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$Gstock 从交易动量和K线看，主升浪估计也不远了 十月本身偏向BSC行情，加上 $Gstock 与Binance 系的战略一致性。 0xcafdbce93477261db8250e42bdae6e66733f9e20 $Gstock 上次我记得说回调差不多了，CZ刚好互动Gstock开始涨,这次不会，但底层数据来说，快了。 🌟GSTOCK 有机会成为“股票 Meme”赛道的代表案例 更新一下进度，这个图鉴为最新研判（落到真实运作层了）： 1）Genius 先提出社区与基金会各加 20 万美元全区间 LP；之后官方称基金会已向 GSTOCK 池加入 20 万美元。 2）在Binance Alpha现今收口的当口，GStock能快速上上去， 相当于开绿灯了； 3）Binance Wallet Meme Rush 接入 协议，让发射台项目获得更多发现入口。 4）今天榜单收录 $GSTOCK，页面所列项目中市值和成交量均列第 1。

如果我们可以重新理解 Quant Developer。 这并不只是思想实验。 Jane Street 2026 年公开的研究方向包括机器学习、编程语言、编译器、ASIC、FPGA、分布式 shared log、incremental computation、查询优化、分布式存储和形式化验证，而Citadel GQS 则把实时数据、HFT 执行和低延迟 ML 推理放进了同一个 Quantitative Research Engineer 岗位。 再次强调，市场是一个高维、受驱动、耗散的非平衡系统。 订单持续进入、撤销、成交，信息、资本和风险不断注入，异质的参与者相互作用，系统几乎从未达到平衡。 当看到Jane Street 把 graph-structured、incremental computation 列为长期研究方向，我想这是一个值得认真理解的信号。 如果我们发现研究对象持续变化时，计算本身或许也需要围绕变化来组织。 一条报价更新，并不意味着整个市场都需要被重新计算。 它首先改变某些局部状态，再沿着依赖关系，影响相关资产的估值、组合的风险暴露，以及尚未成交的订单。 如果把这些计算关系展开，我们会看到数据连接特征，特征连接预测，预测连接决策，决策通过成交与持仓，反馈到下一轮计算。 这里必须区分两件事。 计算图中的依赖关系，不自动等于市场中的因果关系。但只要我们能够明确哪些结果依赖哪些输入，就有机会在新事件到来时，只更新受到影响的部分。 这正是 incremental computation 最吸引我的地方，它让计算资源跟随变化分配。困难的问题也随之浮现。哪些状态已经过期，筛选必须更新的传播，可以合并的计算。我们开始寻找，在并发和异步执行中，如何避免把不同时间的市场状态拼成一个从未真实存在过的世界？ 于是，延迟就不再止于程序运行了多少微秒。判断抵达市场时，你应该着眼于支撑判断的那个市场是否仍然存在。 想想吧，一个离线表现出色的模型，如果依赖陈旧的数据、无法承受行情突发时的排队，或者不能及时更新风险状态，那么它在回测中发现的信息优势，可能在执行之前就已经消失。 因此，Quant Developer 的工作可以被理解为，他们需要在有限的时间、算力和通信预算内，维护一个足够及时、足够一致、能够用于行动的市场内部模型。 编译器、分布式系统、硬件加速和形式化验证，开始汇聚到同一个问题上。 编译器决定计算如何被表达和执行； 分布式系统决定不同节点如何组织事件与状态； 硬件决定数据移动和运算的成本；形式化方法则帮助我们检查，某些关键约束是否会在复杂的执行路径中被破坏。 这些工作共同决定一个数学上的预测，试图成为现实中的有效决策。 而非平衡系统的视角，提供了一组进一步追问的方向：外部事件，内部状态，反馈是抑制还是放大扰动，输入速度和处理能力的关系对于系统的影响。 当然，市场是耗散系统本身并不会自动产生 Alpha。我想，我们只有把这种直觉落实为可观测的变量、明确的机制和能够被数据推翻的预测，它才开始具有研究价值。 它确实改变了我们看待这个职业的方式。 Quant Developer 所构建的一直是一个嵌入市场之中的实时决策系统。 这个系统观察市场，也通过自己的行动改变市场：它必须在变化尚未结束时做出判断，在信息尚不完整时承担后果。

对比一下 @MSX_CN 和 @binance 的polymarket打新。纯客观记录投资，无引战的意思 1.打新价 msx 15.2u 币安 15.5u 2.打新时间 msx5月16开始打，8月20开放交易 币安9月21~24开始打，很快开放交易 3.额度来源 msx，老板自己的spv额度转让给用户 币安，paimon的spv额度上链 4.参与条件 msx：几乎无上限，不限额 币安：单账户额度由Alpha 积分、bStocks 交易/持仓、徽章共同决定额度 个人觉得综合来看，收益率，及时性，便利性msx的pre-ipo打新优势是非常大的 但是因为平台信誉基础始终不能正确建立。导致，msx的打新参与人一直不多。币安被大家挤破头。从而msx平台只能让利更多给用户，来吸引客户。 但是事实来看，用户看重平台安全性的考量已经远远大于收益率的细微差别。 msx的价值被正确估值，还有很长的一段路要走。

在量化机构的因子库里，有一类因子专门用来预测散户什么时候会卖出手里的股票。 这类因子的底层逻辑不复杂。 它的核心变量只有一个：这只股票相对于散户平均持仓成本，是盈利还是亏损。 如果盈利——散户大概率会在短期内卖出。 如果亏损——散户大概率会继续持有。 这个预测的准确率高到什么程度？ 高到机构可以把它写进交易策略里，作为一个稳定的alpha来源。散户的卖出行为不是随机的。 它是可预测的。而可预测的行为，在这个市场里，就是可收割的行为。这个因子的学术名字叫"处置效应"（Disposition Effect）。 1985年由Shefrin和Statman首次提出，1998年被Odean用真实交易数据验证。 从那之后，它成了行为金融学里被引用次数最多的概念之一，也成了量化策略里最稳定的散户行为预测工具之一。

一个思考：AI 模型的分水岭已经出现！大家要的不是最强的智能，而是最适合自己场景的智能 👀 过去一年，代码生成帮模型公司完成了能力跃迁。接下来，智能体应用正在分化出五个方向：个人便利、个人生产力、企业协作、娱乐生成、科研前沿。娱乐拼的是规模，它争夺所有人的时间；企业拼的是利润，它替代的是人类劳动。 Meta 的 Muse 给大众做了一次便利性的市场教育；Claude Code 证明了代码就是生产力，今年它和 ChatGPT 在企业市场已经打到白热化；字节的 Seedance 和红果短剧，让娱乐生成露出了端倪，这才刚刚开始。 不同玩家，会走不同的路。有终端渠道的公司主攻个人便利，因为用户不会为日常智能多付钱，谁便宜好用就用谁，赚钱靠平台，赢靠心智和流量。企业和专业生产力永远是利润最高的战场，全球知识劳动者一年的薪酬是三十多万亿美元，没有哪家前沿实验室会放手。 最值得关注的是科研前沿：模型公司不会卖科研模型，而是直接交付结果！ Isomorphic Labs 不卖 AlphaFold，直接给礼来和诺华设计分子，拿预付款、里程碑和销售分成；Lila Sciences 建“AI 科学工厂”，成果交给合作伙伴和孵化公司落地；Periodic Labs 更彻底，由 ChatGPT 的共同创造者和谷歌材料发现团队的负责人联手创办，用 AI 加自动化实验室直接去找新材料、新超导体，种子轮就拿了 3 亿美元，现在估值 75 亿美元，资本押注的就是“发现本身”的价值。不过 OpenAI 也坐不住了，CFO 在达沃斯直言：别人用它的技术研发出新药，它要分一份利润，从“卖工具”转向“分利润”。 但这里有个关键区别：愿意亲自下场、共担风险、交付成果的公司，产业会接受；只卖工具、却想事后分成的，药企和大机构很难买单。第一批 AI 设计的药物能否走完临床，会决定“模型公司即研发公司”这条第二增长曲线能不能跑通 🤔

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