Silence

Oaktree Capital: AI Hurtles Ahead: oaktreecapital.com/insights/memo/…

本届冬奥会还有一个让我非常关注的案例：刘美贤。 她的故事大家可能已经看过很多遍了，13岁全美最年轻冠军，16岁主动退役，两年后复出，2025年世锦赛冠军，2026年米兰冬奥会 226.79分夺金，终结美国女子花滑24年无奥运金牌的历史。 但我想聊的不是这条时间线本身，而是这条时间线背后的结构变化。因为理解了结构，你才能理解为什么我认为她未来还会突破自己。 先说退役，刘美贤16岁退役的时候，很多人觉得可惜，觉得天才浪费了。但她自己的描述非常精确：“我住在训练中心宿舍，只是滑冰吃饭睡觉，这不值得。” 后面还有一句更关键的：“退出后，滑冰附着的那些毒性瞬间消失。” 注意这个判断的精确度。她没有说“滑冰有毒”，她说的是“附着在滑冰上的东西有毒”。一个16岁的人能做出这个区分，说明她的自我判断能力从来没有被系统完全吞噬。她知道问题不在运动本身，而在系统把运动变成了什么。 退役前的刘美贤处于一个危险的状态：竞技能力极强，但自我完整性正在被侵蚀。13岁就被系统定义为“天才”，从小在家上学，几乎没有普通青春体验，身份完全绑定在竞技成绩上。生成性在透支完整性——她滑得越好，作为一个完整的人反而越脆弱。 退役是她对自己的一次保护。不是逃避失败，而是在系统吞噬她之前主动抽身。 然后是两年的离开。她去UCLA读心理学，去珠峰大本营徒步，学开车，逛街，和朋友在一起。这些听起来很普通，但对她来说每一件都是在系统评价维度之外重建自我。她后来说了一句非常重要的话：“小时候很多人告诉我我是谁，现在我知道我是谁。” 身份定义权从系统回到了她自己手里。这就是完整性的重建。 但这个重建不是她一个人在真空中完成的。退役后她做的最多的事是和朋友在一起。朋友对她的承认不是“你是全美冠军”，而是“你是我们的朋友”。这种去功能化的关系提供了一种完全不同的镜子——让她在竞技成绩之外看到自己是谁。 复出的触发点也说明了这一点。不是教练找她谈话，不是滑联发出邀请，而是她和朋友去滑雪，然后突然想重新上冰。在一个没有竞技压力的、朋友陪伴的、纯粹体验性的场景中，她的身体记忆唤醒了对冰上运动的内在热爱。 关系提供了安全环境，让她能在没有系统评价的情况下重新接触运动本身。然后她自己发现了那个答案：“我其实爱滑冰。” 复出后的刘美贤和退役前是完全不同的主体结构。她给自己设了规则：自己选音乐，自己参与设计服装。她说“这是我的运动，我为什么不能穿我想穿的？”这些看起来是小事，但本质上是主体边界的重建——确保系统不再定义她，她定义自己在系统中的存在方式。 最能说明结构变化的是她的动机。以前是“成绩导向”，现在她说：“我现在滑冰只是为了滑冰”，“我的目标就是完成我的节目，并分享我的故事”。从这里动机从外部评价，终于转向了内部体验和表达。 结果呢？226.79分，奥运金牌，比她16岁之前任何一次比赛都要好。 这不是偶然。当一个人的完整性和生成性同时健康运转的时候，表现反而会超越此前透支完整性换来的成绩。因为透支是有上限的，而一个完整的主体的生成性展开是没有天花板的。 所以我的判断是：刘美贤的巅峰不是现在，在未来还会更高。 我不是花滑专家，我的判断不是基于她的技术分析，而是基于她的结构状态。她现在20岁，完整性已经重建，生成性在安全基地上自由展开，动机完全内化。这意味着她的每一次训练和比赛都不再是在消耗自己，而是在积累和生长。只要她保持这个结构——完整性不被重新侵蚀，生成性不反噬完整性——她的竞技表现会持续上升。 对比之下你会更清楚：很多天才运动员的轨迹是“年少巅峰，之后逐渐下滑”，本质上都是拔苗助长，早期透支，后来没有足够的自身完整性支撑持续的生成。而刘美贤的轨迹是“年少早慧，主动中断，重建自我，二度展开”，她现在的主体性基础现在比16岁时厚实得多。 与其说她重返赛场，不如说她是带着一个全新的自己进入赛场。 而这个新的自己，还在生长。🥇

@BensonTWN 1.btc是分形市场 有长程非线性记忆 所以否定IID 2.要用evt而不是正态分布 3.btc用马丁格尔改动的策略如果没有regime 凸性和肥尾所带来的风险远高于收益

今天早上 BTC 的跌幅，用 200 天回溯期計算，達到了 -5.65σ。 你可能會問：5.65 個標準差到底是什麼意思？ 先講一個你可能聽過的東西：六標準差（Six Sigma）。 這是全球製造業最頂級的品管標準。 Toyota、Intel、三星，這些公司花了幾十年的時間，就為了把品質控制做到六個標準差的水準。六個標準差在工業上的定義，是每一百萬次只允許出現 3.4 次缺陷。 換句話說，這是人類工業文明對「幾乎不可能發生」的定義。 而昨天 BTC 的波動，距離這個「工業級不可能」只差 0.35 個標準差。如果用常態分布來算，-5.65σ 事件發生的機率大約是億分之一。 當然，金融市場不完全服從常態分布，肥尾效應會讓極端事件比理論上更常出現。 但即使考慮這點，自 BTC 有交易紀錄以來（2010 年 7 月 14 日），這種等級的波動也只出現過 4 次，僅佔所有交易日的 0.07%。 你今天早上如果有盯盤，恭喜你。你見證了一個統計學上「幾乎不存在」的事件。就算是 2018、2022 年那種深熊，滾動 200 天也沒有下跌得這麼快。 這對所有量化策略來說，都是致命的考驗。 因為量化的本質，就是看歷史數據去建立價格預測模型。而 BTC 真正有活躍交易量、有足夠數據可以建模的歷史，大概是從 2015 年之後才開始。 市面上絕大多數的量化模型，都是基於這段時間的數據在跑。沒有人能預測沒發生過的事情。 超過 5.65 個標準差的下跌，撇除這一次，歷史上只發生過 3 次。其中一次是 2020/3/12 的閃崩，那次算是 outlier。 剩下兩次都發生在 2015 年以前，也就是量化模型尚無法建模的史前時代。 換句話說，在比特幣成為一個兆級資產之後，這種等級的波動，幾乎沒有前例可循。 CoinKarma 的量化策略也一樣，這次帳面上有明顯的浮動虧損。但我們還活著，因為我們的槓桿一直都壓得很低，只有 1.4 倍，回撤來到了 30%。 每一次極端行情都是學費。但前提是你得還活著，才有資格繳這筆學費。 這種絕對的 outlier 行情，合約數據、鏈上數據，全部都是未來風控模型最好的養料。 活著，才能進化。

当所有人为华尔街“金融炼金术”DAT模式狂欢时，可有人想过没有：DATs是不是正在“倒反天罡”开历史的倒车？以下分享若干观点： 先科普下什么是DAT、PS、PE、PN... DAT：（Digital Asset Treasury），简单来说就是向投资者发行股票募资，再用募到的钱购买加密资产（BTC、ETH等），形成一个储备资金库，理想情况下达成发股->买币->发更多股、买更多币的正向飞轮； 其他概念就不赘述了，从传统金融的PE（市盈率，为每1元利润付多少钱，价值投资那一套）、PS（市销率，为每1元营收付多少钱，所谓“市梦率”）、到我瞎编的PN（Price to Narrative 市叙率，为一个故事付多少钱，纯粹投机）。。 详细观点如下，雷同或雷人仅供参考： 1）DATs并非“金融创新”，更像是华尔街为规避加密货币监管而设置的“监管套利”通道。 不过自Paul Atkins主导的Project Crypto和GENIUS、CLARITY等稳定币法案落地以来，这一波来势汹汹的DATs热潮，表面上看似是华尔街一众美股壳公司效仿Micro Strategy成功故事而发起的跟风潮，但我觉得其实就是非官方合规通道收窄之前的最后狂欢，因此DATs的Fomo潮势必会在自身泡沫炮裂和政府监管施压的双重控制下而逐渐被祛魅； 2）DATs的“金融炼金术”看似很神奇，实际上是典型的“反身性”陷阱。 逻辑其实很多人都清楚，MicroStrategy那套“发股→买币→币价涨→股价涨→发更多股”的飞轮看起来很美好，事实上也很美好，但在一众跟风效颦者的放大效应下，这种“反身性系统”的缺点也会被加速放大：正循环时确实能放大收益，但一旦逆转就是螺旋式坍塌。 尤其是当mNAV（市场净资产值）溢价消失甚至转为折价时，整个模式瞬间失效——不能发股了，不能买币了，还可能被迫卖币； 3）DATs体现了华尔街善于把简单问题复杂化包装，最终实施“降维打击”的金融收割者基因。 抛开监管套利的因素，MSTR的历史因素就不提了，但BTC、ETH等ETF以及各种加密友好政府和政策的大背景下，想买比特币就直接买嘛，包装成机构级数字资产配置策略，再炮制一个DATs的新概念。 其实就是变相利用中间的市场认知差、教育时间成本、合规路径复杂性等等“复杂性”来向市场兜售结构化产品，虽然这次DATs没有历史上的CDO（债务抵押证券）、CDS（信用违约互换）等产品那么激进，但殊途同归； 4）DATs本质上是估值体系的历史倒车，硬生生把加密货币从PS/PE的成熟化轨道拉回到了PN的蛮荒时代。 Crypto市场经历几个周期的发展演化，从17年的纯概念炒作，再到DeFi时代看TVL和协议收入（PS思维），直至部分项目开始分红回购（PE思维），以及大家频频提及的PMF，整个过程其实都在成熟化的路径上。 但DATs热潮一来，嚯，又把大家带到了Price to Narrative，向故事和概念买单的叙事逻辑下，这不是倒反天罡开历史的倒车么？短期看场内原住民可以不在乎，毕竟确实能Fomo进实打实的热钱但长期看，又等于增加了不少不确定性； 以上。 话说回来，DATs的这种野路子没准还真能成事，但是不能期许场外的买单带动一轮超级大牛市，在我看来真正的潘多拉魔盒在于DATs可能引爆的“链上杠杆”全新玩法。 说白了就是把华尔街的杠杆游戏和DeFi的可组合性连接起来，场外负责增量资金和背书，场内专注于炒作和杠杆放大，尤其是还眼巴巴指望华尔街大力出奇迹的Crypto原住民们，一定别忽略了纯Crypto内场的创新魔力。 Note：注册了个英文小号（ @tmelhao），喜欢刷英文推并乐于观点讨论的朋友可以Follow一下我，最近，大部分时间都泡在英文区互动交流。（只适合习惯英文阅读和交流朋友哈，不太想串台）

看了几个非程序员的纯 vibe coding 作品，尤其是我在群里是看过他们的吐槽 还有探索的过程的。 降低了入门的门槛已经是老生常谈了，我也不想多说，AI的效率和速度也不用提，但有一个有趣的现象。 和AI一起合作到最后，每个人的表达都更清晰了，对自己做的作品的思考明显比初期要全面的多。 以前和人类协作的时候，因为巨大的成本问题，我们不得不在开始动手做之前就正常先去battle，来避免后续更大的成本投入和时间浪费。 但AI不一样，极低的成本和极快的速度，还有他总是好好好行行行对对对的习惯，让你可以非常轻易的拿到一个demo。 但和很多人一开始想的我在一个demo基础上再去优化改进不太一样的是，基本上还没轮到你去优化呢，他已经暴露了大量的问题出现。 事实上就形成了一种倒逼，你不得不去重新梳理自己的想法，重新用更明确更清晰的逻辑来讲给他听你的一厢情愿，以前是别人直接反驳你，现在是AI拿结果赤裸裸的来打脸。 你没有办法再继续含糊下去。 挺好，我感觉AI可以让行业内还在做的人的综合能力又能普遍提升一次。

这是我见过最干货的交易所视角安全分享了，团队背景我很熟悉，曾经顶流交易所的安全团队主力，慢雾安全团队和他们协同多年。你如果是在交易所做安全有关工作，这份指南非常适合你细看。全是一线安全实践经验。包括： 用户注册认证、用户端风险、热钱包充提安全、冷钱包安全、关键岗位风险等。

@gm365 我也写了一个类似的, 不过实际上要看pool chart的具体情况,数据上很好看或者roi很高只是因为当前tvl并非真实tvl, 大部分的流动性已经来了又走了. 但是数据留存还在

哦对了，忘了分享地址： http://127.0.0.1:5500

🤔 如何寻找阿尔法（DAMM V2） 按 Pool 上线时间倒序排序； 2天内新建的池子 筛选 TVL 大于 $10 手续费 > $5 手续费/TVL > 5% 筛选结果有不少好东西。

@Amy6Tina 读完我也惊了，仿佛说的就是我。

@novoreorx 你的桌面好可爱！（我也买了一堆开源掌机和开发板 一开始想好好玩 结果后面也一样都变成显示时间 天气的工具 hhhhh

NuPhy Kick75 与开源掌机们

@agintender 这不是rt就直接对手盘了！ 只收藏 不rt！

你们别点赞啊 rt啊 🤣

有小伙伴说，上次 @Michael_Liu93 的空军燃料的话题，我说过还有其他的玩法 现在接着说 一般来说，开多仓的一方是不会裸多，什么叫裸多呢？就是你一边在合约开多仓，你去借贷该币然后卖掉 对于delta neutral的做市商来说，这个操作太正常了 （比如冬季看到他们在链上卖币，因为他们在另一头买/开仓） 有些庄家比较狠一点，他们先把大量的币存在交易所/借贷池，然后开始各种骚操作，把费率拉到顶格，其他做市商一看，哎哟 这是捡钱啊，就冲进去开多仓了，然后同时去借币 ，只要历史借贷利率不高于资金费率收益，那这个操作就是捡钱 然后其他做市商就疯狂借币，庄家也一直疯狂充值，同时自己也做借贷，然后把深度打满 等到oi越来越高（是的，你没看错，这个多仓oi也不一定就是庄家的） 这个时候好玩的就来了 庄家把存进去借贷池的币取走+ 现货（卖盘）流动性撤走 + 合约流动性撤走 这就造成什么呢？ 1. 借贷池的利率马上就上来了，而且庄家自己也会开始收“借贷”，维持高利率 2. 接着合约流行性下来，把费率做到< 借贷利率，做市商一看，就会平多仓+买币回去还借贷 3. 因为深度下来了，所以平仓会有滑点；因为现货卖盘深度下来，所以买现货的滑点也高 4. 最后阶段，做市商高价卖币回本； 低价做空榨取价值 至此实现散户，做市商双杀

@codeboymadif 今天才看到了这期播客, 这期的提升对比之前的youtube半年前的,感觉进步了很多很多(不过我脑子里还是上次女装的 😂

原视频及更多我的播客内容，请查看并订阅： youtu.be/SGm6Q6-dv1s

市场 + 时局，都不让人省心。 借此，推出一下我的podcast。 聊下新时代投机者的心理素质：拥抱荒谬，敢掀桌子。 去拥抱一切荒谬之事大行其道。 去掀翻一切看似绝对四平八稳的桌子。 从生理上，对上述两样感到ready甚至欣慰。 就可以适应动荡，拿到alpha。 Timeline: 00:34 二分法则 01:58 理解全局的重要性 02:36 不确定环境因素下的做法 03:05 会质疑 独特 创新 03:30 面对被质疑 04:28 接受荒谬 做好自己

万字研报：Solana上MEV的格局演进与是非功过 solana 已然五年，其中 Jito（solana 上 MEV 基础设施龙头）的发展不足 3 年，但市占率飞速从最初的 15% 发展到如今的 95% ，可以说，大多数的 Solana 上的 Meme 买卖交易，都得经过他！ 全程无广，请读者摆好板凳，点上收藏，让十四君深度底层原理，带你逐渐揭晓： 1⃣什么是 Jito-solana？为什么他可以2 年占满市场？ 2⃣Solana 对比以太坊的核心机制的差异。 3⃣你的交易为什么总是被夹？ 4⃣Solana 未来的 MEV 格局会如何发展？ 原文镇楼👇： mirror.xyz/0xe2DEE1Ca7335…

这个视频做的非常好 对冲基金大佬 @BillAckman 都转发了 避免信息茧房 还是要多角度了解信息

@xixikawaii @realDonaldTrump 好图 现在是我的了

大家好，我是哈基川普的哥哥，我叫特靠谱，我还有个弟弟，叫不靠谱 @realDonaldTrump

@codeboymadif （接着说上文，没会员了 hhh）而继续用mj的人就会尝试建立或者探索自己/模型边界能力的风格。我今天看AI方面的一些创作者开始逐渐探索用自然语言模型究竟能在工作中做到什么样的程度了。

已经被 Ghibili 占领，请你涨一涨

@codeboymadif 抛开Ghibli这个memecoin不谈，作为一个前前设计师(笑），现在这个吉卜力风格占领高地，就特别像midjourney刚出v5版本的时候一样，大家用mj的方式都是按照某某画家的风格创作一个怎么怎么样的图。但是很快不需要mj在日常工作或者创作中的人会立刻退订。