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早安!5/19 外電綜合整理 - 成熟製程:美系稱上行循環開始 *升評升目標:聯電 *降評升目標:環球晶 *升目標:世界先進 美系大行直言2H27預期成熟製程產能將出現短缺,因AI電源IC需求將足以抵銷疲弱的消費性與智慧手機,再來受惠來自台積電/三星外溢訂單,且認為台積電會用更有紀律的方式管理舊世代產能。 券商觀察聯電,需求回溫且調升晶圓價格,2H26平均漲5-10%,明年進一步漲價。產能部分,預期2H26-28產能吃緊。 世界先進,券商觀察台積電正將部分interposer生產外包給它,且新加坡廠的interposer業務毛利率也將優於其他電源相關產品。因產能吃緊,1H26調漲價格甚至也調升LDDIC價格。 最後,環球晶,券商認為市場已反應下半年價格復甦、LTA履約改善,以及化合物半導體進展等。 - ABF: 美系升目標:欣興/南電、升評升目標:臻鼎 美系大行上調ABF供給缺口,預期到2030年ABF供給缺口將擴大至22%(~先前為15%)。 券商上修欣興26-28年EPS至$11.6/$24/$49,以明年51xPE評價;上修南電至$11.5/$23.8/$51,以明年54xPE評價。 對於臻鼎,券商認為IC載板營收至後年年將成長3倍。除了受惠中國晶片需求增長外,看到也在爭取Google TPU載板認證。光模塊部分,早已具備mSAP能力。另外看到BT市占率也在提升。上修26-28年EPS:$13.8/$21.1/$28.5, 以明年25xPE評價。 - 2383台光電:美系重申正向 美系券商預估後年產能還要再擴2成出來以對應需求。mSAP部分,最早由智慧手機導入,而台光電自2019年以來一直維持約80%的主導市占率,券商預期在CPO的應用上將進入量產階段。近期動能而言,預期2Q會漲價以反映成本上漲,預估毛利率回升,重申正向。 - 3023信邦:亞系升目標 亞系上調今年展望,並預估後年營收超過500億台幣。預期明年動能由半導體設備與自動化趨勢帶動,後年則由人形機器人與無人機帶動。最新預估26-28年EPS為$15.7/$19.1/$22.5,以未來一年21xPE評價,同步升目標。 #下次會考#
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花栗鼠每月 3,000 CNY 定投计划(*4)— — 第27月 前几天因为没有在家,虽然该买的都买了,但没来得及更新,连续定投的第27个月,要第二次做出改变了,第一次就追加了 $SOL 作为 $ETH 下跌的补偿,但一直在考虑是否能有替代品,也说过几个月了。 下次定投的时候准备把 SOL 换成 标普500 ,这样我觉得意义会更大,虽然最近 标普500 涨的很好了,但作为定投来说,仍然是很多传统小伙伴的首选,另外我也在考虑是不是要加上纳指。 个股的选择上,我目前倾向于用 $CSPX 来作为标普500 的标的,用 $CNDX 作为纳斯达克100指数的标的,这是目前大概的机会,然后我会把之前所有的资金一次性补上,这方面有点头疼,我考虑一下细节怎么处理。 第27个月投完明显感觉市场的情绪在好转,定投的 $BTC 几乎要回本了, $ETH 亏损将近 18% , $BNB 有 2% 的盈利, $SOL 将近 32% 的亏损。四个产品的总亏损在 12% 。 定投是准备投两个周期,八年的,现在时间还有很长,我相信这次调整后,几乎没有在调整的空间了,本来也是想看看定投 Bitcoin 和定投指数的区别。 #Bitget# 来了就是VIP!Crypto、美股、CFD,全球先机一站布局
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花栗鼠每月 3,000 CNY 定投计划(*4)— — 第26月 第26个月了,距离完整的定投周期还有 70 个月,继续坚持下去。 相比于上个月 $BTC 和 $ETH 的价格都有上涨,但 $BNB 和 $SOL 的价格都在下跌,尤其是 BNB 的亏损有扩大,导致了即便是 Bitcoin 和 Ethereum 的价格上涨,整体的亏损还是比上个月高了,希望 BNB 能保持坚挺一些。 当然短期来看现在可能还没有到最低的时候,而且才刚刚投了2年多一点,距离我的目标还有很长的时间,我并不担心这种每个月的定投,本身也不是为了去追求最大的收益,就是单纯的想看看,放在八年来看,投资主流的加密货币能不能改变普通打工人的生活。 也希望通过这种测试能看看到底是投资 Bitcoin 最稳妥,还是投资最大的公链稳妥,还是投资最大的交易所平台币稳妥。 对于 SOL 我还是有些纠结,还没想好换什么,换的目的主要是为了弥补 ETH 下跌的空间,现在还没想好。 #Bitget# VIP,费率更低,福利更狠
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从世界历史中学习金融:看完你会比90%的人更懂金融! 金融从来不是孤立的钱的游戏, 本质就是人性逐利冒险与文明规则约束的千年博弈。 人性要逐利冒险,文明要立规矩防混乱, 正是两者不断拉扯,才长出了今天我们熟悉的金融世界。 其实咱们现在天天纠结的: 该不该买股票? 利率涨了怎么办? 本质和几千年前古人遇到的问题一模一样: 借粮食怕还不上,就像现在怕房贷断供; 想多赚点利息,就像现在想靠理财增值。 金融的源头,本来就是人性的真实需求,加上文明为了满足需求搭起的规则框架。 今天我们就顺着时间线,把这场跨越千年的博弈理清楚。 01)金融的起源:信用从泥板里诞生,规则从约束贪婪开始 很多人都觉得一定是先有货币,才有金融。但事实真的如此吗?请看以下这张图,这是公元前2800年美索不达米亚苏美尔文明泥板上的借据——核心两个字:信用。 那时候两河流域还没发明像样的货币,但苏美尔人已经把借贷关系刻在泥板上了。比如一块出土泥板清楚写着:「普兹拉姆从太阳神沙马什那里领了三巴舍克勒白银,收货时连本带利还,利率百分之二十」。 为什么选泥板?因为黏土在当地遍地都是,烧硬了能保存几千年,相当于我们今天的合同——就算双方翻脸,旁人看泥板也能说清谁欠谁。这就是最早的信用凭证:金融的起点从来不是钱生钱,而是「我信你能还,咱们留个证据」。而且泥板上不仅记账,还写清楚了违约规则:还不上就用小麦抵押,实在还不上就当三年奴隶——从一开始,信用就和规则绑在了一起。 只靠熟人信任和简单约定,应付不了复杂情况,总有人把利息抬得离谱,逼得借债人卖儿卖女,整个社会都会乱套。于是文明出手定规矩,就有了我们熟悉的《汉谟拉比法典》——这其实是人类最早的金融监管法。 公元前1750年的古巴比伦,法典专门给借贷定了红线:借谷物,利率上限是33.3%;借白银,利率上限是20%;谁敢超收,直接没收他借出去的东西。为什么定这么严?当时美索不达米亚人爱喝啤酒,40%的小麦都用来酿酒,如果高利贷把农民逼得种不出小麦,不光没酒喝,整个社会的粮食供应都要出问题。所以规则的意义从来不是扼杀金融,而是保护信用不被贪婪破坏,让借贷能长久做下去。 到了古希腊,金融又长出了新玩法——期权的雏形。哲学家泰勒斯其实是个隐藏的金融高手:有一年他通过天文观测,预判来年橄榄会大丰收,就提前付了定金,锁定了当地所有橄榄榨油机的未来使用权。等真的丰收,农民们都要榨油,只能从泰勒斯手里租机器,他一下子赚得盆满钵满。 这操作放到今天就是标准的期权:用少量定金锁定未来资源,按约定条件交易,本质和我们现在买期货期权没区别,支撑这笔交易的核心还是信用——泰勒斯信农民会履约,农民信泰勒斯会付定金。 说到这里我们再想「利息」的起源,其实特别实在:苏美尔语把利息叫「moss」,埃及语叫「ms」,都和「声誉」挂钩;日语里利息的词源,本意是「子嗣带来的利益」。这不是古人浪漫,而是本质就是:借出去一头牛,明年可能多一头牛犊;借出去一袋小麦,明年能多收半袋。利息本来就是对出借方「信用风险和机会成本的补偿」,你帮了我,我得让你不吃亏——这本身就是最朴素的规则。 所以金融的源头其实很清楚:信用是地基,没有信任,没人愿意把钱或东西借出去;规则是承重墙,没有规矩,贪婪会把整个信用体系拆塌。 02)中世纪金融:禁令下的博弈,逼出更灵活的创新 等到了中世纪的欧洲,这套「信用+规则」的逻辑突然被打乱了——基督教直接出台利息禁令:说「时间是上帝的,收利息就是赚上帝的钱」,给刚发展起来的金融套了个紧箍咒。 但规矩是死的,人要做生意要谋生,金融总能绕着禁令找活路,反而在道德枷锁和现实需求的拉扯里,催生出了更灵活的金融玩法。 我们先看看这个禁令有多严:公元325年尼西亚会议就规定,神职人员不能放贷收息;过了500年,到850年直接加码:放贷的人直接逐出教门。可现实呢?国王要打仗,商人要运货,农民要种庄稼,谁都有急用钱的时候。12世纪的意大利,商人运丝绸从威尼斯到布鲁日,光成本就要几千金币,自己拿不出只能借,禁令再严,也不能眼睁睁看着生意黄了。 所以第一个妥协的,反而是出台禁令的教会。1215年第四次拉特朗大公会议上,教会松口了:「要是借债人逾期不还,收点罚金,不算利息」——这其实就是换个说法,本质还是补偿出借人的损失。后来更直接,你放贷赚了钱,买张赎罪券就能免罪,变相承认了利息的存在。甚至教皇克雷芒七世出身的美第奇家族,直接发行教廷公债,每年付10%的利息——毕竟教会要盖教堂、养神职人员,也需要钱。再严的道德禁令,遇到真实的资金需求,也得给现实让路。 那普通人借钱找谁呢?犹太人成了这个领域的主力军。犹太教规矩里有一条:「借给弟兄不能收利息,但借给外邦人可以」。中世纪的欧洲,犹太人是少数群体,不能买土地,不能当公务员,只能靠商业谋生,放贷就成了他们的主要活路——不是犹太人天生爱做高利贷,是规则把他们逼到了这个领域。莎士比亚《威尼斯商人》里的夏洛克,原型就是中世纪的犹太放贷人,他要一磅肉的极端约定,其实也是无奈:犹太人没有土地做担保,只能靠这种极端方式保障自己的本金。 伊斯兰世界的玩法更聪明:伊斯兰教也禁止收利息,但商人想出了「贸易差价」的办法——我帮你买一批香料,你卖掉再给我钱,我多收的服务费,其实就是变相利息;他们还早早搞出了汇票,商人在开罗买货,不用带沉甸甸的金币,开张汇票到巴格达就能兑钱,比欧洲早了好几百年。没办法,横跨欧亚非的商路需要便捷的支付工具,禁令反而倒逼出了更聪明的创新。 除了这些玩法,中世纪还给金融打下了两个关键的技术基础:一个是斐波那契把阿拉伯数字引入欧洲,写了《计算之书》,替代麻烦的罗马数字,算清复杂生意账;另一个是卢卡·帕乔利发明了复式簿记,一笔生意有借必有贷,赚了多少欠了多少一目了然。这看似是数学和会计的小事,其实是金融的基础设施——只有算清账,商人才能攒下信用,才能聚集更多资本做大事。 所以你看,中世纪的金融没被禁令打死,反而在博弈里攒下了一身新本事:有了变相收息的办法,有了跨区结算的汇票,还有了算清账的工具。这些积累都不是白费的,等大航海时代来了,要给哥伦布的探险凑大钱,这些本事正好派上了用场。 03)大航海时代:资本的地理冒险,改变了整个世界结构 大航海时代探险家们敢闯大洋,从来不是只靠勇气,背后是资本在赌一把——赌新航线能带来比陆地贸易高几十倍的利润,这就是一场资本的地理大冒险:敢花钱、敢担风险,为的是赚别人赚不到的差价。 这场冒险最大的诱饵,就是现在我们习以为常的胡椒。在16世纪的欧洲,胡椒比黄金还金贵:欧洲吃的胡椒都从印度东南亚运,中间经过伊斯兰商人好几手倒卖,每过一次价格翻一倍,到欧洲内陆,价格已经是产地的十倍,普通农民根本吃不起。所以商人都琢磨:要是能绕开中间商,直接从产地运,利润不就全归自己了?开辟新航线的需求,本质就是资本想赚差价的需求——没有高利润诱惑,谁也不会拿大笔钱赌远洋航行。 那钱从哪来?我们都熟的哥伦布,其实就是一个找投资的「连续创业者」:一开始找葡萄牙国王,人家觉得他算错了航线,不投;又找法国贵族,人家也不感兴趣;最后磨了西班牙伊莎贝拉女王好几年,还承诺找到新陆地,西班牙分一半收益,女王才咬牙拿出钱。这不就是现在创业公司融资的样子吗?创始人画饼,投资方看收益评估风险,最后才掏钱;而且哥伦布还特别懂「定制方案」:跟西班牙说能找到亚洲捷径,跟法国说能发现新金银产地,这套看人下菜碟的融资逻辑,放到现在风投圈也不过时。 新航线打通之后,资本带来的连锁反应,直接改变了欧洲的社会结构。最典型的就是「白银引发的价格革命」:1545年西班牙人在美洲发现波托西银矿,之后大量白银顺着航线流回欧洲,1595年美洲出口商品里95%都是白银。这么多白银突然涌入,欧洲物价直接涨了四倍——原来一个金币能买一百斤小麦,现在只能买二十五斤。 这一下子就冲击了旧秩序:靠固定地租吃饭的封建主惨了,收的地租还是老价钱,却买不到原来多的东西,慢慢就破产了;商人却赚翻了,用白银进货再高价卖出,差价越赚越大。资本就这么悄悄完成了社会结构洗牌:旧贵族退场,新商人崛起,资本开始主导社会财富分配,这就是大航海给文明带来的最深刻改变。 还有个有意思的小细节:我们现在说「美元」,其实根子能追溯到这场大航海。美洲白银发现之前,欧洲有个「泰勒银币」,用波西米亚山谷的白银铸造,成色足分量准,成了欧洲通用货币。后来这个银币传到西班牙叫「dolara」,传到英国变成「dollar」,几百年后传到美国就成了「dollar」也就是美元,甚至我们人民币的「元」,日元的「円」,都和这个银币有关系。货币从来不是凭空造出来的,都是跟着资本和贸易走的,大航海把银币带到全世界,也为后来的全球货币体系埋下了种子。 当然,这场冒险从来不是稳赚不赔:投资的船队遇到风暴沉了,钱全打了水漂;囤白银赌涨价,结果白银太多价格跌了,反而亏了本——这和现在的风险投资一模一样,高收益必然带高风险,资本愿意冒这个险,只是因为一旦成功,收益能翻几十倍。 大航海能成,本质就是中世纪金融经验的升级:复式簿记能帮商人算清远洋贸易的成本利润,汇票能不用带金币就完成跨洲结算,甚至中世纪的放贷逻辑都用来给船队融资。这些攒了几百年的基本功,才是资本敢闯大洋的底气。但远洋贸易成本越来越高,一趟下来成本是中世纪陆地贸易的十倍,单靠几个商人凑钱根本扛不住,还得有新的组织形式,把很多人的钱聚起来,还能分摊风险——于是,改变现代金融的两个发明就登场了:股份制公司和证券交易所。 04)现代金融基石:公司和交易所,是资本的双刃剑 荷兰人拿出的两个发明——荷兰东印度公司和阿姆斯特丹交易所,被板古敏彦称为「资本的双刃剑」:一边解决了「聚钱+分摊风险」的大问题,让大航海能规模化推进;另一边,也催生出人类第一次全民投机泡沫,告诉我们:再好的制度,也挡不住人性的贪婪。 荷兰东印度公司最核心的制度突破,就是有限责任。在这之前,欧洲的公司基本都是无限责任:你投100吨开公司,万一船沉了欠了500吨债,你得卖掉房子田地凑钱还债,一次投资就赌上全部身家,谁敢轻易投?所以那时候要么是家族小生意,要么是国王特许的垄断商,做不大。 但荷兰东印度公司不一样:明确规定股东只以出资额为限承担风险,你投100吨,最多亏100吨,不用卖房子还债。就这一条,彻底改变了资本的态度:原来只有大富豪敢投资,现在普通工匠、店主都愿意拿出积蓄——反正亏了也不影响生活,赚了能分远洋贸易的利润。公司成立的时候一下子募集了650万荷兰盾,是当时英国东印度公司的十倍,没有有限责任根本凑不齐这么多钱。 它还有个更绝的设计:不按单次航海结算,做长期事业。原来的贸易公司,一趟航海回来就分钱散伙,下一趟再重新凑钱;荷兰东印度公司直接把21年的航海计划打包成长期项目,股东的钱能一直用在开辟据点、垄断贸易上,就像现在的长期基金,能做需要长期投入的大事——建商馆、控制航道,这些都不是一次航海能搞定的。也正因为事业长期稳定,股票才有了交易价值,这就为交易所诞生埋下了伏笔。 阿姆斯特丹交易所的作用,就是给资本找了个公开流动的「菜市场」:东印度公司的股东急用钱,想把股票换成现金,不用挨家挨户问,直接去交易所卖就行。这个交易所不止交易股票,还能做期货、期权:有人觉得明年胡椒涨价,就提前约定价格买东印度公司股票;有人怕股票跌,就花点钱锁定下跌风险;甚至连盐渍鲱鱼都能做期货,鱼还没捞,就先把未来的鱼卖掉,和现在农民提前卖粮食锁定价格逻辑一模一样。 但制度的另一面很快就露出来了——郁金香泡沫。17世纪30年代,荷兰人疯狂炒作郁金香球根:普通球根能卖几十吨,稀有品种「总督」球根能卖两万吨,相当于一个工匠十年的工资。为什么会炒成这样?有限责任让普通人也能进场投机,交易所让球根交易和股票一样方便,大家根本不关心郁金香能不能开花,只关心下一个人会不会出更高价买。结果1637年2月,球根价格突然崩盘,很多人早上还以为能靠球根发财,晚上就血本无归。 这就是泡沫的本质:当制度让交易变得太容易,人性的从众和赌性就会被无限放大,最后把资产价值炒成空中楼阁。不过这场泡沫也不是全没意义:它让人们意识到,光有聚钱的制度不够,还得有防炒作的规则——后来荷兰政府开始限制无实物交割的期货交易,就像现在监管裸卖空一样。而且东印度公司的股票没受太大影响,因为它有真实的胡椒贸易利润支撑——这也告诉我们,有真实收益支撑的资产,才经得起泡沫的考验。 公司和交易所解决了「资本怎么聚、怎么流动」的问题,但还有两个大风险没人扛得住:国家要打大仗,动辄几百万英镑,国王自己掏不起;商船出海,万一沉了被抢了,船主一辈子家底就没了。单个机构和个人扛不住这么大的风险,就需要能把风险拆碎分摊的新工具——于是,国债和保险就诞生了。 05)风险分摊神器:国债和保险,把大风险拆给所有人 国债和保险的核心逻辑其实一句话:不消灭风险,而是把风险拆成小块,卖给很多人——国家把战争风险分给成千上万投资者,船主把海上风险分给成百上千投保人,这就是金融最聪明的「风险分摊术」。 先说说国债:本质就是国家学会了「靠谱借钱」。在这之前,欧洲国王借钱就是一锤子买卖:打赢了可能还点,打输了直接赖账。1672年英国国王查理二世欠了金匠银行家一大笔钱,直接宣布不还,好多银行家直接破产——所以那时候没人敢给国王借钱,谁愿意把钱借给一个说赖账就赖账的人? 直到1688年英国光荣革命,议会通过《权利法案》,明确国王不能随便征税,也不能随便赖账,国债才真正有了信用。法案写得清楚:没议会同意,国王不能征税——这就意味着国债的还款来源有了保障,不是国王一句话就能改的。1692年英国出台专门的国债法,把原来国王的私债,变成了国家欠所有人的钱,还发明了「统一公债」:没有偿还期限,每年固定付利息,想变现随时能在交易所卖掉。 这下一下子就不一样了:原来投资者怕国王赖账不敢买,现在知道有议会担保,还能随时卖,纷纷掏钱买。英国国债从1739年的4400万英镑,涨到1816年的7亿英镑,全靠这套靠谱规则。国家把战争风险变成了「每年拿利息」的投资机会,投资者自然愿意接。而且设计还特别灵活,曾经发行过「彩票型国债」:买100英镑国债,不光每年拿利息,还能抽奖中额外奖金,一下吸引了很多普通民众,街边面包师都愿意拿出积蓄买,国家轻轻松松就凑够了军费——背后逻辑很简单:风险越大,就要给投资者越多甜头,大家才愿意一起扛。 再看保险:本质就是把「小概率大风险」,变成「大概率小支出」。最早的海上保险雏形古希腊就有了:船主借钱买货,约定船安全到港就还本金加利息,要是船沉了就不用还——其实就是用高利息买风险保障,只是没形成正规制度。真正把保险做成生意的,是伦敦的劳埃德咖啡馆。 1687年爱德华·劳埃德开了这家24小时咖啡馆,水手、船主、商人都爱来这歇脚,慢慢就有人在这「赌船」:船主花点钱,找几个有钱人约定,船安全到了,钱归有钱人;船沉了,有钱人赔船主钱——这些签字画押的有钱人,就是最早的承保人,这就是现在劳合社的前身。那时候承保人要承担无限责任,船沉了得卖房子赔钱,但还是有人愿意干,因为大多数船都能安全到港,保费攒下来就是稳赚的。 这就是保险的本质:大多数人没出事,他们的保费就用来补偿少数出事的人,大家一起扛住单个扛不动的风险。后来保险还扩展到了人寿:苏格兰的牧师们看到同事早逝后妻儿没人养,就搞了「苏格兰寡妇基金」,大家每年交一点钱,有人去世就从基金里拿钱给遗属;他们还聪明地用了哈雷生命表,算清楚平均多少牧师会去世,每年该交多少钱——这就是最早的保险精算,让保险从「凭感觉凑钱」变成「靠数据定价」。 不管是国债还是保险,核心都是「信任+规则」:国债靠议会担保、税收兜底,保险靠精算数据、契约精神,少了哪一样都玩不转。但随着战争规模变大,贸易范围变广,资本永远会跟着「安全+信用」走,金融中心也就开始慢慢转移——从阿姆斯特丹到伦敦,再从伦敦到纽约,每一次转移都是一场信用的较量。 06)金融中心迁徙:资本永远选择最有安全感的地方 金融中心的转移从来不是靠军队抢来的,是资本用脚投票选出来的:谁能给资本安全感,谁能守住还钱的规矩,资本就去谁那里。 第一个转折点,是阿姆斯特丹的衰落。17世纪阿姆斯特丹本来是全球金融心脏,东印度公司股票在这交易,霍普商会能帮瑞典、俄罗斯发国债,但拿破仑战争打碎了一切:拿破仑要征重税,还要把荷兰的黄金运去法国充军费——资本最怕什么?怕被强征、怕没保障。于是阿姆斯特丹的商人连夜打包资产,有的去伦敦,有的去汉堡;1806年阿姆斯特丹交易所交易量,只剩原来的十分之一——没了资本信任,再繁华的金融中心也会变成空城。 接着就是伦敦崛起,它赢就赢在靠谱的规矩和安全的环境。拿破仑战争期间,英国一边打仗,还能让资本安心:第一,英国有统一公债,不管战争打得多凶,每年利息从不拖欠,投资者知道买了不会亏;第二,英镑和黄金稳定兑换,拿着英镑在哪都能换成黄金,比法国法郎靠谱太多;最关键的是,英国议会管住了国王的手,《权利法案》明确国王不能随便赖账,这比任何军事威慑都管用。1803年拿破仑要卖路易斯安纳给美国,美国拿不出1500万美元,最后还是英国的巴林商会帮忙发行债券凑齐了钱——连法国的交易都要靠伦敦资本,伦敦的金融中心地位,还有谁能抢? 但伦敦的地位,最终还是被两次世界大战打垮了。一战之后,英国为了筹军费,卖了海外资产还欠了美国一大笔钱,从债权国变成了债务国;二战的时候,伦敦被德国轰炸,交易所好几次停市,资本怕被炸没,纷纷跑到纽约。纽约道琼斯指数在战争期间涨了近一倍,伦敦股票市值跌了一半。1944年布雷顿森林会议一开,美元和黄金挂钩,其他货币和美元挂钩,伦敦彻底失去了金融主动权——不是英国不想争,是战争耗光了它最核心的「安全+信用」,这两个恰恰是资本最看重的东西。 而纽约呢?两次世界大战都没烧到本土,还靠帮各国发债积累了信用,布雷顿森林体系又给了美元世界货币的地位,自然就接住了金融中心的接力棒。但掌握主动权不是一劳永逸,纽约成为中心后,现代金融很快就陷入了「规则防贪婪,贪婪破规则」的循环,一次次引发动荡。 07)现代金融的循环:规则永远在给贪婪补课 从布雷顿森林体系崩溃,到日本泡沫经济,再到2008年金融危机,本质都是同一场博弈:规则想给资本划红线,贪婪却总在找漏洞,每次博弈过后,要么是体系动荡,要么是规则升级。 布雷顿森林体系是现代金融第一次认真建规则:1944年四十四个国家约定,美元跟黄金挂钩,其他货币跟美元挂钩,固定汇率做生意,避免二战前汇率乱涨乱跌,让国际贸易安稳发展。结果才运行20多年,就被美国的贪婪打破了:美国为了打越战,搞「伟大社会」福利,印了太多美元,黄金储备根本不够兑换;其他国家拿着美元要换黄金,美国拿不出来,1971年尼克松直接宣布美元和黄金脱钩,布雷顿森林体系一下子就崩了。之后汇率自由浮动,通胀起来,石油输出国因为美元贬值,直接把油价涨了三倍,第一次石油危机就来了——这就是第一个回合:规则想绑定美元信用,美国为了自身利益突破规则,留下烂摊子给全世界收拾。 再看80年代日本泡沫经济,就是典型的「规则跟不上贪婪」。1985年广场协议后日元被迫升值,日本出口不好做,政府就放水降利率,鼓励大家借钱。这下贪婪直接冒头:企业拿着低息贷款不搞实业,全都去炒股炒房;普通人觉得房价只会涨,砸锅卖铁买房;银行也不管风险,有土地担保就放贷。那时候东京的房价能买下整个美国,日经指数从1985年的12000点,涨到1989年的38915点,所有人都觉得泡沫不会破。但日本政府那时候根本没跟上规则:没限制房地产抵押融资,也没管企业脱实向虚,等想加息降温的时候,泡沫已经太大了。1990年股价房价一起崩,日本陷入了「失去的二十年」——这告诉我们,规则要是滞后于贪婪,哪怕是经济强国,也会栽大跟头。 到2008年金融危机,就是「贪婪钻了规则的漏洞」。美国银行把次级贷款打包成次贷债券,还找评级机构给这些高风险债券评AAA级,卖给全世界投资者;银行明明知道这些贷款会坏账,还是拼命放拼命卖,因为卖出去就能赚手续费,风险都是别人的。贪婪到这一步,规则却没跟上:监管机构没查次贷打包的猫腻,也没限制银行的杠杆。最后次贷违约潮一来,雷曼兄弟破产,它的衍生品规模比美国GDP还大,银行倒闭、基金爆雷,全世界都跟着亏——这就是贪婪突破规则的代价,不止自己玩崩,还要拉着全世界买单。 但博弈从来不是只有贪婪赢,规则也会慢慢补课:2008年后,各国推出巴塞尔协议Ⅲ,要求银行提高资本金;美国重启类似《格拉斯-斯蒂格尔法案》的规定,禁止银行一边做储蓄一边搞高风险投机;中国也出台资管新规,打破刚性兑付——这些都是规则在博弈后补上的漏洞。当然这场博弈永远不会停,现在的加密货币、算法稳定币,本质还是有人想绕开规则赚快钱,各国对这些新事物的监管,就是规则在跟上贪婪的新玩法。 08)金融史的永恒真相,听懂就能少踩坑 聊完了千年的博弈,最后我们总结三个不管时代怎么变,都不会变的真相,这些真相藏在泥板里,藏在股票里,也藏在一次次危机的教训里,对我们普通人特别实用。 第一个真相:金融的本质从来不是钱生钱,是信用。最早的泥板借据,苏美尔人愿意借白银,不是因为白银多,是相信刻在泥板上的承诺会兑现;英国统一公债能卖遍欧洲,不是因为军队强,是议会担保、税收兜底,不会赖账;我们现在敢把钱存银行买基金,也是相信银行不会卷款跑,基金公司会按规矩运作。信用看不见摸不着,但一旦没了,再复杂的金融体系都会塌——阿姆斯特丹被法军破坏了信用,资本立马跑光;2008年次贷骗了大家,信用破了整个市场就崩了。对我们来说,不管借钱还是投资,先想清楚「这事的信用在哪」,比先想「能赚多少」重要得多。 第二个真相:泡沫和危机是人性的必然,别指望彻底消灭。从郁金香泡沫里赌球根翻倍的荷兰人,到日本泡沫里买套房躺赢的日本人,再到次贷危机里借高利贷买房的美国人,本质都是同一种心态:「别人都在赚,我不赚就是亏」。这不是制度的错,是人性里的从众和贪婪天生就在,只要有赚快钱的诱惑,就会有人忘了资产本身值多少钱。没人能避开所有泡沫,但我们能做到不栽大跟头:别信「只涨不跌」的神话,别用自己输不起的钱去投机——要是记得郁金香不能吃不能用,只是个观赏品,很多人也不会血本无归。 第三个真相:金融不是洪水猛兽,是文明的加速器。我们总说金融干坏事,但别忘了:没有资本支持,哥伦布到不了美洲,荷兰东印度公司开不了新航线;没有国债,英国打不赢拿破仑,也建不起遍布全国的铁路;没有保险,商船不敢闯大洋,我们也用不上便宜的进口香料。金融的本事,就是把分散的小钱聚成大钱,把没人敢担的风险分给大家——它能帮普通人凑钱开工厂,帮国家修铁路,帮科学家搞研发,关键不是要不要金融,是怎么用规则管住它,不让它变成少数人投机的工具,让它服务真实的需求。 说到底,金融史就是一部「人性和规则的平衡史」: 太放任人性,就会泡沫破裂;太死守规则,就会耽误发展。 我们读金融史,不是为了记住一堆年份和事件,是为了下次听到「某某东西能翻倍」的时候,能想起郁金香的教训; 在所有人都抢着投资的时候,能停下来问问「这东西的信用在哪」。 毕竟,金融本来是为了让生活更好, 不是为了让钱焦虑,这才是学习金融史最该有的收获。
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纳指多久跌一次?答案其实很残酷。 最近纳指又狂飙,大家似乎已忘记了一个月之前的恐惧。 我们用数据,撕开这层”残酷”的面纱: 小颠簸(回调 -5% ~ -10%):对纳指来说,平均每年会发生3-4次。 是的,你没看错,是每年好几次。这就像开车时遇到的常规减速带,虽然不舒服,但几乎每开一段就会遇到。 大颠簸(深调 -10% ~ -20%):平均每12-18个月就会来一次。 这种幅度的下跌足以让账户数字变得刺眼,让所有”长期主义”的口号在瞬间动摇。2023年下半年和2024年初,我们就刚经历过一轮。 翻车风险(熊市 -20% 以上):大约每3-6年会发生一次。 比如2022年,纳指全年跌了33%。这是对所有投资者信念和纪律的终极考验。 知道了真相,我们不是要逃离,而是要利用这个规律,反过来指导我们的基金投资。 下面4点才是真正的干货。 1. 重置预期——承认颠簸是公路的一部分 从现在起,请把上面的数据刻在脑子里。下次你的纳指基金再跌5%时,请对自己说:“看,今年的第一次’常规颠簸’来了,这和过去30年里的任何一次都一样,它会过去。“预期管理,是基金投资中唯一免费的”情绪稳定器”。 2. 拥抱波动——定投的黄金搭档 对于基金定投而言,波动不是敌人,是朋友。没有下跌,哪来的低位筹码?纳指这种”高波动”的特性,恰好是定投策略能发挥最大威力的舞台。市场恐慌时,请默念:我的下一笔定投,即将买到更便宜的份额。下跌,正在为我的长期收益”铺路”。 3. 学会”看戏”——别把基金当股票炒 基金投资的核心优势是省心和分散风险。你不是在炒一只随时要买卖的股票,而是在雇佣一整个最好的科技公司团队为你打工。短期的股价波动是市场先生的报价,而非公司团队价值的真实反映。减少查看净值的频率,从”每日剧评人”回归到”长期股东”的角色。 4. 规划资金——用”睡得着”的钱去穿越 这是最实际的一条。投资纳指基金的钱,必须是未来3-5年都用不到的闲钱。只有用”睡得着”的钱,你才能坦然面对途中必然出现的-20%甚至-30%的深度调整,而不至于在最低点因生活所需被迫赎回。资金的性质,决定了你能看多远的风景。 只要你开始投资纳指基金,几乎注定会频繁地体验”亏损”的焦虑。这不是你选错了基金,也不是基金经理水平差,这就是投资”全球科技增长核心”所必须支付的门票。
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强烈推荐大家看看DeepMind CEO Demis的最新判断。 真的,Google DeepMind 的 CEO Demis Hassabis 每一期访谈我觉得值得都花时间看看。这哥们讲东西很实在,而且通俗易懂。 早上边跑步边听完了他和 YC CEO Garry Tan 的最新一期播客。 刚刚把笔记写完,也给大家分享下。 多说一句,好多人问我这种笔记是不是 AI 写的。我说下自己的流程。 我会先完整听完播客,然后用语音输入法把感触尽量充分地讲出来,再让 AI 帮着整理初稿,最后自己逐字修改优化。 如果全部交给 AI 做总结,那等于把思考和理解的能力让渡给了 AI,对自己理解这件事其实没有任何价值。 OK,咱们进正题。 1 Demis 的态度非常明确,现在的大模型范式(大规模预训练 + RLHF + CoT)一定会是 AGI 最终架构的一部分,他不认为这会是条死路。 但要实现 AGI,还有几个关键问题要解决。这几个问题包括:持续学习、长程推理和记忆系统。 先从最容易看到的现象讲起,Context Window。 现在大模型处理长信息,最常用的招就是把 Context Window 一直撑大。一开始 8k,后来 32k,再后来 100 万 Token。听起来很厉害,但本质上是暴力堆砌。 Context Window 其实就相当于人脑里的 Working Memory,工作记忆。人的工作记忆能同时装多少东西?心理学里有个经典数字,7 个左右。背电话号码能记住 7 位上下,再多就溢出了。 大模型呢?已经做到 100 万 Token。 按理说,模型的工作记忆比人大几十万倍,应该比人聪明几十万倍才对。但显然不是。 问题也恰恰就出现在这。把所有东西都塞进 Context Window 里,里面包含了不重要的东西、错的东西、过时的东西。看起来信息很多,其实是一团乱麻。 那人为什么 7 个数字的工作记忆就够用? 因为人脑背后还有另一套机制在工作。我们记得几年前的事,记得童年的事,记得几小时前发生的事。这些都不塞在工作记忆里,而是另一套系统。 具体来说这套系统是海马体,大脑里负责把新知识整合进已有知识库的那个部分。 研究发现,人睡觉的时候,特别是 REM 睡眠阶段,大脑会重放白天重要的片段,让大脑从中学习。新东西在睡觉的过程里,温柔地融进了旧的知识体系。 这个把新东西融进旧知识库的过程,就是持续学习。 模型现在没有这套机制。每一次对话结束,刚学到的东西就会忘记。下次重新打开,还是上次那个模型,没长进。 2 再聊聊长程推理的问题。英文表达是 Long-term Reasoning。我翻译为了长程。 长程推理这个词太抽象了。Demis 讲了一个特别具体的故事,听完会立刻明白他说的是什么。 他说自己喜欢跟 Gemini 下国际象棋。下棋的过程里能看到模型的 thinking trace,也就是它在那里到底想了什么。 然后他发现一件怪事。 模型考虑一步棋的时候,思考链里清清楚楚写着,这步是个昏招。但接下来,它没找到更好的走法,于是又走回这步昏招。 明明知道是错的,还是把错的那一步走出去了。 这个细节比任何 benchmark 数据都说明问题。因为它暴露的是模型缺少对自己思考过程的某种内省能力。 正常人下棋,意识到一步是昏招之后,脑子里会有一个反应,停一下,再想想。停一下、再想想这个能力,模型现在没有。它能在每一步局部判断对错,但没法基于整盘棋的局势去调整整体策略。 这就是长程推理还没搞定的样子。模型可以一步一步往前走,每一步看起来都合理,但走到后面整盘棋的方向其实是错的。它没有那种退回到当前思考的上一层、重新审视一下的能力。 说到底,模型缺的是一种内省。 3 学习、长程推理、记忆,这是 Demis 在播客里点出来的三个 AGI 鸿沟。 除此之外,他还反复提到了创造力。 2016 年 AlphaGo 跟李世石下棋,第二局走出了著名的 Move 37。那一步棋走出来的瞬间,全世界的围棋高手都看呆了。 所有人类几千年下围棋积累的经验都告诉它不该下那里,但 AlphaGo 下了。下完之后大家发现,是一步神来之笔。 很多人觉得,这就是 AI 的创造力来了。 但 Demis 说,对他自己来说,Move 37 只是起点。他真正想看到的是另一件事。AI 能不能发明围棋这件事本身。 这两件事的区别非常关键。 Move 37 是在围棋这个现成的规则里,找到了一步人类没想到的招。但围棋的规则、棋盘的形状、黑白子的对弈方式,是人类发明出来的。AI 在已有的框架里非常厉害,但能不能自己造一个框架,是另外一回事。 Demis 给了一个具体的设想。 如果给 AI 一个高层次的描述。造一个游戏,五分钟能学会规则,要好几辈子才能精通,棋局有审美,一下午能下完一局。AI 能不能根据这个描述,自己倒推出围棋? 目前做不到。 为了把这件事讲得更清楚,Demis 还提了一个测试,他自己叫爱因斯坦测试。 用 1901 年人类已有的全部知识训练一个模型,看它能不能在 1905 年那个时间点,自己推出狭义相对论。 爱因斯坦在 1905 年那一年里,连写了几篇改变物理学的论文,后来叫爱因斯坦奇迹年。那些工作不是从已有的物理学论文里通过拼接得到的,是基于已有材料做了一次全新的概念跳跃。 爱因斯坦测试想问的就是这件事。AI 能不能做这种跳跃。 目前的大模型主要在做两件事,pattern matching 和 extrapolation。一个是从大量数据里找规律,一个是把规律往外延伸一点。但发现新东西需要的是类比推理的能力。从一个领域里抽出深层结构,搬到另一个全新的领域去用。 这个能力,模型现在还没有。也可能是有,但用法不对所以激发不出来。 4 除此之外,Demis 还分享了一个让我特别出乎意料的判断,他说未来 6 到 12 个月,真正的价值不在更大的模型,在更小的模型。 这一部分内容我反复听了好几次,确实突破我的已有认知。 不知道大家的想法,反正我自己,这一年来并没有怎么关注小模型的进展。毕竟行业的焦点就是把模型做大嘛。 那小模型的价值到底在哪? 最直接的是成本。同样一个任务,小模型的推理价格可能只是前沿模型的十分之一甚至更少。 但 Demis 说,比成本更重要的其实是速度。 这里有一个前提得先说清楚。Demis 不是在说速度可以替代智能。 他的原话是,当小模型的能力已经达到前沿模型的 90% 到 95%,也就是已经相当不错的时候,剩下那 5% 到 10% 的能力差距,比不上速度带来的好处。 比如现在工程师用 AI 写代码,已经形成了一种新的工作节奏。一个想法冒出来,几秒之内就能看到结果,不行就改,再不行再改。 这个一改再改的循环跑得越快,做出来的东西就越好。如果每次调用都要等十秒,整个工作流就被打断了。 更关键的是,快到一定程度,工程师在这种节奏里能进入心流。一个想法、一次尝试、一个反馈、再来一个想法,思维不被打断。 这件事写过代码的人都懂,进入心流和频繁掉出心流,产出的差距是数量级的。 Agent 也是同样的逻辑。一个 Agent 跑完一个任务可能要调几十次模型,每次慢一秒,整个任务就慢一分钟。慢到一定程度,Agent 就从一个能用的东西变成鸡肋。 小模型不是大模型的廉价替代品。有些事只有小模型能做。 比如手机、眼镜、家用机器人,需要的就是一个能在本地跑起来的模型。本地跑除了反应快,还有一个特别重要的好处,隐私。 家里机器人看到的视频、听到的对话,全部在设备本地处理,根本不上云。这件事对很多用户来说不是加分项,是底线。 成本、速度、边缘部署,这是小模型的价值。 5 讲完小模型的价值,接下来一个更关键的问题是,能力被压到这么小的参数里,会不会有上限? Demis 的判断是,目前没看到信息密度有任何理论上限。小模型的智能天花板还远没看到。 支撑这个判断的,是 DeepMind 在蒸馏这件事上的积累。蒸馏简单说就是先训练一个超大的模型,然后用这个超大模型去教一个小模型。教完之后,小模型用极少的参数,能复现原来 95% 以上的能力。 为什么 DeepMind 这么重视蒸馏?因为要把 AI 能力放进谷歌的头部产品中,前提是低延迟、低成本。前沿模型再强,每次推理花几秒钟、花几毛钱...这条路,恐怕很难走得通。 一个前沿模型发布之后,6 到 12 个月内,他们就能把这个模型的能力蒸馏到边缘设备能跑的小模型上去。这个时间表比很多人想的要快。 在很多场景中,小模型和大模型会相互配合。 举个例子,一个端到端的智能助手,绝大部分日常任务在本地的小模型上跑。智能眼镜看到的画面、家里机器人听到的对话、手机里的私人助理,模型直接在设备里读懂,不需要往云端传一遍。 只有遇到特别复杂、本地搞不定的问题,才向云端的前沿模型发起请求。 也就是说小模型在边缘做主力,前沿模型在云端做后援。 不过,这个构想对小模型的要求也比较高,它不能只会处理文字,还得能理解物理世界。 这就是为什么 Gemini 从一开始就坚持多模态,不光处理文字,也处理图像、视频、声音。 一开始这么做比只做文本要难得多,但眼镜也好,机器人也好,需要的是一个能看懂周围世界的模型,不是一个只会聊天的模型。 讲到这里,小模型这条路的轮廓就完全清楚了。它独立成立,不是前沿模型的廉价替代品,而是另一条同样重要的路。 嗯,很有启发。
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接触币圈这三年多以来,除了平时在推特上对大大小小的项目做比较系统化的复盘总结,我偶尔也会用笔记工具进行一些碎片化的梳理,昨天抽空翻看了一下,觉得这些经验对自己最终完成Trump上的操作起到了很大帮助,也简单整理一下分享给大家,其中部分文字是直接摘抄的: 2023 5.3 不追求绝对的底部,不要担心卖飞,所谓卖飞的本质是怕错过高倍机会,而一级市场最不怕的就是高倍机会。所谓怕卖飞,对于信息滞后、介入慢的人来说是这样,因为他们可供选择的标的不多,但是玩一级不应该有这种顾虑,抓住10个10倍的机会要比抓住1个100倍的机会容易的多,很可能在追寻后者的过程中损失本金。 7.24 已经不止一次出现这种问题,在自己不熟悉的领域,例如现货投入几十万u,有10~30%的收益却不愿意止盈,在自己熟悉的链上一级市场,总觉得5~10E已经是重仓,而且拿不住也害怕亏损。 8.31 Sei空投和Friend Tech:以最快速度做出能用的技术脚本,响应速度非常重要,慢1天可能就少10倍收益。 Shia:判断土狗币是否是合适的买入点位,应该看预期的上涨空间有多少,而不能简单根据底部筹码的倍数判断,因为大部分土狗币都会有比你买入位置更低的筹码,另一个原因是看到几个群都开始讨论了,于是觉得已经错过了早期机会,但实际上G2老板实名发土狗币应该是类似FUMO级别的利好,至少能发酵几天,如果出于理性判断,而不是被这两种心理导致不敢上的话,应该可以做到百E级别利润,因为逃顶一直是我比较擅长的。 9.3 永远不要在极短时间内把大部分子弹打出去,可以接受少赚一点,不能接受严重亏损甚至爆仓的风险,其次面对自己不熟悉的领域,不要用太想当然的逻辑去操作。 9.4 学习快速干净地止损。别希望自己每次都正确。如果犯了错,越快止损越好。 10.12 今天打牌意识到一点,自己喜欢根据自己的筹码量下注,而非场上形式下注,这带来一个问题就是抗风险能力其实并没有随着筹码量的上升而提高,反而变得更加脆弱。 10.24 小机会可能是免费或只花费时间就能够赚 5000-30000u的预期收益,数量较多且市场容量较有限,风险性较低; 中机会可能是花费时间钻研之后能够赚 50000-300000u的预期收益,投入成本不低,每个月产生该规模的机会不多,市场容量较大,一份风险一份收获。 大机会可能是直接摆在大家面前也很难抓住的机会,往往需要做少数派。一种是投入适中但赔率超乎想象的机会,另一种是投入较高但赔率合理的高概率机会。 2024 1.21 两个年度级别机会的复盘,节点猴和SatoshiVM。能实现利润千万以上级别的项目属于年度级别项目,一个月的时间内已经出现了两次。 节点猴做的不够好的地方在于事先没有调研清楚,居然打完才知道它是第一个比特币上的原创10k PFP,在不知道这个信息的情况下依然判断出了0.03btc是值得参与的,但是没有敢上大仓位,最终投入0.6btc获利3btc左右,这是一个能容纳过亿资金的10倍机会。 SAVM更离谱,关注了一周,在开盘1~2天前分别和三位朋友讨论过项目,结果却没有注意开盘时间导致错过,这是一个可以实现1天千万利润的机会。 在这两个项目上面犯的错误实际是一致的,因为各种原因导致对项目的分析和关注有所懈怠,虽然只是少赚,但是机会成本也是成本,应该极力避免这种情况发生,对于关注度足够或是自己看好的项目,一定要各方面调研清楚。我相信这类机会在一年内会不断出现,平均到月份上可能每1~2个月就有一个可以做到短时间内大资金10倍的项目,下次好好把握。 3.28 这个月的关键词是没有做好止盈,玩链上永远不缺新项目,所以分批出货止盈一定是最优解法,一直以来自己践行的都算出色,这个月为什么没有做好,主要是两个原因,一是因为Bome大家的盈利都太疯狂了,所以对比之下显得钱都变成了数字,几十万u的盈利都不去做止盈,这肯定是一种错误的情绪;二是另两个项目其实都到了卖出的心理价位,但是因为刚发完推不久就暴涨上去,觉得卖出不好意思,其实不必有这种心理,该卖就卖。 4.5 过分保守也是一种冒险。 4.14 Study GCR. Within alt cycles, you should crank up risk when the trend first reverses, and begin to gradually protect capital as time passes. People lose because they do the exact opposite;slow early, and increasingly greedy with time. 对宏观和微观都很重要的一条建议,应该在价格最初上涨的时候加大风险敞口,随后慢慢降低,而不是相反,同样对于看好的土狗,前期先以较大仓位建好底仓,后续再做操作,自己往往是底部没买够,涨上去加仓,最后导致亏损 6.10 总结一下自己最近链上操作最大的问题,一是上的仓位不够,且害怕亏损,二是前期犹豫,后期加仓,导致被动,有五六个单币盈利十万u以上的机会,但最后总收益也就只有七八万u 6.18 入圈差不多三年了,最近一直在思考自己平时操作容易犯的错误,不得不说人是很容易受惯性思维影响的。 我算是比较幸运的,进圈不久就接触了链上交易,最开始玩的是BSC上的小池子土狗,后来是NFT,这两者的共性是大部分项目资金容量不大,但是数量多,以小博大,日积月累。 其实现在早已时过境迁了,链上经常会有上百万U的池子,而且因为AMM机制流动性非常好,而CEX除了头部几家交易所里最热门的山寨外,大部分流动性是很差的,但是我脑子里早期形成的思维定式还是潜意识觉得,链上项目不适合用较大资金去参与,大资金还是得去CEX做二级交易。这就导致了一种割裂,明明我所擅长的赛道是链上,现在的热点也是链上,但我往往过度谨慎,反而在交易所下手比较重。 客观来看,以我的能力承担着十分之一的风险、利用着十分之一的本金,就能在链上取得CEX交易山寨同个数量级的利润,我在两者之间下注的比例明显是本末倒置的。这就是我提到的惯性思维所带来的弊病,不过好在终于是渐渐让这个问题暴露了出来,希望早日精进。 7.28 Neiro犯了几个经典错误,第一个是这种级别的叙事,自己第一反应也是很有机会的,结果600k都不敢上,总是莫名其妙顾虑太多,可能是因为要做社群的缘故,容易瞻前顾后,又受特朗普大会一堆死狗的影响,又觉得是20分钟前的新闻,其实完全没有必要过于谨慎,很多压力纯粹是自己给自己的,不需要有太大负担,这种级别的机会还是早期看到的一定要去赌。另外保持敏感性,既然是20分钟前的,为什么想不到去找更早的PumpFun,这些都是要潜意识就去做的操作。 11.3 10月的链上行情达到了又一个高峰,整体结果还可以,应该有盈利50~70万u,但是依然有很多操作没有做好,钻了不该钻的,卖飞了不该卖飞的,简单总结的话,我觉得是新叙事、新赛道的龙头可以格局,例如Goat,Pnut,而仿盘Beta,要及时获利止盈,仿盘上面能浮盈20万u级别就要开始坚决止盈。 11.24 在这笔交易中我愿意损失的最大金额是多少? 链上交易的核心是以小博大,在大部分时候,可以接受投入的本金归零,因为换取的是5~10X甚至更多的利润,除非是重仓高位接盘,那其实类似于二级交易。二级交易的核心是最小化潜在损失,以5~10%的止损认为该交易无效,换取20~50%的潜在收益。每一笔交易,下注前,考虑清楚自己愿意承受的损失是多少。 当有“太容易,太顺利”此类感受的时候,就应该将大部分仓位换成稳定币,经验表明,这样的感受一方面是因为市场到了最容易的阶段,此后容易转向,另一方面也容易因为自负导致误操作。 12.1 下半月投入比较多的项目,大概五六个Meme币,都买入了10~15万u这个数量级,加大链上出手的仓位不是问题,错在正好赶上了链上遇冷,再这样的大背景下,流动性和情绪难以维持,更适合早期以小博大,而不是上仓位追高。 这几个项目的判断本身我觉得没有问题,只是过程执行的细节不好,类似大池子的局,如果要中期上仓位,假如没有推背感,就要及时注意止盈或者止损,而不是拿到归零。 此外Hyperliquid是我一年来都非常看好的项目,开盘也给了3以下买入的机会,结果因为市价单买入成交价高了10%,限价单又没有成交,准备好的50万u只买入了15万u,而且又过早卖出了,最后只获利7万u,对于这个级别的项目操作的非常差,要么投入更多仓位,适当止盈,要么买少了就多拿一拿。 看完就会发现,我花了整整两年多时间,反复练习,加大链上出手的仓位,分批止盈防止卖飞和利润回撤,面对大部分人眼里的“不确定机会”下重注,最后才有了Trump一战的结果。
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求职系列(3):如何准备面试 面试准备这件事,大部分人的做法是打开一个面经合集,从第一题背到最后一题。背完觉得自己OK了,但一上场发现面试官根本不按套路出牌。 因为你准备的是答案,但面试考的是能力和内核。答案是死的,能力是活的。面试官稍微换个角度追问,背答案的人就卡壳了。 每个人的技术方向和项目经历都不一样,我没法告诉你具体该准备什么内容。 但准备面试这件事本身是有方法论的,我自己用了很久,效果极好。 1.面试前:做好背景调查 很多人准备面试只盯着技术和专业能力进行准备,但更重要的是需要了解:你要去的那家公司、那个团队、那个岗位到底是什么情况。 你至少要搞清楚几件事: 1.这个岗位的 JD 里哪些是核心要求,哪些是凑数的。 JD 里列了十几个技能点,不可能每个都是硬性要求。找到那两三个反复出现的关键词,那才是这个岗位真正需要的能力。你的准备应该围绕这些核心点展开,而不是面面俱到。 2.这个团队在做什么业务,目前处于什么阶段。是新业务在探索期,还是成熟业务在优化期。 探索期的团队更看重你的学习能力和抗压能力,成熟期的团队更看重你的系统设计和深度优化经验。知道这些,你在面试中举例子的时候就能挑最匹配的来讲。 3.面试官是谁,他的技术背景是什么。LinkedIn、GitHub、技术博客,能查到的都查一下或者找HR、猎头大概打听一下。 不是让你去讨好面试官,是让你知道对面坐着的人关注什么方向,他大概率会从自己熟悉的领域出题。 这些信息花不了你多久,但能让你的准备精度提升一个量级。盲目准备就像不看地图就出发,方向都没对,走再远也是白走。 2.简历:每次重要的面试都应该微调 一份简历走天下,这是大多数人的做法,也是大多数人的错误。 你的简历不应该是一个固定文档。每次投递不同的岗位,简历都应该做针对性的微调,调整侧重点。 同样是你做过的三个项目,投 A 公司的基础架构岗,你应该把偏基础设施的项目放在最前面,展开写;投 B 公司的业务开发岗,你应该把业务复杂度高的项目提上来。 项目还是那些项目,但排列顺序和展开深度不一样,给面试官的第一印象就完全不同。 项目描述里的技术关键词也要和 JD 对齐。不是让你编,是你确实用过这些技术,只是之前没在简历里强调。JD 里提到了 Kubernetes,你的项目描述里就把容器编排相关的工作写清楚。面试官扫简历的时间可能只有 30 秒,关键词匹配度直接决定你能不能进入下一轮。 还有一点:简历上写的每一个点,你都要能展开讲三分钟。写了不能讲的东西,就是给自己埋雷。 面试官最喜欢挑简历上看起来很厉害的那一行追问,你要是讲不清楚,可信度瞬间崩塌。 3.模拟面试:最被低估的准备方式 技术知识可以看书学,但面试能力只能通过模拟来练。 这两个东西完全不同。你可能对某个技术点理解得非常透彻,但一开口就是一团浆糊,说了五分钟面试官都没听明白你在讲什么。知道和说出来之间,隔着一条巨大的鸿沟。模拟面试就是在填这条沟。 1️⃣ 自己给自己模拟面 每次太久没面试,我都会给自己来一轮。步骤很简单: 1. 写一份题单,围绕你的技术方向和项目经历出题 2. 只有题单,不写答案。答案在你脑子里,写出来就变成了背诵而不是思考 3. 开始回答,全程录音 4. 回放录音,审视自己的状态、表述和内容质量。哪些点回答得不够顺畅、哪些知识有盲区、哪些表达可以更精炼,全部记下来 5. 没答好的点记录成清单,下一次模拟面的时候加进题单 6. 循环迭代 这个方法的核心在于录音回放。你以为自己说得很好,回放的时候会发现各种问题。有些点你以为很熟,一开口才发现根本组织不出来清晰的表达。语速太快、逻辑跳跃、关键信息遗漏,这些问题你在说的时候根本意识不到,录音不会骗你。 2️⃣ 找人模拟面 自己面自己有一个局限:你没法模拟真实面试中的压力和追问。 自己问自己的时候,你知道答案是什么,潜意识里会绕开那些你不擅长的方向。但真实面试中,面试官偏偏就会往你不舒服的地方追。 如果条件允许,找一些对应方向有经验的人给你做模拟面试。可以是朋友、同事,也可以是网上的付费 mock interview 服务。关键是对方要能问出有质量的追问,而不是照着题库念。好的模拟面试官会根据你的回答临时追问,逼你暴露出真实的知识边界。 模拟面试之后一定要要反馈。不只是哪些题没答好,更重要的是你的表达方式、沟通节奏、回答的结构性,这些东西自己很难察觉。 3️⃣ 每次正式面试都录音 这一条很多人不知道,但非常重要。 每次正式面试全程录音。重要的面试结束后回放复盘,哪些问题答得好,哪些答得拉垮,面试官的追问你有没有接住。 没过的面试,100% 复盘。 没过一定有原因。是技术深度不够?是表达不清晰?是某个项目细节被追问到了盲区?找到原因,下次就不会在同一个坑里摔两次。 过了的面试也值得复盘。哪些回答让面试官眼前一亮,哪些问题的回答框架可以复用到其他面试中。好的经验要提炼出来变成你的标准打法。 项目复盘:提前把坑填了 面试中 80% 的追问都围绕你的项目经历展开。 项目复盘不是把你做了什么列一遍。面试官不关心你用了什么技术栈,他关心的是你为什么做这个选择、做的过程中遇到了什么问题、你是怎么解决的、如果重来一次你会怎么改。 每个你打算在面试中讲的项目,至少要想清楚这几个维度: 这个项目的业务背景是什么,你在里面承担什么角色。别一上来就讲技术细节,面试官需要先知道 context。 技术方案为什么这么选,有没有考虑过其他方案,为什么没选。这个问题回答得好,比你把技术方案本身讲得多精彩都有用。因为它展示的是你的决策能力,而不只是执行能力。 遇到了什么困难,怎么解决的。最好是真实的困难,不要编。面试官见过太多人了,编的故事一追问就破。 最终效果怎么样,有没有可量化的数据。性能提升了多少、成本降低了多少、效率提高了多少。没有数据的项目复盘就像没有 benchmark 的性能优化,缺乏说服力。 心态:面试是一个训练过程 很多人把面试当成考试,一次没过就觉得自己不行。 面试能力和任何能力一样,是可以训练的。每一次面试都是一次实战,每一次复盘都是一次参数调优。面的越多、复盘越勤,你的面试模型就越准。 前几场面试表现不好很正常,就当是 热热身。不要把你最想去的公司放在第一个面,先拿几个没那么在意的 offer 练手,把状态调到最好再去面你的 dream company。 面试这件事,准备的上限很高。 你永远可以更了解对方公司、永远可以把项目讲得更清楚、永远可以把表达打磨得更精炼。 但也别追求完美到焦虑,准备到你觉得能自信地坐在面试官对面聊天的程度,就够了。
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求职系列(2):如何理解每轮面试 大部分人准备面试,只准备专业能力。刷题、背八股、复盘项目。然后到了二面或者终面被刷,复盘的时候一脸懵:我技术答得挺好啊、题也做出来了,怎么就挂了? 因为你把不同的面试当成了同一场考试。但实际上每一轮面试考察的能力完全不同,所以针对每一面,你需要切换的不只是知识储备,是整个应对模式。 先聊面试流程 一般来说,大厂的面试流程会标准一些,小厂可能简化成两三轮就搞定了。 比较标准的大厂流程是业务三面 + HR 一面。社招的话,HR 可能在业务初面之前就已经和你沟通过了,因为很多时候是 HR 先在市场上找到的你,她需要先做一轮初筛确认你的基本情况和薪资预期。 一些特殊的业务线还会加面,比如微信,通常会额外安排 1-3 轮面委会面试。面委会的人可能和你未来的团队没有直接利益关系,纯粹是从更高的维度做交叉验证。 1️⃣ 业务一面:证明你能干活 一面通常是你未来的同事或者直属 mentor 来面你。 这一轮的逻辑很简单:验证你的基础能力。算法写得出来吗,基础知识扎实吗,项目是真的做过还是简历吹的。面试官需要确认一件事——这个人专业能力是否靠谱,招进来能不能马上干活。 一面你需要做的: 突出专业能力,回答尽量有逻辑。面试官问什么,你回答什么,但要回答得有层次。别一句话甩过去,也别漫无边际地展开。 好的回答永远都是有层次、有逻辑的,尽量像一棵树,先给结论这个主干,再展开细节的枝叶。 一面的对话模式更像问答。面试官主导节奏,你负责高质量地回应。不需要太多发散,也不需要抢节奏。把每个问题回答扎实了,比什么都重要。 坦率地说,国内面试环境还是有一些不太好的地方,候选者和面试官之间的关系不够平等。一面尤其明显,你大概率会感受到一种被审视的压力。但这也是你必须接受的,这一面你只需要专注于展示自己的专业度。 一面考察的核心能力: → 专业知识的深度和广度 → 项目经验的真实性和理解深度 → 技术表达的清晰度 2️⃣ 业务二面:证明你能想 二面通常是你未来的虚线汇报人,或者组织架构上的 +1。具体是谁,取决于公司的架构。 这一轮可能还会涉及部分基础能力的考察,但这不是重头戏了。你的基础能力在一面已经被验证过,不然不可能被放到二面来。 二面开始考察更高维度的东西。系统设计能力、技术方案的 trade-off 思维、对复杂问题的拆解方式。面试官想问的不再是你的具体专业能力,而是你面对一个模糊的大问题时,怎么把它拆成可执行的小问题。 从这一面开始,对话模式要变了。 一面是问答,二面要开始有来有回。面试官抛出一个问题,你不能只给一个答案就停了。你要展开你的思考过程,甚至可以主动问面试官一些背景问题和边界情况。一个好的工程师在动手之前,一定会先把问题定义清楚,要主动把你的思维体现出来。 可以尝试多说一些话,把面试节奏握在自己手里,也尽量多展示出自己的软素质,推荐候选人和面试官的对话比例在 1.5:1 - 2:1 左右比较健康。 你说得太少显得没想法,说得太多显得不听人说话。 二面考察的核心能力: → 更高维度的专业能力,比如:系统设计和架构思维;技术方案的 trade-off 分析能力 → 沟通表达,能不能把复杂的事情讲清楚 → 面对模糊问题的拆解和推理能力 → 软能力:视野、态度、思维、内核 3️⃣ 业务三面 / 终面:证明你这个人 如果二面是虚线面的,终面就是你的 +1;二面是 +1 面的,终面就是 +2。 到了终面,前两面该检查的技术能力都检查完了;这一轮基本不会再考你专业能力,比如写代码或者做系统设计之类的。 终面考的是你这个人。 很多人到了终面就紧张,因为不知道会问什么、不知道标准答案是什么。但真相是:终面大部分问题没有标准答案。 面试官问你怎么看待某个行业趋势、问你遇到过最大的困难是什么、问你和同事发生过冲突怎么解决的。 这些问题的具体答案不重要。面试官真正在考察的是你的认知深度、价值观和抗压能力。你对一个问题的思考角度、分析过程和表达方式,比最终结论重要得多。 终面是沟通,不是答题,如果你在终面还是面试官问一个你答一个的模式,你大概率过不了。 终面更像一场对话。面试官抛出一个话题,你回应你的观点,他可能会追问或者提出不同看法,你再接着聊。候选人和面试官的对话比例在 2:1 到 3:1 之间比较健康。也要尽可能把面试节奏抓在自己手里,当然前提是对方不是那种特别强势的风格。 面试官通常会主动绕过你的准备,面的问题通常不会让你舒服。面试官当然知道你对面试有所准备,他就是要绕过你的准备,看你底层的能力。 比如你准备了一个完美的项目复盘,他偏不问你怎么做成的,他问你如果重来一次你会怎么改。比如你准备了一套职业规划的说辞,他直接问你对当前团队最大的不满是什么。 遇到没准备过的问题,不要慌。 用嘴巴去想,终面最忌讳的事:沉默太久。 遇到一个没想过的问题,不要低头沉思两分钟然后蹦出一个干巴巴的答案。把你的思维过程说出来。比如:这个问题我之前没有想过,但我觉得可以从几个维度来看。第一……第二…… 面试官想看到的就是你思考的过程。你的逻辑链条、你考虑问题的全面性、你面对未知问题时的应对方式。一个能当场把思路理清楚的人,比一个背了标准答案的人有价值得多。 面试官是善意的,到了终面这一步,公司已经在你身上投入了大量的面试资源。多轮技术面、多个面试官的时间,HR 的协调成本。他们是希望你过的。 所以不要把终面当成一场对抗。面试官不是在找理由淘汰你,他是在找理由录用你。放松一点,展示真实的自己。过度紧张和过度表演,反而会让面试官觉得你不够真诚。 终面考察的核心能力: → 对行业和技术趋势的认知深度 → 沟通表达和思维展示能力 → 价值观、性格和内核稳定性 → 面对未知问题时的应变和结构化思考 → 你对自己职业发展的思考是否清晰 4️⃣ HR 面:确认你值多少钱,以及你是不是对的人 HR 面主要做两件事:谈薪 和 确认文化匹配度。 可能会聊一些你的过去经历、未来发展方向、离职原因、对公司的了解。 这些问题听起来比较虚,但不要掉以轻心。 HR 面不是走过场,部分公司的 HR 权力很大,一票否决权是真实存在的。某里就是典型,HR 面挂人的比例并不低。 HR 面的核心是真诚和一致性。你在前三面展现的形象、你简历上写的东西、你跟 HR 聊的内容,这三者之间不能有明显矛盾。HR 的训练就是抓这种不一致,一旦被抓到,信任感瞬间归零。 谈薪环节别太紧张也别太随意。提前了解市场行情,给一个合理的范围,表达出你对这个机会的重视。 别狮子大开口,也别委屈自己。 整体来看 面试这四轮,能力要求是一条递增曲线: 一面 → 同事/mentor → 基础能力、干活能力 → 问答型,扎实回应 二面 → 虚线/+1 → 系统思维、技术深度 → 对话型,有来有回 终面 → +1/+2 → 认知、价值观、软素质 → 主导型,抓住节奏 HR 面 → HR → 薪资、文化匹配 → 真诚型,保持一致 从一面到终面,面试官的 level 在升,问题的抽象程度在升,你需要展示的东西也在变。一面考你会不会,二面考你行不行,终面考你是不是。 想明白这一点,你就知道为什么有些人技术很强但终面总挂了。不是技术不够,是他从头到尾只展示了一个维度的自己。 面试是一个完整的系统,每一层都有自己的评估逻辑,你得在每一层给出那一层需要的输出。
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给我四分钟,我会让你变得自信到可怕,从此告别自卑内耗! 这篇推文不是什么成功学鸡汤,也不是让你对着镜子大喊我是最棒的那种自我催眠。 如果你现在正处于那种当众说话脸红脖子粗,总觉得别人在背后议论你,遇到机会想抓又不敢抓,甚至在朋友圈发张照片都要反复修图半小时还怕没人点赞的状态。 那么请你用心看完这推文,我会撕碎你那些廉价的自卑,给你换上一副刀枪不入的铠甲。 首先,我要告诉你一个能让你瞬间解脱的真相,这个世界上真的没几个人在乎你。 心理学上有一个词叫焦点效应,你以为你今天穿的衣服不太搭,全世界都在笑话你。 你以为你刚才开会说错了一句话,同事们会记一辈子。你以为你走路姿势有点怪,路人都在侧目。 醒醒吧,大家都很忙忙着焦虑自己的房贷,忙着想今晚吃什么,忙着掩饰他们自己的自卑。 你眼里的天塌了,在别人眼里可能连个屁都算不上。 当你意识到没人在乎我的时候,你其实就获得了最高级的自由。 既然没人看,那你演给谁看?既然没人看你大方一点,笨拙一点,甚至出个丑又能怎样? 记住,自信的第一步是把自己从想象中的聚光灯下拽出来。 很多人对自信有误解,觉得自信就是我一定要把这事儿办成,我一定要让所有人喜欢我。 错,那是自负或者是过度补偿。真正的自信是一种允许自己失败的气度。 那些自信到可怕的人,他们走进一个房间,想的不是我要让大家都觉得我很牛,而是如果大家不喜欢我,或者我搞砸了,我也能接受,我还是我,这种底线思维才是最无敌的。 当你不再害怕丢脸,你就再也没有软肋,咱们说实话,你之所以不自信,是因为你把面子看得比命还重,你怕输,怕被拒绝,怕被看不起,但你仔细想想,就算被拒绝了,你少块肉吗?银行卡余额会变负数吗? 自信的底层逻辑是接纳自己的普通,甚至接纳自己的无能,当你敢于承认我就是不行那一刻,你反而变得无比强大。 很多人觉得得先有自信的心,才有自信的行为。其实生理学告诉我们,顺序往往是反过来的。 如果你整天缩着肩膀,低着头,走路蹭地皮,说话像蚊子叫,你的大脑就会不断接收到信号,我很弱,我很危险。然后它会分泌皮质醇压力激素,让你变得更加焦虑和猥琐。 改变自信最快的方法是物理入侵,占领空间。 坐着的时候别把自己缩成一团,把手撑开,腿放自然,站着的时候脊椎挺直,想象头顶有一根线在拉着你眼神的博弈,别躲别人的目光跟人说说话,盯盯着对方的鼻子或者眼睛,直到对方先离开,这不是没礼貌,这是在建立气场。 语速放慢越是不自信的人说话越快,只怕耽误别人的时间自信的人说话是有节奏的,甚至敢于在说话间隙留出空白沉默才是最高级的威慑力你试着坚持这一套假动作一周,你会发现你的大脑真的会被你骗过去他会觉得我好像真的挺有底气的。 我发现很多不自信的人都有一个共同的毛病,内耗。 一件事做完了就开始复盘,我是不是说错话了,我是不是表现的太急了,他那个眼神是不是在嫌弃我? 这种复盘毫无意义,他只会不断加深你的挫败感。 你要学会一种流氓逻辑,只要我不尴尬,尴尬的就是别人。 如果一件事办砸了,告诉自己这次经验值加满了,下次换个姿势再来。 如果一个人不喜欢你,告诉自己那是他的审美还没达到我的高度,那是他的损失。 这种看起来有点不要脸的心理暗示,其实是在保护你的能量场,你要像保护你的银行卡密码一样保护你的自信心。 自信不是凭空长出来,她需要成功的反馈,但问题是你不能总盯着那些大成功,很多人不自信是因为他们总想憋个大招,我要赚100万,我要考上名校,我要娶到女神,如果没达成,就觉得自己是个废物。 真正的自信是靠一个个微小的胜利堆起来的。今天按时起床了,给自己记一功。 今天在会上主动发言了,哪怕只有一句话也记一功。今天去健身房跑了20分钟,记一功。 你要在心里建一个博物馆,专门放这些微不足道的成就。当你遇到挫折想退缩时,去你的博物馆逛逛,告诉自己,我也是干成过不少事的人。 这种自我效能感的积累,才是你面对困难时最坚实的底气。 最后我想送你一句话,这句话值千金。自信的终点是不再需要任何人的认可。 当你还在问我表现的好吗?你觉得我行了的时候,你依然是别人评价体系里的奴隶。 真正的强者是拥有被讨厌的勇气。我来这个世界上不是为了满足谁的期待,也不是为了活成谁的样子,我就是我,我有我的缺陷,我也有我独一无二的光芒。 当你彻底放弃求求你认可我这个念头时,你会发现你走路带风,你眼神有光,你甚至不需要说话,别人就能感受到那种压迫感,这就是自信到可怕的最高境界。我不在乎你怎么看我,我只在乎我怎么看这个事情。 四分钟到了,这篇文章不会让你明天就变成亿万富翁,但它应该像一把火,点燃了你心底那点被压抑了很久的火苗。 别再缩在角落里了,去犯错,去出丑,去大声说话,去占领你的胃。你会发现,当你开始变得不要face的时候,这个世界反而会变得对你格外温柔。 去吧,去变得自信到可怕,去拿回属于你的主场。 如果你觉得这篇推文戳中了你,别只是点个赞就走了,试着从今天开始走,走路的时候抬头挺胸看人眼球,你会发现风景真的不一样。
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storybloq 为 AI 编码助手提供跨会话上下文持久化方案,解决每次会话从零开始、丢失决策与进度的问题。 把项目的 ticket、issue、roadmap、session handover 和经验教训都记下来,AI 编码助手下次会话能直接接上。提供 CLI、MCP 服务器(43 个工具)和 Claude Code skill 三种用法,还有个 Mac 应用实时看项目状态。
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虽然这次只赚了1m➕,赶不上大车头,但是我真的很开心。 因为在自己的短板处赚钱了,不用再看别人狂欢了,明天会更好,下次会更好。 Xpl赚的比这多多了,但是我很难受,我觉得结果是低于我的认知的,meme赚的少,但是我开心,执行是高于我在meme的认知的。 非bsc的小山寨都会被吸血。b.e看不懂。 现在圈内能涨的山寨,只有庄币和热点。不在热点,没有庄都是垃圾。
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