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$AMD $INTC $SNDK $MU $ARM AI储存等前五重仓，都做了轻微增持。一个直击投资本质的判断：在大级别的技术革命(如当前AI浪潮)面前，选择对的赛道(重仓AI产业链)进行贝塔(Beta)配置，其战略重要性，远超每天沉迷于个股的技术分析(寻找Alpha或择时)。贝塔(Beta)决定能否吃肉，技术分析只能决定喝几碗汤。

亚洲金融 Asia Finance

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Anya Rossi• Live Now

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突发：川普表示，他“不会扼杀”AI增长，这种增长“比工业革命或互联网还要重大”。黄仁勋也给AI末日论者们一个现实的敲打，“世界在2030年终结的可能性为0%”。华尔街顶级交易员的个人主动账户，今天又浮盈200万美元，记得已好几天了。除了 $SNDK 离奇下跌，其它重仓 $INTC $ARM $AMD 等AI/半导体都在疯长。

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用 DAPPOS DAPPOS 真的越用越香！快来围观我做的～ Web3 技术分析师聚合型的网站: 最近行情没那么好做，我更多时间都在二级找波动大的币做短线。但每天最头疼的一件事就是，看几十个币、翻各种指标、找进出场位置，费时间还容易犹豫。于是我突然想到，为什么不能做一个 AI 技术分析网站，让 AI 帮我把热点币种、关键支撑压力、进场离场位置，以及背后的逻辑一次性整理出来？以前我也试过 Cursor、Claude Code、Codex 这些 AI Coding 工具，但对于技术小白来说，门槛还是有点高。直到刷到 DAPPOS 分享用 xBubble 几句话就做出各种类型的预测，RWA等网站，我决定自己也试试，结果真的超出预期。我只告诉 xBubble 我的需求，几分钟就生成了一个 Web3 技术分析网站，不用折腾服务器、不用配置环境、不用UI挠秃头，页面就直接做好了。网站里不仅有热门币种推荐，还会给出： 📈 入场区间 📉 止盈止损参考 💡 为什么这样判断 📊 综合技术指标分析基本就是一个 24 小时在线的 AI 分析师。这次体验最大的感受不是 AI 会写代码，而是 AI 已经把”做产品”这件事的门槛拉低到了前所未有的程度。以前有一个想法，需要找程序员、产品、设计，折腾几周甚至几个月；现在，一个点子+一句需求，几分钟就能验证。所谓 OPC（One Person Company），可能真的已经不是未来，而是现在。以后拼的，也许不再是谁会写代码，而是谁更快把想法变成产品！

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Flora_花花

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卧槽！这个 TradingView MCP 工具能让 AI 直接做技术分析 atilaahmettaner 开源的 tradingview-mcp，是一个给 Claude、ChatGPT、Cursor 等 AI 用的 MCP 服务，能直接调取实时行情、技术指标、选股和回测功能。核心能力如下： 1️⃣ 实时行情数据（股票、加密货币、外汇、期货） 2️⃣ 37 种技术分析工具（RSI、MACD、布林带、K线形态等） 3️⃣ 多市场选股器 4️⃣ 内置多种策略回测（含夏普比率、胜率、回撤等指标） 5️⃣ 支持情绪和新闻相关分析 6️⃣ 无需 TradingView 账号，可自建或使用托管服务 7️⃣ npx 一行启动，Claude Code / Cursor / ChatGPT 全兼容一句话"帮我扫美股 10 亿市值以上、RSI 低于 30 的标的"，AI 直接调 TradingView 数据跑结果。对想让 AI 直接具备盯盘、技术分析和简单回测能力的人来说，这个工具比较实用。

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爱吃折耳根的Ace

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让AI详细分析了下这个川普刚刚签署的文件对灭共的影响，总结：这份《2025年国家安全战略》实际上是一份共产党“慢性窒息”的路线图。它不寻求直接的热战，而是通过切断CCP赖以生存的外部输血管道（市场、技术、资本），将其封锁在日益恶化的内部环境中。对于CCP而言，最大的威胁在于该战略精准打击了其“经济绩效合法性”，迫使其在“经济崩溃”和“政治自杀（放权改革）”之间做出几乎不可能的选择。

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Longwood（大根）

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学了8年技术分析的交易员告诉你日本蜡烛图，斐波那契，缠论，波浪理论，威科夫，和谐形态，订单流，顶底背离，smc，ict，vwap，固定成交量分布图所有技术分析，全是放屁。所有技术分析都有相同的地方，但是你不要学了点技术分析就想去安排市场，觉得市场一定会这样走。重要的是不沉迷其中，交易不要有执念，做好仓位管理，趋势来了拿住，看错了认输。正常走势：会技术的和庄家一起推动盘面，收割不懂技术的韭菜。非正常走势：不懂技术的韭菜爆完了，再收割“到位了”的那些懂技术的人。 20年312，比特币单日暴跌50%，原油跌到负数黄金今年1月的主升浪，前两天40年以来最大暴跌，还有更多例子，收割的都是“到位了”的懂技术的人。以上极端行情，能活下来的反而是不带杠杆，不敢抄底摸顶比较怂的人。

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华尔街没有名字

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🚨 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！

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爱吃折耳根的Ace

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🚨卧槽！LLM 驱动的每日股票智能分析系统来了 daily_stock_analysis（简称 DSA）是一个开源的自动化股票分析工具，能每天对你的自选股进行多维度分析，并生成结构化的决策报告。它整合了行情、技术指标、新闻舆情和基本面数据，通过大模型输出包含评分、趋势、买卖点、风险提示、催化因素的报告，并支持自动推送到企业微信、飞书、Telegram 等渠道。核心亮点： > 多市场覆盖：支持 A 股、港股、美股、日股、韩股等，同时支持 ETF > 结构化 AI 决策报告：输出评分、趋势判断、买卖点、风险预警、催化剂和操作清单 > 多源数据融合：行情 + 新闻 + 公告 + 基本面 + 舆情，自动聚合去重 > Agent 策略问股：支持缠论、均线、波浪等多策略视角进行多轮追问 > 零成本自动化：支持 GitHub Actions 定时运行，每天自动推送报告 > 提供 Web 看板 + 回测 + 组合管理功能，本地部署或 Actions 均可对需要每日系统化复盘 A 股和美股、又不想每天手动刷资讯的投资者和交易者来说，这是一个功能比较完整的开源 AI 分析方案。

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爱吃折耳根的Ace

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Anthropic指控智谱AI（2513HK）涉嫌技术剽窃，导致该股在周五暴跌20%。Anthropic明确指责智谱在训练其GLM-5.2架构时，存在“distillation”即复制或基于输出进行微调Claude和OpenAI模型的行为。大约一个月前，阿里的通义千问也曾面临过类似的指控。这些指控引发了机构投资者对潜在合规风险、国际版权纠纷以及智谱底层技术真实技术护城河的严重担忧。

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亚洲股市 AsiaStock

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兄弟们！第一个专门给 A 股做的多智能体投资 Agent，2.4K stars，MIT 开源！ A 股散户终于有自己的 AI 投研团队了！不是美股版的翻译搬运，是从数据源到策略逻辑到风控全部围绕 A 股生态重新设计的。基本面分析、技术面分析、市场情绪、宏观经济——每个角色一个 Agent，分工协作，像一家迷你券商研究所。核心特点如下： 1️⃣ 多 Agent 架构：技术、基本面、情绪、估值、宏观等分析师分工 2️⃣ 多空辩论机制：看多和看空研究员先辩论，再由 LLM 做中立评估 3️⃣ 风险管理和组合决策环节 4️⃣ 数据来自 AkShare，并带本地缓存 5️⃣ 支持新闻搜索和情感分析 6️⃣ 提供 FastAPI 接口，方便调用以前用 AI 做 A 股：用美股框架硬套 → 数据源不对 → 财报格式不对 → 放弃了。现在 A_Share_investment_Agent 从数据到模型到报告全是 A 股原生。对想研究 AI Agent 在投资分析中的应用，或者关注 A 股智能化研究的人来说，值得看看。

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爱吃折耳根的Ace

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兄弟们！又挖到一个 Python 股票全能工具 —— InStock myhhub/stock 这个仓库把 A 股量化分析做得挺全的，数据抓取、指标计算、选股、回测、自动交易一条龙。核心功能我挑重点说下： 1️⃣ 实时抓取 A 股数据 + 30+ 技术指标（MACD、KDJ、BOLL 等，和同花顺结果一致） 2️⃣ 识别 61 种 K 线形态，直接给出买卖信号 3️⃣ 筹码分布分析（CYQ），看主力成本区间 4️⃣ 200+ 维度综合选股，支持自定义策略 5️⃣ 内置多个经典策略 + 回测验证功能 6️⃣ 支持自动打新股（需配置券商客户端） 7️⃣ Web 页面，手机电脑都能看，操作挺方便最实用的是支持 Docker 一键部署，数据处理也比较快（普通笔记本跑一天数据大概 4 分钟左右）。对想自己搞量化、做选股策略、或者学习 A 股技术分析的兄弟来说，这个仓库直接能上手。

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爱吃折耳根的Ace

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著名机构SemiAnalysis的内存分析师 Ray Wang 另一个很重磅的观点！！！他说：目前美国对中国实施了出口管制，阻止其获取任何外国的HBM（高带宽内存）正因如此，这反而为长鑫存储（CXMT）提供了市场机遇，使其能够真正去占领这样一个极度受限于HBM短缺的市场，而全球其他市场是有渠道获取外国HBM的因此，尽管长鑫存储的HBM技术还相对落后，但在未来的几年里，他们仍然能够出货一部分HBM，并继续提升他们的技术

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兄弟们！这个 Python 股票开源项目真的有点东西 myhhub/stock 不是那种只跑一次 demo 的玩具，而是一个能实际落地的 A 股分析系统：数据抓取、指标计算、形态识别、选股、回测、甚至自动交易全都有。它每天自动抓取 A 股数据，计算 17 个常用技术指标，并生成买卖信号参考，同时提供 Web 界面查看图表和数据。核心功能： > 实时拉 A 股数据 + 30+ 技术指标 > 自动识别 61 种 K 线形态 > 筹码分布分析（这个功能比较少见） > 支持自定义策略 + 回测验证 > Web 界面手机电脑都能看 > Docker 一键部署，定时任务自动跑数据对想自己搞量化、验证策略，或者系统学习 A 股技术分析的人来说，这个仓库的完整度算比较高的了。想快速玩的直接 Docker 部署就行，不想折腾也能先看看 Web 界面长什么样。

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爱吃折耳根的Ace

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量化交易绕不开的库：TA-Lib，150+ 技术指标直接调用 ta-lib-python 是经典 TA-Lib 的官方 Python 封装，提供超过 150 种技术指标和 K 线形态识别功能。它覆盖了动量、趋势、波动率、成交量、重叠研究、形态识别等多个类别，是量化交易和技术分析中非常基础的工具。核心能力如下： 1️⃣ 覆盖常见技术指标（MACD、RSI、BOLL、KDJ、ADX、ATR 等） 2️⃣ 支持 60+ 种 K 线形态识别（锤头、吞没、十字星等） 3️⃣ 基于 Cython + NumPy，计算速度较快 4️⃣ 可直接配合 Pandas、Polars 使用 5️⃣ 提供函数式 API 和抽象 API，调用比较灵活它可是目前 Python 量化里使用最广泛的技术分析库之一。对做技术分析、策略回测，或者需要批量计算指标的人来说，这个库基本绕不开。

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马斯克终于承认了。他最大的错误，是过去只看重才华，不看重人心。这不仅仅是马斯克一个人的问题。整个硅谷，或者说整个科技精英圈，都有这个迷思。他们相信技术能解决一切。相信智商能碾压一切。相信聪明的大脑是唯一重要的资产。结果呢？招进来一堆高智商、履历光鲜的人。这些人内心深处认同什么？是华尔街的贪婪，还是达沃斯的议程？他们关心的是普通人的疾苦，还是自己的股票期权？一个人的心，决定了他技术的方向。技术是中立的，但使用技术的人不是。当技术精英脱离了民众，忘记了国家，他们的聪明才智会用在哪里？为谁服务？这才是马斯克反思背后，更深层的问题。这个问题，恐怕不只在特斯拉和SpaceX存在。拥有一个善良的心，真的那么简单吗？还是说，善良的定义已经被改写了？

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浪浪这累计 5000 多倍的收益，甚至垃圾行情都没有受到影响，跟他的仓位策略有关，容错率非常高。分仓的意思是，比如我们能拿出三万美金做合约，把它分成三份，每份是一万，每次只用其中的一份去开仓，比如亏了1000，那就再补进去 1000，如果赚了1000就要把这 1000 提走。这样确保每次开仓，都是固定的一万仓位，直到能用三万赚到六万，就可以把每次的开仓仓位提高到一万五或者两万。不过每个人承受风险的上限不同，一定不能是提高仓位后，只要一点波动心脏病就犯，这就肯定不行。怎么能在市场大热前精准地找到那些会爆发的币，然后重仓出击？又是怎么能在市场危机来之前果断撤出做防守？他说他能做到这些，是因为他对市场温度有感知。这是他进入所有交易的大前提。

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存储行业现在简直是躺着赚钱，上游晶圆厂手握光刻机和核心技术，直接拿捏了整个行业的利润命脉。据预测，明年全球前七大存储巨头的总利润能达到惊人的9000亿美元，国内长鑫更是猛到利润有望碾压腾讯、直逼华为。不过这钱可不是谁都能赚的，产业链里晶圆厂最吃香，越往下游的模组和封装厂越被动，想在这个超级赛道分杯羹，没点硬核技术壁垒可不行。

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