长推:为什么我认为市场顶点还未到来,依然看多后市

MarsBitDipublikasikan tanggal 2023-05-04Terakhir diperbarui pada 2023-05-04

Abstrak

k线看跌没毛病,每次牛市来前都有拦腰大跌的刻舟求剑式分析形成共识也是市场合力。我只是说,宏观上我确实看不到更多利空信息。以上供参考。

美股仍然先看多到年中,我觉得顶的时间还没有到。衰退之所以会导致美股跌,是因为担心盈利,衰退前美股一般会有一波下跌,因为担心盈利,就是现在这个阶段。而为什么这个阶段我认为没有到,因为近期,最近两周的经济数据,都是超预期的好,是指向增长反弹,不是指向衰退。

没人能精准判断哪个月衰退,都是边走边看经济数据,动态调整这个判断,musk不一定是对的,过去两周的经济数据都是超预期地好,衰退概率是下降的。而且衰退对币的冲击最小,因为币没有盈利,然后在分母端,美联储宽松是大概率事件,明天的FOMC讲话指引不可能非常鹰,只可能中性或者鸽派。

衰退对币的冲击最小,因为币没有盈利。这一波市场无论怎么波动,比特币都会是赢家。如果美债违约,美元崩盘,那么比特币会上涨;如果货币极大宽松,成长股上涨,那么比特币还会是赢家。

目前市场预期的位置是加息25bp同时暗示停止加息。这里的争论点是,“暗示”的程度有多高:如果鲍威尔说“我们现在已经开始讨论停止加息这个问题了,但还没有作出决定”,就“暗示”到这个程度,这个就是中性;如果鲍威尔说“我们已经讨论了停止加息这个问题,但通胀还是很高,六月还是有可能加息”,这就是鹰派

美股要跌;如果鲍威尔说“还没做出决定,但继续加息的必要性下降”类似这种,就是鸽派,美股要涨。第二种清形是概率很低,我给5-10%的可能性,其他两种都是利好。

第二种清形的概率很低的原因是这个。这个点阵图里的10个人里,一定有鲍威尔、FOMC副主席/纽约联储主席威廉姆斯、几乎全部的联储总行Board Governors。 他们在三月的时候就预期加息到5.125%(就是五月加完就没了),过去两个月银行危机加通胀超预期下行,没道理再来个更鹰派的指引。

有一些家办跟我说,纳指pe现在按照5.125%的加息终点,仍然高估一倍。盈利如果上调,PE不就是下来了。所以衰退对美股很重要,如果衰退概率下降,盈利预期上调,PE就下来了。纳斯达克pe高是事实,但这不能用来指引未来1-2个月的市场判断。去年底PE也巨高,但QQQ可以涨20%。

我的分析里缺技术/趋势/动能分析,这一块也很重要,这个就是大部分币圈OG现在看空的原因。k线看跌没毛病,每次牛市来前都有拦腰大跌的刻舟求剑式分析形成共识也是市场合力。我只是说,宏观上我确实看不到更多利空信息。以上供参考。

Bacaan Terkait

Tiga Awan Gelap "Refleksivitas" Menggantung di Pasar

**Ringkasan: Tiga Bayangan 'Refleksivitas' Melanda Pasar** Pasar global saat ini menghadapi tiga lingkaran refleksivitas (umpan balik timbal balik) yang saling memperkuat: **politik harga minyak, belanja modal raksasa cloud, dan risiko utang AI**. Menurut Rich Privorotsky dari Goldman Sachs, kombinasi ini menciptakan mekanisme umpan balik negatif yang membuat pasar berada dalam keseimbangan rapuh dan berbahaya. **1. Minyak & Politik: Siklus Umpan Balik Berbahaya** Harga minyak mendekati $100/barel menguji ekspektasi intervensi politik untuk melindungi ekonomi dan dukungan politik. Namun, penundaan respons kebijakan memaksa pasar menyerap risiko sendiri, diperburuk oleh tekanan suku bunga tinggi. Sinyal peringatan sudah terlihat, seperti penurunan panduan kinerja maskapai penerbangan AS karena biaya bahan bakar melonjak. Ketegangan geopolitik, termasuk pertemuan Trump-Netanyahu, berpotensi memicu volatilitas ("momen TACO"). **2. Belanja Modal Cloud: Taruhan Berisiko Tinggi** Narasi pertumbuhan cloud diuji ketika pasar mulai mempertanyakan imbal hasil dari belanja modal besar-besaran. Contohnya, kenaikan panduan belanja modal Google menjadi ~$200 miliar dan arus kas bebas negatif dihukum keras oleh pasar, meskipun pertumbuhan cloud kuat. Persaingan memaksa perusahaan cloud lain mengikuti, membebani seluruh sektor. Di sisi perangkat keras, kinerja perusahaan seperti STMicroelectronics yang mengecewakan memperkuat kekhawatiran. Selain itu, kesenjangan kemampuan model AI proprietary dan open-source menyempit dengan cepat, meningkatkan tekanan kompetitif dan mempertanyakan ekonomi investasi AI skala besar. **3. Risiko Utang & Struktur Pendanaan AI** Pasar obligasi perusahaan tech raksasa menunjukkan tanda stres. Contohnya, obligasi Meta yang diterbitkan melalui SPV "Hyperion" telah turun signifikan dari level puncaknya. Meski neraca secara keseluruhan masih kuat, penurunan harga obligasi mencerminkan kekhawatiran tentang transformasi arus kas bebas yang memburuk akibat akselerasi belanja modal. Privorotsky memperingatkan bahwa ekspansi kapasitas hari ini dapat menyebabkan kelebihan pasokan komputasi besok, dengan biaya penyusutan besar yang kemudian membebani laporan laba rugi. **Titik Ujian Mendatang:** Dua peristiwa kunci akan menguji tema refleksivitas ini: 1. **Laporan keuangan Microsoft:** Keseimbangan antara belanja modal, pertumbuhan cloud, dan arus kas bebas akan dipantau ketat untuk menilai ketahanan narasi tech. 2. **IPO ChangXin Memory (CXMT):** Penawaran umum perdana produsen DRAM China ini, dengan target ~$8.6 miliar, dapat berdampak signifikan pada valuasi dan persaingan di sektor chip memori global. Kesimpulannya, pasar terjebak dalam dinamika di mana setiap variabel (minyak, suku bunga, belanja tech, valuasi) sekaligus menjadi penyebab dan akibat, menciptakan lingkungan yang sangat tidak stabil.

链捕手8m yang lalu

Tiga Awan Gelap "Refleksivitas" Menggantung di Pasar

链捕手8m yang lalu

Claude Selesai Menulis Kode Tidak Langsung Diserahkan: Periksa Sendiri dengan 4 Skill Ini, Perbaiki Baru Cari Anda

**Claude Tidak Langsung Menyerahkan Kode: 4 Skill untuk Memeriksa Sendiri, Perbaiki Dulu Baru Cari Kamu** Dalam pengembangan perangkat lunak, AI kini dapat menulis kode, tetapi tugas verifikasi masih dibebankan pada manusia. Untuk mengatasi hambatan ini, Anthropic memperkenalkan "loop verifikasi" (verification loop) dalam Claude Code, di mana Claude memeriksa dan memperbaiki pekerjaannya sendiri sebelum menyerahkannya. Siklus kerja agen cerdas yang sebelumnya "kumpulkan konteks → eksekusi tindakan → pemeriksaan manual" kini diperpanjang menjadi "kumpulkan konteks → eksekusi tindakan → verifikasi otomatis → perbaikan → verifikasi ulang". Verifikasi dan perbaikan dimasukkan kembali ke dalam siklus. Tim Claude Code menggunakan empat Skill pemeriksaan mandiri ini setiap hari: 1. **/code-review:** Mengulas perubahan kode untuk menemukan bug dan memberikan umpan balik. 2. **/simplify:** Membersihkan implementasi yang berbelit-belit dan redundan, menyederhanakan struktur. 3. **/verify:** Melakukan verifikasi ujung ke ujung dengan menjalankan aplikasi untuk memastikan fungsionalitas benar-benar bekerja. 4. **/design:** Memeriksa implementasi UI terhadap panduan desain dalam file DESIGN.md (hanya diaktifkan jika UI diubah). Skill ini dibangun di atas infrastruktur verifikasi Claude Code yang sudah ada, seperti kemampuan menjalankan aplikasi dan integrasi GitHub Actions. Untuk membuat Skill verifikasi sendiri, pengguna dapat mendeskripsikan langkah pemeriksaan manual rutin mereka dalam bahasa sederhana, seperti menginstruksikan rekan kerja baru, lalu menyimpannya sebagai file Markdown di direktori `.claude/skills/`. Tingkat otomatisasi verifikasi dapat disesuaikan dalam empat tingkat: * **Standalone:** Dipanggil manual. * **Embedded:** Tertanam dalam alur tugas tertentu. * **Chained:** Beberapa Skill dirantai dan dijalankan secara berurutan. * **On every PR:** Dijalankan otomatis pada setiap pull request (peringatan: konsumsi token meningkat). Perkembangan ini menandai pergeseran kompetisi AI programming dari generasi kode ke verifikasi. Skill, yang berisi instruksi, alur kerja, dan konfigurasi, menjadi modul kemampuan yang dapat digunakan kembali dan mulai distandardisasi di berbagai platform seperti GitHub Copilot dan Cursor. Kesenjangan efisiensi antar tim tidak lagi terletak pada model AI, tetapi pada seberapa baik mereka membangun alur kerja dan mekanisme verifikasi otomatis ini. Dengan loop verifikasi yang kuat, agen AI dapat berjalan lebih lama dan mandiri, mengurangi kebutuhan pengawasan manusia yang konstan. Ini bukan tentang AI mengambil alih pekerjaan engineer, tetapi tentang mengajari AI untuk memvalidasi pekerjaannya sendiri, sehingga pada akhirnya dapat benar-benar meringankan beban manusia dalam proses pengembangan.

marsbit15m yang lalu

Claude Selesai Menulis Kode Tidak Langsung Diserahkan: Periksa Sendiri dengan 4 Skill Ini, Perbaiki Baru Cari Anda

marsbit15m yang lalu

Bagaimana Beijing Menjadi "Dataran Tinggi Global"?

Beijing mencapai pertumbuhan PDB sebesar 5,4% pada paruh pertama tahun ini. Dukungan utama tidak berasal dari konsumsi atau real estat, melainkan dari bidang-bidang teknologi canggih seperti chip, robot, daya komputasi, dan model besar AI. Investasi manufaktur teknologi tinggi melonjak 36%, dan investasi layanan sains-teknologi meningkat 87,2%. Modal ventura terutama mengalir ke teknologi keras. Produksi sirkuit terpadu naik 17,8%, robot industri 75,5%, dan robot layanan melonjak 2,3 kali lipat. Sektor jasa juga bertransformasi, didorong oleh teknologi. Di bidang AI, fokus kuat pada kecerdasan embodied, dengan pendanaan besar-besaran untuk perusahaan seperti Galaxy General. Model dasar AI "FlagOS" dan platform komputasi cerdas seperti Jiuzhang Yunjie memperkuat ekosistem. Beijing juga meningkatkan kapasitas komputasi cerdas dan mendorong platform uji coba untuk menghubungkan laboratorium dengan pasar. Strateginya mencakup perluasan ke wilayah Beijing-Tianjin-Hebei untuk distribusi daya komputasi dan sumber daya inovasi. Target下半年 (paruh kedua tahun) termasuk menambah kapasitas komputasi cerdas, meluncurkan lebih banyak platform uji coba, dan memperluas penerapan skenario. Pertumbuhan ekonomi Beijing didorong oleh kemajuan terkait dalam daya komputasi, model AI, modal, dan skenario penerapan, yang secara kolektif membangun fondasi untuk posisinya sebagai "puncak global" dalam inovasi teknologi.

marsbit15m yang lalu

Bagaimana Beijing Menjadi "Dataran Tinggi Global"?

marsbit15m yang lalu

Trading

Spot
活动图片