48K纯白
@48Kchunbai
大厂品牌策略 ｜品牌传播战略讲师 ｜抖音独家签约创作者 ｜
现在横跨加密、美股、AI三个领域
用品牌的视角找机会，用AI工具提高决策效率。
只分享复盘、工具和实操；不预测暴富，不制造焦虑，不包装人设。
人生九局下半，打好每一球。
TG：@zealot2012
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美股博主推荐 06｜
前面五期推荐的人，各自解决了一个问题。
@ShanghaoJin 看 AI 背后的资金和信用市场
@polymaster 帮我们核对热门叙事
@Sinda1118 重点看风险边界和资金分配
@yijiangren 会给出个股点位、实盘和仓位计划
@oxpsats 擅长财报预期差和市场定价。
今天的主角@PhyrexNi菲瑞克斯大佬补上的，是一张更大的市场地图。
现在X上的美股博主研究英伟达、特斯拉和美光，分析财报、估值和技术位置等等的人太多了。菲瑞克斯也会谈个股和实际交易，但他内容里有相当一部分是在追踪国际资金，地缘政治和韩国股市。刚开始看可能会觉得有点散，慢慢的会发现其实这些市场经常在讨论同一件事：资金正在往哪里走，谁在加杠杆，谁在撤退，风险从哪里开始扩散。
这是我这期推荐他的主要原因。我们买的是一只美股，真正影响它的东西可能来自另一个国家、一条航道或者一群正在去杠杆的投资者。只盯着公司，很容易漏掉市场已经发生的变化。
最近韩国股市波动非常大，菲瑞克斯发现外资已经开始回流，韩国散户使用的杠杆 ETF 却在快速缩小。
他前两他的内容里说，韩国杠杆 ETF 的总规模已经从此前约265亿美元降到约200亿美元。表面看，外资正在抄底，而另一边，散户的杠杆仓位还在被清洗。这两件事同时发生，单看指数很难发现。
原帖：
第二天他又引用 Bloomberg 截至7月31日的数据。韩国 KOSPI 指数今年的回报波动率已经达到63%，在统计的主要国家股指中排在第一，甚至高于同期的比特币。
原帖：
这类内容对新手很有帮助。我们平时看到一轮大跌后的反弹，很容易理解成风险已经过去。资金结构提供的往往是另一种答案，指数虽然涨了，杠杆有没有重新回来？上涨由外资推动，还是散户重新追高？前面的被动卖盘到底结束没有？
同样一段上涨，不同资金买出来，后面可能完全不同。长期看他的这类分析，会慢慢养成一个习惯。看到价格以后，再找一下是谁在买，谁还在卖。
他喜欢把不同市场放在一起看，这也是我们要培养和学习的能力。他总是观察韩国现货、美股ADR以及相关交易品种之间的价格差。
有一篇内容他公开了自己开空SKHY的一波操作，同时说明美股上一交易日的收盘价以及不同市场之间可能存在的溢价。第二天韩国市场跌幅缩小，他又在142美元附近继续开空，检查ADR溢价会不会收窄。
原帖：
后续操作：
这个案例真正要学习的地方，不是多少钱开多少钱走，而是如何在多个市场之间找联系。韩国现货已经下跌，美股对应品种还没有开盘，两个市场的价格能不能继续维持原来的差距？
我们研究一只美股，眼睛不能只停留在美股盘面。很多半导体公司、资源股和跨国企业，本来就在多个市场交易。亚洲市场白天发生的变化，可能已经提前给出了晚上美股的部分答案。
这部分和方外老师@yijiangren 的个股点位有一点交集，两个人的重点并不相同。方外老师更适合学习一个价格怎样变成仓位，菲瑞克斯更常从不同市场的价格、资金和杠杆关系里找交易线索。
第三个比较重要的点是，他对国际形势和宏观动态的关注很多
这一点是很多只分析美股的博主不具备的。
菲瑞克斯老师最近持续追踪伊朗、美国、阿曼和霍尔木兹海峡的变化。他也会更新谈判进展，也会分析各方手里的筹码。伊朗控制霍尔木兹海峡，美国封锁伊朗港口，双方都在用对方承受不起的成本施压。阿曼参与的新协议，又可能把美国和伊朗重新带回谈判桌。
原帖：
这类消息看起来离美股个股很远，但实际会影响油价、通胀预期、利率和整个市场的风险偏好。油价突然上涨以后，科技股估值可能承压，航空和运输公司的成本会变化，能源股又会得到另一套定价。最后传到我们账户里的，经常只是股价跌了几个点。
如果平时只关注公司新闻，遇到这种行情很容易到处找原因。公司的财报没有变化，市场交易的环境已经变了。
菲瑞克斯的内容会逼着我们把时间线拉长一点，也把视野放宽一点。今天韩国散户正在去杠杆，晚上美股半导体可能受到影响；霍尔木兹海峡出现新的消息，下一步需要观察油价和通胀；比特币的资金与风险偏好发生变化，也可能提前反映高波动资产的情绪。
我做这个系列，除了找到能培养自己能力的博主，也同时越来越在意一个问题：这个人能不能补上我们现有关注列表里的空白。
前面已经有人教我们看财报、估值、点位、仓位和信用市场。菲瑞克斯老师进入推荐名单，主要来自他长期追踪跨市场资金和国际局势的能力。他更新很快，同一件事也会连续跟进。你可以顺着他的时间线，看一条消息怎样变化，市场又怎样重新定价。
关注他挺累的。他的发帖数量很大，美股、韩国市场、加密货币、地缘政治和个人操作混在一起，需要自己筛选。
他比较适合这几类人：
平时主要看美股个股，对宏观和国际形势了解得比较少；关注AI和半导体，希望知道韩国市场会怎样影响美股；看得懂公司逻辑，却经常解释不了市场突然出现的集体波动；同时投资美股和加密货币，想把两个市场放在一起观察。
如果你也整理X关注列表，我建议把他放进这三个分类：
跨市场资金
国际形势与宏观动态
加密与风险偏好
长期看他的内容，会让你少漏掉一些正在市场外面发生的变化。等下一次美股突然集体下跌时，你可能不会只去翻公司新闻，也会看看亚洲市场、油价、杠杆资金和国际局势。
后面会持续更新，如果觉得对你有帮助，辛苦走个面儿～哈哈，我是纯白，我们时间线里见。
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美股博主推荐 04｜你们要的美股交易员博主来了！
观察了很多交易类型的美股博主，如果只让我推荐一个的话，一定是他@yijiangren
方外老师值得大家关注的地方非常直接。他的内容会认真讲几个真正下单时绕不开的问题：买什么，什么位置买，买多少，判断错了怎么办。
分析基本面，讲行业前景、商业模式和目标价的博主很多，但真正在行情发生前给出具体的观察区间，后面还拿自己的仓位去验证的人却几乎没有。
这一点是方外老师非常有特点的地方。他不只给方向，通常还会继续给出自己等待的位置。行情走完以后，会回头检查当时的判断。
最近存储这一轮非常代表性。连续下跌时，他提前给出了几个观察位置：美光 $MU 看700至750美元，闪迪 $SNDK 看950美元附近，SK海力士看900附近。后来三者的最低价格分别到了706、972和884，基本进入或接近他提前留下的区间。
他随后公开了自己的操作。美光开仓价735，SK海力士开仓价909，比特币也给出了61665开仓、63300加仓的记录。反弹出现以后，美光、闪迪和海力士都从低位明显回升，提前看到判断并跟随的人，确实吃到了这一轮反弹。这一波确实漂亮。
原帖：
实盘跟进：
后续复盘：
而且不仅是这一轮，他有过好几轮类似的判断，会在行情启动以前留下方向和位置，自己也会参与交易。预测当然不可能每次都准确，但提前写下来的点位，比行情结束以后再解释市场有价值得多。
对新手来说，这类内容最有帮助的地方，是会让我们逐渐意识到，看好一家公司和现在适合买入，中间还有很长一段距离。
公司很好，价格太高，依然可能亏钱。方向判断正确，买入成本不合适，也可能在真正上涨以前就被洗出去。研究完公司以后，继续等一个自己能够承受的位置，这本身就是交易的一部分。
这部分内容很少有人讲，但他会解释这个点位是怎么来的
他在研究美光和闪迪时，会把存储股的远期市盈率拿出来比较。美光和闪迪当时的远期估值明显低于英伟达和台积电，市场给出这种差距，背后对应的是存储行业更强的周期属性、盈利波动和投资者对需求持续性的担忧。
原帖：
方外老师的内容经常把基本面、市场情绪和技术位置放到一起。他会先寻找产业方向，再观察估值和市场预期，最后落到可以执行的价格区间。这套过程对小白很友好。你可以不同意他的最终价格，但能够沿着他的思路检查：行业逻辑是否成立？现在的价格已经反映了多少预期？市场情绪极端到什么程度？我准备在哪个位置承担风险？
市场里有很多内容可以永远保持正确。涨了就讲长期逻辑，跌了就说市场情绪，错过以后再找另一只股票。观点只要足够模糊，永远有解释空间。
实盘会让判断变得具体。有没有买？买在什么位置？仓位多大？下跌以后准备怎么办？这些问题一旦公开，前后的逻辑就能被读者检查。
方外晒出自己的开仓和加仓记录，也会写自己怎样处理不同类型的交易。比如他判断 SPCX 还可能跌到两位数，同时继续用很小的仓位定投。短期价格判断和长期配置被他放在两个不同的计划里，仓位决定了他能够承受多大的波动。
原帖：
这对小白有一个很现实的提醒：一个人说某只股票还能跌，不代表他必须全部卖掉；一个人长期看好一家公司，也不代表今天应该重仓买入。短线交易、波段操作和长期定投使用的是不同规则，混在一起以后，持仓很容易失去计划。
他很重视成本、仓位和回撤，这是我愿意把他放进推荐系列的另一个原因。
他的“交易的圣杯”系列，从成本与仓位开始，接着写本金与复利，最后落到控制回撤。标题听起来像基础知识，真正交易的时候，大多数人最先丢掉的恰好就是这些基础。没看过的可以重点去学习一下。
第一篇讲成本与仓位。很多人买股票时只考虑未来能涨多少，很少提前计算如果跌了怎么办。仓位过大以后，一次正常波动都会变成心理压力。原本正确的长期判断，也可能被短期亏损打断。
原帖：
第二篇讲本金与复利。复利听起来总是和赚钱有关，真正让复利发挥作用的前提，是本金还在。一次大幅亏损需要更高的涨幅才能回本。亏损50%，后面要上涨100%才能回到原点。
原帖：
第三篇讲控制回撤。行情好的时候，账户增长看起来很快。真正拉开长期差距的，经常是市场转差以后谁能少亏一点。回撤控制住了，下一次机会来临时才有本金，也有信心继续参与。
原帖：
这三篇放在一起，刚好构成了一套适合小白的交易地基：先控制买入成本，再管理仓位，保护本金，最后减少账户的大幅回撤。
我做这个系列，看的不只是一个人讲过多少股票，也不会只凭某一次预测正确就直接推荐。我更在意他的内容能不能留下判断过程，能不能被复盘，普通投资者能不能从中带走一些以后仍然可以使用的东西。
他最近几轮对美股个股的点位预判，准确度确实比较亮眼。
当然，关注时也要留意边界。他的主页有 Telegram 和链上美股链接，部分内容涉及平台活动与合作，资产成绩和判断正确的内容也比较醒目。看到这类内容时，最好分开处理：研究框架可以学习，商业链接自行判断，收益记录不能直接推算成未来回报。
还有一点很重要。不要看到他连续几次判断准确，就把自己的交易责任交出去。他的成本、资金规模和承受能力都与你不同。别人可以在一个位置继续加仓，你可能已经没有多余现金；别人使用小仓位试错，你如果重仓跟进，承担的是另一种风险。
我觉得他比较适合这几类人：
已经开始投资美股，选股很多，仓位一直比较混乱；经常看对方向，最后却因为成本太高或者仓位太重亏钱；喜欢研究 AI、半导体和科技股，希望找到更具体的观察位置；想看博主怎样从行业判断走到实际交易，而不满足于听一句长期看好；愿意学习交易计划，也能接受任何点位都可能失效。
如果你只想复制一个代码和买入价，长期关注他的价值会被浪费。更好的看法，是把他的文章和实盘放在一起：先看他为什么关注这家公司，再看他等待什么价格，最后观察他使用怎样的仓位执行。
如果你也整理 X 关注列表，我建议把他放进这三个分类：
美股个股点位
实盘与仓位管理
AI科技股研究
最后的结论
我更希望大家长期从他身上学到另一层东西：一个点位怎么形成，判断怎样变成仓位，赚到的钱怎样通过控制回撤留下来。
如果长期看他的内容，能让你从“这只股票能不能买”，慢慢走到“我准备在什么位置、使用多少仓位、承担多大风险”，这份关注就已经给你的交易带来了变化。
后面会持续更新，如果觉得对你有帮助，辛苦走个面儿～哈哈，我是纯白，我们时间线里见。
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这是不是广子？！？！？！？！？
Today is a big day for the Perp DEX meta.
@grvt_io is launching in a few hours. Some of you loved it, while others weren't happy with the airdrop vesting. But airdrops are a double-edged sword - it's impossible to satisfy everyone.
Even if you design everything perfectly, the token can still end up with a weak chart.
That's especially true for a project that's been building for over three years, where balancing long-term sustainability with community expectations is incredibly difficult. So I understand the frustration.
I've also been seeing a lot more points calculation posts for Variational. After today's TGE, people will finally have a much clearer benchmark for valuing it based on open interest comparisons.
GRVT is a solid project with a great team behind it, and I genuinely wish them the best.
They're launching on almost every major exchange, with Korean exchanges still a possibility since they usually announce listings after TGE.
Even Bybit, which rarely lists newly launched tokens for spot trading, has listed GRVT
Since launch, GRVT has facilitated over $4B in trading volume and attracted more than 100,000 wallets.
Following the TGE, the team is also planning to launch two new products aimed at bringing real value to the market.
How are you feeling about the GRVT launch?
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7/29 美股日报：道指暴跌1153点，美联储没加息也救不了市场
美股周三全面下跌：
市场真正担心的不是这次有没有加息，而是油价重新上涨、长期利率抬升，以及AI资本开支越来越高却无法同步转化为利润。
美联储以9比3将利率维持在3.5%—3.75%，三名委员主张加息25个基点。两年期美债收益率小幅降至4.24%，10年期收益率却升至4.68%，说明市场更担心长期通胀，而不是短期政策利率。
中东冲突反复，布伦特原油上涨7.3%至88.09美元。能源价格上涨会推高通胀预期，也会压缩企业利润和居民消费空间，市场此前期待的宽松环境再次受到挑战。
英伟达下跌3.6%，KLA即使业绩超过预期仍下跌10.8%。这说明市场已经不再满足于“收入继续增长”，而是开始重新评估估值、资本开支以及AI投资的实际回报。
盘后财报进一步放大分化：微软资本开支增长70%至410亿美元，但净利润增长31%，盘后上涨约2.4%；Meta支出增长55%至420亿美元，净利润下降14%，盘后下跌约6.2%。
前一天还能看到资金从AI轮动到消费和工业，周三却是多数股票一起下跌，说明行情已经从“健康轮动”转向“风险整体收缩”。
目前更像一次估值和仓位调整，还不是系统性流动性危机。危险信号是：10年期美债继续突破、油价重新逼近100美元，同时小盘股和非科技板块也持续补跌。
BTC虽然比纳指抗跌，但油价上涨、长期利率抬升和科技股去杠杆都会压制加密市场估值。
如果BTC继续守住6.3万美元，说明现货买盘正在吸收美股风险；如果跌破6.3万美元并伴随合约持仓上升，则要警惕杠杆多头集中清算。
下一交易日重点关注苹果、亚马逊财报，以及油价和10年期美债收益率能否回落。标普500若无法收复7,400点附近，短期市场仍以防守为主。
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我倒觉得不是美股的难度更高，而是两边的游戏规则完全不同。币圈习惯了看情绪、资金和叙事，直接套到美股上，就很容易被财报、估值和宏观周期教做人。
能在哪个市场赚钱，靠的不是胆子大，而是知道自己到底在玩什么。
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观察了一下，基本上推特上说亏完了，
都是美股韩股亏的。
说实话我们加密货币圈子跟美股的难度比还是有差距，
所以我一开始就告诉自己，加密货币圈子都玩不明白，
就别去美股凑热闹了。
庄家的level都不一样。
能在币圈散装庄家手里淘到巧，不代表在美股也行😂
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美股博主推荐 02｜
市场上的垃圾信息越来越多，但真正能帮助我们判断的信息，好像没有增加。
一条新闻出来，几百个账号同时转发解读。经历得多了才发现，市场上很多所谓的“共识”，只是同一条消息被AI重复解读了很多遍。
也是因为这个原因，第二期我想推荐@polymaster。
他真正值得看和学的，不是信息，是他怎么处理信息
用一句话介绍他，他不是帮你收集更多消息的人，而是帮你给热门叙事泼冷水的人。
他的个人介绍是 Prediction Markets Analyst，平时关注 AI、半导体、科技公司和预测市场。
但我觉得他最有特点的地方，是他写一件事情时，会把不同层次的信息分开：
最开始的新闻到底说了什么？公司后来又回应了什么？哪些内容已经被证实？
哪些只是媒体推测？
这些区别看起来很普通，但真正做投资的时候，很多人其实不会分。
我们经常把新闻当成事实。把分析师的观点当成新闻。又把自己希望发生的事情，当成公司未来一定会发生的事情。
最后，事实、推测和立场混在一起。
等股价真的开始波动时，才发现自己相信的东西，可能从来没有被证实过。
这是我觉得他最有价值的地方。他不一定能替你找到正确答案，但会提醒你：
先别急着相信这个答案。这也是很多小白最需要建立的习惯
所以我建议重点看他的三类内容。
第一类：他怎么找热门叙事的反方
最近市场讨论 AI，大多数内容都在讲需求有多大、资本开支有多高、未来会诞生多少伟大的公司。这些观点未必错。
但如果每天只看同一个方向，很容易慢慢把“AI 会改变世界”和“现在所有 AI 公司都值得这个估值”当成同一件事。
他最近整理了一篇吉姆·查诺斯看空 AI 基础设施的文章。
原帖：
这篇文章有一个地方我比较喜欢。
他在开头就先说明，自己认为 AI 泡沫真正到来可能还早，这篇文章属于反方观点。文章的核心逻辑，也明确标注来自北美王路飞的视频，自己做的是事实核查和逻辑整理。
也就是说，他没有为了让文章更有说服力，假装所有观点都是自己原创的。
他把自己的立场、原始来源和整理部分分开了。
而这篇文章真正值得看的，也不是“AI 到底是不是泡沫”的最终结论。
而是查诺斯看待这些公司的几个问题：
利润能不能真的变成现金？投资回报能不能覆盖资金成本？
增长来自真实需求，还是把未来的需求提前搬到了今天？
我们经常会把两个完全不同的问题混在一起：
AI 技术会不会成功？现在建设 AI 基础设施的公司会不会赚钱？
一项技术最后改变世界，不代表今天参与这项技术的每家公司都能活到最后。
互联网确实改变了世界。但这并没有拯救互联网泡沫时期所有高价买入的投资者。
第二类：他怎么拆一条市场传闻
他写过一篇关于“SK 海力士收购 Intel 俄亥俄工厂”的文章。
原帖：
这类新闻特别容易在市场上传播。
标题足够大。涉及 Intel、SK 海力士、美国制造和 AI 芯片。
任何一个词单独拿出来都有流量，放在一起以后，更容易让人直接开始交易。
但他的处理方式不是马上判断利好还是利空。而是先把信息拆开。
最初的报道来自哪里？SK 海力士到底否认了什么？
Intel 的回应是什么？监管文件里的正式措辞又是什么？
然后他再继续分析：
整体收购为什么在财务、政治和工程上阻力很大？
如果不是收购，双方有没有可能在先进封装、HBM或者工厂运营上合作？
我觉得这篇最值得学习的，不是最后那个合作推测。
而是他把内容分成了两层：
前面先澄清事实。后面再做合理推测。
这两个部分不能混在一起。
如果你长期看这类文章，以后再遇到并购传闻、合作消息或者所谓的“知情人士爆料”时，可能不会第一时间问这只股票明天会不会涨？
而是先问现在确定发生的，到底是什么？
第三类：他会把参考来源留下来
这一点我很看重。
现在很多长文看起来很专业。数字很多，逻辑也很顺，读完以后会让人产生一种感觉：作者应该做了很多研究。
但如果文章没有留下来源，我们很难判断这些数字从哪里来，也不知道哪些内容可以继续核对。
polymaster 的一些文章会在后面列出参考资料。
少读者可以顺着链接继续往前走，而不是只能选择相信或者不相信作者。
这对小白特别重要。
因为真正建立研究能力，不是从找到一个永远正确的人开始。而是从学会追问来源开始。
长期关注他，能慢慢建立三个习惯。
第一个习惯，是遇到市场共识时，主动寻找反方。
第二个习惯，是把事实和推测分开。
第三个习惯，是顺着引用找到原始来源。
我做这个系列，不准备把所有写长文的人都放进推荐名单。
文章长，不等于研究深。
引用多，也不代表结论一定可靠。
我更关心的是：
这个人有没有提供一个别人很难替代的观察角度？
他会不会区分事实、立场和推测？
他的内容能不能让我们减少对结论的依赖？
他有没有把读者继续核查的入口留下来？
polymaster 我觉得比较适合这几类人：
每天看很多美股消息，却越来越不知道应该相信谁；
长期关注 AI 和半导体，担心自己只看到了市场最乐观的一面；
经常因为并购、合作和新产品传闻冲动交易；
不想永远依赖别人的结论，希望慢慢学会自己核对信息。
如果你也整理 X 关注列表，我建议把他放进这三个分类：
AI 反方观点
科技行业事实核查
市场叙事分析
最后的结论
@polymaster，值得关注。
当市场上的故事越来越整齐时，他会提醒你停下来，再检查一次。
投资里最危险的，有时候不是完全错误的信息。而是一个听起来非常合理、所有人都愿意相信，却从来没有被认真核对过的故事。
如果长期看他的内容，能让你在按下买入键以前，多查一个来源，多找一个反方，多问一句“这件事真的已经发生了吗”，我觉得这份关注就已经有价值了。
后面会持续更新，如果觉得对你有帮助，辛苦走个面儿～哈哈，我是纯白，我们时间线里见。
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跟着这么多博主学了这么久，行情真来了，你为什么还是不会做？
X 上最不缺的就是交易内容。
天天都有人喊单，有人画线，有人告诉你下一只会涨什么。美股一大涨，满屏都是早就上车的人；一大跌，又到处都是精准逃顶和抄底。
看多了就会产生一个错觉：是我关注的人不对，只要再关注几个厉害的人，再多学几个指标和形态，下一次机会就能抓住。
可行情真来了，大多数人还是不会做。
涨起来怕追高，跌下来急着抄底。买了拿不住，卖了又看它继续涨。最后还是打开 X，看看别人怎么说。
我越来越觉得，问题真的不是大家学得不爱学，学的不够多。而是学到的东西太碎了。今天记一个缺口，明天学一个 H2，后天这个博主讲MA，第二天又换成怎么看成交量。知道的名词越来越多，真给你一张图，还是不知道该从哪里看起。
说到底，初学者缺的不是下一只股票的代码，而是自己的交易能力。
所以我打算花很长时间（半年左右吧），慢慢讲一下很多年前学的一套Al Brooks 的价格行为学交易逻辑。这里要感谢@yijiangren给我的灵感，鼓励我做这个系列。也有很棒的@线索老师用视频给大家做入门的科普，知识永远不嫌多，我打算掰开了揉碎了稳扎稳打的讲一些从0到1的交易技巧，也给自己做复习。
计划每周写 2～4 篇，一篇只讲一个知识点。
交易能力是一门手艺，学起来慢，练起来更慢。而且练的时候还很费钱。
很多东西只有反复看图、犯错、复盘，才会真正长到自己身上。
这些内容，我想讲给那些愿意学的人。
我会从最最最最最最基本的地方开始：一张图该先看什么，趋势和区间怎么区分，一次突破是真的有力量，还是马上就会失败。
等这些基础打稳了，再谈入场、止损和持仓。
至于学会以后能不能赚钱，我不知道。但我也有个榜样，就是熬鹰大佬。
不过赚钱也好，亏钱也好，至少是凭自己的判断。不会再因为某个博主喊了一句就冲进去，也不会每次行情大涨大跌，都站在场外等别人告诉你怎么办。
这件事急不来。
愿意慢慢学的，我们一起开始。
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带单这个实盘号赚100万U了，用时不到60天，3万U的本金。 实际用的还是五月直播时候的1万U。
这次挑战时间周期比较久，实际花了三个月才做到，(一个月直播 两个月带单)但是也算圆满了。
下一个目标不知道做些啥，最近俩月为了做好交易一直浑浑噩噩的，理应不需要证明自己了，只不过是我自己也想看看我自己能做到什么程度。
也不多说了，希望大家都赚钱。
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不是所有交易，都适合拿真钱去赌。很多新手一上来就是开合约，几分钟亏掉几百U，然后开始怀疑是不是自己不会交易。
其实很多时候，不是不会，是练习成本太高。
最近我在玩一个挺有意思的东西，它和传统合约不太一样。
你不是去赌一天、一周，而是直接预测未来 2 分钟 的价格方向。1 分钟下单，1 分钟结算。几十秒就知道自己的判断到底对不对。
我觉得它最大的价值，不是赚钱，而是训练自己的交易节奏。尤其是最近一直在研究价格行为，很多人问我怎么看K线、怎么看突破、怎么看情绪。
这些东西，看一百遍教程，不如自己连续做几十次判断。因为反馈够快，你很容易知道自己到底是哪一步出了问题。而且门槛也不高，小资金就能参与，当成练盘工具其实挺合适。
最近他们正好有个活动：总奖池 500 USDT交易 5 分钟预测线，交易量前五可以瓜分奖池。另外，只要完成一笔交易并晒单，还有机会抽幸运奖励。
如果你最近正好想找个地方练练自己的盘感，可以去看看。
👉
DYOR，任何交易都有风险，别因为活动就重仓。我只是分享最近自己体验过、觉得有意思的东西。
@Fore_Gate @ForegateCN
#ForeGate# #预测市场# #交易# #价格行为学#
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美股博主推荐 01｜@ShanghaoJin
如果只能推荐一个研究 AI 美股博主，我会先推荐他，虽然他最近和Tony大佬在打嘴炮
做美股这些年，我关注过很多博主。有人擅长拆财报，有人擅长找成长股，有人天天分析 K 线，也有人每天给股票代码。
刚开始我也觉得，关注的人越多，应该越容易赚钱。后来发现并不是。信息越来越多，判断却没有越来越好。
财报明明超预期，为什么股价还是跌了？
AI 明明还是未来几年的大趋势，为什么科技股会一起杀估值？
有些公司现金流很好，为什么市场还是开始担心它？
后来我才慢慢意识到，很多人研究的是公司，而市场很多时候交易的是资金。
什么时候钱便宜，什么时候钱开始变贵；什么时候市场愿意承担风险，什么时候开始收缩风险偏好。
这些东西，往往比一份漂亮的财报更早影响股价。
也是因为这个原因，我准备做一个长期系列。
每一期推荐一个我真正觉得值得长期关注的美股博主。
不是告诉你应该关注谁就结束了，而是回答三个问题：
他到底擅长什么？为什么值得关注？你应该从他身上学什么？
第一期，我想推荐 @ShanghaoJin。
他真正值得看的，不是 AI，而是 AI 背后的钱
如果让我用一句话介绍他，我会说：
他不是研究 AI 股票的人，而是研究 AI 背后资金的人。
现在讲 AI 的人很多。有人研究模型，有人研究芯片，有人研究订单，有人研究财报。
这些内容当然重要。但他经常会继续往下追一层。
这些科技公司一年要投入几千亿美元建设数据中心，这些钱从哪里来？
如果微软、Meta、Google、亚马逊同时扩大资本开支，同时发债，会不会改变整个信用市场？
信用市场发生变化以后，又会不会重新影响科技股估值？
很多人看股票，只看到公司。他更喜欢看，公司背后的资金正在发生什么变化。
这是我觉得他最有价值的地方。
这也是很多人一直解释不了市场的原因
很多投资者都有一个习惯。股价跌了，就去找新闻。是不是财报不好？是不是特朗普讲话了？是不是降息预期没了？
但市场很多时候并不是这样运行的。
有时候，公司没有变。产业也没有变。只是市场开始重新定价。比如近期的韩国熔断。
这也是为什么很多人会遇到一种情况：股票跌了，却不知道到底为什么跌。
所以我建议重点看他的三类内容
第一类：AI 与融资
这是他最有特点的内容。别人讨论 AI 能赚多少钱。
他讨论 AI 需要花多少钱。
比如大型科技公司为什么不断发债？
债券供应增加以后，会不会改变整个投资级信用市场？
这些变化，又会不会影响股票估值？
以前我其实很少从这个角度思考。
看了以后，最大的改变不是学会了一套理论，而是开始意识到：原来股票上涨，不只是公司赚钱就够了。
市场还要有足够的钱去买它。
第二类：跨市场观察
很多人把股票、债券、信用市场分开看。
他比较喜欢把它们放在一起。
比如他会分析 hyperscaler 持续发债以后，对投资级信用市场可能产生什么影响。
原帖：
刚开始看这些内容，可能会觉得离自己很远。
但慢慢你会发现，它其实是在训练一种能力：不要只盯着股票本身。
很多风险，并不是先出现在股价，而是先出现在别的地方。
第三类：他的复盘
这一点我很看重。他的置顶内容，不是一篇"我又预测对了"。而是一篇回顾自己这些年交易和写作经历的复盘。
原帖：
我一直觉得，一个真正值得长期关注的人，不需要永远正确。
市场没有这种人。
相比预测对多少次，我更在意三个问题：
他有没有留下自己的判断过程？
错了以后会不会承认？
市场变化以后，会不会更新自己的观点？
因为真正应该学习的，从来不是答案。而是别人怎么修正自己的答案。
长期关注他，不会第二天突然变成高手。但我觉得，你会慢慢建立几个新的习惯。
科技股下跌的时候，不会第一时间跑去翻新闻，而是开始看看利率、信用利差和流动性有没有变化。
看到 AI 公司不断增加资本开支时，也不会只关心收入，而会开始思考这些投入的钱从哪里来。
慢慢地，你会把股票、债券、信用市场放到一张地图里，而不是各看各的。
这也是我觉得长期价值最大的地方。
因为真正的投资能力，不是记住几个股票代码，而是建立自己的观察框架。
为什么第一期推荐他？
我做这个系列，不准备按粉丝多少排名。
也不会因为一个人预测准过几次，就把他写进推荐名单。
我更关心的是：
这个人有没有一个别人很难替代的观察角度。
看了一圈之后，我觉得 @ShanghaoJin 有。
在大多数人讨论财报、估值、涨跌的时候，他一直在研究资金怎么流动？钱怎么定价？信用市场发生什么变化？这些变化又怎么影响股票？
这种视角，不一定马上帮你赚到钱。但它会慢慢改变你理解市场的方式。
我觉得，这比任何一张"本周牛股名单"都有价值。
关注的时候，要注意一点，别把他当成喊单博主。他说 AI 长期看好，不代表今天就可以买。他说信用市场有变化，也不代表明天科技股一定跌。如果只摘一句结论，很容易误解他的意思。
我更建议看他的分析过程。为什么这样判断？哪些条件发生变化，他的观点会失效？这才是真正值得学习的地方。
我觉得比较适合这几类人：
已经开始投资美股，但很多走势总觉得解释不通；
长期关注 AI，却越来越看不懂科技股为什么涨跌；
不想一直抄别人作业，希望慢慢建立自己判断框架。
如果你只是想找一个每天告诉你买什么卖什么的人，他可能不是最适合你的账号。
如果你也整理 X 关注列表，我建议放进这三个分类：
AI 产业研究
信用与流动性
跨市场观察
最后的结论
@ShanghaoJin，值得长期关注。不是因为他预测最准。
也不是因为他能告诉你下一只翻倍股。而是因为他一直在提醒你一件很多投资者都会忽略的事情：股票背后，还有资金。
如果你能慢慢学会用这套视角重新理解市场，以后再看到那些"财报很好但股价下跌"、"AI 很强但科技股调整"的行情时，很多以前解释不通的事情，都会开始有答案。
这也是我愿意把他放在这个系列第一期的原因。
后面会持续更新，如果觉得对你有帮助，辛苦走个面儿～哈哈，我是纯白，我们时间线里见。
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凡所有相，皆是虚妄。若见诸相非相，则见如来
作为一个AI死多头，我知道在所有人狂欢的时候，但凡发出一点悲观的言论都必被讥讽、嘲笑
但是，我很想写此文，其实是复盘与反思：不但是为自己这两年半写X、做交易做的；也是也是对这个疯狂市场做的
很幸运，作为闲暇的爱好，写X结识了很多新朋友。感谢互相欣赏与启发，在过去2年里，我从24年4月初清仓BTC换成AVGO NVDA，大选前AAOI PLTR TSLA INTC，关税战后INTC GOOG，25年底又加仓INTC AAOI，到今年春节逃跑、再满仓AMD NOK（最近又操作了ORCL LITE）。虽然，有买彩票SUP归零，MRVL MDB也有赚有亏，但是我一直坚信AI对token的需求会让半导体every dog has its time，获得了不差得收益。期间不少小伙伴们也都赚到不少于10倍收益
然而，此刻要清醒的意识到，收益并不是我们选股牛，眼光独到，而是市场牛！我复盘了我自己今年3月最后一周，周末前全仓买入。赚钱并不是因为当时买对了AMD，而是当时call 对了市场资金结构
所以，在这个时点上更需要静心凝神，好好反思下市场接下去会如何
喝醉酒的人是不会知道自己喝醉的；沉醉美梦中的人也不会意识到黄粱一梦，这过程可以很久，我们也可以继续疯，但是必须要清醒地在更高阶意识中，认识到随时有被敲醒的风险
One of the four beasts saying, COME AND SEE – Revelation 6:1
不同于华尔街很多人，我是“坚信”AI的
30年来第一次，AI模型用并行计算替代串联计算，把半导体的进步直接变成了生产力（之前科技进步只是作为平台，让用科技的软件、以及用软件的人创造价值）
AI的结果是token需求指数级升高vs 而半导体供应只能线性增加。加上整个半导体老登们在过去几年黄金时间，没有因 “信” 而扩产，今年需求真正开始爆发后全产业链缺货。造就了这轮大牛市
不过，大牛市的命脉是市场price in了:
模型收入加速度，不远得未来可以justify Hyperscalers 的Capex
要知道任何动摇命脉预期的都会让市场陷入恐慌
1. 铜墙铁壁：horseman之一就是微观、公司层面真的无懈可击
从看模型架构、从架构看需求，微观看半导体每一个赛道，每一个公司都近乎完美。每一个，都越看的细致，越了解深入，越是有自信---- 这就是典型低PE泡沫
Rule of Thumb：当看了几十、上百家公司，每家需求、盈利都真实solid，你就必须质疑这个市场有没有问题
低PE泡沫一样是一个泡沫，只是他不同于2000年。高PE是个预期泡沫，市场会不停设定更高的收益预期，一旦核心公司预期破灭，整体预期立即调整，多米诺骨牌一样一片片倒下。这就好像去年的IGV，市场忽然不给EV/EBITDA估值了
但是低PE泡沫没有这个问题，盈利增长会给你足够信心在稍微下跌之后不断加仓冲进去。毕竟谁能拒绝个位数PE的存储，每年涨价涨盈利，毛利率80%。这个过程中，小跌小买，大跌大买。只要不被切中“命门”市场会非常坚挺。持续性正反馈，好像美梦一样让人不愿醒来，也不相信是做梦（买过p2p的知道我说的什么感觉吧）
不对称反馈：明显的体验是在过去1年中，市场对于宏观负面风险的反馈明显弱于正面利好。此时，并非没有“野蛮人”，而是公司盈利能力的城池固若金汤。不管伊朗危机、油价、通胀、利率、Fed统统能拒之门外。反之，一旦命门被破，所有野蛮人都会杀回来，过去没跌的够的一次性补完
2. 去监管与宏观流动性宽裕：
整个金融体系自从2008年金融海啸之后经历了一轮长期的监管与去杠杆，为了弥补系统性流动性损失美联储对应展开了一轮持续的QE。银行当时平均杠杆x30~x40，后来降低到了x15~20。去年美联储降低了eSLR要求，实质性让银行理论可扩4-5万亿美元资产负债表
其实，4月后银行间流动性泛滥，也加剧了风险资产狂欢，低PE下杠杆入市
流动性是一切之王，流动性泛滥征服一切。如果说疫情期间120b/月是细水长流，现在就是开闸放水。对应过往平衡的QE没有转向QT情况下，直接放任银行去监管，制造大量流动性
但是流动性又如多巴胺，不是快乐分子，而是期待分子
放任之后，现在通胀黏着，Fed其实没有短期降息余地。甚至在危机一旦发生之后，都很难去QE，只有降息手段的Fed面对可能的危机是一个纸老虎。而短期流动性的另一面是，目前半导体、特别是存储中的杠杆已经太高了
3. 群雄并起：He went forth conquering, and to conquer
可能因为TSMC带头不相信AI，半导体行业整体在过去2年没有应对AI需求大规模扩产
后果是，当整个产业面临硅基洪流需求，忽然傻眼。过去半导体产业链主要是为了消费电子设计、定价的。而现在，不但订单忽然拉满，而且需要不停迭代架构
NVDA就从GPU fabless，进步到rack方案解决，再往token factory迈进。每个过程需要的技术、供货商都不同。所有供货商都没有经过如此量产设计。这就好像把一台拖拉机强行拉上高铁，让他以200mile速度奔驰，每个零件都会嗡嗡作响。半导体每个细分行业都缺货，缺产能，提高不够产能
与之伴生的一个问题是：原来卖方市场只有TSMC一个“守门员”控货源、控margin、控价格。原仔汤搓的产业有肉吃，需求方对价格产能有预期，良性发展。今天忽然五亿探长“雷诺”控制不住了，每个“小混混“都能来涨价、收保护费。真正的结果不是半导体都牛叉，而是失控：失控会影响每GW需要投入的成本核算，影响到命脉的预期。会给capex与模型收入会师蒙上阴影
4. 钢丝起舞
AI模型收入预期太满
回顾一下，市场坚信定价Anthropic + OpenAI + Gemini的收入会快速增加让Capex合理。这条命脉的信仰是不能有一点动摇的。哪怕略微的动摇都会导致二级市场剧烈波动
那么，过去GPT 5.0也有模型不及预期，市场质疑scaling law为什么没有让半导体大跌？
首先当时半导体没有像今天这样全面开花，也没有如此高的杠杆；其次，当时hyperscaler的现金流冗余较多，只要他们表示相信，拿钱来capex支持是很容易度过难关的。毕竟一旦他们有钱、继续capex，可见2年NVDA收益确定性高，没有人能顶风做空NVDA的
后来也发生过GPT被Gemini追平，并且导致Orcl持有其大量backlog订单而被做空。不过大总统的好兄弟老Larry敢对wall street说F you，用股权融资也要继续加注。很快， Opus横空出世让人意识到AGI时代已经到了
然而，今年capex已经到了770b，明年要1tril，华尔街是不会看Hyperscaler总营收多少的（道理就跟当时ORCL一样：OAI Anthropic可都是拿了他们投资款的），他们必须看到Anthropic 与OAI的增速持续，这个才是维系整个链条自转下去的核心
与此同时，这个游戏中大厂一直担任AI的监护人角色。但是他们的自由现金流已经变负了。“父母老了，力尽了“，后面的路要靠自己。而且市场满满预期下，对这条路一根筋的执着，不会给“主线”一丝一毫的容错
（你们可以回想NV rack液冷出问题，交换机CPO良率问题，这些小巫见大巫、假以时日一定能解决的问题，市场尚且没有任何容错）
命门在Anthropic：大过，大者过也。栋桡，本末弱也
供应延迟、乃至技术卡壳的问题是腠理之疾；任何模型端的风吹草动才是心腹大患
现在御三家模型的统一问题：算力不够，所以失智
我在自己大量使用模型编程、交易程序部署，多个AWS服务互动过程中发现，Opus4.8实际能力已经远远不如中国模型kimi了。虽然GPT还勉强可堪一用，但是也在逐步降智。市场在用固有软件思维考虑AI, 系统开发成本高、使用成本很低。试用好用将来也就可以稳定保证系统质量。但是AI是一个工厂，模型输出需要成本，饭店吃饭的人多了，厨房做不过来，质量自然变差了
第二个市场固有思维：指数的token需求是没有波动的，也不因质量改变。事实上，虽然我因为模型变蠢多用了很多token。但是我质疑token质量不断下降，token消耗增加的怪异剪刀差可以持久。现在很多公司确实对token使用有KPI考核，很多惯性订阅使用者也会加速使用，但如果算力瓶颈无法解决，我非常担心Anthropic增长曲线会变缓。而且算力问题非一蹴而就，也不是一个新模型能解决的
但是当市场开始意识到这个问题的时候，投资人会质问：
1. 跑不过蒸馏你的，模型花那么多钱训练干嘛？
2. 模型是不是商品化的model commoditize ？
当承载整个AI时代的模型“梦”也将受到质疑，整个盈收逻辑将来能否自我循环跑通将被质疑，所有今天拿了PE估值的半导体都同样会被质疑--- 你是不是周期性的？？
有人会说，失智既然因为算力不够就应该加大投入半导体解决问题
没错！但是钱呢？
如果刨掉OAI 与Anthropic拿到的融资款反哺云厂，他们能有多少净现金流可以继续支持这个投入？这个账对华尔街来说非常好算。当然不排除他们像当时orcl，哪怕融股权也要继续投入，熬过这关。到那时，可能市场的反应就会远远超过去年，假设AMZN Meta如果面临CDS 飙升、负现金流，他能否像老larry一样孤注一掷是不确定的
另外有人会说，OAI收入增加能不能弥补投资人担心。我认为预期如此之满的状况下，因为“比烂”而被替代是很难让人安心的（两军对战关羽被阵斩了，你说还有个张飞？没用的）
同时，我们也要意识到。这个Low PE的泡沫又是非常坚韧的，在没有直击到命门伤到命脉预期之前，几乎无敌。不过，一旦点中死穴就会轰然倒塌
我就业以来也曾看过好几次次纸碎金迷，潮起潮落，没有一次全民疯狂会ends well；
也没有一次梦在其中的人，会想明白这个赛道“怎么输”。最近一次币圈小伙伴熟悉的Defi summer。Uniswap很短时间狂卷几十bil USD，当时觉得取代部分传统金融只是时间问题、多少问题，根本不会想、也想不明白“怎么会输”。然而，如果喝醉酒的人想明白怎么会输，他就不会输了
不管Anthropic模型怎么样，面临什么问题，都不会动摇AI是人类第三次工业革命。AI过程不会受任何危机影响，碾着狂欢者的尸体也会继续前行，直到他替代几亿脑力劳动者
最后评论Low PE泡沫：不要说做空，哪怕踏空，痛苦指数都非常高。回头看看2007年做空subprime的哪些基金，有几个活到了最后狂欢？
牛市踏空都会变成笑柄的环境，我接下去会需要很多Aura力量与专注的力量，去一边看空一边做多。请原谅会减少在推特上消耗自己修为论道了，赠言：
可以喝酒，但是不能喝醉
可以讲故事，但是不能真信
可以跳上party桌子跳舞，但是双眼必须紧紧盯着DJ，他放着音乐跑了，你也得跟着跑
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收益被封了 也许是X给你开打了另一扇窗，我被封了之后，反而心态好了很多，不为流量尔流量了。恭喜这位大佬成功解封，我们彼此都要真诚相待。
很意外，我突然收到了X的邮件，告诉我创作收益恢复了，感谢老马。
从2月到到现在，这5个月我做了什么解封的呢？
首先我和大家一样封禁的第一时间就去申诉了，也同样的无情拒绝了，就这样来回进行了两次，后续收到的就是永久暂停的邮件，再然后就没有申诉按钮了。
这期间我一直做的就是不停的活跃在推上，不管是上班摸鱼还是下班带娃，发自己想发的内容，做自己想做的交互，总之全部人肉去对待，付出最多的就是耗费大量时间出现在推的各个角落。
上个周发现申诉按钮回来了，于是我就又真诚的写了申诉，这一次没有立马收到邮件，我也没有抱任何希望，今天突然就解封了，这大概就是所说的机会留给有准备的人吧。
希望暂停收益的保持初心，做一个真人，共勉之！
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这可是鼻祖级撸毛大师了
重新认识一下，这次认真一点
置顶一篇，方便刚关注的朋友认识我，也聊一聊以后准备写什么。
我是李胜利，之前做心理咨询，后来从 Web2 辞职，全职折腾 Web3，到现在一年多了。
钱比上班时多赚了一点，人也轻松快乐了一点。
但离发财，差得有点多，所以应该还能更新挺久。
1｜这个号会写什么
目前主要折腾：
空投和链上交互、DeFi、币安 Alpha 和 OKX Boost 一类的交易所或者平台活动、AI 工具，偶尔也做交易和其他搞钱实验。
我不是什么永赚老师，也不敢说能教谁赚钱。
基本都是自己做完以后再把入口、步骤、本金占用、手续费、磨损和最后的收益写出来。
2｜为什么一直强调真实盈亏
因为我确实赚到过，也确实亏过。
钱来过，只是没怎么留下。
有时候我也觉得自己挺努力的。
努力赚钱，努力亏钱。
Web3 满屏都是盈利截图，但赚没赚钱，不能只看到账数字。手续费、滑点、资金费率和机会成本扣完，可能完全是另一回事。所以这里赚了会发，亏了也会写。
3｜如果你刚进入 Web3
我的教程会尽量从新手能看懂的位置开始。
可能小到会写清楚跨链、授权、看合约或者计算资金费率。我能做的是写清楚自己为什么做、具体怎么做、花了多少钱、最后赚没赚钱。做不做，还是要自己判断。
4｜写在最后
这个号的主线不会变：
赚钱为主，娱乐搭配；认真做教程，真实记盈亏。
想了很久，我到底该立什么人设，好像没有找到，大概就是一个还在交学费的韭菜，然后又有点抽象，好像也不是。
嗯，对，我就是我，昨天也是我，今天也是我，明天也是我。
至于什么人设，什么标签，也许并没有那么重要，能认识你好像对我来说更有意义。
祝你我都能在这片海，找到自己最大的 Alpha！！！
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从头梳理一遍自己多年的投资心态
《从 0 开始建立自己的交易系统》第 3 课
交易心理和仓位管理
这期的内容大于一切的技术
没有好的交易心理和仓位管理 拥有再好的技术也没有意义
这期也解答了前面几期的一些问题
希望大家都可以一起进步 成为一个全方位提升的交易员
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我觉得我又发现了一个x上增长的密法 等我休假回来打开蓝v试验一下 反正收益也没了 可以彻底放飞一下了 兄弟们 等我重出江湖！
终于来了我的大宝贝儿
$GRVT TGE will now take place on July 30.
We know this isn't the update many of you were hoping for, so here's the full picture.
$GRVT is launching across multiple major exchanges simultaneously, and that lineup is still growing. Since our last announcement, the first listings are confirmed, and we're in the final stages of securing more to go live alongside TGE.
Listings follow coordinated timelines and can only be announced once every agreement is fully executed, so we’ll share the names the moment everything is finalized.
What that means is simple: $GRVT will go live on more major exchanges from day one. More ways to buy and trade, deeper liquidity, broader global access, and a stronger market from the very first trade.
Thank you for your patience and continued support.
See you on July 30.
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