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stock api（推特查漏补缺系列） 好的开源股票API直接让你每年省几万订阅费，而且搜了一下推特竟然也没人分享过。 【stock api】可以CLI 查询股票行情、K 线和搜索股票，支持 A 股、港股、美股行情查询，自动从可用数据源获取行情。 仓库： 1.4K Star 另外祝大家父亲节快乐~ 我是尼卡，平时会持续分享 AI、美股、Web3 相关有用又有趣的工具和项目，感兴趣的话欢迎关注，下次见～

GitHub上真的有堆免费项目能直接替掉你在用的付费软件 我挑了12个最实用的，都是能直接拿来用或者自己部署赚钱的 1. TradingAgents - AI多Agent量化交易框架 2. LibreChat - 一个界面聚合ChatGPT、Claude、Gemini 3. HyperFrames - HeyGen开源视频生成引擎，一句话生成视频 4. Nango - 开源API集成平台，连接数百个第三方服务 5. Agentic Inbox - Cloudflare的AI邮件助手，自动读邮件提炼要点 6. Fincept Terminal - 开源彭博终端，免费查股票和加密货币数据 7. MoneyPrinterTurbo - AI一键生成短视频，输入主题自动出片 Star 7.4万+，最容易上手的批量制作工具 8. Coolify - 开源自托管PaaS，帮别人省Vercel费用还能收管理费 Star 5.8万+ 9. n8n - 工作流自动化平台，给企业搭流程能收设置费+月维护费 Star 19.4万+，GitHub最火的赚钱项目之一 10. agent-skills - Claude Code技能库，把常用操作封装成可复用指令 11. Ghost - 开源付费通讯工具，创作者自建会员订阅平台不被抽成 自己部署也能帮别人装赚服务费 12. VoxCPM - AI声音克隆工具，几分钟样本就能生成逼真语音 与其每月交各种工具的订阅费，不如挑一两个自己部署 省下的钱能干更多正事 挑一个感兴趣的开始吧

段永平卖泡泡玛特Put的“乌龙”，藏着最朴素的精妙。老段今年在泡泡玛特上卖Put，闹了个不小的乌龙。4月中旬他在雪球说卖了22.5万张看跌期权，结果网友一提醒才发现：港股期权一张合约对应200股，不是美股100股。实际暴露头寸直接翻倍，要是全被行权，得准备近70亿港元去接4500万股，立马第三大股东。他回了一句：“还好卖的是put，不然就麻烦了。”这话说得轻巧，但背后玩法，才是真正值得细品的。 卖Put不是赌跌，是“带保险的买入” 老段的操作本质还是他一直用的那套：只在自己长期看好的标的上卖Put。不是看空泡泡玛特，而是反过来——想买，但不想一次性砸重金在高位。 逻辑很简单： 看好一只股票长期价值，但短期股价可能波动，甚至回调。卖Put呢？ 先收一笔权利金（保费），如果股价没跌到行权价以下，期权作废，这笔钱白赚，成本为零； 如果真跌破了，按行权价接货，但已经扣掉之前收的权利金，实际买入成本被拉低了。 老段用期权工具把建仓这件事做了杠杆和缓冲。直接买现货的话，资金压力和股价波动风险都更大；卖Put先把权利金收进口袋，相当于先把一部分成本锁定。 精妙之处在于“收钱等机会” 普通人建仓，大多是两种极端：要么一次性all in，要么一直观望等回调。段永平这条路，是中间态。 1）股价涨了：权利金落袋，位置可以后面再补，或者不补也赚了。 2）股价回调：正好低价接货，成本比直接买还低。 3）股价横着：继续收权利金，资金利用率更高。 这不是高深数学模型，就是把价值投资者最朴素的“安全边际”思路，用期权工具实现了，权利金就是那道额外缓冲。段永平这套玩法，核心是先把安全边际做出来，再谈买入。 这里期权是重要的工具，也显示期权的特色：
1）短线交易用来押注短期波动，最大损失仅限权利金，没有追加保证金的风险。此外通过组合策略如价差，可以灵活地限制潜在亏损，更好地控制风险。 2）长线投资者不赌方向，不博波动，利用期权的不合理定价，增强收益、降低成本，安全地“打折”买入好公司。在操作中考虑到市场的波动性，通过期权来降低潜在风险，确保在市场不稳定时仍能保持灵活性。 其实不仅老段、巴菲特，我们熟悉的“白宫股神”佩洛西的股市操作大量都是期权，去年贸易战佩洛西买入了大量call，获利丰厚。 对于短线交易者和长线投资者来说，期权运用得当都是从市场中获取alpha的好工具。期权不仅是工具，可以说是一种思维方式。在波动的市场中，它提供了更多的灵活性和保护，让我们能够在风险可控的情况下，最大化收益。 这种玩法本质是成熟市场里对风险和收益的精细管理。手里有股票，可以卖 Covered Call慢慢减持；想加仓，又不想一次性砸重金，就先卖 Put收权利金，降低买入成本。波动大的时候，这层缓冲特别有用。 对币市用户来说，现在也能方便用期权来做美股交易了。 @BITstocks_CN 7月24日上线期权功能，融资融券同步开通。这俩一结合，普通投资者也能进行类似老段那种“收权利金 +杠杆配置”的操作组合。 关键BIT不是随便加个期权功能就完事：融资融券需要实时保证金管理、极端行情风控、清算交割全套体系； 期权要对接OCC、实时Greeks 计算、行权交割能力。 BIT能把这些都跑起来，说明它已经具备完整券商业务线，正股、杠杆、期权三件套齐备，才算把成熟券商该有的底子搭全。为用户提供一套完整、高效、专业的美股交易工具链，尤其适合想在币市里想做真实美股的投资者。 对华语用户和币市玩家来说 1）开户极简：中国大陆身份证就能开，不用海外地址证明，不会CRS同步。 2）资金进出更贴合币圈习惯：稳定币直接打进美股账户，秒级到账。出金很快不用转海外银行换汇、再跨境汇款那套折腾。股票支持转仓，是真股票不是影子资产：有分红、投票权，能通过 ACATS 转到别的合规券商。不是币市常见的代币化产品或者CFD合成，真正持有公司权益，不是只赌一个价格曲线。 3）费用更友好：0 佣金，按股固定收费。买20万美元的英伟达，手续费不到10美元。传统按比例收的平台，金额越大越贵。融资融券这边还有阶段性0息活动，成本进一步压低。 BIT是老牌加密资管平台Matrixport更名而来，旗下不同实体拿到多张含金量很高的牌照：新加坡MPI License重大支付机构牌照、瑞士FINMA集合资产管理牌照、香港TCSP License信托或公司服务提供者牌照、不丹的IPA牌照，提供货币服务、撮合交易、托管、金融交易等服务，合规层面也都没有问题。 一个账户同时管加密资产和美股正股、ETF、固收，跨市场配置起来也顺手。支持融资融券和期权，API开放，长期交易的用户用着不别扭——比IBKR的界面和复杂流程友好多了，说BIT是加密版升级版的IB其实也没问题。 现在市场 AI、科技、宏观故事不断演绎，波动是常态。手里有融资融券能加杠杆放大机会，有期权能对冲或收权利金，灵活度完全不一样。等真正需要用的时候再去开户，往往已经慢半拍，先把账户搭好，就是一种配置。 想在波动行情里多一层工具，又不想被开户和资金流转折腾死的，BIT这波期权、融资融券上线可以重点看看。

一篇不错的解读：《META出租H100与购买先进算力并不矛盾》 Meta 做 NeoCloud 与继续租 Crusoe 1.6GW，并不矛盾 昨天盘前，Meta 被报道正在考虑把多余 AI 算力对外商业化，甚至做成类似 NeoCloud 的业务。市场第一反应非常剧烈：Meta 盘前上涨接近 6%，但 AI算力和 neocloud 相关股票则受到负面 Narrative 影响, 市场担心的是：如果 Meta 也开始把 GPU 算力对外卖，是否会直接导致算力过剩？ 这个反应可以理解，但我们认为市场把问题想简单了。 首先，Meta 这件事本质上不是“AI 算力需求见顶”，也不是“Meta 不需要继续买算力”。相反，Meta 同时还在继续锁定非常大规模的新算力。根据 Bloomberg/Reuters 报道，Meta 最近与 Crusoe 签署了新的 AI computing capacity 协议，将从 Crusoe 位于 Texas Childress 和 Missouri Warrenton 的两个数据中心获得合计约 1.6GW 的容量。 同时，Meta还在向其他Neocloud购买算力。我们在去年3Q25 META Preview中就提到过META正在向NeoCloud寻求购买3GW算力。 所以表面上看，这里确实有一个矛盾：如果 Meta 自己已经有多余算力，为什么还要继续向 Crusoe 租 1.6GW？ 我们的理解是，这不是矛盾，而是算力代际切换。 过去两年，Meta 已经采购和部署了大量 H100/H200。这些 GPU 不是没价值，恰恰相反，它们对 inference、fine-tuning、企业模型服务、图像/视频生成、传统 ML workload 仍然非常有价值。但对于下一代 frontier model training，尤其是 3T+ 参数规模的 MoE、长上下文、多模态和 RL-heavy post-training，H100/H200 的训练经济性会明显下降。 关键不是 H100 不能训练，而是单位有效 token 成本变差。 当模型进入 3T+ 规模后，瓶颈不再只是单卡 FLOPS，而是 HBM 容量/带宽、GPU 间通信、scale-up 网络、checkpoint/restart、expert routing、sequence parallel、pipeline bubble、以及大规模 collective communication。H100 集群当然还能跑，但训练 wall-clock 更长，通信开销更高，集群利用率更难维持，最终表现为同样训练一个 frontier model，成本和时间都不如 GB200/GB300，未来更不如 Vera Rubin。 因此，Meta 现在面对的是一个很典型的资产配置问题： 最先进的 GB200/GB300/Rubin，要优先留给下一代模型训练；上一代 H100/H200，则应该尽量转成 inference 或外部商业化收入。 这也是为什么“做 NeoCloud”和“继续租 Crusoe 1.6GW”可以同时成立。 Meta 继续向 Crusoe 锁定 1.6GW，本质上是在为更长期、更先进、更大规模的 AI infrastructure 做准备。这种资源对于 Meta 来说，更多是未来 GB200/GB300/Rubin 时代的战略性产能，而不是简单补 H100 的缺口。 另一方面，Meta 既然已经买了大量 H100/H200，就不可能让这些资产在 frontier training 代际切换后闲置。Meta 内部当然有广告、推荐、内容排序等大量推理 workload，但这和 OpenAI/Anthropic 那种直接面向外部客户卖 token 的 LLM inference 业务并不完全一样。Meta 如果没有足够多可以直接 monetization 的外部 token demand，把 H100/H200 做成 cloud capacity 或 hosted model API 对外销售，是非常合理的资本回收方式。 这其实和 xAI / SpaceX 的思路有相似之处。xAI 今年公开宣布与 Anthropic 达成 compute partnership，向 Anthropic 提供 Colossus 1 算力；xAI 官方称 Colossus 1 包含超过 22 万张 NVIDIA GPU，包括 H100、H200 和 GB200，并可支持 training、fine-tuning、inference 和 HPC workload。(xAI) 这说明即使是 frontier AI 公司，也可能把一部分已有 GPU fleet 对外出租，同时把最新、最稀缺、训练效率最高的下一代集群保留给自己的 frontier model。 所以今天市场担心“Meta 进入 NeoCloud 会打垮所有 NeoCloud”，我们觉得有些过度。 更准确的判断应该是： AI 算力市场正在从单一的 GPU shortage，进入多代 GPU 分层定价和分层使用阶段。 第一层是最新训练算力：GB300、Rubin，以及后续更大 scale-up domain 的系统，主要服务 frontier model training。这部分供给仍然稀缺，客户仍然会向 Crusoe、CoreWeave、Nebius、Oracle、Microsoft 等各类供应商锁产能。 第二层是上一代高端算力：H100/H200/部分 GB200，更适合 inference、fine-tuning、enterprise AI、hosted model、agent workload 和中小模型训练。这部分不是没有需求，而是从“最稀缺的训练资源”变成“可以规模化商业化的推理资源”。 第三层是更通用的 GPU cloud 和 long-tail enterprise workload，对价格更敏感，但需求弹性也更大。 在这个框架下，Meta 的行为其实很合理：它不是停止建设 AI infrastructure，而是在把不同代际的 GPU 放到最适合的经济用途上。 因此，我们不认为这是 AI infrastructure 的大问题。真正重要的判断是：下一代 frontier model training 对 GB200/GB300/Rubin 的需求仍然非常强；同时，H100/H200 这类上一代 GPU 也不会被废弃，而会进入 inference monetization 和外部算力销售阶段。 这对整个 AI supply chain 的含义反而是： GPU fleet 开始变成多代际资产，而不是一次性训练工具。旧 GPU 不归零，新 GPU 继续稀缺。Meta 做 NeoCloud，不是需求崩了，而是算力资产终于开始金融化和商业化。

发现了一个真正开箱即用的通用 AI Agent 随便点进去就能看到一大堆现成的专家：股票、金融、电商、生产力、内容运营……各种领域都有一键添加的 Agent，直接聊天就能用，完全不用自己配置 prompt、搭环境 还可以用最强的 Claude 4.8 模型（平台每天送 200 免费积分），也可以自己接入其他模型的 API 用，实测体验挺丝滑的 我拿最近市场最热门的存储芯片公司 —— Micron Technology（ $MU）做了一次实测,这次没有自己写 Prompt，也没有搭工作流 直接打开 @EasyClawBot，添加现成的 Stock Master Agent，然后我先安装了Serenity-skill，然后一句话： 用 Serenity 的框架研究股票，给出直接的投资建议 整个过程大概几分钟,Agent 自动完成： ✅ 市场分析 ✅ 产业链卡点变化分析 ✅ 基本面与技术面分析 ✅ 估值与风险评估 ✅ 最终投资建议输出 最后给出的核心结论让我有点意外：当前阶段不建议追高 $MU Agent 认为： 📈 基本面依然非常强 📈 AI 带动 HBM 需求持续增长 📈 存储行业景气度仍处于高位 但问题在于： 股价上涨速度已经明显快于基本面改善速度 对于不同投资者，它给出了完全不同的策略： ▶ 已持有： 考虑分批兑现利润，利用移动止盈锁定收益，而不是继续加仓 ▶ 空仓： 继续跟踪，不追高，等待周期回调带来的更优介入机会 ▶ 低风险投资者： 直接回避周期顶部区域的高波动 有意思的是，它还列出了接下来真正值得盯的三个关键指标： ① DRAM / HBM 价格是否开始走弱 ② HBM4 是否进入下一代 AI 芯片量产订单 ③ 存储巨头未来两年的资本开支节奏 这些其实正是决定存储周期下一阶段走势的核心变量 Agent给我的感觉更像是在复刻一个成熟投资人的研究流程： 热点事件 → 数据搜集 → 行业分析 → 风险判断 → 投资决策 我演示的整个投研过程几乎没有学习成本 不用研究 Prompt 不用配置环境 不用自己搭 Agent 直接选专家，直接提问 几分钟就能得到一份结构化投研报告 对于经常研究美股、AI、半导体板块的人来说，这种体验确实有点惊艳 #AIAgent# #StockMarket# #Micron# #MU# #Investing# #Semiconductors# #HBM# #Claude# #EasyClaw# #AIInvesting#

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CZ最新判断：AI与加密货币，将如何重塑未来金融与科技格局？ 在Web3与AI的时代浪潮下，加密货币领域的未来走向始终备受关注。近日，币安创始人CZ在一次深度对话中，就加密货币与AI的关系、行业发展前景等话题，给出了极具前瞻性的判断。 一、加密货币：永不消失的超级赛道 CZ坚定表示，加密货币根本不可能消失，加密行业未来绝对是个超级大赛道。他强调，自己对加密行业的信念不仅从未动摇，反而“强了亿点点”。 尽管加密货币价格仍会上蹿下跳，但整个行业的扩张趋势不可逆，“说真的，想变小都难”。这一判断，给所有关注加密领域的从业者和投资者注入了一剂强心针。 二、AI与加密货币：双向赋能的奇妙化学反应 当下，大量资金涌入AI领域，大家疯狂追逐AI概念股。但CZ却指出一个有趣的现象：很多人正在用加密货币炒AI股票。这意味着，AI热潮反而为加密市场带来了更多流量和交易量。 更关键的是，AI的发展离不开高效的支付与交易体系。传统支付系统在面对AI自主交易、自动付款等需求时，显得力不从心——让AI举着护照完成身份认证？这根本不现实。 而区块链天生的API驱动属性，使其成为AI在金融交易领域的绝佳搭档。CZ预言，未来几个月内，AI自主交易、自动付款等功能就会出现，且会深度结合加密货币。想象一下，你的AI助手能自主用加密货币帮你买票、炒股、处理各类事务，这将是怎样的效率革命？ 三、技术巨头的共生：互联网、区块链与AI 有人担心AI会抢占加密行业的资源，但CZ对此“完全不慌”。他认为，互联网、区块链、AI是三个超级重量级的技术巨头，三者并非取代关系，而是共生发展。 区块链出现后互联网并未消失，同理，AI的崛起也不会让区块链黯然失色。甚至，流入AI的资金，最终很多还是会回流到区块链领域，这种趋势会越来越明显。毕竟，加密行业本身就是“钱的生意”，市场上的资金足够支撑多个超级赛道的繁荣。 结语 在CZ的视角里，AI与加密货币的融合是必然趋势，这不仅会重塑金融交易的形态，更将为整个科技与商业世界带来颠覆性的变革。对于我们而言，看懂这两大领域的化学反应，或许就能在未来的浪潮中抢占先机。 @cz_binance