以史为鉴，标普500向上还能走多远？

比推Dipublikasikan tanggal 2025-08-11Terakhir diperbarui pada 2025-08-11

一、一周行情回顾：(08.04~08.08)

周一开盘价6271.71点，并且产生本周最低价6271.71点，周五创出最高价6395.16点，最终收盘价6389.45点，周振幅123.45点，涨幅2.43%，周线收出一根阳K线，收盘价收在5周均线之上。

标普500指数周K线图：(动能量化模型＊情绪量化模型)

(图一)

标普500指数日K线图：

(图二)

标普500指数周线图：(历史数据回测)

(图三)

自4月7日反弹以来，指数已经连续上涨18周，共计86个交易日，累计最大涨幅达到32.92%。本周指数涨幅2.43%，周线收出一根中阳K线。

笔者上周文章的题目是《标普500调整大幕已拉开，盯紧关键点位》，在文章中从多周期技术分析视角以及十几年历史数据回测，提示本周指数调整到重要支撑位6147点附近时，会有强劲的反弹，一次有效跌破此点位的概率不大；反弹时第一压力位在6300点附近，重要压力位在6427点附近。强调因为日线已经跌破21日生命线，建议投资者在本周指数冲高时，借机降低中线仓位，并关注大市值权重股的异动。

现在从本周走势来看，周一指数以本周最低价6271.71点开盘后震荡上行，当日收出一根涨幅为1.47%的阳线；接下来4个交易日分别收出阴阳相间的日K线，并且5个交易日的低点不断抬高，周线收在重要点位6340点之上，形成的阳线实体几乎反包上周的阴线实体。本周实际走势与上周预测的相符，但是反弹力度比预测的要大。

接下来，笔者将从多周期技术层面分析当前指数所发生的变化：

(一)、量化模型信号分析：

1、周线视角(见图一)：

①、动能量化模型：持续发出高位钝化信号，动能1号线运行方向从走平又转为向上状态，能量柱与上周相比继续缩短，预示本周止跌后的反弹力度强劲，但是多方买入动能不足。

②、情绪量化模型，指标仍然处在高位，与上周相比增大。情绪1强度是4.08(取值范围0~10)左右，情绪2强度是3.45左右。

③、数字监测模型：在7月25日形成周线时，模型发出信号D(取值A~E)，当时收盘价是6388.64点。上周收出阴线，见顶转折信号有效，但是本周收盘价大于6388.64点，预示周线级别中D转折信号失效。震荡值0.70(取值范围0~1)。

④、顶峰信号：数值是5.49，风险系数累计加大。

2、日线视角(见图二)：

①、动能量化模型：处在高位顶背离状态，两条信号线形成的向下张口逐渐缩小，能量(绿)柱逐步缩短，预示本周指数止跌后每天的反弹力度逐步放大。

②、情绪量化模型：情绪1指标周五收盘后数值是4.36，又重新回到高位区；情绪2数值暂未进入高位区。

③、数字监控模型：7月29日监测信号显示转折数字9，判定标准是6389.77点。从7月30日至今，每个交易日的收盘价均小于6389.77点，预示日线级别见顶信号(以收盘价为标准)持续有效。

④、量能方面：本周每天成交量未见明显放大。

(二)、趋势时序与历史数据回测分析(图三)：

①、回测数据区间：2009年3月6日2025年4月4日，共计840根周K线。

②、设定调整规则是：回调≤2周且跌幅≥5%，或者回调≥3周，回测数据中符合条件的调整共有52次。

③、统计历史数据寻找规律：每当指数从低点连续上涨18周后，出现调整的概率高达84.6%左右，并且出现大幅调整的概率较大。

④、从4月7日到8月8日，指数已经连续上涨18周时间，从历史经验来看调整系数加大。

二、下周行情预测：(08.11~08.15)

1、笔者认为下周指数还会向上冲高，重要压力位在6427点附近；当指数向下调整时，第一支撑位在6300至6340点区域，重要支撑位在6147点附近。

2、从日线图中发现(见图二)，从5月2日开始至今，指数沿着上升通道震荡上行，观察通道上下轨道的压力、支撑作用，重点关注通道下轨的得失。

3、从4月7日到8月8日，指数已经上涨86个交易日。在8月14日前后几天，指数进入变盘时间窗口。如果时间窗口生效，笔者认为指数向下变盘概率大。

4、提醒投资者密切关注市场消息面的变化，关注大市值权重股的异动。

三、下周操作策略：(08.11~08.15)

1、下周重点关注6427点得失。若突破成功，则在此点位上方维持震荡结构，向上空间有限；若突破失败向下调整，则警惕在此处形成二次顶部的风险。

1、中线仓位：笔者已经建议投资者把中线仓位减少到原有仓位的30%。指数在本周经过大幅反弹之后，重新站上生命线，但是，由于指数距离前高6427点很近，并且日线级别即将进入时间敏感期，建议大家保持现有仓位，等明确方向后再操作。

2、短线仓位：设置好止损点，按照给出的关键点位以及通道上下轨道，逢高做空，逢低做多。

3、如果想得到更加精确的操作，可以把分析周期切换到小周期，例如60分钟或者120分钟周期。

以上各种模型是本人操作时遵守的交易规则，不构成任何买卖依据。个人观点，仅作参考。

作者：Cody Feng

Twitter：https://twitter.com/BitpushNewsCN

比推 TG 交流群：https://t.me/BitPushCommunity

比推 TG 订阅： https://t.me/bitpush

说明: 比推所有文章只代表作者观点，不构成投资建议

标普500

Bacaan Terkait

Tiga Tahun Kemudian: Meninjau Kembali Penilaian Saya terhadap ChatGPT di Tahun 2023

Tiga tahun kemudian, pada Mei 2026, penulis meninjau kembali 20 prediksi tentang ChatGPT yang dibuatnya pada Maret 2023, menggunakan AI untuk mengevaluasi akurasinya berdasarkan data terbaru. Secara keseluruhan, arah dan mekanisme prediksi banyak yang tepat. Yang paling akurat adalah tentang RAG sebagai arsitektur standar, LUI (Antarmuka Pengguna Bahasa Alami) sebagai lapisan interaksi baru, munculnya "jaringan robot" (protokol untuk agen AI), dan kemampuan China mengejar ketertinggalan model AI besar. Prediksi bahwa ChatGPT bukan AGI namun langkah besar, tidak menyebabkan gelombang pengangguran massal, serta sifat uji Turing yang hanya mengukur persepsi juga pada dasarnya benar. Namun, prediksi dengan angka spesifik atau pernyataan mutlak sering meleset. Klaim bahwa GPT-4 memiliki 100 triliun parameter sepenuhnya salah. Pernyataan bahwa LLM "tidak mungkin" mengerjakan matematika murni terbantahkan dengan model penalaran yang memenangkan medali emas IMO. Estimasi biaya pelatihan model hanya $5-10 miliar juga jauh dari kenyataan, yang kini mencapai miliaran dolar untuk model terdepan. Beberapa prediksi keliru tentang distribusi dampak, seperti bahwa nilai akan berpindah ke lapisan aplikasi (nyatanya, penyedia chip seperti NVIDIA paling untung), atau bahwa AI akan "menghindari" masalah hak cipta (justru menimbulkan gugatan besar). Kesimpulan utama adalah: dalam memprediksi teknologi yang cepat berubah, mengidentifikasi arah dan mekanisme umumnya lebih bisa diandalkan daripada memberikan angka pasti atau pernyataan mutlak. Prediksi cenderung terlalu optimis tentang kecepatan perubahan jangka pendek, tetapi meremehkan besarnya perubahan jangka panjang. Penting juga untuk mempertimbangkan distribusi dampak, bukan hanya kesimpulan agregat. Pernyataan yang disertai batasan dan keraguan justru lebih tahan uji waktu. Beberapa pertanyaan mendasar masih belum terjawab setelah tiga tahun. Tinjauan ini berfungsi sebagai pelajaran untuk membuat prediksi yang lebih baik di tiga tahun mendatang.

marsbit5j yang lalu

Tiga Tahun Kemudian: Meninjau Kembali Penilaian Saya terhadap ChatGPT di Tahun 2023

marsbit5j yang lalu

Tiga Tahun Kemudian: Menilik Kembali Penilaian Saya terhadap ChatGPT pada 2023

Tiga tahun kemudian: Meninjau Kembali 20 Prediksi ChatGPT Saya pada 2023 Pada Maret 2023, penulis Wang Jianshuo membuat 20 prediksi intuitif tentang ChatGPT dan AI masa depan. Kini, di Mei 2026, sebuah sistem AI yang terdiri dari 41 agen menganalisis prediksi-prediksi tersebut berdasarkan data terkini. Hasilnya menunjukkan pola menarik. **Yang Terbukti Benar (Secara Umum):** * **RAG dan Arsitektur Pencarian (✅):** Solusi utama untuk pengetahuan dan halusinasi adalah dengan menambahkan "contekan" (RAG), bukan mengubah model. Arsitektur pencarian + LLM kini menjadi standar. * **LUI sebagai Benua Baru (🟢):** Antarmuka Pengguna Bahasa Alami (LUI) adalah lapisan interaksi baru yang besar, melahirkan industri agen dan protokol seperti MCP. * **Jaringan Robot dan Sistem Pengalamatan Baru (🟢):** Agen akan berkomunikasi otomatis dengan bahasa alami. Protokol seperti MCP dan ANP sedang mewujudkannya. * **Model Besar Tiongkok (🟢):** Model-model seperti DeepSeek dan Qwen telah mengejar ketertinggalan performa, meski dengan investasi lebih kecil. * **Tidak Ada Kesadaran, Tes Turing Hanya Ukur Penampilan (🟢):** AI tidak memiliki kesadaran. Tes Turing hanya mengukur ilusi kesadaran. * **Prediksi Lain yang Benar:** ChatGPT bukan AGI, tapi lompatan besar; gelombang pengangguran besar tidak terjadi; tahun besar untuk startup; momen "browser 1994" telah tiba. **Yang Kurang Tepat atau Salah:** * **Parameter GPT-4 (❌):** Prediksi 100 triliun parameter salah. Estimasi terbaru sekitar 1,8 triliun. * **Matematika di LLM (🟡):** Diagnosis bahwa matematika adalah kelemahan intrinsik dan memerlukan alat bantu benar. Namun, pernyataan "tidak mungkin" ditingkatkan terbukti salah, karena model kini bisa memenangkan medali emas Olimpiade Matematika Internasional (IMO). * **Penangkapan Nilai (🟡):** Aplikasi memang berkembang pesat, tetapi nilai terbesar justru ditangkap oleh lapisan komputasi (seperti Nvidia), bukan oleh pembuat model. * **Hak Cipta (🟡):** Konten AI sulit didaftarkan hak cipta, tetapi tidak serta-mata "menghindari" pelanggaran. Gugatan dan penyelesaian besar (misalnya, Anthropic $1,5 miliar) membuktikan risikonya. * **Biaya Model (🟡):** Prediksi "perang lokal" dengan biaya $5-10 miliar untuk model canggih terbukti salah. Biaya pelatihan model terdepan (seperti GPT-5) jauh lebih tinggi, sementara biaya kloning model terbuka justru bisa lebih murah. **Pola dan Pelajaran:** 1. **Arah dan mekanisme lebih dapat diandalkan daripada angka pasti dan pernyataan mutlak.** 2. **Cenderung terlalu optimis untuk jangka pendek (kecepatan), tetapi terlalu konservatif untuk jangka panjang (skala/dampak).** 3. **Kesalahan sering terjadi pada distribusi, bukan pada total.** Contoh: Tidak ada gelombang pengangguran masif, tetapi dampak berat dirasakan oleh lulusan baru. 4. **Pernyataan yang disertai batasan dan ruang ketidakpastian justru lebih tahan uji waktu.** 5. **Beberapa pertanyaan mendasar masih belum terjawab setelah tiga tahun.** Kesimpulannya, prediksi tentang arah besar dan mekanisme cenderung akurat, sementara prediksi spesifik tentang angka, kecepatan, dan distribusi dampak lebih sering meleset. Latihan ini lebih merupakan pelajaran dalam kerendahan hati dan penilaian yang bernuansa daripada sekadar penghitungan skor.

链捕手8j yang lalu

Tiga Tahun Kemudian: Menilik Kembali Penilaian Saya terhadap ChatGPT pada 2023

链捕手8j yang lalu

Peringatan Gelembung AI: Investasi AI Merupakan Pengembalian Negatif bagi Kebanyakan Raksasa Teknologi

Peringatan Gelembung AI: Investasi AI Membawa Pengembalian Negatif bagi Sebagian Besar Raksasa Teknologi Demam AI kini memasuki tahap pemeriksaan keuangan. Raksasa cloud seperti Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta, dan Oracle berencana menginvestasikan ratusan miliar dolar ke pusat data AI dalam lima tahun ke depan. Namun, analisis terhadap proyeksi pendapatan dan pengeluaran modal (capex) hingga 2030 mengungkap masalah: tingkat pengembalian investasi implisit diperkirakan sangat negatif bagi semua perusahaan kecuali Amazon, bahkan dalam skenario optimis ekstrem. Ini menunjukkan bahwa jika tren saat ini berlanjut, boom AI bisa menjadi salah satu peristiwa perusakan nilai pemegang saham terbesar. Ada dua jalan keluar: pendapatan yang jauh melebihi ekspektasi saat ini, atau pengurangan rencana investasi. Jalan pertama tampaknya mustahil, karena membutuhkan tambahan pendapatan triliunan dolar. Jalan kedua—pemotongan investasi—akan berdampak luas, meruntuhkan harga saham perusahaan-perusahaan teknologi global dan dapat mendorong ekonomi AS ke resesi, mengingat 93% pertumbuhan PDB AS belakangan ini didorong oleh investasi teknologi. IPO perusahaan AI seperti OpenAI dan Anthropic tahun ini bisa menjadi mekanisme transfer risiko, memindahkan ketidakpastian dari pemilik awal kepada investor ritail dan dana pensiun. Sementara euphoria pemasaran mungkin bertahan hingga setelah IPO tahun 2026, tekanan matematika yang tak terelakkan mungkin memaksa raksasa cloud mengumumkan pemotongan investasi pada 2027 atau 2028, mirip dengan jeda tiga tahun antara peringatan "irrational exuberance" Alan Greenspan pada 1996 dan pecahnya gelembung dotcom pada 2000.

marsbit9j yang lalu

Peringatan Gelembung AI: Investasi AI Merupakan Pengembalian Negatif bagi Kebanyakan Raksasa Teknologi

marsbit9j yang lalu

Dari Token ke Tenaga Kerja Mesin: AI Sedang Berubah dari Alat Menjadi 'Pekerja'

Dari Token ke Tenaga Kerja Mesin: AI Berubah dari Alat Menjadi "Pekerja" AI mulai menulis kode, menangani tiket dukungan pelanggan, dan meninjau dokumen hukum. Artikel ini mengusulkan kerangka baru: komersialisasi AI sedang bergerak menuju "pasar tenaga kerja mesin". Dalam pasar ini, token hanyalah unit pengukuran, GPU adalah bahan baku, dan model adalah alat produksi. Objek yang benar-benar ditetapkan harganya dan diperdagangkan adalah kerja ekonomi yang diselesaikan langsung oleh perangkat lunak. Mekanisme penetapan harga AI akan berkembang dari token mentah, kemampuan model yang terstandarisasi, tenaga kerja yang terspesialisasi industri, hingga pasar hasil yang dapat diprogram. Di masa depan, perusahaan mungkin tidak lagi peduli model atau GPU mana yang menyelesaikan suatu tugas, tetapi lebih pada apakah tugas itu diselesaikan dalam batas latensi, akurasi, keandalan, dan biaya yang ditentukan. Implikasinya, dampak AI pada pasar tenaga kerja manusia tidak hanya sekadar penggantian. Saat mesin mengambil alih lebih banyak pekerjaan yang dapat distandardisasi dan diverifikasi, peran manusia mungkin bergeser ke pengawasan, penanggung jawab, manajemen konteks, dan keputusan akhir. Dalam beberapa kasus, penilaian manusia untuk 1% akhir justru menjadi lebih berharga karena dapat membuka kunci 99% otomatisasi skala besar. Pasar AI adalah pasar ekspansif. Ketika biaya kerja turun, permintaan tidak tetap. Jika interaksi dukungan pelanggan menjadi lebih murah, perusahaan dapat menawarkan layanan 24/7, menciptakan pasar interaksi pelanggan yang lebih besar. Persaingan tahap berikutnya di pasar AI mungkin bukan lagi sekadar pertarungan kemampuan model atau perang harga daya komputasi, tetapi tentang siapa yang dapat pertama kali menstandarisasi, memverifikasi, dan menetapkan harga "pekerjaan", akhirnya menjadikan tenaga kerja mesin sebagai faktor produksi baru yang dapat dibeli, diselesaikan, dan diperdagangkan.

marsbit9j yang lalu

Dari Token ke Tenaga Kerja Mesin: AI Sedang Berubah dari Alat Menjadi 'Pekerja'

marsbit9j yang lalu

Diskon 99% untuk MiMo Bukan Hanya Pemasaran! Luo Fuli Membantah Para Pengecam di X

**Ringkasan:** Xiaomi MiMo memotong harga API MiMo-V2.5 hingga **99%**, memicu spekulasi tentang perang harga atau strategi merugi. Luo Fuli, kepala MiMo, merespons dengan mempublikasikan blog teknis 5000 kata yang merinci **enam pilar teknikal** di balik potongan harga besar ini. Intinya, diskon 99% terutama untuk **Input (Cache Hit)** – bagian dimana pengguna membaca ulang konteks historis dalam percakapan panjang. Ini menjadi mungkin karena serangkaian optimasi teknikal yang mengubah biaya komputasi untuk bagian tersebut mendekati nol. **Enam Pilar Teknikal:** 1. **Arsitektur Hybrid SWA:** Menggunakan Sliding Window Attention di sebagian besar lapisan model, mengurangi volume **KVCache** (memori jangka pendek model) hingga **1/7**. 2. **Manajemen KVCache Dua Kolam:** Mengalokasikan memori secara terpisah untuk lapisan SWA dan Full Attention, benar-benar mewujudkan penghematan teoretis 1/7 dan meningkatkan jumlah pengguna yang dapat dilayani secara bersamaan. 3. **Prefix Cache yang Dioptimalkan:** Meningkatkan aturan pencocokan cache untuk arsitektur SWA, menghasilkan **tingkat keberhasilan cache 93-95%** untuk pembacaan ulang. Artinya, sebagian besar permintaan "baca ulang" tidak memerlukan komputasi GPU baru. 4. **Sistem Cache Terdistribusi GCache:** Menyimpan data cache di **SSD bawaan mesin GPU**, menghilangkan biaya penyimpanan cluster khusus dan memperpanjang masa hidup cache. 5. **Sistem Penjadwalan LLM-Router:** Mengarahkan permintaan secara cerdas berdasarkan kesamaan prefix dan panjang konteks, memprioritaskan permintaan yang menggunakan cache, meningkatkan efisiensi dan mengurangi latensi. 6. **Multi-Token Prediction (MTP):** Mengoptimalkan proses generasi output model, mempercepat pembuatan respons dan melengkapi pengurangan biaya di sisi input. **Kesimpulan:** Penurunan harga 99% bukanlah gimmick pemasaran atau strategi merugi, tetapi hasil dari **efisiensi sistemik rekayasa AI** yang telah divalidasi di lingkungan produksi. Rantai optimasi ini secara kumulatif mengurangi biaya komputasi per permintaan hingga lebih dari 95%, memungkinkan penurunan harga ekstrem sambil mempertahankan profitabilitas. Luo Fuli menekankan bahwa ini adalah masalah teknikal yang terwujud, bukan sekadar perang harga.

marsbit11j yang lalu