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卡哇伊弟弟资源库@dnzo7rt1nk78997

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E2M Research@E2mResearch

2025.11.12 11:21

【要点精选】 🟩 Odyssey 推特 @OdysseysEth 在讨论市场泡沫时，我更倾向于绕过“泡沫”这一带有预设立场的词汇，转而从“杠杆与叙事破灭”的角度分析。市场由人构成，而人脑是预测机器，依赖从历史中总结的模式形成叙事——例如“房价永远涨”或“AI改变世界”。这类叙事一旦成为共识，便会催生加杠杆的行为，因为确定性感知鼓励风险承担。叙事与杠杆相互强化：人们因相信某个宏大故事而加大投入，市场反身性也奖励早期追随者。例如，AI领域目前正围绕“颠覆世界”的叙事展开，OpenAI等公司基于未来预期规划巨额投资，而非当前实际收入。这种依赖叙事的杠杆模式，与过去科网股或加密货币牛市的逻辑相似。泡沫破灭的拐点往往出现在叙事与硬约束碰撞之时。例如币圈“永恒牛市”的消散，与Luna、FTX等事件触发的硬约束相关。当前加密货币市场中，以以太坊等为储备的“飞轮”叙事似乎动力不足，可能面临下行循环；而比特币尚未出现同类杠杆消散的迹象。因此，识别市场风险的关键不在于“泡沫”标签，而在于观察支撑杠杆的叙事是否坚实，以及其与现实的约束是否临近冲突。 🟩 Zhen Dong 推特 @zhendong2020 在技术发展的早期阶段，往往难以判断哪个环节能捕获最大价值。以航空业为例，飞机发明初期，实际盈利主要来自货运和飞行员培训，而非预期的客运；无线电行业也曾面临类似困惑——究竟是硬件制造、内容创作还是广播服务更具价值？类似的不确定性正出现在当今的AI和加密领域：是基础设施（如英伟达）、平台（如以太坊）、应用（如稳定币）还是传统机构（如贝莱德）将成为最终赢家？历史表明，易于理解、能直接体验的技术（如民用航空）更易形成共识，而复杂领域（如核电）则可能延缓价值发现。投资者需持续观察技术演进中的权力转移和需求变化，警惕泡沫，主动思考变革中的价值流向，而非简单套用过往模式。技术突破的方向与商业价值的落脚点，往往需要时间才能真正显现。 Q、Crypto市场是否真的存在泡沫？rebalance（再平衡）的动机是什么？如果没观察到泡沫，为什么减仓Crypto而非AI资产（如特斯拉）？【Peicai Li 推特 @pcfli】 🟩Odyssey 推特 @OdysseysEth Rebalance的核心不是预测泡沫，而是基于市场周期视角和现金作为“看涨期权”的价值变化。在5月初，决定逐步增持现金至目标水平，这不是因为判断市场会跌，而是现金在周期中的隐含价值上升。决策是灰度化的——在“全卖”和“不卖”间找到平衡，而非依赖泡沫信号。即使AI领域有泡沫迹象，这也只是加速调整，而非唯一理由。Crypto的波动更多是市场正常涨跌，并非系统性泡沫破裂。 🟩Zhen Dong 推特 @zhendong2020 《Bubbles and Crashes》这本书的核心观点是，泡沫的形成往往伴随着两个关键要素：大量缺乏经验的新手涌入，以及一个具有极强吸引力和想象空间的宏大叙事。关于“新手”与“叙事”：当年的ICO和NFT热潮吸引了大量圈外人，是一群被“财富自由”、“社区归属”等叙事吸引进来的非传统金融市场的参与者。然而，反观当前的比特币市场主要的买家是像MSTR这样的上市公司、ETF背后的机构基金、对冲基金等专业投资者。因此，从“新手入场”这个关键指标来看，BTC目前很难被定义为泡沫。关于AI领域的泡沫迹象： AI的情况则更符合书中的描述。它是一个全新的领域，所有人从某种意义上都是“新手”，而它的叙事天花板极高——被认为将彻底改变人类社会。调查也显示，大多数投资者认为AI存在泡沫，分歧只在于泡沫何时破裂。关于Crypto内部的杠杆风险：在Crypto领域，风险点与上一轮周期不同。现在的风险更多集中在DeFi领域，这些协议相互关联，容易形成“A爆仓导致B出现坏账”的连锁反应。但关键在于，这些活动所持有的核心BTC资产相对较少，更多是围绕稳定币和DeFi代币本身。因此基于“新手涌入”和“系统性杠杆风险”这两个维度，可见BTC目前尚未出现典型的泡沫特征。我们进行rebalance操作，更像是一种基于周期位置的、前瞻性的现金管理优化，而不是针对一个已确认的、即将破裂的Crypto泡沫所做的紧急避险。 Q、在识别市场泡沫时，相对于杠杆率这种传统指标，你们是否更倾向使用“叙事框架”这类定性方法？【Peicai Li 推特 @pcfli】 🟩Zhen Dong 推特 @zhendong2020 《Bubbles and Crashes》中提供了一个评估泡沫的综合框架，强调叙事的不确定性和新手进场是泡沫形成的关键指标。这个框架列出了多个特点，如叙事是否易理解、能激发情感共鸣、以及技术解决周期长等，资产若符合这些特点就更容易产生泡沫。例如，比特币不符合这些特点，因为新手进场不多，而特斯拉则被作者视为高分泡沫案例，但实际未崩溃，显示框架基于归纳法，并非绝对准确。杠杆率是新手进场的强相关指标，因为新手更可能使用杠杆，但它只是框架中的一个因子。作者认为因果性最强的是新手大量入场，而框架更全面，能帮助识别泡沫风险，但需注意其局限性，避免过度依赖。 🟩Odyssey 推特 @OdysseysEth 更倾向于将泡沫视为叙事驱动的估值偏离内核价值，而非归零。资产价值有层次：从清算价值到成长股价值，再到抽象叙事，叙事可能转化为价值，但也可能空洞。定量指标如杠杆率只是一个思考视角，本质是定性；因为定量依赖假设（如折现率或增长率），不同视角无法直接比较。用现金流折现时，微小假设变化会导致结果巨大差异，因此定量只能在特定视角内对比。杠杆率作为指标有用，但需结合其他因素重整化，避免单一维度判断。最终，泡沫识别应关注估值与内核的区间，强调多视角思考，而非追求绝对定量标准。 Q、在比特币和Crypto领域，如何识别最佳杠杆的视角？以及AI领域类似杠杆该看哪些数据？在AI和Crypto仓位上的有何调整计划？【Peicai Li 推特 @pcfli】 🟩Odyssey 推特 @OdysseysEth 在比特币和Crypto领域，识别最佳杠杆需要观察金融创新模式的涌现，例如等待“狂乐模式”出现，具体关注融资规模、利率和债务水平等指标。 AI 可能会从其融资规模、利率以及整体债务水平等方面入手。Crypto领域可能会看最有潜力的趋势模型像Spider或者储备公司。仓位方面无调整计划，保持约20%的现金比例，认为即使面临熊市，其深度和持续时间有限，因此维持现状是合理的。整体上，我倾向于等待市场自发显现机会，而非主动预测或调整。 🟩Zhen Dong 推特 @zhendong2020 当前现金比例约20%，其余风险资产按市值配置。考虑到王川警告的AI泡沫和可能延长的熊市周期（如5-10年），有意向增加现金比例以备抄底，但犹豫不决，因为对持有资产仍有信心，担心过早卖出错过上涨机会。期权若行权可将现金提至25%，但价格不理想。因此，在持有现金过少和卖出过早的风险之间权衡，暂时保持较高风险仓位，并对流动性改善抱有幻想。这反映了如何在长周期中维持现金比例的挑战，需避免过早打光子弹，同时应对潜在行业下行风险。

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