麦田

Taking risk with enough luck!

[周览资源 @grgerwcwetwet]

清华内部绝版老书《解决问题的策略与技能》，专注实战提升解决问题能力。

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[Dongxi 东锡 NLP @dongxi_nlp]

非常喜欢。

System 1 和 System 2 我们已经比较熟悉：System 1 是快思考，依赖直觉、经验和模式识别；System 2 是慢思考，负责分析、推理与反思。

作者向两端拓展：向下引入 System 0，关注身体结构与物理动力学；向上引入 System 3，关注语言、文化、共享符号与社会互动形成的集体智能。

System 0 -> System 1 -> System 2 -> System 3

Body -> Intuition -> Reasoning -> Collective Intelligence

身体 -> 直觉 -> 理性 -> 社会

构建了一个跨越身体、个体认知到社会的多时间尺度框架。

[qinbafrank @qinbafrank]

@oragnes 比特币价格跟全球M2关联度不大、但是跟美元流动性（美国银行准备金是其核心组成）相关性很高。https://t.co/mS7BWRKA6K

[Kay Capital @keyahayek]

Excited! 长者诞辰 100 周年纪念币打新最简化流程

抽签报名时间截止 8/24 12:00

不建议下载 App、交互非常反人类。直接支付宝搜索小程序「金币云商」，首页「江泽民诞辰 100 周年金银纪念币」banner。

勾选左下角全选=>一键参与。支付 49560 元保证金，建议信用卡，因为中签率如金币目前只有不到 5%，十多天的资金占用刚好还在信用卡的免息期，这么小概率能不能中，就要看历史的进程了🐸

官方渠道自带一个类似闲鱼+质量检验的二级市场，后期是可以交易的。

闷声大发财，这是坠吼的！

[Fang @FLMdongtianfudi]

靠远见成为亿万富翁的李笑来最近推荐了两本书：The World After Capital和《未来呼啸而来》。

如果你想未来二十年财富增长百倍千倍，这两本书你一定要看！

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[Leto Bao @leto_bao]

两句话总结：
1. 每次 All in $SPMO 的第一大持仓，回测十年年化34.56%
2. 目前 $SPMO 最大持仓是 $MU

[Hao HONG 洪灝, CFA @HAOHONG_CFA]

Nate Silver’s books @NateSilver538 are launching in China in simplified Chinese for the Chinese audience. I’m honored to write a recommendation for Nate’s book.

Nate Silver 这本书很好地解释了为什么市场预测如此困难，尽管技术已经取得了显著的发展，而信息量爆发式地增长。并非所有的信息都是有用的信息，很多都是噪音，覆盖了真正有效的信息。

一个好的分析师，可以帮助投资者有效地过滤掉那些有害的噪音，而不是什么事情都要指点江山蹭流量。同时，要区分风险 vs 不确定性，知道什么情况下用什么模型，以概率的角度来分析现实的市场。

[周览资源 @grgerwcwetwet]

一个人真正变强的开始：祛魅

很多人迟迟不行动，并不是能力不行，而是把外界想得太厉害了。
对成功人士、组织、关系的过度神化，本质上是在无形中压低自己。
神化往往来自不了解。
当我们只看到结果、标签和光环，就会高估他人、低估自己，忽略了自身已经积累的经验和能力。

《祛魅》这本书，有一个反复出现的提醒：
对世界祛魅，本身就是一种认知升级。

作者从七个层面展开：
关系、群体认可、被爱、痛苦、自我存在、控制感，以及社会关系。
不是教人否定一切，而是拆掉那些我们早已习惯、却从未察觉的心理滤镜。

很多焦虑、自卑，其实都源自对他人和世界的过度想象。
世界并没有想象中那么精密，很多时候只是“草台班子在运转”；

别人没你想的那么强，而你也没自己想的那么差。
与其仰望、比较、内耗，不如把注意力收回到自己身上。
看见真实的世界，也看见真实的自己，才是变强的起点。

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[Miles Ma @miles_mazy]

别的不说，每次出去有个万把块的证书做背书，不香吗？

在哪都一样，你有案例有背书，就是更容易接到单，赚钱必备

[爱吃折耳根的Ace @_zheergen]

量化必看：用梯度下降自动生成最优支撑阻力线

强烈推荐给想把支撑阻力线真正自动化的朋友。

这支 neurotrader 仅 6 分钟的硬核视频，专门解决传统技术分析手工画线因人而异、无法自动化的痛点。

视频展示了一个非常优雅的数学算法：如何用 Python 自动计算并绘制满足约束条件的最优趋势线（Support & Resistance Trend Lines）

核心三步走：

1️⃣ 先用最小二乘（OLS）做初拟合
2️⃣ 找到偏离最远的极值支点（Pivot）
3️⃣ 再用带约束的梯度下降，微调斜率，让趋势线完全包住所有价格且残差最小

最终结论很明确：这个算法只有一个参数（Lookback 窗口长度），解决了「主观画线」问题，为后续趋势线突破策略和通道交易打下了坚实的数学基础。

建议收藏，配合代码一起看。看完就能掌握一套可直接落地的自动化趋势线方法。

[Dr.Wang @HotmailfromSH]

美国临床心理学家Jonice Webb曾提出一个概念：童年期情感忽视（CEN），指的是一种由于父母没能给予孩子足够的情感回应所造成的创伤。

建议感兴趣的推友可以读一读他的著作「Running On Empty：克服童年情感忽视」

他提出处理情绪的 4 步流程IAAA：识别（Identify）、接受（Accept）、归因（Attribute）、行动（Action）。

作者认为在情感上被忽视的儿童的成年生活中出现的 10 个主题为：

1、空虚感；
2、反依赖（例如，抵制依赖）；
3、不切实际的自我评价；
4、对自己没有同情心，对他人有很多同情心；
5、内疚和羞耻；我怎么了？
6、自我导向的愤怒，自我责备；
7、致命的缺陷（如果人们真的了解我，他们就不会喜欢我）；
8、难以滋养自己和他人；
9、自律性差；
10、述情障碍,对情绪的意识和理解能力差。

[天策 @Leobai825]

录口播绝对是人生进步最块的方式之一

这样的话，在生活中每一次说话都会想如何给个钩子让人听下去，预想听众可能的问题
如何用案例佐证，如何最大程度压缩信息密度
如何三句一反转让人没有办法从你的故事里走神
如何把信息巧妙打入听众脑中

绝对是顶级元能力，在生活中沟通，降维打击

[Jason Z @JasonZX]

Intel CEO陈立武的这个访谈信息量很大：“...我过去不投资内存，因为它像商品，但现在情况不同了，有很多新技术涌现。我偏爱的一个项目是研究内存的新架构，我聘请了我的好朋友李硕熙(Seok-Hee Lee)他以前掌管SK海力士，所以你大概能猜到我在想什么，我们还没准备好公布。”

[动物园园长 @weiyux2021]

国产绝不踩坑的8大神级平替：

1. ​​吸尘器​​——戴森三四千，小狗做了20年吸尘器，31000帕吸力，几百块搞定。

2. ​​吹风机​​——戴森两三千，科西13万转高速马达，200多。

3. ​​高端锅具​​——双立人纯钛铁锅一千多，给双立人代工的三禾只要小几百。

4. ​​洗地机​​——市面上两三千的，德尔玛能弹能喷、吸力大、高温自清洁，几百块。

5. ​​人体工学椅​​——动辄两三千，联丰靠背多档调节、延长脚托、带风扇散热，两三百；宜家阿勒夫耶一千多，联丰300不到。

6. ​​行李箱​​——新秀丽1000多（ABS+PC材质），悠客给新秀丽和外交官代工，24寸铝框才100多。

7. ​​电饼铛​​——利仁从95年开始专做，30年老品牌，网上几百万条评论，很多大牌在模仿它，价格还比利仁贵。

8. ​​保温杯​​——哈尔斯是国产保温杯上市企业，品质样式不输大牌，价格亲民。

[trader-c @TradercBTC]

《Trading Systems and Methods》这书太tm顶级了

如何成为一名优秀的交易员

把这本书啃透了就是专家了

涵盖的太tm广泛了，woc

其中的程序化的部分直接把我之前一些直觉性的想法实现了，牛逼

就是太tm多了

[LanfAI @Huahuazo]

说实话，我一开始压根没觉得这玩意儿能比通用AI强到哪去，直到把手里那堆论文和笔记全喂进去之后——好家伙，我是真服了。港大搞的这个DeepTutor，GitHub都快冲到3万星了，确实有点东西。

它跟我用过的那些一问一答机器人完全不是一回事。你只管把教材、论文、笔记全丢进去，它就老老实实照着你的资料来：

1️⃣ 解题的时候把推理链条给你掰开揉碎了讲，一步步清清楚楚
2️⃣ 自动出题还带批改，完了再给你生成针对性的练习
3️⃣ 碰上复杂主题直接帮你调研，最后整理成结构化的报告
4️⃣ 抽象概念一键转成图表、动画、互动内容
5️⃣ 全程记着你的进度和薄弱环节，动态调整学习路线

支持各种RAG引擎、本地模型、Skills和长期记忆，Docker一键自托管，Apache 2.0开源。怎么说呢，比你干巴巴地问通用AI靠谱多了，人家是真能摸清你学到哪了。
🔗 https://t.co/cWIgB0vaqb

[郭宇 guoyu.eth @turingou]

这种对生活的想法很有意思

[麦田 @microkiwis]

一个我没法排除的反证:GPU 二级租赁现货价我拿不到(付费源)。

如果二级市场租金正在崩,那"签约远快于交付"就是过剩的前兆,而不是紧张的证据。这一条无法证伪,所以上面全部只是中等信心。

不构成任何投资建议。数据全部来自各公司 10-K/10-Q 原文。

[麦田 @microkiwis]

把 MSFT、META、AMZN、GOOGL 四家 FY2024–2026Q2 的申报文件逐条读完之后,我原来那个问题问错了。

我想问的是"AI 数据中心到底是产能过剩还是不足"。数据不支持这个二分。

[麦田 @microkiwis]

所以我现在的读法是:瓶颈已经不在芯片。
它转移到了电力接入、建设周期、以及开发商的资本获取能力。
佐证:GOOGL 未投用/在建资产已占总固定资产 22.8%(META 21.6%,AMZN 13.4%)。钱花了,东西还没变成产能。

[麦田 @microkiwis]

META 也在做同类动作:约 280 亿残值担保 + 20% 权益的数据中心合资公司 + 123 亿的关联租约承诺。

这类结构的存在只说明一件事:第三方开发商拿不到独立融资,需要借 hyperscaler 的信用。

如果资本市场愿意自己给这些项目定价,没人需要做 backstop。