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Katılım Eylül 2024
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Max For AI
Max For AI@MaxForAI·
提示: 现在全世界大部分模型都进入了DeepSeek斩杀区 能力差、价格贵的只能等着被斩杀了🫡
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Foe Ally
Foe Ally@ally_foe·
@polymaster 不要把丁博供出来,我答应过丁博永远为他保密。
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polymaster@polymaster·
是的有幸和 @ally_foe 以及乌龙指本指一个群,群友丁博已将这条线命名为 Theo 线 (我要去哪里 @丁博)……
Foe Ally@ally_foe

我要笑晕了。 今天早上 7709 最高从 29 块钱冲到了 103 块,盘面一看,直接显示暴涨 300%。 很多人都懵了:什么情况?哪里来的 103 块? 大家开始疯狂寻找这个神秘买家。 结果查来查去,居然查到了我群友身上给我笑晕了。 她跟我说,她只是很早以前挂了一个限价单,结果不知道为什么成交了,然后直接把 7709 的价格顶到了一个离谱的位置。 她甚至跑来问我: “这个能不能找券商索赔啊?” 我也懵了。 因为按正常理解,你挂一个远高于市场价格的限价单,不应该这么容易成交啊。怎么一个订单,直接把整个股票的最高价打到天上去了? 这件事情真的让我再次感受到金融市场的魔幻。 很多人以为影响股价的一定是机构、大资金、庄家。 但现实里,有时候改变一根 K 线的,可能只是一个普通投资者随手挂的一笔单。 尤其是流动性比较差的小票,一笔异常成交,就可能让整个市场看到一个完全不同的价格。 所以交易这个东西,真的不是只有“看方向”这么简单。 规则、盘口、流动性,每一个细节都可能决定结果。 有时候你不是在交易股票,你是在跟整个交易系统玩一场大型解谜游戏。

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polymaster
polymaster@polymaster·
长期关注我 X Article 系列的朋友,或许还记得我曾在这篇文章里: x.com/compose/articl…@thsottiaux 通过 ChatGPT 探讨"大重置"与社区增长这件事,管中窥豹,并在文末最后一章《算力价格战,存储永不眠》中重申:在算法没有出现革命性突破之前,存储的物理需求依旧望不到边。 也在看空情绪甚嚣尘上之时,分享过一篇论据扎实的看空文章,借此重新审视并重申自己的反方立场: x.com/compose/articl… 当然,一次暴力反弹说明不了太多问题,资本市场永远潜伏着未知的暗礁。随着各大 CSP 财报陆续交出令人满意的答卷——需求的可见度显著提升,资本开支的合理性也不言自明——这或许能平息一部分争论。泡沫论会说泡沫即将崩溃于“后天”,后天也终究会来到——但也可能像大规模集成电路这样的产业一样,让整整一代人共享繁荣,久而久之,人们甚至忘了曾经称它为"泡沫"。 但不得不说这次的去杠杆和暴力下跌,还是远超我的预期。我虽然知行合一的坚持了自己的看法,但也并没有预留足够的弹药去补仓,但是为了去短期杠杆的 forced unwind cost 和为了保证金而忍痛拆掉几个本来颇为看好的中长期组合,导致了不少损失。 在暴风雨来临前的警觉,理性克制的仓位管理,终究是每个合格投资者一生都要修行的功课。
Leo 的宏观笔记@Leooo2099

6天前他给投资人写了一封信:"这轮下跌是买入机会。" 6天后他把所有持仓卖光了。 包括Anthropic的股份,也在找人接盘。 写这封信的人是管了240亿美元、上半年赚了439%的AI圈第一多头。 Leopold Aschenbrenner,前OpenAI研究员,写过AI投资领域引用率最高的那篇论文"Situational Awareness"。 2024年被OpenAI解雇后创立同名对冲基金,All in AI基建、电力、算力、存储、矿机。 上半年赚了439%,Stripe创始人、前GitHub CEO、Jane Street全是他的LP。 华尔街最炙手可热的AI基金,没有之一。 然后7月AI暴跌来了,四倍杠杆,三周时间。 SK海力士、Bloom Energy、CoreWeave、闪迪,持仓全是重灾区,CNBC确认,他已经把所有公开市场持仓一次性卖给了一个买家。 基金目前只剩私有资产,Anthropic的股份也在找人接盘。 7月24号那封信里他还在说"Anthropic IPO是下半年最大的催化剂"。6天后Anthropic的股份就成了他急着变现的筹码。 从"这是机会"到"全卖了",6天。这就是四倍杠杆对一个人判断力的扭曲,6天前你还觉得自己是对的,6天后保证金通知替你做了决定。 他对AI的判断错了吗?没有。他的论文到今天还是AI投资的圣经。他赌对了方向,赌对了赛道,上半年赚了439%。 但方向对了不够,四倍杠杆意味着只需要跌25%就归零。市场不需要证明你错了,只需要在你扛不住的时候晃一下,你就出局了。 上半年赚了439%,三周后被迫清掉所有公开持仓。 方向从来不是问题,杠杆才是。

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Anna Wong
Anna Wong@AnnaEconomist·
If Greenspan’s mantra is “if you think you can understand what i am saying, you do not understand what i am saying.” — Warsh’s would be: “If you think i am saying anything at all, you do not understand what i am not saying.”
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polymaster@polymaster·
@thsottiaux 的社区增长术和 token 大重置计划很有效嘛
qinbafrank@qinbafrank

OpenAI的ARR正在大幅度缩小与Authropic的差距,这应该是今天最值得关注的新闻。看CNBC的报道OpenAI首席财务官SarahFriar在周三Openai内部员工会上明确表示,7月的年化经常性收入(ARR)已超过整个第二季度(Q2)的总额。应该怎么理解? 1、看TickerTrenda的数据,整个二季度OpenAI的ARR:4月底是288亿美金、5月底是330亿美、6月底是373亿美金。 整个二季度arr的增量114亿美金。 对应到单月营收(按arr/12来计算) 4月是24亿美金、5月是27.5亿美金,6月是31亿美金。四五六三个月累计是82.5亿美金。 2、OpenAI CFO说7月净新增 ARR 收入规模,超过整个二季度的新增总和(同口径对比,都是净增额)。那就有两种解释: 1)第一种理解:7月净新增 ARR 收入规模,超过整个二季度的新增总和(同口径对比,都是净增额)。 OpenAI 二季度ARR合计新增约 114亿,openAi在7月的arr已经大幅调涨到500多亿美金,正在快速追赶Authropic。 2)第二种理解: 7月单月营收超过二季度三个月营收之和,上面算过二季度四五六三个月单月营收之和是82.5亿美金,那就意味着7月单月营收超过了82.5亿美金、年化ARR已经超过1000亿美金,这有点不敢想了。 保守点按第一种来算,那也意味着正在大幅度缩小与authropic的营收差距。 3、快速增长的原因则来自于 1)GPT-5.6系列模型发布。 2)新企业代理产品ChatGPT Work。 3)AI编码工具Codex的采用持续增长。之前这里x.com/thsottiaux/sta…也披露了codex和work的用户在7月大幅度表飙升。

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polymaster@polymaster·
感谢你的推荐
48K纯白@48Kchunbai

美股博主推荐 02| 市场上的垃圾信息越来越多,但真正能帮助我们判断的信息,好像没有增加。 一条新闻出来,几百个账号同时转发解读。经历得多了才发现,市场上很多所谓的“共识”,只是同一条消息被AI重复解读了很多遍。 也是因为这个原因,第二期我想推荐@polymaster。 他真正值得看和学的,不是信息,是他怎么处理信息 用一句话介绍他,他不是帮你收集更多消息的人,而是帮你给热门叙事泼冷水的人。 他的个人介绍是 Prediction Markets Analyst,平时关注 AI、半导体、科技公司和预测市场。 但我觉得他最有特点的地方,是他写一件事情时,会把不同层次的信息分开: 最开始的新闻到底说了什么?公司后来又回应了什么?哪些内容已经被证实? 哪些只是媒体推测? 这些区别看起来很普通,但真正做投资的时候,很多人其实不会分。 我们经常把新闻当成事实。把分析师的观点当成新闻。又把自己希望发生的事情,当成公司未来一定会发生的事情。 最后,事实、推测和立场混在一起。 等股价真的开始波动时,才发现自己相信的东西,可能从来没有被证实过。 这是我觉得他最有价值的地方。他不一定能替你找到正确答案,但会提醒你: 先别急着相信这个答案。这也是很多小白最需要建立的习惯 所以我建议重点看他的三类内容。 第一类:他怎么找热门叙事的反方 最近市场讨论 AI,大多数内容都在讲需求有多大、资本开支有多高、未来会诞生多少伟大的公司。这些观点未必错。 但如果每天只看同一个方向,很容易慢慢把“AI 会改变世界”和“现在所有 AI 公司都值得这个估值”当成同一件事。 他最近整理了一篇吉姆·查诺斯看空 AI 基础设施的文章。 原帖: x.com/polymaster/sta…、 这篇文章有一个地方我比较喜欢。 他在开头就先说明,自己认为 AI 泡沫真正到来可能还早,这篇文章属于反方观点。文章的核心逻辑,也明确标注来自北美王路飞的视频,自己做的是事实核查和逻辑整理。 也就是说,他没有为了让文章更有说服力,假装所有观点都是自己原创的。 他把自己的立场、原始来源和整理部分分开了。 而这篇文章真正值得看的,也不是“AI 到底是不是泡沫”的最终结论。 而是查诺斯看待这些公司的几个问题: 利润能不能真的变成现金?投资回报能不能覆盖资金成本? 增长来自真实需求,还是把未来的需求提前搬到了今天? 我们经常会把两个完全不同的问题混在一起: AI 技术会不会成功?现在建设 AI 基础设施的公司会不会赚钱? 一项技术最后改变世界,不代表今天参与这项技术的每家公司都能活到最后。 互联网确实改变了世界。但这并没有拯救互联网泡沫时期所有高价买入的投资者。 第二类:他怎么拆一条市场传闻 他写过一篇关于“SK 海力士收购 Intel 俄亥俄工厂”的文章。 原帖: x.com/polymaster/sta… 这类新闻特别容易在市场上传播。 标题足够大。涉及 Intel、SK 海力士、美国制造和 AI 芯片。 任何一个词单独拿出来都有流量,放在一起以后,更容易让人直接开始交易。 但他的处理方式不是马上判断利好还是利空。而是先把信息拆开。 最初的报道来自哪里?SK 海力士到底否认了什么? Intel 的回应是什么?监管文件里的正式措辞又是什么? 然后他再继续分析: 整体收购为什么在财务、政治和工程上阻力很大? 如果不是收购,双方有没有可能在先进封装、HBM或者工厂运营上合作? 我觉得这篇最值得学习的,不是最后那个合作推测。 而是他把内容分成了两层: 前面先澄清事实。后面再做合理推测。 这两个部分不能混在一起。 如果你长期看这类文章,以后再遇到并购传闻、合作消息或者所谓的“知情人士爆料”时,可能不会第一时间问这只股票明天会不会涨? 而是先问现在确定发生的,到底是什么? 第三类:他会把参考来源留下来 这一点我很看重。 现在很多长文看起来很专业。数字很多,逻辑也很顺,读完以后会让人产生一种感觉:作者应该做了很多研究。 但如果文章没有留下来源,我们很难判断这些数字从哪里来,也不知道哪些内容可以继续核对。 polymaster 的一些文章会在后面列出参考资料。 少读者可以顺着链接继续往前走,而不是只能选择相信或者不相信作者。 这对小白特别重要。 因为真正建立研究能力,不是从找到一个永远正确的人开始。而是从学会追问来源开始。 长期关注他,能慢慢建立三个习惯。 第一个习惯,是遇到市场共识时,主动寻找反方。 第二个习惯,是把事实和推测分开。 第三个习惯,是顺着引用找到原始来源。 我做这个系列,不准备把所有写长文的人都放进推荐名单。 文章长,不等于研究深。 引用多,也不代表结论一定可靠。 我更关心的是: 这个人有没有提供一个别人很难替代的观察角度? 他会不会区分事实、立场和推测? 他的内容能不能让我们减少对结论的依赖? 他有没有把读者继续核查的入口留下来? polymaster 我觉得比较适合这几类人: 每天看很多美股消息,却越来越不知道应该相信谁; 长期关注 AI 和半导体,担心自己只看到了市场最乐观的一面; 经常因为并购、合作和新产品传闻冲动交易; 不想永远依赖别人的结论,希望慢慢学会自己核对信息。 如果你也整理 X 关注列表,我建议把他放进这三个分类: AI 反方观点 科技行业事实核查 市场叙事分析 最后的结论 @polymaster,值得关注。 当市场上的故事越来越整齐时,他会提醒你停下来,再检查一次。 投资里最危险的,有时候不是完全错误的信息。而是一个听起来非常合理、所有人都愿意相信,却从来没有被认真核对过的故事。 如果长期看他的内容,能让你在按下买入键以前,多查一个来源,多找一个反方,多问一句“这件事真的已经发生了吗”,我觉得这份关注就已经有价值了。 后面会持续更新,如果觉得对你有帮助,辛苦走个面儿~哈哈,我是纯白,我们时间线里见。

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polymaster
polymaster@polymaster·
7 月 FOMC 没有降息,甚至不是一次鸽派式的“按兵不动”:委员会以 9:3 维持利率在 3.50%–3.75%,三位异议者主张加息 25bp。 政策利率没动,利率市场却已经发生了剧烈重定价。沃什自己也承认,两次会议之间,美债收益率曲线的部分涨幅已处于过去二十年同类变动的前 10%左右,而美联储减少前瞻指引,可能正是原因之一,我在沃什 FOMC 首秀的时候通过分析他讲稿的 wording,曾经提出过这个判断: 从那份刻意缩短、删除 forward guidance 的声明,到他本人拒绝提交点阵图,都能看出他有意与伯南克—耶伦—鲍威尔时期不断强化的市场沟通机制进行切割。 随后,他又发起五个工作组,重新审视美联储的沟通、资产负债表、数据来源、生产率与就业,以及通胀框架。 当然,这并不等于 FOMC 已经变成了“一言堂”,制度和系统有着它自己的关系——7 月的三张加息反对票恰恰说明,他所说的“家庭争论”不会少。但我们能看到沃什正在尝试正在重写两套规则: 1. 美联储的判断规则 2. 新的市场沟通机制(“不沟通”也是一种新的沟通) 当美联储撤掉原有的路标,市场不会因此更少交易美联储。恰恰相反,市场会开始交易“美联储没有说什么”,把沉默、缺席和模糊本身也纳入定价。 当旧的 forward guidance 逐渐退潮,新的交互机制重新形成——更短的声明、更有限的官员评论、被重新设计的点阵图和记者会,以及更多来自市场价格、实时数据与非传统数据源的反馈。这也意味着,接下来真正重要的,不只是逐字猜测下一次 FOMC 会不会加息或降息,而是找到“沃什版美联储”尚未明说的反应函数: 实际利率、期限结构、通胀扩散、能源与关税冲击、金融条件以及市场隐含路径——哪些变量正在成为新的宏观暗线? 显性指引正在退潮,真正有价值的是提前看见隐性信号。 如果你不想等到下一次剧烈重定价之后,才开始解释发生了什么,可以关注 isnow.ai 。 我会在那里持续整理这些宏观暗线、关键指标及其触发条件,在实践中验证新的宏观因子。
polymaster@polymaster

x.com/i/article/2068…

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qinbafrank
qinbafrank@qinbafrank·
最近美股📉很多人都开始说历史少有,如果熟悉美股过去二十年调整的规律就不会这么说了。这次调整幅度无论大盘还是个股其实远低于去年关税战,当时连英伟达都腰斩了,更不用说22年、20年3月了。去年2月底有梳理过过去二十年美股调整的规律,再加上过去一年内四次调整,25年11月、26年2月到4月初、26年6月前两周、以及最近7月那就全齐了。可以去看看这篇做个参考。
qinbafrank@qinbafrank

过去二十年美股历史上的调整幅度:昨晚上美股进一步大跌纳指此次最高点调整幅度-9%多,一月前有说今年美股阵风局应该会看到-15%左右的调整(不用那么精确),可以回顾下过去二十年美股调整的幅度来为当下做个参考: 1、在个人判断体系里美股调整幅度(以纳指为例、标普大部分时间幅度会比纳指小一点): -10%上下属于小级别的调整; -15%~-20%上下属于中级别调整; -25~-30%往上属于大级别调整。 2 、过去二十年里,大级别的调整有四次 1)22年初到11月,纳指-28%、标普-32%,主因通胀创四十年最高纪录,联储胡近十年最快加息节奏; 2)20年3月,一个月之内纳指和标普均是-30%多的大跌,主因疫情全球蔓延引发的流动性大冲击; 3)18年10月到18年12月底,纳指-25%、标普-21%,主因是美联储上上一轮加息最快最后的阶段和中美贸易战; 4)07年10月到09年3月,纳指-56%、标普-58%,主因还是金融危机。 3、中级别的调整: 1)24年7-8月,纳指-17%,标普-11%,衰退担忧、套息交易退潮冲击; 2)23年8-10月,纳指-15%、标普-11%,通胀反弹、国债回购危机; 3)15年7月-16年2月,纳指-20%、标普-15%,首次加息、科技股估值消化; 4)11年5673月-11月,纳指-20%、标普-23%,主因是欧债危机、美国经济增长放缓; 4、小级别(-10%)的调整,最近两次就是24年4月(纳指-10%),23年2月-3月,如果再往前看每年都会有一到两次。 5、其实当下美股的调整只是达到了小级别调整的范畴,看到有人开始喊金融危机了,如果对历史上每一次调整的幅度和成因很熟悉的话其实大可不必。现在还远没金融危机的地步,此次调整核心原因: 一是川普政策的“阵痛期”引发市场预期转向(从之前的“通胀走低经济走强“转向“通胀反弹下不去经济放缓停滞”的滞涨预期); 二是 市场估值高位市场变得敏感,需要估值回归完成估值消化。 细看市场并没有系统性的风险: 当下金融压力指数还在低位没有飙升; 银行间隔夜担保利率sofr也是正常状态; 十年美债收益率还处于下行趋势; 前两天聊到市场进入极度恐慌状态可以买点(开第一枪),但是市场预期转向惯性还很大所以还会有进一步逢低买入的机会(分批买),现在接近-10%的调整幅度其实开始进入之前预期-15%的调整范围之内,分批买还是合适的。

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Xiao Yang
Xiao Yang@XYang2023·
$INTC "We intend to accelerate various of our manufacturing expansion projects, though the scale and pace ... will ultimately be dictated by the amount of committed demand for Intel 14A that we are able to obtain ... and design wins with potential SIGNIFICANT external customers."
Ben Bajarin@BenBajarin

Money statement, quite literally, from Intel 10-Q. There is so much captured in this statement people told me I'd be wrong about.... $INTC

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【重要澄清】 @polymaster_io 是我之前放弃的旧号,已被无关人员接管。该账号发布的 $POLYMASTER 代币及所有内容,与我(@polymaster)和 polymaster.io 完全无关。 请勿购买、交互!这是借名发币诈骗。 唯一官方:@polymaster 官网:polymaster.io @polymaster_io was abandoned by me and taken over by an unrelated party. The $POLYMASTER token and all content from that account have nothing to do with me (@polymaster) or polymaster.io. Do not buy or interact — this is a name-hijacking scam. Official: @polymaster Website: polymaster.io
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Michael Anti
Michael Anti@mranti·
我说下目前我无法离开的AI工具:1)Chathub,永远和多个SOTA模型对话。2)Claude Code CLI,工作利器。3)Chatbox,隐私话题对话。4)CC-Switch,给Agent换国产LLM引擎。5)Zcode,我做了skill做深度搜索,而且无头Zcode也能嵌入到程序中。小龙虾依然用,当豆包用,日报、知识性询问,习惯了。
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