闻，却一直在吃别人嚼过的饭 这10个信息源，AI+美股关注者建议直接收藏 👇 1. SEC EDGAR｜美国证监会官网 所有上市公司的原始财报、10-K/10-Q文件，别人的"解读"都是从这里来的 2. Federal Reserve｜美联储官网 利率决议原文、鲍威尔讲话全文，一手信息不用等媒体二次翻译 3. CME FedWatch｜利率预期工具 市场对下次加息/降息概率的实时定价，比任何"专家预测"都准 4. 全球最新AI研究论文首发地，很多大模型突破在这里比新闻早几周 5. Hugging Face｜AI模型社区 看哪些模型真正在被开发者使用，比公司PR稿更真实 6. SemiAnalysis｜半导体产业深度分析 AI芯片、算力供需的一手行业研究，机构投资者常用的信息源 7. Stratechery｜科技产业战略分析 Ben Thompson对科技公司战略布局的深度拆解，看懂财报背后的逻辑 8. FactSet Earnings Insight｜财报日历与预期 所有公司财报时间、市场一致预期，提前排班蹲点不错过 9. Finviz｜美股可视化筛选器 一张热力图看全市场板块表现，比任何文字总结都直观 10. Brookings｜布鲁金斯学会 顶级智库的宏观经济、AI政策研究报告，理解政策对市场的长期影响

我敢保证，现在虽然很多人在币安和OKX交易美股，但真要问他为什么买这只票，十个人里大概有八个答不上来 要么是群里大V喊的，要么是推上看到个截图，要么就是感觉这公司牛。自己压根没做过调研，更别说知道这家公司到底值多少钱、风险在哪了 你要是问我为啥买这只股票我也是那个答不上来哈哈，但是我会用 @dappOS_com 的xBubble去解决自己的问题。个人感觉它是对标买方分析师写内部备忘录的完整研究框架，拿起来就能直接用 为啥我用xbubble？ ╰✦买方级别分析框架，不只是新闻摘要 它不会给你流水账式复述。它直接告诉你，你想看这家公司在产业链里处于什么位置？核心竞争壁垒和最大风险点在哪里？管理层口径真实意图是什么？接下来3-6个月的催化事件有哪些?。 ╰✦所有数据100%一手可溯源 每一处引用都标注SEC原始文件(10-K、10-Q、8-K)、官方Earnings Call Transcript、Investor Presentation，并附带访问日期和链接。你随时可以自己去核查。 ╰✦核心判断先行，全文只服务一个论点 报告最前面就亮出清晰的投资判断，后面的所有分析、预测、SOTP分部估值、三情景(Bull/Base/Bear)每股价值，都在围绕这个判断做验证或挑战。让你一眼就能建立持仓信仰，而不是信息垃圾堆 ╰✦多空逻辑并列呈现 它不只告诉你为什么看好，还把空头最有力的反驳理由也写出来。让你在下单前就知道自己在押注什么，对手又在押注什么。 ╰✦财务预测+SOTP+三情景估值 给你多年期的收入、利润率、EPS预测，以及针对多业务公司的分部合理估值，直接为你的买卖决策提供定量锚点。 更重要的是，这套SOP不是固定模板，而是Bubble Engine持续迭代的进化版。模型能力变强，它就跟着变强。你甚至可以要求它只覆盖某个行业、按你自己的框架输出，结构依然保持一致、可溯源、论点先行。 你不需要再到处扒数据、验证真伪、熬夜读财报。一句话交给xBubble的US Equity Research SOP，比如，"帮我生成一份买方级别的DELL研究报告"，剩下的就交给数据和逻辑。 @xBubble_ai