X 阅读

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。