hit the floor 氵庭芳

[hit the floor 氵庭芳 @coldbewarmer]

我爱人类，不爱这个世界。

[Lee1ng @lilaoshizuikeai]

一切的一切，就像世界大战的前夜

[硅谷居士 @SVScholar]

国内的QDII 美股基金要扩容了！

我以前反复讲过，国内的普通投资者们，可以去券商开户，用人民币直接购买国内基金公司发行的 QDII（Qualified Domestic Institutional Investor，合格境内机构投资者）基金，从而购买美股资产。

在过去几年里，QDII基金的规模突飞猛进。

在 2019 年 8 月，中国只有 150 只QDII基金，总规模仅为800亿元左右。

到了 2026年 7 月，QDII基金总数达到了 330 只，总规模突破了一万亿元！

换言之，在接近 7 年的时间里，QDII基金的总规模增长了12 倍，平均每年增长约45%！这种增长速度，令人瞠目结舌。

我先前分享过几款优秀的美股 QDII 基金，比如：

- 博时标普500指数基金 513500
- 国泰纳指基金 513100
- 嘉实纳指基金 159501
- 易方达纳指基金 159696

不言自明，中国的基金公司需要拿到国家外汇管理局的外汇额度，才能将投资者的人民币换成外币，购买海外的股票和基金。

随着海外投资的需求激增，外汇局多次扩容。截至目前，QDII累计批准总额度已突破1760亿美元。

下面是QDII 近几年新增额度发放的历史。

- 2021年：90.2 亿美元
- 2022年：100 亿美元
- 2023年：50 亿美元
- 2024年：200 亿美元
- 2025年：21 亿美元
- 2026年：53 亿美元

近日，国家外汇管理局宣布：新的QDII额度会尽快发放。

这对于美股基金的投资者而言，绝对是天大的好消息。

如果新额度的规模足够大，能显著缓解场外基金的限购问题。当然，场内基金的规模也会变大；这也会降低交易价差。

目前，有些美股基金的规模已达数百亿元。不难想象，在不久的将来，就会出现千亿元级别的美股基金，尤其是标普500指数ETF和纳斯达克100指数ETF。

历史数据表明，这些QDII基金在海外股市上，挣到了天梁的美元财富。这既有利于普通投资者，还让参与的基金公司、券商和银行获益。

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#财务自由 #财富自由 #投资理财 #美股 #美国 #股票 #基金 #投资 #ai #纳斯达克

[hit the floor 氵庭芳 @coldbewarmer]

@ximihoo1 3日线反弹，应该会走到下个月

[卢尔辰 @erchenlu1]

很多人不知道，峨眉山其实有股票，代码000888，也常被称为“佛教第一股”。

1997年上市至今，累计股价回报约4–5倍（未计分红），在A股旅游板块中属于长期表现不错的公司。

表面上，它卖的是门票、索道、酒店和旅游服务；往深一层看，真正持续创造客流的源泉，是峨眉山作为普贤菩萨道场的宗教地位。

索道可以修，酒店可以建，景区运营模式也可以复制，但上千年的佛教文化、朝圣传统和信仰认同，很难复制。

财报里看到的是旅游收入，财报外真正稀缺的，是佛教赋予它的品牌、意义和持续客流。

[越南大叔 @ChuTrieuViet]

人为什么容易被贫穷困住？

讲一个朋友家住家阿姨的故事

朋友准备移民加拿大，跟了他们几十年的住家阿姨一下子失业了。

我和老婆商量后决定，让阿姨先来我们家工作。等朋友拿到加拿大国籍，回越南定居后，阿姨再回去继续做工。

老婆同意了。

阿姨却说不行。

原因很简单——她不会骑摩托车，也不会骑自行车。以前租的房子就在朋友家附近，每天走路就能到，而我们家稍微远一点，她说来不了。

无奈，这件事只能先作罢。

过了段时间，阿姨又答应了。

原来，她丈夫每天骑摩托车送她来过来。

可时间久了，丈夫的耐心也渐渐被消耗殆尽。阿姨终于鼓起勇气，学会了骑自行车。

然而新的问题又出现了。

因为骑的是一辆二手自行车，经常掉链子。每次一掉链子，她就把车扔在院子里，因为既不会修，也不知道去哪里修，只能等另一个阿姨过来帮忙。

阿姨需要阿姨帮忙

你大概很少听说过这样的事情。

那为什么不买一辆质量好一点的自行车呢？

因为没钱

很多人以为，贫穷只是收入低一点、生活苦一点。

其实，贫穷更可怕的地方在于，它会不断限制一个人的选择，剥夺一个人学习新技能、解决问题和提升效率的机会。

不会骑车、不会修车、买不起一辆更可靠的自行车，这些在很多人眼里都是微不足道的小事；但对于一些人来说，每一个小障碍都会变成新的困难，而这些困难又会继续加深贫穷。

于是，贫穷就形成了一个闭环。

真正困住一个人的，很多时候不是贫穷本身，而是贫穷带来的能力和资源缺口，以及越来越狭窄的人生选择。

[hit the floor 氵庭芳 @coldbewarmer]

@big_hunter11 目前打出的最高点1946，是否是反弹结束了呢

[加密大猎手 @big_hunter11]

为什么我认为比特币熊底或在4.8-5万？

昨天我在更新比特币熊市下半场剧本时之所以认为熊市底部在下跌通道中线（对应的位置在4.8-5万区间），而不是通道下沿（对应的位置在3.7万-4万区间），除了因为通道中线位置与多次经过验证的熊底支撑线CVDD重合外，还有一个重要原因就是量价关系显示比特币的下跌动能在衰减。

本轮熊市已经出现了三波大跌：
熊市上半场有两波，熊市下半场已经出现了一波，预计还有第四波下跌；

这三波的下跌幅度依次为36%、39%、30%，第二波下跌幅度大于第一波，第三波下跌幅度小于前两波；

相应地，第二波下跌成交量大于第一波，而第三波下跌成交量小于前两波；

这说明熊市下半场比特币的下跌量能出现衰减；

所以可以合理猜测，第四波下跌成交量会略小于或者等于第三波，下跌幅度也略小于等于第三波，这样算出来的熊市底部在4.8万-5万区间，这是乐观情形的熊市底部。

当然也不能排除第四波下跌成交量放大的可能性，这种情况下有可能会跌至下跌通道下沿，对应的熊市底部在3.7-4万区间，这是悲观情形的熊市底部。

目前看来乐观情形出现的概率更大。

上述分析仅供参考，不作为投资建议！

#BTC #比特币 #熊底

[加密大猎手 @big_hunter11]

相比比特币，为什么下轮周期我更看好以太坊？

下轮周期加密行业的主要叙事有：

美股代币化：与传统股票相比，代币化股票交易门槛更低，与加密货币相比，美股更有价值支撑，所以代币化美股有可能成为CEX上主流的交易标的；

AI+区块链：AI 是当前最大科技趋势，全球AI投资和关注度远超加密。区块链能解决AI的核心痛点——中心化、数据所有权、验证性、可组合性。

稳定币：加密市场最接近“实用工具”的产品，已从边缘走向主流金融基础设施，持续产生真实需求和网络效应。

而以太坊这三个叙事上均处于领先或主导地位：
代币化股票以太坊占比超过35%；
稳定币供应量占比超过50%；
AI+区块链方面推出了旨在解决 AI Agent 之间的商业交易信任问题的ERC-8183。

所以下轮周期仍然有比较强的上涨动力。

比特币本轮周期表现强势的主要动力：比特币现货ETF，比特币财库公司（DAT），而ETF红利已经基本兑现，DAT模式在去年一度非常火热，但是目前已经被证伪，连微策略都开始卖比特币了。下轮周期比特币缺乏强有力的上涨动力。

所以相比之下，我更看好以太坊。

上述分析仅供参考，不作为投资建议！

#比特币 #以太坊 #BTC #ETH

[加密大猎手 @big_hunter11]

海力士短期剧本

海力士昨天出现弹簧效应后，今天继续反弹，进入阻挡区域1，最高到217.1万韩元，并触及了短期供应线。

从量价关系来看，图中的两个阻挡区域套牢盘都比较多，短期内向上突破的难度较大；而今天的反弹成交量较小，说明买盘后继乏力；

而且昨天弹簧效应跌破支撑位时的成交量较大，说明市场上供应较多，所以主力需要进行二次测试来确认供应是否已经枯竭，从资金逻辑来看，只有供应枯竭后主力才有动力向上拉盘。

所以短期内海力士继续向上反弹，突破阻挡区域1的概率较小，而低位震荡再次测试前低的概率较大。所以要避免追高。

关于调整时间，之前海力士有过三次类似调整：
第一次调整（2025.7.11-2025.7.22）持续了6周；
第二次调整（2025.11.11-2025.12.16）持续了5周；
第三次调整（2026.2.26-2026.4.2）持续了5周。

需要注意的是，本文的调整时间是指从开始回调到下一波上涨趋势启动之前所消耗的时间，既包括纵向下跌，也包括横向调整。而昨天分析所说的完成调整指的是纵向下跌。

由于本次调整的跌幅和成交量比之前三次调整都更大，所以调整时间大概率会更长一些，预计不会少于6周。

本次调整从6月25日开始，那么结束时间在8月初的概率较大。

上述分析仅供参考，不作为投资建议。

#海力士 #SKHY #存储

[华尔街观察 Xtrader @cnfinancewatch]

中国人饮食，最大的问题是：

合桌吃，互相传染疾病不说，量不好控制，导致吃隔顿、隔夜菜。

不新鲜还容易得脾胃病。

最好不要那么节省，吃都是为了人不是让人为了吃。

[想赚钱的坤 @kun66666677]

Codex 中文 X 创作者必装 Skills，这几个是我筛完真正好用的。

写作、去 AI 味、涨粉、情报、配图，一套直接拿下

1⃣. Humanizer-zh

这个排第一没争议。专门把 AI 写的中文改得更自然，像真人写的。超级实用，尤其是币圈，我自己都在用，极力推荐

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少走弯路，直接抄作业。

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3. x-research-skill

X 上做 Alpha 内容必须装，快速搜推文、拉 thread、监控账号、做 sourced research。别人还在翻 TL 的时候你稿子已经写完了。

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内容研究写作流

选题→资料→提纲→引用→初稿，一条龙。适合 X长文、Newsletter、深度内容，不用在几个工具之间切来切去。

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5. ian-xiaohei-illustrations

正文配图不是随便插张网图。把文章里的观点、流程、情绪画成"小黑"风格插图，thread 视觉直接升一档。

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6. guizang-social-card-skill

写完 thread 用它做小红书图文和公众号封面。一篇长文拆成多张卡片，内容多平台分发不用重做。

https://t.co/At01BoVZ09

7. baoyu-skills

视觉工具箱

封面图、信息图、结构图都能做。文章包装和观点可视化的工具箱，不会设计也能出像样的图。

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[CrossWall 机场/VPN 官方 @crosswall8]

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[Koda @wadezone]

听一个在公安系统干了十几年的朋友说完，我后背直冒冷汗。
他说现在很多人，微信等于没穿衣服，自己还不知道。
我当时还不服气，觉得我平时用微信已经够小心了。
结果回家按他说的路径一查，脸都绿了。

[比特进 @roger73005305]

你八字里面有食神，你就适合干KOL，
有偏印你就擅长逻辑分析，深度复盘，
有七杀你就适合顶着抗波动，适合交易，
有偏财就适合搞投资或则投机，

当然这只是简单分析，要想分析的非常准，
门槛还是很高的，
比如我学习分析杀印相生这个格局都学了很久，

一个人的适合的舞台和天赋，
出生的时候生辰八字已经提前写好了程序。

努力有用吗？一个人是否努力也是八字里面的东西，
运气好有用吗？ 运气也是写进了八字里面了。

个人意志几乎为0，逆天改命都是年轻人喊的口号。

[qinbafrank @qinbafrank]

CSP（云服务商）部署性价比高的开源模型并转售Token的意义在于：1）CSP商业模式的重塑；2）摆脱AI商业化只看闭源前沿大模型ARR的窘境（CSP业绩表现同等重要）。昨天Coinbase的AI成本工程化的实例，用工程手段把成本支出给压下来——路由到开源模型、缓存命中率从5%提到60%、上下文精简，方向完全不是“少用”而是“更便宜地用更多”。势必会带动很多企业跟进，当然coinbase本身就是科技企业，有能力配置自己内部的AI操作系统。但是大部分企业其实没有这个能力的，最后还是要去依赖于云厂商。

CSP部署高性比价比的开源模型能显著降低自身边际成本，并提升 AI 相关业务的利润率。这正是当前云厂商（AWS、Azure、Google Cloud，以及国内阿里云、腾讯云等）大力推动开源模型上云的核心商业逻辑之一。

1、为什么成本会更低？
与转售闭源前沿模型（通过 Bedrock、Azure OpenAI、Vertex AI 等渠道销售 Claude、GPT、Gemini）相比，部署开源模型（Llama、DeepSeek、Qwen、Mistral 等）的边际成本优势明显：
1）无模型授权/分成成本
转售闭源模型时，转售闭源模型：CSP 拿到的分成比例有限（通常 20-50% 不等，具体看合同），还要承担模型方的定价压力。

自托管开源模型转售，开源模型基本零授权成本，CSP 只需承担自己的算力、电费和运维成本。CSP 几乎拿走全部 markup（扣除算力成本后）。因为定价可以参考开源社区实际成本 + 合理溢价，空间更大。

2）硬件与推理优化控制权
CSP 可以用自家定制芯片（AWS Inferentia/Trainium、Google TPU、阿里云自研芯片等）深度优化开源模型的 serving（量化、批处理、投机解码、vLLM/TensorRT-LLM 等）。开源模型在相同硬件上的实际推理成本通常只有闭源模型的 1/5～1/10 甚至更低。

3）规模效应与利用率提升
CSP 拥有海量 GPU/加速器集群，部署开源模型后更容易实现高利用率（尤其是中低复杂度、高频任务）。高利用率直接摊薄固定成本。

2、这会带来实际的商业效果
1）CSP 能以更低价格向客户提供“够用”模型，同时保持较高毛利。
2）这有助于吸引大量中小企业和成本敏感型大客户，提升平台整体 AI 收入规模和粘性。
3）在多模型路由场景下，CSP 还能通过自家 Gateway 把简单任务默认路由到开源模型，进一步提高自家平台的综合利润率。

单个企业AI支出降低（例如coinbase）但采用AI的企业更多了（总盘子更大）

多家云厂商已经在这么做：
AWS Bedrock 大量上架 DeepSeek、Llama 等开源模型；
Google Vertex AI Model Garden、
Azure AI Studio 也大力推广开源选项。这不是慈善，而是利润驱动。也是重塑了CSP的成本结构。

3、更大的意义
1）之前AI商业化市场首先看前沿闭源大模型厂商的ARR，特别是Authropic的ARR。在对股市的影响层面上模型ARR的权重高于csp的云业务增速；

2）但是coinbase的工程化实践也说明了开源模型在高频、低价值场景下的作用。站在云厂商的角度，大量的数据中心和算力投入都是csp在主导，如果它们不能在商业化上占据主导地位，那确实投入产出不成比例。

3）csp部署开源模型，占据高频中低价值业务场景，改变成本结构，对于csp是非常大的利好。csp的商业化回报更好，自然他们的庞大资本开支ROI就更漂亮了。

这也会大大提升整个AI商业化的进程，加快企业采用AI的步伐。未来看AI商业化，就不能只盯着大模型厂商了、CSP的业绩表现也同等重要，而不只是第二权重了。

总的来说
CSP 部署性价比高的开源模型并转售 Token，是当前提升 AI 业务利润率的最有效路径之一。它本质上是把“模型层”商品化后，CSP 把价值更多地转移到基础设施 + 平台服务层（托管、优化、路由、治理、安全）。

这与昨天聊到coinbase的“企业 AI 采用进入成本工程化阶段”高度一致——CSP 正在成为企业多模型架构中的关键“中间层”，既帮客户降本，又自己赚取更高比例的利润。

未来趋势很明确：
闭源前沿模型继续走高端溢价路线而 开源模型 + CSP 托管 将成为中低端和高频场景的主力。能把开源模型 serving 做到极致低成本 + 高可靠的 CSP，将在 AI 时代获得显著的利润率优势。

[华尔街没有名字 @WallStreet0Name]

蓝线，费城半导体指数
黄线，白银etf

你们认为半导体存储就是年初的黄金白银？
还是这次不一样？

[中国政经事实ChinaFacts @ChinaMacroFacts]

非常好的文章，又学到很多。

我还是在担忧一个问题，就是此前讲过的利润大到宏观影响的问题，这是历史没有触碰过，在当今国际环境中又不得不去思考的。

凭什么这几家存储企业能在人类历史上最陡峭的产业革命中，将获取超过总投资1/3甚至1/2的利润？

我能想到很多答案，但我都不满意。

[ye.koi✌️ @yekoikoi]

一张 随想图。

纯粹的剧本图，没有任何参考意义。

[Killa @KillaXBT]

I can tell you for a fact...

The moment $BTC flips 83K, go long on everything.

That’s the real structural confirmation that the trend has shifted.

[Killa @KillaXBT]

The next correction on S&P should mark the true $BTC bottom according to history.

Lets see if we repeat, 2015, 2018 & 2022.

[hit the floor 氵庭芳 @coldbewarmer]

@WallStreet0Name 1.5x杠杆