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简单翻译一下： 1. 巨额投资要有ROIC兑现 2. 指数熊市可以持续很久 3. 看好AI但注意可能多轮牛熊转换 其实现在无论多空，没听到一个人看空AI的，争论都在现在，right now，AI还有没有投资机会，这个问题的本质就是贵与不贵，估值是否匹配盈利增速。 另外有一点和李总看法不同的是不能在复刻00年，以前还有经济周期，现在没有了，有问题QE解决，所以故事的低迷周期也被缩短。

继7月大跌后，吴清再次召开座谈会，其中专家建议“研究储备更多增量政策工具”。 看到这条推送的第一反应是，周六还加班开座谈会？即使上周大跌，也不至于周末开会吧？ 下一秒才反应过，原来今天调休...😢

@lsgfvsz 最后，这条留言说明市场确实悲观到了一定程度，周五抄了点大A科技股，也让我对这笔交易的盈亏比稍更乐观🫡

@JiaXuan0521 🙏🙏

1、我是做宏观和政策研究的，本行主要做债，本账号也专注的是宏观跟踪和分析，此前也从未喊单。 2、如果是我的分析判断错误，欢迎骂我，挨打立正。但我说大炼科技是对政策的判断，不是对行情的判断，也从未说过类似“赶紧买双创”的话。 3、我从2024年下半年就开始不断地提到“大炼科技”会是至少未来几年的政策主线，2025-26年更是不断确认了这个趋势，自认为对政策研究还算准确。 4、A股科技泡沫从24年开始吹、25年膨胀、26年渐入疯狂。中国虽然是政策市，但不完全是政策市，即便是符合政策方向的行业，泡沫也不可能无限大。 5、很理解您的心情，您也是第一个因为“听我的”亏了钱来留言的，所以很认真地回复。希望有更好收获，祝生活愉快。

@LIWEI_TWCapital @knockouttrader @pequityresearch @RYANHINGSHING @PhotonCap @damnang2 @JoeyOnMarkets @photonjaeger 🫡

@vR6G6tXPHS114kd 信息+ 敏感吧，所以我说意识和操作啊

决定取消订阅某些SemiXX报告了，觉得很多时候总喜欢“搞个大新闻”，写的东西特别misleading—理论上或许没错，但是完全不考虑实际情况 其实研究报告@FundaAI 写的确实比较中肯

即便是各种什么高利率、拥挤交易，集中度太高，然后还有OpenAI年收入不及预期之类的空头轰炸下，标普和纳指都创了周涨幅历史新高，这是最好的月度10月金秋和周投资策略吧。 如果盈利扛住了高利率，而利率压力开始缓和，仓位回补与企业回购接力，年末行情就有可能提前启动。 一直等，可能错过一程。刚跑顺就猛抽鞭子，也可能摔一身泥。 哪些仓位值得守，什么价格值得买，什么信号出现后应该加减？十月策略与10/4周报，全文见订阅栏目。

$PLTR 历史新高从底部7月反弹超过80%，从我发文也有50%回报，今重返5000亿市值，到底如何解读AI时代软件SaaS还有没有价值？如何投资策略，别人质疑之中，这都是全网独一无二领先的认知差和超额收益空间的详细解读，至今复盘看对于软件价值的定义，应该是现在全市场认识到的标准答案，只不过我在年初就分享大家了。更颗粒度惊喜的财报后买卖点位和仓位都有分享，时间线自己搜索。

一桶柴油价格远比人命贵。就这么残酷，为了降低物流成本打选情牌，特朗普宣布美国进口俄罗斯柴油300万吨，什么制裁，什么不能奖励侵略者，都是神马浮云，在美国农民/司机的选票面前。当然油价大跌股市上涨，但是一切都可以交易下，不用质疑，原本尾部事件的台海战争绝对是未来三年最大的“意外”。不过共和党在中期选举败局已定，不是丢众议院问题，而是两院大败的概率都不低，股市临近中选大波动大机遇。详见订阅者10月策略。

$MRVL 是我最喜欢的标的，我的其的收益已经超过了 215%。我坚定不移地相信。在算力和存储之后，互联就是下一个 AI 的决定性突破口, 这篇帖子写给有耐心持有一年以上的价值投资者看 MRVL 仍有突破空间,这个很考验认知，以及对 AI 的信仰，更考验耐心和看懂 这周我倾尽全力，逐字观看了投资者日的演讲稿，以及过去几个季度的财报和华尔街分析报告。看完之后，我的信心十足，底仓绝对不会再卖了。找到好机会会继续加码 我会把我的研究成果发布出来，内容大纲如下，希望大家喜欢，能学到知识 第一章｜Marvell 究竟卖什么？先认清公司在半导体产业里的位置：谁负责计算，谁负责存储，Marvell 又怎样帮助设备搬运数据 第二章｜AI 为什么会卡在“连接”上？从第一性原理科普：Marvell 为什么在解决瓶颈？ 第三章｜行业的钱，怎样变成 Marvell 的机会？把约 3 万亿的建设支出、4,000 亿的相关市场分开看，也解释为什么互联要守住优势、定制要扩大份额。 第四章｜FY28 目标200 亿怎么看，FY31 800 亿怎么实现？拆开近期展望和长期目标，看哪些业务已经在贡献收入，哪些项目还需要量产兑现 第六章｜同一个数据中心里，数据怎么跑？拆开光模块，看 DSP、驱动器和放大器分别做什么，为什么升级传输速度能带来生意 第七章｜不同城市的机房，怎么连起来？看长距离光连接怎样把分散的数据中心接到一起，以及 Marvell 在这段链路里卖什么 第八章｜机柜里面为什么也开始用光？解释铜线的限制、光器件怎样靠近计算芯片，以及交换芯片怎样安排数据去向 第九章｜定制生意为什么不只是一颗 AI 芯片？看看计算芯片周围的网卡、内存和管理芯片，如何形成 XPU attach 这门配套生意 第十章｜800 亿收入，怎样走到每股 30 美元？顺着成本、费用、税和股数，把收入到每股盈利的账算清楚 第十一章｜盈利目标和今天的股价，是什么关系？分清公司目标、分析师预测与估值假设，看盈利兑现多少、市场给多少倍，会怎样影响回报 第十二章｜接下来，用什么检验这套故事？把风险落到可以观察的事情上：客户采购、产品量产、利润率，以及每个季度能否接近此前的展望 读完之后，希望你能看懂两件事：Marvell 靠什么赚钱，以及买入 MRVL 时，自己到底在相信哪些前提。公司增长目标能否实现，要看经营结果；股东能赚多少，还要看买入价格和未来估值。

$MRNA历史新高大涨，今天进入纳斯达克100指数。基本面分析无懈可击，全网第一发掘和系统解读。free 公开内容。投资生物医药类的必读，收藏。遥遥领先的认知差。今天美银才给出200目标价。这就是差距，更大的差距在于如何把目标价格和基本面转化为具体投资策略。见订阅者内容。如何发现这种机会，如何去验证，如何找到认知差，如何纪律兑现。

我在硅谷看得最清楚的一件事情，就是软件开发已经被 AI 蚕食得差不多了。如果让我选择当前最有价值的一个方向，那就是去做后训练算法或者数据，不论是学习，还是投资，后训练都值得你了解和认识 我们理解大模型的后训练，如果只学一个算法，我希望你了解的是 GRPO，现在是工业界最主流的 LLM 强化学习方式之一 这个方法是 DeepSeek 团队在 2024 年提出的。用大白话说，就是让模型对同一道题自己尝试多次，再比较这些尝试的结果，通过更新模型参数，让表现更好的生成行为更容易出现。 论文：https://t.co/lSnJWsRyD7 看完这个帖子，你会明白，那这个“自己学”，到底是怎么发生的？模型做错了一个问题，下一次怎样才有机会写得更好？为什么这个过程非常消耗算力？ 1/ 先让模型自己尝试 我们先准备好任务，以及判断结果好坏的评分规则。这里还是用写代码为例，市面上的所有任务，无论是文科还是理科，都是这个道理 举个假设的例子：亚马逊购物车为空时，程序会报错，现在让模型修好这个 bug。 把同一道任务交给同一个版本的模型，让模型尝试 8 次。每一次都去读代码、修改、检查结果，可能产生不同的解决过程。你可以认为模型在某些情况下总会蒙对几次 2/ 把这 8 次尝试放在一起比较 继续用假设来讲，评分程序按测试结果打分：通过得 1 分，失败得 0 分。 假设最后有 3 次通过、5 次失败，那么这组的平均分就是： 3÷8＝0.375 得 1 分的尝试，高于本组平均；得 0 分的尝试，低于本组平均。 GRPO 就利用这种组内差异，产生学习信号。 这里的 1 分和 0 分只是为了简化，实际上各种任务我们都可以有不同的 rubrics 去评判、打分 3/ 训练程序根据差异，真正去改模型 到了这一步，训练程序会计算损失和梯度，再更新模型参数。 训练目标是让高于本组均值的尝试中，那些生成行为更容易出现；低于均值的则受到抑制，那更新完参数后的模型，就更容易产生我们认为好的答案 更新完，再拿一批任务让模型尝试，继续比较、继续学习 这就是这里说的“模型自己学”：模型负责尝试，评分规则负责衡量结果，训练程序负责更新参数。 任务怎么选、什么结果值得奖励，仍然需要训练者设计。 4/ 最后看模型有没有真的进步 我举一个具体的例子，用 500 道软件工程任务，对 Qwen3.8-27B-Medium 做了 15 次训练更新后，模型在 DeepSWE 上的平均单次成功率，从 27.8% 提高到 39.1%，增加 11.3 个百分点。1 我觉得这件事值得关注的地方，是模型自己尝试产生的结果，可以继续用来训练模型。其次，在强化学习的过程中，模型要不断地去推理、尝试，每一次都是一次训练的消耗 但做强化学习，人类的工作也正在这里非常重要：要让模型有值得尝试的任务，再让尝试的结果变成有用的反馈。任务和奖励怎么设计，直接关系到模型最后在学什么。短期之内，我觉得人类还无法被替代，特别是在 rubrics 和 alignment 这块儿

@Chat_Invest 动能多空而已

$LITE继续大涨历史新高，从7月底部上涨80%，财报后40%。都是遥遥领先的认知差分享。不用看什么财经账号马后炮解读。今天新高因为CEO说了上调对公司景气周期，供不应求。公司业务增长时间更清晰但是70%产能缺口即是利好也是增长上限，当前价位对比看看我的估值区间上限赔率降低，如何投资策略见⬇️。

@wangmingzhuback @meiniangyyds 有啊 “负荆请罪” ，标题党写得好不好看“水平”

@baerduomeiluo @AIInvestHK 一看就是AI自动回复 高什么手

@iiiinvest 是这样的，我以前也试过，后来导致自己操作变形，并吃力不讨好，就算了，何必呢。

@BabybusFL crwv nbis纯粹是leather jacket送钱的生意，你理他干嘛