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关于美股的预测和猜想|疑问解答

1、老马也买激光雷达,开始研究了,光靠纯视觉这个自动驾驶方案,感觉不如鸿蒙智行的激光雷达跟视觉的智驾方案更稳定。

特斯拉的方案中确实也加入了激光雷达,但总体上它仍然是视觉智能方案。这种方案使用激光雷达的方式和激光雷达方案使用激光雷达的方式还是有较大区别的。

两者比较重要的区别在于对数据的处理不同。

我的认知是:视觉智能方案是利用人工智能模仿人脑对环境和驾驶的判断来处理驾驶过程中碰到的问题;但激光雷达方案更类似传统基于规则的处理方式。

正好这段时间,我读了几本人工智能和ChatGPT的书籍。

以我的理解,在ChatGPT之前,一系列其它人工智能(尤其是“自然语言处理”)方案之所以没有取得现在这样的成功,根本原因是人们一直都在沿用一种长久以来形成的观点进行研究,即:

让机器学习就是要把人类总结出来的规律和规则喂给机器,这样机器在每处理一个数据时都要去比对它存储中的成千上万条规则从而选出一个方案。

而现实世界中的规则是无穷的,尤其是一大堆“潜规则”很多时候只存在于我们的大脑,我们对它是“只可意会不可言传”-----它们都很难用语言描述出来,更不要说把它输入给机器了。

而GPT的方案则完全另辟蹊径。它不告诉机器人类总结出来的规则,只是把真实数据和结果喂给机器,让机器自己去比对、去调整参数,从而训练出自己对世界的“理解”。

这样做的结果是:机器为什么能理解这个世界,它到底发现了什么规律,我们不知道。但是我们知道通过这样的方式训练机器确实可以在神经计算方面很接近人脑甚至超过人脑。

所以,我更倾向于视觉智能方案是自动驾驶比较合适的方案,因为它达到的效果就像人类驾驶一样,并且会比人类做得更好。

2、巴菲特最近频频减持美股,如何看待他的减持行为,是否他看到了什么风险?

类似的问题我在前面的文章中分享过自己的理解。

我认为很多人是过于解读老先生的行为了。

老先生不止一次在股东问答会上说过类似下面的话:

我说过我不会预测行情,我也不会预测宏观风险,但人们总是不信

老先生抛售股票的原因,我在前面的也列举过,那些原因就是老先生自己说的,我可以再列举一下:

- 因为旗下的保险公司需要现金防备风险

- 觉得一支股票的价格太高,可能远远超过其内在价值了

- 发现了比抛售的股票更值得买入的其它股票,或者需要现金收购很值得全资买入的公司

就是上面这些理由。

看完老先生的一些书,我觉得他很多时候讲的就是很基本的道理,但大多数人都不在意这些道理、更不相信这些道理,更在意取巧、投机和走捷径。

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3、目前美股的整体水平处于历史高位,道琼斯指数不断创新高,一旦美股调整,会不会泥沙俱下,个股普遍回调?

曾经的我会非常在意金融市场未来可能发生的一些金融风险,进而积极主动地去预测、去猜想,从而试图规避这样的大跌。

但今年看完老先生的书,我的内心平静了很多,对这些可能风险的恐惧小了很多,也少了很多预测和猜想的冲动。

有时候即便去做一些预测和猜想,更多的已经是把它当成一种随性的行为而没有那么执着和认真了。

这恐怕是我这么多年来在内心收获的最多、最无价的瑰宝。

说回提问。

美股肯定会有调整甚至会发生股灾,但在什么时候,跌幅多少,不好预测,可能是明天、或者是来年,再或者是更远的若干年。

但我觉得这不重要,重要的是:

如果投资美股个股,那就看这个股票现在的价值会不会被股价透支得太多。

如果这一点很难判断,那不妨抽象一点,想想这个公司有没有可能在未来继续领袖群雄,再度辉煌?

如果这一点也很难判断,那就看看这个公司的领导者是不是几十年一遇、百年一遇甚至千年一遇的人间奇才?

如果投资美股指数,那就想想现在的指数表现会不会大大超过了美国经济的实际情况?

如果这一点很难判断,那就想想长期看美国经济的未来会如何?

无论是美股个股还是美股指数,其终极判断标准我认为就是巴菲特老先生说过的那句话,并且我在文章中也分享过,现在再分享一次:

只要美国坚守市场经济,坚守法制,美国的企业就能持续创造奇迹,就能持续创造财富。

所以,如果我们判断美国能做到这两点,那即便美股碰到风险,那也是暂时的,终有一天会再度辉煌,现在只用考虑自己能不能承受这个短暂的风险;如果我们判断美国不能做到这两点,那就毫不犹豫地离开美股。

我阅读的几位前辈大师只衡量自己能不能承受可能的风险,而基本都忽略风险什么时候来、风险的严重程度会怎么样。

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「胖钱包」理论:最终用户与货币化的机会

数据来源:Dune Analytics @0x Kofi 

直观而言,人们会认为,如果协议被削弱,应用程序也必然变得越来越强大。虽然应用程序肯定会重新获得部分价值,但「胖应用程序」这一理论本身就是简略的。不同垂直应用程序的价值积累方式不同,问题不应该是「应用程序会变得越来越胖吗?」 ,而是「具体是哪些应用程序?」

正如我在《加密货币市场护城河的新框架》所提到,加密应用程序独有的结构差异(可分叉性、可组合性和基于代币获取价值)能够降低新兴竞争对手的进入门槛和成本。因此,尽管少数应用程序拥有一些无法简单复制的属性,但作为加密应用程序,培育护城河并维持市场份额是极其困难的。

「胖钱包」理论:最终用户与货币化的机会

再次回到我们最初的框架:如果一款应用提高了费用,用户是否会转而选择更便宜的替代品? 我认为 99% 的应用都会有这个问题。因此,我预计大多数应用将难以捕获价值,因为开启收费开关必然会导致用户转向下一个提供更丰厚激励的无差异应用。

最后,我认为人工智能代理和求解器的兴起对应用程序的影响与对协议的影响类似。鉴于代理和「求解器」主要针对执行质量进行优化,我预计应用程序也将被迫在吸引代理流方面展开激烈竞争。虽然从长远来看,流动性网络效应应该会形成赢家通吃的局面,但在短期和中期内,我预计应用程序将经历一场逐底竞争。

这就引出了一个问题,如果协议和应用程序都不断削弱,那么价值将在哪里重新聚合?

「胖钱包」理论

最简单的答案是:谁拥有最终用户,谁就是赢家。虽然理论上,这可以是包括应用程序在内的任何前端,但「胖钱包」理论认为,没有谁比钱包更接近用户。

钱包主导加密货币的移动用户体验:要了解谁在移动网络中拥有最终用户,最好的试金石是问以下问题:用户最终与哪个 Web2 应用程序交互?虽然大多数用户与 Uniswap 的前端「交互」进行交易,但他们仍然通过钱包应用程序访问此前端。这意味着,如果移动设备主导加密货币用户体验,钱包只会继续加强与最终用户的联系。

「胖钱包」理论:最终用户与货币化的机会

钱包就是用户所在的地方:加密应用本质上是金融。与 Web2 不同,几乎每笔链上交易都是某种形式的金融交易。因此,账户层对加密用户来说至关重要。此外,还有一些钱包层的独特功能:支付、闲置用户存款的原生收益、自动化投资组合管理以及其他消费者用例,例如加密借记卡。

钱包的转换成本高得惊人:虽然从理论上讲,转换钱包就像复制粘贴种子短语一样简单,但对于大多数普通人来说,这仍然是一个心理症结。鉴于用户对钱包提供商的信任程度很高,我认为品牌和「亲和力」是钱包层面护城河的强大来源。再次回顾我们最初的问题:如果钱包提高了费用,用户是否会转而选择更便宜的替代品?答案似乎是:「NO」。MetaMask 钱包内的交换功能收取 0.875% 的费用,但仍然有大量用户使用。 

「胖钱包」理论:最终用户与货币化的机会

链抽象:虽然链抽象在技术上是一个棘手的问题,但更引人注目的解决方案之一是在钱包层解决链抽象问题。我可以通过单个账户余额轻松访问任何链上的任何应用程序,这个想法似乎特别直观。oneBalance、Brahma、Polaris、Particle Network、Ctrl Wallet 和 Coinbase 的智能钱包都在朝着这个愿景迈进。未来,我预计更多的团队将通过钱包层的链抽象来满足用户的需求。

与 AI 的独特协同作用:虽然我预计 AI 代理将越来越多地将区块链堆栈的其余部分商品化,但用户仍然需要授权代理最终代表他们执行交易。这意味着钱包层最适合成为 AI 代理的规范前端。在账户层集成 AI 的\成果还包括自动质押、收益耕作策略等。

我们已经阐述了「为什么」钱包将拥有最终用户关系,那么让我们来思考一下它们将「如何」 将这种关系货币化。

货币化的机会

钱包实现盈利的第一个机会是拥有用户订单流。正如我之前提到的,尽管 MEV 供应链将继续发展,但有一件事将不可避免成为事实:价值将不成比例地归属于拥有最独家订单流访问权的人。

「胖钱包」理论:最终用户与货币化的机会

「胖钱包」理论:最终用户与货币化的机会

「胖钱包」理论:最终用户与货币化的机会 原文作者:Robbi...

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