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复利
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复利
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另一面
@OtherSideBJ
2026.08.22 02:55
复利才是普通人最大的外挂 为什么大多数人越炒越穷? 不是因为不会看MACD,也不是因为消息不够灵通。 而是每天追热点、追涨杀跌、频繁交易,最后发现: 股票没赚多少,券商先吃饱了。 如果一种方法长期让你得不到想要的结果,那就别死磕了。 换条路。 看看巴菲特。
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0x鸣人
@LuBtc888
2026.06.27 12:31
复利到底有多可怕? 很多人真的没看懂!
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AI最严厉的父亲
@dashen_wang
2026.06.27 10:25
"复利"是富人给穷人的精神安慰。 穷人存一万块,每年 5% 收益,五百年后还是穷人。 富人不靠复利。 富人是用一千万撬动十个亿。 穷人要攒一千年。 富人要一年。 你告诉我谁是复利?
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看不懂的SOL
@DtDt666
2026.05.12 13:47
复利的力量 年化15%,5年翻番,15年就是8倍。100万变800万。再过15年,6400万。 一个211大学生,只要能入门理解,30岁前搞到100万作为本金,大概率,50就可以退休/全职生活了。 哪怕年化10%,7年翻倍,30年翻四翻,100万,30年后变,1600万,也行了。超过99%的985毕业同龄人了 别给小孩买房子,30岁,只要给100万,送他一套价值投资的书,例如巴菲特投资全集和段永平合集,他这辈子就能过得很好了。虽然有点老登思维,但是毕竟年化10-15%是OK的,不得承认。
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投资学人 Invest Scholar
@InvestScholar
2026.07.09 11:01
因为复利,所以投资者年纪愈大,成功概率愈大。譬如,16年前1万美元买入TQQQ,目前价值329万美元,秒杀巴菲特、索罗斯和达利欧。这位88岁现役日本交易员藤本茂先生。凭借20亿日元资产起家,即便在“令和黑色星期一”中承受2.6亿日元的浮动亏损仍存活下来的男人,用血与汗抓住的“市场八条原则”,少了一条:重仓配置美股,次仓日股、欧股和黄金之类。藤本茂的投资策略: 1.早盘急跌是“买入”,早盘急涨是“卖出”;2.下午的急涨不追随。下午的急跌等到次日早晨再瞄准;3.早盘急跌时不恐慌卖出。动荡不当时“休息”;4.不追高就不卖,不急跌就不买,横盘时不动;5.阴线(下跌日)买入,阳线(上涨日)卖出;6.不要随市场的波浪漂流。始终“逆向”出击;7.高价位·低价位的盘整期,毫不焦躁地坚持“等待”;8.高位横盘后“再上一阶”跳涨时,毫不犹豫地锁定利润。 这一切都是源于多年经验的“真正原则”。
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0x鸣人
@LuBtc888
2026.07.07 03:53
资本复利的威力! 成年人最大的清醒,就是明白复利的价值。 不沉迷短期享乐,专注长期积累, 存钱、修身、成长,终会收获圆满人生。
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概率鹿梦|AI Wealth Edge
@DeerLucid
2026.07.24 13:15
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人生就是一场复利
# 复利-时间的魔力 对于复利效应这个概念,人生中怎么重复都不过分。只有真正懂得复利效应,并知道如何把它用在自己身上,复利效应的威力才会显现出来。生活中很多事情都符合复利效应,运动、阅读、写作、学习技能、投资…… 一旦明白这个原理,你的视角将会变得格外不同,你会发现更多值得去做的有复利的事。 因为有复利的事情,才能更好地积累,而人生一切都靠积累,又一切都能积累,这就是复利效应对我们的意义。 复利,知之者赚,不知者被赚。
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MEJ毛毛姐 |👉
@MEJ50749
2026.07.24 08:41
Velvet 真正会"复利"的资产,不是任何一个功能,而是数据——链上行为 + 社交信号 + 自有模型训练,越用越厚。 功能可以被抄,数据飞轮难被抄。这是判断一个"交易 + AI"平台长期价值时,最该盯的东西。Velvet 的护城河叙事里,数据这一层往往被忽略,但它可能才是最能积累复利的部分。 看它的数据来源结构。 它的发现引擎(discovery engine)跨全部支持的链,实时抓四类信号:成交量突变、钱包活动、流动性变化,以及社交信号;AI(Velvet Unicorn)在这之上做筛选、标记机会和风险。 更关键的是,它是非托管、链上运行的——用户的真实交易行为、组合配置、社交互动(比如 Alpha Chat)都沉淀在这套体系里,又反过来喂给它正在训练的自有 Crypto 模型。 为什么这形成飞轮? 用户越多 → 链上行为和社交数据越丰富 → AI 和自有模型越准 → 产品体验越好 → 又吸引更多用户。 这条正反馈一旦转起来,后来者即便复制了功能,也复制不了 Velvet 已经积累的数据和模型迭代。 对一个想做"DeFAI 操作系统"的项目,数据护城河比任何单点功能都更值得长期跟踪。 催化剂与跟踪变量:自有模型训练进度与实测效果、活跃用户和链上交互量的增长(数据的"燃料")、以及 AI 信号质量随数据积累有没有肉眼可见的提升。 总结下: 第一,"数据飞轮"是很多 AI 项目的标准叙事,但真正跑通的少——数据量不等于数据质量,信号噪音大照样喂不出好模型; 第二,社交数据尤其容易被污染(刷量、女巫、喊单),脏数据反而会带偏模型; 第三,链上数据是公开的,竞品同样能抓,Velvet 的独占优势更多在"自有模型 + 用户私有行为"这部分,能不能拉开差距还需验证。别把"有数据"直接当成"有护城河"。 #
DeFAI
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AI
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Crypto
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@Velvet_Capital
@yzilabs
@EchoHunt_ai
@xhunt_ai
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✧ 𝕀𝔸𝕄𝔸𝕀 ✧
@iamai_omni
2026.07.24 01:01
2 万按照 10% 复利 60 年,是 609 万,不过有些国家只能负利不能复利。
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