All-en GOLD

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[Zephyr @zephyr_z9]

OpenAI cut Luna prices from $1/$6 to $0.2/$1.20
A 5x price cut
OpenAI begins the price war, with the goal of crushing the Chinese players
Not going after Anthropic's margins yet

[Manchurius Hao — Greeks.live 首席赌狗 @AntonLaVay]

但凡有一点股市的经验，都应该知道，如果“东西卖不动了” 都以一种韭菜能够直观地看到，以财报的形式毫无疑问的体现卖不动，体现出来营收利润同时崩的话。

股票会提前一年甚至更多就已经归零。

我并非在这里踩 $SNDK 或是暗示 $SNDK 已经如此。

只是想说明这个简单的道理：“这些东西不是同步的。”

不是什么股价应该一直涨，然后只有到最傻逼的韭菜都能看到财报明示毫无疑问的崩盘才会下跌。

[本杰明乌萨奇 @Corsica267]

汰汰脑子。

@LizAnnSonders 宏观数据图、就业、通胀、市场广度和长期历史对照。最能明确分辨市场表面叙事和实际动作的账号。着重推荐。

@KevRGordon 广度、板块轮动、因子表现。判断指数质量。推荐。

@LJKawa dispersion、concentration、beta.

@FedGuy12 货币市场管道，联储资产负债表，财政部，债务关系。着重推荐。

@bondstrategist 国债曲线，拍卖，机构债券市场。长端供需和美联储路径的关系。

@ConvexityMaven：MBS凸性、久期、MOVE和利率波动。

@KathyJones 债市基本逻辑。

@CollinMartinCS 信用市场。推荐。

@lisaabramowicz1 企业债发行、信用利差、融资活动和债���市场主题。着重推荐。

@KeithMcCullough 趋势、Quad、价格纪律和跨资产相关性。推荐。

@DariusDale42 增长和通胀的rate of change、regime切换和资产配置。补充前者。

@MacroAlf 利率、美元、流动性和跨资产情景。主要价值是生成可以证伪的宏观假设。

@Callum_Thomas、@MacroCharts：看跨资产图表、长期趋势和极端位置，主要用于生成问题。

@BobEUnlimited：系统宏观、增长—通胀组合、仓位和市场共识与数据之间的偏离。

新闻就路透社一家就行。

[红嘴蓝鹊 @lanque300825]

“当跌不跌，理当看强”是股市中经典的盘面技术分析逻辑。
它的核心逻辑在于：
当股票遭遇重大利空、大盘暴跌或技术面破位等理应下跌的催化剂时，股价却通过横盘震荡或逆势上涨化解了下行压力，这通常意味着市场有强大的主力资金在暗中托盘或抢筹，是多头极强的信号。

[Herman Jin @ShanghaoJin]

Momentum AI basket IV可能在100%之间（用交易量加权平均数，不考虑correlation）

VIX得上升多少才能把correlation���高？correlation不上去，CTA怎么砸semi

[Manchurius Hao — Greeks.live 首席赌狗 @AntonLaVay]

但不能轻视那些已经被Capex搞出PTSD的资本。X上总喜欢强调基本面和产业繁荣，仿佛产业繁荣必然能够转化成股东回报。

问题在于，公司与股票是两个不同的对象。

公司能够创造收入、利润和现金流，却不能单方面决定资本愿意用多少倍数购买这些现金流。基本面决定它是不是一家好公司，资本的贴现率和风险偏好，决定它是不是一笔好交易。

比如， $PLTR 可以是一家好公司。资本曾经给它500倍PE，现在148倍，它仍然是一家昂贵的好公司。但对于股票持有人而言，这是一个极其痛苦的持有过程。

估值提高一倍、两倍或者减半，短期内未必改变公司的产品与经营，却可能决定持有人绝大部分的回报。

上一份财报，资本愿意扩张估值，股价可以从100涨到150；现在资本不愿意给估值，即使交出一份更好的财报，也可能因为倍数收缩从80跌到60。

公司是事实，股价是资本对事实的解释。事实可以越来越好，却不能强迫资本给出更高的价格。

本文由 @coinbase 赞助，Coinbase当前注册流程已经极度简化，且已经支持更多地区的用户交易股票永续合约： https://t.co/qVfgeGoUxQ

欢迎体验，欢迎咨询。

[Adam the Analyst @AdamTheAnalyst7]

野村这篇报告，是顶部信号而不是底部。尤其作为前首席分析师，体会极深

卖方分析师（包括持牌投行分析师，及一切以赚名声为商业模式的分析师），给出“卫星级”目标价，一般都是反转信号，其中只有极少数是底部反转信号，绝大多数都是顶部反转信号。

人性使然，当心智中的线性增长预期还没有破灭的时候，总是有冲动赌一把预期回归，而全然不顾股市的非线性回归事实。

尤其在顶部乐观的，就是前期“踏空”的那批人。因为前期看多的不坚定，名声被别人赚了，所以孤注一掷想翻本。
关注我比较早的人，应该知道我在6月6号判断大顶将至，就是看到这样一个屡败屡战的分析师言��。https://t.co/ABwWNAKNSA

当然，我只是叙述事实，一点也没有嘲笑的意思。十多年前我也是投行的卖方分析师，而我就不幸成为了某次大牛市顶部放“卫星级”报告的首席分析师。但从此我就吸取了教��。

[红嘴蓝鹊 @lanque300825]

每一次的破位下跌，要警惕下行空间被打开，警惕新一轮下跌。
我说这话的时候海力士才下跌6%多，结果收盘下跌14%多！
我知道的东西不高深，我晓得的东西，市场大资金更加晓得。

[徐冲浪 @cyrilxuq]

我更新了github开源的「投资入门指南」，这是一个大版本了，已经2700个star了。

https://t.co/tytoCe37ej

欢迎star、fork、watching，follow我。

后续我会更新一些偏实战经验的东西，比如川普第一次加关税的时候为什么我建议买入，MU 1100的时候我为什么离场了等等。

如果你不慎美股追高被套，存储、半导体追高被套，可以参考一下，希望对你有用，下次不要再半路追高了。

如果有什么想问的问题，也可以点赞本条推特，然后评论留言，有代表性的问题我会回答。

比如类似「为什么cpu接下来比存储会走得好」这种问题。

推特大神很多我做交易不是最顶级的，但是应该是逻辑最充分，而且方法论愿意拿出来，给投资新手免费复用的。

[本杰明乌萨奇 @Corsica267]

很全面

https://t.co/rOUQ2quRXw

[Diamond Rapids @diamondrapids]

@Alex_Intel_ @CreationaIIy @WuMacus @dzinsner @LipBuTan1 With Intel's history and LBT at the helm, any capex hike is a high-confidence signal. End of story, this capex is different from the others

[红嘴蓝鹊 @lanque300825]

并非零零散散的【我的方案】
而是有系统性逻辑的
价格行为学中的“逢高空”逻辑

[Diamond Rapids @diamondrapids]

想到一个最近读到的
He Sleeps in a Storm from a sermon by Albert Lewis, 1975

"A man seeks employment on a farm. He hands his letter of recommendation to his new employer. It reads simply, 'He sleeps in a storm."

"The owner is desperate for help, so he hires the man.

"Serveral weeks pass, and suddenly, in the middle of the night, a powerful storm rips through the valley.

"Awakened by the swirling rain and howling wind, the owner leaps out of bed. He calls for his new hired hand, but the man is sleeping soundly.

"So he dashes off to the barn. He sees, to his amazement, that the animals are secure with plenty of feed.

"He runs out to the field. He sees the bales of wheat have been bound and wrapped in tarpaulins.

"He race to the silo. The doors are latched, and the grain is dry.

"And then he understands. 'He sleeps in a storm.'

"My friends, if we tend to the things that are important in life, if we are right with those we love and behave in line with our faith, our lives will not be cursed with the aching throb of unfulfilled business. Our words will always be sincere, our embraces will be tight. We will never wallow in the agony of 'I could have, I should have.' We can sleep in a storm.

[红嘴蓝鹊 @lanque300825]

@Solid_Spaghetti 最理想化的理论上来说：
下降趋势，只能在上涨到：下降趋势高点连线压力，尝试做空，不能追空。
下降趋势，只能在下跌到：下降趋势低点连线尝试，不能做多，不要追多。
不过
理想很丰满，现实很骨感
下降趋势，不参与反弹是铁律。

[Jukan @jukan05]

Nomura has published a 163-page anchor report, and as always, it’s excellent. I highly recommend giving it a read.

[投资TALK君 @TJ_Research]

做投资时，可以试图去理解市场交易的逻辑线，但切勿线性外推，因为逻辑线都是用来解释市场的。现在市场里面很简单的几个矛盾点
1. 硬件的基本面变糟了吗？并没有，唯一改变的是价格，市场情绪面，杠杆
2. 市场很讨厌花钱的，那不花钱的呢？软件P/FCF很多都10倍以内，但市场不喜欢，认为他们要被AI破坏
3. 那如果AI要破坏软件，谁破坏？模型公司？新的初创？整个IT市场6T，CODING的3倍，如果能落地这个市场，云投入没有回报吗？市场的确看似有逻辑，实际也没什么逻辑，逻辑线都是为了合理化价格的走势，但不一定能预测未来走势。
最后，下跌肯定能安个非常合理的理由，市场短期之内也从不是交易基本面，都是不同力量之间的互相影响，今天宏观，明天CTA，量化，后天战争，能连续提前走位，胜率高的，很厉害，没法反复做到的，也不用灰心和强迫自己去做到，站在自己的舒适圈/能力圈里做好就行。

[Nullable @NullableX]

伊朗战争开启, 触发能源短缺, 各国抛售黄金变现美元买能源 (土耳其,印度等国家3月卖黄金的新闻很容易搜到). 美元需求上升, 美元指数走强, 黄金因为抛售下跌. 这是黄金和美元的对手盘的故事线, 每一次事件的发生都有价格的变化作证. 但是当能源危机缓和后, 被抛售的黄金再次被资金买入, 而不是传统的美债作为储备被买入, 美债利率上升, 债券打折, 但是吸引力依旧不如黄金, so, 我们知道美债遇到了麻烦.

[Nullable @NullableX]

最近的利率飞涨, 长债利率更是上了 5%, 然而黄金竟然有止跌的迹象. 如果现货黄金 XAU 这个"跌不动"的点竟然在 3900 附近, 那我只能说"去美元化"的进度比我想的还要快. 这个也可以说和伊朗战争美国的表现不及预期有关, 美军如果没有天兵的战力, 那世界市场的钱就会用脚投票.

[红嘴蓝鹊 @lanque300825]

@EvelynLiu1311 策略：
你的小双底买回，但设置好止损
高点连线附近先卖出，严控仓位。
等趋势真正突破走牛，任何时候加仓都来得及。
因为我的思维是：回避大风险情况下，才抓赚钱。

[trader-c @TradercBTC]

利弗莫尔一生中至少四次积累了巨额财富，又四次失去了一切。

如果交易是一个知识问题，这件事就无法解释。

一个在市场上赚过一亿美元的人，显然不缺少关于市场运作方式的知识。

他在第一次破产后已经"知道"了导致破产的原因——过度杠杆、忽视止损、在情绪高涨时加仓。

他在第二次破产后更加"知道"了。

第三次之后他甚至写了书来讲述这些教训。

然后他第四次破产了。

利弗莫尔的故事不是一个关于"愚蠢"的故事。

它是一个关于人类认知结构的故事。

一个人可以在理智清醒的时候完全理解某个原则——比如"永远不要把全部资金押在一个方向上"

但在市场剧烈波动、账户利润快速增长、肾上腺素飙升的情境中，那个原则会从决策系统的核心位置滑落到边缘。

不是因为他忘了，而是因为另一套更古老、更有力的决策系统接管了控制权。

丹尼尔·卡尼曼在《思考，快与慢》中描述的"系统一"和"系统二"的区分，在交易中表现得比在任何其他领域都更加尖锐。

系统二——��慢的、理性的、基于规则的思考——是交易策略被设计和理解的地方。

系统一——快速的、自动的、基于情绪和直觉的反应——是交易决策在实际压力下被执行的地方。

一个交易者的"知识"存储在系统二里，但他的"行为"经常由系统一驱动。

学习更多的知识只会让系统二更丰富，但不会自动改变系统一在压力下的反应模式。

这就是为什么交易教育的标准模式——传授知识、教授策略、演示方法——的效果往往令人失望。

它在错误的层面上解决问题。

七种故障模式

如果交易不是一个单一的"知识问题"，那它是什么？

一个更有用的框架是把它看作一个系统问题。

一个交易者的表现是多个子系统共同运作的结果——市场认知、策略设计、风险管理、执行纪律、心理调节、复盘迭代——任何一个子系统的故障都会导致最终结果的失败，但不同子系统的故障需要完全不同的修复方式。

用医学做类比。

一个人头疼，可能是因为偏头痛、高血压、颈椎病、脑瘤、睡眠不足、脱水，或者只是因为前一天晚上喝了太多酒。

"头疼"是症状，不是诊断。如果一个医生对所有头疼的病人都开同一种药，他不是在治病，是在碰运气。

有效的治疗始于准确的诊断，而准确的诊断要求区分不同的病因。

交易中的"亏钱"就相当于医学中的"头疼"。

它是一个症状，可以由多种完全不同的病因导致。

把所有亏钱的人放在一起教同样的课程，就像对所有头疼的人开同一种药。

如果仔细区分，市场参与者的故障模式至少可以被分为几种类型，每种类型的根本问题、表面症状和所需的干预方式都截然不同。

第一种故障模式是规则缺失。
这类参与者对市场的基本运作机制缺乏理解——不清楚买卖价差意味着什么，不知道杠杆如何放大风险，不��解流动性在��端行情中会消失，不明白交易成本如何侵蚀收益。

他们的问题确实是知识问题，但只有他们的问题是知识问题。对这类人，教学是有效的——他们需要的是对市场微观结构、产品特征和风险来源的基础性理解。但这只是起点，不是终点。

第二种故障模式是有认知无系统。这类参与者读过不少书，能说出各种技术指标和基本面概念，但没有一套内部一致的、可重复执行的交易方法。

他们的决策是即兴的——今天根据均线买入，明天根据新闻卖出，后天又因为一个朋友的建议重新买入。每一个单独的决策可能都有某种"道理"，但这些"道理"之间没有逻辑一致性。

结果是他们的交易记录呈现出随机游走的特征，时好时坏，但长期来看被交易成本和情绪化决策侵蚀殆尽。

这类人的问题不是缺少知识，而是知识没有被组织成系统。他们需要的不是更多的信息��入，而是一个把现有信息整合为一致性决策框架的过程。

第三种故障模式是系统和时间框架不匹配。这类参与者偏好短线交易——日内或几天内完成的买卖——但他们使用的决策依据和风险参数并不适配这个时间框架。

短线交易对胜率和盈亏比的组合要求极其苛刻。如果一个短线交易者的胜率是百分之四十，那么他每次盈利的幅度必须至少是每次亏损幅度的一点五倍才能打平，考虑到交易成本则需要更高。

大多数频繁交易者从未做过这个计算。他们凭感觉进出，交易频率很高，但胜率和盈亏比的组合在数学上注定了亏损。

这类人的问题不是策略问题，而是算术问题——他们的交易参数在概率上不可行。

第四种故障模式是选择困难。
这类参与者倾向于长期持有，但不具备评估资产内在价值的能力。

他们可能因为"这个行业有前景"或"这家公司名气大"或"朋友推荐"而买入某个资产，然后长期持��，把"不卖"等同于"投资"。

但长期持有一个被高估的资产���长期持有一个被低估的资产，结果完全不同。

巴菲特的长期持有之所以有效，不是因为"持有"本身有魔力，而是因为他在买入之前做了极其严格的估值分析。

没有估值能力的长期持有不是投资，是赌博的一种伪装形式——只是时间尺度更长。

第五种故障模式是风控真空。
这类参与者可能有不错的市场判断力——他们选择的方向经常是对的——但他们的仓位管理完全失控。

判断对了赚百分之二十，判断错了亏百分之五十。十次交易对了七次，但那三次错误足以抹去所有利润甚至导致本金的永久性损失。

利弗莫尔属于这个类型的极端版本。他对市场方向的判断力在他那个时代几乎无人能及，但他反复在仓位管理上犯同一个错误——在趋势确立后不断加大赌注，直到一次反转就把一切清零。

这类人不需要学习更多的分析方法，他们需要的是在自己和��场之间建立一道物理性的屏障——预设的最大仓位、不可突破的止损线、强制的盈利提取规则——并��把这些规则的执行权从自己的实时判断中剥离出来。

第六种故障模式可能是最令人沮丧的一种：什么都懂但做不到。
这类参与者读过大量的书，学过完整的课程，甚至能够清晰地向别人讲解正确的交易方法。但在实际交易中，他们反复违反自己知道的规则。

止损设好了，到了价位却手动取消。计划只投入百分之五的仓位，看到行情好就追加到百分之二十。知道不应该在大跌后恐慌卖出，但当账户亏损百分之十五的时候还是全部清仓。

他们的问题不在知识层面——他们的知识可能比很多盈利的交易者还丰富——而在执行层面。知道和做到之间的那条鸿沟，在交易中比在几乎任何其他领域都更宽。

这类人需要的干预不是更多的教育，而是执行机制的重新设计——用规则绑定行为，用外部约束替代内部自律，用机械化的流程消除实时决策中的情绪干扰。

��七种故障模式是进化停滞。

这类参与者已经有了一套可执行的系统，并且大部分时候能够遵守纪律执行。但他们的系统在某些市场环境中有效，在另一些环境中失效，而他们没有识别失效的能力，也没有迭代系统的方法。

市场的统计特征不是恒定的——波动率会变，相关性会变，流动性结构会变，参与者构成会变。一个在低波动趋势市场中表现优异的系统，在高波动震荡市场中可能持续亏损。

这类人的问题是缺少反馈回路——他们执行系统，但不分析系统的失效模式，不追踪关键参数的变化，不进行系统性的复盘。

他们需要的不是一个更好的系统，而是一个关于系统的系统——一套用来评估、诊断和修正交易系统本身的方法论。