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。

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。

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。

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#

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。

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。

🚨 什麼是 #HALO# 生意？ 2026 年最火的投資新框架！ HALO = Heavy Assets, Low Obsolescence 「重資產、低過時風險」 意思就是： 擁有大量實體工廠、能源網路、門市、油田、基礎建設等「重資產」，而且這些資產幾乎不可能被 AI 一鍵取代！ AI 再強，也打不倒 Exxon 的油田、Walmart 的物流網、Bugatti 的超跑工廠。 這就是為什麼 HOF一邊重押 Anthropic（AI），一邊買下 Bugatti 的原因——經典的 AI + HALO 雙槓桿策略！ AI 時代，別只追輕資產科技股，HALO 才是真正抗跌的「不敗壁壘」。 你看好哪種 HALO 資產？👇 這些例子來自 2026 年華爾街討論（包括 Josh Brown 和 Goldman Sachs 的分析）👉🏻 1. 能源與資源類（Energy & Resources） • ExxonMobil、Valero、Phillips 66、Diamondback Energy：擁有龐大油田、煉油廠、輸油管線和全球供應鏈。AI 再厲害，也挖不出石油或建好一座新煉油廠（需要數十年許可和資本）。這些是典型「AI 打不倒」的重資產。 • Newmont（礦業）：金礦、銅礦等實體礦場，開採權和地質資產是長期護城河。 2. 工業與重機具類（Industrials & Machinery） • Caterpillar（怪手/重機）：生產挖土機、 bulldozer 等重型設備，工廠、供應鏈和全球經銷網是巨大物理資產。Josh Brown 稱它是「 quintessential HALO 公司」。 • John Deere（約翰迪爾，農機）：拖拉機和農業設備製造，擁有實體生產線和長週期技術，AI 無法取代農田裡的真實機器。 • Baker Hughes：油田服務設備，實體鑽探工具和基礎設施。 3. 物流與運輸類（Logistics & Transportation） • FedEx、CSX、Union Pacific（鐵路）：龐大物流網路、卡車車隊、鐵路軌道和倉庫系統。這些「你星期一早上還需要」的實體運輸資產，AI 只能優化路線，無法取代鐵軌或飛機。 • Delta Airlines：飛機艦隊、機場基礎設施和航線權利。 4. 消費與實體零售類（Consumer & Brick-and-Mortar） • Walmart、McDonald’s、Starbucks、Hershey：除了品牌，還有遍布全球的門市、供應鏈、房地產和冷鏈物流。AI 點外賣容易，但蓋不出上萬家實體店。 5. 基礎設施與公用事業類（Infrastructure & Utilities） • 電網、輸油管線、電信基礎設施（如 Verizon）：這些是國家級重資產，許可難、建置貴，AI 無法「虛擬化」一座電廠或光纖網路。Goldman Sachs 特別強調這類是 HALO 核心。 • Prologis（倉儲 REITs）：大型物流倉庫和工業地產，物理空間永遠需要。