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本戦1日目お疲れ様でした✨仕事なので夜からフルオートで走りました〜！ 95Hellはフルオ団バフなしだと28分秒が限界でした…でもフレズなしなりに頑張った(๑•̀ㅂ•́)و✧

OKX 创始人 Star：AI 覆盖 95% 的工程 PR，单月成本 1000 万美元 10 月 6 日，在新加坡举行的 OKX NOW 全球产品与生态大会上，OKX 创始人兼 CEO Star @star_okx 表示，AI 已经不再是内部试验项目，而是公司的核心基础设施。公司搭建了内部 AI 平台 Oni，目前约 95% 的工程 Pull Request 已通过 AI 工作流实质性完成，工程师主要负责审核、测试并批准最终结果。但上个月从大模型厂商收到的 AI 账单达到 1000 万美元，因此公司开始强调更合理地使用 AI。 Source：OKX NOW

2026 年 9 月 29 日，OpenAI 在旧金山 Fort Mason 办了今年的开发者大会 DevDay。主讲是 CEO Sam Altman。其他几位上台的人都在做这些产品。产品团队的 Holly 演示了新产品 Dots。后训练（模型预训练之后做对齐和能力调优的阶段）研究负责人 Tejal 讲了模型怎么反过来帮 OpenAI 做研究。Codex 的演示由 Romain Huet 来做，他在 OpenAI 负责开发者体验，去年 DevDay 主题演讲里的 Codex 演示也是他做的。整场演讲分三块：面向用户的常驻智能体 Dots 和协作空间 ChatGPT Space，给开发者的新模型和新工具，以及帮开发者做分发、赚钱的渠道。 1. Dots：一直在线、会主动干活的智能体 Sam 把 Dots 比作电影里那种一直在身边帮忙的 AI 助手。他认为订餐厅、买机票这类代办虽然有用，但和这项技术能做的事比起来太小了。他想要的 AI 知道正在发生什么，也知道你在意什么，不用你事事交代。 Dots 是常驻在线的智能体（Agent），有自己的云端电脑和浏览器，能写代码、跑测试。它的权限跟着用户走，能直接用用户已经在 ChatGPT 里连好的插件，覆盖 4000 多个应用。除了在 ChatGPT 里对话，之后还可以给它发短信、打电话。目前每人先有一个 Dot，以后可以配一整组。Dots 跑在 本月早些时候发布的 GPT-6 Astra 上，Sam 称它是 OpenAI 对齐做得最好的模型。用户可以限定 Dot 能用哪些应用、能不能操作电脑，也能给它的各类操作写自定义指令，愿意交出多少责任就放多少权。 Sam 说，他自己的 Dot 每天早上会把夜里进来的消息过一遍，挑出紧急的提醒他。他说这让他拿回了一部分注意力，没那么离不开手机了。他还举了一个更重的例子：把应用从一个即将停用的旧 API 上迁走。这个 API 可能散落在代码库各处，改了哪里会连带弄坏什么，事先看不出来。Dot 可以追踪依赖关系，找出所有要改的地方，写代码、跑测试，最后把 PR（代码合并请求）交给团队审。他让听众想想，过去做这件事要几个人、花多久。 开场视频里，用户把自己的 Dot 改名叫 Alfred。Alfred 和另一个 Dot 帮用户上线网站，改董事会材料，在婚礼蛋糕商家取消后找好备选。它们还发现财务会和女儿的演出撞了期，提出改时间。每件事都是 Dot 推进到需要人确认的地方，再由人拍板。 2. ChatGPT Space：人和智能体一起用的工作区 Sam 认为，现有的生产力软件几乎都没考虑过人和 AI 一起干活。ChatGPT Space 以页面为单位，可以在里面写计划、做调研、生成图片和数据。页面和文件像网盘一样放在同一个空间里。Dot 能直接在页面上工作，在评论里 @ 它，它就会接活。页面本身也能带指令，比如“每天去看 API 平台的 Slack 频道，把发现更新到这里”。之后 Space 里还会加入演示文稿，格式做成智能体方便读写的样子，团队成员可以和各自的 Dot 一起改。 在 Holly 的演示里，页面用斜杠命令就能插入交互图表、表格和可运行的原型。她 @ 自己的 Dot（名叫 Dotty），让它把一组数据改成柱状图。图表可以按反馈类型筛选，Dotty 每小时刷新一次。她还让 Dotty 把“某位工程师在我 Slack 私信里提过的新手引导数据”补进 FAQ。Dotty 能看到她的上下文，所以这种模糊的指代也找得到。 3. OpenAI 内部怎么用 Dots Holly 用一个虚构的歌单应用 Blossom Music，模拟发布前一天的状况。早上 Dotty 已经做了几件事：发现发布评审会提前，改好了日历；看完前一晚测试用户的反馈；注意到设计团队临时改了首页，把新设计发给她。她让 Dotty 直接把这个设计做出来。Dotty 调用她笔记本上的 Codex 构建应用，在 iPhone 模拟器里跑起来，再提交 PR。现场的语音演示卡住了，Dotty 一直回复“还在查”。Codex 线程也报过一次错，她重试后才继续下去。 她说，Dots 真正改变 OpenAI 工作方式的地方在 Slack。Dots 在公司 Slack 里有自己的身份，员工就开始把它们当作代理人。被同事 @ 到的零碎请求，直接转给自己的 Dot 处理。建群时，大家从一开始就把各自的 Dot 拉进来，Dot 带回结果时所有人都能看到。 工程师走得更远。有人在反馈频道贴出会话 ID 和一个用户 bug，某位工程师的 Dot 就会接手排查，提 PR 修复。她说这是真实情况：工程师们的 Dots 每天这样修掉几十个 bug，Dots 这个产品本身有很多部分就是 Dots 写的。 4. 上线范围和企业用的 Specialist Dots Dots 和 Space 当天向 ChatGPT Pro、Business Premium 和 Enterprise 用户开放。Dot 包含在套餐里，和它的对话不占用额度。 企业客户还可以预览 Specialist Dots。这是由公司统一设置、供整个团队使用的虚拟同事，负责会计、市场、法务这类工作量大的事。公司给它目标和背景，审核它的产出，给它反馈，反馈在全公司共享。OpenAI 也在和微软合作，把 Specialist Dots 接入 Agent 365（微软用来管理企业智能体的工具），企业可以用已经在用的微软工具来管理它们。 5. 新模型：更便宜的 GPT-6.1 Sol，更快的 UltraFast Astra 发布这几周，用户的要求集中在两点：更便宜，更快。GPT-6.1 Sol（转录稿误作 Soul）的能力接近 Astra，价格是它的五分之一。缓存输入（重复发送、已被缓存的上下文）比标准输入便宜 95%。智能体需要反复读同一批上下文、长时间迭代，这对它们尤其省钱。Sam 说 Sol 在某些方面比 Astra 还聪明，定位是开发者的日常主力模型。 UltraFast 是新的速度档，API、ChatGPT 和 Codex 里都能用。原有的 Fast 档是两倍速度、两倍价格；UltraFast 是八倍速度、六倍价格，每秒 300 个 Token。它现在可以配合 Astra 用，之后也会支持 Sol。现场让两个模型用同一个提示词，做一个 DevDay 配色的火箭。UltraFast 的火箭已经升空时，标准速度的还没做完。 订阅也跟着调整。新推出的 500 美元档 Pro 订阅叫 Pro 500，额度最高，是 Plus 的 25 倍。它可以在 ChatGPT 和 Codex 里用 UltraFast，还能通过“用 ChatGPT 登录”在合作方的应用里使用。Pro 200 重新开放，继续提供所有前沿模型。 另外预览了 Decisions API。它给 Luna 模型一组预先定义好的选项，让模型从中选一个，比如给请求分流、给图片分类、决定智能体下一步做什么。任务收窄成选择题之后，响应时间可以压到一秒以内，同时保留图像理解、多语言和安全防护。Romain 后来补充说，做机器人的朋友看中的是它能处理视觉输入：机器人可以根据看到的东西，近乎实时地快速行动。 6. 模型开始帮 OpenAI 做研究 Sam 提到，去年这个时候，他和 Jakob 在一次直播里预测，一年内会出现第一个“AI 研究实习生”，当时几乎没人相信。几周前 OpenAI 宣布达成了这个目标：有了一个能接手定义清晰的研究任务的系统，这类任务原本要熟练的研究员花大量时间和精力。 Tejal 的方向是电脑操作（computer use，让模型像人一样操作桌面和浏览器）。她举了两个例子。 第一个是让模型优化电脑操作的运行框架（harness，包在模型外面、负责调用工具和管理步骤的代码）。模型在循环里持续寻找能同时降低延迟、提升效果的改动，团队把找到的改进合进生产环境的框架，并用于后训练。结果是延迟改善了两倍以上，已经上线。 第二个是模型帮忙改进了监控和拒绝训练，让 Astra 在不安全的场景里更会拒绝。Astra 在电脑操作压力测试上因此达到业内领先，操作时出错更少，也更贴合用户的本意。 她给出了几项内部数据。今年夏天之后，研究工作消耗的 Token 量急剧上升。1 月时，模型能做好 15 分钟以内的短任务，需要一天以上的任务大多会失败；到 7 月，超过三分之一的一天量级研究任务，模型能在无人干预下完成。她还提到，Astra 这类模型已经帮忙解决了 100 多个悬而未决几十年的数学问题，也在参与针对耐药感染的新抗生素、古代语言研究、可再生能源和工业机器人等方向的工作。 7. 给开发者的底层工具 Sam 说，OpenAI 想让开发者用上自己内部用的东西。 第一件是 Codex 的运行框架。它同时支撑着 Codex、ChatGPT Work 和 Dots，目标是用最少的 Token、最快拿到准确结果，现在已经开源。第二件是 Codex 完全上云：在手机上开始的任务，可以在浏览器或桌面端接着做，合上笔记本任务也不会中断。 云端能力带来了 Codex Security Cloud。它在云端环境里持续寻找漏洞，并准备好验证过的修复方案供人审核，这次新增了自动去重、定时扫描和新界面。Sam 说这是为了给防守方更好的工具，因为“我们看得到接下来会发生什么”。 新的 Agents API 进入公开测试。它包含运行框架、托管、记忆、多智能体控制等功能，是 Codex 和 Dots 用的同一套技术，也加入了电脑操作能力。现场的例子是一个网站测试智能体，会自己打开浏览器、点击页面、测试流程。基础设施方面，OpenAI 和 AWS 合作推出由 OpenAI 驱动的 Bedrock（AWS 的托管 AI 服务）托管智能体，AWS 客户可以直接使用 OpenAI 的前沿模型、Codex 和 ChatGPT Work。 隐私方面预览了 OpenAI Private Intelligence。其中的零数据留存（ZDR）配合私有安全处理，可以在不把用户内容存到 OpenAI 服务器的情况下做安全检测；私有推理则把隐私保护延伸到推理阶段。Sam 说这套方案是和最大的一批客户一起设计的，目的是让他们能把模型用在最敏感的工作上。 性能方面，Responses API 一年里增长了 100 倍，可靠性保持在 99% 以上。首个 Token 的等待时间缩短了 45%，工具调用和工作流提速 30% 以上。 8. Romain 的 Codex 演示 演示从手机上的 Codex 开始。Romain 人还在会场外，让 Codex 替他跟观众打招呼、讲一个会场的冷知识。接着他用几张会场照片生成的 3D 场景演示 UltraFast，一边说一边改：把小人放到座位上，把直播画面投到场景里的大屏幕上。现场语音没连上，他改成了打字。 Codex 命令行工具（CLI）这次全面翻新。他让 UltraFast 写一个应用，从观众里随机抽三个人送明年的门票，几秒就写完；改成抽六个人，也几乎是瞬间完成。命令行现在支持由 GPT Live 驱动的双向实时语音，不只是语音转文字，但现场没能演示出来。 后面几段演示了多模态和电脑操作。游戏 Astra Adventures 从一张纸上的草图开始，几轮之后画面还很粗糙，借助图像模型，才变成有质感、能用在正式游戏里的美术。然后他让 Astra 通过浏览器自己学着玩这个游戏，屏幕左边显示模型的决策，右边显示它按下的按键。 他又用“应用快照”（app shot）把自己记录飞行课程的应用作为上下文交给 Codex，让它在各种屏幕尺寸下审查这个应用并截图。Codex 自己在模拟器里点开了各项功能。云端 Codex 现在和本地版用同样的工具，包括插件和电脑操作。他顺手把一个“用 Rust 重写整个后端”的任务丢到云端，打算稍后在手机上查看。 最后一个演示用的是 Hugging Face 借来的可编程小机器人 Micro Duck，它名叫 Lavender。Romain 前一晚让 Codex 把它接好：视觉用 Astra，图像生成用 GPT Image 2.5，语音交互用 GPT Live 1。机器人现场看着观众画了一幅画。他说，OpenAI 做 Dots 和 Codex 用的，就是 API 里开放给开发者的同一批工具。 9. 分发和变现：让开发者在 ChatGPT 上做生意 ChatGPT 每周大约有 12 亿人使用。Sam 承认，此前类似的尝试效果参差不齐。他说这次有信心，是因为开发者拿到的是 OpenAI 自己做 ChatGPT 用的工具。 第一项是“用 ChatGPT 登录”（Sign in with ChatGPT）。用户登录第三方应用时，可以直接用自己 ChatGPT 套餐里包含的 Token，开发者不必替新用户垫付模型费用。首批有 16 家合作方。 第二项是插件扩展（plugin extensions）。开发者可以把编辑器、仪表盘乃至整个工作区，做成原生嵌在 ChatGPT 和 Codex 里的应用。现场展示了三个例子。一个是会议应用：在 ChatGPT 里看日历上的会议，点“记笔记”后，页面变成团队和 Dots 一起跟进待办的 Space。一个是 Figma：打开设计稿、看团队评论、让 ChatGPT 改稿。还有一个是 Adobe：在 ChatGPT 里使用 Photoshop 的功能。ChatGPT sites（在 ChatGPT 里生成的网站，几个月里已有数百万个）现在也能接入插件和数据。访客用自己的账号登录、带上自己的智能体，看到的内容因人而异。 用户发现插件的渠道也扩大了。除了在插件库里搜索，ChatGPT 还会在对话中识别出能帮上忙的插件，用户当场就能连接。插件审核流程也简化了：开发者可以跟踪审核进度，看到需要修改的地方，申请人工复审，更新工具时也不用从头提交。 第三项是 OpenAI Marketplace，首批有 30 多家合作方，包括 CodeRabbit、Notion、Vercel。企业客户可以用已经和 OpenAI 签下的采购承诺额度来买这些产品，有承诺额度的开发者也能在这里花。通过和模型推理托管公司 Baseten（转录稿写作 Base10）合作，市场里还能用到开源模型。 10. 收尾：一次额度重置，和“文艺复兴”的说法 当天的后续安排里，Peter 会讲 OpenAI 对开源社区的投入，包括新的 OpenClaw Enterprise Harness（OpenClaw 是一个开源 AI 智能体项目）。还有一个 Codex 游戏工作室环节，观众可以用 Codex 做复古游戏，每人能领一台 DevDay 限定的 chromatic computer，用来玩自己做的游戏。最后是 Sam、Tibo (Thibault) 和 Tejal 的现场问答。 Sam 和 Tibo 还在台上按下按钮，给全世界的用户重置了一次用量额度。Sam 说 OpenAI 已经做过太多次重置，Tibo 一直想把公司改名叫“重置公司”。 最后 Sam 说，他不喜欢把 AI 比作新一轮工业革命，那意味着人变成巨大机器里的齿轮，转得越来越快；生活里有些部分不能也不该被自动化。他希望，如果做对了，AI 带来的会更像一场新的文艺复兴：让人对自己的生活有更多掌控，有更多工具去创造、学习和探索。

9月4日 bitcoin:native 现货 ETF 总持仓升至 1,269,012.56 BTC，当日净增持 1,721.95 BTC，连续第二个交易日保持净流入，但和 9 月 3 日 8,206.67 BTC 的大幅增持相比，今天的流入明显放缓。 也就是说，资金还在继续回补，只是追价力度已经没有前一天那么强。本周截至目前累计净增持 11,011.68 BTC，最近 7 个交易日累计净增持 11,533.23 BTC，9 月以来累计增加 8,411.72 BTC。最近这一轮回补已经把 9 月初的波动基本修复掉了，年内累计减持也收窄到 28,954.38 BTC，比前几天又往回补了一步。 近期 BTC 的特点是，虽然整体还在流入，但主要还是靠头部产品支撑，并不是全线普遍增持。好的一面是，总持仓已经来到最近这轮新高附近；需要继续看的地方是，后边能不能继续保持几千枚级别的单日净流入，如果接下来又重新掉回一两千甚至转负，那这轮回补的强度就会偏弱一些。 @Gate Crypto、美股、港股、韩股、黄金、CFD、预测市场一站交易

美日韩联手干预汇率，今天贝森特的推文相当于正式承认了美国政府支持日本干预汇率，贝森特还特意点出FIMA Repo Facility（允许外国官方机构以美债为抵押，向美联储临时换取美元，而不必在公开市场抛售美债）。扩大它的目的，正是为了让日本等能“借美元买日元”，尽量避免大规模抛售美债，从而降低对美债市场的冲击，这也是官方明确释放的“保护美债稳定”信号，这很有可能导致美长债收益率阶段性顶出现。 会引发套息交易大规模快速退潮么？个人看概率不大、更可能是有序退出。看去年底推文聊到套息交易的几个指标 1）美日汇率需要大幅度快速下行，如2024年7初-8初：7初美日汇率约161.5，峰值约161.6；7末约150；8.5低至约144（约2周暴跌15-17点） 近期从约164回落至约156（回落幅度较小，约7-8点），而且差异是24年是资金自发从美元撤出回归日元，近期明显是日本政府出手在买日元；汇率变动的驱动力略不一样。 2）CFTC日元期货净空头仓位（非商业/投机者） 当前：约 -163.4K合约（最新报告期约7月28/31日），接近历史高位区间，近两周还在增加（前一周约-152K，再增约11K）。暴露规模大致对应百亿美金量级。 与2024年对比：24年7月日元期货净空头高峰约-160K至-182K，随后到8月初锐减约100K至-73K左右，之后快速翻多。 套息交易快速退潮会伴随日元期货净空头仓位大幅下降，说明投机性套息仓位尚在大规模拆除。暂时还没看到这个迹象 3）资金压力与杠杆指标（跨货币基差等） USD/JPY跨货币基差（basis swap）：Q2 2026前后3个月期约-42bps量级，宽于疫情后平均但远未到危机水平（2008年或2020年曾到-100bps至-200bps）。未见强烈“美元融资压力迫使大规模平仓”信号。 4）美日10年国债利差 当前约 1.95%（美约4.75% - 日约2.80%）。已明显低于框架中的2%阈值利差已缩至<2%（框架加速阈值） 整体来看这次美日汇率下跌是美日政府联手干预的，而非市场资金自发行动，可以回看24年7月初到8.5，美日汇率快速下降伴随着美股调整。而今年7月美股调整，美日汇率则是一直上涨直到上周三7月29日触及163.9的高点，说明7月这次美股调整跟日元资金撤出关系不大。 24年7月底8月初套息交易退潮到高潮触发事件是：当时日央行意外加息+缩表预期 + 美14年7月非农大幅不及预期（衰退担忧），衰退恐慌加大，流动性冲击大。这次日央行按兵不动、看本周非农的数据会如何了？（如果本周非农大幅不及预期、市场可能既担心衰退降息预期提升，同时又担心衰退进一步压低收益一部分日元资金从美国撤出、引发小冲击）， 此外，联合干预+支持日本加息/货币正常化，有助于缩小美日利差，长期可能缓解美元走强压力；若日元企稳、套息交易压力有序释放，也可能带来一定风险偏好缓和，间接利好美债 整体上 利差缩小，美日汇率走低。对比2024年同期，当前环境更“预期充分+缓冲多”，全面剧烈退潮概率和幅度都更低，冲击幅度预计小于2024年七八月。 后续继续观察美日汇率、本周美国7月非农数据，下周CFTC更新，以及日央行/政府动作与美联储流动性操作。 本条由@bitget_zh赞助，「Bitget 买美股：秒级入场，丝滑交易 」

币安几个主要的 bStocks，现在基本都已经可以直接拿来做 Margin 抵押了。 MUB、SNDKB、SPCXB 在 7 月 3 日被 Binance 加入： • 全仓杠杆 Cross Margin • 统一账户 Portfolio Margin • 统一账户专业版 Portfolio Margin Pro SKHYB 在 7 月 13 日也加入了这三套体系。 需要注意的是：目前这些资产主要是作为「抵押品」使用，本身不能直接借出。 普通 Portfolio Margin 的逻辑很简单： 有效保证金价值 = RWA 市值 × 抵押率 比如假设 SPCXB 的抵押率是 70%： 持有 $1,000,000 SPCXB → 计入保证金权益的只有 $700,000 → 等于有 30% haircut 所以重点不是“能不能做保证金”，而是 Binance 最终给这个资产多少抵押率。 官方对 BTC 也是同样的计算方式：如果 BTC 抵押率是 95%，那么 3 BTC 最终只按 2.85 BTC 的价值计入保证金权益。 而 Portfolio Margin Pro 又更进一步。 PM Pro 不是给一个固定抵押率，而是采用「分档抵押率」。 结构可能类似： $0–100k：100% $100k–250k：80% $250k–500k：50% $500k 以上：10% 注意，这是逐档计算，不是持仓超过 $500k 后全部突然变成 10%。 所以持仓规模越大，新增仓位的边际抵押效率会越来越低。 这件事其实挺重要。 意味着 MUB、SNDKB、SPCXB、SKHYB 这类 bStocks，除了本身提供股票价格敞口之外，现在又多了一层资本效率： 你可以继续持有 RWA 资产，同时把它们当作统一账户的保证金，去做永续、期货或者其他组合交易。 真正要看的核心就只剩两个： 每个 bStock 的具体抵押率有多高 PM Pro 大额持仓之后，分档 haircut 到底有多狠 如果抵押率足够高，这类 bStocks 的资金利用效率其实会比单纯持有现货高很多。

81 天，65,453 次预测，52% 胜率。 22岁的天才交易员，用 Claude 搭建的量化机器人，在 Polymarket 上净赚 318,674 美元。 自 4 月 5 日起，这个钱包平均每天盈利约 3,934 美元，同时每小时执行超 33 笔交易。 👉 该交易员的 Polymarket 账户： 他存入 21.76 万美元本金，目前收益率约+146.4% ROI。 机器人的策略很简单： > 瞄准盘口仍滞后于行情的短期加密市场 > 在重新定价完全反映之前进场成交 > 然后在大量交易中持续轮动同一套模式 > 单笔盈利不大，但规模和频率才是推高收益曲线的关键。 盈利最高的几笔交易： - $149 → $13,450（+$13,301，+8,904.95%） - $6,723 → $16,281（+$9,558，+142.17%） - $19,460 → $28,989（+$9,528，+48.96%） 这是一套可重复的短窗口流程：持续将延迟定价转化为一条稳步上升的收益曲线。

聊聊SpaceX上市后限售股的解禁节奏以及影响，非常规“分阶段+绩效挂钩”释放，不是传统180天一刀切。SpaceX在最新的S-1文件里中设计了阶梯式锁定期，目的是避免一次性大量抛售冲击股价： 1）IPO后首个财报（Q2财报，7-9月之间大概率8月中上旬发布）后，可释放20%符合条件的限售股。（如果股价较IPO价格上涨30%，额外多释放10%）； 2）随后按固定时间表分批：IPO后70/90/105/120/135天各释放约7%； 3）Q3财报后可能再释放一批（约28%）； 4）剩余部分在IPO后180天（约12月中旬）全部解禁； 5）老马本人及部分核心投资者额外签署366天（约1年）锁定期，不参与早期释放。其他员工/早期投资者按上述阶梯执行。 整体设计比传统IPO更灵活，旨在“计量式”供应流动性，平滑解禁对市场的冲击。 基于上面的信息再多聊几点： 1、可以看出在6月12IPO之后到8月中旬这两个月是没有任何解禁的，如果股价要表现大概率是这段时间。注意老马设定了一个绩效标准，8月中上旬发布财报时，如果SpaceX股价比IPO价格高30%，则可以额外解锁10%的限售股。 2、IPO后15个交易日即可纳入纳斯达克100指数，这里需要注意的是：考虑新股刚上市并不是充分流通，纳斯达克惠安流通市值的三倍来计算进入指数的权重。举个例子，SpaceX在上市后流通盘5%，如果15个交易日总市值是1.8万亿美金，流通市值900亿美金，那么按照2700亿美金来计算进入纳斯达克100指数的权重，这个权重比例自然也就影响指数ETF这些被动资金的配置比例。 随着Q2财报公布，之后逐步释放，流通比例越高，计入到指数里的权重也越高。可以说是用指数ETF的被动资金买盘来承接阶梯解锁的抛压。 3、对市场的影响体现在哪些方面？ 1）看媒体报道，SpaceX的目标IPO估值定在 1.75万亿至2万亿美元，计划募资约 750亿美元。这在历史上属于较大规模的IPO，机构和散户认购时需要从现有持仓中调配资金，客观上会形成一定流动性抽取效应。估计未来一两周路演期内，这种资金轮动效应可能已提前有所体现。 2）真正的安全期在IPO后的两个月内，具体看Q2财报公布的时间。上市后到首批解禁前（约2个月时间），低流通+指数纳入的供需环境可能支撑一定价格表现； 再加上其业务本身质地也很不错，发射和星链业务妥妥现金牛，25年盈利80亿美金。亏损的xAI业务因为把数据中心租给Authropic每年能带来150亿美金的现金流，也能抹平AI业务的亏损，之前这里 3）SpaceX的解禁节奏是“前松后紧”的； Q2财报后到年底，解禁供应逐步放量（尤其绩效条件若触发），叠加高估值背景（约95倍营收），市场需逐步消化真实卖压。虽然整体设计比传统解禁一刀切更温和，但是毕竟体量太大，股价波动也绝对会放大，这个时期需要谨慎。

现在的ETF太多，已经鲜有人关注 $BTC 以外的ETF情况了。 实际上 $HYPE ETF 在5月初悄悄上线， 并且持续9个工作日，累计净流入高达$95.36M。 老黑Arthur Hayes3月份就喊过： $HYPE 8月到 $150， 按照我对老黑的理解， 他喊得价格听一半就行了，毕竟他最爱一边喊单一边出货了， 那就是目标 $75左右。 ETF+回购+产品扩张= $HYPE to $75？

美伊正接近达成和平协议！后续如何？ 能看到今日美股期货走强，日韩股市高开： 目前更像是“第一阶段停火/通航协议正在成形”，不是“美伊全面和平已经落地”。 但是市场现在交易的是“战争尾部风险下降 + 霍尔木兹海峡逐步恢复”的预期， 所以股市、币圈、亚洲市场会先涨，原油会先跌。 但这件事还没到可以无脑 risk-on 的程度。 三种情景预测 1️⃣阶段性协议宣布，概率约 55%–65%。 这会推动油价继续回落，股市和币圈延续 risk-on，亚洲市场尤其受益。Brent 可能向 90–95 美元区间试探，WTI 可能向 85–90 美元试探；但除非通航量快速恢复，否则油价很难立刻回到战前的低位。 2️⃣继续拉扯但不破局，概率约 25%–30%。 这是最折磨市场的走法：每天都有“接近达成”和“并不接近”的标题，油价大幅震荡，股市冲高后反复，币圈也跟着假突破/假跌破。 这种情景下，交易上最重要的是别追标题，要看 Brent/WTI 是否能持续下行，以及实际船运数据有没有改善。 3️⃣谈判破裂或军事误判升级，概率约 10%–15%。 如果美军和伊朗在布雷、导弹、船只通行上再发生重大冲突，或者以色列对黎巴嫩/伊朗相关目标升级，油价会迅速反弹，股市和币圈会回吐涨幅。 Reuters 已经报道，美军在停火期间仍对伊朗南部目标进行所谓防御性打击，这说明这个风险是真实存在的，不是理论风险。 无法预测，但是我们可以观察三件事： 第一，正式文本是否出来；第二，霍尔木兹每日通行船只是否从几十艘恢复到接近战前水平；第三，保险费率、航运公司、油轮和 LNG 船是否愿意正常排班。 市场信号上，我会盯 Brent 是否能稳定跌破 95 美元、WTI 是否能稳定跌破 90 美元。如果油价跌破后不反弹，说明市场相信通航恢复；如果油价很快回到 Brent 100 美元以上，说明交易员不信协议。 股市方面，如果能源股继续弱、航空/半导体/亚洲出口股继续强，那是典型和平交易；如果能源股突然反弹、美元和黄金一起上行，那就是市场在重新定价风险。 对 Crypto 要尤其要小心，目前跌宕期间，高杠杆最容易被这种地缘新闻反复收割。