marginus ✳️ @marginus2
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卧槽兄弟们! 普通人想上A8(千万资产)? 别手动了!今天直接给你最硬核、最能落地的实操路径,白嫖党福音来了 第一步: 就拿你现在手里的智能手机,下载个支持美股的券商APP,开个户。 就这么简单。别整那些花里胡哨的,先把账户开了再说。 第二步(最重要的一年): 账户里放点小钱,以1年为期限,每天必须跟踪这4个标的: QQQM、VGT、SMH、BTC 每天看走势、看成分股、看行业逻辑,没事就刷刷相关ETF和宏观资料。 坚持干满1年,你对美股科技资产的理解会直接起飞。 第三步(从第二年开始): 每天问自己一个问题: 当下这个时代,美股市场的核心到底是什么? AI算力 → SMH 平台科技 → QQQM 软件服务 → VGT 宏观对冲 → BTC 哪个方向业绩在集体超预期?资金在持续流入? 盯死它就行了。 第四步(实操核心): 盯住这些核心资产, 等回调、分仓、分批介入。 不止赢,是让利润奔跑! 泡沫论、末日论、衰退论、失业论、完蛋论…… 华尔街精英论、成功人士理性论…… 全是财富自由路上的妖魔鬼怪! 历史已经打脸无数次: 2008年有人喊“美股完了”,后来涨了5倍; 2020年有人喊“全球化终结”,一年后创新高; 2022年有人喊“科技股泡沫破裂”,结果AI浪潮直接起飞。 第五步: 恭喜你,财富自由了。 这方法不复杂,难就难在坚持。 懂的人瞬间get到: 在美股科技资产里,用趋势思维做长期配置,胜率远高于在A股赌个股。 为什么只选这四个? 因为它们覆盖了科技扩张和货币对冲两条最硬的主线。 普通人到A8,从来不是靠一天选对一只牛股, 而是选对时代主线,然后拿住。 兄弟们,觉得有用的直接转给需要的人。 一起干,一起上A8! 发给你的朋友防止以后找不到 你怎么看呢?
字节炒美股财富自由的老哥推荐了两本书 投资怎么入门? 花两周看完《持续买进》《生命周期投资法》,已下载电子书,分享给大家 网盘自取:pan.baidu.com/s/1tgvka6sIebk…
这位字节炒美股财富自由的老哥 据说刚毕业的时候就是玩的末日期权赚了上百万美金,三串一,都是财报超预期 有人问他:当时是什么原因决策做的这么好?能预判到大行情要来了么? 他说那时候年纪小不懂事不知道后果🤔
受到卡兹克这篇文章的启发,我优化了Agent.md。 这篇文章讲了两个实用的 prompt:第一性原理,对抗式审查。 第一性原理,是让 AI 别一上来就用行业惯例,从最基本的事实出发,重新推导。 对抗式审查,是让它写完之后自己挑刺,找各种奇怪的BUG。 卡兹克的建议是:不用装 skill,也不用写 system prompt,需要的时候在 prompt 后面加一句就行。 主要是我比较懒,每次都手敲这两句,烦,还老忘。 所以我干脆把这两句写进了项目的 AGENTS.md,让它变成默认规则。
🚨 卧槽!终于有一个又轻又好用的股票行情统一 API 了! 一个好的开源股票 API,直接让你每年省几万块数据订阅费。 stock-api,1.4K+ stars,MIT 开源。最大的卖点: 统一的 API 接口,A 股、港股、美股全包——你只需要换一个参数,底层数据源自动切,不用记十套不同接口。 核心亮点: > 支持 A 股、港股、美股以及场内基金 > 自动从多个数据源(腾讯、新浪、东方财富)获取数据并 fallback > 提供 CLI 命令行直接查询 > 支持 MCP,可以直接给 Claude Code、Cursor 等 AI 工具使用 > 非常轻量,几乎没有运行时依赖 以前做跨市场数据:A 股接 Tushare → 港股接 yfinance → 美股再接 Alpha Vantage,三套鉴权、三种格式、三个坑。现在 stock-api 一个接口全通。数据管道这件事,终于不用维护八套 SDK 了! 对想自己写股票工具、或者用 AI 做量化/投研辅助的人来说,是一个比较实用的开源项目
🚨卧槽!港大实验室悄悄扔出一颗核弹AI 交易研究平台 他就是 Vibe-Trading ,目前在 GitHub 上已经有 15.8k star。 说一句"回测港股高股息低 PE 策略",底层 29 个 AI Agent 自动分工拉数据、写因子、编策略、跑回测、出报告——像一家迷你量化对冲基金,只是研究员全是 LLM。 安装很简单:pip
有人说梳理产业链全景图是在荐股么?哪有荐股一口气几十只票的。个人角度梳理产业链全景图的意义在于知道这个产业链条上有多少个环节、每个环节占据多大的价值、每个环节都有哪些公司在竞争,各自的竞争优势是什么,分别能吃到所在环节多大的份额,同时能自上而下得出一些驱动产业变化迭代的内在逻辑是什么。全景图核心能让我们快速了解产业的竞争格局,相当于是一份作战地图。但是怎么打仗?没有作战地图万万不行,但只有作战地图也远远不够。 所以建立全景视角也只是投研的第一步,更深入还要看看各家公司的核心竞争力,未来战略、管理层的能力及道德水平、业绩兑现、财务分析与预测等等多方面因素。同时还要能识别竞争胜出的胜负手是什么,甚至还要看当下股价对利好和未来预期的计价程度,要去预判未来股价进一步提升需要哪些支撑?这些都是建立在全景图之后需要继续进行深入的工作。 所以之前多次聊到对产业链环节众多、竞争格局很分散的、其实如果有更纯粹覆盖这个板块的ETF其实对普通投资人是最好的选择。 之前这里x.com/qinbafrank/sta…有拿存储和光互连做对比,来怎么看产业格局的。
康宁玻璃 $GLW 在 Nvidia 宣布与其长期合作后,股价已经上涨约 65%。 很多人会说:只要你第一时间看到 Nvidia 的新闻,就能吃到这波行情。 这个说法本质上是对的,但前提是——你得“稳定、低延迟地获取新闻”,而不是刷社交媒体或等别人转发。 怎么做到“第一时间看到 Nvidia 官方新闻”? 关键工具是 RSS(Really Simple Syndication,网页订阅协议)。 它的作用很简单: 把网站的更新“推送”到你的阅读器,而不是你自己去网站上刷。 也就是说: 你不需要每天打开 Nvidia 官网 系统会在有新新闻时自动更新到你的订阅列表 实操方法(以 Nvidia 为例) 打开 Nvidia 官方新闻 RSS 源: nvidianews.nvidia.com/rss 安装 RSS 阅读器(推荐 NetNewsWire,这是个开源软件) 在阅读器里添加 RSS 链接 把上面的 Nvidia RSS 地址粘进去即可订阅 之后效果是: Nvidia 发布新闻 → 你的 RSS App 自动出现新条目 → 你几乎实时看到 信息差不是来自“有没有新闻”,而是来自: 谁更早看到 谁更稳定获取 谁不依赖转发链路 RSS 做的事情就是把“被动刷新闻”,改成“主动订阅信息源”。
🚨 又发现一个支持 A 股、港股、美股牛逼的仓库—go-stock! 目前 6.6K+ stars,基于 Go + Wails + Vue3 + NaiveUI 搭的 AI 股票分析工具。最大的亮点:A 股、港股、美股三市场通吃,ETF/基金也在路上了 go-stock 核心亮点: > 实时行情一屏看全:分时图、K线(日/周/月)、涨跌幅一目了然 > AI 智能分析:个股技术面 + 消息面 + 资金面,一键生成分析报告 > 市场情绪量化:NLP 解析新闻/研报,直接出情绪指标,不用自己翻帖 > AI 智能选股:技术指标 + AI 预测双重筛选,筛完还能多轮追问 > 涨跌报警推送:钉钉/企业微信直达,不用盯盘 自选管理 + 成本追踪 + 盈亏计算,全在本地 SQLite,数据不出你电脑 最狠的是 AI 模型接入:DeepSeek、OpenAI、Ollama 本地跑、LMStudio、硅基流动、火山方舟、阿里云百炼主流平台全接 以前做股票分析:开同花顺看行情 → 开浏览器翻新闻 → 开 Excel 算指标 → 开微信问朋友。 现在 go-stock 一个桌面 App 全包了,底下还挂着你选的大模型实时分析。股票研究这件事,终于不用在八个窗口来回切了!
🚨 卧槽!TradingAgents 中文增强版来了! TradingAgents 原本是 GitHub 上 AI 股票分析的头部项目,目前已经拿到 90K star。 现在有人做了它的中文增强版 —— TradingAgents-CN,目前也已经冲到 29K star。 这个版本主要是为中文用户优化的多智能体股票分析平台,支持 A
🚨卧槽!iOS 网络定位也能一键切位置了 wloc 能让你一键把 iPhone 的网络定位改到全世界任意地方(香港、东京、纽约、巴黎等)。 操作极其简单:在地图 App 长按选点 → 共享 → 一键切换位置。支持 Surge、Quantumult X、Loon、Stash、小火箭等主流工具。 核心亮点: →地图上直接点选,无需手动输入经纬度 →完美支持苹果地图 + 高德短链,自动处理坐标转换 →快捷指令集成度极高,操作流程非常顺畅 →无需越狱,纯 MITM 脚本,相对安全 →支持超长时长稳定运行 适合 App 测试、切换城市模式、出差打卡、室内定位测试等场景。
🚨卧槽!3个00后只用2个月,干出最强实时AI社交黑马 MaineCoon 是一个实时 AI 社交视频生成系统,你输入文字,它就能在 1 秒内生成对应的陪伴画面,音画同步、自然对视、表情切换都非常丝滑。 单张 H100 能跑到 47.5 FPS,部署成本据称只有 Veo 3 的
LangChain 今天连发两记,直接把 agent reliability 往前推了一步:一套统一评估栈,一个不用完整沙箱的代码执行方案。 先说评估。长运行、有状态的 agent 怎么测?Harbor + LangSmith 的组合给出一个 runner,能挂载 sandbox、接入 observability,终于不是靠单元测试糊弄了。 再看代码执行。Deep Agents 需要跑不受信代码,但传统沙箱太重。他们用 WASM + QuickJS 做了一个进程内隔离:最小权限模型,加上 snapshot 实现持久暂停。光是「进程内」就省掉一半运维体积。 我一直感觉,agent 落地的真瓶颈从来不是模型能力,而是怎么可靠地评估它,以及怎么安全地扩展执行边界。这两个项目刚好把组件补上了。 你的 agent 现在靠什么做评估和沙箱? langchain.com/blog/running-u… langchain.com/blog/unified-s…
🚨 突发:Google Gemini现在可以像华尔街分析师一样分析任何股票(免费)。 这是10个疯狂的Gemini提示词,可以替代4000美元/月的彭博终端: (保存这个🔖 你稍后会需要)
AI 时代最值得关注的 5 大卡脖子赛道: 一、内存:AI 的粮仓 1. 美光 Micron $MU AI 服务器最缺的就是高带宽内存(HBM)。随着 GPU 数量不断增加,每一块 GPU 都需要更多、更快的内存。 2. 三星 Samsung $005930 全球最大的存储芯片制造商之一,拥有完整的 DRAM、HBM、NAND 产品线,AI 数据中心扩张将持续带动存储需求增长。 3. SK 海力士 SK hynix $SKHY 目前全球 HBM 龙头之一,是 NVIDIA 最重要的 HBM 供应商之一,几乎站在 AI 内存产业链最核心的位置。 二、连接:AI 的高速公路 1. 博通 Broadcom $AVGO AI GPU 越多,服务器之间的数据交换越重要。博通几乎是高速交换芯片和网络连接的绝对龙头,也是 AI 基础设施最核心的受益者之一。 2. Marvell $MRVL 高速网络、光通信、自定义 AI 芯片布局全面,深度受益于 AI 数据中心升级。 3. Astera Labs $ALAB 专注 AI 服务器互连芯片,帮助 GPU、CPU、高速内存之间实现更高效率的数据传输,是 AI 新贵之一。 4. Credo Technology $CRDO 高速 SerDes 和网络连接芯片龙头,随着 AI 集群规模不断扩大,需求持续增长。 5. Applied Optoelectronics $AAOI 提供高速光模块,是 AI 数据中心光通信的重要供应商之一。 6. Arista Networks $ANET 全球领先的数据中心交换机公司,大型 AI 集群建设几乎都离不开它,持续受益于 AI 网络升级。 三、电力:AI 最容易忽略的瓶颈 1. Constellation Energy $CEG 美国最大的核电运营商之一。AI 数据中心耗电量暴涨,稳定电力成为最稀缺资源。 2. Vistra $VST 拥有天然气、核电等多元发电资产,是 AI 电力需求增长的重要受益者。 3. GE Vernova $GEV 提供发电设备、电网和能源基础设施,是全球能源升级的重要参与者。 4. Flex Ltd. $FLEX 全球电子制造龙头,为数据中心、电源及基础设施提供制造能力,受益于 AI 硬件投资扩张。 5. Vertiv $VRT AI 数据中心电源、散热、供电系统龙头,没有稳定供电和散热,再强的 GPU 也无法持续运行。 6. Navitas Semiconductor $NVTS 专注第三代半导体 GaN、SiC 电源芯片,帮助 AI 数据中心实现更高能效。 7. Talen Energy $TLN 拥有丰富电力资产,并积极布局数据中心供电业务,是 AI 电力概念的重要公司。 8. 安森美 ON Semiconductor $ON 功率半导体龙头,产品广泛应用于服务器、电源管理及能源基础设施。 四、计算:AI 算力工厂 1. Nebius Group $NBIS 专注 AI 云计算平台,为企业提供 GPU 算力服务,是 AI 基础设施的新兴玩家。 2. Cipher Mining $CIFR 利用现有能源和基础设施,从比特币挖矿逐步向 AI 算力业务延伸。 3. IREN $IREN 拥有大量低成本绿色能源,持续建设 AI 数据中心和 GPU 算力平台。 4. Applied Digital $APLD 建设大型 AI 数据中心,为超大规模 GPU 集群提供托管服务。 5. TeraWulf $WULF 依托低成本核电资源发展 AI 数据中心,电力优势明显。 6. Core Scientific $CORZ 北美最大的算力基础设施公司之一,持续转型 AI HPC 数据中心。 7. CoreWeave $CRWV AI 云计算明星企业,为 OpenAI、微软等客户提供 GPU 云服务,是 AI 算力需求爆发的重要受益者。 五、CPU:AI 的大脑 1. 英伟达 NVIDIA $NVDA 目前全球 AI 芯片绝对龙头,从 GPU 到网络、软件生态几乎全面领先。 2. 超威半导体 AMD $AMD 持续推出 AI GPU 和服务器 CPU,不断抢占数据中心市场份额,是 NVIDIA 最重要的竞争者之一。 3. 英特尔 Intel $INTC 拥有庞大的 CPU 市场基础,正在推进 AI 芯片和先进制造布局,未来仍具反转潜力。 4. Arm $ARM 全球 CPU 架构领导者,从手机到 AI 数据中心都在加速采用 Arm 架构,长期成长空间巨大。 5. 高通 Qualcomm $QCOM 积极布局 AI PC、边缘 AI 和终端 AI 芯片,未来 AI 将越来越多在设备端运行,高通有望持续受益。 掌握内存、连接、电力、计算、CPU五大卡脖子环节,才是长期核心资产!
Aiden兄弟说的没错:玩交易至少得把基础知识学一下,结合实践积累,慢慢就建构起属于自己的一套交易系统了。 相关书籍下载 @Z_Lib_official 你们懂的! x.com/Trader_Aiden/s…
如果只是纯 Vibe coding 的话,那skills 只推荐安装“OpenSpec + Superpowers”就可以了,OpenSpec是为了把需求说清楚,Superpowers是让大模型按工程师的开发规范进行工作。涉及前端的就安装个 frontend-design 既可,同时自已再了解一下现在流程的前端开源架构既可。
Google Finance正式上线 相比传统资产管理软件,能用自然语言提问,让AI分析你的投资组合;能设置定时任务,每天发送你关心的金融简报。 官网:finance.google.com
苹果引以为傲的 App Store “护城河”,居然被开源社区用一种极为硬核的方式直接给“偷家”了。 以往在 iOS 上想绕过商店装应用,要么得忍受签名证书随时过期的痛苦,要么得指望极为罕见的系统漏洞。但近期爆火的开源项目 AssppWeb 直接掀翻了桌子——它能让你不越狱、不用过商店、不用等审核,直接通过网页把正版 iOS 应用装进手机! 这到底是怎么做到的?简单来说,它利用 WebAssembly 技术,在浏览器里直接模拟了合法的 Apple ID 认证与官方通信协议,直接向苹果服务器申请应用许可证。接着,服务器在后台将苹果官方 CDN 下载的包编译成 IPA,最终通过 iOS 自带的企业分发协议(itms-services)安全地安装到设备上。最反常的是,它采用了“零信任架构”,你的 Apple 凭证全在本地浏览器加密处理,服务器纯粹是个“瞎子”中转站。 这直接打破了苹果对生态的绝对控制,难怪开发者急得在 README 里高呼:“恳请转发的博主进行网络安全科普,搞出事情够喝一壶的!” 手痒想折腾的,可以直接去 GitHub 部署自己的独立节点:github.com/Lakr233/AssppW…
嘿嘿,skill写好了,开源了朋友们! 实现原理: 把文章或架构内容先压缩成一份结构化 JSON spec,再由本地 Python + Pillow 渲染出黑底手绘风格的 PNG、GIF 和可编辑的 Excalidraw JSON。 开源地址见评论👇 欢迎Star~ 算是抛砖引玉,目前只做了一个风格,更多风格大家可以自己告诉你的Agent DIY
哈哈,早上看到 @YuLin807 发帖老外们做出类似漂亮的动图,我尝试了下用动图总结下我这个文章的项目,没想到很快就出来了 QingYue快来看看,效果可以不,可以我就整个skill 开源出来🐶
投資家の眼鏡 @Uinouwar778938
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挖掘机TweetsDigger @ZTProspector
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Abbas @hllez2621egcglq
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BiantaiSean @sean_arbit
146 Followers 717 Following 简介呐,咋说呢,看别人,都是,爱什么,什么的,那么就,乐于助人,略偏执,喜欢瞎溜达,痛恨一切用户体验差的东西。
toobug @TooooooBug
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animajoe0917 @JoeAnima
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姚金刚 @yaojingang
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韩琦 @YannisHan77
8K Followers 645 Following 💼不知名私募机构合伙人 ☀️18岁炒股 → 体制内游历 →裸辞专心创业 ⭐宏观政策解读|一二级市场投研|币圈投机倒把 ❗️所有内容仅代表个人观点,不构成投资建议 ❗️Not financial advice — just noise. DYOR
37度 @hibtc37
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Mengke Wang @MengkePM
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Charles @ycjcl
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