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币上亏了这么多 看了看钱包，账户啥的加一块依然 A8 这几年是没少挣啊，哈哈哈哈 我也是个渣男 比特币是真爱 但也爱玩，就是玩的小 加密/美股/贵金属/大宗玩呗 全球投资笔记的群今天开放出来玩 2026年6月25日UNICORN 🦄全球投资笔记 1/ 总体判断 美股指数维持高位，但黄金、白银、比特币、原油同步承压，显示市场流动性并不宽裕 资金没有全面退出风险资产，主要从加密货币、贵金属、原油、债市等资产转向 AI 股票 当前行情更像结构性轮动，股市上涨需要其他资产让出资金 股票内部也并非全面上涨，资金集中在 AI、半导体、记忆体、资料中心相关资产 美国股市即将迎来股票供给大潮，IPO、AI 独角兽增资、ADR 发行都会消耗市场流动性 市场短期关键变量：AI 资本支出是否继续扩张，资金是否还能支撑高估值和新股供给 2/ 原油与通胀 布兰特和西德州原油跌破每桶 70 美元后，油价风险溢价快速回落 波斯湾船只离境限制缓和，阿联酋原油出口恢复至战前约 85%，荷姆兹海峡通行风险下降 油价下跌有助于缓解通胀预期，但终端汽油价格反映原油成本存在数周滞后 美国政治压力会推动监管机构调查油企定价行为，压低油价和汽油价格的政策动机增强 3/ 黄金、白银、比特币 黄金、白银、比特币同步下跌，反映资金从非股票资产流向 AI 股 黄金回调主因来自利率预期变化和资金被股市吸走 黄金长期支撑仍来自全球央行买盘，央行购金需求成为黄金价格的重要底部力量 若未来重新进入降息周期，黄金本轮回调会重新具备配置吸引力 比特币跌破 6 万美元，显示加密货币散户资金动能偏弱 比特币今年跌幅约 32%，股票反弹没有同步带动加密货币恢复 资金偏好从加密叙事转向 AI 生产力叙事 4/ 美国股票供给压力 美国股市 2026 至 2027 年净股票供给量预计出现历史级跳升，接近 1999 年网络泡沫以来高位 大量 AI 独角兽、IPO、再融资需求会持续吸收市场资金 M3 上市潮包括 SpaceX、OpenAI、Anthropic，合计吸金规模至少约 2750 亿美元 SpaceX 上市后仍有大量股份尚未流通，后续解禁可能继续增加资金压力 未上市时市场用梦想和想象空间定价，上市后市场用营收、利润、成长率和估值检验 AI 巨头上市后估值标准会变严，资金需要在大型股、中大型股、新股和其他资产之间重新分配 5/ 美股与半导体 道琼指数上涨 182 点，涨幅 0.35%，收 51848 点 标普 500 下跌 7 点，跌幅 0.1%，收 7358 点 纳斯达克下跌 110 点，跌幅 0.43%，收 25476 点 费城半导体指数下跌 24 点，跌幅 0.18%，收 13458 点 市场焦点集中在美光财报 美光第三季财报显著优于预期，营收较去年同期大幅增长 美光第四季营收指引高于市场预期 美光已签下 16 项 3 至 5 年长期合作协议，未来至少 3 年订单能见度提高 美光未来约一半营收可能来自提前绑定的策略客户 美光第三季毛利率大幅提升，反映记忆体供给稀缺和定价能力增强 记忆体供需重估仍在进行，HBM、AI 服务器和资料中心需求继续支撑产业景气 高通财报后盘后上涨，主因是非手机业务展望上修 高通非手机业务预期从 220 亿美元上修到 400 亿美元 高通预计 2029 年资料中心营收可达 150 亿美元 高通投资重点从手机周期转向资料中心、AI 与边缘运算 6/ 投资结论 当前市场不是全面牛市，而是 AI 资产吸走其他资产资金后的结构性牛市 流动性不足会使资产轮动更剧烈，黄金、比特币、原油、债券和非 AI 股票都可能成为资金来源 风险控制：不要把 AI 牛市中的杠杆收益误判成持续盈利能力，仓位和现金流必须能承受回调 大家可以拉喜欢投资的朋友进来

今天写文章配图就已经开始使用@dappOS_com @xBubble_ai 的ai了，感觉蛮不错 说实话，其实哪家ai都有相关的做图模型，但用起来会真的发现，为什么别人的ai做图那么厉害，那么好看，但是我自己的却还是很一般 同样一个任务，有人一句话就能拿到接近成品的结果，但有人要反复改 prompt、换模型、调格式、补背景，花费了大量的时间 这也是我一直以来的困扰，所以迫切地需要一个听我大概描述就能出符合我需求图的ai。 Low-prompt AI 的思路：不是让用户写越来越复杂的 prompt，而是让 AI 自己去理解任务、匹配流程、补齐执行细节。 所以今天也去试了一下xBubble 先看看实例吧，比如我今天写的关于“美股代币化的文章的配图”（图1） 我的指令是：根据我给你的内容，结合我的ip形象，创作出治愈系手绘插画风，并且给了一张示例图 图1上方作品是xbubble的成果：将我个人的ip形象整体是保留，并且美化的，让认识我的人知道这是我。并且提取我内容里提到的公司，把他们的图标也加入到图片里 图1下方作品是image 2 的成果：将我个人的ip形象进行修改，偏向手绘插画的风格，将内容里的关键句子添加于图片中 两张图风格应该是都有人喜欢的，但是对于我个人来说，是更偏向于xBubble的做图，因为更具有艺术性和个人色彩，对于做账号来说是需要的 🌟这其实就是 xBubble 功能里比较关键的一点： 不是只执行单一模型生成，而是尽量把用户的模糊需求转成更完整的任务流程。 模型选择、风格理解、内容提取、结果优化，这些原本需要用户反复调的东西，它会帮你往前推一步。 对于ai的真人感，我也去测试了一下 指令是： 16:9真人摄影封面图，一位年轻亚洲女性坐在夜晚高层窗边，气质聪明冷静，不网红、不油腻。她穿白衬衫和深色西装外套，手拿手机，桌上有笔记本电脑、冰美式、投资笔记和钢笔。窗外城市夜景，室内暖光，窗外冷蓝光，光影高级真实。 图2的上方作品是xBubble： 整体看起来更高级，也更像真实广告片截图。人物没有直视镜头，而是看向窗外，情绪更自然，夜景和台灯的冷暖光也比较舒服。桌面元素少，画面不乱，AI感相对低。 图2的下方作品是gemini： 人物正面对镜头、姿势太标准，桌面道具也有点堆满，像刻意生成出来的“商务女性办公图”。整体没有图一自然，质感也稍弱。但信息更加直白。 两张图其实都符合要求，但是XBubble 这张赢在真实感和审美，Gemini 那张赢在信息更满，但也更假，而我刚好测的也是ai的真人感 所以两个层面去进行测试，其实xBubble的审美和创作都是更胜一筹的，但是这种审美和风格每个人都是不一样的，所以大家可以根据自己的需求去选择适合自己做图风格的ai 在这里，只测试了 @dappOS_com 的Bubble Pilot： 负责理解用户的简短需求，并匹配合适的 SOP 去执行；如果没有现成路径，也会先用通用 Agent 完成任务。 还有 Bubble Engine也同样关键： B负责在后台学习和优化，不断测试不同模型、工具和流程，把更稳定的方案沉淀成新的 SOP。 所以我这次用它做图，感受到的不是“它会画图”这么简单，而是它在理解我的内容、识别我的 IP 形象、判断画面风格、提取文章重点、组织视觉元素这几个环节上，已经不太像单个模型直接出图，更像是有一套任务流程在帮我完成成图。 这也是 xBubble 的核心价值：把模型选择、提示词结构、工具调用、技能编写、结果测试这些原本需要用户自己折腾的部分，尽量交给系统处理。用户只需要把目标说清楚，剩下的由 Pilot 去分发，由 Engine 去学习和优化。 @dappOS_com

《躺在资本主义制度上吸血的好公司》 傻哥近几天在看各种美股投资thesis，还有好多没有琢磨明白。 今天就把标普全球的投资笔记分享给大家。 标普全球是何许人也？就是标普指数的东家啊。 不仅标普是他们家的，连道琼斯指数也是他们家的。 做啥业务的呢？ Ratings（评级 - 利润率最高） Market Intelligence（数据情报） Indices（指数 - 增速最快） Energy（能源数据 - 原 Commodity Insights） Mobility（汽车- 即将 2026 年中分拆） 护城河极强： (1) 165 年品牌（无法复制） ； (2) 评级双寡头 - 与 Moody's 共占 80% 市场（30年来未变） ； (3) S&P 500 已成为"基准"（数万亿被动投资挂钩） ； (4) 监管壁垒（NRSRO 牌照 - 全球仅 ~10 家） ； (5) 路径依赖 + 切换成本（所有金融机构 =Bloomberg + Capital IQ） ； (6) 165 年数据资产（历史回测 +信用模型不可复制） ； (7) AI 也蹭到了（监管要求"权威性"评级 + Titn AI 平台） 傻哥做个判断： 1、SPGI 与 Visa/Mastercard 是同一类商业模式 - "协调费收割机" 2、回购和股息，占据77%的资本支出。是为股东利益服务的公司啊 3、整体增长一负一正，还可以的。 4、目前估值有-14%折价的，相对于长期PE而言。 5、巴菲特持仓 MCO 13%（24M 股 - 持有多年）但从未持仓 SPGI。 原因可能：MCO 更纯粹（95% 评级 vs SPGI 5 合 1） 6、金融市场秩序制定者； 7、五大块业务，还有二手车和能源业务，整体比较杂，稀释了主营业务。 8、王炸业务：指数+信用评级业务+市场数据情报业务，三代王炸业务。 9、其他三个业务都是王炸，并购个破二手车业务，哎。 10、信用评级业务是经济顺周期业务，扩张期企业就会开始借钱了。 11、信用评级是经常性业务，企业一旦refinance，都需要评级 总结下： 标普全球是典型的好公司，是躺在资本主义制度上吸血的好公司。 这种公司，只要价格不是特别高，买了能长拿 EASY

你有没有注意到币圈很多原来的KOL都不讨论加密了，比如： @rickawsb 大佬的space几个月前就转向AI和美股了。这几天X的时间线上也大多是openclaw和AI agents。 我刚完成了一份特别的调查：问了120位加密圈KOL，55人晒出了他们的持仓。 结果让我震惊——资金正在从加密世界大规模涌向股市，而且速度比我想象的快得多。 （详情见下图） 这不是FUD，这是正在发生的事实。 “加密完了”不是一句悲观的话，而是部分KOL的真实感受。 加密→股票的资金流动是真实的，且正在加速。 市场永远在变，资金永远在寻找更高回报的地方。 加密世界给了我们早期的超额收益，但当新的机会出现时，真正的投资者不会固守阵地。 “拥抱变化”不是一句口号，而是生存法则。 从加密到AI，从DeFi到机器人，从Token到股票——聪明的钱已经在路上了。 你，准备好了吗？ 以上，共勉。🥰 #投资笔记# #加密# #股票# #AI# #机器人#

小红书要去港股敲钟了，这事最近刷屏。但说实话，敲钟本身我没太大兴趣。真正让我多看了两眼的，是它上市前悄悄上线的一个新东西REDSkill。 我天天写美股、写 IPO，对上市前讲故事这套太熟了。SPCX 是这么讲的，OpenAI 是这么讲的，很多公司临上市前，都会先把估值锚打出去，把想象空间铺满。你得让二级市场相信，你不是现在这个估值，你还有下一层故事。所以我一开始看到小红书又在讲 REDSkill，第一反应是不是又一个上市前包装出来的新叙事？之前有个小红书前员工说过一句挺直白的话，大概意思是因为还没上市，所以小红书更需要一个新故事。这话听着像吐槽，但其实挺准。小红书当然需要新故事，光靠“种草社区”这四个字，市场已经很熟了，也很难再给特别高的想象力。它要上市，就必须告诉投资人我不只是一个内容社区，我还能长出新的东西。 但这次我觉得有点不一样。因为 REDSkill 不是停在“未来规划”，它是真的能点开用。创作者做出来的 Skill，可以直接挂在笔记下面。你刷到一篇内容，顺手就能体验，不用跳转，不用下载，也不用懂什么技术。这个点很关键。以前很多平台做工具，都是把工具摆在那里等你去找。小红书这次不是这样，它是把 Skill 塞进内容流里，让它跟笔记、点赞、收藏、评论放在同一个场景里。也就是说，它不是在卖一个工具，而是在让工具变成内容的一部分。 现在已经能看到一些早期数据了。有的笔记带动单个 Skill 破万人使用，有个世界杯动漫壁纸相关的 Skill 做到 150 万曝光，还有 REDSkill 相关笔记直接破万赞。这些数字放在成熟产品里不算夸张，但问题是，它现在还只是内测阶段。这就有意思了。因为小红书最强的地方，本来就不是做工具，而是做分发。一个东西只要能被内容包装、被用户种草、被社区反复传播，它就有机会跑出飞轮。阿里、腾讯、字节也都在做类似的方向，但路线不一样。有的更像卖能力，有的更像卖服务，有的想接进小程序体系。小红书这条路更偏内容社区：先让用户看见，再让用户顺手用，最后让用户自己传播。 这也是我真正关注的地方。移动互联网时代，App Store 是入口。谁掌握入口，谁就掌握用户时间，也掌握商业流向。如果接下来真进入 Agent 和 Skill 的时代，那 Skill 很可能就是新一代的 App。谁能把这些 Skill 分发出去，谁就有机会拿到下一张入口门票。小红书现在想抢的，可能就是这张票。当然，我不想把话说太满。REDSkill 现在还很早，内测数据不能直接推成生态成功。它后面能不能持续吸引创作者，能不能让普通用户长期使用，能不能真的商业化，这些都还要打问号。 但至少这一次，它讲的不是一个纯概念。它不是只说我们未来要做什么，而是已经有一批用户真的在用，已经有笔记在跑数据，已经能看到一点传播链条了。这在我看过的很多上市前故事里，确实算稀罕。 #redskill# #rednote# #skill# #小红书#

今日关键事件 周三 7/1 | ISM制造业PMI(6月) + 美联储主席Warsh讲话 | 预期：PMI 54.5(前值54.0) | 影响：极高 PMI若继续扩张将强化软着陆叙事，Warsh讲话关注加息路径暗示 就如昨晚的帖子一样，大部分资金已近在布局物理AI和机器人了 ETF推荐：BOTZ（Global X Robotics & Artificial Intelligence ETF） · 价格：约$40（CNBC Quotes） · 费率：0.68%（Expense Ratio） · 持仓股数：43只 · 覆盖广度：工业机器人+AI自动化+自动驾驶+医疗机器人+无人机，AI从训练向物理世界部署的全产业链 · 市场：全球（美股为主，含日股/欧股机器人龙头） · 风险提示：费率0.68%偏高 昨日：JOLTS职位空缺(5月)预期730万。实际结果，JOLTS 5月实际728万，略低于预期的730万，较4月761.8万显著下降33.8万，劳动力市场温和降温 接下来本周只剩两个交易日（老美周五独立日休市）。周三ISM制造业PMI+Warsh讲话，周四非农，两个都是极高影响级。非农是本周之王：若就业超强→加息预期升至2次→打压科技。若走弱→降息预期重燃→利好反弹延续。假期缩周不宜激进，等非农落地再定方向。 #美股# #交易笔记# 以上为个人交易笔记，不构成任何投资建议。市场有风险，投资需谨慎。

加州大学伯克利分校（UC Berkeley）的一位哲学教授在 2006 年顺手写了个工具，如今成了互联网上最耐用的底层基础设施之一。 这一维护，就是整整二十年。 这个教授叫 John MacFarlane。 他写的工具，叫 Pandoc。 如果你平时写文章、写代码，或者需要处理各种格式的文档，你大概率直接或间接用过它。 它被称为“文档转换的瑞士军刀”。 电脑世界里的文档格式，简直就是巴别塔之后的灾难。 微软的 Word（.docx）、网页的 HTML、写学术论文的 LaTeX、电子书格式 EPUB、轻量级的 Markdown、甚至数据库导出的 CSV 表格…… 它们彼此互不相通，格式乱飞。 Pandoc 的唯一工作，就是当这个超级翻译官。 只要在命令行输入一行代码，它能把一份 Markdown 笔记瞬间变成排版完美的 Word，或者把一堆学术文献无损转换成电子书格式。 最妙的是，这个哲学教授写 Pandoc 时，选了一个在程序员圈子里被视为“天书”的编程语言：Haskell。 这门语言以极度严密的数理逻辑著称，商业公司几乎不碰，因为太难招人，也太难上手。 但对一个天天琢磨逻辑学的哲学教授来说，Haskell 简直就是他的母语。 结果呢？ 用 Haskell 写出来的 Pandoc 稳如磐石。 过去二十年里，互联网技术迭代了无数轮，多少风口上的 SaaS 公司死掉了。 但这个由哲学教授业余维护的工具，依然是全球数百万开发者 and 学者桌面上最不可或缺的底层工具。 这就是开源世界的浪漫。 没有风投资本催着变现，没有产品经理天天想着塞广告、搞留存，没有为了迎合市场而做的一堆花哨垃圾功能。 只有一个智商极高的人，凭着自己极端的洁癖和长期的坚持，给全世界打了一口能用几十年的深井。 在这个连记事本都要收订阅费的时代，最伟大的生产力工具，依然是免费的。

日韩美股信息源双开！韩国博主也得安排上 🔥 日本那边汇率+AI+半导体视角刚整理完，昨天整理韩国博主合集里面，还有好几个硬核账号我之前没推，赶紧补充！ 在韩国5000万人口却有1亿活跃股票账户，全国卷美股+韩股+半导体，博主质量真的高。日韩一起刷，信息源直接立体拉满！ 强烈建议补充关注的（互补新账号）： 1. @Semicon_player AI + 半导体研究深入，长期跟踪三星、海力士，结合美股+韩股分析，干货满满。 2. @Busanaz1（釜山大叔） 实用经济和股票走势分享，宏观洞见接地气，日常观点真实。 3. @JunDo1050 CIB企业金融背景，从产业链和企业金融角度聊全球市场，专业度高。 4. @core_shooter 专注美股+韩股，AI半导体长期判断+实战派，值得跟踪。 5. @daweifs 老韭菜实战风格，分享链上/Web3 + 美股交叉观察、经验教训和实用笔记，适合想听不同视角的朋友补充。 一起看，日韩 + 实战 + 半导体 + 宏观，信息源直接立体拉满！ 欢迎大家继续补充其他优质韩国/美股博主 投资有风险，仅供参考，DYOR。

美股高质量Alpha博主分享 Pt.3 美股风波荡，正是学习时~ 趁这个时机，继续跟大家分享一些我平时一直在关注的美股高质量博主（排名不分先后）： DD 滴滴 @rtk17025 DD 哥是我看打新和 Prediction Market 时时常参考的博主。 他分享的东西特别实在，从港美股打新到各种平台工具的使用，都会直接说自己的实际体验。 从不会盲目推平台，总会强调“平台都是工具，每个用途不一样，没必要拉踩”，这种务实态度让读者很舒服。 还会把 AI 怎么帮自己赚钱、付订阅费这些细节分享出来，接地气且务实。 适合想认真做打新、想多了解不同券商和工具的朋友。 跟着他看，能少走很多弯路，知道哪些地方该注意、哪些可以大胆试。 一起发财 Zoe 姐 @yiqifacai Zoe 姐常居欧洲，专注 AI 领域的投研和写作，视角特别不一样。 她会把 AI 产业链和全球市场结合得很好，有时候讲马斯克穿黑皮衣这种小细节，也能连到存储和算力叙事上~ 她不光输出观点，还会分享自己在欧洲的生活和账户波动，让人感觉很真实。 台湾电视炒股频道长期科普半导体供应链这种观察，也只有她会注意到。 对了，她还会注意到台湾电视炒股频道里科普半导体供应链这种冷门信息。 这种观察力，说实话我在别的博主那里特别少见。 想看 AI 投研但又不想只盯着美国视角的，她的内容能帮你把产业故事和真实落地连起来。 美股 OK 哥 @artinmemes OK 哥是典型的实战派，专门分享美股打新和券商实操经验。 就拿这次 $SpaceX 打新来说吧，他直接把身边朋友在不同券商的中签率给统计出来了——CommSec 能到40%、Etrade 和富达15%左右、Robinhood 差距比较大。 你看完就知道该往哪使劲。 他给我的感觉就像投资丛林里的猎人，不跟你扯什么宏观叙事，直接告诉你：这条路走得通，那条路有坑。 看他的推文能快速知道不同平台的特点和注意事项。 适合想认真做美股打新、想了解真实中签和券商差异的朋友。 新手跟着他学，能少踩很多信息差的坑。 川沐 Trumoo @xiaomustock 沐总是我看 AI 供应链最深入的博主之一。 他不是简单说利好，而是会把逻辑拆得很细。 比如他讲马斯克的太空算力计划为什么离不开诺基亚的基站，从数据回传、光纤、边缘计算一直讲到地球、月球甚至火星的布局，还把 NVDA 的 CUDA 生态串起来。 一直都很喜欢沐总的行文风格：“牢牢抓紧内存，就是捏住了 AI 的蛋蛋”，这种话糙理不糙的判断，背后是长期跟踪产业链的结果。 推文基本都是研究笔记，干货密度高到我经常要读两遍。 想建立从算力到基站到终端的完整认知框架，跟他就对了。 加州旅馆 @henghaer123 加州旅馆的风格其实更偏大格局和哲学思考。 他总能从一个角度提醒大家：你以为买半导体是在投 AI 科技革命，其实更多是怕其他产业被 AI 革命。 他会聊浪漫主义公司配浪漫主义估值，也会说主权 AI 是利好，因为各国想搞就得忍着高价建算力。 这种不跟风、讲本质的视角本就很少见。 适合想跳出短期波动、想理解更深层投资逻辑的朋友。看他的东西能帮你把“为什么买”这个问题想得更清楚。 华尔街观察 Xtrader @cnfinancewatch Xtrader 老师是 PhD 背景的量化交易者，专注大类资产轮动和量化记录。 他每周都会更新周报，明确提到了现在是“只有债券阶段”，权益类要等量化信号再抄底，震荡期不要乱伸手。 他还会用数据讲存储板块估值重构（比如三星、SK 海力士当前 PE 很低，未来可能重估到8-10倍），逻辑清晰又有实操建议。 完全不荐股、不带节奏，就是记录和分享自己的框架。 适合想学资产配置、想用量化思路看大势的朋友。 跟着他能建立起“先看阶段、再等信号”的稳健习惯~