今天又到了4月的最后一天，明天就是5月 祝小伙伴们 5.1 快乐 总结了一下这个月的总收入，不但没有盈利 还亏的惨不忍睹 说说币安 Alpha,、群友说有人发帖子说3月赚了5000多美金,纯利润 我想不是高手，就是号很多很多 我之前也不记录刷交易量多出来的损耗，因为怎么都是赚 除了有个月被KOGE🈹挺惨的，剩下月份的收益还可以 我从2月开始记录我每天刷号的成本，可能是我刷的技术太差了 对比下来是一个月比一个月难刷，损耗还多 但是收益确一个月比一个月少 怪不得刷Alpha的人急剧减少 下图是我从4.1-4.30每天比正常多损耗的USDT 刷16分我按照3.5USDT本金每个号算的 刷15分按照1.7USDT本金算的 声明没几个号，不超过一只手的数量 今天走了快2万步，明天会走更多步 但是每天还是按时刷ALpha 别问为啥，只要不亏钱就一直刷 为了情怀，不刷会感觉今天少了点啥 又趁着节假日出门了，拥抱人山人海🤣 本来应该这个月多点收益，奈何昨天在飞机上，没办法抢Alpha

4月Bg千万俱乐部直接放大招，给VIP发苹果旗舰礼盒！我看不少朋友已经在群里讨论了。 统计周期从4.1-4.30，最终快照就在4月30日，时间这么充裕，完全来得及慢慢冲量。想拿礼盒的兄弟姐妹们，最近交易量够的赶紧规划一下，冲个VIP月底直接领奖，苹果的东西用着就是舒服～

与黑天鹅同行：BTC 期权卖方策略的仓位管理指南（2026） > 本文的凯利公式的应用方法主要参考 Retail Options Trading (Sinclair & Brodie, 2024) 第 17 章 期权卖方策略的特点就是“赢小亏大”（见下图每周 P&L分布），虽然总体胜率高达八九成，但是一次尾部事件就可以让几个月积累的利润归 0。这种偶尔让人极不舒服的大亏也正是做空波动率风险的溢价来源。 我们可以试图通过一些信号过滤降低遭遇尾部行情的概率，但是这类方法在降低尾部行情的同时也往往降低了盈利，导致遭遇尾部事件时，可能尚未通过盈利建立起足够的缓冲垫。 面对这种困境，Sinclair 给出的方法是接受尾部事件是策略的一部分，不去消灭尾部，而是通过凯利公式进行仓位管理让单次的尾部事件的破坏力可控，不至于让账户失去交易能力。 在应用凯利公式之前，我们先来看看参与对比的几种期权卖方策略： 做空周末波动率 本周期之神（ETF 上市后），夏普高达 3.35，最大 2 笔尾部亏损分别为 2025 年 10 月 10 日的 -4.78% 和 2026 年 1 月 30 日的-3.78%，这 2 次亏损占总体亏损的 64%。 策略详见： 每周 10 Delta 现货备兑 本周期最强现货备兑策略，胜率 93.6%，夏普 1.19，最大单笔亏损为川普当选后的 2024 年 11 月 8 日至 15 日， BTC 单周上涨 15.7%，策略亏损达到了-4.07%。 策略详见： 每周卖出平值 Put 本周期最强卖 Put 策略，胜率72.3%，夏普 0.33，最大的两笔亏损来自 2025 年 2 月 25 日和 2026 年1 月 30 日，两周亏损了 94 周权利金收益的40%。如果排除这两笔最大亏损后的夏普为 1.5+，当然交易没有如果，只是说明这个策略是本周期尾部行情的最大受害者。 策略详见 具体的 9 个步骤的计算结果可以看图中下表： 第 1 步：确定心理预期最大亏损 这个值不参与运算，只是用户和计算结果对照 第 2 步：确认原始凯利公式上限 可以通过对比离散凯利、连续凯利（包括平均亏损，最大亏损）的计算结果，确认原始凯利公式能接受的最大亏损比例。 第 3 / 4 步：将第二步结果两次折半，即1/4凯利 半 Kelly 收益只丢 1/3，但波动率小一半，因此宁肯低估不要高估。 第 5 步：正偏加成 做空波动率的偏度为负，远端尾部全在亏损那侧，所以这个加成不适用，这一步是给做多波动率策略用的。 第 6 步：左偏减仓 和上一步相反，对于赢小亏大的策略，单笔 Kelly 公式假设损失就是平均损失，但真发生时是 3-4 倍的平均损失。 第 7 步：肥尾减仓 极端事件的实际幅度远超正态分布预测，比如 2025 年 10 月 10 日的那笔是 5 个标准差的跌幅，在 100 个样本的发生率为 10 万分之 6，但我们还是碰到了。 第 8 步：小样本减仓 小样本的区间估计较宽，容易高估优势。 第 9 步：相关策略合并减仓 我们这里是假设三个策略单独跑的仓位管理，所以这一步不适用。 最终结果 做空周末波动率修正后的可承担最大亏损预算为 4.79%，和历史盈亏分布中的最大亏损 4.78% 几乎一致（4.79 / 4.78 ≈ 1），意味着假设的10 万美元账户确实可以用来开一组。 每周 10 Delta 现货备兑修正后的可承担最大亏损预算为 3.64%，略低于历史盈亏分布中的最大亏损 4.07%，意味着 10 万美元账户卖出一张的比例略高（3.64 / 4.07 ≈ 0.89），账户余额需要提高到 11 万美元。 每周卖出平值 Put修正后的可承担最大亏损预算为 0.45%，大大低于历史盈亏分布中的 17%，意味着样本期内表现出的风险过大了，需要更换策略。

一个感觉，从商业逻辑来看，未来GPT6/7/8，可能和手机常规升级换代一样，不会再有从GPT1到GPT4的数据量+训练量巨大飞跃了(GPT4.5已经试过了) 让GPT5做了一幅这几年的旗舰模型token定价曲线，发现有很多地方和PC/手机芯片的商业逻辑是非常相像的，这集我看了太多遍，其实能看出很多很有意思的结论 GPT4.5刚推出的时候$150/M，价格非常昂贵，官方称为“非常大而且计算成本高”（very large and compute-intensive model），是一次“超大且昂贵”的实验性base model 从token价格来推测，GPT4.5是GPT4的10倍规模，这可能是大力出奇迹路线和商业可行性冲突的一次探索，于是四月的时候openai就计划未来将GPT4.5下线了。从token价格推测GPT5可能只有5T参数，GPT4的3倍规模 所以chatGPT以后的升级，大概会是沿着大家能支付意愿的sweet spot(比如$80/M旗舰 + $15/M普通)，分成几档价位，做出这个成本下最好用的模型，每隔一段时间比如12~24个月更新一代新产品（GPT5.5/GPT6） 在下一代新算力/数据/架构范式变革之前，Benchmark爆炸式上台阶的时代大概已经过去了 GPT5就是典型，营销层面上也在淡化数字游戏，每年的提升不再单纯的聚焦benchmark，而是更加全方位的提升：成本降低，幻觉减少，对用户刻意讨好改善，长上下文，一致性，多步思考推理机制等等，从单纯的base model升级变成了系统级升级，同时要考虑长线商业盈利 --------------- 类似的剧本在芯片界就见的太多了 PC/手机每年的旗舰机芯片阉割之后变成次旗舰和中低端芯片，比如intel i7芯片和i5/i3都是同样的设计同一批芯片，测试出来，性能最好的标为i7，性能差一些的就降频，关闭核心，变成i5和i3 每一次换代之后，旗舰芯片的价格保持基本不变，性价比最高的就是i5/i3，单核性能比上一代旗舰i7持平甚至更好，但是价格一半都不到 每一代旗舰i7的单核通过超频和堆料达到略高一点的分数，但是因为架构同属于同一代，单核跑分和次旗舰比提升非常小 ----- 至于大模型，旗舰模型(比如GPT-5 pro)的定价基本上就在$80/百万token附近，这代表了当前模型的最高水平 每一次换代之后，性价比最高的就是次旗舰模型，性能会和上一代旗舰类似甚至更好，但是价格会便宜，甚至到只有不到20%，就比如GPT5的价格($10/M)，但是性能比上一代（按一年来算）旗舰o1要好一些，盈利靠海量用户 以后每一代推出例行升级情况下，之前的o3/4.1/4.5/o1 pro/o4 mini high之类的命名就太复杂了，干脆把这些全部隐藏起来，由内部router去根据用户画像以及意图，去给出用最低成本让用户满意的模型 从此以后就和PC/手机一样，每一代跑分改善一些，全方位提升一些（幻觉减少，对用户逢迎改善，长上下文，一致性，多步思考推理），然后分几档价位去满足各类用户的需求，GPT6 pro, GPT6, GPT mini，每一代的次旗舰相当于前一代旗舰水平 以前讲究的是手机贬值的速度，以后就是模型的贬值速度 从商业逻辑来看，模型公司和fabless芯片公司的成本花销的模式也非常相像： 每一代大模型一次性的训练费用就像是芯片的开发(数亿美元)和tapeout费用成本（上亿$），而推理token费用是边际分发成本，就像是每一个芯片的成本 从2015年的六七十美元一片手机旗舰芯片(连定价都如此相似$70/M)，随着台积电涨价和通胀，到了2025年的200~250刀一枚旗舰芯片 AI的技术浪潮不像是互联网，靠生态本身的繁荣和更多链接就能创造更多价值，AI的破坏性革命几乎是完全建立在模型的能力大小之上的，由此带来的范式转移影响也是建立在模型能力上的 从这一点来看，我们可能更像是在2010~2012年的移动互联网时代：手机经历了前面三四年的飞跃性成长，来到了一个稳定发展期，每一代的硬件进步仍然非常可观：十四年前的手机芯片开始趋于稳定迭代，那时还不到1B晶体管数量(28nm节点)，十四年之后的今天，手机芯片已经接近了30B晶体管数量(3nm节点) 这十四年还包括了摩尔定律放缓的2012年到2019年整整七年，在功耗墙被手机卡死的情况下，仍然规模增长了30倍 大模型的进步也一样，每一代的进步可能会让人失望（比如GPT5的平淡相比GPT4问世时候的炸裂程度），但是到十年后回看，仍然是非常不可思议的进步 即便是每一代提升让人失望，这也仍然是指数发展的奇迹

从去年12月逃顶后就没怎么交易 btc，刚才在 68300 重新进了头仓，虽然短期应该还会跌，但是这个区间已经偏底部了，我也不指望能抄到所谓的大底 这两个月亏了不少钱，现在只想慢慢把仓位打满（btc, eth, 可能还会接一些 bnb）然后休息一段时间，没有任何交易的欲望了 最后分享一下技术面的多/空信号，大家可以自己判断： 看多信号 资金费率转负 当前 OI 加权费率：-0.0014%（负费率） 多空比偏空头 30分钟 L/S：0.84 1小时 L/S：0.85 4小时 L/S：0.89 空头上升 = 拉升时的燃料 OI 大幅去杠杆 4 小时 OI 减少 $22.6 亿（-4.48%） 24 小时 OI 减少 $6.8 亿 空头清算 > 多头清算（24H） 24h 总清算 $1.11 亿 空头清算：$6,840 万 多头清算：$4,290 万 空头被反复收割，做空情绪在被反向修正 周线 RSI 接近超卖 周线 RSI：33.91（超卖区是 30 以下） 24h RSI：48.77 15m RSI：30.85（短线超卖） 周线和短线都在低位 Binance 净流出 4/6：-1,077 BTC（大额流出） 4/4：-876 BTC Galaxy Score 45.8 市场情绪低迷 看空信号 ETF 资金流转向流出 最近 2 个交易日：-$1.71亿、-$2.25亿 机构在减持，最需要注意 价格在下行通道 24h -0.74%，4h -1.57%，从近期高点 $71K 回落约 4% 短期趋势还是偏弱 Coinbase 溢价不稳定 最近几小时在 +8.54 → -4.54 → +3.97 之间反复，美国买盘没有明确方向

3 月 30 日 币安 Alpha $R2 项目分析： 一、项目介绍： @r2yield是一个链上基金聚合器，提供机构级RWA，用户存入USDC/USDT即可访问美债等策略。 二、代币模型： 代币总量：10亿 初始流通：1.4亿(10.4%) 上线时间：3 月 30 日 18:00 项目融资：未披露 鸣人评级：★ ★ ☆ ☆ ☆[综合感受，非权威评级] BSC 合约：0x223A20E1B83AA3832E78D4B7B132dF022e739222 三、代币经济学： ▶︎社区激励：50% (TGE 解锁 0.9%) ▶︎国库：21.76% (TGE 解锁 7.75%) ▶︎生态系统：7.74% (TGE 解锁 1.75%) ▶︎天使投资者：7.5% (TGE 解锁 0%) ▶︎团队：5% (TGE 解锁 0%) ▶︎未来投资者：4% (TGE 解锁 0%) ▶︎顾问：3% (TGE 解锁 0%) ▶︎战略投资者：1% (TGE 解锁 0%) 四、筹码分析： * 18:00 币安 Alpha预计 1% * 社区空投预计0.9%，领取时间未公示。 五、融资详情： * 融资未公示 六、收益预估： *盘前价0.07U，对应流通市值728万，FDV 7000万 *池子价0.03U，对应流通市值312万，FDV 3000万 * 币安 Alpha 先到先得 七、补充 * 除了入选BSC 的 MVB 10 以外，其他貌似没啥看头。目前TVL 只有600万左右，在25年年中有找过KOL做一次宣发，当时有不少FUD是Lumoz的原班人马(我没亲自证实)， * 正常无公示融资的项目我不太想碰，但这个大概率高控盘，盘前价的流通市值才1000万不到，开盘时看下吧，建议谨慎对待。 #R2#

在1.4m的位置建仓了 @quillcomputer ，最近base 链行情很好，我也在找一些能够钻石一下的标的，而我对能够钻石的标的最重要的指标就是是否有新故事，而 $quill 目前就符合这一点。 核心原因如下： 1. 真正的新故事，而且比较是硬核的那种
目前市面上绝大多数“链上AI”都是 zkML（用零知识证明验证结果）或者 oracle 喂数据。而 Quill 是真正把模型权重存在 Base 合约里，让 EVM 自己用纯整数运算生成每一个字符。不是模拟、不是证明，是链上直接跑。这在 EVM 生态里目前还比较稀缺，属于实打实的“新叙事”。 2. 技术执行力在线，不是纯讲故事
项目方那条长推把量化方式、Yul 汇编优化、权重如何塞进字节码、gas 怎么控制这些底层细节都讲得非常清楚。不是那种只会喊“on-chain AI”的项目，而是有实物可验证（已经 live 在 Base 上，生成免费）。这种透明度在早期项目里比较少见。 3. 未来故事有想象空间 
目前只是 v1 的小模型（字符级 MLP），但路线图很清晰： • 很快会开放 Permissionless Factory，任何人可以用自己的数据（书、代码、群聊记录等）训练并一键部署模型； • 后面计划做浏览器内训练； • 长期目标是把 Transformer 也塞进 EVM。 再加上 Inscribe（永久上链）机制能让模型创建者赚取 $QUILL，形成了初步的创作者经济闭环。 4. 低市值 + Base 生态加持 
当前市值还很低，属于极早期阶段。如果后面 Factory 真的能跑起来 + Base 继续保持热度，叙事空间是比较大的。我个人更倾向于这种“有真实技术方向 + 早期低市值”的标的，而不是纯 meme。 当然，这依然是高风险的早期项目，模型目前还很小，实际采用还需要时间验证。但就“新故事 + 技术有一定壁垒 + 叙事能讲得下去”这几点来说，我觉得值得钻石一段时间。 有兴趣的可以去 自己试用一下生成效果，再读读项目方的技术推文，感受会更直观。 Ps: 1、非投资建议 2、以上内容部分由AI生成，因为我觉得AI解读得更好