2026-10-27

@kingli560043 最好全去SpaceX,多卖点特斯拉，做他们的火星梦去

SpaceX 财报后涨7%，特斯拉财报后跌，导致很多老外特斯拉投资者说对于财报会议不满意，不够激情。几天后的现在，特斯拉走得好于SpaceX。 说白了，部分特粉以为自己在价值投资，其实情绪完全被当天价格带着走，并且还看不懂财报

@Pathusa 不说德国，感觉整个欧洲都快没救了

@hello_mirr89197 那是quant干的 quant编程其实就是实现数学模型，也是AI辅助。Jane str Jump这些程序都AI化了

@chhung3 基金研究员可以裁个70%吧

反驳下过去的自己 大家都跟我在找到了Anthropic这命门了，但是有个catch： 极端的semi需求取决于两个愿意花$50/watt买算力的labs会不会继续 IPO之后Ant手上拿着将近200b现金，运营现金流盈利。觉得会缩手吗？ 真正命门是labs像00年—靠着融资花钱，融资停、花钱停、公司死。现在labs赚钱且缺算力 只要看他们能否赚钱，有没有钱

@Rickylu88 对 癌症最后肯定要死人的

@yzq37006542 那是贯彻elon意识形态不想管

@nuoyi7777777 不发展都够取代大部分人了

因为批斗trading 猴子干不了，所以需要初中生

你们知道高盛一个ops多少钱一年吗？ 这活猴子都能干，还有时候会整错 risk 整体哪个定价模型点一下run，然后过来批斗trading，这活可能需要个初中生吧

不要只盯着硅谷，还有金融 大银行都很早就与模型公司合作AI化后台了，只是他们流程容错率比较低、钱比较多，行动比较慢 但过程就是个时间问题，ops, compliance, audit, risk, KYC/AML, finance, treasury…猜猜有多少人 这些事情highly tedious, zero-error，对人很头大，对AI毫无压力

@EndLeftwingHate I agree, but what I was pointing is that the mkt current reaction is too linear: cyber incident — immediate positive for CRWD/PANW. That simplified framing is what’s currently supporting the valuations

不得不说，有时候刻舟求剑还真有点用的 https://t.co/6xTJ6J5D4v

@lukasgruber__ Or there's clearly a bubble here. You can't create wealth in private unless public market doing extremely well

@stevehou Its reaccelerating

@Chat_Invest 比较八卦

@nicv42832808 @geometric_cycle 😁 谢谢 希望永远年轻

@AskyRocket2877 Coin?

下图是 $HOOD 的营收来源 1. 24年Q4，加密货币营收358M，没有对赌市场，股市61M 2. 26Q3，加密货币营收120M，萎缩了2/3，但是股市121M，翻了一倍，对赌市场173M，总营收比当时高了30% 3. 而同期COINBASE呢？刚刚过去的季度营收只是最高点的1/2 4. 由此就可以看出啦两家公司执行力的差距了。当然市场也给了 $HOOD 高于行业的估值

@haoran_666 你在想啥？操控市场的剃头刀能交给理发店？必须命运掌握在自己手里

@davidmlcf 你说的很对。以后我会减少类似机会的分享，赚钱是个很私人的事

今天中午和朋友约吃sweetgreen ，复利健康 我发现AI时代下，越来越多的打工人出现了心理健康问题 朋友说他很痛苦，老板push工作总会说“这个AI不是很快就搞定了？” 如果出了差错就怪罪过度依赖AI 我自己也带团队，也会跟成员说类似的话。所以我想聊聊外耗和正反馈，这事怎么解决 首先，我觉得大家要摆正心态。很多管理层现在也很慌，为了管理而管理。此外，现在确实是一个卖方市场，岗位少，求职人多，竞争激烈，公司不缺人 但我觉得还有几点能做的 1. 我鼓励大家培养外耗型人格。如果你的老板这样对你，千万不要怀疑，这是管理手段，这是很有可能是故意的 2. 我鼓励大家自信，实在想不开有事跟AI聊聊。不要忘了，你有 GPT 和 Claude，他们比你能接触到的 Manager 厉害很多倍。敢于看穿老板的管理手段 3. 寻找正反馈，杜绝负循环 现在的大部分活都是 AI 做的，如果你每天能得到好的反馈，你会觉得被 AI 赋能了 相反，如果每天老板都是用 AI 来压迫你，长此以往不利于职业发展。不利于自身健康 4. 如何寻找正反馈？ AI 时代，大家的能力差别都被抹平，这个需要大家自己去寻找 我想说一个常见的误区：很多搞技术的人都觉得，如果不搞计算机、不搞 AI 了，就是落后，就是自毁职业发展。 AI 时代，我更建议大家去尝试一下以前想都不敢做的事，这个世界很大

又到了季度和机构交流业绩的时候，下面是一家管理了近万亿（900B）的机构，SI惨不忍睹，过去5年惨不忍睹，过去3年惨不忍睹，蓝色是基金回报，灰色是指数。 我的普遍感受和行业结果是过去3-5年，BOTTOM UP主动型基金很难，别看指数走得好，但非常集中，一旦机构压错注，就会大幅跑输。然后SYSTEMATIC类的量化走很好，AUM也增速很快，追逐趋势很舒服。 另外一个很明显的感受就是这些行业里从业20-30年PM的偏见，固执和对于AI的不理解（今年到现在开始慢慢追赶上来），上年底开始不断追ASML, TSM这类标的，却不敢在半导体内追逐BETA标的。 所以我觉得大家的起点都是一样的，AI对于所有人来说都是未知领域，甚至当AI潮水暂时褪去时，他们可能都是接盘的那类。 既然选择投资个股，尽可能每天都保持学习状态，对新事物保持开放态度，不刻舟求剑但对历史周期保持谨慎，对持股基本面不断更新，不受短期价格影响，用仓位控制风险，错了就立刻离场。也不要给自己太大压力，出不出结果很多时候有运气成分在的，但运气只眷顾努力的人。

不知为何，戳到了笑点，不刷X，不知道有这玩意儿 https://t.co/QuqzCkXLt0

@geometric_cycle 我第一场直播或许也是有兴趣唯一一场目前直播内容，对比听一下就知道，是不是真正业内投资专家，而不是胡扯淡的要疯要雨的财经网红。我难得愿意持续在公开市场媒体记录分享，这个难度和勤奋程度，我有时候自己都佩服自己，有这个闲心。看心情，很多一路跟随的老朋友激励我。年纪大了也要回馈社会。

Agent Evaluation 是我觉得为数不多还需要人力去做判断、将来很难被AI 彻底取代的职业方向。我给大家找了一个非常好的学习资料入门：Hugging Face 的公开 Training Agent 课程 学完了，你应该会有更强的 sense，判断 AI 时代下哪些工作更适合人来做 这个资料是公开的，视频都在 Hugging Face 的 YouTube 频道，代码全部开源，下面有这六节： 1、Agentic Evaluations Workshop：怎么评价一个 Agent。 这一章节去看：为什么 benchmark 分数和真实使用体验对不上？目前 Agent Eval 做到了哪一步，还有哪些问题没解决。先把“怎样才算一个好 Agent”，等等都有 cover 2、RL for Agents Workshop：给 Agent 做强化学习，难在哪 这一章节去关注：从 LLM 的 RL 走到 Agent 的 RL，会多出哪些难点？环境怎么搭、rollout 怎么跑、reward 怎么设计，以及训练过程中推理为什么会成为 bottleneck 3、SFT on agent traces：用 Agent 的执行轨迹做微调 这一章节去关注：拿公开的 coding-agent traces（执行轨迹）整理成训练数据，用 TRL + LoRA 做 SFT，在 Hugging Face Jobs 上跑，用 Trackio 看指标。基本带着走了一遍小型的微调流程 4、Distillation：把大模型的能力蒸馏给小 Agent 这一章节去关注：怎么把 teacher model 的能力转移给更小的 coding agent。off-policy、on-policy、self-distillation 都会讲，看看这几种蒸馏方式分别怎么做 5、Reinforcement Learning：SFT 之后，怎么继续用 RL 训练 这一章节去关注：用 GRPO 接着训练，讲 group sampling、可验证的 reward，以及 reward、KL、输出长度这些曲线怎么看。看 Agent 怎么 reward hacking 6、From reward functions to environments：让 Agent 在真实环境里学习 这一章节去动手：从 reset()/step() 接口讲起，用 OpenEnv 搭环境、上传到 Hub，再接入 TRL 的 GRPOTrainer。最后通过 Harbor 和 Hugging Face sandboxes，用 AsyncGRPOTrainer 训练真正的 coding agent：OpenCode。让 Agent 在环境里采取动作、拿到反馈，再继续训练

我是谁，我能让你关注我有什么价值？ 这篇文章既是我的投资者画像，也是一份给读者的使用说明书。我想回答的不是“我有多厉害”，而是两个更有价值的问题 Grok 从我多年推文时间线上公开记录中提炼出的五种能力，我自己都大为惊诧。岁月如歌复盘出的体系，读者可以复制“蒸馏”的决策框架，完全可以转化为你自己的投资能力，获取超额市场收益。 市场从来不缺观点。真正稀缺的是一套能够把事实变成预期差、把预期差变成估值、把估值变成仓位，并且在判断错误时仍然能够活下来的决策系统。 如果你关注一个投资账号，最值得判断的，不是他最近猜中了哪只股票，而是他依靠什么形成判断？他的判断是否能够被估值和数据验证？如果判断错误，他如何控制损失？如果判断正确，他又如何让认知转化成组合收益？

我发布的内容99%都是免费分享而且都是有一贯严密论证，以及超越市场共识的创新的思考，包括技术动态解读分析预测。从认知差到现实资本市场反应都有足够领先的超额收益存在。 很多人不知道什么推特推荐刷到我，以为是什么财经网红或者自媒体。以为我写什么独一无二认知差是自吹自擂。推特上懂半导体技术人很多，懂供应链的很多，懂企业管理很多，懂财务估值很多，懂宏观更多，懂trading量化少点。 但能把上面都融合，但真管钱的买方，产学研融合，还愿意分享的在推特上，你告诉我，还有谁？我也想学习。帮助大家不被满大街卖方投行报告忽悠追涨杀跌。

我敢写“独一无二最精准”。AI股票标的选择和大趋势应该是去年，美伊冲突应该是3月，还有7月杠杆平仓。订阅时间线都是篇篇经验的延伸。哪怕第一次直播内容，都是我认为可以穿越时间的玫瑰。至于宏观经济数据解读通胀关税发表比如2月份去年对于通胀和关税解读，以及今年对美联储转型解读。对于股市周期的拐点预测和时间买入卖出分享，去年4月/11月/今年3月，底部拐点预测和投资策略。

@wangmingzhuback @cc_cnnnt 这个人是不是深井冰啊 我敢写“独一无二最精准”还用的ai帮我写？随便看看推特时间线的内容，都是可以验证追溯的，这些都是穿越时间的玫瑰。我公开free分享大家珍惜吧，不说黄推下面“一路好人一生平安” 至少白嫖的就不要得了便宜还卖乖。教育我怎么写？

自己短期都整不明白，不可能开个短期机会的群，望周知。 如果哪天骗子说我有个剃头群，你们去家，我还能理解😂 https://t.co/ZGnQ1TqK4e

@GayleHolliVance 对 没写清楚。财报后尽管超预期但是因为市场热点在AI，以及油价通胀和消费者需求顾虑下，财报后大跌到我估值高赔率价位下。然后一路逆势反弹，35%，消费板块轮动，底部到今天合理估值我测算的中间值。这个案例就是经典的投资认知差。

$NBIS底部暴涨，在市场和大佬都在制造恐慌之际。真正的投资者，不是每天盯着宏观数据和市场情绪忙碌的人，而是能穿越波动，看清企业服务与产品本质价值的人。对于这种高弹性杠杆的合理估值以及买方的投资策略，结合你的风险偏好复制蒸馏有太多超越市场情绪的超额收益。 https://t.co/qVfiEGhWJg

这是全网认知差和交易投资策略最为精准独一无二。超级事件周全面逼空抢跑。 最新10月周报策略发布 从巨头军备竞赛争相融资，到新云算力公司的信用风险；从油价、美联储到中期选举，本周又迎来三大厂和Intel及存储巨头的超级财报验证周。 一山放出一山拦。从六月的需求、七月的估值，到十月的融资、交付与资本回报，我们一路翻山，也一路更清晰对于AI投资的判断。 什么叫做buy the structure 很多人总想要一个完美答案： 现在是不是最低点？ 现在是不是要 all in？ 现在是不是该清仓？ 市场从来不给这种答案。 你卖的时候，不会刚好卖在最高点。你买的时候，也不会刚好买在最低点。 真正成熟的投资，不是执着于那个神话般的最优点，而是用你自己活得下去的仓位结构，持续做高赔率的事。 树不会长到天上去。再好的板块，涨多了也会透支赔率。再差的情绪，跌到脱离合理价值以后，也会出现修复。 教育分享。结合自己风险偏好和仓位复制蒸馏，超越市场共识的真正超额收益的策略分享。

油价大跌市场大幅反弹，为何？ 这是全面超越市场对于地缘政治的判断，从3月底美伊冲突一路以来时间线上验证的清清楚楚，更重要如何转变成投资决策和策略。 引用全文：⬇️局势越紧张，伊朗越有动力在最后的窗口期争取协议。美国现在合理路径就是通过调整俄罗斯和乌克兰，削弱伊朗油价施压能力。 现在市场所有空头的各种借口，都没什么可以证明的小作文，之所以市场波动和半导体大跌，就是直接高油价做空美股的理由。 但是一旦中期选举一旦落地，政治不确定性开始消退。如果美伊同时达成可信的阶段性共识，石油的地缘风险溢价就可能快速坍缩。 油价回落，通胀压力缓解，长端利率重新定价，AI资产的估值约束随之松动，或许就是全面逼空。当然任何这种预测，我们买方和投资者更重要是如何用组合和仓位来表达这种认知或者风险。见订阅周报策略。

$AEO财报后大跌，一路逆势反弹35%。从我分析的估值下限高赔率投资，在当前油价关税以及美国消费者韧性互相拉扯下的宏观背景下。这种票专门做事件性的技术交易者非常喜欢，去年也是表现最佳的股票之一，也是我经典的案例之一，我分享出来free 就是告诉真正的顶级买方思维如何看待事件性冲击，在一个不那么性感主流的行业，挖掘这种高赔率的事件性交易机会，特别是市场轮动下。按照我投资策略和订阅者策略估值范围，就是抄作业也跑赢同期市场。目前估值重新进入估值合理区间中枢短期变现兑现浮筹，按照策略纪律性管理。

在全市场恐惧崩盘的边缘，能如此简单明了告诉你真正投资策略应对的有谁。这都是独一无二的领先判断和认知差远超市场。这是消灭那些伪股神和网红财经恐惧喧嚣，真正的投资者不是三根阴线就改变信仰，需要一路验证穿越波动看到本质，眼里有光手里有货。free 分享时间线都是穿越时间的玫瑰。即便是订阅内容，只是更颗粒度细致分析，认知门槛杜绝很多财经号切片白嫖而已。

@didiliu222 我觉得会啊

@santoslee_me 看来每个公司都差不多. 大家很一致地都喜欢起这种标题. 包括但不限于 减少 90%， 一下午就能干完, 一个人就能xxx

@LXT_supreme 1. 我没说过，不知道你在哪里看的 2. vst我也从没说过 3. 我多次说不推荐杠杆

2026 年是裁员元年。现在给公司卖命，绝对不是一笔划算的生意，大家都该想想出路。包括我自己 我今年才意识到。今年 1 月我们还在用 Opus4.5 和 GPT5.2，这才过了 9 个月。你能想象未来 3 年吗？我很害怕 今天，微软向约6万人开放自愿离职计划，覆盖全球员工约27%，身边朋友已经有收到了。 我预计 5 年之内，大科技公司的岗位会缩减至少 30%。 最近一个月 $ORCL solana:KWiZdAh4C9Pf5oCBzWvtjcQEFudryu8tFaXrmsJpump $EBAY $NFLX 都宣布了 3%-5% 的人员缩减，这只是第一波 公司内的内卷也已经拦不住了 数不完的打工人在疯狂证明：我会用AI。我能用 AI 提效 x%，节省 y 的人力。管理层再嘉奖这些人，实现内卷正循环 AI 疯狂发展。明年还需要多少人？后年呢

@wobushiyanjighe @zzm0117 Jalapeño了解下～～ 当然到了前道对接TSM他们肯定搞不定了

@ChrisYagao 不会啊，这不是坐席制的，一个人可以用很多

你再怎么剪头发，都弄不过这家伙的毒奶啊🥹真的cow

现在留言区里少了很多“线下约”，多了很多AI账号，回复得有模有样，目的是什么？薅广告费羊毛？

@Benj_Taylor2001 MRVL 我的长期持有仓位总量比较大。通常不动，操作的都是短线

@vikingeatmoon1 @jasonnotes0206 @rickawsb 已经比我低一波下跌买的还便宜了 个人买了不管

@hmwzyang 🤣

纺织厂融资困难，是砍机器还是砍工人？

不夸张地说，至少Goog meta msft amzn砍掉一半人还能正常运行 （云厂朋友别来喷我，此贴无针对性）

@freestyle666888 @Dr_Rick6 @jasonnotes0206 @rickawsb 120的时候大家都不质疑ps testing是需求爆发在即

@Shuo533233 写啊～～✍️

你们不会看到token需求减少，AI瓶颈，你们会看到裁员潮

@maggiezxq 那如果先涨，发完财报后是不是应该sell the news?

@0x91876_ens 别订阅x,除非你想要抽AI模型的会员