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よし。逃げまくるぞ！ 【#327】デッドバイデイライトを生配信！【ゲーム実況】明日はエイコーカップ！！# @YouTubeより

根据 DefiLlama 和 Bithomp 数据，XRP Ledger（XRPL）过去 24 小时产生的链上手续费不足 400 美元，期间共销毁约 327 枚 XRP。过去 7 天和 30 天的手续费收入分别约为 3100 美元和 1.6 万美元。由于 XRPL 采用固定且极低的手续费机制，每笔交易仅销毁 0.00001 XRP，即使网络日均处理超过 100 万笔交易，手续费总额仍然有限。此外，Glassnode 数据显示，XRPL 日均手续费在 2025 年累计下降约 89%，活跃地址数也较年初明显下滑。（Protos）

如何计算 $MSTR 的 mNAV 值及 mNAV 值是什么！ 今天看到有很多小伙伴在讨论 MSTR 的 mNAV 的值，认为 mNAV 已经小于 1 了，应该是卖 Bitcoin 来回购股票，而不是卖出股票买 bitcoin:native ，但实际上这个 mNAV 的值还没有进入负数。 说 MSTR 的 mNAV 小于 1，其实是用 MSTR 普通股市值 ÷ BTC 储备价值来算。如果按照这么算 MSTR 普通股市值大约是 452.33 亿美元，BTC 储备价值大约是 539.34 亿美元，直接相除确实只有 0.84 左右。 但这个 0.84 不是 Strategy 官方定义的 mNAV。也不是我们正常讲的 mNAV ，mNAV 可以简单理解为市场愿意用多少倍价格去买 MSTR 背后的 Bitcoin 资产包。 Strategy 官方 mNAV 的计算方式是：mNAV = 企业价值 ÷ BTC 储备价值 而企业价值是：普通股总市值 + 债务 + 永续优先股名义价值 - 最新披露现金余额 所以实际上按照官方公布的数据应该是： 539.34 + 10 - 67.54 - 154.71 = 327.09 亿美元 然后用普通股市值去除以这个剩余资产： 452.33 ÷ 327.09 = 1.38 这就代表了如果把债务、优先股和现金都放进去，从普通股真正排位后的剩余资产来看，普通股其实还在 1.38 倍左右。 而 MSTR 的 mNAV 实际代表的是： 第一，代表市场给 MSTR 的 Bitcoin 溢价。 如果 mNAV 高于 1，说明市场不只是把 MSTR 当成 BTC，还给了额外溢价。这个溢价可能来自 Saylor 的融资能力、MSTR 的股票流动性、期权市场、纳指成分、杠杆敞口、未来继续增持 BTC 的预期。 这也是为什么说 MSTR 就是带了杠杆的 Bitcoin 。 第二，代表 MSTR 的 融资飞轮还能不能转。 当 mNAV 高的时候，MSTR 卖股票买 BTC 往往更容易被解释成增厚每股 BTC。因为用高溢价股票融资，买入真实 BTC。MSTR 也公开给过普通股 ATM 发行的 mNAV 阈值，比如低于 2.5 倍时，原则上不发行普通股买 BTC，例外主要是支付债务利息和优先股股息。 第三，代表市场对 MSTR 的信心。 mNAV 越高，说明市场越相信 MSTR 不是一个普通 BTC 持仓公司，而是一个能持续用资本市场融资、扩大 BTC 储备、提高每股 BTC 的金融机器。mNAV 越低，说明市场越不愿意为这套结构支付溢价，甚至开始把它看成一个带债务和优先股压力的高波动 BTC 仓位。 第四，mNAV 接近 1 的时候说明 MSTR 的溢价被压缩。 这个时候继续卖普通股买 BTC 的意义会下降，因为市场已经不愿意给 MSTR 很高的融资溢价。如果真的低于 1，就说明整个资本结构的市场价值低于它手里 BTC 的账面市场价值，市场开始给它打折。 这就类似之前灰度的 GBTC 还没有加入现货 ETF 的时候一样。 简单来说，当 MSTR 的 mNAV 小于 1 的时候买 MSTR 的股票是理论上划得来的。 #Bitget# 来了就是VIP！Crypto、美股、CFD，全球先机一站布局

A Norwegian neuroscientist spent 20 years proving that the act of writing by hand changes the human brain in ways typing physically cannot, and almost nobody outside her field has read the paper. Her name is Audrey van der Meer. She runs a brain research lab in Trondheim, and the paper that closed the argument was published in 2024 in a journal called Frontiers in Psychology. The finding is brutal enough that it should have changed every classroom on Earth. The experiment was simple. She recruited 36 university students and put each one in a cap with 256 sensors pressed against their scalp to record brain activity. Words flashed on a screen one at a time. Sometimes the students wrote the word by hand on a touchscreen using a digital pen, and sometimes they typed the same word on a keyboard. Every neural response was recorded for the full five seconds the word stayed on screen. Then her team looked at the part of the data most researchers had ignored for years, which is how different parts of the brain were communicating with each other during the task. When the students wrote by hand, the brain lit up everywhere at once. The regions responsible for memory, sensory integration, and the encoding of new information were all firing together in a coordinated pattern that spread across the entire cortex. The whole network was awake and connected. When the same students typed the same word, that pattern collapsed almost completely. Most of the brain went quiet, and the connections between regions that had been alive seconds earlier were nowhere to be found on the EEG. Same word, same brain, same person, and two completely different neurological events. The reason turned out to be something nobody had really paid attention to before her work. Writing by hand is not one motion but a sequence of thousands of tiny micro-movements coordinated with your eyes in real time, where each letter is a different shape that requires the brain to solve a slightly different spatial problem. Your fingers, wrist, vision, and the parts of your brain that track position in space are all working together to produce one letter, then the next, then the next. Typing throws all of that away. Every key on a keyboard requires the exact same finger motion regardless of which letter you are pressing, which means the brain has almost nothing to integrate and almost no problem to solve. Van der Meer said it plainly in her interviews. Pressing the same key with the same finger over and over does not stimulate the brain in any meaningful way, and she pointed out something that should scare every parent who handed their kid an iPad. Children who learn to read and write on tablets often cannot tell letters like b and d apart, because they have never physically felt with their bodies what it takes to actually produce those letters on a page. A decade before her, two researchers at Princeton ran the same fight using a completely different method and ended up at the same answer. Pam Mueller and Daniel Oppenheimer tested 327 students across three experiments, where half took notes on laptops with the internet disabled and half took notes by hand, before testing everyone on what they actually understood from the lectures they had watched. The handwriting group won by a wide margin on every question that required real understanding rather than surface recall. The reason was hiding in the transcripts of what the two groups had actually written down. The laptop students typed almost word for word, capturing more total content but processing almost none of it as they went, while the handwriting students physically could not write fast enough to transcribe a lecture in real time, which forced them to listen carefully, decide what actually mattered, and put it in their own words on the page. That single act of choosing what to keep was the learning itself, and the keyboard had quietly skipped the choosing and skipped the learning along with it. Two studies. Two countries. Same answer. Handwriting makes the brain work. Typing lets it coast. Every note you have ever typed instead of written went into your brain through a thinner pipe. Every meeting, every book highlight, every idea you captured on your phone instead of on paper was processed at half depth. You did not forget those things because your memory is bad. You forgot them because typing never woke the part of the brain that would have made them stick. The fix is the thing your grandmother already knew. Pick up a pen. Write the thing down. The slower road is the faster one.

踩油门了 今天a股市场最醒目的一个数字是两市的成交额突破了3万亿大关，来到了3.14万亿。你们还记得本轮行情没启动前a股的交易规模吗，大概就是每天10000-12000亿区间波动，也就是说在短短几个月内a股成交额涨了2倍。 看到这个数字，我的第一反应是想去找找2007年、2015年那两波牛市行情前后，市场的成交规模放大了几倍，通过历史数据找找规律。 先说2007年牛市行情，行情没有启动之前每天成交200-250亿，到了2007年峰值时期每天成交额放大至2000-3000亿规模，也就是说放大了10-12倍。 然后是2015年牛市行情，启动之前每天成交3000-4000亿，到了2015年行情巅峰期每天成交额放大至16000-20000亿，前后差距是5-6倍。 这里能看到一个显而易见的规律，就是2015年的牛市成交额放大倍数低于2007年，因为2015年的a股规模更大，基数大了，倍数增长就会变小，所以这一轮行情的成交额放大倍数我觉得会低于5-6倍，具体低多少我不好说。 但有一点大家需注意，成交额的快速放大不是好事，它就像市场的心跳或者血压，数值飙升说明a股的负荷也在快速增加，达到某个临界值a股就不行了。 其实最理想的状态是像前几个月那样，成交额徘徊在15000-17000区间，指数老汉推车慢慢拱，但随着行情逐渐推高，已经没法再保持低调，越来越多的资金加入，大盘最近越涨越快。 上证指数自从关税战暴跌以来，单日涨幅第一高的1.51%，单日涨幅第二高的1.45%，分别是今天和昨天。所以行情在加速，节奏显而易见的提快了。 …… 很多读者留言提到今天几大指数都留下了一个肉眼可见的缺口，这个缺口不太可能是趋势发动缺口，因为已经涨了20%多了，从性质上说大概率是趋势衰竭缺口，后续回补的概率比较大。 但我觉得没必要在目前这个位置做先抛后买的小操作，因为值博率很低。你3880抛了，就为了3825买回来吗，空间太小了，只有1.5%都不到。万一它暂时不补，继续向上逼空，你为了这么小的波段空间要承受好几倍的踏空，很不划算。接下来几天如果加速上涨，和缺口拉开一定的操作距离，再考虑减仓不迟。 上证已经快摸到3900，中证离7000点也只差临门一脚。人民日报十年前说过4000点是牛市起点，现在差不多该再来一篇社论，号召久财3.0大军进场了，诸如时代的红利不要错过，提醒年轻人不要被同龄人抛下之类的。 …… 1、拼多多公布了二季度的财报，1039.8亿元人民币，同比增长7%（，略高于市场预期的1039.3亿元。调整后净利润327.1亿元人民币，超出市场预期的223.9亿元将近100亿元。 这个消息发出后前盘交易急速拉升12%，但随后就被暴力砸盘，最新我看了一眼已经绿了。像拼多多这种级别的大公司业绩差不多算半明牌，如果比预期高10-30%就算惊喜了，这次公布出来的业绩比预期高了46%，我的第一反应就是不正常，大概率有一次性收入。 去翻了一下细节，果然，投资利息收入这块多了100亿，如果把这个扣除，日常经营部分和市场预期几乎没差，所以拼多多暴涨的逻辑是不支持的，谁刚才冲高了只能怪自己冲动，站几天岗冷静一下。 2、上海楼市进行了新一轮的政策刺激，详细我就不复制粘贴了，概要就是外环不限购了，我对上海不熟悉，上海的外环是不是有点类似于北京的五环？另外就是增加了公积金贷款的额度，取消了首套二套的认定，其实就是变相降低了二套房的首付比例和利率。 依然是在挤牙膏，不过说实在的现在牙膏里的东西也不多了，像来一波猛的也没什么牌。 3、今天行情有一个小意外，两市涨幅最高的行业板块竟然是....白酒，涨了4.5%，另外一些前期滞涨的消费股、权重股今天也全面补涨，最近一个多星期小、微盘指数是持续跑输大盘的，今天几大宽基里微盘股又一次垫底，而且输的比较多。 我用工具看了一下，以上指数的历史分位值分别是： 上证50，目前92.8% 沪深300，目前86.3% 科创50，目前99.92% 创业板指，目前38.3% 中证500，目前78% 中证1000，目前72% 中证2000，目前99.9% 上证指数，目前98% 这里面解释一下，中证2000的成立时间较晚，2023年8月成立，科创50的时间也不长2020年1月成立，所以选取的时间轴样本不够长。剩下的指数选取的时间样本都是过去10年。 分位92.8%的意思就是比过去10年92.8%的交易日pe估值更贵。 基本上除了创业板指外，剩下的指数目前分位都超过50%，好几个都在90%以上，所以目前的a股肯定在牛市，也处于相对高估的状态。 如果你们想自己看可以用小程序红色火箭，里面每一个指数都可以免费查历史估值的走势波动。 今晚差不多就这些，发射了。

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周五软件分享 - Graphite（图一）：在线的矢量图编辑软件 - Animate.css（图二）：网页动画的 CSS 库 - mpv（图三）：命令行的视频播放器 更多软件 #科技爱好者周刊（第# 327 期）

预测市场 5 月 Taker 交易量 110+ 亿美元，2026 年连续 5 个月突破百亿美元 从月 Taker 交易量划分来看： - Kalshi 达 61.5 亿美元，续创新高 - Polymarket International + US 达 39.3 亿美元，其中 US 翻倍增长 - Predict Fun 达 4.57 亿美元 - Opinion 达 3.78 亿美元 - Limitless 达 3.27 亿美元