Wisdom_Yang

@coolish @daidaidailanzi 甘氨酸镁真的很讚

体感最明显的是维D。配合钙、K2、甘氨酸镁。 日常吃维D后再不感冒了。 最近每天吃肌酸胶囊版本，体感也很明显。给大脑充能，长期减少肌肉流失。并不是健身的人才需要。 之前发过的一些健康管理相关推文： 2025年1月24日 补钙的过程中，发现补充维生素D3缓解失眠问题 x.com/coolish/status… 2026年1月26日 关于补钙 x.com/coolish/status… 2025年11月23日 推荐Whoop手环 x.com/coolish/status… 2025年3月28日 营养补剂，成功长期执行的关键工具：可视化药盒 x.com/coolish/status… 饮食管理方面有讲到过一些： x.com/coolish/status… x.com/coolish/status… x.com/coolish/status… 比较简单，以后有时间专门深入讲。

ChatGPT发布以来，我逐渐成了家里的“私人医生”， 且发现多数人疾病/健康管理大概率存在很大盲区。 多数人以为： 只要定期体检就行，就能规避大的健康风险。 只要去最好的医院，找个尽可能专业的医生就够了。 实际中，我亲身经历发现的问题包括不限于： 1. 就算是一次体检3000+人民币，甚至6000+的高端体检机构高端套餐，给出的体检结果数据，也（反而）可能和三甲医院的检查报告结果天差地别。 2. 就算是上海这种地方的一流三甲医院、最招牌的特需/国际科室、最带头的医生，也可能粗心大意/缺乏责任心，甚至不小概率的误诊，严重耽误你或你的家人。一个医生一天要看几十个病人，他对你来说是100%，而你对他来说可能只是一天里的2%，而且同样一个医生每天的状态都不一样。医生简介里的各种医学成就，并不一定直接和他给你的服务价值成正比。 以往我们的概念是， 把自己和家人健康疾病管理的责任底线，交给医生就够。 AI时代下应该是：自己才是自己和家人健康的第一责任人，把医生当做Review的人/治疗执行的人。 这样才是把健康风险相关的生命质量底线，掌握在自己手里，而不是交给运气。 可以怎么做： 数据方面，自己和家人常年积累的体检报告、医院病历/检查报告，学会去下载电子档（PDF/JPG/甚至影像DICOM文件 ），文件名按日期+类别整理排序存档到本地，用Dropbox或其他个人数据文件库工具做好云备份，做到一目了然、手机电脑随时取用。 多数医院的微信公众号/小程序提供这些数据的导出功能，存在更复杂点的情况，像是上海不少医院，病历导出专门外包给了一个“病案助手”小程序。甚至这些公众号网页系统是可以支持你将家人的身份绑定到自己账号下，你就可以在自己的微信里代他们操作这件事，因为你很难指望大多长辈自己会这些操作。 某些情况下，你只有纸质资料，那么就需要一台支持连续自动输稿器的打印扫描仪，家用可考虑HP 323sdnw，扫描更快的商务型是HP 4104dw，都支持WIFI连接。长期来说如果只用玻璃板一张张扫描太麻烦。扫描软件强烈推荐免费开源软件NAPS2（ naps2.com )。 AI分析方面，在ChatGPT里按人名来建“项目”，项目下可以长期维护不同对话以针对不同方面的问题，项目的“来源”目前支持最多添加40个文件（所以上述数据可能需要定期做PDF合并）。NotebookLM没有明显的来源文件个数限制，导入后可以在Gemini里引用这些来源。 再高阶一些，可以在本地诸如Claude Code或龙虾Workspace下，建立专门目录同步上述数据，来长期维护分析。 如果上述做到位，AI给出的诊疗意见，能让你“知其然，且知其所以然”，能涵盖门诊医生诊疗意见的80%甚至远远超越。在这个基础上，复诊时可以对医生给出的诊疗意见大胆追加询问，诸如“是否还需要做另外的XXX检查？”“还有没有可能是XXX问题？”“XXX治疗方案会不会更合适？”。就像上面说的“把医生当做Review的人”，当做合作者，不要不好意思。少数某些医生觉察到你是带着AI知识来门诊的，如果他态度是嗤之以鼻或者不耐烦的，恰恰说明这样的医生不应该是你的唯一依赖，更应该考虑换个医院/医生追加寻求第二诊疗意见。现在一些与时俱进且负责的医生，反而会鼓励患者自己多去用AI。 对于潜在影响大的问题，不能只去一家医院只找一个医生，最好找不同医院不同医生获取第二诊疗意见。同样一个症状，A医生可能告诉你这就是炎症，B医生则可能告诉你这需要做其他某些检查来排除更坏的可能性。 对于体检有异常数值的项目，最好去其他医院，对相同的项目先做二次检查排除误差，再给医生判断，否则假如体检数据是错的（可能受体检机构合作实验室条件甚至物流影响，贵的体检未必等于靠谱），那么再好的医生据此也只能做出错误的判断。 AI时代就是一个所有机构和个人争夺各种上下文的时代， 各种AI厂商的互相竞争实际就是关于用户上下文的战争， 自己和家人的健康生命上下文，必须有自主掌握的一份， 那么无论平台工具、医疗方式如何更替， 你都拥有随时无缝升级、迁移的主动权。

日、周 IV 皆大於 RV。 與此同時， BTC 跌破 70,000

@pirrer Vocie Codeing

Google Labs 更新了 Stitch 這個 AI 設計工具，Figma 股價當天跌了 8.8%。 Stitch 做的事情是，你用文字描述你想要的介面，AI 直接生成完整的 UI 設計，可以匯出 HTML、CSS、JSX 程式碼，也可以直接匯入 Figma。 最新更新加了三個東西：一個叫 design agent 的功能可以同時追蹤多個設計方向並分析整個專案歷史，靜態設計稿可以一鍵轉成可互動的原型，還有直接匯出可運作的 React 應用程式。 Stitch 完全免費，標準模式用 Gemini 2.5 Flash，每月 350 次生成；實驗模式用 Gemini 2.5 Pro，每月 50 次，只要有 Google 帳號就能用，不需要綁信用卡。 Figma 去年 7 月 IPO 定價 33 美元，上市第二天衝到 142.92 美元的歷史高點，現在只剩 27.16 美元，從高點跌了超過 80%。2025 全年營收 10.6 億美元，年增 41%，營收成長其實很健康，但市場顯然在擔心另一件事。 這個擔心有個結構性的原因。過去十年 SaaS 的商業模式建立在一個前提上：專業工具有學習曲線，用戶一旦熟悉就很難離開，所以可以持續收月費。Figma 把設計工具搬到瀏覽器、做好即時協作，靠著這個護城河成為設計師的標準工具。 但 AI 正在從根本上改變這個前提。當一個免費工具可以用一句話生成完整的 UI 設計，學習曲線直接被消除了。不會用 Figma 的產品經理、工程師、創辦人，現在可以跳過設計師自己出設計稿。Stitch 目前的定位還是「快速原型和 MVP」，精細度跟 Figma 有差距，但 AI 的進步速度意味著這個差距每個月都在縮小。 Figma 的護城河從來都是「所有設計師都在用」的網路效應，但如果越來越多非設計師可以跳過 Figma 直接產出設計，這個網路效應就會從邊緣開始鬆動。 --- 📷 Threads / Facebook / 電子報「狐說八道」 #Google #Stitch #Figma #AI #設計 #SaaS

@CryptoRounder @Mrluanluan R 哥真謙虛

@Mrluanluan 感谢水博老师解读，文章起名“杂谈”，也是自知细节不够，属“盘感”输出，这下完善了👍

不错的文章啊。 拿几个AI作了个测试... 结果出来了.. GPT5.4 比较猛，一步一步居然把策略和回测都做好了.. 连vibe coding都算不上，纯对话... 结果和过程如下 ↓ 方法： tradingview导出 MSTR（添加mNAV指标），BTC价格的CSV数据，连同文章一起喂给AI.. 1 Claude Opus 4.6 research 2 GPT 5.4 thinking 发散思考 结论： 【Claude】 做了简单的回测，并写了一个漂亮的面板的报告.. （图1 图2 部分截图） 完整见： claude.ai/public/artifac… 【GPT】 结论更细致，我这里粘一下 总结结论 这篇文章里，最成立的部分是“顶部背离”。 而 mNAV 的规则有参考价值，但不能机械执行。 更具体地说： MSTR 在两轮大顶部里，确实都明显早于 BTC 见顶 MSTR 和 BTC 长期高度相关，但日常并没有稳定“谁永远领先谁” 底部共振这件事，只能算部分成立 “FD mNAV > 2.5 就卖 BTC”太粗糙，容易卖飞 “FD mNAV < 1 抄底 MSTR”比“抄底 BTC”更有参考价值 -------- 一，整体相关性 在 2020-08-11 到 2026-03-17 的对齐样本里： 价格相关系数：0.930 日对数收益相关系数：0.703 MSTR 相对 BTC 的日度 beta：1.31 这说明： MSTR 确实可以看成 BTC 的高弹性代理 但它不是纯粹 1 比 1 的镜像 平时更多是强相关同步波动 真正有信息量的地方，主要出现在极端顶部和极端底部 ---- 二，顶部背离，数据支持很强 2021 这一轮 MSTR 顶部：2021-02-09 BTC 顶部：2021-11-08 MSTR 领先见顶：272 天 更重要的是，从 MSTR 顶部到 BTC 顶部这段时间： BTC 还涨了 +45.5% MSTR 反而跌了 -32.5% FD mNAV 从 4.73 掉到 1.52 这和原文描述几乎一致。 也就是：MSTR 的溢价先崩，BTC 还能继续走最后一段。 2025 这一轮 MSTR 顶部：2024-11-20 BTC 顶部：2025-10-06 MSTR 领先见顶：320 天 从 MSTR 顶部到 BTC 顶部这段时间： BTC 继续涨了 +32.2% MSTR 跌了 -24.1% FD mNAV 从 3.85 掉到 1.43 这一轮也非常典型。 所以原文最核心的一句，基本可以改写成： 在大牛市末端，MSTR 很容易先把“溢价泡沫”跌掉，BTC 再去完成自己的最后冲顶。 这个判断，2021 和 2025 两轮都成立。 ----------- 三，底部同步，只能算部分成立 2022 熊市底部 BTC 低点：2022-11-21 MSTR 低点：2022-12-29 这里两者并不同步，而且是 MSTR 比 BTC 晚了 38 天。 2026 这一轮 BTC 和 MSTR 同时低点：2026-02-05 这里同步成立。 所以“底部同步共振”这句话，不能说成铁律。 更准确的说法应该是： 有时候同步，有时候 MSTR 会因为股市风险偏好和公司溢价再压缩，晚于 BTC 见底。 ----------- 四，底部后的反弹弹性，MSTR 确实更强 这一点原文是对的。 2022 底部区之后 用 2022-12-28 到 2024-11-20 这段看： BTC：+469.8% MSTR：+3327.7% 2026 底部之后到样本结束 BTC：+18.4% MSTR：+41.9% 所以底部反弹阶段，MSTR 的确更像高 beta 放大器。 五，“牛市主升浪 MSTR 一般是 BTC 的 1.5 到 2 倍”这句话，不稳 这条我不太认同。 因为不同阶段差异很大： 2020-08-11 到 2021-11-08 BTC：+492.7% MSTR：+531.5% 只相当于 1.08 倍 2022-12-28 到 2025-10-06 BTC：+653.3% MSTR：+2502.3% 相当于 3.83 倍 所以更准确的结论是： MSTR 在牛市里通常跑赢 BTC，但超额幅度极不稳定，可能只有略强，也可能远超 2 倍。 ---------------- 六，日常谁领先谁，并没有稳定答案 我做了 lead-lag 检查。 结果显示，收益率相关性的最高点出现在 0 滞后。 意思是： 大部分时间，MSTR 和 BTC 是同步波动，不是 MSTR 天天都在前面带路。 真正有价值的领先关系，主要出现在： 顶部溢价崩塌阶段 极端风险偏好收缩阶段 -------------------- 七，FD mNAV 规则怎么评价 1）“FD mNAV > 2.5，开始卖 BTC” 这条 不能直接当硬规则。 为什么？ 因为在历史样本里，FD mNAV 很高的时候，往往也是大牛市中段到后段，BTC 后面经常还有上涨空间。 最典型的两个例子： 2021-02-09 FD mNAV = 4.73 这是非常高的过热区 但从这一天到 BTC 真正顶部，BTC 还涨了 +45.5% 2024-11-20 FD mNAV = 3.85 也是极高区 但从这一天到 BTC 真正顶部，BTC 还涨了 +32.2% 所以这条规则的问题是： 它更像“高温预警”，不是“立刻清仓 BTC”的指令。 用在 MSTR 本身上更有效。 因为在这两个时点，MSTR 后面都很差： 2021 那次后面跌了 -32.5% 2024 那次到 2025 BTC 顶部时也跌了 -24.1% 所以我会这样改写： FD mNAV > 2.5 更适合拿来减 MSTR，或者降低整体风险偏好，不适合单独作为 BTC 的机械卖出线。 2）“FD mNAV < 1，抄底” 这条也要修正。 它对 MSTR 的深度价值区 很有用，但对 BTC 见底 不是单独充分条件。 两个成功案例： 2022-12-28：FD mNAV = 0.982 2026-02-05：FD mNAV = 0.840 这两个点都很接近真正底部区，后面反弹也不错。 但如果把所有 FD mNAV < 1 的日子一股脑拿来回看，噪音依然不少。 说明它更适合干这件事： 把它当成“底部观察区”指标，而不是无脑开仓按钮。 ---------------- 八，我对原文 6 条核心说法的最终判定 1. 顶部的“死亡背离” 强支持。 2021 和 2025 两轮都成立，而且很明显。 2. 底部同步共振 部分支持。 2026 成立，2022 不成立。 3. 三段式联动 大方向支持，细节要修正。 MSTR 确实在风险偏好扩张阶段跑赢 BTC。 但“1.5 到 2 倍”这个倍数不稳定。 4. 周期形态，头肩顶、双顶 仅凭这次量化检验，没法严谨证明。 图形叙事可以观察，做成统计规律还不够。 5. 逃顶法则：mNAV > 2.5 就卖 BTC 不支持它作为机械规则。 更适合作为过热预警。 6. 抄底法则：mNAV < 1 就买 部分支持。 更适合拿来找 MSTR 的深度价值区。 对 BTC 需要配合其他条件一起用。 --------------- 最后给你一个更实用的版本 如果把这篇文章修正成可以拿来用的框架，我会写成这样： 顶部预警 同时满足下面两条时，要高度警惕： FD mNAV 进入高位区，尤其 > 2.5，最好 > 3 BTC 还在创新高，但 MSTR 已经不再创新高，甚至明显低于自己前高 这个组合信号，在 2021 和 2025 都很好用。 底部观察 当下面几条一起出现时，底部可信度更高： FD mNAV < 1 BTC 已经经历大幅回撤 MSTR 跌幅显著大于 BTC MSTR 开始止跌或出现强反弹 也就是： 用 mNAV 判断“便宜程度”，用价格行为判断“什么时候真的开始反转”。 ------------------------------ 接下来GPT建议可以进一步细化，做一个逃顶/减仓/抄底信号模型... 行，那既然它提出了就让他干。 随后他给了我这么一套体系..... ---------------- 如果你只想用一套最实战、最不折腾的版本，我建议用这个： 进场 满足以下 4 条中的 3 条： BTC > 120 日均线 120 日均线向上 FD mNAV 在 1 到 2.2 MSTR/BTC RS 20 日均线 > 60 日均线 动作： BTC 60% MSTR 20% 现金 20% 加仓 同时满足： BTC 创 120 日新高 MSTR 同步创新高 FD mNAV < 2.5 动作： MSTR 加到 30% 到 40% 减仓 同时满足： FD mNAV > 2.5 BTC 创新高 MSTR 距离自己 120 日高点超过 10% 动作： 先减掉一半 MSTR 若 10 个交易日内背离仍在，MSTR 继续减到接近 0 BTC 同时减 20% 到 30% 抄底 同时满足： FD mNAV < 1 BTC 回撤 > 40% BTC 和 MSTR 连续 10 日不创新低 MSTR 站上 20 日均线 动作： 先上 MSTR 试仓 20% 再等 BTC 趋势修复后加 BTC ------------ 居然都这么清晰的体系了.. 那这个策略表现如何？ 自己vibe coding么？ 我懒... 为了测试一下他的能力，干脆让他自己继续写代码自己回测自己的策略... 反正数据都已经发给他了。 最终，让他自己跟自己优化了几轮... 优化出来的东西， 跟单纯的buy and hold 比 也就略好一点点.. 1.61x vs 2.06x （当然有现在依旧在熊市接近底部的地方有关系） 从sharp和回测来看 这几句对话开发出来的东西不咋地.. 整体算是一个 实验吧... 毕竟这个如果自己写vibe coding验证 从抓数据到写完跑完回测几个小时要的.. 现在跑完这一切只用了半小时不到... 如果你能看到这里说明你对这个实验还是感兴趣的... 跟GPT完整对话记录见 chatgpt.com/share/69b9a0b8… 总之，有点意思.. --------------

@zohanlin 前來領取

今天正式發布上線：『 惜食獵人 』免費下載 台灣第一個整合 7-11 + 全家即期品地圖的 App 從想法 -> 上架，花了大約 2 週，用 AI 全程輔助開發 核心功能： 🔸 附近即期品即時庫存 🔸 7-11 + 全家一起看 🔸 關鍵字設定，到貨通知你 🔸 地圖模式找最近門市 即期品 5-7 折，品質一樣，只是快到期~ 省錢同時減少食物浪費 App 本身免費就可以使用，但如果你不想看廣告、想要一些進階功能，那麼可以繼續往下看 👀 ⏰ 首波優惠活動起跑！ 月方案：前三天免費試用 年方案：限時特價 $190（三天後恢復 $390） 希望能造福到大家 🙏

@leifuchen 圖片越下面的字越來越小，得照顧點老人家。

过去 2 天在英文区拿下 710 万阅读量的长文《我想考证之 Claude 认证架构师》。AI 时代还考察记忆力，有点离谱，但官方通过这个认证考试对 Agent 架构做了系统的梳理，我从里面整理了和交易系统直接相关的干货，供大家参考。

@Maxandzero 今天早上摸了一下 76 是有嚇到我的

75K这波反弹，强是够强，但期权结构并没有配合看多 假设做市商在 75K 一带通过买现货去对冲，K线上出现了一根上影线 但问题在于，价格到了，Skew并没有翻正，反而持续压在负值区间 做反弹，不要忘了熊市主基调还是偏空的

@CryptoRounder Rounder 原來備兌完在這邊肝文章呢

@CryptoRounder @wowlapsl 膽小如我，有加保護，做做 Call Spread 等到上面再看看要不要買點 Put

@wowlapsl 哈哈，小贝同车🤝 现在IV不低，而且这里个人感觉反转牛的概率极低，卖call很舒服。

短期的细节走势很难预判，若结合期权交易工具，则可以将判断周期和颗粒度放大，从而大幅增加胜率。 $BTC 在2月6日走出极端行情，现货成交量放大并伴随衍生品大量清算，企稳后，6万即大概率形成了阶段性底部，可以作为卖put的底线，同时逢低建仓现货。 接下去一段时间按计划在7.5万以上开始备兑卖call和定投put，个人预期在7.5-8.5万附近可能形成震荡区间的顶部，或更悲观一些，是下一轮下跌的起点。

@CryptoRounder 損失厭惡，社科學識也結合了，牛🐮

发散状态下，为什么下跌趋势比上涨趋势延续性更强？前景理论的解释是人对损失厌恶是收益快感的 2.25 倍。FUD 的强度天然远超 FOMO，恐慌比贪婪更容易在人群中扩散，下跌的动量比上涨更大。

@leifuchen 電閃雷鳴、風雨交加，寫得很生動阿！

最近有人问我买 Put 拯救世界（IVP 高阈值时买 Put）是不是黑天鹅策略？仔细想来，还是有差别的。 黑天鹅策略是在市场平静的时候，持续买便宜的 OTM Put，天天亏 Theta，靠一次史诗级闪崩翻盘（依赖暴击这一点倒是一致的）。这个策略有机智的地方：韭菜不幻想，承认自己不知道暴风雨什么时候来，于是晴天也一直带着伞出门。 买 Put 拯救世界是另一套逻辑。等市场已经发生恐慌（IVP 高阈值）再买入 OTM put，也就是电闪雷鸣、风雨交加的时候才买伞，赌这场暴风雨的规模比所有人预期的都大。 这么赌的原因来自危机中的超额收益（crisis alpha），即危机期间市场往往进入发散状态，趋势持续，顺势策略因此能产生超额收益。 发散状态下，为什么下跌趋势比上涨趋势延续性更强？前景理论的解释是人对损失厌恶是收益快感的 2.25 倍。FUD 的强度天然远超 FOMO，恐慌比贪婪更容易在人群中扩散，下跌的动量比上涨更大。 IVP 突破高阈值，正是市场可能从收敛切换到发散的信号，这时候买入 Put，博一个下跌趋势的延续，不需要很高的胜率，因为盈亏比足够高。

@ssslumdunk 怎麼跟我的劇本相反

九月份的10万的call持仓的量很大 12月份的9万call持仓量很大 市场有点三季度看多，年底看空的意思了

@CryptoRounder 過去一個月就是 RV > IV 如果完全沒調整策略，那過去一個月是很難受

IV绝大部分时间高于RV是卖期权的长期优势基础，但RV也必有阶段性高于IV的时候，有时还会持续很久。参与了Jeff的课程找到了解法，交易偏度，哪怕IV从30窜到100也不慌了。

@Maxandzero 我最近開始嘗試：只要有獲利，就拿部分直接去買 12 月的 Call，主打一個豪賭策略

Strategy能扛多久我不知道... 但是用期权从上个月开始买三月底的Call基本都在赚钱，而且非常能扛

@simonsquant 算是一個針對過去一個月 RV > IV 這件事情可能接下來有轉機的觀察，操作的話，我認為要看是不是全面變回 IV > RV。 相信這會影響到很多人的策略，畢竟剝頭皮策略在這過去一個月應該非常開心。

@wisdom_yang 有什么操作建议吗

今天按照往常，打開 GreeksLive 的數據實驗室，觀察到有趣的數據。 1 day：RV 60.91% > IV 55.30% 1 week：RV 49.31% < IV 51.05% 1 month：RV 57.41% > IV 50.92% 過去一週的實際波動，反而低於市場對未來一週開出的 IV。

@BTC__options @Maxandzero 近期在實踐，每有獲利就撥部分去買 12 月的 Call

@Maxandzero 春季一直是加密最弱的季节🥲

主流机构近期也在准备上线24小时的期权合约 似乎每次312都说BTC是最差的资产

@WinForKakei 押注人性!!

#btc 买股票就是买公司的未来现金流折现也就是我们说的DCF模型实际上需要很多条件 比如稳定的政权 对私有财产的尊重 法治环境 完善的公司治理结构和有效的监管机制 比如我太爷爷辈囤了很多田 他把田租给短工长工产生的现金流再买更多的田 DCF模型肯定算账算得过来 但他结局不是很好 千万不要把这一切当成理所当然 否则巴菲特就不会说自己中了【子宫彩票】 也不会在伯克希尔哈撒韦自己办公室墙上永远挂着那一张古巴的纸质股票 但是他没回答一个问题 就是那些没有中子宫彩票的人怎么办？这些人辛勤劳作 他们的劳动报酬却不能自由兑换和自由流通 如果他们做些什么 可能被土地财政、大小非股东收割走 如果他们什么都不做 又会被昼夜不停的印钞机带来的通货膨胀收割走 BTC是中本聪对这个问题给出的解法 而这一解法的成功已经是【事实】而不只是一种【观点】 唯一有悬念的是它还能成功多久 我的看法是这取决世界将会变成什么样 如果世界成为理想国那般 国家与国家之间 货币 贸易都自由无阻的兑换 尊重个人私有产权 政府不滥用权力 管好自己那双看不见的手 财政政策节制而审慎 那BTC的前途可能一片黯淡 可事实是人类的贪婪和权力欲望注定了BTC的前途一片光明 有趣的是我想清楚这个问题不是我思考投资时想通的 反而是我因为兴趣自学物理时想通的 经典力学和相对论看似矛盾 但牛顿的经典力学不会有人说他错 人们只会说经典力学是相对论在低速条件下的近似 同样的道理 自由现金流模型和BTC都没有错 只是各自需要满足的条件不同罢了

@CryptoRounder 奠定了哥現在 BTC 巨鯨的基石

3月12日，2020年的这一天，疫情引发全球流动性危机，道指收跌9.99%，创1987年10月以来最大单日跌幅，道指、纳指、标普500三个指数均跌入技术性熊市；比特币从8000美元附近暴跌38.81%，又于次日最低跌至3858美元。感谢当天的我没有对自己的持仓进行任何恐慌抛售，回想起来，也许是多年前看过的比特币白皮书给了我这种勇气。 2026年，3月12日，比特币一直没有变，璀璨光芒终将来临。

Private credit 如果開始爆炸的話，市場對於穩定收益的想像是否就開始改變？ 流動性差、估值滯後、尾部風險被包裝過的 carry，這些問題在牛市大家都不在意 現在大家開始關注這一點了嗎？ 市場反應了嗎？ 窩要驗牌！

@PaperFlow8 Demand doesn't disappear, it just shifts.

priv credit imploding is very bullish for certain asset classes remember tradfi is built around chasing yield and when one yield source becomes unreliable, they need to go for another to meet the demands lf the investor