#全国可飞# 极品D杯大胸美少女 来找 #男技师# 做私密按摩 给大哥来了个 #反向的钟# 口交 啪啪啪 可惜大哥阳痿硬不起来了！最后自己上手艺！🫣 看到最后对白过程超精彩！（下集） 高清完整版128分钟 已更新到主页顶置TG群

Justin Skycak 数学教学思想深度研究报告 Justin Skycak 数学教学思想深度研究报告 认知科学基础、Math Academy 工程实现及可操作教学框架 摘要 Justin Skycak 的数学教学思想可以概括为一套以长期记忆、前置知识和任务选择为核心的教学系统： 建立细粒度知识依赖关系，诊断学生当前状态，提供最少必要讲解，让学生立即独立解题，再通过反馈、间隔提取和混合练习维持掌握。 这套体系最有价值的部分，是把提取练习、间隔效应、明确指导、掌握学习和个性化任务选择整合到同一系统中。它特别适合数学基础知识的快速获得、自动化和长期保持。 需要谨慎对待的部分包括： 将广义“主动学习”研究直接用于证明 Math Academy 的具体教学形式； 将直觉主要归因于重复练习； 将完全个性化视为高效学习的必要条件； 将少记或不记笔记推广为普遍建议； 用课程学习效率解释竞赛数学、证明和研究能力； 用公司内部数据证明 Math Academy 整体优于高质量人工教学。 在本次检索范围内，没有找到针对 Math Academy 的独立、同行评议随机对照研究。因此，目前能够可靠支持的是它所采用的若干教学原则，尚不能据此确认整个产品方案已经达到全局最优。 研究范围与证据等级 本报告使用三类资料： Skycak 本人的文章和公开讨论； Math Academy 关于教学法、知识图谱和任务算法的官方说明； 关于提取练习、主动学习、掌握学习、智能辅导系统、发现学习等主题的独立研究和综述。 X 的历史内容无法完整索引，因此部分观点通过 Skycak 个人网站上同步发布或扩写的文章还原。Math Academy 的系统结构可以从官方资料确认，但学习速度、产品优越性等效果主张主要来自公司自身。 报告采用以下证据等级： 等级含义A多项研究、系统综述或元分析反复支持B总体有支持，但效果依赖学习阶段、内容和实施条件C工程设计合理，缺少独立产品级验证D个人判断、价值判断或超出现有证据的推广 一、Skycak 教学理论的完整结构 数学是高度层级化的知识系统 Skycak 认为，高级数学任务由大量底层事实、程序和概念组成。学生在当前内容上遇到困难，往往源于更早的前置知识没有达到稳定掌握。 Math Academy 因此使用细粒度知识图谱表示： 一个主题依赖哪些前置主题； 一道题调用了哪些底层技能； 学习高级内容时，哪些旧技能得到隐式复习； 学生当前可以学习哪些新内容。 该知识图谱主要由领域专家手工构建。官方材料曾描述约 2500 个主题，每个主题又包含若干知识点、前置关系和组成关系。它属于专家系统和学生建模路线，核心并非让大模型自行生成课程。 这一设计很适合计算、代数、函数、微积分程序等结构明确的内容。证明、建模、策略创新和数学表达较难拆成稳定、可自动观察的节点。 证据判断：B/C。 数学确实存在大量前置依赖。具体如何拆分节点、设置关系权重，仍然包含课程专家的判断。 学习的目标是形成可长期调用的知识 Skycak 把学习看成长期记忆发生稳定改变。学生在课堂上理解了一次，并不等于以后能够独立提取和使用。 他的典型教学过程是： 给出最少必要解释； 展示一个完整示例； 学生立即独立做题； 系统提供反馈； 之后在逐渐拉长的时间间隔中重新提取； 将相关题型混合，训练方法选择； 在高级内容中继续调用底层技能。 Math Academy 将“讲解后几分钟内开始解题”作为主要教学形式，并强调自动化、间隔练习和混合练习。 证据判断：A/B。 提取和间隔有很强证据。具体到“讲解应该多短”“做几题后应该离开”，需要根据内容和学习者调整。 初学者需要明确指导 Skycak 反对让缺少相关知识的学生长时间自行发现方法。他认为初学者工作记忆容量有限，开放探索会让学生同时处理过多无关信息。 因此，他支持： worked example； 细分步骤； 显式指出子目标； 提供完整的初始方法； 随着熟练程度提高逐步撤除提示。 这一判断与认知负荷理论、示例学习效应和专业知识反转效应总体一致：知识较少的学习者通常需要更多指导；已有较强知识结构的学习者会逐渐从独立问题解决中获得更多收益。 问题在于，Skycak 有时把无指导发现、有脚手架探究、问题解决后教学和高水平开放问题放在一起批评。独立研究一般区分： 缺乏指导的发现学习； 教师设计并提供反馈的引导式发现； 学生先尝试、教师随后比较和正式讲解； 专家阶段的开放探索。 后几类方法可能有效，适用阶段和目标不同。 证据判断： 初学者需要明确指导：A/B； 所有探索都低效：D。 自动化为复杂思考释放认知资源 Skycak 强调基础事实和程序应达到快速、准确调用。例如： 基本运算； 分数和比例； 代数变形； 常见函数性质； 经常使用的解题程序。 当学生每次都需要重新推导这些内容时，工作记忆会被基础操作占用，很难处理更复杂的结构。 这个判断有较强合理性。但自动化不足以单独构成深层理解。概念知识和程序知识通常相互促进：概念帮助学生选择和修改程序，程序实践也可能促进概念关系的形成。 Skycak 关于“直觉主要来自大量重复”的观点只能解释其中一部分。数学直觉还来自： 比较不同解法； 研究反例； 转换表示方式； 解释条件为什么必要； 判断方法适用范围； 在新情境中重新组织知识。 证据判断： 基础自动化的重要性：A/B； 重复能够充分产生直觉：C/D。 二、核心方法的证据核验 提取练习 Skycak 主张学生在尝试作答前不要立即看笔记或答案。只有实际从记忆中提取，才能知道自己是否真正掌握。 一项课堂情境下的系统综述筛选了近 2000 篇摘要，最终分析了 50 个实验、5374 名学习者和49个效应量；多数研究发现提取练习对学习结果有中等或较大促进作用。研究覆盖多个年龄和学科，但非西方样本仍然较少。 实施中需要区分： 先独立提取，随后看反馈：有效； 一直不允许使用资料：可能妨碍复杂任务； 提取尚未学会的知识：容易变成无效猜测； 错误后缺少纠正反馈：可能巩固错误。 证据等级：A。 间隔练习 集中做完大量同类题，通常会产生很强的短期熟练感，但长期保持较弱。将练习分散到多次学习中，通常更有利于记忆保持。 Math Academy 根据学生状态动态安排复习，并通过高级题中调用的底层技能计算隐式复习。其 FIRe 机制会将一道复杂题的练习收益分配给多个组成技能，以减少重复做简单题的需要。 需要区分两个结论： 间隔优于集中突击：研究支持较强； Math Academy 的具体 FIRe 权重和复习算法达到最优：缺少独立验证。 证据等级：一般原则 A；产品算法 C。 混合练习 传统教材常把同类题放在同一节中。学生只需执行当前章节的方法，不必判断题型。 混合练习将多种问题放在一起，要求学生先回答： 这道题应该使用什么方法？ 它特别适合训练： 区分相似问题； 方法选择； 长期保持； 防止依赖章节标题和表面格式。 初次学习一个程序时，少量连续同类练习仍有价值。较合理的顺序是： 少量集中练习 → 间隔复习 → 混合辨别。 证据等级：B。 效果依赖题型之间是否需要辨别。没有辨别需求时，混合练习未必带来明显收益。 主动学习 Skycak 经常引用 STEM 主动学习研究，支持学生实际解决问题，而非持续听讲。 这里存在定义差异。相关大型元分析中的主动学习包含课堂讨论、小组任务、测验、问题解决和高阶思考等多种活动；Skycak 将它主要落实为“简短讲解后个人独立做题”。两者存在重合，但研究不能直接证明这一种具体形式优于所有其他主动教学形式。 能够稳妥得出的结论是： 学生需要频繁作答和思考； 持续被动听讲通常效果较差； 活动形式需要与学习目标匹配； 个人练习、小组解释和教师讨论可以同时存在。 证据等级：主动参与 A；Skycak 的窄定义 B/C。 掌握学习 掌握学习要求学生达到预定标准后再进入依赖该知识的新内容。未掌握时提供额外练习、反馈和补救。 总体研究显示掌握学习通常产生正向效果，但效果高度依赖： 掌握标准如何定义； 是否有高质量纠错； 学生获得多少额外学习时间； 测试是否与训练内容高度相似； 学生能否长期坚持。 智能辅导系统的元分析也通常发现正向效果，但系统自带测试上的效果往往大于外部标准化测验，说明部分收益可能来自训练与评价的一致性。 证据等级：B。 三、Skycak 观点中证据较弱的部分 “真正的刻意练习必须完全个性化” Skycak 认为，只有系统能够根据每名学生的实时状态选择任务，才称得上严格意义上的刻意练习；普通班级很难实现这一点。 个性化确实能够减少： 重复已掌握内容； 跳过未掌握前置知识； 全班使用同一难度； 复习时机不匹配。 但“完全个性化是高效学习的必要条件”缺少充分证据。高质量班级教学也可以通过： 分层任务； 小组反馈； 低风险测验； 作业数据； 教师巡视； 周期性诊断； 实现部分个性化。 证据等级：C。 “学生通常不应该记笔记” Skycak 认为，记笔记经常变成把教师的话复制到纸上，降低实际提取和解题时间。他建议主要保留少量参考材料，把时间用于练习。 这个批评对机械抄写成立。但研究并不支持“普遍不记笔记”： 生成式笔记可以促进组织和解释； 笔记可以作为外部存储； 引导式笔记可能提高注意和学习效果； 抄写式笔记通常价值较低； 在提取测试时依赖笔记会削弱诊断价值。 更可靠的规则是： 学习时可以写结构化笔记；练习时先闭卷提取；完成后再用笔记检查和修正。 证据等级：Skycak 的普遍建议 D。 “困难问题通常浪费学习时间” 对初学者和课程基础学习而言，一小时反复尝试一道远超当前能力的问题，单位时间获得的正确反馈很少，确实可能低效。 竞赛数学、证明和研究型训练具有不同目标。它们要求训练： 在长时间没有反馈时维持问题状态； 生成和淘汰猜想； 构造反例； 切换表示； 修正证明； 忍受较低成功率； 从失败路径中提取策略。 AoPS 等竞赛教育体系会主动让学生接触超出当前常规程序的问题，并把挣扎、失败和讨论作为训练内容。 因此，需要区分： 知识获得任务：较短反馈周期通常更有效； 开放搜索任务：长时间探索本身就是训练对象。 证据等级：针对初学者 B；推广到所有数学训练 D。 四、Math Academy 产品设计分析 Math Academy 的产品结构可以分成四个部分。 专家构建的课程模型 领域专家拆分主题、编写解释、设计例题和练习，并指定前置关系。它通过人工课程设计保证内容结构和解法稳定。 优势： 可控； 可审查； 不依赖大模型临时生成； 前置关系比较明确。 风险： 图谱反映编写者的课程观； 难以覆盖所有非标准解法； 维护成本高； 证明和建模难以细粒度编码。 学生状态模型 系统综合诊断测试、练习结果、答题时间、近期错误和历史复习记录，估计学生对不同主题的掌握程度。 问题在于，系统只能根据可观察行为推断知识。答对可能来自： 真正理解； 记住模板； 猜测； 利用题目格式； 短期记忆。 因此，状态模型需要加入解释、变式和迁移任务，避免只观察标准答案。 任务选择 系统从以下任务中选择下一项： 学习新知识； 修补前置缺口； 复习即将遗忘的知识； 完成测验； 暂停当前课程并降低难度。 官方说明称测验通常会调整到大约 80% 的成功水平，并在学生连续出错时停止新内容、转入补救。 这能够控制平均学习难度，但对追求高正确率的学生可能产生长期失败感。产品需要明确告诉学生： 当前是新知识训练； 当前是熟练度检查； 当前是开放挑战； 不同任务具有不同预期正确率。 复习压缩 FIRe 机制通过复杂题中的组成技能，计算底层知识获得了多少隐式复习，从而减少单独练习简单题。 这是很有价值的工程设计，但它依赖两个假设： 成功完成复杂题确实意味着底层技能得到有效提取； 人工设定的组成关系和权重能够准确表示练习收益。 这些权重尚未看到独立验证。 五、总体证据矩阵 Skycak 或 Math Academy 的主张证据等级判断学生需要实际解题，不能长期只听讲A可靠提取练习提高长期保持A可靠间隔练习优于集中突击A可靠初学者通常受益于明确指导和完整示例A/B可靠，但应逐渐撤除指导基础技能自动化有助于复杂任务A/B可靠混合练习有利于方法辨别B依赖题型和学习阶段掌握前置知识后再推进B原理合理，实施条件重要智能系统可以改善任务分配B总体有支持，效果差异大所有学生都需要完全个性化C工程主张FIRe 是最优复习算法C缺少独立验证80% 左右是普遍最佳难度C可作起始参数，不能普遍化不记笔记更有利于学习D过度推广数学直觉主要由重复形成C/D只解释部分机制困难问题通常不值得投入时间D只适用于部分学习目标Math Academy 明显优于人工教学C尚缺独立产品级证据 六、可操作的六层数学教学框架 该框架保留 Skycak 体系中证据最强的部分，同时加入概念理解、迁移、开放问题和心理负荷控制。 课程结构层 将课程内容拆成可教学单元，并记录四类关系： 内容说明前置知识学习当前内容前必须独立掌握什么组成技能完成当前任务时实际调用什么相似概念学生容易混淆哪些方法或定义迁移方向当前知识以后会用于哪些复杂问题 单元不宜只用“章节”表示。较合理的粒度是学生能够在一次或数次学习中形成初步掌握的技能或概念。 例如“一元二次方程”可以拆成： 整式运算； 提取公因式； 乘法公式； 因式分解； 零乘积性质； 配方法； 判别式； 方法选择。 状态诊断层 每个单元使用五级掌握状态： 状态可观察标准M0 未知无法完成，或尚未接触M1 辅助完成在示例、提示或笔记帮助下完成M2 即时独立学习后能够独立完成同结构题M3 延迟稳定数天后在混合题中仍能独立完成M4 迁移掌握能解释、比较方法并解决新变式 推进规则： 新课程的必要前置知识至少达到 M2； 高度依赖的核心前置知识应接近 M3； 只达到 M2 的内容必须进入后续复习； 证明、建模和竞赛内容需要观察 M4。 这样可以防止系统把一次答对直接视为完全掌握。 新知识获得层 一次新知识学习使用以下过程： 用一至两个问题检测前置知识； 给出目标、条件和方法； 展示一个完整示例； 学生复述关键判断； 学生独立完成三至五个变式； 错误后先定位错误类型，再提供提示； 达到初步稳定后停止连续同类练习。 讲解时间没有统一上限。判断标准是学生是否获得完成第一次独立尝试所需要的信息。 反馈顺序建议： 指出结果是否正确 → 标出错误位置 → 提供局部提示 → 展示完整解法。 不要在第一次错误后立即给完整答案。 长期保持层 可以先使用一个简单的复习时间表： 当天 → 1天后 → 3天后 → 7天后 → 21天后 → 60天后 根据表现调整： 独立正确且速度稳定：拉长间隔； 正确但明显犹豫：保持当前间隔； 依赖提示：缩短间隔； 完全忘记：返回简短讲解和即时练习。 复习题应逐渐从同类题转向混合题。复习时先闭卷尝试，再使用资料。 高级题已经充分调用某项底层技能时，可以减少单独复习，但不应完全取消延迟抽查。 概念与迁移层 每个核心主题至少配置四类非标准任务： 任务目的方法比较判断不同方法的条件、成本和优点错误分析找出错误推理发生的位置反例任务判断结论缺少什么条件新情境变式检查是否能够迁移 例如学习一元二次方程后，不只要求求解，还可以要求： 判断因式分解、配方和公式法分别适合什么情况； 分析“方程两边同时开平方”的错误； 构造一个有两个整数根的方程； 根据根的性质反向确定参数； 解释判别式为什么能够决定实根数量。 难度与心理负荷层 将任务明确分为三种类别，避免学生把所有错误都理解为学习失败。 类别目标建议首次正确率巩固任务验证稳定掌握85%—100%学习任务获得新知识70%—85%挑战任务训练搜索和迁移20%—60% 这些比例只是起始参数。 连续出现以下情况时应降低难度或修复前置知识： 两到三次独立尝试都无法开始； 错误集中在同一底层步骤； 学生只能模仿示例表面形式； 学生无法说明当前使用的方法； 学习任务长期低于约 60%。 连续两次学习中正确率很高、速度稳定且不依赖提示时，应减少重复并加速推进。 七、建议的任务时间结构 普通数学学习：60分钟 时间内容5分钟闭卷提取近期旧知识10分钟新知识讲解和示例20分钟独立变式练习和反馈10分钟间隔混合复习12分钟方法比较、解释或迁移题3分钟记录错误与下次任务 时间比例可根据课程阶段调整。新内容较多时增加获得阶段；复习期增加混合练习。 算法竞赛或高水平数学：90分钟 时间内容10分钟基础知识和模板提取20分钟新算法、定理或典型结构20分钟标准变式练习30分钟非标准问题的独立搜索10分钟反例、证明或失败路径复盘 竞赛训练中，开放问题时间不能被自适应基础练习完全取代。 建议的总体任务比例： 课程基础阶段：获得与巩固 70%，迁移与挑战 30%； 竞赛初期：获得与巩固 60%，迁移与挑战 40%； 高水平竞赛阶段：获得与巩固 30%—40%，迁移与挑战 60%—70%。 八、教学数据指标 系统不应只记录总正确率。建议跟踪以下指标： 指标计算内容用途延迟保持率学习数天或数周后的独立正确率判断是否真正保持提示依赖率使用提示或资料的题目比例区分独立掌握和辅助完成新知识掌握速度每小时从 M0/M1 达到 M3 的单元数判断学习效率迁移成功率未见过变式中的正确率防止只记模板错误恢复时间从首次错误到独立正确需要多久判断反馈质量方法辨别率混合题中选择正确方法的比例判断是否会识别题型主观负荷学生对难度、疲劳和挫败的简短评分防止长期过载 正确率只能与任务类别结合解释。挑战题正确率低，不应降低学生的“掌握度”评价。 九、四周试运行方案 准备阶段 选择一个范围有限的单元，拆分约 30—80 个知识节点。为每个节点准备： 两至三道诊断题； 一个简短解释； 一个完整示例； 三至五道即时变式； 两道延迟复习题； 一道迁移或错误分析题。 第一周 完成诊断并建立初始掌握状态。记录： 当前正确率； 作答时间； 提示使用； 学生主观难度； 前置知识缺口。 第二至第三周 运行完整流程： 诊断 → 新知识 → 即时练习 → 混合复习 → 迁移任务。 每周根据错误数据修正： 节点粒度； 前置关系； 提示内容； 题目难度； 复习间隔。 第四周 进行三类评价： 无提示延迟测验； 与训练题表面不同的迁移题； 学生对压力、进步感和控制感的反馈。 判断框架是否有效时，应同时观察： 掌握速度是否提高； 延迟保持是否提高； 迁移能力是否下降； 学生是否长期感到挫败； 教师准备和维护成本是否可接受。 十、结论 Skycak 的体系可以作为数学教学中的高效率知识获得系统。它最适合解决： 学生前置知识差异； 固定班级进度； 基础技能不稳定； 复习时机不合理； 优秀学生重复等待； 教师无法持续追踪大量细粒度技能。 它不能独立代表完整数学教育。完整方案仍需保留： 数学解释和书面表达； 概念之间的联系； 证明与反例； 建模； 开放问题； 长时间问题搜索； 同伴讨论； 学习动机和自主性。 实际采用时，可以把 Math Academy 的思想用于知识获得、熟练化和长期保持，再用独立的迁移与挑战任务训练证明、竞赛和研究能力。这样能够保留其认知科学优势，同时避免把数学能力缩减成标准题目的正确率。

今天给我推送了一条新闻，时间竟然是2025年的，他讲的是肯德基的母公司百胜餐饮集团 没想到他们早早就落地AI 应用了，现在更是跑到 3.8 万家 + 400 亿数字 GMV 肯德基的店长这一岗位，过去一年被 NVIDIA 悄悄重新定义了 📖 2025年 Yum Brands 旗下肯德基 必胜客 塔可钟 Habit Burger 加一起 6.1 万家门店 2025 年 3 月跟 NVIDIA 签独家 Yum 是 NVIDIA 餐饮业的第一家客户 500 家先上线 Q2 铺开，一年时间已经全网开跑 · 合作的三个方向，一个比一个狠 1️⃣ 第一 drive-thru 跟客服电话 voice AI 跑在 NVIDIA Riva + NIM microservices 上 能处理复杂菜单和各种口音 2️⃣ 第二 后厨 computer vision 实时盯员工 官方说法叫「优化前后厨效率」 落到执行 是每个工位接摄像头 + 实时分析 + 异常告警 Fairwork 公开质疑过 Yum 没回应 3️⃣ 第三 这一条真正狠 店级 AI 分析 叫 Accelerated Restaurant Intelligence 扫所有门店数据 把头部门店的最佳实践抽出来 给业绩差的门店自动生成 action plan 店长每天打开 跟着做就行 干的是店长上面那一层，区域督导的活 · Yum 这盘棋下了好几年 2023 年开始攒自有技术 自研 + 收购 2024 年整合成一个平台 叫 Byte by Yum 2024 末 Dragontail 厨房派送系统已经跑在 8000 家门店 2025 Q1 跟 NVIDIA 签独家 Pizza Hut + KFC 的 coaching app 已经覆盖 120 个国家 2 万家门店 6.1 万家门店每天产生的订单 客服录音 后厨视频 全是它喂给 NVIDIA 模型的训练数据 NVIDIA 这次拿到的 是全球最大的店面运营数据集 · Yum CTO Joe Park 那句话挺值得记 「最终目标是把技术嵌入到全球每家门店的每一个 touch point」 翻译过来 这场 AI 落地，火力压在「人」这一侧 炸鸡本身便宜，贵的一直是站在炸鸡旁边的人 现在呢？ Yum Brands Q1 2026 财报 系统销售 +6% 同店销售 +3% 数字销售逼近 110 亿美元 数字占比刷新到 63% 在全球快餐业里这是天花板水平 · Byte by Yum 那个平台 一年前还在跑 500 家试点 现在覆盖到 3.8 万家，占全网 61% 的门店 跑通了 400 亿美元的数字销售 Byte Coach 那个给店长用的 AI 助手 这一季又新加 4000 家肯德基海外门店 总数到 2.8 万家 每天告诉店长该做什么 · Taco Bell 这一块开始看到具体结果 drive-thru voice AI 已经铺到 600 家 关键数据 装了的门店 员工流失率下降了 快餐业每年 100%+ 的员工流失率 这是 AI 第一次反向压住这条曲线 同时在试 AI 动态菜单板 每辆车开过来 菜单根据这辆车自动调整 A/B test 跑在每天千万次级别的 drive-thru 流量上 Taco Bell US 单季 +8% Habit Burger +5% KFC + Taco Bell 把 Pizza Hut 的颓势压住了 · 国际侧也开始铺 KFC 英国 澳洲今年内上 Byte bundle 再加 2000 家 Taco Bell 英国 Q1 成第一个海外完整上线两个 bundle 的市场 KFC 全球开了一个 Innovation Pantry 把市场 A 的成功爆品快速搬到市场 B 🌟 总结 一年前签 NVIDIA 那一笔 看起来像 PR 一年后 Byte 跑到 3.8 万家 + 400 亿数字 GMV 快餐业的 AI 落地，在没人看的地方已经跑通了一大段

2026足球盛宴冷门频出，你还在玩那种“买定离手”然后提心吊胆死扛90分钟的传统竞猜吗？相信很多人都经历过那种开场不到十分钟强队被偷袭灌一球，剩下的时间只能坐在电视机前狂吃速效救心丸的绝望感。 今年我彻底转型了，在Bybit上玩他们新出的国际足球净胜球交割合约，直接打开了新世界的大门。因为这个产品的底层机制允许我们在比赛进行中随时开仓、随时平仓，这在瞬息万变的大赛赛场上简直是“救命神器”。 它的价格计算连数学不好的人也能一秒看懂，即“10 + 主队净胜球”。场上进球了价格立马跳动，拼的就是你的临场反应和手速。 比如在昨晚的比赛中，我开赛前做多主队，结果上半场主队后防失误先丢一球。换作以前我的本金已经注定要打水漂了；但在Bybit上，我冷静地看着盘面波动，反手开了一个3倍杠杆的空单进行锁仓对冲。下半场客队反击扩大比分时，我的空头头寸瞬间爆发，不仅抹平了上半场的损失，甚至还反向收米。 它最吸引人的地方就是把主动权重新交到了你手里。局势不对立马斩仓跑路，局势大好一键平仓落袋为安，绝不拖泥带水。再加上现在官方正在办百万美元规模的足球季活动，完成日常预测或者小额交易任务就能源源不断地攒积分，按积分比例瓜分奖池，主打一个稳健参与。 告别被动！活动核心主页面： 稳字当头！严谨的合约清算与极端行情处理机制： 使用我的专属邀请链接注册，拿走你的看球防身福利： #Bybit# #反向指标# #看球日常# #冥灯逆袭# #赛中平仓#

世界杯马上开始了，我不得不考虑这是我人生中的一次重大机会。 我认为今年世界杯最值得研究的地方：不是谁会夺冠，而是谁能在全球注意力失控之前，提前买到便宜的概率、便宜的流量和便宜的叙事。 为什么这么说？ 因为世界杯从来不只是四年一次的足球比赛，它更像是全球注意力在一个月内的集中爆破：球迷熬夜、品牌砸钱、平台抢用户、庄家开盘、交易员找错价、内容创作者抢流量，所有人都在同一个时间窗口里下注自己的判断。有人看球，有人买球衣，有人做酒吧生意，有人炒球星卡，有人做预测市场，有人靠一场冷门翻身，也有人在加时赛最后一分钟把本金清零。 如果说过去的世界杯发财靠的是线下门票、博彩、球衣、酒吧、广告和球星卡，那么今年最大的变化是：预测市场开始把世界杯变成一个可交易的链上资产池。 截至 2026-06-10 日，Polymarket 平台整体日成交量在近期数据中达到 $137.9M，未平仓金额约 $1.45B；而“2026 FIFA World Cup Winner”相关市场，已有新闻报道称累计成交量突破 $1.8B，法国和西班牙一度是冠军热门，市场隐含概率约 16% 左右。换句话说，比赛还没踢完，钱已经在链上跑了好几圈。 / - / “世界杯”历年玩法 1.最古老的发财方式，是把世界杯当成线下流量生意 酒吧、夜宵店、烧烤摊、酒店、旅游、转播包厢、球衣周边，这些都是传统玩法。世界杯期间，人的情绪会被赛程重新安排：凌晨也有人消费，冷门也会制造讨论，强队输球也能带动二次传播。对线下商家来说，发财的关键不是预测冠军，而是提前卡位：大屏、酒水套餐、球迷社群、主队主题夜、短视频传播，一套组合拳下来，比赛本身就是免费广告。 2.卖“情绪纪念品”。 球衣、围巾、贴纸、球星卡、纪念币、限量周边，都是世界杯注意力的实体化。比如 Panini 世界杯贴纸长期是球迷文化的一部分，2022 年世界杯贴纸集齐成本曾被媒体报道上升到很高水平；FIFA 年报也显示 2019–2022 周期总收入达到 $7.568B，世界杯相关授权、转播、商业权益本身就是巨大的产业链。 3.押注与交易 传统体育博彩里，世界杯一直是全球最大的投注场景之一。近期行业报道预计，2026 年世界杯全球体育博彩投注额可能达到 $60B 级别，北美三个主办国贡献约 $5.7B；另有媒体报道，美国市场对世界杯投注规模的预期可能超过许多传统体育大赛。 4.内容和流量套利 每届世界杯都会诞生一批“懂球帝”“反向明灯”“毒奶主播”“战术博主”“盘口复盘号”。真正赚到钱的人不一定是猜得最准的人，而是最会把观点产品化的人：赛前前瞻、赛后复盘、赔率异动、球星故事、冷门分析、短视频切片、社群付费、广告带货。世界杯不是一个月的比赛，而是一个月的内容牛市。 5.第五种方式，是今年最有新意的预测市场 Polymarket、Kalshi、Gate 等平台让“法国能不能夺冠”“美国能不能进几强”“某队能否小组第一”变成可买卖的概率。它和传统博彩最大的不同是：你不一定非要等结果出来才能赚钱。只要市场概率从 2% 涨到 6%，理论上就已经出现了数倍浮盈；你交易的是“概率变化”，不是只赌最终结果。 / - / “世界杯”今年变量 已检索数据：预测市场的资金已经提前拥挤。 Polymarket 的世界杯冠军市场已被多家新闻源报道累计成交量突破 $1.8B；当前市场数据里，法国冠军市场的未平仓金额约 $8.0M、7 日成交约 $7.7M，西班牙未平仓约 $4.7M、7 日成交约 $7.7M。这说明资金不是等决赛才来，而是在小组赛、伤病、阵容、舆论变化阶段就开始定价。 已检索数据：长尾球队也出现异常活跃。 在“World Cup Winner”搜索结果里，一些长尾球队的 7 日成交量非常高，例如刚果（金）相关市场 7 日成交约 $27.9M、埃及约 $17.6M、阿尔及利亚约 $14.1M、哥伦比亚约 $14.1M。这些不是说它们一定有冠军实力，而是说明长尾概率市场正在被大量交易，流动性已经足够吸引投机资金。 推演判断一： 今年的机会不在“猜冠军”，而在“猜市场会怎么重新定价”。 如果一个球队赛前隐含概率只有 0.2%–2%，但它第一场赢球、热门队受伤、同组混乱、舆论突然发酵，那么它的概率可能短期翻倍甚至数倍。这个过程中，即使它最终不夺冠，早期买入者也可能通过卖出概率上涨获利。 推演判断二： 预测市场会把世界杯拆成很多小型金融市场。 过去普通球迷只能买胜平负、冠军、比分；现在市场会拆成冠军、小组出线、小组第一、单场胜负、球员进球、红牌、晋级路径、甚至社交话题。盘口越碎，信息差越多；信息差越多，就越容易出现“以小博大”的窗口。 推演判断三： 世界杯会同时带动链上和链下两条发财线。 链上是 Polymarket、Kalshi、CEX 预测市场、体育概念 meme、球迷代币；链下是酒吧、内容账号、社群、周边、短视频、电商。真正稳的人，不会只押一个冠军，而是把注意力变成多个现金流入口。 / - / “世界杯”机会清单 1.低风险：内容流量号。 风险等级：★★☆☆☆ 这是最适合普通人的玩法。开赛前做球队前瞻、盘口观察、冷门分析；比赛中做实时评论；赛后做复盘和争议判罚拆解。它的本金不是钱，而是时间和执行力。最适合的内容方向包括（仅举例）： “每天三场比赛的概率变化” “Polymarket 盘口异动观察” “冷门队为什么被资金买入” “球星伤病如何影响冠军赔率” “普通人看不懂的世界杯钱流向” 发财逻辑： 你不是直接从比赛赚钱，而是从流量赚钱。广告、社群、课程、付费资讯、带货、赞助都可以变现。 最大风险： 内容同质化严重，必须有数据、有观点、有持续更新。 🟠 2.中低风险：世界杯社群和资讯产品。 风险等级：★★★☆☆ 世界杯期间，很多人不是缺比赛，而是缺“有人帮我筛信息”。如果你能做一个高质量社群，每天整理赛程、伤病、盘口变化、预测市场价格、关键新闻，就能把混乱的信息变成产品。 发财逻辑： 收会员费、社群费、广告费，或者导流到自己的内容账号。 最大风险： 如果过度承诺收益，容易变成非法荐赌或金融诈骗；必须定位成信息整理和研究，不承诺盈利。 🟠 3.中风险：预测市场价差交易。 风险等级：★★★☆☆ 这是今年最值得重点写的机会。比如同一个事件在 Polymarket、Kalshi、CEX 预测市场、传统博彩公司之间，可能出现不同隐含概率。如果 A 平台认为某队夺冠概率是 10%，B 平台认为是 13%，中间就可能有价差。 发财逻辑： 买低估概率，卖高估概率，或者在赔率变化中提前退出。 最大风险： 平台规则、结算标准、地区限制、手续费、流动性、提现、监管都会吃掉利润。 🟠 4.中高风险：长尾冠军票。 风险等级：★★★★☆ 这就是最典型的“以小博大”。买一个市场概率只有 0.2%–2% 的球队，不是因为它一定会夺冠，而是赌它在某个阶段被市场重新定价。比如第一场爆冷赢球、同组热门翻车、核心球员伤愈、淘汰赛路径变好，它的价格可能从 0.2% 涨到 1%，看似还是小概率，但账面已经是数倍变化。 发财逻辑： 不等夺冠，吃概率上修。 最大风险： 大多数长尾票最终归零；如果不提前设退出点，很容易从浮盈变废纸。 🟠 5.高风险：单场冷门与红牌类事件。 风险等级：★★★★★ 这种玩法最刺激，也最危险。世界杯单场比赛情绪极端，红牌、点球、VAR、伤停补时都可能瞬间改变结果。市场会在几秒钟内重定价，手慢的人可能只能接盘。 发财逻辑： 用小仓位押极端事件，比如冷门、平局、点球大战、红牌、弱队先进球。 最大风险： 信息延迟、盘口滑点、流动性不足、情绪上头，都会让人连续亏损。 🟠 6.高风险：体育概念 meme 和球迷代币。 风险等级：★★★★★ 世界杯期间，某些国家队、球星、吉祥物、梗图、球迷代币、体育 meme 可能突然暴涨。它们不是基本面资产，而是情绪资产。 发财逻辑： 提前埋伏叙事，等社交媒体爆发。 最大风险： 绝大多数会快速归零；庄家控盘、合约风险、假币、流动性抽走都很常见。 / - / 以小博大 今年世界杯的“以小博大”机会拆解： 第一层：买低概率，但不买纯幻想。 低概率不是乱买。真正值得研究的是“市场价格很低，但有路径改善可能”的球队或事件。比如同组结构较弱、赛程有利、防守稳定、点球能力强、核心球员伤愈、热门队内耗，这些都可能让市场概率上修。 第二层：买之前先想卖点。 很多人买长尾票时只想着“万一夺冠呢”，但专业一点的玩法应该是：“如果它从 1% 涨到 3%，我是否先卖一半？”世界杯预测市场最核心的不是信仰，而是退出纪律。以小博大不是拿到归零，而是拿到概率错价被修正。 第三层：不要只买冠军，买路径。 冠军市场最热，赔率也最容易被聪明钱盯住。反而是小组出线、小组第一、进八强、单场不败、某队进球数这类路径型市场，可能更容易出现错价。因为普通人只看冠军，专业交易员看晋级树。 第四层：盯资金流，而不是只盯新闻。 Polymarket @Polymarket 数据里，一些长尾世界杯冠军市场出现了高额 7 日成交和“smart money bullish”信号。这里不能简单理解为“聪明钱一定看好它夺冠”，更可能是资金在交易概率波动。但它至少说明：这些市场已经有足够流动性，适合短线概率交易。 第五层：用小仓位，而不是用人生梭哈。 真正的以小博大，应该是用 1%–5% 的娱乐仓去买非线性机会，而不是拿生活费赌奇迹。世界杯最容易让人上头，因为它有民族情绪、球星情怀和集体狂欢，但市场不会因为你热爱某支球队就给你返钱。 #世界杯赛程#

Tom Lee说软件风险回报比更好——我的数据也在说同一件事 Fundstrat的Tom Lee今天分享了几个值得记录的观点： 长期： 美国AI领导地位的红利可能持续10-20年。他提出数据已成为第四大生产要素——继土地、资本、劳动力之后。数据一直都在，但只有AI出现后才真正被廉价高效地处理，这才是这轮行情的底层逻辑。 短期三个月的风险他也不回避： 1. 美联储如何应对通胀 2. PPI管道里仍有通胀冲击，债券收益率若同步上行市场会很难受 3. IPO供应压力（Cerebras们排队上市，股票供给在增加） 经济增长预期 他预计美国第二季度经济增长将达到 3% 到 4%，这远强于受政府停摆和寒冷天气影响的前几个季度。 估值： 他认为现在是盈利驱动的融涨，企业盈利同步创新高，PE并未过度扩张——这和我之前说的"现在不是.com泡沫"逻辑一致。 最关键的一点： 他明确说了，硬件大涨之后，软件的风险回报比现在更具吸引力，并将软件列为当前首选板块。Bill Ackman增持微软也在强化这个逻辑。 我的总结： 我想法也是短期1 2个月回调，中长期看涨，这三个月表现好的相对别的板块来说会是7大科技，软件股和防御股。软件股补涨，硬件股回调，回调完后又会出现不错的机会。市场就像钟摆一样，在贪婪和恐慌里摇摆，在不同的板块里轮动。过度扩张的板块会赢来均值回归，被过度忽视的板块会迎来补涨。我现在基本也是大仓位在确定性高的硬件股里，但现在我会把10-20%挪到软件股试水，估值修复需要时间，所以更多的还要等右侧确认信号。 Tom Lee说的和我的数据在说同一件事。摩根大通拥挤度模型：半导体接近历史极值，软件只有22.8%。IGV已突破反向头肩底颈线，机构在悄悄建仓。资金流向不会说谎。一个华尔街最知名的多头，一个拥挤度数据模型，同时指向一个方向：软件的反转窗口正在打开。 等Salesforce和Snowflake财报验证，故事才刚开始。 #软件股# #美股分析# #TomLee# #板块轮动# #IGV# #科技股# #AI投资#

🚨 突发：🇺🇸 有人正在提前交易这场战争。 凌晨 3:40，价值 9.2 亿美元的原油空单砸出。 70 分钟后，Axios 报道称美国与伊朗即将达成协议。 油价暴跌 12%。 仅这一笔交易：盈利 1.25 亿美元。 几分钟后，伊朗宣布成立“波斯湾海峡管理局”。油价随后反向暴拉 8%。 这已经不是第一次了。 特朗普上一次重大声明前，就有人提前布局了 7.6 亿美元。 这一次，则是 9.2 亿美元。 这场冲突中的每一次重大行情，似乎都有人在新闻发布前就提前知道了消息。

今天SK 海力士正式登陆纳斯达克。 我直接用 @EasyClawBot 分析了这件事对存储板块的影响，不到一分钟出来一份完整分析。 先说事件本身有多大：海力士以 $149/ADR 定价，募资约 $265 亿，认购超额 7 倍 —— 史上第二大股票发行。 这不是一般的 IPO。 这是把全球 AI 存储龙头直接搬到美股投资者面前，把 HBM/DRAM 的定价权公开化。 AI 给我整理的核心逻辑是这样的： ✅ 7 倍超额认购 → 全球资金对 AI 存储的定价意愿极强，整个赛道估值中枢上移 ✅ 对标美光 → 存储股估值差缩小，A 股存储龙头有明显比价效应 ✅ 募资方向 HBM 产能 → 进一步强化 "AI 存储超级周期" 叙事 基本面也配合：管理层确认 2026 年 HBM/DRAM/NAND 产能全部售罄，DDR5 部分产品近乎零库存，行业已进入卖方市场。 但今天最有意思的地方在这里： 叙事这么火，A 股存储板块今天集体暴跌 5%～8%。 德明利 -7%、兆易创新 -7.7%、澜起科技 -6.2%，最深的普冉股份 -8.5%。 我问 EasyClaw：这是怎么回事？ 它的解读是： 👉 利好兑现即出货 — 海力士上市是早已充分预期的事件，今天是短期情绪高点，资金借利好撤 👉 抽血效应 — $265 亿超大盘 IPO 吸走全球 AI 存储配置资金，短期形成分流 👉 估值透支 — A 股存储前期涨幅已经巨大，超级周期预期高度 price-in，获利盘压力大 这个分析我觉得很专业 —— 它没有把 "中长期利多" 和 "今天大跌" 混为一谈，而是清楚拆开讲。 最后的整体判断： 中长期：涨价周期 + 产能售罄 + 国产替代，趋势没破，逻辑还在。 短期：板块级情绪退潮，高位股波动加剧，海力士美股首日表现如果不佳，还可能反向拖累 A 股情绪。 以前我自己分析这种事件，要同时看财报、新闻、行情、机构报告，花一两个小时整理框架。 现在 EasyClaw 先把逻辑链帮我理清，我再花时间判断要不要进，效率差别挺明显的。 美股财报季继续，存储板块值得持续盯。 下载体验： 每天200积分免费使用GPT5.6 Sol顶尖模型； 粉丝专属 95 折优惠码：MJLH8QY7

《🔥如何使用DeepSeek选股炒股，让收益跑赢95%的散户？六年股民实战分享！》 本文为入市六年老股民的真实实操心得，全程落地可复制，无空泛理论。 一、炒股六年亏掉一辆车，直到我换了一种选股方式 先上一组真实数据：我今年的收益率是37.6%。不算惊人——肯定比不过那些抓到翻倍妖股的幸运儿。 但支付宝给我弹了一个提示：「你的收益超过了95%的基民和股民」。那会儿我才意识到：原来A股里大部分人今年压根没赚到钱。 我炒股六年，前五年都在亏。不是小亏，是把一辆本田雅阁亏进去的那种。我试过追涨停板、学过波浪理论、研究过缠论、还花过8000块报过一个「游资操盘手」的课。结果呢？亏得更快了。 后来我终于想明白了一件事：我根本不是在做投资，我是在赌博。我所谓的「选股」就是刷雪球看谁被讨论得多、看东方财富的评论区哪只票热度高、看哪个大V又发了代码。 我没有做过哪怕一次完整的公司基本面分析——因为我根本不知道怎么做，也没有时间做。直到DeepSeek出现。 梁文锋的幻方量化是DeepSeek的母公司——中国最顶级的量化对冲基金之一。他们训练出来的AI模型，骨子里就带着金融分析的基因。这个工具让我第一次觉得——原来一个散户也可以像机构那样做研究。 今年我选出来的每一只股票，都经过了DeepSeek至少三个维度的深度分析。没有一只是因为「听别人说好」就买的。这篇文章，就是我今年用DeepSeek选股的全套方法论。 二、DeepSeek选股的「铁三角」——基本面+技术面+情绪面 机构选股不是靠「感觉」或者「消息」——他们靠的是一套系统化的分析框架，覆盖三个核心维度：基本面（这家公司值不值得买）、技术面（现在是不是买入的好时机）、情绪面（市场其他参与者在想什么）。 散户和机构最大的差距就在于——散户三个维度一个都不看（或者只看技术面画几条线），机构三个维度都有专职团队覆盖。DeepSeek帮我把这三个维度的分析能力，从「机构专属」变成了「散户可及」。 三、基本面分析——五个提示词挖出财报里的「隐藏信息」 基本面分析是选股的核心。但A股有5000多家公司，每家公司的年报动辄两三百页——你就是辞职在家全职读也读不完。 DeepSeek的价值就是：它能在几分钟内啃完一份年报，帮你提炼出最关键的信息。但不是你随便问一句「这家公司怎么样」就行——你得问对问题。以下是我反复验证过的五个「挖金问题」，每一个都对应一个具体的选股逻辑。 第一问：盈利质量——公司赚的是真金白银还是纸面利润？ 很多公司报表上的净利润很好看，但实际上根本没收到现金——全是应收账款。 你要让DeepSeek帮你做这个「揭老底」的检查：「分析[公司名]最新年报，计算经营性现金流与净利润的比值（近三年趋势），检查应收账款占营收的比例是否异常上升，判断公司的盈利质量是否存在水分」经营性现金流长期低于净利润、应收账款增速持续高于营收增速——这两条红灯同时亮起，直接pass。 我今年用这个提示词排除了至少4只「看上去很美」的股票。 第二问：成长持续性——增长是加速还是减速？ 看增长不能只看「有没有增长」，要看「增长的加速度」。连续三年营收增长30%-25%-18%，增速在递减——这是成长性衰竭的信号。 提示词：「分析[公司名]近三年营收和净利润的同比增速变化趋势，计算复合增长率，判断公司的成长是加速还是减速，分析减速的主要原因是否具有持续性。」 第三问：护城河——凭什么竞争对手抢不走它的生意？ 毛利率是企业护城河最直观的量化指标。如果一家公司能连续多年维持高于行业的毛利率，说明它有某种竞争对手无法轻易复制的东西——品牌、技术专利、网络效应、规模优势。 提示词：「对比[公司名]与同行业头部公司的毛利率、净利率、ROE三年趋势，分析该公司的竞争优势来自哪里，护城河是变深了还是变浅了，哪些因素可能威胁其竞争地位。」 第四问：隐藏雷区——财报附注里藏着的「定时炸弹」 这是DeepSeek最让我惊艳的能力之一——它真的会去「读」财报附注。而财报附注里往往藏着上市公司最不想让你看到的东西。大额对外担保、关联交易占比异常、商誉减值风险、存货跌价准备不足——这些对于普通散户来说是「天书」一样的存在，DeepSeek能像侦探一样找出来。 提示词：「仔细阅读[公司名]最新年报的附注部分，找出可能存在风险的会计科目（重点关注：商誉、应收账款账龄、关联交易、对外担保、存货减值计提是否充分），逐一评估风险等级。」 第五问：估值合理性——现在的价格到底贵不贵？ 最后一步才是看价格——很多散户把这个顺序搞反了，一上来就问「这只票现在能不能买」。正确的顺序是：先确认公司质量过关，再判断价格是否合理。 提示词：「计算[公司名]当前PE/PB/PS，与近五年历史区间和同行业均值进行对比，结合公司的成长性和盈利质量，评估当前估值处于什么水平，是被高估、合理还是低估。」 【基本面分析速记卡——五个必问DeepSeek的问题】 一、盈利质量：经营现金流/净利润比值？应收账款是否异常？ 二、成长持续性：近三年营收和利润增速是加速还是减速？ 三、护城河：毛利率vs同行？竞争优势在变深还是变浅？ 四、隐藏雷区：商誉/关联交易/对外担保/存货减值——逐一排查 五、估值合理性：当前PE/PB处于历史什么位置？和同行比呢？ ▲ 五个基本面提示词让DeepSeek在几分钟内完成一个分析师团队几天的工作量 四、技术面分析——用DeepSeek找到「基本面好+买点对」的交集 基本面分析告诉你「这只股票质地好不好」，技术面分析告诉你「现在买时机对不对」。两者缺一不可。好公司在错误的时间买入，照样亏钱。 DeepSeek在技术面分析上有一个独特的优势——因为它背靠幻方量化的技术基因，它对技术指标的解读远比普通的「看图说话」要深度。 我最常用的三个技术面分析方法是： 第一，均线系统——让DeepSeek判断当前股价在所有重要均线（5/10/20/60/120/250日）中的相对位置，是典型的多头排列还是空头排列； 第二，量价关系——成交量是价格走势的「燃料」，放量突破关键压力位是真突破的可靠信号，缩量上涨则需要警惕；第三，技术指标共振——不会只看一个指标，而是让DeepSeek同时检查MACD、KDJ、RSI和布林带，只有在多个指标同时发出相似信号时才认为信号有效。 一个特别实用的提示词模板：「分析[股票名]近三个月的日K线走势。 第一步：判断当前均线排列状态（多头还是空头）； 第二步：分析近一周的量价配合情况； 第三步：检查MACD、RSI和布林带是否出现背离或共振信号。 综合以上三个维度，给出当前是否适合介入的技术判断。」 ▲ 技术面不是画几条线就完事了——量价关系+指标共振才是核心 五、情绪面分析——让你在市场疯狂时保持冷静的「AI保险丝」 这个维度是散户最容易被收割的地方。一只股票基本面很好、技术面也发出了买入信号——但如果你是在市场情绪最高涨的时候追进去的，很可能买在了山顶上。 DeepSeek可以做舆情追踪：你让它搜索目标股票最近一周在全网（微博、股吧、雪球、新闻）上的讨论，统计正面/负面/中性评价的比例，再和前一阶段的数据做对比——如果正面情绪在短时间内剧烈升温，往往意味着短期过热。 还有一个冷门但好用的用法：让DeepSeek帮你「反向思考」。 当你特别看好一只股票的时候，不要问它「这只股票有什么投资价值」——你已经先入为主了。而是问它：「如果这只股票未来半年跌了30%，可能是哪些原因导致的？请列出所有可能的风险因素，包括那些市场上目前没有人讨论的潜在风险。」 这种反向提问会让你在情绪高涨的时候保持一份清醒——这份清醒在牛市中可能让你「少赚」，但在熊市中能救你的本金。 ▲ 全网舆情追踪+反向思考——AI帮你在大众疯狂时守住理性 六、我的完整选股流程：从5000只到最终2-3只 以上三个维度单独来看都很有用，但真正的威力在于把它们串成一套系统化流程。以下是我今年优化了至少五个版本之后沉淀下来的完整选股六步流程： 第一步：行业筛选。 不直接从5000多只股票里选——那太多了。先用DeepSeek做行业比较分析，找出当前处于景气上行周期的3-5个行业赛道。 提示词：「对比以下五个行业近期的景气度指标（营收增速、库存周期、政策环境、机构持仓变化），推荐两个最值得关注的行业并说明理由。」这步做完，选股范围从5000只收缩到了大概三四百只。 第二步：基本面初筛。 在目标行业内，用五个基本面提示词（第三节的方法）对行业龙头和主要竞争对手逐一做快速扫描。 重点关注两个「一票否决」指标——经营现金流长期为负的、应收账款增速持续超过营收增速的，直接排除。这步做完，候选池缩小到20-30只。 第三步：财报附注深挖。 对候选池里的每一只股票，用「隐藏雷区」提示词做一次深度排雷。商誉占比过高的、大额对外担保的、关联交易占比异常的——标记出来，结合具体情况判断是否继续保留。 这步很关键——今年帮我在一只非常火的消费股上发现了巨额商誉减值风险，避免了一大笔潜在亏损。 第四步：估值判断。 在排雷之后的池子里，逐一做估值分析。当前价格处于历史估值区间的什么位置？和同行业相比是高是低？结合公司的成长性判断当前估值是否合理。这步做完，候选池缩小到8-12只——剩下的都是「基本面过关+价格合理的优质标的」。 第五步：技术面择时。对着这8-12只股票，逐一用技术面方法判断当前是否适合介入。重点看均线排列状态和量价配合——只有「多头排列+放量企稳」的才列入买入备选。这步做完，真正准备出手的只有3-5只。 第六步：仓位分配和止损预设。最后一步不是选股，是「管钱」。每只股票分配多少仓位？总仓位不超过多少？每只的止损线设在哪里？这些我都会让DeepSeek基于我的风险偏好给一个参考建议，最终自己拍板。 铁的纪律是：任何一只股票，单笔亏损不超过总资金的2%。这个比例看起来很保守，但它保证了你即使连续犯错十次，本金也就亏20%——还能东山再起。 ▲ 六步完整选股流程——从5000只到2-3只，每一步都有明确的筛选逻辑 七、用DeepSeek选股最容易犯的三个致命错误 致命错误一：让DeepSeek直接推荐股票代码。 「帮我推荐三只这个月最值得买的股票」——这是最危险的问题。DeepSeek可能会给你一个答案，甚至包含看起来很具体的目标价和理由。但AI的「推荐」本质上是基于历史数据的模式识别，它既不预测未来，也不为你的亏损负责。 正确的问法永远不是「推荐什么」，而是「帮我分析这个」。你是最终的决策者，AI是你的研究助手——这两个角色绝对不能模糊。 致命错误二：用DeepSeek的结论代替自己的判断。 DeepSeek说「这家公司基本面良好」——你看了觉得有道理——然后买了。请注意你的决策链条：你唯一的判断依据是「AI说的」。这就是所谓的「外包式决策」——看起来你做了研究，实际上你把最关键的判断环节外包给了一个语言模型。 正确的做法是：DeepSeek提供数据和角度，你用这数据和角度形成自己的独立判断。如果DeepSeek的分析中有任何一点你不能用自己的话解释清楚——那就不要基于这个分析做决策。 致命错误三：只分析不跟进——买入之后的监控比买入之前的研究更重要。 选股和买入只是投资的开始。买入之后公司基本面有没有变化？行业环境有没有发生改变？当初买入的理由还成立吗？这些问题的答案每天都在变化。 我给自己定了一个规矩：每两周至少对持仓股做一次快速体检——把最新的公告和新闻喂给DeepSeek，让它判断「买入逻辑是否发生实质性变化」。 如果没有变化，继续持有；如果逻辑被破坏，果断离场——不管盈亏。这一条纪律，比任何选股方法都重要。 ▲ 三个致命错误：让AI直接推荐/外包式决策/买入后不再跟进——每一条都可能让你亏掉本金 八、写在最后：DeepSeek没有让我变成「股神」，但它让我不再当「韭菜」 37.6%的收益率不算高——在牛市中很多人能做到更高。但我的收益率和那些靠运气或者牛市赚到的有一个本质区别：我知道自己为什么赚了这些钱。 我每一次买入都有明确的、可以被事后验证的理由；我每一次卖出都有根据的、可以复盘和反思的逻辑。这种「知道自己为什么赚、为什么亏」的能力，比任何一只牛股都重要——因为牛股是一次性的，而正确的选股方法论是可以复制的。 DeepSeek的母公司幻方量化有一句话我很喜欢：「量化不是预测未来，而是管理不确定性。」 这恰好是对DeepSeek在选股中角色最精准的描述——它不能告诉你下一只翻倍股在哪里，但它能帮你把「不确定的赌博」转变为「被管理好的风险」。 它能让你看到一家公司财报里隐藏的危险信号、让你在情绪过热时多一份冷静、让你在做决策时有数据和逻辑的支撑。 这些事情看起来很朴素，但如果你炒股超过三年就会明白——让人在股市里长期亏钱的不是「运气不好」，而是不懂得避开那些本该提前看到的风险。 DeepSeek帮我的不是「赚得更多」，而是「亏得更少」。而在A股这个市场上，活得久比赚得快重要一万倍。 以上内容为转载，非小龙先生的原创。我在思考，既然DeepSeek可以拿来选股和炒币，当然也可以拿它来选币炒币。我已经在实践了，你也可以的！ #DeepSeek# #炒股# #炒币# #AI炒股炒币#

我有一个朋友，叫林远。他是个典型的理工男，白天在科技公司敲代码，晚上则对着满屏跳动的K线图发呆。那年年初，他揣着攒下的3000美金，带着满腹的量化理论，一头扎进了黄金交易市场。他坚信，凭借自己编写的AI算法，一定能在这座充满不确定性的金矿里如鱼得水。 然而，现实并没有按照他预设的代码逻辑运行。前半年，市场给了他当头一棒。他引以为傲的算法在极端的单边行情中屡屡失效，账户经历了三次近乎爆仓的至暗时刻，余额一度跌到仅剩几百美金。那段日子，他白天在公司应对无休止的需求迭代，深夜则对着冰冷的回测数据发呆，无数次在绝望中问自己：这条路，还能走多远？ 转机出现在他开始重新审视“滚仓”这两个字的时候。他意识到，真正的滚仓绝不是盲目地满仓梭哈，而是让利润在AI的护航下自然生长。他重构了交易系统的核心逻辑，将黄金的日内高波动时段与低波动时段进行精准切割，并引入了动态风控模块。当AI捕捉到趋势启动的信号时，系统会自动在盈利的基础上进行金字塔式加仓，让利润像滚雪球一样扩大；而一旦市场出现反向震荡，算法会立刻收紧止损，甚至在毫秒级别内对冲锁单，将回撤死死控制在5%以内。 真正的考验发生在2024年底的一个深夜。当时国际金价因地缘政治突发消息剧烈波动，林远的AI系统在短短十分钟内连续捕捉到三次做多信号，并果断执行了滚仓加仓。账户净值从1万美金迅速攀升至3万美金。然而就在凌晨三点，金价突然掉头向下，短短几分钟内跌破了关键支撑位。林远的心提到了嗓子眼，但他强迫自己没有去触碰键盘，因为他知道，此刻任何人为干预都可能破坏算法的完整性。奇迹般地，系统在回撤达到4%时自动平掉了大部分仓位，只保留了底仓。第二天金价企稳反弹，底仓再次为他带来了可观的收益。 那波行情过后，林远的账户突破了10万美金。但他没有像新手时期那样急于提现或加大杠杆，而是将利润继续投入系统，同时把单笔交易的风险敞口从3%下调至1.5%。他明白，从10万到30万的路，比从3000到1万更难走，因为此时考验的不再是技术，而是对欲望的克制。 当账户净值终于在2026年夏天突破30万美金时，林远没有狂喜，只是平静地关掉了交易软件，走到窗前看着这座城市的万家灯火。他想起三年前那个在出租屋里对着几百美金余额发呆的自己，眼眶有些发热。这30万美金里，藏着的不仅是AI算法的精准计算，更是一个交易员在无数个不眠之夜里与人性弱点的博弈。他终于明白，量化交易从来不是印钞机，它只是一面镜子，照出你内心最深处的贪婪与恐惧，而真正的盈利，来自于你终于学会了与它们和平共处。