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有人说 bStocks 买美股贵？还有人说要扣10%的手续费？我实在不懂，正常人怎么能说出这种虎狼之词，然后还真的有不明就里的人相信。 我今天就把怎么交易美股现货、手续费多少、股息分红怎么给你、在币安买美股有没有投票权？一次性讲清楚。 去年我就动了买美股的念头。所有人都跟我说，去开个盈透（IBKR）账户就行了。我老实提交资料结果来回折腾了整整一个月，过几天系统又让我补一份新的，也没个在线客服可以问。传统券商对非美国用户的门槛是出了名的高，甚至那些银行基础设施不完善的国家，有些人根本开不了户。 后来，币安在 2026 年 6 月 1 日上线了真实美股交易，我就直接在币安上买了。 7000 多只美股和 ETF，跟传统券商比体量差不多。背后是纽约的 Alpaca 做清算和托管，你买的是真实股份，拥有实益所有权、投票权，还有 SIPC 保护，每个客户最高赔付 50 万美元，最低 5 美元下单。下单通道是 ADGM 监管的 Nest Trading，由 Alpaca 负责执行、清算、托管、派息和公司行动。 对于股息，币安会用 USDC 把分红打给你，扣除 30% 的美国预扣税之后到账，注意， 30% 是美国政府的税，不是币安收的手续费。 我买 100 股台积电(43,500 美元)，佣金是0，只付 0.05% 平台费 ≈ 21.75 美元，USDC 结算无价差、监管费币安全包。ADR 转嫁费每年 1–3 美元可忽略 谣言传的是"扣 10%"，1 万美元要被扣走 1000 美元？跟实际差了200倍 ，传谣言的人，数学是外星人教的吗？ 横向比一下。币安每单最低 0.17 美元，只有盈透的一半，盈透对非美国用户走的是 IBKR Pro，阶梯定价每单最低 0.35 美元，固定定价每单最低 1.00 美元，真正零佣金的 IBKR Lite 只对美国居民开放。Robinhood、嘉信（Schwab）确实是完全零佣金，但对非美国用户有地域限制，根本进不去。 刚开始交易，手续费不是困扰我的点。对于习惯了 7×24 小时永不打烊的加密世界。突然要适应美股只在"盘中"几个小时交易。 盘前指的是，北京时间下午 16:00 到晚上 21:30（美东 4:00–9:30） 盘中：晚上 21:30 到次日凌晨 4:00，这个时段流动性最好 盘后：次日凌晨 4:00 到早上 8:00 隔夜（夜盘）：早上 8:00 到下午 16:00 也就是说如果在UTC+8的时区白天我们下单，交易的是夜盘 ，流动性并不好。 美光这种公司，财报往往放在盘后（16:00 收盘之后）发；而美联储讲话，又常常安排在盘前。为的就是避免直接冲击盘中股价。 为了同时开户的麻烦和只能盘中交易的限制，bStocks 出现了。 币安上的真实美股，可以 1:1 零费用转换成 bStocks。bStocks 是 BNB Chain 上的 BEP-20 代币，7×24 小时交易，可以提到你自己的钱包，可以进 DeFi。这就是"加密 + 美股"，对标Ondo Finance 。 bStocks 现在还很很早期，目前只有 10 只热门的代币化股票包括美光、英伟达、特斯拉等。对面 xStocks 已经有 131 个标的，Ondo 有 430 多个。 那为什么品种这么少？不是币安偷懒，bStocks 走的是阿布扎比 ADGM 的"核准招股书"路线，每加一只股票，都要单独走一遍监管核准。 而 xStocks、Ondo 用的是"基础招股书 + 补充文件"的模式，加一个新标的，只要再递交一份补充文件就行。所以人家一次能加几百个，bStocks 只能一小批一小批地加。 接下来聊聊bStocks 股息怎么分配？ bStocks 的实益拥有人是阿联酋注册的实体 BTech Holdings，由于阿联酋跟美国没有税收协定。意味着同样一只股票的股息，在盈透，填 W-8BEN 能把预扣税降到 10%（中国是 10%，英国和加拿大都是 15%）。持有 bStocks，默认 30%，没有减免。 bStocks 股息不发现金，自动再投资买成股票，你的持股数从 1 股慢慢变成 1.008、1.01 股。你什么都不用做，余额自动增加。 虽然30% 预扣税听上去很多，但是，大多数美国科技公司本来就不怎么发现金股息，更喜欢用回购来回馈股东。 英伟达 5 月 20 日的 8-K 新增 800 亿美元回购授权，叠加之前剩下的 385 亿美元额度，合计约 1180 亿美元的回购，把股票从用户手上买走、类似于BNB的销毁。 AMD 也走纯回购路线，2025 年 5 月 14 日再批 60 亿美元回购计划，叠加余额后总额约 100 亿美元。所以这个 30% 的税，对偏爱稳定派息股的人有影响，那些公司增长有限不偏好再投资。对科技股投资者来说，影响其实很小。 我真正看好的，是bStocks 瞄准的万亿级市场。 Aave 创始人 Stani Kulechov 和高管 Luigi D'Onorio DeMeo 在 6 月 26 日公布，Aave V4 要把代币化股票引入链上的证券借贷。 全球证券借贷的在借规模大约 4.6 万亿美元。你在传统券商持有的股票，会被借出去给人做空， DeMeo 的原话是，像 Robinhood、嘉信这样的主经纪商和零售平台，通常会截留 50% 到 85% 的借券费，只把一小部分返还给你。 2025 年这个市场创造了多少收入？EquiLend 的数据是创纪录的 153 亿美元，同比涨了 26%，在借余额首次突破 4 万亿美元。其中绝大部分，被中间商拿走。 链上的玩法，就是把中间商去掉，这才是代币化股票真正的杀手级用途，你的股票可以像 DeFi 资产一样被抵押、被借出、为你生息。 Kulechov 还说：美国回购市场日均敞口约 12.6 万亿美元、保证金融资约 1.3 万亿美元、财富管理端的证券质押贷款超过 4000 亿美元，他认为这是"华尔街之外几乎没人会想到的、最大的市场之一"。 从DeFi Summer的进程来看，美股代币可能也会出现各种组合。 第一，链上跟单美股。现在的链上跟单，市场太薄，别人能轻松狙击你的仓位。但美股有世界级的深度，大市值股票极难被操纵，而且有真实股份套利在背后锚定价格。深度、透明、抗操纵，是美股的优势。 第二，循环杠杆。bStocks 能被反复当作链上抵押品，理论上可以存→借→买→再存，按 60% 的抵押率循环下去，最高能撬到大约 2.5 倍。Lista DAO已经支持 bStocks 抵押借贷了， Venus 那边把特斯拉、英伟达、SpaceX（抵押率分别 60%、60%、50%）加进了 Core Pool，但借款功能还没真正开放。杠杆会放大清算风险：美股有隔夜跳空，bStocks 盘后价差又宽，一根周末的大阴线就可能很危险。这个等深度再好一些再玩，也不迟。 第三，是我自己的想象，也许有一天我们会出现链上 ETF。热门的主题 ETF 都是要收管理费，比如 Roundhill 的 DRAM 存储主题 ETF，管理费 0.65% 一年，有些 ETF 甚至能到 1%。很多ETF一年的收益也就10%，什么都不做10%又被基金经理抽走了。 但在链上，你完全可以自己组一个篮子（英伟达 + AMD + 美光，权重你自己定），管理费是 0，gas费可以忽略不计（对比一下，连 QQQ 现在都还要收 0.18%）。再平衡也能用预设规则自动跑（比如按市值加权、定期再平衡），不用你天天盯盘。 bStocks 现在还非常早期。传统金融和币圈的兼容正在发生，我们一起见证这个时代。

不懂财报不懂技术分析，小白该怎么买美股 很多人觉得买美股很难 要看财报，要懂K线，要研究宏观经济等等 不是的 大多数小白买美股亏钱 不是因为技术不够 是因为一开始就问错了问题 上来就问 买哪只，但更重要的问题是 亏了30%你扛得住吗 这笔钱三年内用不用得到，你有没有时间每天盯盘 这三个问题想清楚了，后面怎么买都好说 真正适合小白的，只有一类 不用看财报，不用懂技术分析，不用研究任何公司 直接买指数 ETF $SPY 或者 $VOO ，跟踪标普500 等于一键买入美国前500家最大的公司 苹果、微软、谷歌、亚马逊、英伟达，全部都在里面 一次买齐 QQQ跟踪纳斯达克100 科技股占比更高 涨得更猛但跌起来也更狠，比SPY激进一点 不知道选哪个就选VOO，最省心 为什么是ETF而不是个股 因为你不知道哪家公司会出问题 看起来再稳的公司，也可能突然暴雷 但500家公司同时出问题的概率，几乎为零 巴菲特说过，大多数普通人一辈子定投标普500 能跑赢大多数专业基金经理 这不是在劝你躺平，是在告诉你，对普通人来说 简单的策略往往比复杂的策略结果更好 怎么买最简单 每个月固定拿一笔钱，不管市场涨跌，买进去 涨了继续买，跌了也继续买 跌了反而是好事，同样的钱能买到更多份额 不用择时，不用看新闻，不用研究宏观 设好计划，执行就行 小白最容易犯的错 看到某只股票最近涨了很多 忍不住冲进去，结果买在最高点 这不是买股票，这是追涨杀跌 ETF的好处就是，你买的是整个市场 不需要判断哪只股票会涨 只需要相信美国经济长期向上 等你买了一段时间 慢慢熟悉了市场节奏，再去研究个股也不迟 但刚开始，先把这件事做简单 看不懂的东西不碰，能看懂的东西拿稳 入门不需要很多技巧 需要的是不犯大错，然后让时间帮你工作

普通人研究美股，最容易卡在第一步：不知道该看什么 看 NVDA、TSLA、AAPL，不是只看财报 还要看估值、指引、同行、期权、分析师预期、新闻情绪 这个 Finance Skill，刚好把这些东西拆成了一套检查流程 财报前，看市场预期和历史 beat/miss。 财报后，看 EPS、利润率、指引和价格反应。 估值上，跑 DCF、相对估值和牛熊情景。 市场上，看同行相关性、期权收益图、Reddit / X / 新闻情绪。 它不是喊单工具。 更像是让 Claude Code 先帮你把一只股票该查的东西查完。 项目： 仅作工具分享，不构成投资建议。

手里只有100美元，你更应该学年轻时的巴菲特 很多人想学巴菲特做价值投资，但手上的资金太少，无法、也不愿意等待优秀公司的复利效应，根本复制不了巴菲特的投资方式 100美元意味着什么？2021微软涨幅51%，如果你真的完美切入并拿住了一年，也只是51美元，请朋友洗个脚都够呛 所以如果本金只有100美元，我反而建议你先看看20多岁的巴菲特是怎么炒股的 年轻时的巴菲特，和今天90多岁的巴菲特，几乎就是两种完全不同的投资风格。 巴菲特师从"价值投资之父" Benjamin Graham ，年轻时他的投资逻辑非常简单，只要市场价格远远低于内在价值，他就买，至于公司是不是伟大的企业、未来会不会继续盈利，都不重要。 很多人都听过"烟头股"，却不知道这个名字是怎么来的。 巴菲特在1989年致伯克希尔股东的信中解释过这种思想：路边捡到一根只剩最后一口的雪茄，虽然抽不了多久，但因为它是免费捡来的，这最后一口就是纯利润——1989年《Berkshire Hathaway Shareholder Letter》 因此我更推荐在小资金的情况下去尝试捡烟头，尤其是现在互联网时代，情绪和消息都会对股价有实时的影响，如果你足够敏锐，就可以在这个过程中赚估值修复的钱 对于小资金来说，最大的优势不是稳定，而是灵活，你可以研究那些大机构根本看不上的小机会，也可以不断试错、不断建立自己的投资框架，而这些能力，要远比任何回报都珍贵。 今天还能像巴菲特年轻时一样捡烟头吗？ 肯定是可以的，但实话是比1950年代难100倍。 因为今天的市场已经完全不同了。 量化基金、高频交易、AI模型、对冲基金，每天都在扫描全球市场，寻找那些明显低估的股票，真正便宜到离谱的机会，往往很快就会被市场重新定价。 所以今天不能机械照搬格雷厄姆六七十年前的方法。 我更愿意把AI时代的"烟头投资"重新定义为——市场情绪导致的错误定价。 什么意思？ 第一种，公司因为一个季度财报低于预期，股价暴跌40%，但商业模式没有变化，客户没有流失，未来三年的盈利能力依旧存在，这种值得研究，因为市场很多时候只会盯着眼前一个季度。 第二种，整个行业一起被错杀，例如2022年的科技股，在美联储激进加息周期里，成长股遭遇无差别抛售，优秀公司和普通公司一起下跌，而AI浪潮到来之后，真正优秀的企业重新创出历史新高，市场最悲观的时候，往往也是错误定价最容易出现的时候。 第三种，市场过于短视，公司利润短期下降，不是因为经营恶化，而是因为正在建设数据中心、研发AI产品、扩大研发投入，这些投入会拖累短期利润，却可能换来未来几年更大的增长，但市场只关注这一季度的利润，于是出现了价格与价值之间的偏差。 用100美元开始投资，不要去寻找那些快退市、市值几千万美元的公司，因为很多时候那不是烟头，而是真正的垃圾。 给自己设五个标准： 第一，公司依然保持盈利 第二，资产负债表健康，没有过高的债务压力 第三，现金流没有持续恶化 第四，股价最好因为短期情绪下跌30%到50%，而不是商业模式彻底崩塌 第五，也是最重要的一点，必须能够清楚解释市场为什么可能错了。 如果第五条说不出来，就不要买。 因为真正值得学习的，从来不是年轻巴菲特捡烟头这件事，而是他的思维方式。 他的核心不是寻找便宜股票，而是寻找市场犯错的时候。 这两句话看起来只差几个字，背后的投资逻辑却有云泥之别。 不要每天想："哪只股票会涨？" 而是每日三省：市场现在最讨厌什么，这种讨厌有没有被夸大，夸大了多少？ 市场现在对什么最狂热狂热，它真的物有所值吗？ 如果我今天买入，三年后市场恢复理性，我能赚到钱嘛（估值修复/企业成长）？ 关注我，下一期教美股小白怎么建立自己的信息渠道，怎么靠自己寻找以上三个问题的答案🤓

$MU 看见的机器人，不是玩具，是 AI 的下一副身体 a16z 昨天发布了一张图片 表面上讲的是机器人一级市场融资创历史新高，Q1 2026 的融资金额和交易笔数同时冲上去。 不只是机器人火了，重要的地方在于资本在用自己的方式告诉市场，AI 的下一段叙事，正在从云端走向现实世界。 过去几年，AI 投资的中心很清楚。 先是模型，后是算力，然后是 GPU、HBM、数据中心、电力、液冷、光模块、网络交换机。 看着五花八门、很高大上，本质上解决都是在一个问题：怎么把更大的模型训练出来，怎么让更多推理跑起来。 但现在，一个新的问题开始出现。 这些智能，最后要去哪里？ 如果 AI 永远停在聊天框、办公软件和云端 API 里，它当然很有价值，但它仍然主要停留在数字世界里。 真正更大的变化，是 AI 开始进入工厂、仓库、医院、汽车、农田、矿山、家庭和战场。 也就是进入物理世界。 机器人就是这个过程里最重要的载体。 所以这张图不是简单的融资图，而是一张资金迁徙图。 钱正在从纯软件、纯云端、纯模型，往能让 AI 落地到现实世界的硬件系统里迁移。 这也是为什么美光这次财报电话会里，CEO 专门提到机器人。 美光不是一家机器人公司，它也不是一个靠讲故事拉估值的创业公司。 美光站的位置非常特殊。它在产业链里看见的不是概念，而是每一个终端到底要吃掉多少内存、多少存储、多少带宽、多少功耗预算。 所以当美光 CEO 说，人形机器人的内存含量可能是普通 L2+ 汽车的十倍，这句话的分量很重。 不是在说机器人明天就爆发。 而是在说：如果机器人真的走向规模化，它就不会是一台简单的机械设备，而会是一台移动的边缘 AI 系统。 它要看见世界，要理解世界，要实时推理，要控制动作，要记录数据，要在本地完成大量计算。 这意味着机器人不是一个轻资产故事。 它是一个重硬件、重供应链、重制造、重可靠性的产业故事。 说实话，我们看机器人，最容易被外形吸引。 人形机器人走几步，挥挥手，搬个箱子，视频一发，大家就开始兴奋、欢呼。 但产业化的视角从来不是这样子，产业化看的是：一台机器人到底由什么构成？哪些环节能规模化？哪些部件会成为瓶颈？哪些供应商可以稳定交付？哪些客户愿意付钱？单位经济模型什么时候跑通？ 从这个角度看，美光这次财报其实给了一个很重要的提醒。 机器人不是从“机器”开始定价的，是从“数据”开始定价的。 一个机器人进入现实世界，第一件事不是行动，而是感知。 它要用摄像头、激光雷达、毫米波雷达、IMU、力传感器、触觉传感器去采集环境。 采集之后，数据要被处理 处理之后，要进入模型 模型要判断环境，理解任务，规划动作 动作又要通过电机、减速器、伺服系统、控制器执行出去 执行之后，还要反馈回来，再调整下一步 这就是机器人的闭环。 感知、推理、控制、执行、反馈。 这个闭环越复杂，对内存和存储的要求就越高。 因为机器人不是在干一个静态任务。 它是在真实环境里不断接收数据，不断判断，不断行动。 云端可以慢一点，办公软件可以等几秒。 但机器人不能等。 它要避障，要抓取，要平衡，要停下，要躲人，要判断物体有没有滑落。 这些事情都发生在现实世界里，延迟一高，错误就会变成碰撞。 所以机器人天然需要边缘计算，也天然需要高带宽、低功耗的内存和存储。 这就是美光那句话的核心。 人形机器人之所以可能带来多年的内存需求，不是因为它长得像人，而是因为它把 AI 从服务器机柜里，搬到了一个会移动、会交互、会执行任务的物理终端里。 这和汽车很像，但又比汽车更复杂。 一辆 L2+ 汽车已经需要大量传感器、算力、内存和存储。 但它的任务相对单一，主要是行驶、避障、辅助驾驶。 人形机器人面对的世界要复杂得多。 它不只在道路上移动，要进入工厂、仓库、办公室、家庭。 它要处理开放环境里的长尾问题。 它要用手操作各种不同形状、不同重量、不同材质的物体。 它要理解人的指令，也要适应环境的变化。 这就是为什么人形机器人如果真正量产，它的硬件含量不会低。 它不是一个带腿的玩具。 它更像是一台高度压缩的移动数据中心，一台装进身体里的 AI 服务器 其实融资图和美光的电话会都说了一件事。 一级市场融资创高，说明资本正在下注机器人公司的未来形态。 美光电话会，说明上游半导体公司已经开始把机器人纳入长期需求模型。 一个是资金端的变化，一个是供应链端的变化。 这两件事合在一起，才是机器人板块真正值得重视的地方。 机器人投资创历史新高，不等于所有机器人公司都有价值。 很多公司会融到钱，很多公司也会消失。 这和电动车、光伏、AI、大模型都一样。 每一轮产业浪潮刚开始的时候，市场都会把叙事打得很满。 但产业最后只奖励两类公司。 一类是能把产品真正交付出去的整机公司 另一类是站在关键瓶颈上的供应链公司 机器人也是一样。 用产业化视角拆，它至少有六层。 第一层，是大脑 包括 GPU、边缘 AI 芯片、机器人基础模型、世界模型、仿真平台。 最典型的还是老大哥英伟达。 因为机器人真正成熟之前，需要在仿真里训练，需要在虚拟世界里先摔无数次，再去真实世界里减少试错成本。 第二层，是记忆 这就是美光看到的部分。 机器人要实时感知、推理和控制，就需要更高带宽、更低功耗、更大容量的内存和存储。 过去市场把美光看成周期股。 但如果 AI 进入设备端、汽车端、机器人端，美光就不再只是传统意义上的存储周期公司，而是在吃 AI 终端扩散的硬件红利。 第三层，是眼睛 机器人要进入现实世界，首先要看见世界。 摄像头、激光雷达、机器视觉、深度传感器、传感器融合，都是这一层。 Ouster、Cognex、Keyence 这种公司，看的是机器人和自动化的感知入口。 这层的核心不是某个单一传感器赢不赢，而是机器人对空间理解的需求会越来越强。 第四层，是皮肤和手感 这对应力传感、触觉反馈、应变片、压力传感、灵巧手。 这条线现在还很早，但非常关键。 因为机器人从“会走路”到“会干活”，真正难的是手。 抓一个箱子很容易，抓一个玻璃杯、鸡蛋、衣服、软袋子、工具，就完全不一样。 视觉只能告诉机器人物体在哪里。 触觉和力反馈，才能告诉它该用多大力。 所以 VPG 这类精密测量和力传感公司，才会开始被市场重新注意。 第五层，是关节和肌肉 机器人要动起来，离不开电机、减速器、伺服系统、编码器、控制器。 这里面最典型的是 Harmonic Drive Systems 这类精密减速器公司。 机器人越接近人形，关节越多，运动控制要求越高，对高精度、轻量化、低背隙零部件的要求就越高。 这条线不如整机性感，但产业位置很硬。 第六层，是场景 机器人最终不是卖给想象力，而是卖给场景。 工厂、仓库、医院、农业、国防，是最可能先跑出来的地方。 因为这些地方有明确的人力成本、效率需求、安全需求和 ROI 计算。 亚马逊的仓储机器人、Intuitive Surgical 的手术机器人、AeroVironment 的无人系统，本质上都说明了一件事： 机器人最早赚钱的地方，往往不是家庭，而是商业和工业场景。 所以现在看机器人板块，不能只看人形机器人。 人形机器人是最大的想象空间，但不一定是最早兑现利润的地方。 真正产业化的机器人浪潮，很可能先从仓库、工厂、医院、军工和农业里长出来。 等这些场景把供应链打磨成熟，成本打下来，可靠性提高，软件泛化能力增强，才有机会一步步进入更开放的生活场景。 我觉得机器人板块未来会分成两条线。 一条是情绪线 它会围绕人形机器人、具身智能、Physical AI 反复炒作。 这条线弹性大、波动也大。 另一条是产业线 它围绕内存、传感器、激光雷达、力反馈、减速器、边缘芯片、工业自动化、仓储物流、医疗机器人慢慢展开。 这条线没有那么刺激，但更接近真实订单和真实利润。 美光这次财报的意义，就在于它把机器人从情绪线，往产业线拉了一步。 因为它说的不是机器人很酷，它说的是机器人会消耗多少内存，什么时候开始形成需求周期，这个周期可能持续多久。 这就是半导体产业看问题的方式。 不看视频，不看口号，不看发布会掌声。 看 bit growth，看 content per device，看 supply constraint，看客户是不是愿意签长期协议，看资本开支是不是敢下去。 所以机器人这条线，真正值得重视的不是某一天谁涨了多少。 而是它开始具备产业化的三个信号。 第一，资金进来 一级市场融资创历史新高，说明资本开始愿意为机器人公司的长期制造能力和技术壁垒买单。 第二，上游开始建模 美光把机器人放进长期内存需求框架，说明机器人已经不只是科幻叙事，而是被上游供应链纳入未来需求曲线。 第三，场景开始筛选 仓储、工业、医疗、国防、农业这些领域，会先把真正有用的机器人筛出来。 最后留下来的，不一定是视频最好看的公司。 而是能稳定工作、能持续交付、能降低成本、能融入客户流程的公司。 所以我对机器人板块的看法很简单，它不是明天就爆发的题材。 但它一定是 AI 下半场最重要的产业方向之一。 过去 AI 的主线是云端算力。 接下来几年，AI 的增量会逐步走向边缘、终端、汽车和机器人。 再往后，AI 会进入真实世界里的每一个生产场景。 可能五年后，B端也就是企业端会开始大规模应用，而十年后，或许就会进入千千万万家。 这条路不会平滑，中间一定会有泡沫，有失败，有估值杀，有技术路线反复，有商业化低于预期。 但大方向很清楚，智能不会永远困在屏幕里。 它一定要长出眼睛，长出手，长出身体，进入现实世界。 而当这件事发生的时候，机器人就不再只是一个行业。 它会变成 AI、半导体、精密制造、自动化、传感器、电池、软件、国防和医疗共同汇合的一条大河。 美光看到的，是这条河最上游的水位变化 一级市场看到的，是河道开始变宽 二级市场接下来要做的，不是追每一个浪花，而是找到那些真正站在河床里的公司 @a16z

美国科技股怎么了？刚刚 200 亿美元流入，转眼变成 150 亿美元流出！！ 刚刚看到这张图的时候我也懵了一下，现在 AI 发展的不是异常凶猛吗？在过去一周美国科技板块基金资金流入超过了 200 亿美元，是近两年的绝对高点，但仅仅时隔一周就出现了 150 亿美元的净流出。 这反转来的太快了，前一周还在历史性的买入，转眼就开始卖出。 当然这是周数据，而且这一周出现了两个大的情况，一个是美光的财报，一个是美国五月核心 PCE 的数据，这两份内容前后都出现了美股的震荡，所以并不能排除是有投资者的避险，但确实从目前来看，资金的流出是需要重视的。 我觉得后续要看的重点就是这次流出会不会延续。 如果只是这一周出现流出，那可能就是美光财报和核心 PCE 前后的避险，也可能是前一周流入太夸张以后，部分资金先兑现利润。毕竟 AI 已经涨了很久，英伟达、博通、AMD、台积电、半导体 ETF、纳指科技权重，很多仓位本来就很重，遇到数据和财报密集公布，资金先避险一部分也正常。 但如果接下来的一两周美国科技基金继续流出，那性质就不一样了。 这代表市场对 AI 和科技股的态度会从“无脑追高”，慢慢变成“获利离场”。以前只要是 AI，市场愿意提前给估值，数据中心、电力、芯片、云服务、算力这些方向都可以一起涨。但如果资金不再持续流入，市场就会开始挑剔。 这对未来的影响很直接。科技股后面大概率会从普涨变成分化。真正有利润、有现金流、有定价权的龙头还能继续走，但单纯靠 AI 热度、靠估值扩张、靠主题资金推动的公司可能就没那么舒服了。 当美光财报差的时候资金流出很好理解，因为业绩不行自然要卖。但财报还不错，资金依然出现流出，说明问题可能已经不只是在看单家公司业绩，而是在看整个科技板块目前的估值、仓位和宏观环境。 美光的财报说明 AI 硬件需求还在，核心 PCE 说明利率环境还没有完全放松，科技基金资金流说明部分资金已经开始先离场。三件事放在一起看，应该能解释为什么美股科技股这一周会这么震荡。 AI 的产业趋势仍然强，但股票市场交易的是价格。 再好的趋势，如果前面涨得太快、估值抬得太高、仓位堆得太满，也会出现资金先兑现的情况。尤其是现在科技股已经成为美股指数最核心的支撑，很多基金和 ETF 的仓位都集中在大科技和半导体里面，一旦资金开始调整，最先被影响的一定还是这些流动性最好、涨幅最大、仓位最重的资产。 所以后面我会重点看几个方向。 第一，看美国科技板块基金下周会不会继续流出。 如果只是这一周，那这次更像是财报和通胀数据前后的避险，以及前一周大幅流入后的回吐。 第二，看 QQQ、XLK、SMH、SOXX 这些科技和半导体 ETF 的资金有没有重新回来。 科技股现在不是只看涨跌，关键是有没有新增资金继续接。 第三，看英伟达、微软、博通、AMD、台积电、美光这些核心权重能不能稳住。 过去两年美股指数能这么强，主要就是靠这些大科技和半导体权重托着。如果这些权重稳住，指数大概率还不会太难看，如果这些权重一起走弱，纳指和标普都会受到明显影响。 第四，看后面的 AI 公司财报还能不能继续兑现。 美光这次已经给了一个不错的答案，说明 AI 硬件需求还在。但后面市场还会看收入、利润率、现金流和资本开支。尤其是资本开支这一点很重要，AI 当然可以继续烧钱建设，但市场最终还是要看这些钱能不能变成利润。 尤其接下来的七月份就是财报季了。 如果下周资金重新流入，科技龙头也能稳住，那这次流出就是一次正常震荡。 如果下周继续流出，半导体和大科技也继续走弱，那就说明资金对美国科技股的态度已经发生变化，后面美股可能就要进入更明显的分化期。

这一周是够疲劳的，三件大事都是在本周出现的，首先是美国和伊朗的地缘冲突，虽然一直处于非常难受的状态，但走到现在不论和平协议的内容是否有偏向于某一方，但起码能看到在正常进展，最重要的是霍尔木兹海峡已经恢复部分通行，虽然还远没有回到战前状态。但确实是一项不错的进展。 起码 WTI 的价格已经回到了 70 美元左右，距离战前的 65 美元只有 5 美元的差距，这就意味着只要 WTI 不在继续上涨，那么美国因为油价上涨带动的通胀上行问题就能解决，这也是本周第二件大事情，核心 PCE 的内容，还好核心通胀上升在市场的预期之内，而且停火将会降低美联储加息的概率。 第三件事情就是美光的财报了，财报的表现非常的好，但财报后整体 AI 和科技股都出现了一定的降低，正好我也在研究这个情况，就准备专门写了一篇推文，明天上午应该就能发出来了，目前美股的科技股确实出现了大量的资金流动。 回到 Bitcoin 来看，一直在说 bitcoin:native 在 60,000 美元的购买力还是不错的，事实证明确实还算可以，数次击穿了 60,000 美元以后，现在还能在这个附近震荡，虽然 ETF 代表了大量的传统投资者在恐慌离场，但仍然有原生的投资者在买入 Bitcoin 的现货。 下周要好好看看 Bitcoin 的数据了，最近一周基本都在做 $MSTR 以及旗下优先股的科普了，MSTR 和 Bitcoin 真的是相爱相杀。但如果 MSTR 走的战略储备这条路都没有走成，可能就不会再有 Bitcoin 战略储备了。 #Bitget# 来了就是VIP！Crypto、美股、CFD，全球先机一站布局

一篇揭露苹果是一家真正无良企业的帖子在韩国论坛被发了出来。 从帖子内容来看，苹果让供应商相互竞争，以此压低价格。 在这个过程中，有人怀疑苹果把三星和 LG 的技术泄露给了中国。 帖子指出，苹果为了更换代工厂，把本土技术交给了中国。 过去，在美光陷入亏损困境时，苹果曾强势压价，逼迫美光降价。 而当美光靠超预期财报试图恢复元气时，苹果却在第二天就立刻涨价。 而且苹果的涨价幅度远远超过半导体价格的上涨 这篇帖子还解释了为什么半导体市场最后只剩下三星电子、SK 海力士和美光。 像苹果这样的大型科技公司，通过霸凌式采购和放鸽子，把其他竞争者都毁掉了。 帖子甚至声称，AirPods 的制造成本只有 5 万韩元，但苹果却从中赚取了巨额利润率。

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