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JA共済連プレゼンツ👩‍🌾 『 #にいがた農業のミライ# 訪ねてみたら、みんなキラキラしていた件』 本日から見逃し配信スタートしました✨ 見逃せませんよ〜 未公開映像もありのテレビ特別編！！ ↓こちらから↓ #BSN# さんのアプリでも配信中です！ 行貝アナとパシャリ📸💓

「JA共済連 新潟プレゼンツ #にいがた農業のミライ！# 訪ねてみたら、みんながキラキラしていた件 パート３」 私は #よゐこ# の #濱口さん# 、#行貝アナ# と ロケさせていただきました☺️ 📺12月24日（土） 夕方4時〜放送です 見てみてくださいね✨ #NGT48# #奈良未遥　##BSN#

我时常觉得Twitter 上的分析有时候太过碎片化，情绪化。同样的话题，会被反复炒作，通过AI更换一个观点，然后重发出来，其实本质是换汤不换药的，但却浪费了很多阅读📖时间！ 我今天讲讲我常看的一些免费的Research或Insights 频道，他们都来自世界顶尖的量化基金或者投行，您收藏完这些网站，可能对我的内容，就不感兴趣了！😂 但我觉得还是需要分享给大家，一同精进，共同成长，尤其是炒美股的小伙伴，可能获益匪浅！ 1️⃣Citadel Securities 的 Market Insights 大名鼎鼎的城堡🏯证券，极硬核的数据密度与纯粹的交易员视角。基本不讲那些大而无用的宏观故事，而是直击市场微观结构的底层逻辑。 因为是全球顶级做市商，所以拥有顶级的“上帝视角”数据源，以及深度的市场微观结构剖析，做美股交易必看！ 网址： 2️⃣Man Institute 英仕曼集团 大名鼎鼎的英仕曼，全球最大上市量化对冲基金的官方研究机构，Man 核心优势在于用纯粹的量化回测与统计学视角去拆解宏观、主动投资以及系统化策略。它的研究风格与 Citadel 的数据驱动极其相似。 它有一个独家的风险预警策略，能辅助我们卖出，毕竟会买的是徒弟，会卖的是师傅。尤其是它们家的CTA 与系统化策略，对市场动量、大宗商品流向以及量化基金在极端行情下的仓位拥挤度有着极敏锐的观察，能提供普通散户看不到的风险预警。会经常发布一些，关于通胀周期、系统化多空、以及流动性脆弱性等硬核的深度长文。 网址： 3️⃣Morgan Stanley Institute 大摩研究院 可以说是华尔街卖方的标杆，大摩的研究大脑。核心优势在于无与伦比的行业基本面穿透力与全球宏观政策的定价风向标，而且前瞻性极高，往往会提前1-2个月做风口预判！ 假如你要分析行研，分析基本面，分析供应链穿透，看它就够了。拥有全华尔街最庞大的行业分析师团队。其优势在于“自下而上”的超级深度，能直接拿到全球产业链一线的核心一手数据，比如对 AI 算力 CapEx（数据中心、电力瓶颈、芯片订单）的每季精细追踪，以及传统 SaaS 软件生态的业绩测算，几乎是全球机构定价的重要锚点。 网址： 4️⃣ Bridgewater 桥水基金 Bridgewater的创始人，Ray Dalio算是全球系统化宏观对冲基金的鼻祖，核心优势在于其独步华尔街的“因果驱动”宏观框架与全天候资产配置逻辑。但最近一直喊空AI，搞的我有点烦，看的越来越少了，但它的全天候大类资产配置方案，还是很牛逼的，可以学一学。 假如你要学习宏观，学习宏观数据对金融市场的影响，学习通胀/通缩拐点以及财政与货币政策的协同传导效应，可以去看一看他们的研究，他们属于大周期玩家，周期拐点的预判还是极准的。 网址： 5️⃣SemiAnalysis 全球半导体与 AI 算力基础设施领域最具声望的独立研究机构，核心优势在于其极其硬核的微观工程视角与对供应链底层的绝对穿透力。 假如你要学习AI物理硬件，学习MLCC，学习光互链，学习HBM，学习先进封装CoWos。这个网站极其硬核，不同于传统券商只看财报数字，SemiAnalysis 拥有深厚的半导体工程背景。他们能从微观物理层面拆解技术，比如直接评估 Nvidia 最新芯片架构的晶体管密度、HBM的良率瓶颈等等内核。一般地方还真看不到！🧐 网址： 其他的一些网站，像贝莱德，高盛(部分付费)，AQR，美银，J.P. Morgan Markets Insights，Apollo Academy 都是不错的网站，都有自己的Research频道，可以多用多学习，也可以装一个Codex 让它每天做汇总报告，也是极其方便的！ 学无止境，美股路上，皆是我的老师，有什么美股好的研究频道或者网站，也可以评论区共享，发网址，付费或免费都可以！🧐

周一 $ETH 现货 ETF 的数据继续不好，这也在预期之内了，毕竟价格走势下行追涨杀跌的投资者逐渐离场，不过和周五的预期很像，除了贝莱德的投资者减少数量较大以外，其它机构的投资者减持已经不多了。 并不是因为别的机构的投资者觉悟更高，而是短期投资者流失的已经差不多了，尤其是在前两周富达的投资者每天就离场大概 5% 左右的存量，即便到现在每天的抛售也是在 1% 的存量左右。 其它机构就更不用说了，现在等市场回暖还是要看美国和伊朗的冲突完全结束才行。 #Bitget# 来了就是VIP！Crypto、美股、CFD，全球先机一站布局

刚完成和CNBC的访问，不藏私分享我上周刚到美国纽约迈阿密出差后的一线行业洞察和故事。 首先我们聊了一下大家都很关心的美国的《清晰法案》，正好明天5月14日会是一个关键的参议院投票节点。从商业影响看，CLARITY Act 的主线不是单纯“利好”或“利空”，而是把美国加密现货市场从执法驱动的不确定状态，推向SEC/CFTC 分工、交易平台注册、托管与客户资产隔离、反欺诈、反洗钱和利益冲突治理并存的制度化状态。 同时我在和美方监管、律师深入交流后，也看懂加密全球化合规的关键窗口期。 另一个很多人好奇的话题是：RWA现实资产代币化到底走到了哪一步，值不值得长期布局。 我的判断很明确：我们仍处在超级早期红利阶段。 目前各类金融资产，代币化最高的private credit和t-bill money market fund占比0.5%–1%，代币化股票更是低至0.1%。 因此我分享了一个“10%愿景”：到2030年，全球可代币化资产规模会迎来10倍扩张。（背后的小故事是，我在纽约跟贝莱德COO开会时他问我怎么看2030年的RWA市场，我灵机一动凑整说了这么个"10%愿景"） 虽然是这么抖的“小机灵”，但我真心觉得这个目标是很有可能实现的。背后三大硬核逻辑早已成型，包括： 1. 稳定币快速普及，交易更快、成本更低； 2. 贝莱德、富兰克林等传统金融巨头扎堆入局基金、ETF代币化； 3. 纽交所、纳斯达克带头推动股票代币化，赛道格局逐渐打开。 完整版专访干货满满，拆解行业趋势、巨头布局和未来风口，建议认真看完视频，读懂下一个十年的机遇👇 ⚠️ 本文仅为行业观点及趋势分享，不构成任何投资建议。虚拟资产、RWA 代币化产品市场波动大、政策及投资风险偏高，请保持理性认知，量力而行，谨慎决策。 #CNBC专访# #RWA# #现实资产代币化# #行业前瞻# #金融趋势#

川普今日访华，随行名单17个公司已经涨了15个了 😂 随团CEO概念股完整列表 ： 1. 蒂姆·库克（Tim Cook）— 苹果 $AAPL 苹果高度依赖中国制造与中国消费市场。 2. 马斯克（Elon Musk）— 特斯拉 $TSLA 全球新能源车龙头，中美关系缓和，对销量、供应链、自动驾驶合作预期都有巨大想象空间。 3. Larry Fink — 贝莱德 $BLK 中国资本市场开放、资金流动恢复，对贝莱德长期布局亚洲资产意义重大。 4. 迪娜·鲍威尔·麦考密克— Meta $META Meta虽然目前在中国业务有限，但AI广告、电商、XR硬件未来仍存在巨大潜在合作空间。 5. David Solomon — 高盛 $GS 全球顶级投行之一。 6. Larry Culp — 通用电气航空航天 $GE 波音订单恢复，GE航空发动机业务通常同步受益。 7. 克里斯蒂亚诺·阿蒙 — 高通 $QCOM 安卓手机芯片龙头，中国手机厂商长期是高通最大客户群。消费电子复苏+关系缓和，属于直接受益方向。 8. Stephen Schwarzman — 黑石集团 $BX 全球私募巨头，在房地产、基建、私募投资领域布局广泛。 9. Kelly Ortberg — 波音 $BA 若重新开启大规模飞机采购，市场可能重新交易波音长期订单逻辑。 10. 桑贾伊·梅洛特拉 — 美光科技 $MU AI时代最缺资源之一就是存储。 11. Ryan McInerney — Visa $V 全球支付网络龙头。 12. 孟轲 — Mastercard $MA 与Visa逻辑类似，国际支付与消费复苏核心受益。 13. Jane Fraser — 花旗集团 $C 美国国际化程度最高的大型银行之一。 14. Chuck Robbins — 思科 $CSCO AI数据中心、企业网络升级、云计算基础设施扩张，都可能带动思科需求恢复。 15. Jim Anderson — Coherent $COHR 光通信与激光设备核心公司。 16. Jacob Thaysen — Illumina $ILMN 全球基因测序龙头。 17. Brian Sikes — 嘉吉 全球农业与大宗商品巨头。农业贸易一直是中美关系的重要方向之一。

#更新# 特朗普访华同行高管名单更新，英伟达CEO黄仁勋据悉未受邀，预计特朗普此次中国行的重心更多放在农业和商业航空上。 综合路透社与华尔街日报的名单如下： 苹果公司CEO库克、 特斯拉和SpaceX CEO马斯克、 贝莱德CEO拉里芬克、 黑石集团CEO苏世民、 波音公司CEO奥特伯格、 嘉吉公司CEO赛克斯、 花旗集团CEO弗雷泽、 思科CEO查克罗宾斯、 高意公司（Coherent）CEO安德森、 通用电气航空CEO卡尔普、 高盛CEO所罗门（苏德巍）、 因美纳（Illumina）CEO泰森、 万事达卡CEO米巴赫、 Meta高管麦考密克、 美光科技CEO桑杰梅赫罗特拉、 高通CEO阿蒙、 Visa CEO麦金纳尼。

我跟你们讲，在支付宝里定投标普500、纳斯达克100，拿住10年，就完事儿了。 总有兄弟天天想着换成美元，今天去香港开个户，明天搞个美国账户什么的，然后各种骚操作。 他们觉得这样更专业、更高级、更能赚钱。 坦率的讲，除了手续费，基本没啥区别。 你爱折腾就折腾，我拦不住你，但是我建议你别瞎折腾。 01）收益真没差多少 支付宝上的QDII ETF，跟踪的是同一个指数。 标普500还是那500家公司，纳指100还是那100家公司。 你在支付宝买，和在港交所买，底层资产一模一样。 费率是有差别，支付宝上的管理费0.5%-0.8%，港交所的ETF可能0.03%-0.2%。 但这点费率差，对长期持有来说，影响有限。 你为了省这点费率，折腾换汇、开户、跨境转账，时间成本和精力成本，早就超过那点费率差了。 02）支付宝出问题，找客服就行 这是我最看重的一点。 支付宝出问题了，找客服就能解决。 香港银行账户出问题，解决起来就麻烦了。 我有个朋友，去年开了香港账户，结果银行卡被锁了，钱转不出来。 打电话到香港，客服说要去柜台办理。 他在内地，去一趟香港，机票酒店几千块，还得请假。 最后拖了两个月才解决。 你说，为了那点费率差，值得吗？ 03）别高估自己的操作能力 很多人去香港开户，是想自己操作，觉得更灵活。 可以做空，可以杠杆，可以期权。 我跟你说，工具越多，死得越快。 你以为自己是在投资，其实是在赌博。 做空纳指？纳指过去40年年化超过10%，你做空它，等于跟人类科技进步作对。 上杠杆？2022年纳指跌了33%，三倍杠杆直接爆仓。 期权？时间价值损耗，方向对了也可能亏钱。 这些工具，是给专业机构用的，不是给普通人用的。 04）简单才是最难的 巴菲特说，投资很简单，但不容易。 简单在于，买好公司，长期持有。 不容易在于，你能不能在下跌30%的时候，不恐慌卖出。 支付宝买标普500、纳指100，就是最简单的做法。 不需要研究个股，不需要看K线，不需要盯盘。 设定定投，每月自动扣款，然后该干嘛干嘛。 10年后回来看，大概率跑赢90%的主动投资者。 很多人把投资搞得太复杂了。 研究宏观、研究行业、研究个股、研究技术指标。 每天花几个小时，觉得自己很努力。 结果收益还不如定投指数。 这不是努力的问题，是方向的问题。 你花再多时间研究，能比得过贝莱德的团队？能比得过高盛的分析师？ 不能。 所以，承认自己的局限，选择最简单、最省心的方式，反而是最聪明的。 支付宝买标普纳指，拿住10年。 就完事儿了。

今天值得關注的消息之一，是美國國防部助理部長、中亞洲和中國台灣蒙古辦公室主任，對張又俠回憶，提到幾個重要信息： 1、2012年，張又俠和國防部長梁光烈訪美，表達的和其他那些酒囊飯袋的中共軍官不一樣，顯得有經驗、有能力、有魄力，深得中共參謀和美方喜歡； 2、2023年9月，習近平就在調查張又俠和張升民，張又俠一度岌岌可危； 3、2023年10月底，《南華早報》中國軍事記者陳敏莉前往北京採訪第10屆香山論壇，失蹤。 4、作者擔心，沒有了張又俠，中共犯台的危險大增，因為沒有人敢說真話 文章全文如下：《張又俠的倒台格外令人震撼》 Drew Thompson 2026年1月26日 這篇貼文不同於我之前的分析總結、文章連結或訪談。這次是個人感受。 週六宣布中央軍委副主席張又俠正接受調查、很可能已被拘留的消息，讓我真正感到震驚和意外。我本不該意外。自習近平2012年上台以來，已有數百名解放軍高級將領被調查、拘留甚至判刑。 腐敗在解放軍中根深蒂固，這給習近平提供了永恆且通用的反腐工具，用來清除他認為政治上不可靠的軍官。自2023年起我就聽到有關他的調查傳聞，但我總是假設、甚至希望他能逃過習近平無休止的清洗。張又俠曾負責解放軍裝備採購五年，那涉及巨額預算和可想而知的巨額回扣。據報導，解放軍軍官需向上級「買官」，價格因職位等級和潛在獲利能力而異。他的前任和繼任者都因腐敗被懲處。 我曾評估，張又俠的作戰經驗、自信、智慧，以及終身捍衛中國和共產黨的承諾，應該能保護他。我以為他與習近平的終身關係是他的保險。他們的父親還是朋友。我以為，憑藉他的能力和與習的關係，一些財務不當行為會被忽略。 主要的是，我希望他能挺過清洗，因為我喜歡他。 2012年5月，張又俠隨時任國防部長梁光烈上將率領的代表團訪美一周，由當時的美國國防部長萊昂·帕內塔接待。當時張又俠是瀋陽軍區司令員，代表團中有十多位將軍。我當時在國防部長辦公室擔任中國、台灣、蒙古事務主任，負責規劃和組織這次訪美行程。我全程陪同，包括在五角大樓的會議，以及東海岸和西海岸軍事基地的參觀。 在那次行程中，我認識了張又俠，我也喜歡他。 （照片說明：照片中有一些傳奇人物——戴夫·斯蒂爾韋爾，當時的北京國防武官（後來從空軍退役後成為助理國務卿）；彼得·拉沃伊，國防部助理部長首席副手；吉姆·米勒，國防部政策副部長；帕內塔部長，以及已故的副國防部長阿什·卡特。我不記得那次會議美方翻譯的名字。張又俠坐在梁光烈部長右邊，鏡頭外。梁部長左邊是解放軍最能幹的參謀之一、英語翻譯謝康敏少校（當時）。我在後面或走廊。細心的觀察者會注意到，卡特副部長帶了一個有密級封面的文件夾進會議室。別問我為什麼。） 張又俠與我遇到的多數解放軍將領不同。解放軍本質上是政治組織——它是共產黨的武裝翼，而不是宣誓保衛憲法或國家的國家軍隊。軍官的仕途主要取決於政治可靠度和人際關係。忠誠與意識形態比作戰能力更重要。批判性思維和獨立思考在解放軍中可能成為負擔而非資產。這是解放軍的文化。毛時代的階級鬥爭塑造了社會和軍隊，所以軍官多來自工農家庭，受教育程度低，很多人甚至文盲。這種遺留影響至今猶存。我遇到過許多教育程度不高的解放軍高級軍官。他們可能聰明，但從強烈的口音、詞彙和談話內容就能看出，他們既不具備知識分子氣質，也不世故。有些高級軍官能長篇大論背誦黨的路線，但除此之外說不出什麼。 張又俠很突出。他親歷過戰鬥，也因此謙卑。他受過教育、有知識分子氣質、直覺敏銳。他看到展示的東西，就能理解其重要性和價值，也大概明白我們為什麼向他展示。 多年來，我與對口的年輕解放軍參謀密切合作，他們負責對美交流。我們在華盛頓和北京無數次會議中建立起關係，包括類似張又俠參與的代表團行程。五角大樓中國事務組與解放軍總部美洲事務組之間有健康的相互尊重。負責陪同代表團的參謀當然有自己與將領的關係。令我著迷的是他們如何回應和支持自家高層。有些將領需要人哄、餵食、大量奉承，那些人通常在討論中沒什麼實質內容。他們的參謀為他們服務，但我看得出他們對那些將領不太尊重。我總猜那些軍官是買來的職位，並證明了彼得原理。 張又俠不同。他周身散發著能力的光環。其他解放軍將領和參謀都看得出來，也因此尊重他。他進房間時，他們站得更快、更直。他們給他最好的表現。不僅因為他是少數仍存活的1979年中越戰爭參戰者（而且那場戰爭輸了），也不僅因為他與習近平幼稚園就認識，而是他確實有那種氣場。 那週，張又俠比代表團中任何其他解放軍將領都更願意和我交談。他好奇、深思、尊重他人，極富同理心。他不像某些高級軍官那樣害怕或無法與外國人交流。（也許我的中文太爛，他們不願聽。）他對自己的參謀也很尊重，我想他對我也是同樣態度。他願意和我聊天讓我印象深刻，因為這很不尋常。 參觀本寧堡時，張又俠變得非常興奮。我們提供了靜態展示一些武器系統的機會，以及試射幾種的機會。許多解放軍軍官主要從事行政和政治工作，而不是作戰。很多人從未開過槍，在射擊場上會猶豫是否與士官交流。張又俠不然。他迫不及待要試射機槍。他認真觀察所有靜態展示，向解說員提出關於美國技術和作戰理念的好問題（放心，全都是非密級的！）很多將軍不知道該問什麼，因為參謀沒提前給他們準備問題。看張又俠參觀軍事基地、吸收所見所聞，顯露出他遠超同儕的智慧。 （照片說明：張又俠迫不及待試射M240機槍。（我直接選了.50口徑！）他非常享受這次「武器體驗」。這些是我在喬治亞州本寧堡拍的私人照片。我給了他拷貝。） 出於美中軍事關係穩定和台海穩定的考量，我希望張又俠能留在中央軍委高層，繼續做習近平最親近的軍事顧問。我認為他是現役解放軍軍官中唯一能給習近平提供最客觀建議的人，包括解放軍的實際能力及其短板，尤其是軍事衝突的人命代價。他能客觀評估美國和台灣的軍事能力，向習近平解釋攻台行動的軍事風險和代價。一個沒有作戰經驗的馬屁精只能告訴習近平想聽的話。張又俠的智慧、經驗和與習的關係，讓誠實與客觀成為可能，這使他成為解放軍將領中的例外。 （照片說明：張又俠在照片邊緣，仔細觀察展示系統，而梁光烈將軍看著解說員。我當時旅行和開會一週後很疲憊，眼紅眼袋明顯。我在這張照片裡有點生氣，因為隨團的一名解放軍武官剛做了件小壞事但無傷大雅，所以我擺出威懾臉，警告他別再犯。你得設下界限。） 要讓美國的威懾戰略有效，我們需要習近平身邊有能提供客觀建議的稱職將領。目前中央軍委僅剩的政治委員出身的張升民將軍。撇開習近平透過「一人委員會」指揮百萬大軍的治理與運作風險不談，我擔心由其他人而非張又俠向習近平提供軍事建議的後果。 沒有張又俠在中央軍委，誤判風險會上升。 我大半輩子都在從事某種形式的美中關係工作，這讓張又俠被調查並很可能被拘留的消息，對我而言成為個人失望。 對張又俠倒台的個人感受還有另一層。 2023年10月，南華早報記者陳敏莉（Minnie Chan）赴北京參加香山論壇時失蹤。她當時正在調查張又俠和張升民被調查的傳聞。 眾所周知，她和我經常聯繫。她很多關於解放軍的報導都引用了我，提供我對她研究議題的分析評估。她也是朋友。她對解放軍的了解不輸任何局外人，我們能整天交換情報。我通常從她那裡學到的比她從我這裡的多。我們有時通電話，有時發簡訊。她失蹤後不久，她發給我的簡訊幾乎全被刪除，只剩一條。我不知道是她自己刪的，還是控制她手機的人刪的。 她失蹤前一個月，我們討論張又俠和張升民是否被調查。她很確定。2023年9月我問：「你認為張又俠和張升民有麻煩，正在被調查嗎？」她簡短回覆：「Yes」。 那條唯一的「Yes」是整串簡訊中唯一沒被刪除的。 我不知道敏莉為何被拘留至今。她在大陸有很多消息來源和聯繫，報導過很多題材，所以我不確定2023年調查張又俠和張升民是否是她被失蹤的原因。 我的希望是，既然張又俠的調查已公開，敏莉能被釋放，回到寫出優質報導的工作，提供準確、真實的中國軍事與國防戰略視角，讓我們更好地理解中國，降低誤判風險。 我擔心她已被遺忘。 我想我的朋友們回來。 （照片說明：2012年5月，張又俠在北卡羅來納州勒瓊營檢視一輛MRAP。我身邊是三位我非常尊敬的解放軍軍官。從左到右：李繼少將，解放軍外事辦公室副主任；徐南峰少將，駐華盛頓國防武官；當時的黃學平大校，外事辦公室美洲處長。）

【要点精选】 🟩 Odyssey 推特 @OdysseysEth 在讨论市场泡沫时，我更倾向于绕过“泡沫”这一带有预设立场的词汇，转而从“杠杆与叙事破灭”的角度分析。市场由人构成，而人脑是预测机器，依赖从历史中总结的模式形成叙事——例如“房价永远涨”或“AI改变世界”。 这类叙事一旦成为共识，便会催生加杠杆的行为，因为确定性感知鼓励风险承担。 叙事与杠杆相互强化：人们因相信某个宏大故事而加大投入，市场反身性也奖励早期追随者。例如，AI领域目前正围绕“颠覆世界”的叙事展开，OpenAI等公司基于未来预期规划巨额投资，而非当前实际收入。这种依赖叙事的杠杆模式，与过去科网股或加密货币牛市的逻辑相似。 泡沫破灭的拐点往往出现在叙事与硬约束碰撞之时。例如币圈“永恒牛市”的消散，与Luna、FTX等事件触发的硬约束相关。当前加密货币市场中，以以太坊等为储备的“飞轮”叙事似乎动力不足，可能面临下行循环；而比特币尚未出现同类杠杆消散的迹象。 因此，识别市场风险的关键不在于“泡沫”标签，而在于观察支撑杠杆的叙事是否坚实，以及其与现实的约束是否临近冲突。 🟩 Zhen Dong 推特 @zhendong2020 在技术发展的早期阶段，往往难以判断哪个环节能捕获最大价值。 以航空业为例，飞机发明初期，实际盈利主要来自货运和飞行员培训，而非预期的客运；无线电行业也曾面临类似困惑——究竟是硬件制造、内容创作还是广播服务更具价值？类似的不确定性正出现在当今的AI和加密领域：是基础设施（如英伟达）、平台（如以太坊）、应用（如稳定币）还是传统机构（如贝莱德）将成为最终赢家？ 历史表明，易于理解、能直接体验的技术（如民用航空）更易形成共识，而复杂领域（如核电）则可能延缓价值发现。投资者需持续观察技术演进中的权力转移和需求变化，警惕泡沫，主动思考变革中的价值流向，而非简单套用过往模式。技术突破的方向与商业价值的落脚点，往往需要时间才能真正显现。 Q、Crypto市场是否真的存在泡沫？rebalance（再平衡）的动机是什么？ 如果没观察到泡沫，为什么减仓Crypto而非AI资产（如特斯拉）？【Peicai Li 推特 @pcfli】 🟩Odyssey 推特 @OdysseysEth Rebalance的核心不是预测泡沫，而是基于市场周期视角和现金作为“看涨期权”的价值变化。 在5月初，决定逐步增持现金至目标水平，这不是因为判断市场会跌，而是现金在周期中的隐含价值上升。 决策是灰度化的——在“全卖”和“不卖”间找到平衡，而非依赖泡沫信号。即使AI领域有泡沫迹象，这也只是加速调整，而非唯一理由。Crypto的波动更多是市场正常涨跌，并非系统性泡沫破裂。 🟩Zhen Dong 推特 @zhendong2020 《Bubbles and Crashes》这本书的核心观点是，泡沫的形成往往伴随着两个关键要素：大量缺乏经验的新手涌入，以及一个具有极强吸引力和想象空间的宏大叙事。 关于“新手”与“叙事”： 当年的ICO和NFT热潮吸引了大量圈外人，是一群被“财富自由”、“社区归属”等叙事吸引进来的非传统金融市场的参与者。然而，反观当前的比特币市场主要的买家是像MSTR这样的上市公司、ETF背后的机构基金、对冲基金等专业投资者。因此，从“新手入场”这个关键指标来看，BTC目前很难被定义为泡沫。 关于AI领域的泡沫迹象： AI的情况则更符合书中的描述。它是一个全新的领域，所有人从某种意义上都是“新手”，而它的叙事天花板极高——被认为将彻底改变人类社会。调查也显示，大多数投资者认为AI存在泡沫，分歧只在于泡沫何时破裂。 关于Crypto内部的杠杆风险： 在Crypto领域，风险点与上一轮周期不同。现在的风险更多集中在DeFi领域，这些协议相互关联，容易形成“A爆仓导致B出现坏账”的连锁反应。但关键在于，这些活动所持有的核心BTC资产相对较少，更多是围绕稳定币和DeFi代币本身。 因此基于“新手涌入”和“系统性杠杆风险”这两个维度，可见BTC目前尚未出现典型的泡沫特征。我们进行rebalance操作，更像是一种基于周期位置的、前瞻性的现金管理优化，而不是针对一个已确认的、即将破裂的Crypto泡沫所做的紧急避险。 Q、在识别市场泡沫时，相对于杠杆率这种传统指标，你们是否更倾向使用“叙事框架”这类定性方法？【Peicai Li 推特 @pcfli】 🟩Zhen Dong 推特 @zhendong2020 《Bubbles and Crashes》中提供了一个评估泡沫的综合框架，强调叙事的不确定性和新手进场是泡沫形成的关键指标。 这个框架列出了多个特点，如叙事是否易理解、能激发情感共鸣、以及技术解决周期长等，资产若符合这些特点就更容易产生泡沫。例如，比特币不符合这些特点，因为新手进场不多，而特斯拉则被作者视为高分泡沫案例，但实际未崩溃，显示框架基于归纳法，并非绝对准确。 杠杆率是新手进场的强相关指标，因为新手更可能使用杠杆，但它只是框架中的一个因子。作者认为因果性最强的是新手大量入场，而框架更全面，能帮助识别泡沫风险，但需注意其局限性，避免过度依赖。 🟩Odyssey 推特 @OdysseysEth 更倾向于将泡沫视为叙事驱动的估值偏离内核价值，而非归零。资产价值有层次：从清算价值到成长股价值，再到抽象叙事，叙事可能转化为价值，但也可能空洞。 定量指标如杠杆率只是一个思考视角，本质是定性；因为定量依赖假设（如折现率或增长率），不同视角无法直接比较。用现金流折现时，微小假设变化会导致结果巨大差异，因此定量只能在特定视角内对比。 杠杆率作为指标有用，但需结合其他因素重整化，避免单一维度判断。最终，泡沫识别应关注估值与内核的区间，强调多视角思考，而非追求绝对定量标准。 Q、在比特币和Crypto领域，如何识别最佳杠杆的视角？以及AI领域类似杠杆该看哪些数据？ 在AI和Crypto仓位上的有何调整计划？【Peicai Li 推特 @pcfli】 🟩Odyssey 推特 @OdysseysEth 在比特币和Crypto领域，识别最佳杠杆需要观察金融创新模式的涌现，例如等待“狂乐模式”出现，具体关注融资规模、利率和债务水平等指标。 AI 可能会从其融资规模、利率以及整体债务水平等方面入手。Crypto领域可能会看最有潜力的趋势模型像Spider或者储备公司。 仓位方面无调整计划，保持约20%的现金比例，认为即使面临熊市，其深度和持续时间有限，因此维持现状是合理的。整体上，我倾向于等待市场自发显现机会，而非主动预测或调整。 🟩Zhen Dong 推特 @zhendong2020 当前现金比例约20%，其余风险资产按市值配置。考虑到王川警告的AI泡沫和可能延长的熊市周期（如5-10年），有意向增加现金比例以备抄底，但犹豫不决，因为对持有资产仍有信心，担心过早卖出错过上涨机会。期权若行权可将现金提至25%，但价格不理想。 因此，在持有现金过少和卖出过早的风险之间权衡，暂时保持较高风险仓位，并对流动性改善抱有幻想。 这反映了如何在长周期中维持现金比例的挑战，需避免过早打光子弹，同时应对潜在行业下行风险。