Benson Lin aka Mal Lin

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@Mal_Lin93

我不能返貧| Trader | @GooseCityDAO |Prev. @elysium_system| Everything here is NFA.

Metaverse Присоединился Mart 2017
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Fiona ❤️& ✌️
周末整理了一下自己的股票关注列表,越加越多... 不过分了一下板块清楚很多,主要是 🔵 半导体 & 设备 $NVDA $TSM $ASML 🟣 光子学/光通信 $COHR $LITE $IPGP $FN $CIEN $GLW… 🔷 云/SaaS/软件 $MSFT $AMZN $GOOG $ORCL $NOW $SNOW $PLTR 🩵 数据中心基础设施DELL、VRT、CLS、CRWV、NBIS 🔷 数据存储 $MU $WDC $SNDK $STX 🟢 电动车TSLA、LI、XPEV 🟡 加密货币/区块链COIN、RIOT、BTDR、GLXY、IREN、CRCL… 🔴 能源CVX、LNG、GEV、BE、FLNC、AES 🟠 核能SMR、OKLO、UUUU ⚫ 太空/国防 $RKLB ASTS、LMT、RTX、AVAV、PL
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Bill The Investor
Bill The Investor@billtheinvestor·
本周金融领域增长最快的 GitHub 仓库: 1. TradingAgents (+7.9K ★) 来自 UCLA/MIT 的多智能体 LLM 交易框架。包含基本面分析师、情绪分析师、技术面分析师、风险管理师,支持 DeepSeek V4 思维模式。 2. FinceptTerminal (+4.3K ★) 基于 C++20 + Qt6 构建的开源 Bloomberg 替代方案。拥有 37 个巴菲特/芒格/林奇/格雷厄姆风格的 AI 智能体。支持 16 个券商集成的实时交易。内置 MCP + AI 量化标签页。 3. daily_stock_analysis (+2.3K ★) 面向美股、A 股和港股市场的 LLM 股票分析器。 自动构建包含入场/出场水平的每日决策仪表盘。通过 GitHub Actions 推送到微信/Telegram/Discord/Email。 4. Vibe-Trading (+1.9K ★) 个人交易智能体。自然语言 - 策略 - 回测 - 导出至 TradingView/MT5。只需一个 pip install,即可拥有属于你自己的 AI 交易台。 5. QuantDinger (+837 ★) 自托管 AI 量化操作系统。研究市场、生成 Python 策略、回测想法、运行实盘交易。 支持加密货币、通过 IBKR 交易股票、通过 MT5 交易外汇。一个 Docker Compose,你的基础设施,你的数据。 6. TradingAgents-CN (+641 ★) TradingAgents 的中文分支。针对 A 股市场、中文数据源和国产大模型进行了完全本地化。 7. last30days-skill (+630 ★) AI 智能体技能,可研究过去 30 天内 Reddit、X、YouTube、HN、Polymarket 及全网的任何话题。可接入任何智能体框架。 8. qlib (+569 ★) 微软推出的面向 AI 的量化投资平台。 端到端流程:数据 - Alpha - 投资组合 - 执行。目前最严肃的开源量化基础设施。 9. scientific-agent-skills (+511 ★) 用于研究、科学、工程、分析和金融的即用型智能体技能。可接入任何智能体框架。涵盖生物信息学、化学信息学,以及现在的 Hugging Science。 10. OpenBB (+387 ★) 面向分析师、量化研究员和 AI 智能体的开源金融数据平台。在一个平台上集成股票、加密货币、期权、衍生品、固定收益。
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Ted Zhang
Ted Zhang@TedHZhang·
The main points are: 1. The Baby Boomer generation are aging and in retirement. They own the vast majority of wealth. They don’t have and can’t have long-term time horizons. 2. Historically elevated S&P500 valuations at 22 P/E which means forward 10-year returns are negative. 3. Market cap to GDP of 252%. 2000 was 170%; 1929 was 65% 4. Buffett has 300B cash for a reason 5. Excess leverage in the system. institutional portfolios went from 7% in PE in 2008 to 16% now. real estate has gone higher and portfolios are more illiquid than ever 6. Bond market living on the fringes with our current debt, interest rates and deficit situation. Active management probably comes back in a big way the moment there is massive destruction in stocks for a decade Thats why Livermore in like 1940 has that quote “far more money has been lost riding investments than cutting losses in trading”. It makes sense when you frame it in the context back then - 1929 destroyed stocks and stocks went no where for 2 decades and the Great Depression happened.
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Fiona ❤️& ✌️
Fiona ❤️& ✌️@nft_hu·
流向AI投资的加速是必然的。因为各大都日益意识到,投资不足的危害远大于投资过度。 去年写过一篇帖文“AI军备竞赛的终点是电力竞赛么?电力投资真的会成为美国GDP增长的核心要点么?” 当时是按照老黄的公式——1 GW ≈ 50 billion (USD)来计算,按照当时预计的电力缺口13GW-44GW,会有至少650B-2200B的投资。 而今天的这个数据 $5.2Trillion 比当时的预估更多多了几倍不止。 AI Infrastructure 是 2025–2035 年的最大主题。 比 AI 软件 / 芯片还大。 相关文章: x.com/nft_hu/status/…
The Kobeissi Letter@KobeissiLetter

The AI investment cycle is only accelerating: Global data center CapEx driven by AI is projected to reach $5.2 trillion by 2030, according to McKinsey. IT equipment would represent ~$3.3 trillion of that total, followed by data center infrastructure at ~$1.6 trillion and power generation at ~$300 billion. This assumes 125 incremental gigawatts of new AI data center capacity added between 2025 and 2030, requiring as much electricity as ~125 nuclear reactors to power. In an accelerated demand scenario, total CapEx could rise to $7.9 trillion, with 205 incremental gigawatts of capacity added. A constrained scenario would require $3.7 trillion, with 78 incremental gigawatts added. The investment is expected to be driven by mass adoption of generative AI, enterprise integration across industries, competition between mega-cap tech and other firms, and governments investing heavily in AI infrastructure. The AI buildout is set to reach unprecedented scale.

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Pima
Pima@LeePima·
读的书和投资标的,是最能反应一个人在某个时代周期里,对当下世界观点的映射 “大跌好换股” ,EPS 推动价格的上涨将主导今年的市场 美光 $SNDK 达子 INTC $LITE $RKLB
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FAN
FAN@sss_crypto·
@Mal_Lin93 你要离开币圈 一定是不爱我了 毛总
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Benson Lin aka Mal Lin
Benson Lin aka Mal Lin@Mal_Lin93·
很久沒發文了,想聊聊從去年Q3到現在,這半年多我在交易與投資思路上的巨大轉變,以及結合我個人狀態得出來的綜合心得。 回顧去年 11 月底,在那一波向下的趨勢中我其實做得非常不錯,獲利相當豐厚,當時覺得自己無所不能,這種狗行情我都能狂尻,簡直是天才!但卻沒意識到其實幣圈已經進入困難狀態 到了 12 月,幣圈的走勢開始變得極其難做,沒有一個很明顯的方向,當時就有注意到 @woodycryptow 在做股票,表現極其驚人,但我心裡卻帶著某種偏見與懷疑,始終沒有做出動作,依然選擇在幣圈死嗑。 那段時間我還執著於scalp,每天盯盤累得半死,現在回頭看,根本是赚着卖白菜的钱,操着卖白粉的心。 而這種偏見和路徑依賴,也讓我錯過了好幾次幣圈外巨大的行情。 首先是在白銀,當時 @jstin0502 在40左右喊了,我也有進場,卻因為覺得外匯這種標的難賺大錢而沒拿住,中間錯過一整段,最後80才上車,吃了最後一個魚尾,整整三倍的行情我吃不到一半,也是因為偏見和不尊重圖表 到了 1 月去清邁旅行,正好遇上一個為期一週的小山寨季。我上飛機時行情剛開始,下飛機時卻已經結束了。因為人在國外沒辦法放太多心力,加上那種不甘心的情緒作祟,想要在回調中賭一把大的把利潤追回來,結果反而把賺的幾乎賠光。 當時真的有夠肚爛,實在不知道自己在幹嘛,加上後來在 Justin 群組裡觀察他做順勢交易,我才驚覺,那種順著錢流動方向去操作的獲利速度與心理壓力,跟我以前辛苦做的 Scalp 簡直天差地遠。 在跟 @Daniel_Chang411 交流後,整個人才豁然開朗,其實錢一直都在,只是現在不在幣圈了,我們就應該順著錢流動的方向去交易,top down的角度來看,邏輯其實也非常清楚,AI是真實地在改變世界,而台灣又站在 AI 的中心,所有人都在瘋狂砸錢進來,身為台灣人的我,又有什麼理由拒絕投身股市? 當我開始放下偏見,把視野打開後,生活發生了翻天覆地的改變,不在幣圈死磕,而是把精力放在有趨勢的市場上,後來也吃到了一些不錯的波段,輕鬆的程度讓我意識到過去的自己有多麼愚蠢,也意識到幣圈已經不是資金的寵兒,也許要考慮離開了 這段經歷讓我想起了一段話:如果賺錢非常累,那就說明你的方式一定有問題,錢都是大風刮來的,靠努力有什麼用? 跟著錢流動,跟著真正的高手們走,我唯一能做的就是控制曝險和部位,既然我已經失去了下大倉的勇氣,那就只能改變自己的心態,接受無論賺多少都是市場決定的,Be water,不要強求,這樣的狀態才是最舒服的 股票方面我就真的沒什麼好分享的,我什麼都不懂,只會抄作業而已,所以就不要來問我了,謝謝,ㄅㄅ
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Leonard
Leonard@Leoskie_L·
大家開始喊CPU 缺貨。 今天 Google 告訴你缺貨會多嚴重: TPU v8i:384MB 片上 SRAM 是上一代的三倍 全部走 TSMC 2nm 2026:430萬顆 2027:1,000萬顆 2028:3,500萬顆 三年 5,000 萬顆 TPU 全塞進 TSMC 2nm。 @LinQingV Marco_Lin 剛說了: 384MB SRAM 在 2nm 光 SRAM 就要吃掉 80-100mm² 的 die 面積。 Die 越大,每片 wafer 切出的 good die 越少。 5,000 萬顆大 die 在同一條產線上。 剩下給 CPU 的產能是多少? 哦對。 Google 的 CPU 供應商是誰? Intel。 Google 4月9日剛簽的多年合約。 你昨天嘲笑 Intel 是路邊攤。 五星餐廳剛宣布要用 5,000 萬個座位。 路邊攤是唯一還有位子的地方。 $INTC
Leonard@Leoskie_L

x.com/i/article/2046…

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CryptoCharming 🐟
CryptoCharming 🐟@CryptoCharming·
三月下班了,有些虧損的還拿著,所以加上幾個埋伏號大概就是 100K 整,接下來太多外務了,以我的操作頻率來說還是挺滿意的,雖然這次 KOL 榜只有第 12 名,但只花了 500k 交易量做到,還是稱讚自己一下吧,希望證明給大家看低頻少動多埋伏,少給手續費的法子還是可行的! 下個月繼續努力,希望大家不要什麼都賣給我把我當退出流動性了 😭😭 農民看見我手下留情一下吧,真的想格局做大還抱夢想的我已經遍體鱗傷了,再下去我只能黑化了🤣 另外我看到好幾篇爆賺的兄弟還在焦慮,我只能說放過自己吧,還沒休息而且在這市場能榨出正收益的都是牛逼的了 👍 所有人都值得給自己一個掌聲
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CryptoPaul幣圈保羅🦉
CryptoPaul幣圈保羅🦉@CryptoPaultw·
現在台股就是標準IQ50能打贏IQ100的時候。 IQ50的人傻,別人說啥都信,優點很會抱,就這樣傻傻賺錢了。 IQ100的人自以為聰明,懂研究但不懂怎麼利用資訊,不懂的轉化為最終賺錢的手段,有些黑化的會成為陰陽怪氣之人、槓精,看到IQ50的人賺的比自己多就不爽,隨時準備笑IQ50的人,然後心裡也看不慣IQ150的人,覺得自己跟他們一樣只是運氣不好。 IQ150的人長期都在賺錢,懂產業懂怎麼利用資訊,反應很快,像水一樣怎麼樣都傷不了他,大智若愚,有些擅長裝笨,被IQ50的人崇拜,被IQ100的人羨慕嫉妒恨。
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Serenity
Serenity@aleabitoreddit·
Woah... Sivers looks like the primary laser supplier to $AMD's CPO program if AMD goes the Ayar route at $GFS. The interesting thing is: $LITE and $MTSI were silently removed from Ayar's website sequentially over time. (Special thanks to one of my followers Setian for the DM.) So $SIVE likely became the primary laser supplier for Ayar first-gen... and by extension for all of Ayar's customers routing through Alchip or other ASIC design firms. Ayar also raised $500M last month for VOLUME PRODUCTION, where $SIVE is designed in. This find looks structurally massive for $SIVE as it undercuts narratives about $LITE and others being primary suppliers. And especially about $SIVE having only a small % laser share for CPO if they're likely to be the primary laser supplier.
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Serenity@aleabitoreddit

The $AMD and $GFS CPO announcement is probably bigger than markets expect for $SIVE. With the news, it's likely $SIVE lasers power $AMD's CPO program. Either through two potential paths: 1. Enosemi (AMD's in-house PIC design post-acquisition). Enosemi's chiplets are fabbed at GF but for the ELS, $AMD could source it from multiple players with $SIVE as the underlying multi-source laser source. 2. Ayar ( $AMD invested in March 2026, Series E). Ayar's SuperNova light source already uses $SIVE DFB laser arrays alongside $LITE. Ayar's SuperNova is the most likely first-gen CPO path for MI500 in 2027 given timelines and the enormous fundraise last month. That path already has $SIVE designed in alongside $LITE and they both appear with $GFS's slide. Enosemi becomes more relevant for 2028+ generations? Regardless, $AMD through Enosemi/Ayar needs lasers for their 2027 MI500 rollout... It seems likely Sivers ends up powering $AMD's CPO program as the light source since they're designed into Ayar. The $AMD / $GFS materiality looks large for Sivers.

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Woody
Woody@woodycryptow·
老實講 對於目前幣圈人實際轉型股票的比例 感到十分的意外 估計還是路徑依賴太深了 真的有轉型並且投入大資金的是少數 當然我是尊重不懂就不碰的心態 但從10/11血案之後還能耐著住性子堅持在幣圈的 同時看著股票瘋狂大漲 心態是真的很好 也希望後面幣圈行情還能轉好 讓大家都舒服下
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Mark Minervini
Mark Minervini@markminervini·
And stop listening to those who say stock trading is difficult and complex. No, it's not! What's difficult are people who refuse to move past their ego. Uncoachable, close-minded, delusional people are difficult. Trading is straight forward risk/reward management that virtually anyone can learn.
Mark Minervini@markminervini

Anyone with a functioning brain can trade stocks successfully—so then, why do few succeed on a big level? Because few are willing to admit one simple truth: you suck! Your head is full—sucky opinions, sucky assumptions, and “logic” that feels right but produces the wrong results. As long as your cup is full, there’s no room for anything that actually works. Empty it!!! Strip away the ego. Discard everything you think you know. Then find someone who’s already done it—at a high level—and shut up long enough to learn. And finally, the hardest part: commit. Commit to a strategy. Commit to your coach. Commit to the process. Commit to the belief that you can do it. No dabbling. No second-guessing. No halfway effort. Because success in this game doesn’t come from intelligence—it comes from discipline, humility, and coachability. And most people fail because they lack all three. You don't know shit! If you did, you would already be worth tens of millions of dollars. But I'm here to tell you that you CAN do it. Because I did. Anyone who tells you can't, never did it themselves. That's the final peace of the puzzle. Stop listening to losers and self proclaimed gurus. If they are so smart and they know how to teach you. Why haven't they done it for themselves. Do you really think someone who hasn't made 100 million dollars can teach you how to do it? If you do, then, that's why you'll never achieve it.

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Wan 萬萬
Wan 萬萬@traderwanwan·
@Mal_Lin93 學習了 好像我也該換市場了
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paulwei
paulwei@coolish·
今天我把近6年BTC历史交易数据,开源到Github了: github.com/bwjoke/BTC-Tra… 2020年5月1日至今4万多条订单,17万多条成交明细, 两轮完整牛熊2000多天日夜博弈,全在这套数据里。 AI时代,最宝贵的就是上下文。 你在整个互联网,可能都很难找到这种等级的 真金白银二级市场交易上下文数据,任你下载使用。 去年11月,我把Bitmex只读Api Key公开一两周时, 还没龙虾,就少数网友vibe了一些数据分析、产品。 比如: @WeWill_Rocky 做的 wsnb.online 我自己做的交易时光机:x.com/coolish/status… 当时其他一些相关内容:x.com/coolish/status… 现在更多人有了龙虾、爱马仕, 把个人二级交易真金白银数据喂给AI Agent这件事, 门槛大大降低,更多人能做了,也有了更高的含金量。 所以秉承Open Intelligence理念, 我想向这个混沌的世界贡献自己的减熵Legacy, 在Hermes-Agent的帮助下, 开源了这个数据仓库, 后续可能尝试自动化定期更新。 只要把这个Github网址 github.com/bwjoke/BTC-Tra… 发给你的龙虾爱马仕,就能指挥它做任何角度的分析, 很好奇,大家对这样一份数据, 能炼化出些什么奇趣的角度? 希望能在后续看到一些有趣的回响。 Happy vibing & Happy birthday to myself
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