投机实验室

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@LabSpeculation最近同步 9/19/2026, 12:19:08 AM

你们似乎根本不懂,如果实现目标,SpaceX的价值将超过地球上其他一切的总和。 入了SpaceX门,成了马家人😴💤 YouTube频道:https://www.youtube.com/@speculation

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曾颖发文讨论“孙学”,表示不希望传播对孙宇晨的厌恶,主张把焦点从感情话题转向世俗成功及可供学习的经验。周先知随后转述这篇文章,将围棋取舍、求学经历、制造热点及投资创业串联为孙宇晨的成功路径,但候选材料没有提供完整原文或经历核验。与此同时,逍遥XTony批评币圈持续讨论“薄肌”,认为参与者应重视交易赚钱,并将薄肌主张解释为围绕女性展开的自我塑造。本轮延续孙学与薄肌叙事的同一讨论脉络,分歧集中于人物经验是否值得学习,以及财富、身体与亲密关系应如何排序。相关经历属于文章转述,价值判断也不能证明健身动机或成功方法具有普遍性。

Participated post: 分手见人品,马斯克跟孙宇晨的差距这时候就显出来了。 马斯克在采访中,提起前女友艾梅伯曾说:“我是真的很爱她,分手让我非常痛苦,其实更多是她和我分了手,不是我和她分手”。 孙割是不用采访,自己直接就小作文下三路造梗,把人钉耻辱柱上。 前女友聊起孙割评价也一个比一个低,真是个人才。 https://t.co/BYkHF3jCP7
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#曾颖#孙宇晨#孙学

近7日爆款推文

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1929 年利弗莫尔的空头,持有一天都要付什么钱,你看你能不能拿得住🥸🧐 那场崩盘,杰西·利弗莫尔据说一周之内赚了超过 1 亿美元,他不是崩盘那天才下的单,是在之前的几个月里一点点建起来的空头。 当时做空一只股票,先由券商替你借来股票完成交割,借股票的时候,还要向出借方押上相当于股票市值的现金,而且每天根据股价重新计算,股票涨了,保证金也要跟着往上补,股票跌了,才能把多余的钱拿回来。 所以空头最怕的就是方向最终看对了,但市场先往上走。 感受一下这个量级吧,假设他的空头敞口一度达到2亿美元,那么股市只要反向上涨1%,当天就是200万美元浮亏,涨5%就是1000万美元,涨10%就是2000万美元,而且价格越往上涨,需要补进去的保证资金也越多。 这还没有算借股票的钱。 1929年的借券和今天不太一样,当时一只股票可能正常付利息借到,也可能flat也就是不付利息,真正麻烦的是股票开始难借以后,出借方会直接收premium,而且是按每股每天收费。 后来美国参议院调查华尔街做空制度时,纽约证券交易所主席Richard Whitney亲口解释,紧俏股票的premium可以达到每股每天0.50美元,也就是说如果你空了100万股这样的股票,单纯为了继续借着这些股票,一天就是50万美元。 甚至还有过更极端的案例,一只叫Wheeling & Lake Erie的股票因为空头被困住,借券premium一度涨到每股每天7到8美元,空1万股,一天就要7万到8万美元,股票一分钱不跌,你的钱也在每天往外流。 这并不代表利弗莫尔1929年真的每天付了50万美元借券费,他具体空了哪些股票,每只股票当时的借券条件,现在已经无法完整还原,但这能说明当时巨额做空真正可怕的地方。 与此同时,1929年的华尔街资金也非常的贵。 后来国会调查显示,当年的call money利率通常在5%到15%左右,3月底资金最紧张的时候一度冲到16%到20%,这不能简单理解成利弗莫尔所有空仓每天都按20%交利息,但一个需要不断维持保证金和借股的大型空头账户,在这种资金环境里,每拖一天,压力都会继续增加。 如果借来的股票期间分红,空头还要把相同金额的股息补给股票出借方,最后平仓还要支付交易佣金。 也就是他必须在市场真正崩盘前,一直有足够的钱把仓位留在场内。 2亿美元的空头,市场反弹1%,先亏200万美元,碰上难借股票,100万股按每股0.50美元计算,再烧50万美元一天。行情晚来几周,即使最后方向完全正确,中途也可能先把一个没有足够现金的人赶出市场。 利弗莫尔最后可是等到了1929年10月。 你能行吗?
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马斯克给人形机器人算过一笔成本。 等 Optimus 稳定做到年产 100 万台,材料加人工,一台能压到 2 万到 3 万美元。 这个数有多大意义,回本年数=买价/每年省下的钱,每年省下的钱=它替掉的人工 - 它自己的电费和维护。 先按一个理想的情况算,假设一台按 3 万美元买,替掉一个年人工成本 5 万美元的岗位,不算运行费用 7 个月回本。
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为什么前几天币圈博主接连收到X改密码的邮件,很可能也是类似The Com的团伙在盗号。 这个圈子的团伙内部普遍都有明确的分工。 有人负责数据:手里有泄露的数据库,能从里面挑出持币大户,锁定目标。 有人负责打电话装成谷歌客服、交易所客服,今天需要哪家就装哪家。 有人负责统筹搭钓鱼网页,等电话那头一给出权限,就在几分钟内把账户清空,进他们的邮箱和云盘找助记词、钱包地址、交易所记录,找到就转走。 到手后有人会负责把币换成现金,会收百分之几的手续费。 针对值得下手的大户,甚至还有一个负责入室盗窃的扒手随时待命,如果电话骗不到,就直接上门拿,享受飞刀服务。
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有人看刚刚黄仁勋出售了 4.6 万股英伟达股票,成交价约每股 212 美元,有点慌。 这笔交易的原始文件是 9 月 18 日报送美国证交会的 Form 4,翻到第一张表 Table I,第三列的交易代码写的是 F,不是 S。 Form 4 的代码有固定含义。 S 是公开市场卖出,P 是买入,A 是公司授予,M 是期权行权,G 是无偿赠出,F 是用股票抵缴行权款或者税款。 脚注 1 写明,这 45,728 股是发行人代扣下来,替他缴限制性股票归属时产生的税,按每股 212.17 美元算约合 970 万美元,这是税款,不是他的进账。 脚注 2 里另有一个数,这次归属实际发到他名下的是 46,501 股,扣下的和发到手的几乎一样多,两个数加起来约 9.2 万股,扣掉的约占一半,很可能是按美国高收入者的边际税率预扣的。 看一笔内部人交易不要都归到是不是要跑。 Table I 第三列的代码,只有 S 才是在市场上卖。 表头 10b5-1 那个勾选框有没有打勾,再看脚注里计划订立的日期,这张表的框是空的。他 2025 年 10 月 31 日报送的那张 Form 4 才是代码 S,脚注写明按 2025 年 3 月 20 日订立的 10b5-1 计划执行,提前很久订立的计划,和临时起意卖出不是一回事。 第五列的交易后持股数,这次扣掉的 45,728 股,相对他直接持有的 70,100,666 股,不到万分之七。
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前面说了彼得·林奇7条非常经典的投资规则,它们放到今天依然很好用。 英伟达就是个很典型的例子。 2023年生成式AI突然爆发,市场最先看到的是算力需求。 但对英伟达真正重要的,不是AI这个概念有多热,而是这股需求能不能变成数据中心收入,利润能不能跟着放大,以及这种增长到底能持续多久。 5月24日,英伟达公布季度收入71.9亿美元,同比其实还下降13%,但公司同时给出了一个非常夸张的下一季度指引,收入预计达到110亿美元。 这个数字一出来,市场的判断直接变了。 因为刚刚过去的这个季度还没有真正体现AI需求,但管理层已经在告诉市场,下一季度收入会突然跳升超过50%。第二天英伟达股价大涨约24.4%,市值一天增加接近2000亿美元。 这时候最关键的问题,也从英伟达会不会受益于AI,变成了这110亿美元到底能不能做到。 如果做不到,5月25日这根大阳线很可能只是一次预期炒作,如果真的做到,说明生成式AI带来的算力需求已经开始进入英伟达的订单和收入。 8月23日,答案出来了。 英伟达季度收入达到135.1亿美元,不但超过自己此前110亿美元的指引,也远高于市场几个月前的预期。其中数据中心收入达到103.2亿美元,同比增长171%,已经占到公司大部分收入。 利润的变化更夸张。 上一季度英伟达净利润大约20.4亿美元,到了这一季度直接增加到61.9亿美元。收入大约增加了88%,净利润却翻了两倍多,说明AI芯片需求增加以后,不只是卖得更多,公司的盈利能力也在迅速放大。 而且这一季结束以后,英伟达给出的下一季度收入指引又提高到了160亿美元左右。 也就是说,5月份那个看起来已经非常激进的110亿美元,只过了一个季度就已经被甩在后面。 到了11月,英伟达再次公布财报,季度收入进一步达到181.2亿美元,同比增长206%,其中数据中心收入达到145.1亿美元,同比增长279%,净利润则升到92.4亿美元。 从5月到11月,短短半年时间,季度收入从71.9亿美元增加到181.2亿美元,净利润从20.4亿美元增加到92.4亿美元。 这时候最初的投资逻辑已经非常清楚了。 生成式AI首先带来了GPU需求,需求随后进入数据中心订单,再变成收入,收入快速增长以后,利润又以更快的速度增加。最开始只是一个行业变化,几个月以后已经连续出现在英伟达的财报里。 但到了这个阶段,分析重点又会继续往后移动。 2023年初看的是机会有没有出现, 5月看的是预期是否发生变化, 8月和11月看的是财报是否兑现, 而当这些都被证明以后,接下来最重要的问题,就变成增长还能维持多久,以及当前价格是否仍然值得继续承担这个预期。 所以同一家公司,在不同阶段需要看的东西其实一直在变。
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彼得·林奇的7条投资规则,至今仍然值得借鉴。 彼得·林奇管理麦哲伦基金13年,年化回报达到29.2%。 他一直认为,普通投资者并不比华尔街吃亏,反而有自己的优势。 从他的投资方法里,可以提炼出7条至今仍值得借鉴的规则。 第一条,从熟悉的领域寻找机会。 彼得·林奇认为,普通投资者最大的优势之一,就是更容易在工作和生活里提前发现变化。 你平时接触什么行业,买什么产品,用什么服务,往往比华尔街分析师更早感觉到哪些公司在变强。 真正重要的,不是因为喜欢一款产品就立刻买它的股票,而是把这种熟悉感当成研究的起点。 接下来要继续看,公司是否真的在增长,收入和利润是否跟着改善,这种受欢迎到底是短期现象,还是会变成长期生意。
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很多人想在本地部署大模型,个人主要是觉得省钱,公司可能会考虑隐私的问题,但本地部署能不能用,得先看三个方面。 第一是硬盘,B 是十亿参数,B 数乘以每个参数的 bit 数再除以 8,大致就是 GB 数。744B 按 4 bit 算是 372 GB,和 README 一致,35B 的 Qwen3.6 算出 17.5 GB,实际约 20 GB,要留余量。 第二是内存,看项目写的最低值,整个放进内存跑的 Qwen3.6 要 24 GB,比文件大一截,GLM-5.2 常驻约 9.9 GB,最低也要 16 GB。 第三是出字速度,按 DeepSeek 官方文档,1 个中文字约 0.6 个 token,300 字约 180 个 token,128 GB 内存的台式机预热后每秒约 1.8 个,要等约 100 秒,冷启动的笔记本每秒 0.05 个,要等约 1 小时。 硬件之外,还有一个问题。 下载前先看上传者,或者用 README 的命令从官方权重自己转换。
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一个叫斯特凡·曼德尔,罗马尼亚数学家中过 14 次彩票,很多地方都因此改了彩票规则。 方法就是不挑号码,把所有号码全买下来,把概率变成锁定。 比如之前美国弗吉尼亚州有一次的头奖累积到 2700 万美元,这个玩法是 44 个号码里选 6 个,所有组合一共 7059052 种,每种 1 美元,头奖加上二等奖以下的 600 多万,一共拿到手差不多 3300 万美元。 能不能下手,先看一个不等式,头奖大于组合数乘以票价。 组合数的算法是,44×43×42×41×40×39,再除以 6×5×4×3×2×1。 那一次,成本约 706 万美元,头奖约是成本的 3.8 倍。 有三个风险,第一是分奖,别人也中了头奖就要平分,3 张头奖票分,每张 900 万,还高过成本,4 张分,每张 675 万,光靠头奖已经回不了本。 第二是买不完,700 多万张票要赶在开奖前买进去,就算一秒买一张,一刻不停也要约 82 天,他雇了 16 个人,光印票就花了约 3 个月,没买全的话锁定就变回了概率。 第三是税和领法,头奖写的数一般是税前的,如果还是分很多年领的总额,要先折成今天的钱,再和成本比。
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