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公鎏渊私海胆Bran Brandon后开仓
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公鎏渊私海胆Bran Brandon后开仓

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钱包提案撤回了,省下的钱在哪里? 美国FinCEN官网10月5日列出撤回通知,10月6日联邦公报明确撤回2020年的一项钱包交易提案,并表示不再推进该提案。 它原本拟要求银行和货币服务商,对涉及非托管钱包等特定交易增加记录、客户身份核验和报告义务。关键词是“拟要求”:这次撤回的对象是一份提案,不能把它写成所有钱包监管或身份核验都已取消。 从商业角度看,我更关注企业原本需要为未来规则预留多少开发、人手和流程预算。少一项潜在新增负担,可能降低接入自托管钱包业务的不确定性;但这笔钱不一定早已花出去,更不会自动变成买币资金。 所以,判断政策影响要继续找证据:服务商有没有调整接入计划,产品覆盖有没有扩大,真实客户使用有没有增长。若只有通知,没有业务变化,就不能提前把预期当成利润兑现。 涉及BTC、ETH或USDC的钱包使用,也要按实际服务和适用规则区分,不能凭这条新闻概括全部交易。 第二图为硬件钱包资料照,仅说明自托管主题,不代表厂商或监管机构背书。 $BTC $ETH $USDC 点我头像 查看带单实盘
钱包提案撤回了,省下的钱在哪里?

美国FinCEN官网10月5日列出撤回通知,10月6日联邦公报明确撤回2020年的一项钱包交易提案,并表示不再推进该提案。

它原本拟要求银行和货币服务商,对涉及非托管钱包等特定交易增加记录、客户身份核验和报告义务。关键词是“拟要求”:这次撤回的对象是一份提案,不能把它写成所有钱包监管或身份核验都已取消。

从商业角度看,我更关注企业原本需要为未来规则预留多少开发、人手和流程预算。少一项潜在新增负担,可能降低接入自托管钱包业务的不确定性;但这笔钱不一定早已花出去,更不会自动变成买币资金。

所以,判断政策影响要继续找证据:服务商有没有调整接入计划,产品覆盖有没有扩大,真实客户使用有没有增长。若只有通知,没有业务变化,就不能提前把预期当成利润兑现。

涉及BTC、ETH或USDC的钱包使用,也要按实际服务和适用规则区分,不能凭这条新闻概括全部交易。

第二图为硬件钱包资料照,仅说明自托管主题,不代表厂商或监管机构背书。

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Solana让钱货一起交,解决的到底是哪种风险? 买方已经付钱,卖方却没交资产。这种交收风险,与买完以后价格下跌,是两回事。 Solana基金会10月6日公布开源的DvP程序,也就是券款对付。设计要求两条交收腿一起完成,否则一起不完成,并提供独立托管与期限约束。公告同时仍在招募正式生产发布前的早期参与者,不能据此宣布机构已经全面接入。 摩根大通提供的是证券结算需求方面的意见。官方特别说明,这不代表它开发、运营或担保该程序。 我更关注资金怎样被占用:交收等待缩短,机构可能减少为交易准备的备用资金;但想省下多少,还得看资产能否交付、现金是否到位,以及实际业务流程。 拿USDC换一项链上资产作假设,即使交换同时成功,也没保证资产明天不跌,或发行人永远能兑付。原子结算不能代替资产研究。 比较SOL与ETH的机构结算生态,我会分别核对真实使用量和交收失败处理。第二图是历史Solana钱包资料照,屏幕余额与曲线不是当前行情。 $SOL $USDC $ETH #机构资金 点我头像 查看带单实盘
Solana让钱货一起交,解决的到底是哪种风险?

买方已经付钱,卖方却没交资产。这种交收风险,与买完以后价格下跌,是两回事。

Solana基金会10月6日公布开源的DvP程序,也就是券款对付。设计要求两条交收腿一起完成,否则一起不完成,并提供独立托管与期限约束。公告同时仍在招募正式生产发布前的早期参与者,不能据此宣布机构已经全面接入。

摩根大通提供的是证券结算需求方面的意见。官方特别说明,这不代表它开发、运营或担保该程序。

我更关注资金怎样被占用:交收等待缩短,机构可能减少为交易准备的备用资金;但想省下多少,还得看资产能否交付、现金是否到位,以及实际业务流程。

拿USDC换一项链上资产作假设,即使交换同时成功,也没保证资产明天不跌,或发行人永远能兑付。原子结算不能代替资产研究。

比较SOL与ETH的机构结算生态,我会分别核对真实使用量和交收失败处理。第二图是历史Solana钱包资料照,屏幕余额与曲线不是当前行情。

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La stratégie a progressé de 8 %, alors pourquoi l’argent investi en la suivant a-t-il perdu de la valeur ? Faisons le calcul avec des chiffres entièrement hypothétiques. Les frais sont ignorés, et cela ne représente aucun résultat réel. Au départ, vous investissez 100. La première phase rapporte 20 % : votre compte passe à 120. Voyant que vous gagnez de l’argent, vous ajoutez 880, portant le compte à 1 000. La deuxième phase perd 10 % : il ne vous reste finalement que 900. Vous avez investi 980 au total et perdu 80. Mais si l’on enchaîne les rendements des deux phases de la stratégie, 1,2 multiplié par 0,9 donne 1,08 : le rendement pondéré dans le temps reste positif, à 8 %. Ces deux résultats peuvent coexister : une somme moindre était investie pendant la hausse, et une somme plus importante pendant la baisse. Les explications des normes de performance GIPS indiquent que la méthode pondérée dans le temps sert à neutraliser l’effet des entrées et sorties de capitaux, afin de faciliter l’évaluation de la gestion. Prendre en compte le moment et le montant des investissements permet, quant à lui, de répondre à la question de ce qu’a vécu l’argent de l’investisseur. Ces deux questions ne peuvent pas être exprimées par un seul et même pourcentage. C’est pourquoi, lorsque j’examine les historiques des stratégies BTC, ETH et SOL, je note aussi la date et le montant de chaque apport et retrait, puis je vérifie le gain ou la perte nette de chacun. Ne prenez pas une belle courbe pour la garantie que vous obtiendrez le même rendement en investissant à n’importe quel moment. Il ne s’agit pas de chercher des excuses aux pertes. Les performances d’une stratégie doivent être documentées de manière réelle et complète, et le rendement personnel doit être calculé à partir de ses propres mouvements de fonds. L’illustration montre un scénario de calcul financier historique ; les données affichées ne sont pas en temps réel. $BTC $ETH $SOL #ComprendreLeTrading Cliquez sur ma photo de profil pour voir les opérations en direct
La stratégie a progressé de 8 %, alors pourquoi l’argent investi en la suivant a-t-il perdu de la valeur ?

Faisons le calcul avec des chiffres entièrement hypothétiques. Les frais sont ignorés, et cela ne représente aucun résultat réel.

Au départ, vous investissez 100. La première phase rapporte 20 % : votre compte passe à 120. Voyant que vous gagnez de l’argent, vous ajoutez 880, portant le compte à 1 000. La deuxième phase perd 10 % : il ne vous reste finalement que 900. Vous avez investi 980 au total et perdu 80.

Mais si l’on enchaîne les rendements des deux phases de la stratégie, 1,2 multiplié par 0,9 donne 1,08 : le rendement pondéré dans le temps reste positif, à 8 %. Ces deux résultats peuvent coexister : une somme moindre était investie pendant la hausse, et une somme plus importante pendant la baisse.

Les explications des normes de performance GIPS indiquent que la méthode pondérée dans le temps sert à neutraliser l’effet des entrées et sorties de capitaux, afin de faciliter l’évaluation de la gestion. Prendre en compte le moment et le montant des investissements permet, quant à lui, de répondre à la question de ce qu’a vécu l’argent de l’investisseur. Ces deux questions ne peuvent pas être exprimées par un seul et même pourcentage.

C’est pourquoi, lorsque j’examine les historiques des stratégies BTC, ETH et SOL, je note aussi la date et le montant de chaque apport et retrait, puis je vérifie le gain ou la perte nette de chacun. Ne prenez pas une belle courbe pour la garantie que vous obtiendrez le même rendement en investissant à n’importe quel moment.

Il ne s’agit pas de chercher des excuses aux pertes. Les performances d’une stratégie doivent être documentées de manière réelle et complète, et le rendement personnel doit être calculé à partir de ses propres mouvements de fonds. L’illustration montre un scénario de calcul financier historique ; les données affichées ne sont pas en temps réel.

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BTC明明冲过了线,预测合约为什么还可能输? 看到K线越过某个价格,就认为“高于这条线”的合约已经赢了,这一步可能判断得太快。 我核对了Robinhood一份已到期的BTC合约:到期点是美国东部夏令时10月5日凌晨1点。页面规则写的是,取CF Benchmarks实时指数在到期前最后一分钟的60个价格,再算平均值,作为最终判定价格。 它判断的不是你盯着的那家交易所,某一秒有没有冲过门槛。 举个纯假设:一分钟里只有短暂尖峰高于门槛,其余采样值都更低,平均后仍可能不达标。反过来,最后一笔成交稍低,也不能单独证明整段均值低于门槛。 对资金而言,买到期结算条件和买币本身,是两种不同的风险。围绕BTC、ETH、SOL研究类似产品时,要分别读清数据源、时区、采样窗口,以及“触及”还是“到期高于”;不同合约不能套同一规则。 我的看法是:先确认怎样才算赢,再谈自己有多看好。这里解释结算口径,不评价该场结果,也不把页面报价当成真实胜率。 $BTC $ETH $SOL #交易认知 点我头像 查看带单实盘
BTC明明冲过了线,预测合约为什么还可能输?

看到K线越过某个价格,就认为“高于这条线”的合约已经赢了,这一步可能判断得太快。

我核对了Robinhood一份已到期的BTC合约:到期点是美国东部夏令时10月5日凌晨1点。页面规则写的是,取CF Benchmarks实时指数在到期前最后一分钟的60个价格,再算平均值,作为最终判定价格。

它判断的不是你盯着的那家交易所,某一秒有没有冲过门槛。

举个纯假设:一分钟里只有短暂尖峰高于门槛,其余采样值都更低,平均后仍可能不达标。反过来,最后一笔成交稍低,也不能单独证明整段均值低于门槛。

对资金而言,买到期结算条件和买币本身,是两种不同的风险。围绕BTC、ETH、SOL研究类似产品时,要分别读清数据源、时区、采样窗口,以及“触及”还是“到期高于”;不同合约不能套同一规则。

我的看法是:先确认怎样才算赢,再谈自己有多看好。这里解释结算口径,不评价该场结果,也不把页面报价当成真实胜率。

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欧佩克+不改配额,市场上的油就不会增加吗? 看原油新闻,“维持产量安排”很容易被读成“实际供应不会变”。两句话差了生产、运输和交付这几道关。 欧佩克10月4日公布,参与会议的七国决定,11月要求的产量维持在2026年9月水平。这里说的是产量要求,没有给所有油田的实际产出打包票。 举个纯假设:配额一直是100桶,某段时间因故只产80桶,后来恢复到90桶。配额没有提高,实际产出却多了10桶。反过来,账面允许生产,也不代表油已经装船、送进炼厂。 所以我会把后续观察拆开:实际产量恢复多少,出口装船能否跟上,商业库存有没有变化。只凭“不增产”三个字判断油价一定涨,容易漏掉已经在恢复的供应。 这与BTC、ETH、SOL的联系,在能源价格对通胀、利率预期和风险偏好的传导。即使油价回落,也要分清是供给改善,还是需求转弱;前者可能减轻成本压力,后者可能伴随增长担忧,不能套同一个方向。 第二张为美国炼厂资料照,非会议现场。 #原油 #宏观 $BTC $ETH $SOL 点我头像 查看带单实盘
欧佩克+不改配额,市场上的油就不会增加吗?

看原油新闻,“维持产量安排”很容易被读成“实际供应不会变”。两句话差了生产、运输和交付这几道关。

欧佩克10月4日公布,参与会议的七国决定,11月要求的产量维持在2026年9月水平。这里说的是产量要求,没有给所有油田的实际产出打包票。

举个纯假设:配额一直是100桶,某段时间因故只产80桶,后来恢复到90桶。配额没有提高,实际产出却多了10桶。反过来,账面允许生产,也不代表油已经装船、送进炼厂。

所以我会把后续观察拆开:实际产量恢复多少,出口装船能否跟上,商业库存有没有变化。只凭“不增产”三个字判断油价一定涨,容易漏掉已经在恢复的供应。

这与BTC、ETH、SOL的联系,在能源价格对通胀、利率预期和风险偏好的传导。即使油价回落,也要分清是供给改善,还是需求转弱;前者可能减轻成本压力,后者可能伴随增长担忧,不能套同一个方向。

第二张为美国炼厂资料照,非会议现场。
#原油 #宏观

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ETH要扩容,为什么有些操作反而可能更贵? 看到升级提高吞吐量,就推断所有链上操作都会降价,容易漏掉这次变化的另一面。 以太坊基金会公告显示,Glamsterdam计划在北京时间10月6日21:53:36于Sepolia测试网激活。今天早间复核时,Hoodi和主网日期仍未确定,不能把测试安排写成主网已经升级。 这次一边改进区块生产和验证,让节点更有效率;另一边重新计算资源成本,其中创建链上状态的操作会被单独计量并提高收费标准。扩容解决能处理多少,重新定价处理谁占用了什么资源,两者可以同时发生。 我的关注点是应用的实际账单。频繁创建新状态的合约,和主要读取已有数据的合约,受到的影响未必相同。官方也要求开发者检查写死的Gas上限和相关假设,升级前后的成本不能只看一个平均数。 观察ETH,并比较SOL、BNB等智能合约网络时,我会用同类操作、同等拥堵条件作比较,再看用户是否持续使用。技术容量提高值得跟踪,但不会直接给每个应用带来更低成本,也不能提前兑换成币价收益。 配图为ETH纪念币资料照。 $ETH $SOL $BNB 点我头像 查看带单实盘
ETH要扩容,为什么有些操作反而可能更贵?

看到升级提高吞吐量,就推断所有链上操作都会降价,容易漏掉这次变化的另一面。

以太坊基金会公告显示,Glamsterdam计划在北京时间10月6日21:53:36于Sepolia测试网激活。今天早间复核时,Hoodi和主网日期仍未确定,不能把测试安排写成主网已经升级。

这次一边改进区块生产和验证,让节点更有效率;另一边重新计算资源成本,其中创建链上状态的操作会被单独计量并提高收费标准。扩容解决能处理多少,重新定价处理谁占用了什么资源,两者可以同时发生。

我的关注点是应用的实际账单。频繁创建新状态的合约,和主要读取已有数据的合约,受到的影响未必相同。官方也要求开发者检查写死的Gas上限和相关假设,升级前后的成本不能只看一个平均数。

观察ETH,并比较SOL、BNB等智能合约网络时,我会用同类操作、同等拥堵条件作比较,再看用户是否持续使用。技术容量提高值得跟踪,但不会直接给每个应用带来更低成本,也不能提前兑换成币价收益。

配图为ETH纪念币资料照。

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美联储给AI开了数据入口,交易结论就更可靠吗? AI能很快画出一张漂亮的图,但图里的数字来自哪里,往往比解读写得多流畅更重要。 美联储理事沃勒在10月1日的FRED会议讲话中介绍,FRED已推出连接AI系统的数据连接器,让智能体更方便检索经济数据。他同时提醒,AI可能误标来源、隐藏假设,或者把相关关系说成因果关系。 这里有个容易漏掉的层次:FRED汇集和分发数据,很多数据的原始生产者另有其人。AI读到了FRED,不等于这些数字全由美联储编制,更不等于美联储认可模型给出的交易结论。 我的判断是,数据接入越方便,研究流程越应该保留出处。读一份AI生成的BTC、ETH、SOL宏观分析,至少要能追问:原始机构是谁,数据截止哪天,单位是什么,图里两条曲线为什么可以放在一起比较。 例如,两项指标一起上涨,只能先说明它们共同变化。要说其中一个推动了币价,还需要解释传导路径,排除共同因素和时间错位。 连接器改善的是找数据这一步。结论是否站得住,仍取决于后面的推理和检验。 配图为美联储大楼资料照,非会议现场。 $BTC $ETH $SOL 点我头像 查看带单实盘
美联储给AI开了数据入口,交易结论就更可靠吗?

AI能很快画出一张漂亮的图,但图里的数字来自哪里,往往比解读写得多流畅更重要。

美联储理事沃勒在10月1日的FRED会议讲话中介绍,FRED已推出连接AI系统的数据连接器,让智能体更方便检索经济数据。他同时提醒,AI可能误标来源、隐藏假设,或者把相关关系说成因果关系。

这里有个容易漏掉的层次:FRED汇集和分发数据,很多数据的原始生产者另有其人。AI读到了FRED,不等于这些数字全由美联储编制,更不等于美联储认可模型给出的交易结论。

我的判断是,数据接入越方便,研究流程越应该保留出处。读一份AI生成的BTC、ETH、SOL宏观分析,至少要能追问:原始机构是谁,数据截止哪天,单位是什么,图里两条曲线为什么可以放在一起比较。

例如,两项指标一起上涨,只能先说明它们共同变化。要说其中一个推动了币价,还需要解释传导路径,排除共同因素和时间错位。

连接器改善的是找数据这一步。结论是否站得住,仍取决于后面的推理和检验。

配图为美联储大楼资料照,非会议现场。

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亚马逊传出卖芯片,为什么算力可能一点没少? “卖掉英伟达芯片”,听起来像AI大厂开始撤退。但设备卖给谁、卖完谁继续用,决定了这条新闻该怎么理解。 路透社10月2日援引英国金融时报报道,亚马逊正在讨论把约80亿美元的芯片放入特殊目的公司,再租回使用。报道援引知情人士,尚不能当成已完成交易,也不是双方正式确认的订单。 如果按这个结构推进,改变的首先是所有权和付款节奏。卖设备可以回笼现金,继续租用则意味着以后支付租金。芯片仍可能在原来的数据中心工作,不能把出售金额直接理解成算力需求减少。 我的关注点是:租多久、租金怎么定、设备更新后谁承担残值损失,以及提前退出是否有额外成本。今天拿回一笔钱,若换来更重的长期付款承诺,融资便宜与否仍要算完整账。 这也不能凭一个特殊目的公司,就断言所有负债都消失了;会计处理需要看最终控制权和合同安排。 研究RENDER、FET、NEAR的算力叙事时,也要分清资产转手和真实任务需求。亚马逊这条报道没有宣布上述项目参与,别替代币认领业务。 $RENDER $FET $NEAR 点我头像 查看带单实盘
亚马逊传出卖芯片,为什么算力可能一点没少?

“卖掉英伟达芯片”,听起来像AI大厂开始撤退。但设备卖给谁、卖完谁继续用,决定了这条新闻该怎么理解。

路透社10月2日援引英国金融时报报道,亚马逊正在讨论把约80亿美元的芯片放入特殊目的公司,再租回使用。报道援引知情人士,尚不能当成已完成交易,也不是双方正式确认的订单。

如果按这个结构推进,改变的首先是所有权和付款节奏。卖设备可以回笼现金,继续租用则意味着以后支付租金。芯片仍可能在原来的数据中心工作,不能把出售金额直接理解成算力需求减少。

我的关注点是:租多久、租金怎么定、设备更新后谁承担残值损失,以及提前退出是否有额外成本。今天拿回一笔钱,若换来更重的长期付款承诺,融资便宜与否仍要算完整账。

这也不能凭一个特殊目的公司,就断言所有负债都消失了;会计处理需要看最终控制权和合同安排。

研究RENDER、FET、NEAR的算力叙事时,也要分清资产转手和真实任务需求。亚马逊这条报道没有宣布上述项目参与,别替代币认领业务。

$RENDER $FET $NEAR

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Une meilleure protection de la vie privée, et Google déplace pourtant l’entraînement vers ses serveurs Quand on parle d’IA respectueuse de la vie privée, beaucoup pensent instinctivement que si les données ne quittent pas le téléphone, le cloud aura moins d’activité. Mais les nouvelles approches technologiques ne vont pas forcément dans ce sens. Le 2 octobre, Google Research a présenté une nouvelle génération de système d’apprentissage fédéré : les appareils chiffrent d’abord les échantillons d’entraînement, puis les envoient à un environnement protégé sur serveur, qui fonctionne selon des règles d’autorisation définies à l’avance. Gboard l’a déjà utilisé pour lancer des modèles de prédiction du mot suivant en anglais et en japonais. La phrase de cet article officiel que les traders devraient retenir est que le goulot d’étranglement de l’entraînement se déplace : il ne dépend plus de la disponibilité des appareils ni de la puissance de calcul des téléphones, mais des ressources de calcul protégées sur les serveurs. Cela ne signifie pas que toutes les données des téléphones peuvent être confiées librement aux fournisseurs cloud, et aucune sécurité absolue n’est garantie. À mon avis, protéger les données et laisser les calculs en permanence sur l’appareil sont deux questions qui peuvent être traitées séparément. Le téléphone peut effectuer une partie du travail en moins, tandis que le serveur en fait davantage. Il ne faut pas voir les mots « IA embarquée » et en conclure que la demande de services cloud ne peut que diminuer. Mais ces avancées ne se traduisent pas directement par de nouvelles commandes de puces. Il faudra continuer à suivre l’étendue de l’adoption, le volume réel d’entraînement et les ressources consommées par chaque tâche avec la nouvelle approche. Il en va de même pour les récits liés à l’IA autour de RENDER, FET, NEAR et d’autres projets : vérifiez d’abord où les tâches sont réellement exécutées et qui peut les facturer. Les recherches de Google n’ont pas annoncé la participation de ces projets ; elles ne permettent pas de leur attribuer des commandes. La demande de puissance de calcul n’a pas disparu ; le goulot d’étranglement a peut-être simplement changé de place. $RENDER $FET $NEAR Cliquez sur ma photo de profil pour voir le trading en direct avec signaux
Une meilleure protection de la vie privée, et Google déplace pourtant l’entraînement vers ses serveurs

Quand on parle d’IA respectueuse de la vie privée, beaucoup pensent instinctivement que si les données ne quittent pas le téléphone, le cloud aura moins d’activité. Mais les nouvelles approches technologiques ne vont pas forcément dans ce sens.

Le 2 octobre, Google Research a présenté une nouvelle génération de système d’apprentissage fédéré : les appareils chiffrent d’abord les échantillons d’entraînement, puis les envoient à un environnement protégé sur serveur, qui fonctionne selon des règles d’autorisation définies à l’avance. Gboard l’a déjà utilisé pour lancer des modèles de prédiction du mot suivant en anglais et en japonais.

La phrase de cet article officiel que les traders devraient retenir est que le goulot d’étranglement de l’entraînement se déplace : il ne dépend plus de la disponibilité des appareils ni de la puissance de calcul des téléphones, mais des ressources de calcul protégées sur les serveurs. Cela ne signifie pas que toutes les données des téléphones peuvent être confiées librement aux fournisseurs cloud, et aucune sécurité absolue n’est garantie.

À mon avis, protéger les données et laisser les calculs en permanence sur l’appareil sont deux questions qui peuvent être traitées séparément. Le téléphone peut effectuer une partie du travail en moins, tandis que le serveur en fait davantage. Il ne faut pas voir les mots « IA embarquée » et en conclure que la demande de services cloud ne peut que diminuer.

Mais ces avancées ne se traduisent pas directement par de nouvelles commandes de puces. Il faudra continuer à suivre l’étendue de l’adoption, le volume réel d’entraînement et les ressources consommées par chaque tâche avec la nouvelle approche.

Il en va de même pour les récits liés à l’IA autour de RENDER, FET, NEAR et d’autres projets : vérifiez d’abord où les tâches sont réellement exécutées et qui peut les facturer. Les recherches de Google n’ont pas annoncé la participation de ces projets ; elles ne permettent pas de leur attribuer des commandes.

La demande de puissance de calcul n’a pas disparu ; le goulot d’étranglement a peut-être simplement changé de place.

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Les serveurs retirés du service ne sont-ils que de la ferraille ? Il vaut la peine de refaire les comptes de Microsoft Quand on parle d’investissements dans l’IA, on aime compter le nombre de nouveaux équipements achetés. Mais la destination des anciens équipements après leur départ des centres de données influe aussi sur le coût de cette activité. Dans un article officiel publié le 30 septembre, Microsoft indique que l’an dernier, le taux de réutilisation et de recyclage des serveurs et composants retirés du service a atteint 92 %. Les machines complètes peuvent être transférées à des laboratoires ou à des établissements d’enseignement, ou vendues à des acheteurs agréés ; les pièces peuvent aussi servir de pièces de rechange. Mais 92 % ne signifie pas que 92 % du prix d’achat a été récupéré. Le nombre d’équipements traités et le montant finalement récupéré en espèces sont deux choses complètement différentes. À mon avis, le retrait d’un équipement ne signifie pas forcément que sa valeur tombe à zéro. Mais on ne peut pas non plus inventer sa valeur résiduelle : il faut tenir compte de l’existence d’acheteurs, du coût du démontage et de l’effacement des données, ainsi que de la rentabilité de sa remise en service. Le fait qu’une machine fonctionne encore ne signifie pas qu’il soit judicieux de la garder dans un centre de données et de lui faire consommer de l’électricité, parmi les plus coûteux. La déplacer vers un endroit où la charge est plus faible pour continuer à l’utiliser peut être plus raisonnable que de la laisser à son emplacement initial. Il s’agit d’une analyse des coûts, pas d’une prévision de bénéfices faite par Microsoft. Quand j’examine des projets comme RENDER, FIL et AR, liés à la puissance de calcul ou aux ressources de stockage, je me demande aussi ce qu’il advient du matériel après son renouvellement. On ne peut pas transposer directement l’expérience des fournisseurs de cloud en hausse du cours des jetons. L’achat de nouvelles machines se décide en fonction du budget ; la façon de mettre les anciennes au rebut, elle, met à l’épreuve l’ensemble des comptes. $RENDER $FIL $AR Cliquez sur ma photo de profil pour voir mes trades en direct
Les serveurs retirés du service ne sont-ils que de la ferraille ? Il vaut la peine de refaire les comptes de Microsoft

Quand on parle d’investissements dans l’IA, on aime compter le nombre de nouveaux équipements achetés. Mais la destination des anciens équipements après leur départ des centres de données influe aussi sur le coût de cette activité.

Dans un article officiel publié le 30 septembre, Microsoft indique que l’an dernier, le taux de réutilisation et de recyclage des serveurs et composants retirés du service a atteint 92 %. Les machines complètes peuvent être transférées à des laboratoires ou à des établissements d’enseignement, ou vendues à des acheteurs agréés ; les pièces peuvent aussi servir de pièces de rechange.

Mais 92 % ne signifie pas que 92 % du prix d’achat a été récupéré. Le nombre d’équipements traités et le montant finalement récupéré en espèces sont deux choses complètement différentes.

À mon avis, le retrait d’un équipement ne signifie pas forcément que sa valeur tombe à zéro. Mais on ne peut pas non plus inventer sa valeur résiduelle : il faut tenir compte de l’existence d’acheteurs, du coût du démontage et de l’effacement des données, ainsi que de la rentabilité de sa remise en service.

Le fait qu’une machine fonctionne encore ne signifie pas qu’il soit judicieux de la garder dans un centre de données et de lui faire consommer de l’électricité, parmi les plus coûteux. La déplacer vers un endroit où la charge est plus faible pour continuer à l’utiliser peut être plus raisonnable que de la laisser à son emplacement initial. Il s’agit d’une analyse des coûts, pas d’une prévision de bénéfices faite par Microsoft.

Quand j’examine des projets comme RENDER, FIL et AR, liés à la puissance de calcul ou aux ressources de stockage, je me demande aussi ce qu’il advient du matériel après son renouvellement. On ne peut pas transposer directement l’expérience des fournisseurs de cloud en hausse du cours des jetons.

L’achat de nouvelles machines se décide en fonction du budget ; la façon de mettre les anciennes au rebut, elle, met à l’épreuve l’ensemble des comptes.

$RENDER $FIL $AR

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币圈市值多了1000亿,就有1000亿新钱进来吗? “市值增加多少”和“新钱买了多少”,看起来像同一件事,其实不是一张账。 今天核对币安学院和CoinMarketCap的计算口径,流通市值的基本公式是参考价格乘以流通数量。它衡量的是按当前价格计算的规模,不是账户里存着多少现金。 举个纯假设:某币流通1亿枚,参考价格从10美元变成11美元,市值就增加1亿美元。可这1亿枚不需要全部成交一遍,更不需要真的有人拿出1亿美元,才能出现这个账面变化。 反过来也一样。“蒸发1亿美元”不代表有人完整提走了1亿美元。价格下移,会同时重估许多根本没有成交的持仓。真要集中卖出,平均能卖到多少,还取决于承接和成交路径。 所以看BTC、ETH、BNB的资金行为,我会把市值变化、实际成交、基金申赎和链上转移分开。每项都可能有用,但不能拿其中一个冒充另一项,更不能据此编出“主力进场金额”。 市值可以帮助比较资产规模;判断买盘是否持续,还需要对应的资金和成交证据。 屏幕上的财富变多,不等于场内多了同样多的现金。 $BTC $ETH $BNB 点我头像 查看带单实盘
币圈市值多了1000亿,就有1000亿新钱进来吗?

“市值增加多少”和“新钱买了多少”,看起来像同一件事,其实不是一张账。

今天核对币安学院和CoinMarketCap的计算口径,流通市值的基本公式是参考价格乘以流通数量。它衡量的是按当前价格计算的规模,不是账户里存着多少现金。

举个纯假设:某币流通1亿枚,参考价格从10美元变成11美元,市值就增加1亿美元。可这1亿枚不需要全部成交一遍,更不需要真的有人拿出1亿美元,才能出现这个账面变化。

反过来也一样。“蒸发1亿美元”不代表有人完整提走了1亿美元。价格下移,会同时重估许多根本没有成交的持仓。真要集中卖出,平均能卖到多少,还取决于承接和成交路径。

所以看BTC、ETH、BNB的资金行为,我会把市值变化、实际成交、基金申赎和链上转移分开。每项都可能有用,但不能拿其中一个冒充另一项,更不能据此编出“主力进场金额”。

市值可以帮助比较资产规模;判断买盘是否持续,还需要对应的资金和成交证据。

屏幕上的财富变多,不等于场内多了同样多的现金。

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AI只花1美元,为什么要先预留5美元? 这是一个假设账单,却能解释AI代理支付里很容易被混淆的两笔数:准许花多少,和已经花了多少。 以太坊基金会10月1日介绍的zkAPI,允许用ETH或USDC预付服务额度,再申请带美元花费上限的短期API密钥。按官方设计,密钥到期后依据签名使用凭据,结算实际用量,而不是直接扣走全部预留上限。 假设这次预留5美元,只用了1美元。5美元体现授权和额度安排,1美元才是这次服务消费。把两者相加算收入,或者把预留金额全当成AI需求,都可能高估业务。 我更关心的是:额度多久完成结算,多个任务同时运行时占用多少预算,以及真实付费有没有持续发生。这些会影响资金周转,比单纯展示调用次数更接近商业账本。 看FET这类AI方向,也可以用这张检查表。但这不代表它参与了zkAPI,更不代表AI付款增加就必然带动相关代币上涨。项目关系、收入归属和代币价值捕获,还要分别核实。 预算是允许发生的支出,账单才是已经发生的消费。 $ETH $USDC $FET 点我头像 查看带单实盘
AI只花1美元,为什么要先预留5美元?

这是一个假设账单,却能解释AI代理支付里很容易被混淆的两笔数:准许花多少,和已经花了多少。

以太坊基金会10月1日介绍的zkAPI,允许用ETH或USDC预付服务额度,再申请带美元花费上限的短期API密钥。按官方设计,密钥到期后依据签名使用凭据,结算实际用量,而不是直接扣走全部预留上限。

假设这次预留5美元,只用了1美元。5美元体现授权和额度安排,1美元才是这次服务消费。把两者相加算收入,或者把预留金额全当成AI需求,都可能高估业务。

我更关心的是:额度多久完成结算,多个任务同时运行时占用多少预算,以及真实付费有没有持续发生。这些会影响资金周转,比单纯展示调用次数更接近商业账本。

看FET这类AI方向,也可以用这张检查表。但这不代表它参与了zkAPI,更不代表AI付款增加就必然带动相关代币上涨。项目关系、收入归属和代币价值捕获,还要分别核实。

预算是允许发生的支出,账单才是已经发生的消费。

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钱包升级了,旧备份就自动安全了吗? 很多人把“更新软件”和“完成备份”当成同一件事。真正需要恢复资金时,才发现保存的还是旧文件。 今天核对Electrum官方版本记录,9月11日发布的4.8.2修复了一个备份问题:使用非确定性闪电网络密钥、同时涉及anchor通道的部分旧备份,缺少关闭通道后取回链上资金所需的关键密钥信息。官方要求受影响用户重新导出备份。 这是特定钱包和通道条件下的问题,不是所有BTC钱包都受影响,也不能据此说资金已经被盗。 让我警惕的是,电脑上的程序可以更新,U盘里那份旧备份不会自动改写。交易者天天核对价格,却容易把“以前备份过”当成永久有效的保障。 我会给自己的BTC、ETH、SOL分别核对所用钱包的恢复要求,不能把不同网络、不同钱包的办法直接照搬。本次Electrum案例属于BTC闪电网络,不代表ETH或SOL存在同一个漏洞。 先确认受影响条件和官方恢复流程,按要求重新备份,并妥善保存。验证恢复能力也不需要把助记词交给网页、客服或陌生人。 文件存下来了,不等于资金一定恢复得回来。 $BTC $ETH $SOL 点我头像 查看带单实盘
钱包升级了,旧备份就自动安全了吗?

很多人把“更新软件”和“完成备份”当成同一件事。真正需要恢复资金时,才发现保存的还是旧文件。

今天核对Electrum官方版本记录,9月11日发布的4.8.2修复了一个备份问题:使用非确定性闪电网络密钥、同时涉及anchor通道的部分旧备份,缺少关闭通道后取回链上资金所需的关键密钥信息。官方要求受影响用户重新导出备份。

这是特定钱包和通道条件下的问题,不是所有BTC钱包都受影响,也不能据此说资金已经被盗。

让我警惕的是,电脑上的程序可以更新,U盘里那份旧备份不会自动改写。交易者天天核对价格,却容易把“以前备份过”当成永久有效的保障。

我会给自己的BTC、ETH、SOL分别核对所用钱包的恢复要求,不能把不同网络、不同钱包的办法直接照搬。本次Electrum案例属于BTC闪电网络,不代表ETH或SOL存在同一个漏洞。

先确认受影响条件和官方恢复流程,按要求重新备份,并妥善保存。验证恢复能力也不需要把助记词交给网页、客服或陌生人。

文件存下来了,不等于资金一定恢复得回来。

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【恐慌指数也想做永续,为什么不能照搬BTC套利?】 永续合约从币圈走向华尔街,最容易被忽略的,是底下究竟有没有一份可以买到的现货。 CoinDesk在10月2日转引彭博消息称,Cboe正在探索VIX永续期货,仍处早期,尚无合约细则或申报文件。探索不等于已经上市。 VIX来自标普500期权价格,反映市场对未来波动的预期。它是算出来的指数,不能像BTC、ETH、SOL那样买一份现货放进钱包。 这为什么重要?做币圈现货与合约价差交易时,你至少能分别观察两条腿。换成VIX,做市商需要用相关期权或其他衍生品对冲,价格跟踪和风险匹配更复杂。 因此,取消到期日,不等于持有成本消失。未来若采用资金费率,还得看它怎样把合约拉回参考值,行情剧烈变化时偏离怎么处理。 我会先等合约条款,再谈它是否更适合对冲。不能看到“永续”两个字,就把熟悉的币圈策略原样搬过去。 名字相同的合约,底下可能是完全不同的生意。 配图为华尔街街景资料照。 $BTC $ETH $SOL #交易机制 点我头像 查看带单实盘
【恐慌指数也想做永续,为什么不能照搬BTC套利?】

永续合约从币圈走向华尔街,最容易被忽略的,是底下究竟有没有一份可以买到的现货。

CoinDesk在10月2日转引彭博消息称,Cboe正在探索VIX永续期货,仍处早期,尚无合约细则或申报文件。探索不等于已经上市。

VIX来自标普500期权价格,反映市场对未来波动的预期。它是算出来的指数,不能像BTC、ETH、SOL那样买一份现货放进钱包。

这为什么重要?做币圈现货与合约价差交易时,你至少能分别观察两条腿。换成VIX,做市商需要用相关期权或其他衍生品对冲,价格跟踪和风险匹配更复杂。

因此,取消到期日,不等于持有成本消失。未来若采用资金费率,还得看它怎样把合约拉回参考值,行情剧烈变化时偏离怎么处理。

我会先等合约条款,再谈它是否更适合对冲。不能看到“永续”两个字,就把熟悉的币圈策略原样搬过去。

名字相同的合约,底下可能是完全不同的生意。

配图为华尔街街景资料照。
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【失业率升了,为什么不能只理解成裁员更多?】 今晚美国失业率升至4.2%。只看这一行,很容易把故事讲成:企业裁员加速,经济马上要出问题。 但美国劳工统计局刚更新的9月家庭调查里,劳动参与率从61.6%升至61.8%,就业人数也增加了。劳动力人数增加得更快,失业人数仍然可以上升。这几件事并不矛盾。 原本不在劳动力中的人,开始积极找工作、暂时还没找到,就可能进入失业统计。失业率上升,既可能反映岗位流失,也可能包含更多人重新找工作的影响,不能直接拿它当裁员计数器。 还有一个坑:家庭调查算的是人,非农企业调查看的是岗位,两张表不能直接相减。 对BTC、ETH、SOL来说,我会拆成两种情景:如果劳动力供给改善、就业仍有承接,工资压力可能缓和;如果企业招人跟不上,失业持续累积,资金又得重新计价增长风险。 接下来该核对招聘、失业持续时间,再看利率和风险资产的反应。单月参与率回升,不足以替经济宣布安全。 同样是失业率上涨,背后的钱可以走向完全不同的方向。 $BTC $ETH $SOL #非农数据 点我头像 查看带单实盘
【失业率升了,为什么不能只理解成裁员更多?】

今晚美国失业率升至4.2%。只看这一行,很容易把故事讲成:企业裁员加速,经济马上要出问题。

但美国劳工统计局刚更新的9月家庭调查里,劳动参与率从61.6%升至61.8%,就业人数也增加了。劳动力人数增加得更快,失业人数仍然可以上升。这几件事并不矛盾。

原本不在劳动力中的人,开始积极找工作、暂时还没找到,就可能进入失业统计。失业率上升,既可能反映岗位流失,也可能包含更多人重新找工作的影响,不能直接拿它当裁员计数器。

还有一个坑:家庭调查算的是人,非农企业调查看的是岗位,两张表不能直接相减。

对BTC、ETH、SOL来说,我会拆成两种情景:如果劳动力供给改善、就业仍有承接,工资压力可能缓和;如果企业招人跟不上,失业持续累积,资金又得重新计价增长风险。

接下来该核对招聘、失业持续时间,再看利率和风险资产的反应。单月参与率回升,不足以替经济宣布安全。

同样是失业率上涨,背后的钱可以走向完全不同的方向。

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