美股|半导体|AI|Crypto 18 年账户实盘:21 万 → 220 万 → 89 万 AI产业研究|交易复盘 | 用程序员思维拆解市场 浙大 CS 硕士|大厂工程师 | 前Web3

Joined July 2024
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Thoughts on memory: Anyone who thinks compute will stay in shortage while memory slides into oversupply must be smoking something. Compute and memory are destined to tighten together or deflate together. One cannot die while the other survives. By the same logic, the pods shorting memory and going long HDD are out of their minds. How do you think HDD isn't joined at the hip with memory? You really think HDD stays safe if this cycle rolls over? In the end, all of this comes down to nobody having conviction about what happens after 2027. Historically, we have watched P peak one to two quarters before supply ramps, then Q expands and the entire profit pool collapses. But everyone forgets that this cycle runs on nonstandard products, unlike PCs, smartphones, and general purpose servers, and that it was triggered by factors different from past cycles. This is because of the boomers who still see memory as an industry where you make a killing in the upcycle and lose your shirt in the downcycle. These self proclaimed veterans view memory through the lens of their past experience, and since they drive the market and set the stock prices, memory trades at such a low valuation. What I keep saying is that a sharp collapse like in the past is impossible. A gradual decline is possible. But even if Samsung and SK Hynix margins were cut in half from current levels, they would still trade at a P/E in the teens. That is still roughly half of HDD valuations. Personally, I think that as memory prices fall, other sources of demand will absorb the supply at each step down. In particular, I expect personal AI demand, led by local AI, to emerge. Looked at another way, for local AI to take off, the hyperscaler driven spike in memory prices has to be brought under control. At current memory prices, local AI can never diversify. Just as mainframes gave way to PCs and the cloud gave way to smartphones, each time carrying the cycle from P into a Q expansion phase, I think this AI cycle will also move from frontier labs to local open source AI. Based on these historical precedents, I believe local AI will take over the memory cycle from the frontier labs and carry memory demand. I am not saying memory prices will hold for more than a decade. Memory P will fall at some point. But what is different from the past is that new consumer devices and new consumer demand, such as open source driven local AI, will support the floor for memory. So the market right now keeps discounting these stocks out of fear of a memory peak nobody can time. This discount is being driven by boomer investors who dismiss the idea that AI supports the downside and keep pushing the view that earnings will collapse and the trough will revert to past levels too. My point is that this is completely wrong.
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Replying to @LucretianDelta
这个文章我反复阅读,真的说出了我的心声。我之前一直在寻找交易的圣杯,很长一段时间在亏钱之后就会自我攻击,觉得一定是因为我研究的不够深入,我坚持认为必然存在某种方法可以让我持续的赚钱,虽然我也无比清楚,那么多比我聪明的人,为什么他们没有持续赚到钱。难道是因为他们不努力研究嘛?不管是能力和经验,我与那些职业交易者们都是无法比拟的,可我仍旧不愿放弃去寻找圣杯的执念。 在股价的反反复复上涨和下跌的过程中我总觉得到处都是机会,我可以把握住机会。一个觉得到处都是机会的人总是跃跃欲试急不可耐的。而我又恰好赶上了一轮上涨行情,去年底还有今年1-3月份我买入了存储,我从21万做到220万,又回撤到80多万。几个账户加起来,如果按高点算,回撤了三百多万,虽然我没有亏到本金,可曾经拥有的感觉让我痛苦无比。 加上我当时公开了自己的实盘记录,粉丝的关注也给了我很大的压力,清仓后我如释重负。其实最初公开的时候我并没有想过账户会迎来爆发式的增长和下跌。我只是单纯的想去记录这个学习过程,同时想去尝试自媒体。 我一度不能坦然接受自己的"错误",我可以接受损失掉这部分钱,但是却对自己的操作耿耿于怀:为什么不止损,定的纪律为什么不执行,天天学的都是什么啥等等。在下跌后的复盘中,我承认自己把生活中的这种自我苛责搬到了股市,一如我当初责怪自己找不到交易圣杯一样,我总是觉得自己可以做的更好,那也就意味着我认为当下的自己做的不行。 中过彩票的人脑子真的是坏掉了的,我曾以高位为锚点想去证明自己有能力再次拿到大结果,但7月后的市场并不好做,然后我就开始摆烂等待,培养在这个市场中最难得的品质: 耐心。加上工作确实也很忙,1岁多的女儿也需要照顾,我没有那么多精力投入市场、投入自媒体,更重要的是我没有那么多心气儿了,我真的太菜了,在术的层面还没有做到融会贯通,在道的层面还没有做到知行合一。 我也一度怀疑自己能给读者们带去什么,很多内容想发最后觉得不满意都会放弃,这个账号近期涨粉也停滞了,我希望被更多人关注,赚点奶粉钱。如果你对什么内容比较感兴趣,欢迎留言一起交流。
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AI Fundamental 仍强,但最舒服的主升段已经走过 3X Long Labubu @labubu_trader:接下来值得等的,不是继续追 AI Winner,而是 US10Y 稳定回落后的 Rotation 长端一旦见顶,资金可能转向 BTC,以及 KRE、IWM、RKT、XLU 这批被高利率压制最久的 Losers
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babybus出品必须精品 我们只买在底部 追涨不是我的风格。我认为会涨很多 会刷新历史新高 但是推荐买入必须严肃。涨了喊涨 跌了喊涨那个不是babybus。
Replying to @BabybusFL
avgo才涨了10%不到就不能继续买了?你的意思是涨20%就应该清仓avgo?
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不知道你和我是否有一样的疑问:公司要怎样用 AI 才能回本?为什么 AI 看似提效,但是团队整体产出没有增多? 这是我这两周在深入思考的问题,先说结论,后面配合上我引用的案例 1. 看平均情况,AI Token支出回本其实不难 2. 很多人用 AI 优化的task,看似提效,却不是整件事情的卡点 3. AI 优化的效能还是被以人为中心的旧流程卡死,不够 AI native。企业需要改革,AI新流程可以激发更好的创造力和效率 Ramp 用 7 万多家美国企业的支出数据做统计,7 月中位数公司每个员工每月只花 11.95 美元 [1]。美国雇主为一个员工付出的综合成本是每小时 49.46 美元,按全职工时折下来每月 8,500 美元左右 [2]。AI 只要让这个人每周多产出 30分钟,这笔钱就回本了 单个任务上的提升也是实打实的。宝洁做过一个 776 人的实验,一个人带着 AI 做出来的产品方案,质量追平了没有 AI 的两人小组 [3] 那为什么很多公司上了 AI,整体却没快多少? 我做推理优化,第一件事是先看请求慢在哪。瓶颈不在的地方,优化得再好也没用。公司用 AI 是一个道理 举个假设的例子(防杠,真实项目比这复杂很多):一个需求从提出到上线要 10 天,写代码 2 天,剩下 8 天在 review、对齐、排期、等审批,或者推理环境崩掉,导致部分项目重做。AI 把写代码压到半天,总时间从 10 天变成 8.5 天 代码快了 4 倍,整件事只省了 15% 今年有个 515 家创业公司的实验 [4]。所有公司拿到同样的 AI 额度、模型和技术培训,唯一的区别是案例课:随机一半看的是别的公司怎么围绕 AI 重排工作,另一半看的是普通创业案例。结果前一半的整体收入是后一半的 1.9 倍 工具一模一样,最大的区别在于 所以很多公司在考核 AI 使用率,我觉得考核错了。用得多不等于做得快 作为 manager 我的建议:先删流程,再简化,最后才上 AI 你们公司用上 AI 之后,哪个环节真的变快了,哪个一点没变? 出处 [1] Ramp AI Index 2026 年 8 月报告 ramp.com/data/ai-index-augus… 样本量见 6 月报告 ramp.com/data/ai-index-june-… [2] 美国劳工统计局,雇主薪酬成本,2026 年 6 月 bls.gov/news.release/ecec.nr… [3] The Cybernetic Teammate,NBER 工作论文 33641 nber.org/papers/w33641 [4] Mapping AI into Production,Kim、Kim、Koning,2026 papers.ssrn.com/sol3/papers.…
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观点不变。 1. 仅就数学上来说加一次是最优解; 2. 没什么实际加息基础,加得越快之后降的越快; 3. 世界上不止一个美国,把非美市场的中、欧、日结合起来看。财政部追求的是对日升值,不是全面升值。
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债务上限触发不会让市场马上超级大暴跌 但是会让利率长期高位。长期高位利率会带来 美债利率长期高位 → 房贷/企业融资成本高 → 投资和消费下降 → 企业利润增速下降 → 经济放缓 → 信用风险上升。
Replying to @BabybusFL
大师还是想问一下,一个是 bpc 给的债务上限触及预测说是 2027H2,q1 美股有没有可能继续冲高。另外一个是几次债务上限触及都没有想象中特别的大跌,2011 标普跌了 17%,2013 跌了 4%,2021,2023,2025 都没有跌,为啥这次会给一个戴维斯双击式的大跌预期,而不是标普十几个点以内的健康回调
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My conversation with Sam Altman (@sama), co-founder & CEO of @OpenAI. 0:00 Tobi Lütke, AI-Native Companies & Why Adoption Moves Slowly 5:45 Sam's Own Resistance to AI & the Missing iPhone Moment 10:00 Models, Compute, Power Laws & Non-Consensus Talent 18:37 From AI-Obsessed Kid to Founder, Investor & Back Again 23:19 Impossible Problems, Scientific Discovery & Human Connection 30:16 AI's Two Biggest Risks: Loss of Control & Centralized Power 33:09 Iterative Deployment, AI Safety & Learning From Reality 40:27 Why People Fear AI & the Coming Small-Business Boom 46:13 Context, Memory & the Next Way We Will Work With AI 49:17 OpenAI's Platform Strategy & Killing Good Ideas 53:20 Peter Thiel, Paul Graham & the Value of Nonlinear Thinkers 1:00:42 How Y Combinator Changed Startups & Shaped OpenAI 1:04:03 Learning More From Success & the Power of Repetition 1:09:45 Building OpenAI Without Customers, a Product or a Playbook 1:15:57 Letters to His Son & Preserving the Story Includes paid partnerships.
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シリコンウェハ、ついに値上げへ こちらもやはり、といったことろ 3年以上ぶりにシリコンウェハーの価格が10%上昇する見込みで、GlobalWafers、Taishin Technology、Wafer Worksなどが恩恵を受けると予想されている。 半導体シリコンウェハーの価格が、新型コロナウイルス感染症のパンデミック以来初めて急騰した。6インチ、8インチ、12インチなど、あらゆるサイズのウェハーが対象となり、値上がり率は10%からとなっている。アナリストらは、3年以上ぶりとなる今回の値上げが、台湾の主要シリコンウェハーサプライヤー3社、GlobalWafers (6488)、Taishin Semiconductor (3532)、Wafer Works (6182)に恩恵をもたらし、収益と利益の向上につながると楽観視している。 価格上昇の問題に関して、台湾最大手で世界トップ3に入る半導体シリコンウェハーメーカーであるGlobalWafersは、最近一部の最終市場で需要が徐々に改善していることは事実であり、サプライチェーンにおける在庫調整も以前より健全になっていると述べた。 しかしながら、価格は製品、仕様、顧客の状況によって依然として異なり、同社は個々の製品価格についてはコメントを差し控えている。全体として、観測された市場動向は昨年よりもはるかに良好である。 泰盛科技は、コスト圧力と需要の支援を受け、価格調整メカニズムについて顧客との対話を開始し、理解と支持を得ようとしていると指摘した。全体的な業績は、上半期よりも下半期の方が改善すると見込まれる。 Wafer Worksは、シリコンウェハーの価格調整について顧客と積極的に交渉していると発表した。Wafer Worksは以前、既存のシリコンウェハー製品の強化に加え、先進パッケージングや光伝送などの高成長分野にも注力し、世界有数のウェハーファウンドリ顧客と緊密に連携していくと述べていた。同社のプリズム型ウェハーはサンプル出荷済みで、顧客による検証も順調に進んでおり、先進パッケージング製品ポートフォリオの拡充を目指し、構造補償ベアダイプロジェクトの開発にも積極的に参加している。 業界アナリストは、半導体シリコンウェハー市場が3年以上ぶりに価格高騰を経験していると見ており、これは主にAIによる半導体チップへの旺盛な需要を反映したもので、シリコンウェハーの使用量が増加していることが背景にある。特に、AI開発による先端プロセスアプリケーションへの強力な支援が、関連チップにおける成熟したプロセス能力の活用を徐々に促進し、サプライチェーンに勢いを与えている。比較的上流に位置するシリコンウェハー業界は、すでに回復の兆しを感じ始めている。 大手半導体シリコンウェハーメーカーと顧客間の価格交渉の進捗状況は現在まちまちだが、いずれも値上げに向けて動いていることが分かっている。半年ごとに12インチ研磨済みウェハーの価格交渉を行っている一部のシリコンウェハーメーカーは、最近、調整可能な新価格を導入し、約2桁パーセントの値上げを実施しており、これにより下半期の事業運営に恩恵をもたらすと見込まれている。 8インチシリコンウェハーについては、通常、価格交渉は年1回行われ、来年の価格については第4四半期に協議される予定です。現在の価格設定計画は12インチ製品と同様のアプローチを採用し、2桁台の増加率を目指します。6インチウェハーなど、8インチより小さいシリコンウェハーについては、顧客と価格調整について交渉中で、約10%の増加が見込まれています。
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It's getting much harder to support $AAOI when they keep dropping $500m or $600M ATMs left and right. At a certain point, the operating outlook could be positive. But the share structure/financing becomes increasingly shareholder unfriendly. Really, really, dislike ATMs and incessant capital raises, even if they're building up capacity.
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Replying to @zephyr_z9
hearing from the CSP side: they are raising NAND & CPU share of 2026 capex NAND has a structurally longer cycle
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Trading is a hard job. You go through so much emotional pain & take so many losses that it impacts your mind. Therefore to be a successful trader you need to find a system that allows you to execute mechanically, mitigating your emotions. Become mechanical not emotional.
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Replying to @BlogJulianKomar
最近这一个多月我才真正体会到这句话的重量。我的账户从高点大幅回撤后选择清仓拿现金,一开始特别焦虑总觉得自己在踏空,但逐渐发现当手里有现金时,情绪和判断都清晰很多。 避免大回撤的和抓住上涨一样重要,我还在继续练习持有现金这种策略。
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图一,首先路径是越来越收束的,最后就是集中在真实利率问题上。只是这个真实利率的下跌,看的是以市场逐渐适应为结果,还是市场逐渐受不了为结果。两者都不是好东西。 图二,其次,市场在交易加息,不管是明天的加息还是年内的加息。Warsh的目的在生效,但是你们不信,你们不想和他玩。川普说了很多话啊,他要俄乌停战,他还要加拿大和格林兰呢,最后只要证明他能赚钱就行。 图三,最后,有东西在涨啊,但是涨的不是你以为的那个东西。说了多少次了,不要和标的结婚。掌握逻辑是真理。 以及,你的半导体、你的储存、你的光,现在有做多条件了,但是没有到做多时机。利率、营收,最后都得转换为市场情绪,所以你追的时候会晚,卖的时候也会晚。当然了,你也可以选择进的早出得早,一样亏钱。 当然我还是没理解,为什么过去两个星期有人真心实意的抄底了那么多次。一个月前就讲过了,资金杠杆问题,越抄越跌,越买越资金波动。韩国跌的是不是特别爽。 看周四夜盘,周四夜盘不定性都是假的。
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Lucy L. retweeted
做交易千万不要有“信仰”,更不要造出自己的鬼境.更不要只有眼前事,没有身后身.信仰和鬼境是一把双刃剑,一面可以让你失去理智赌下去暴富翻身,同时另一面则是粉身碎骨.金融市场诞生几百年来回回都说这次不一样,其实每次都一样.时刻谨记:要如履薄冰,弱者体系.
2015年开始投新能源,至今还有点二级的持仓和已经倒闭破产的车企一级股份.商业模式能看懂,可行业发展我这个老登当时看不懂,至今还是看不懂,甚至越到如今这个地步就越看不懂.如今遍地清一色的新能源车外观设计,加上清一色老掉牙的东安发动机增程器,外加一年出一款新车,再加上糟糕的售后维修和零配件供应链,再加上能量密度至今都无法突破的核心问题等等种种其他问题. 我他妈如何看得懂,别说我这种投机倒把的外行了.就连多年持续交流下来的几个中科院学者人家也看不懂.储能也是,就那么几种老掉牙的技术理论应用,能耗转换利用率和损耗一直都没突破,还是新瓶装旧酒的事.这么多年了,我好想看得懂,很多心知肚明的汽车从业者也想看得懂.但大家都明白,与其琢磨行业的答案,倒不如先进来把钱挣了再说. 正所谓我死以后,哪管日后的洪水滔天.如今的Ai也是.全球市场从2018年以后就彻底变了,以前是看不懂的坚决不投,如今没办法,为了钱,看不懂得捏着鼻子投,懂不懂哪里有那么重要,先把钱挣了才重要. 人活一世,唯我独尊,所有为假象。看见的都是想看见的,遇到的都是想遇到的。 不是这人想对了,而是这人这么想了,这是一个想什么是什么的世界。 人,如此不熟悉自己,造出自己的鬼境。
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没必要跟着各种KOL一天看多,一天做空 1. AI史无前例的需求非常确信且刚开始,估值高低全无差别涨飞 2. 产生/对接这需求需要钱!需要钱!信用市场、资本市场得要能接得下来,才能滚起来 股价跌能硬撑的、只有信用不能。所以你信信用不撞墙就无脑看多,QT打仗都没用 撞墙无一幸免、连SBUX GS都腰斩
Replying to @escapeplan1104
credit问题只有一条路解决——印钱
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发点你们觉得没有用而且要六个月以后才能验证的东西。 我的头号偶像,嘉信的Liz Ann, 最近在反复callback她三年前提出的一个框架。 她认为,过去二三十年的 Great Moderation,本质上是一个股债负相关的时代。经济放缓时,债券上涨、股票下跌;经济过热时,债券下跌、股票上涨。债券天然承担着投资组合中的风险对冲角色。 而现在,他们认为市场正在进入一个新的 Temperamental Era。在这个时代里,股债相关性开始减弱,甚至阶段性转正。原因不是债券失去了安全资产属性,而是长期收益率越来越受到通胀波动、期限溢价以及国债供给压力的共同驱动。当收益率上升意味着“长期资金更贵”时,股票和债券就可能一起下跌。 这是一个在机制上不怎么精确,但是把主线抓的非常准确的一个框架,框架里有非常多的波动率与宏观相关性的有效支撑。我看她那么卖力,自己也闲不住开始想,如果我是美联储主席,我可以怎么修正这个现状? 大部分人的直觉是,收紧金融环境,把经济压下来,通胀跟着下来,然后降息。但是自己思考传导机制,这个答案非常不完整。 美联储能够控制且仅能控制的,是通胀预期。它通过维持较高的政策利率,让企业、居民和金融市场逐渐接受一个更高的资金成本环境。项目的 hurdle rate 提高,房地产、库存和资本开支放缓,金融条件主动收紧,最终增长和通胀斜率下降。 这一部分,美联储是可以做到的。 但真正的问题在于,美联储无法独立控制期限溢价。 期限溢价来自财政赤字,来自长期国债供给,来自AI资本开支,来自企业债的发型,更加来自全球主权债务。没有一样是美联储能够控制的。 于是一个非常有意思的情况就出现了。 假设未来半年,美国的情况如现在指标所预示以及主流机构所判断的一样,增长斜率放缓,通胀斜率放缓,那么按照过去三十年周期里的经验,我们应该看到: 1. 联储降息预期增加; 2. 长债上涨; 3. 黄金上涨; 4. 股债重新走向负相关。 这也是 Hedgeye Quad 4 过去最经典的资产配置逻辑。 但是,如果这一次财政仍然大量发债,AI继续疯狂建设数据中心,公司债发行仍然很多,那么市场仍然需要吸收大量长期久期资产。也就是说增长放缓,可以压低未来短端利率,但未必能够压低期限溢价。 于是长期收益率可以下降得比历史慢得多,甚至几乎不降。因为AI是一个Supply Monster。增长下降将仅仅带来Fed路径下修,最终短端下降,长端继续横住。那么过去很多资产配置逻辑,都需要重新思考。 比如已经被我扔掉三个月的黄金。 传统认为,资金价格上涨或者通胀放缓,都会让黄金价格受到压制。但是如果短端下降,美元只保留相对强势地位,长端还是因为财政和高供给维持高收益率,那么黄金就彻底替代了传统上长债的作用。 当然这里面有很多很baggy的东西。Keith McCullough从前一个月开始做多美元做空黄金,今天平仓了。因为很明显,资金价格的状态还没有完成切换。某种程度上我很高兴的看到他被迫提早平仓,因为这里面意味着他的模型失效,增长与通胀的Q4和资金价格的Q1Q2不是一个东西。 但你要反过来想一下,很好玩的。 去年我一直研究的是流动性,因为liquidity shock是去年市场最大的风险,发生频率也高。今年我开始转向funding cost以后,回头再看,随着最近资金价格新高,流动性冲击居然不出现了。配合利好以后美元和利率急跌反抽,稳定在高位上,我们可以得出一个反直觉的结论: 市场眼下拒绝因为通胀和增长而接受一个更低的长期资金价格。 最后,Fed Put明显后撤了,会开完了那么久,没有人应该不承认了。三个变量: 第一,AI盈利是否足够强,能够持续抵消高资金成本。 第二,信用是否开始恶化,高资金成本是否已经从估值传导到融资。 第三,就业是否开始明显线性转弱,迫使美联储真正调整政策路径。 只有当这三者中的后两项开始发生变化,高资金价格才真正有可能结束。或者说美联储才能动动眼皮子。
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UBS raises its DRAM and NAND price forecasts DRAM prices are now expected to rise 32% QoQ in Q3 and 18% QoQ in Q4. NAND prices are expected to rise 30% QoQ in Q3 and 12% QoQ in Q4.
UBS raises its memory pricing forecasts again, arguing DRAM and NAND shortages are likely to persist well into 2028 despite ongoing LTA negotiations. The latest supply-chain checks continue pointing out that demand is still outpacing supply. UBS increased its DRAM contract pricing forecasts for 3Q and 4Q26 and continues to expect the memory market to remain undersupplied through at least 2028. The firm believes LTAs are increasingly locking in both pricing and volumes, improving visibility for memory suppliers. Also important: UBS sees no meaningful impact from $META 's comments, arguing HBM procurement assumptions remain intact across $NVDA , $GOOGL , $AMD and Meta. It also believes the recent pullback in memory stocks reflects positioning rather than deteriorating fundamentals. $MU
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敬畏市场 哪怕他们在瞎传、夸大Meta影响,still tells you sth 至少让你了解市场对Capex ROI预期改变的弹性有多差
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