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韩国企业集团韩华(Hanwha)提出了一项价值超过10亿美元的非约束性报价,拟收购Austal USA,该公司为美国海军制造舰船和潜艇部件。 澳大利亚造船商兼防务承包商Austal表示,这项针对其美国子公司的潜在交易估值在10.5亿至12亿美元之间。 这笔收购将使韩华获得Austal位于亚拉巴马州莫比尔的造船厂,并使其有机会拿下包括美国一些最敏感海军项目在内的重大合同。 莫比尔造船厂专门为美国海岸警卫队和海军建造舰船。该厂还向通用动力集团(General Dynamics)旗下的电船公司(Electric Boat)供应潜艇模块,用于建造弗吉尼亚级和哥伦比亚级潜艇。 Austal USA拥有约3,500名员工,其资产还包括位于加州圣迭戈的维修设施等。 韩华正寻求拓展其在美国的商业和军用造船业务,与此同时,总统特朗普也正试图振兴美国本土造船业。 就在不到两年前,韩华海洋(Hanwha Ocean)收购了Philly Shipyard,并承诺投资数十亿美元对该设施进行扩建和现代化改造。过去一年里,韩华已赢得了多项政府合同,负责建造导弹跟踪船,并设计能在海军行动期间提供燃料和装备的油船。 此次拟收购Austal USA的韩华子公司Hanwha Defense USA还计划在阿肯色州建立一家弹药和推进剂工厂,为美国武装部队供货。
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這篇文章是英國作家John Banville,以尼采「超人」概念剖析「劍橋五人組」(Philby、Blunt、Burgess、Maclean、Cairncross),這個五個人基本就是主動為蘇聯服務的間諜。他們都是出身特權的劍橋畢業生,但效忠蘇聯馬克思列寧主義,決意摧毀自身所屬的體制。長期向蘇聯傳遞機密。Philby危害最大,Maclean加速蘇聯原子彈研發,Blunt在二戰期間甚至指揮德軍轟炸英國目標。2025年新解密MI5檔案揭露更多駭人細節。五人皆為重度酒鬼,他們並非真正理解馬克思主義。 劍橋五人組在暴露後命運各異,大多過得並不順遂: Guy Burgess(1911–1963):1951年與Maclean一同叛逃蘇聯。定居莫斯科後酗酒度日,生活孤獨潦倒,於1963年因肝衰竭去世,享年52歲。 Donald Maclean(1913–1983):1951年隨Burgess叛逃。蘇聯給予他翻譯與學術工作,但精神壓抑,持續酗酒。1983年死於癌症,享年69歲,蘇聯為他舉行國葬式火化。 Kim Philby(1912–1988):1963年叛逃蘇聯,在莫斯科度過最後25年。獲KGB榮譽,但內心孤寂,曾多次結婚(第四任妻子為蘇聯人)。1988年去世,享年76歲,葬禮由KGB主辦。 Anthony Blunt(1907–1983):1964年秘密認罪獲豁免,1979年被撒切爾夫人公開揭露,爵士頭銜被剝奪。留在英國擔任藝術史學家,晚年隱居倫敦,1983年因心臟病去世,享年75歲。 John Cairncross(1913–1995):1951年起即被懷疑,1981年正式曝光為「第五人」,但未被起訴。留在西方,從事翻譯與學術工作,晚年撰寫回憶錄《The Enigma Spy》。1995年因中風去世,享年82歲。
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今天看到一份美国中期选举三种结局对应利好的美股清单,分享给大家: 结局一:分裂国会 主要受益于政策风险下降、既有支出延续,利好 能源 $ XOM 埃克森美孚 $ CVX 雪佛龙 $ VLO 瓦莱罗能源 $ PSX Phillips 66 材料 $ SHW 宣伟公司 $ PRM Perimeter Solutions 工业 $ MOG.A Moog-A $ CSL 卡莱零部件 $ ORN Orion Group $ RRX Regal Rexnord $ ALNT Allient $ ESE ESE科技 $ SSNC SS&C Technologies 非必需消费板块 $ GM 通用汽车 $ F 福特汽车 $ MGM 美高梅 $ AMZN 亚马逊 $ HD 家得宝 $ LOW 劳氏 医疗保健 $ HIMS Hims & Hers Health $ VEEV Veeva Systems $ DOCS Doximity $ GILD 吉利德科学 $ ORIC Oric Pharmaceuticals $ OLMA Olma Pharmaceuticals $ LLY 礼来 金融 $ AXP 美国运通 科技 $ CRWV CoreWeave $ ORCL 甲骨文 $ NBIS NEBIUS $ TYL 泰勒科技 公用事业 $ ETR 安特吉 $ CGNX 康耐视 $ AVGO 博通 $ ADI 亚德诺 通信服务 $ SPCX SpaceX $ GOOGL 谷歌-A $ META Meta Platforms 结局二:民主党控制参众两院 医疗保障、环境投入及清洁能源支持有望改善,利好 能源 $ BKR Baker Hughes 材料 $ DOW 陶氏化学 $ LYB 利安德巴塞尔 工业 $ VMI 维蒙特工装 $ NWPX NWPX基础设施 $ CECO CECO环保 $ ROL Rollins 通信服务 $ CARG CarGurus 非必需消费 $ DKNG DraftKings $ WYNN 永利度假村 $ FLUT Flutter Entertainment $ CVNA Carvana $ KMX 车美仕 科技 $ CRM 赛富时 $ NOW ServiceNow $ TYL 泰勒科技 公用事业 $ NEE 新纪元能源 $ XEL 埃克西隆能源 医疗保健 $ HCA HCA医疗 $ CNC 康西柯 $ THC 泰尼特 $ UHS Universal Health Services $ MOH Molina Healthcare $ AVAH Aveanna Healthcare $ ARDT Ardent Health 金融 $ RELY Remity Global $ FLYW Flywire $ WU 西联汇款 结局三:共和党维持国会控制权 政策延续、放松监管及加快许可,支持AI与基建扩张,利好 能源 $ SLB 斯伦贝谢 $ BKR Baker Hughes $ LBRT Liberty Energy $ PUMP ProPetro Holding $ DVN 戴文能源 $ EQT EQT能源 $ EXE Expand Energy $ PR Permian Resources $ MTDR Matador Resources 材料 $ CRH CRH水泥 $ VMC 火神材料 $ MLM 马丁-玛丽埃塔塔材料 公用事业 $ SO 美国南方公司 $ ETR 安特吉 $ DTE DTE能源 $ CMS CMS能源 通信服务 $ SPCX SpaceX $ GOOGL 谷歌-A $ META Meta Platforms 房地产 $ CSGP 科斯塔 $ CDP COPT Defense Properties 工业 $ LMT 洛克希德马丁 $ NOC 诺斯罗普格鲁曼 $ LHX L3Harris Technologies $ BWXT BWX Technologies $ CDRE Cadre Holdings $ PWR 康速服务 $ MTZ MasTec $ AGX Argan $ GE GE Vernova $ BE Bloom Energy $ INIO INNIO N.V $ GNRC Generac $ POWL Powell Industries $ EROC ERock $ TKR 铁姆肯 $ NPO Enpro $ UNP 联合太平洋 $ CSX CSX运输 $ NSC 诺福克南方 非必需消费板块 $ BWA 博格华纳 $ GTX Garrett Motion $ TSLA 特斯拉 $ KTB Kontoor Brands $ MAR 万豪酒店 $ H 凯悦酒店 $ AMZN 亚马逊 $ TJX TJX公司 $ ROST 罗斯百货 $ BOOT Boot Barn Holdings 金融 $ BAC 美国银行 $ C 花旗集团 $ PNFP Pinnacle Financial Partners $ WFC 富国银行 $ WAL 阿莱根西部银行 医疗保健 $ UNH 联合健康 $ CVS 西维斯健康 $ HUM 哈门那 $ HQY HealthEquity $ HIMS Hims & Hers Health $ ALHC Alignment Healthcare $ VEEV Veeva Systems $ DOCS Doximity 科技 $ IBM IBM Corp $ CRWV CoreWeave $ OKTA Okta $ ORCL 甲骨文 $ PANW Palo Alto Networks $ CRWD CrowdStrike $ NBIS NEBIUS $ ZS Zscaler $ IOT Samsara $ MIR Mirion $ BELFB Bel Fuse-B 必需消费板块 $ DG 美国达乐公司 $ DLTR 美元树公司
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藤校发榜日。今年中国高中,一共拿到275张门票,爬藤录取率1.3%,一半是被小藤康奈尔录取。美国华人考生,藤校+MIT+斯坦福录取率也在1%左右。刚刚,著名私立高中Phillips Academy Andover韩裔学生Lucas Lee,被证实自杀身亡,因被所有藤校拒绝。华人家长和学生:1)要有替代方案;2)选择合适的高中。
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TradFi合约上新|解锁全球资产,首选 WEEX 👇 贵金属 / 黄金白银 $HL Hecla Mining|白银、黄金、锌铅矿业 $AEM Agnico Eagle|黄金矿业 $WPM Wheaton Precious Metals|贵金属流媒体 $CDE Coeur Mining|黄金、白银矿业 能源 / 石油天然气 $DVN Devon Energy|石油与天然气 $TRGP Targa Resources|能源基础设施 $PSX Phillips 66|炼油与能源加工 $MPC Marathon Petroleum|炼油与能源供应链 科技 / AI / 半导体 $SMTC Semtech|半导体与数据连接 $IBIDEN Ibiden|半导体封装材料 $HITACHI Hitachi|数字科技与工业解决方案 $RTXSTOCK RTX|航空航天与国防科技 $QNTSTOCK Quantinuum|量子计算 $DOCU DocuSign|电子签名与数字化办公 生物医药 / 医疗科技 $DHR Danaher|生命科学与诊断 $MRNA Moderna|mRNA生物医药 $DXCM Dexcom|糖尿病管理与连续血糖监测 消费 / 电商 / 娱乐 $CVNA Carvana|汽车电商 $TGTSTOCK Target|零售消费 $MELI MercadoLibre|电商与金融科技 $CAVA CAVA|餐饮消费 $LULU lululemon|运动服饰 $RBLX Roblox|游戏与虚拟互动 金融 / 支付 / 资管 $APO Apollo|另类资产管理 $CME CME Group|全球金融交易所 $GPN Global Payments|支付科技 $VGT Vanguard Information Technology ETF|科技行业ETF $VUG Vanguard Growth ETF|成长风格ETF 工业 / 汽车 / 通信基础设施 $TOYOTA Toyota|汽车制造 $FUJIKURA Fujikura|光纤与电气基础设施 $FURUKAWA Furukawa Electric|电线电缆与通信材料 #WEEX# #TradFi# #买美股上WEEX# #黄金# #白银#
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腾讯又挖来一位 OpenAI 核心研究员。 据多家媒体确认,OpenAI 前研究员田永龙(Yonglong Tian)已正式加入腾讯,将参与混元大模型相关研发,重点方向为 VLM(视觉语言模型)。 这也是继姚顺雨之后,腾讯引入的第二位 OpenAI 背景核心研究员。 更有意思的是,两人本身就是 OpenAI 老同事。如果后续传闻中的组织架构落地,腾讯混元的多模态能力很可能会迎来一次明显加强。 田永龙的履历也很硬: • 清华本科 • 香港中文大学 MMLab • MIT EECS 博士(Phillip Isola 组) • Google Research • Google DeepMind • OpenAI 他的研究方向长期聚焦于: Computer Vision Representation Learning 多模态模型 VLM / 对比学习(SupContrast 作者之一) 相比「又挖了一个 OpenAI」,我觉得更值得关注的是腾讯最近的人才布局。 姚顺雨更偏基础模型、Scaling 和 AI Infra;田永龙则长期深耕视觉和多模态。如果两人的职责最终按目前传闻落地,一个补基础模型,一个补 VLM,多模态拼图基本就齐了。 这也说明腾讯今年的重点,已经不只是追赶大语言模型,而是在补齐 Agent、GUI、视频理解、数字人等下一阶段 AI 应用最核心的能力。 国内大厂这波 AI 人才争夺战,越来越有意思了。
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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。
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