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有个问题挺好奇的 你们在 X 上更愿意和哪种人互动？ A. 经常分享干货的人 B. 说话真实有趣的人 C. 经历和你很像的人 D. 经常给你评论点赞的人 我发现很多时候，互动不是因为内容多牛， 而是因为感觉这个人“可以聊”。

很多人刚开始学美股，关注了一堆“大佬”， 结果越看越懵，不是讲太深，就是默认你什么都懂。 整理几个我觉得： 真正适合新手小白学习的美股 KOL（学习向） 1、ZC老师 @ZhanweiC 新手入门首选。 经常分享纳斯达克100 / 标普ETF定投、开户实操、宏观框架这些， 零基础也能看懂。 2、最爱吃兽奶的兔 @0xMilkRabbit 宏观 + 美股 + 买菜经济学。 会聊嘉信 / Schwab 开户、QDII、资产配置这些， 也会结合币圈经验讲美股。 内容很接地气，不鸡汤。 3、Lucy L. @LucyBuilding “普通人出海投资路径”系列很适合小白。 前 Web3 工程师， 会拆解普通人怎么一步步配置美股。 踩坑记录和工具框架都很真实。 4、qinbafrank @qinbafrank 趋势投资框架很清晰。 怎么看大势、怎么选赛道、什么时候调仓这些都会讲。 5、华尔街没有名字 @WallStreet0Name 实战内容很多，黄金、原油这些都会聊， 而且会结合基本面 + 技术面。 干货很多。 6、川沐｜Trumoo @xiaomustock 存储 / 半导体方向研究很深。 虽然风格比较猛， 但会解释行业逻辑。 适合学习怎么拆行业。 7、Serenity @aleabitoreddit 最近很火。 AI / 供应链分析有深度， 不是纯情绪流。 8、fin @fi56622380 偏 AI 主题分析。 框架比较清晰， 很适合建立“AI产业链”认知。 还有哪些适合新手学习的美股 KOL， 欢迎补充。

华尔街对冲基金给量化研究员开的工资是真的大方。 顶级机构随便一个量化岗，年薪基本20万到65万美元起步。 最近Jane Street有位交易员在YouTube发了条快50分钟的硬核长视频。 直接把完整的量化学习路线掰开揉碎讲清楚，还顺带聊了实操技巧，连Polymarket预测市场的概率逻辑都讲到了。 网上一堆博主天天吹万能公式、稳赚模型，对比下来，这种一线大佬的经验分享靠谱太多。 交易想赚钱，真没什么玄学。 拼的就是概率建模、风控、执行力，还有长期稳定的统计优势。 都是实打实的底层能力。 与其天天刷各种碎片化干货，不如静下心看完这条视频。 真正拉开交易水平的，从来不是内幕消息，而是系统化的学习思维。 #polymarket#

经过我浅显的观察 发现创作者收益： 有四点： ①绑卡越早越好 ②流水账类型账号内容明显收益高 不看粉丝量 低门槛高频互动＞高价值内容 ③ 算法有飞轮 打上“高活跃标签”就会进入正循环，越发越赚 ④总结🥵纯分享现象 非针对性内容 ① 越早越好： 有点像薛定谔的猫？有人达标了 一直不开，觉得反正后面能一次性全给到 经观察，感觉等你过半年 一两年后开卡领的时候，之前累计的收益已在新的算法下大打折扣，不如早点开了每个月等分配 ② 数量大于质量： 观察了一些几千粉丝的号，一天发几十条，内容主要是引用其他人的文章干货进行点评，几乎每个小时都在发碎碎念，总有些会莫名其妙几十万浏览 反而有内容洁癖的用户，只写长文教程、干货文章、从不短句吐槽，一般是分不到几块钱的 观察到这些账号有粉丝基础后，制造争议，每天收集一些很争议的话题发出去，总会有一些莫名其妙引人骂也好、有人点评也好，反正创作者收益会替他说话🤣 （所以为何流水账？ 流水账每次能领几百U的账号还挺多，赚到钱的号，内容往往故意做得很“随便”： 引用+吐槽、情绪化碎碎念、带点口水 于是你会在时间线上刷到：天天发十多条帖子关于屎尿屁的币圈KOL，也会刷到说自己在印钞、自己找到了XXX这个好项目能赚XXX 但是他要给你打哑谜那种的内容 点进去想反驳 或者 进行提问是什么项目呀 点上关注等后续，结果发现没后续了，就已经被他成功骗了，你过几个小时忘记了这个事情，就很自然成为他的粉丝 后续继续被骗 点进去他的内容 当人矿了 认真写长干货、排版精美、内容有深度，你一看 不认识 不是名人 这标题啥 看不懂 好麻烦 太难赚了下一个，然后他的内容被算法判定为低用户停留=流量被砍） ③ 飞轮： 连续保持高频发帖（哪怕质量一般），突然某一天写的内容要是戳中受众了，一般配个屌图就会起飞，然后后面就越来越容易爆 反过来，如果你中间断更、或者突然只发高质量长文，算法立刻把你当“新号”或“低活跃号”处理，之前积累的权重直接打折 如果本身没有几万粉丝，没有很高点击率的受众群体（就像簧片受众那样），你想一周发一篇 一个月发几篇很有深度的内容，那肯定是浏览越来越低 最后泯了 咋发都没人看了🤣 ④ So：创作起号之道就在其中 如果您不是一个备受关注的网络红人，想赚X工资就得靠努力的一直发帖 核心目的是引起争议提高被点击率+搬运别人的省钱教程或者赚钱教程来进行创造价值 不可否认放低颜面别人就是能赚钱，有时一天能几百上千的新增粉丝 来自不同的时间线刷到不同帖子的用户，就因为你： 发了一条骂A 支持B的帖子，然后支持B的用户刷到了关注你 支持A的用户刷到了 反复点进来看 反复骂你 你收获了粉丝和数据 两头吃🥵 还是非常佩服这类账号的 感觉都擅长使用AI、 能高强度冲浪去点评各种话题、 还能持续分享各种生活中的琐事、 有的一直发低俗内容来给上推的用户提供情绪价值、 被骂也不玻璃心、唯一目的就是为了赚钱， 后续赚不到收益或者想转型 受众很多维 还能有更多选择的方向，属于是无敌的全面体！ 如果老实想写教程 做内容，除非很硬核、或有很多KOL朋友给你互动 转发，不然币圈目前感觉看不到一点能长期写的东西...账号做不起来 合作很难找 或者蚊子肉 不如找个班上；现在AI和股票才是最火热的，然后再结合上述的放弃底线和吸引眼球的方法，会成功的 对吗？🤪 最近刷推有感

强烈推荐大家关注以下13个AI 帐号。 这13个人主要是身份是工程师、科学家。 他们几乎影响了历史发展进程。 @karpathy - Andrej Karpathy（约248万粉丝） Bio：我喜欢训练大型深度神经网络。曾任Tesla AI总监、OpenAI创始团队成员、斯坦福博士。 AI社区最受欢迎的“网红导师”，讲解极度清晰，常分享模型训练实战心得和前沿趋势，适合所有水平的学习者。 @fchollet - François Chollet（约66.5万粉丝） Bio：Keras & ARC-AGI 创建者。 Keras框架之父 + ARC通用智能基准提出者，技术深度与哲学思考结合极强，能看到最前沿的AGI思考。 @ylecun - Yann LeCun（约116万粉丝） Bio：图灵奖得主，前Meta首席AI科学家。 深度学习三巨头之一，观点犀利直接，常对行业热点发表一针见血的评论，信息含金量极高。 @AndrewYNg - Andrew Ng（约153万粉丝） Bio：Coursera联合创始人，前百度/Google Brain负责人。 AI教育界第一人，课程推荐、职业建议和落地经验极其实用，非常适合想系统学习或转行的从业者。 @rasbt - Sebastian Raschka（约44.6万粉丝） Bio：《Build a Large Language Model From Scratch》作者。 从零实现LLM的顶级实践者，代码教程和论文解读质量极高，是工程师最爱的技术干货账号。 @lilianweng - Lilian Weng（约22万粉丝） Bio：前OpenAI AI安全与机器人VP，Lil'Log博主。 AI安全、强化学习和机器人领域的深度思考者，长文综述质量顶尖，适合想深入某个细分方向的人。 @jeremyphoward - Jeremy Howard（约29.4万粉丝） Bio： 联合创始人，前Kaggle总裁。 实用深度学习倡导者，教学方法和开源工具非常接地气，风格亲切且强调“能上手”的实战派。 @simonw - Simon Willison（约18万粉丝） Bio：Datasette & Django联合创建者。 AI工程实践和LLM工具链专家，产品感和实用性极强，常分享好用的开源AI工具和工程技巧。 @ID_AA_Carmack - John Carmack（约163万粉丝） Bio：游戏传奇程序员（Doom引擎之父），现专注AGI。 极客之神，直率的技术哲学思考和跨领域洞见（游戏+火箭+AI），深度极高，启发性爆棚。 @gwern - Gwern（约7.5万粉丝） Bio：互联网研究者，挑剔的深度分析者。 粉丝虽少，但硬核程度顶级，常发布高质量AI实验、长文分析和独特观点，是“硬核爱好者”必备账号。 @goodside - Riley Goodside（约20.3万粉丝） Bio：提示工程专家，前Google DeepMind/Scale员工。 LLM提示技巧和模型行为研究最强账号之一，分享大量实用技巧+有趣截图，幽默且直接能用。 @drfeifei - Fei-Fei Li（约66.9万粉丝） Bio：ImageNet之母，Stanford HAI联合主任。 计算机视觉先驱，兼顾学术深度与AI人文/伦理视角，视野开阔且充满人文关怀。 @demishassabis - Demis Hassabis（约93万粉丝） Bio：DeepMind CEO、诺贝尔奖得主。 AlphaGo/AlphaFold之父，直接来自AGI最前沿的第一手信息和愿景，含金量最高。

好书分享，梁宁的《真需求》。 干货满满的一本书，无论是创业，做产品，还是经营人际关系，都能有收获的必读经典。 作者说，她通过多年的观察，发现很多人都进入了一个自嗨误区。 比如做产品的人，总是容易想，我觉得这个很好，我觉得大家需要这个，但问题是你自己认为某件东西有价值，并不代表它具备真正的商业价值。 只有当它确确实实满足了用户的需要，并且用户愿意掏出真金白银购买时，这个需求才被验证为真需求。 作者围绕这个观点，在书里构建了很多商业公式，还列举了泡泡玛特，星巴克，爱奇艺等等很多案例， 剖析了企业应该怎么从提供基础功能，走向提供情绪与资产价值，怎么通过领导共识和精准的场景匹配，实现品牌的跃迁。 没时间读完全书，可以直接看下面的思维导图👇