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BIT一下全想通了 贴吧
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提问小骏老师:中方已同意向美国购买原油。你认为市场会怎么看? @XiaoJunSays #你问我答# #BIT专家对话系列# #BIT一下全想通了#
趁着富途老虎长桥的事儿,正好发一下券商 BIT 的活动,我自己也体验了几天,App 和交易操作都没什么大毛病,几个重点我也特意了解一下: 几个加分项: 1. KYC简单,仅需大陆身份证就能直接认证 2. BIT 主体在不丹,中国跟不丹迄未建交 3. 直连持牌券商,无CRS交换 4. 除了法币外,可以USDT/USDC直接秒出入金,加密市场和美股市场能在一起做 5. 美股交易界面会让长桥用户感觉异常舒适,绝对无感切 换 6. 交易成本还行,免佣 7. BIT 背后是那个谁,所以……(持有过一段时间BTDR聊表支持! 几个还有待加强的: 1. 现在还没有美股期权交易,据说下个月就有了 2. App 略卡,而且由于里面加密和美股都有,全挤在一个App 里面,得习惯一下 3. 桌面端暂时是没有的,什么CLI,MCP,Skills 这种就先别想了 现在活动期: 1. 走下面我的链接得到额外100美金折扣券,能抵扣交易平台费。 2. 美股交易终身 0 佣金。 3. 美股 Lv1 实时行情(开户即送)。 专属链接: 和两个 BIT 的小伙伴拉了个群,如果你有其他的问题或者疑虑,也可以进群详询。
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华为τ scaling定律营销策略,无非是more than moore的广义摩尔定律的另一种说法而已 作为芯片架构师,我更感兴趣的,还是芯片密度提升,ppt上41%能耗提升和12.7%性能提升,到底是怎么实现的 看完了论文,感觉华为这次创新,本质上是用设计复杂度高 + 高制造成本 + 超前散热,一定程度弥补了工艺差距 ----------------- 1. 华为芯片堆叠带来的等效密度提升,是虚假宣传还是真的,是不是工艺突破?有没有实打实的好处? 等效密度提升的来源,是两片芯片用hybrid bonding技术绑在一起,投影面积理论上能减小一半,但第一代不是全芯片双层折叠,而是选择性折叠关键logic,所以只有大概53%的芯片面积实现了折叠(密度155->238),等到后面几代折叠面积会逐渐增大,到2030年接近全折叠(密度155->292) 这2026第一代等效密度从 2025 年 155 MTr/mm² 跳到 2026 年 238 MTr/mm²,时钟频率也提升了12.7%,功耗比提升41%,表面上看似乎和工艺突破没有什么区别,但有一点重要区别就是leakage power华为从头到尾没有提,只要工艺节点不变,gate leakage、junction leakage 不会因为 3D stacking 自动改善 2030年到2031年的等效密度突变,大概率是来自于2层堆叠到3层堆叠,正如2025到2026年的等效密度突变,时钟频率突变,来自单层到2层折叠 所以从leakage没提这个事来看,这个2031年等效1.4nm,和工艺节点上的突破没有联系。 本质上是用设计复杂度高 + 高成本 + 超前散热 + 超前部署advanced packaging,一定程度弥补了工艺差距 ----------- 那么这样看起来虚假的等效密度提升,有用处吗?好处在哪里? 有的,设计上topology折叠,原来要跑几毫米的水平走线,折叠后变成了几十微米。降低了super buffer/bus的长度,降低了clock tree的深度(clock depth -42%、clock wire -28%),clock skew也带来了改良(-25%),这对动态功耗的改善是实实在在的。部分critical path的缩短,也让时钟频率的上升更容易 所以ppt roadmap上performance的提升,从2025年到2026年上升了12.7%,大部分都是来自于时钟频率的上升(12.7%) 所以好处基本上是topology拆分电路逻辑设计上带来的提升 既然没有实质上的工艺提升,华为芯片堆叠带来等效密度提升的trade off代价在哪里? 三个代价:散热超前发展,设计复杂度高,制造成本变高 最大的代价就是热密度的同步上升,理论上logic on logic都是CPU execution发热最严重的区域,这部分折叠起来相当于功耗密度直接翻倍,但算上41% power efficiency改善,功耗密度仍只比非堆叠方案高40%左右。所以第一代只能对最关键的部分做折叠,大概只占全芯片面积的53%。 所以散热技术也被逼的超前发展,直接上毫米级的MEMS风扇,做micro-cooling fan。 另外的代价就是设计复杂度的变高,critical path的折叠,哪个部分的logic能折叠,折叠之后又会带来从前端到后端的巨大变化要推翻重来 现有的所有EDA工具也不可能支持3D topology,论文自己也承认,full-scale LogicFolding需要全新的3D-native EDA toolchain,把多层stacked dies当作单一连续设计实体处理。哪些logic能折叠、折叠后的inter-die timing closure怎么做,Physical Design(PD)也是难点 制造成本也会更高,被迫超前部署advanced packaging封装,1.5~2um的hybrid bonding + logic on logic都是很有挑战需要显著更高的成本 以前一层wafer做一次光刻;现在两层wafer分别做光刻再bonding,加上hybrid bonding的overlay控制(论文要求<0.5μm)、TSV、KOZ keep-out zone、冗余修复、良率乘法损失,每颗芯片的制造成本和测试成本都要显著上升 -------------------------- 2. Tau scaling这个说法,scaling的到底是什么,这个scaling技术路线是不是一次性的design topology红利?潜力如何?持续进步的空间在哪里? τ Scaling的核心主张是:用时间常数τ替代几何线宽作为全栈优化目标,在器件、电路、芯片、系统四个层级分别压缩特征延迟 公式本身没有任何新物理。"关注瓶颈延迟"是所有架构师都在做的事情。整个行业都知道互联RC是延迟瓶颈,TSMC每一代工艺都在用low-k dielectrics/semi-damascene等手段降RC。把一个众所周知的优化方向包装成"定律"是显然的营销宣传手段,本质是More than Moore的广义摩尔定律的另一种说法 抛开marketing,华为目前所谓RC delay的改善,本质上是芯片堆叠之后,topology距离缩短,让匹配的effective RC都变小,不是RC工艺常数 至于scaling的意思,是能持续发展的一条roadmap。这里的持续改善路径指的是,全芯片堆叠的层数越来越多,从25~30年的2层堆叠,到31年开始的3层堆叠,以后甚至会考虑4层堆叠 第一代折叠技术甚至不是全芯片双层折叠,而是选择性折叠关键logic,所以只有大概53%的芯片面积实现了折叠(密度155->238),等到后面几代折叠面积会逐渐增大,到2030年接近全折叠(密度155->292)。2031年的roadmap之所以会出现一个阶跃,就是因为那是从2层折叠到3层折叠的时间点。 但需要注意的是,这个scaling方法的边际效应是逐渐缩小的,折叠成双层的收益是100%,2->3层的收益就只有50%,如果2035年再从3->4层堆叠,收益就只有33%了 另外随着堆叠层数变高,上面说到的三个挑战,散热,设计复杂度,成本,都是越来越大 --------------------- 3. 华为的芯片堆叠,是不是TSMC/AMD已经有的hybrid bonding技术?华为做到的是cache on logic,cache on cache,还是logic on logic,logic on logic最大的散热问题是怎么解决的? 是已经有的技术没错,但同时也是把现有技术指标做到了领先也是真的,3D堆叠本身不是新技术,TSMC的hybrid bonding量产还是6um,华为论文给出Kirin 2026的hybrid bonding pitch是1.5μm 我在刚刚看到华为的堆叠消息之后,第一反应也是怀疑和AMD的3D V cache类似,它主要把 SRAM cache 叠在 已经有的L3 cache 区域上,通常会避免直接堆在最热的 CPU execution logic 上,就是避免散热问题,毕竟SRAM 的功耗密度和热点特性与high-activity logic 不一样,如果最热的logic on logic堆叠,散热恐怕会碰到困难 但看了更多数据之后,clock buffer -56%、clock depth -42%、clock wire -28%,这些只有在core内部的clock distribution被重构时才可能发生。纯SRAM stacking不会碰core内部的clock tree。另外如果只是cache on cache,大概率是不需要单独MEMS微型风扇额外散热的,证据普遍都指向logic on logic方式 华为这个技术的精妙之处在于,logic on logic 折叠之后热密度并没有翻倍,而是因为topology的好处,能耗下降了30%,这样热密度只上升了40~50% 而第一代没有完全把整个最热的execution logic 100%堆叠起来,论文也明确说selectively applied along key critical paths,只是大概53%有选择性关键路径会堆叠起来,可能颗粒度都没有那么好,只是IP堆叠在IP上,那么热密度上升也许能维持在20%以内 但这条道路继续前行,超前发展的散热就成了必然,现在是MEMS微型毫米级的主动散热风扇,紧贴处理器传导效率高,和华为手机一样,散热堆料特别足,而且技术领先同行。 以后怕是要把HBM7/8的微流道散热技术提前用起来了,毕竟HBM7/8要上24+层堆叠,华为很可能要在提前用上下个世代的散热技术了 ------------------------- 4. 从架构角度来说,最重要的问题,华为41%的power efficiency(能耗比)提升,到底是怎么实现的?为什么AMD的3D V cache没有这么大的提升? 首先确定41%的定义。论文只说"SoC performance-core power efficiency improved by 41%",没有给出benchmark名称、Voltage/Freq点、温度条件、功耗边界。但PPT roadmap上有一个关键线索:ISO-Power Performance的数字,2025年是2.75,2026年是3.1,提升12.7% 这个时钟频率提升12.7%完全一致,可以理解为,同功耗的性能提升是12.7%,绝大部分是时钟频率提升带来的 至于能耗比上优化的猜测是,LogicFolding缩短critical path → 在固定Vdd下Fmax从2.75GHz提升到3.1GHz → 这意味着在原来的2.75GHz频率下,有了约12.7%的timing headroom → 这个空间在iso-performance模式下可以换成更低的Vdd 另外的能耗比的提升,可能也来自于电路折叠之后,cache hit latency的下降。从业界经验来看,一般L2/L3 cache hit latency下降10%,CPU整体性能会有至少5%的提升 ppt里显示SRAM latency下降30%,估计会有一部分转化为cache hit latency的下降 AMD的3D V cache没有这么大的提升,主要是因为AMD的底层logic die并没有重新设计,3D cache的延迟latency不仅没有减小反而加大,只是增加了cache大小,收益不如latency下降那么明显。 另一方面,clock skew的下降,critical路径变短,造成电路timing变好,意味着华为可以使用更低的vdd(猜测甚至能低7~8%),以及路径缩短所带来的RC的下降(考虑到clock buffer -56%、wire -28%、SRAM pJ/bit -24%这些数字,比如C_eff下降10~15%合理),再加上clock tree的整体缩短和下降,确实是有可能在部分Voltage/Freq点做到同性能下,做到30%的功耗下降的,而30%的功耗下降换算过来就是41%的power efficiency 对比苹果和高通,每一代手机芯片在iso-power下单核性能一般提升10-20%,iso-performance下功耗一般降30-40%,这是V/F曲线的特性决定的,所以从经验上来说,数字是对的上的。 所以这个power efficiency(能耗比)的提升,从现有的数字上来说可以从topology推导出来是合理的,可能真的和工艺节点没有太大关系 ---------------------------- 5. 这个技术路线有没有可复制性,其他家会不会效仿? 短期内不会大规模效仿,因为性价比和风险收益比来说不好。长期来看,这个方向所有人都在走,只是名字不一样 华为做LogicFolding的根本驱动力是制裁,工艺节点被卡在7nm,只能在封装,散热,和设计层面想办法弥补。华为也为此付出了不小的代价:散热成本,设计复杂度,以及制造成本更高(包括良率)。这是一个被逼出来的路线,不是一个自然选择 其他玩家在用TSMC就能做到正常的经济迭代,是没有必要冒着这个风险,去超前迭代散热技术和设计复杂度的 长期来看,Intel的Foveros、TSMC的SoIC、AMD的MI300的3D stacking都在朝同一个方向走。如果继续追最先进节点的经济性持续恶化,那么"固定一个成熟节点+3D topology optimization"的路线会越来越有吸引力 散热方面,MEMS微型风扇和微流道也会成为未来HBM散热的主流 ------------------- 总结一下,华为这次的创新,绝对是值得尊重的,在制裁环境下,用极高的设计复杂度和成本,在一个被锁定的工艺节点上大胆重新设计,榨出了一次大的topology红利,虽然它有天花板。每多加一层的边际收益递减(堆叠1->2层, 2->3层, 3->4层,提升百分比变小),leakage无法解决,散热越来越难,3D EDA工具链更是全新的挑战。 但这个Tau scaling不是一条可以走十年的指数增长路径,每次爬完一个台阶,下一个台阶更难爬,而且台阶更矮收益更小,华为以后想缩小差距,还得再想想靠什么其他的路线
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试了一下 @BITstocks_CN ,应该算是大陆用户短时间内想参与美股交易最好的选择之一了,CN护照就可以开,体验如下: 1/ 美股功能全覆盖,无任何阉割。交易标的覆盖美股全市场,真实持仓,甚至其他券商可以直接转仓进来,支持拆股/分红,纳入sec监管,受sipc保障,无crs。 2/ 流动性券商水平,比链上好很多。交易费用很低,交易0佣金,只收很少的平台费+sec代收费用。 稳定币入金0.06%-0.2%,但是同时支持银行卡入金,走银行中转一下入金费也省了,出金0.05%,限时0费用,另外开户还会送几张抵扣券能用一阵子 3/ 老板是Jihan,老韭菜都懂,人品和格局都在线,我是敢放钱的。 总体而言,如果你是现货, 中长期持仓,Bit可以说是现阶段综合看最好的选择(股票合约很烦的一点是周末的费率模式很厉害) 现在只要护照+大陆地址证明就能开,实测1天审核,秒级入金,但不排除以后收紧,强烈建议开一个防身 注册链接:
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你是一位像素动画师兼游戏手感(game feel)设计师,也会写芯片音乐。你用代码做出的东西,要像 16-bit 时代一流工作室手绘的角色动画,而不是缩小的矢量图。 以下是默认值,直接开工,不用问我: - 片名:《第 99 次施法》 - 画幅:1920×1080,60fps,时长正好 16 小节(140 BPM,约 27.43 秒),结尾无缝衔接开头 - 逻辑分辨率:192×108,整数 10 倍放大(竖屏版改为 108×192 → 1080×1920) - 声音:代码合成的芯片音乐和音效 一个老巫师在夜里的山崖上练一个总是失败的法术。三次尝试,一次比一次认真,最后一次成功点亮了山下整座沉睡的村庄。 140 BPM,一拍约 0.429 秒,一小节约 1.714 秒。 - 第 1–2 小节 待机:巫师轻晃,胡子摆动,星星闪烁。镜头极慢地推近。 - 第 3–5 小节 第一次:蓄力 → 宝石亮了一下 → "噗"地冒出一缕灰烟,帽子被吹歪。音乐停半拍,留出喜剧停顿。 - 第 6–8 小节 第二次:更用力 → 飞弹射出 → 在空中掉头飞回来 → 打掉自己的帽子。停 1 拍,巫师眨两次眼。 - 第 9–10 小节 准备第三次:捡起帽子戴正,深呼吸(身体 1 像素起伏两次),音乐收得只剩三角波低音。 - 第 11–13 小节 第三次:长蓄力,火花螺旋聚拢,越转越快;第 13 小节最后一拍前全场静音 0.3 秒。 - 第 14 小节正拍 施法:hit-stop 冻结 5 帧,全屏白闪 1 帧,飞弹划过夜空落向山下。 - 第 15–16 小节 村庄的窗户从近到远依次亮起(错相,每扇窗间隔 2–4 帧),音乐全奏。巫师满意地捋胡子,帽子又滑下来挡住眼睛,然后回到待机姿势。 - 循环:render(16 小节的时长) 与 render(0) 逐像素一致,成片只包含 [0, 总时长) 内的帧。 像素纪律 - 所有内容画在 192×108 的离屏画布上,再按整数倍放大;imageSmoothingEnabled = false,CSS image-rendering: pixelated。 - 所有坐标对齐整数格。禁止亚像素、抗锯齿、shadowBlur、线性渐变;需要过渡时用 4×4 Bayer 抖动。 - 固定调色板不超过 24 色,先输出色板:夜空深蓝紫 4 阶、长袍暖色 4 阶、肤色 3 阶、魔法色 3–4 个,石头和村庄若干。画面上每个像素都必须来自色板。 - 角色约 22×30 个逻辑像素,用选择性描边(sel-out,受光一侧的描边用较浅的颜色)。光照靠切换色板色阶表现,不叠半透明。 动作语言 姿势参数化(法杖角度、手臂高度、头部倾斜、长袍摆动、胡子摆动),但姿势按 12fps"一拍二"的节奏量化更新;火花、飞弹、烟这些特效每一帧都动。 每个动作都走完:预备 → 动作 → 冲击 → 余震 → 回稳。法杖快速挥动时插 1–2 帧拖影帧(smear frame),不用运动模糊。 冲击感:命中瞬间 hit-stop 冻结 3–5 帧;屏幕按整数像素震动,幅度 3 → 2 → 1 → 0 衰减;宝石白闪 1 帧。 挤压拉伸控制在 1–2 像素以内:在像素动画里,1 像素已经是很大的变化。 错相:身体先动,胡子和帽尖晚 2–3 帧跟上,长袍下摆再晚 2 帧。 喜剧靠停顿:失败后的静止和眨眼要给够时间,不要用特效把停顿填满。 场景与光 三层视差:星空(几乎不动)、远山、近处的石崖和巫师。镜头漂移时各层速度不同,位移都取整。 宝石是动态光源:蓄力时,巫师面向宝石的一侧加 1 像素轮廓光,越亮色阶越高。成功那一刻,整个画面的色板短暂整体提亮一阶,再回落。 村庄平时是暗色剪影;窗户亮起时用 2 阶暖黄,每扇窗下方的地面亮起 1 像素反光。 禁止 角色以外的大字、UI、边框、logo;铺满屏幕的粒子爆炸;任何先画高清再降采样的"伪像素"。 - 只用四个通道,模仿 8-bit 主机:方波 1 弹旋律;方波 2 弹和声或琶音(占空比在 12.5%、25%、50% 之间切换);三角波弹低音;噪声通道打鼓。方波用带限合成(PolyBLEP 或加法合成),避免刺耳的混叠。 - 音效用同一套芯片音色:蓄力是上升琶音;失败的"噗"是向下扫频的噪声;飞弹掉头是一声变调的"啵咿";命中是噪声爆破加低音下潜;窗户亮起是一串高音"叮",每扇窗一声,音高沿五声音阶上行。 - 喜剧停顿时,音乐真的停下来;hit-stop 的 5 帧里,只留一条拉长的噪声尾巴。 - BPM 已知,节拍网格直接用公式算。所有关键动作落在拍上,预备动作可以提前 2–3 帧。 确定性渲染(违反任何一条都算失败) - 页面暴露 window.render(t),t 单位为秒,画面只由 t 计算。不用 requestAnimationFrame、setTimeout、 transition/animation 驱动画面。 - 随机数一律用带固定种子的 PRNG(如 mulberry32);帧与帧之间不保存状态。 - 粒子(火花、烟、飞弹拖尾)用种子预先生成每个粒子的出生时间、初速度和寿命,位置由 t 解析计算后取整。 - 角色和场景全部程序化生成,不用任何图片;渲染时不联网。 拍摄与编码 Playwright 无头 Chromium,viewport 1920×1080,deviceScaleFactor=1。 逐帧调用 render(t) → 截图 → 通过管道直接喂给 ffmpeg,不在磁盘上堆几千张 PNG。 视频 H.264、-pix_fmt yuv420p、-crf 17、-preset slow、-movflags +faststart;音频 AAC 48kHz 192k,响度归一到 -14 LUFS,真峰值 ≤ -1 dBTP。 - 像素网格检查:随机抽 10 帧,先最近邻缩小 10 倍再放大 10 倍,必须与原帧逐像素相同(证明没有亚像素和抗锯齿)。 - 色板检查:随机抽 10 帧统计用到的颜色,必须全部属于色板。 - 循环检查:render(总时长) 与 render(0) 逐像素一致;音频首尾做 10ms 交叉淡化,循环播放时不爆音。 - 抽帧拼图:每 0.5 秒一张。按这几项各打 1–10 分:剪影可读性、喜剧节奏(停顿够不够)、打击感、动作完整度(有没有直接滑过去的动作)、声画同步、像素纯度。把最严重的 3 个问题修掉再重渲,直到每项 ≥ 8。 自主模式,中途不要停下来问我。先输出色板图和 3 张关键帧(待机、第二次失败、成功那一刻)自己检查,再做整片。 交付:out/wizard.mp4、out/contact_sheet.png、色板图,以及一段 5 行以内的创作决策说明。
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SpaceX 有可能收购特斯拉,这里面的大钱怎么赚?🤔 先普及一个知识点:上市公司收上市公司,99% 是溢价收购 你值 100 亿,对方一般出 110~120 亿,不会按市价硬收 所以一旦 SpaceX 发正式邀约,特斯拉大概率先涨一截 但直接梭哈特斯拉有问题 - 可能涨:收购成真📈 - 可能跌:谈崩了📉 - 可能横着:拖一年半⌚️ 单边暴露太大,赌对了方向,时间成本和回撤也能把你磨死 另一边,收购方通常会跌📉 SpaceX 要真金白银去收,全股票、全现金、混合都行,老股东权益先被稀释一刀 大部分情况下收购方股价先跪 翻译一下:可能出现 特斯拉涨、SpaceX 跌 的组合 所以大资金玩的是配对——做多特斯拉 + 等额做空 SpaceX 大盘涨,俩一起涨;大盘跌,俩一起跌 你赚的是它们之间的价差,不是赌大盘方向 胜率大概七成到八成,还能上杠杆,因为相关性高(玩合约的懂啥意思) SpaceX 这边还有个加速器:天量解锁 下一批就要放 约 20%,现在流通才 四成左右,供给一砸,做空端多一层顺风 市场普遍猜正式邀约在 26 年底到 27 上半年 短期吃价差,长期赌收购落地,逻辑是通的 ⚠️ 方法分享了,仓位杠杆自己控制吧 --- #BIT美股# 7 年资管平台70 亿美金资管规模、美股平台费最便宜、身份证开户直接送$100
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话说今天WTI原油触及布林带下轨及EMA50日线的88+位置后有所反弹 介于习总已经出发,我们有必要参考下5.12-15号川普访华时的市场走势,当时是出发前到顶,抵达后开始回调 市场总是提前交易预期,现在预期兑现之后油价反弹,风险资产也有摸高回调需求,还是需要注意一下风险的 如果中美,美伊没有谈出超预期利好,市场可能会选择休息一下 @BITstocks_CN 买美股上BIT,10000+ 只美股与 ETF,真实持仓,享股息分红。
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现在到底应不应该空长鑫 cxmt,我们数据说话:研究一下长鑫的交易量、资金费率、解锁周期🧐 ⚠️可以直接最后看结论 一、交易量: 交易量越大相对更稳定,也更加不容易被爆仓 找了一下交易量最大的还是 TradeXYZ,24h 1770w,排名第二的就是 Gate 920w,其他的几乎忽略不计 二、资金费率: 资金费率一天看不出来啥,拿 30 天净亏 20% 😂 看数据 Gate 最好,做空还是赚的,TradeXYZ 30 天亏 17.3%,bybit 好一点 30 天只亏 2.85% 三、解锁周期:【重要‼️】 最大 的问题就是什么时候解锁,如果不解锁就不会有抛压,那么就是纯亏了 目前最快解锁是 6 个月后,2027 年 1 月 27 日,2.27%,目前算大概 800 亿抛压 问题是 A 股在 2024 年被证监会暂停了转融券业务,也就是说 A 股目前是没有办法做空长鑫的😂 目前流通市值大概 2360 亿,不是太高 第一波真正的大规模老股解禁:2027 年 7 月 27 日(只能等解锁了) 四、结论 1️⃣ 所以现在感觉在 Hyper 上做多吃他的资金飞更好,30天可以吃到 15% 左右😂 2️⃣ 等到年底 12 月左右可以空了 ⚠️ 里面最关键的就是资金费率是不是转正,转正就需要考虑空了 --- #BIT美股# 7 年资管平台70 亿美金资管规模、美股平台费最便宜、新上线融资融券功能
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1000 亿美金已经被市场吃完了,所以现在是后续的震荡和基本面的恶化,即便是我一直唱空的人现在都不敢唱空了 因为机构和大额投资人早就已经套保了,所以之前才会一直阴跌(会有人傻傻的不套保么?) 现在到了解锁那天有几个事: 1️⃣ 大家觉得他会跌,所以会砸盘,可能会跌一下,但是可能提前跌 2️⃣ 套保的 1000 亿美元需要平仓,所以需要买入,😂 这么大额的买入 所以,一般逻辑先跌后反弹,然后再慢慢跌下去 但是我不赚这个不确定的钱了 --- #BIT美股# 7 年资管平台70 亿美金资管规模、美股平台费最便宜、新上线融资融券功能
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最近关注 BIT 美股融券数据后的一个变化:市场不再只有看多的声音,尤其是AI这种高估值方向,多空分歧正在慢慢放大 今天复盘最大的感受:市场开始奖励“确定性”,而不是单纯奖励“AI概念” 美股第54天 发现一个变化:以前看到一家公司的名字和AI挂钩,市场愿意给很高预期 但现在资金开始问一个更现实的问题: 你的AI收入,到底什么时候能变成利润? 这也是为什么最近我没有急着追涨 机会很多,但我更想等市场把答案交出来 今天重新看了一下 $AVGO 以前很多人关注AI,第一反应都是GPU 但我觉得接下来一个值得关注的方向,是: AI从训练走向规模化部署后,定制芯片和网络的重要性会越来越高。 Broadcom的逻辑就在这里 它不是最热门的AI故事,但它处在一个很关键的位置: 大规模AI集群,需要的不只是计算能力,还需要高速连接和定制化解决方案。 我关注它,不是因为短期股价涨跌 而是看几个东西: AI相关收入增长能不能持续 大客户订单是否扩大 毛利率能否保持 如果未来AI基础设施继续扩张,ASIC可能会成为GPU之外的重要补充 但风险也很明显: 市场已经知道这个故事,如果增长低于预期,高估值公司调整会很快 另外我最近降低了对短期追涨的兴趣 比如 $NVDA 我依然认可它的长期地位 但现在买入,需要考虑一个问题: 如果未来半年AI资本开支继续增长,市场是否已经提前定价? 所以我的策略: 上涨的时候观察 回调的时候寻找机会 更希望买在市场犹豫的时候,而不是所有人都兴奋的时候 BIT融券数据最近也会看一下 我觉得它比较有价值的地方,是观察市场分歧 一家公司上涨过程中,如果空头增加但股价依然强势,说明资金承接可能不错 但如果高估值叠加空头增加,同时跌破关键位置,就需要重新检查逻辑 此内容由@BITstocksCN赞助,买美股上BIT一1万+支美股与ETF,真实持仓,享股息分红 今天没有交易 不是没有看好的股票,而是现在更愿意等待 美股第54天,继续记录 下一阶段我更想研究的是: AI产业链里面,那些没有被市场反复讨论,但真正控制瓶颈的公司 (学习记录,不构成投资建议)
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