Arthur Hayes:比特币将在6至7万美元间波动,直到八月

Odaily星球日报Pubblicato 2024-05-06Pubblicato ultima volta 2024-05-06

Introduzione

五月买入,持币等待。

原文作者:Arthur Hayes

原文编译:GaryMa 吴说区块链

注:本文是在原文的基础上进行节选编译,可能有些细节或信息被删除。我们建议读者在阅读本文时同时参考原文,以获取更全面的信息。

在四月中旬至今,一些 degens 在看到加密市场的持续下跌,便尖叫着大喊“五月危机”。

价格走势符合我的预期。美国税收季、对美联储未来政策的担忧、比特币减半事件的落实,以及美国比特币 ETF 资产管理(AUM)增长的放缓,在前两周共同产生了一场非常必要的市场清理。投机者或者短期投资者,他们可能会选择暂时退出市场,观望接下来的情况。而我们这些硬汉将继续 hodl,如果可能的话,积累更多我们最喜爱的加密储备资产,比如比特币和以太坊,以及像 Solana、戴帽子的狗币(Dog Wif Hat)和我不得不说的狗狗币(Dogecoin)这样的高 beta 山寨币。

这并不是一篇完全完善的全球宏观经济、政治和加密文章。相反,我想强调一下为什么美国财政部、美联储和共和第一银行救助行动现在和不久的将来提供了法币流动性或增加了法币流动性的途径。我将快速浏览一些支持我的看涨观点的表格。

量化紧缩(QT)削减 = QE

当普通投资者将量化宽松(QE)与印钞和通货膨胀等同起来时,这对精英阶层来说意味着麻烦。因此,他们需要改变术语和提供金融系统(毒瘤)其货币海洛因剂量的方法。根据美联储的量化紧缩(QT)计划减少资产缩减的速度听起来无害。但毋庸置疑——通过将 QT 的速度从每月 950 亿美元降至 600 亿美元,美联储实际上每月增加了 350 亿美元的美元流动性。当你结合准备金余额利息、逆回购协议(RRP)支付和美国国债利息支付时,QT 的减少增加了每月提供给全球资产市场的刺激金额。

美联储本周宣布,将在 2024 年 5 月会议上削减 QT。利用一个方便的图表,让我们来看看会议前后的美元流动性情况。

Arthur Hayes:比特币将在6至7万美元间波动,直到八月

请注意,QT 项是基于美联储每周报告的资产负债表, 2024 年实际月均削减金额。正如您所看到的,美联储未能达到每月 950 亿美元的目标。这就引发了一个问题,即目标是否为每月 600 亿美元,美联储是否也会未能达到这一目标。未达到目标步调对美元流动性是有利的。

Arthur Hayes:比特币将在6至7万美元间波动,直到八月

“高”利率需要美联储和美国财政部向富人支付利息,再加上 QT 的减速,这就更具刺激性了。

这是美联储鲍威尔这边的目的,那他的好搭档耶伦呢?

美国财政部季度融资公告(QRA)

由于美国处于财政主导地位,耶伦的声明比任何其他货币官员的声明都更重要。每个季度,美国财政部发布 QRA,以指导市场关于必须发行的债务数量和类型,以资助政府。在 2024 年第二季度 QRA 之前,我有一些疑问:

1. 耶伦是否会比上个季度借更多还是更少,以及原因是什么?

2. 发行的债务的到期情况如何?

3. 目标国库通用账户(TGA)余额将是多少?

问题 1 :

在 2024 年 4 月至 6 月季度,财政部预计将借入 2430 亿美元的私人持有净市场债务,假设 6 月底现金余额为 7500 亿美元。借款预估比 2024 年 1 月公布的要高 410 亿美元,主要是由于现金收入较少,部分抵消了季初现金余额较高。

如果你持有国债,这是不好的消息。供应将增加,尽管美国经济和股市表现强劲,但税收收入仍然不尽如人意。这将加快债券市场发飙,使长期利率大幅上涨。对此,耶伦的回应可能是某种形式的收益率曲线控制,而这时比特币将真正开始向 100 万美元攀升。

问题 2 :

根据当前的财政预测,财政部预计将在未来几天增加 4 周、 6 周和 8 周的票据拍卖规模,以确保在 5 月底周围满足我们一周的现金需求。然后,在 6 月 15 日非扣缴和公司税款日期之前,财政部预计将在 6 月初到中旬适度减少短期票据拍卖规模。随后,整个 7 月,财政部预计将把短期票据拍卖规模恢复到 2 月和 3 月水平或接近高点。

耶伦需要增加短期票据的发行,因为市场无法承受她在利率曲线的长端作出反应。增加票据的另一个好处是,它会清理逆回购协议(RRP),从而向系统注入美元流动性。

问题 3 :

在 2024 年 7 月至 9 月季度,财政部预计将借入 8470 亿美元的私人持有净市场债务,假设 9 月底现金余额为 8500 亿美元。

TGA 余额目标为 8500 亿美元。目前该余额为 9410 亿美元,相当于未来三个月减少约 900 亿美元。

这一 QRA 的影响对美元流动性有轻微的积极作用。这并不像 2023 年 11 月的公告那样轰动,使债券、股票和加密价格飞涨。但它将在一段时间内慢慢地帮助我们的投资增值。

共和第一银行

你听说过这个渺小、烂铁一块的银行吗?在它倒闭之前,我从未听说过。另一个非大而不倒(TBTF)的银行倒闭并不值得注意。但重要的是掌握控制美国货币官员的反应。

美国政府(通过 FDIC)对美国任何银行的存款进行了保险,最高达 25 万美元。当一个银行失败时,未保险的存款人应该一无所有。然而,在选举年里,这在政治上是不可接受的,特别是如果当权者一直向公众保证银行体系是健康的。

以下是来自 FDIC 的摘录:

截至 2024 年 1 月 31 日,共和银行总资产约 600 亿美元,总存款约 400 亿美元。FDIC 估计,与共和银行的失败有关的存款保险基金(DIF)成本将为 6.67 亿美元。FDIC 判断,与其他替代方案相比,Fulton 银行收购共和银行是对 DIF 最廉价的解决方案,DIF 是国会于 1933 年创立的一项保险基金,由 FDIC 管理,旨在保护全国银行的存款。

用白话解释发生的事情需要读懂文字之间的含义。

Fulton 同意收购共和第一,并确保所有存款人全部得到保障,前提是 FDIC 提供了一些现金。FDIC 保险给了 Fulton 6.67 亿美元,以便所有共和第一的存款人都能全额得到保障。为什么在一些存款没有保险的情况下,保险基金要用于所有存款呢?

原因是如果所有存款都没有被覆盖,那么银行就会崩溃。任何一个大额存款人都会立即将资金转移到一个 TBTF 银行,后者拥有政府对所有存款的全额保证。随后,全国数千家银行将倒闭。在每两年举行一次选举的民主共和国中,这不是一个好现象。一旦公众知道银行倒闭完全是由于美联储和美国财政部的政策所致,一些被过度支付的白痴就不得不找真正的工作了。

与其在选举时遭受挫折,负责人实质上现在保证了美国银行体系中的所有存款。这实际上是隐性增加了 6.7 万亿美元,因为这是圣路易斯联邦储备银行报道的未受保护存款的金额。

这导致了印钞,因为 FDIC 的保险基金没有 6.7 万亿美元。也许他们需要向 CZ 寻求建议,因为资金并不安全。一旦基金耗尽,FDIC 将从美联储借钱,后者将印钞以偿还贷款。

与本文讨论的其他隐性印钞政策一样,今天并没有大规模的流动性注入。但我们现在可以完全确信,数万亿美元的潜在责任已经被添加到了美联储的资产负债表上,这将通过印钞来融资。

五月买入,持币等待

每个月慢慢增加数十亿美元的流动性将抑制未来价格的负面波动。虽然我不指望加密货币立即充分认识到最近的美国货币政策公告的通货膨胀性质,但我预计价格会触底、震荡并开始缓慢上涨。

随着北半球夏季的到来,一些加密货币投资者会感受到市场的活跃,他们可能会感到自己已经预先获得了财富,因此会在一些热门场所度过时光,享受生活。我当然也不会总是盯着比特币行情,我可以去跳舞了。最近的剧烈抛售提供了一个绝佳的机会,让我将我的 USDe 解锁,并在高 beta 垃圾币上花费合成美元。

我要买 Solana 和相关狗币进行动量交易。对于更长期的山寨币持仓,我将增加对 Pendle 的配置,并找出其他“打折”货币。我将利用五月的其余时间增加我的仓位。然后就是持币等待,等待市场认识到最近美国货币政策公告的通胀性质。

对于那些需要我的预测的人,以下是要点:

1. 比特币本周早些时候是否触及了约 5.86 万美元的局部低点?是的。

2. 你的价格预测是什么?大涨至 6 万美元以上,然后价格在 6 万美元至 7 万美元之间波动,直至八月。

3. 最近的美联储和财政部政策公告是否是隐性的印钞形式?是的。

Crypto di tendenza

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Chip Stocks Lead U.S. Market Decline: Is AI Trading Being Hit by Both Interest Rates and Returns?

Chip stocks led a broad decline in US markets, with the Nasdaq dropping 2.2% and the S&P 500 falling 1.4%. This selloff reflects a dual challenge for the once-high-flying AI hardware trade: rising interest rate expectations and growing investor impatience for clear returns from massive AI capital expenditures. The pressure was most acute on hardware leaders. Nvidia fell about 4%, dipping below a $5 trillion market cap, while Micron plunged 13.2% ahead of its earnings report. Declines across memory, storage, AI, and mobile chips indicated a sector-wide retreat. The selloff spread globally, with South Korea's KOSPI index dropping nearly 10% as key suppliers SK Hynix and Samsung recorded double-digit losses. Investors appeared to be taking profits from the most crowded trades first. Macro headwinds intensified as market expectations shifted toward a more aggressive Federal Reserve. Forecasts for multiple rate hikes in 2026 pressured high-valuation tech stocks, which rely on long-term growth projections that become less attractive as discount rates rise. Concurrently, investors are scrutinizing the profit potential of the immense AI spending by cloud giants like Alphabet, Amazon, and Meta. While these expenditures drive demand for chips and hardware, the market is now questioning whether AI services will generate sufficient returns to justify the ongoing costs. This adjustment is not necessarily a bubble burst but a recalibration. AI demand fundamentals remain, but the narrative of endless growth can no longer fully offset concerns over higher interest rates and a longer path to profitability. Near-term direction may hinge on Micron's upcoming earnings guidance and incoming inflation data, which will influence both the AI demand outlook and the Fed's policy path. The market is transitioning from blindly buying growth to demanding clearer visibility on returns.

marsbit58 min fa

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OpenAI's New Paper: How to Train an AI that "Doesn't Deteriorate Under Pressure"?

OpenAI's new paper "Reinforcement Learning Towards Broadly and Persistently Beneficial Models" explores training AI to maintain safe, helpful, and honest behavior even under pressure, in unseen scenarios, or after being fine-tuned for harmful purposes. Moving beyond simple rule-based "don'ts," the research focuses on cultivating "beneficial traits" like honesty, risk-awareness, corrigibility, and transparency. It investigates if reinforcement learning (RL), often prone to "reward hacking" where models exploit loopholes, can instead be used to instill robust, generalized positive behaviors. Researchers created a multi-domain synthetic dialogue dataset covering areas like healthcare and law. They trained a model by replacing 5% of standard RL data with "beneficial trait" data. This model outperformed the baseline in 83% of 53 evaluations, showing average gains of 9.1% in alignment, safety, and helpfulness. Crucially, improvements generalized: a model trained only on healthcare "good behavior" data also performed better in 17 out of 19 non-healthcare alignment tests. The paper also tests "alignment persistence." When subjected to adversarial prompts or harmful fine-tuning, the beneficial trait model showed greater resilience, with smaller performance drops and less "spillover" of bad behavior to unrelated tasks. While not a complete solution, this work suggests a shift from post-hoc correction to proactively shaping robust, principled AI behavior, a critical step for deploying models in high-stakes, complex decision-making scenarios.

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Semiconductor Stock Rebound: Is the Technical Correction Over or a Trend Reversal?

The core of recent semiconductor stock volatility is not about daily price swings, but rather the market questioning whether AI-driven semiconductor pricing has entered a new phase. Following a sharp sell-off in Korean stocks on June 23rd, led by Samsung and SK Hynix, a subsequent rebound is seen more as a technical positioning adjustment rather than a confirmed trend reversal. The key variable is HBM (High Bandwidth Memory), essential for AI chips. Its supply-demand imbalance granted memory makers significant pricing power. The current market focus is on whether this dynamic remains strong enough to justify elevated valuations. All eyes are on Micron's upcoming earnings report. The critical factor is not whether results meet already high expectations, but whether the company's guidance confirms that AI memory pricing power, order visibility, and future margins are still expanding. Micron's outlook will serve as a crucial test for the broader AI semiconductor chain, including Samsung, SK Hynix, and other infrastructure players. The recent bounce appears to be a pre-earnings positioning repair. For it to evolve into a sustained uptrend, concrete evidence is needed that the AI infrastructure expansion cycle's fundamentals—particularly for high-end memory—remain robust and can continue to surpass elevated market expectations. The risk is that strong demand alone may not be sufficient if future guidance hints at peaking momentum or increasing supply-side pressures.

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