鲍威尔讲话引爆全球暴跌 BTC下杀10万 抄底选ETH、DOGE、SUI和川普家族严选币

金色财经Pubblicato 2024-12-19Pubblicato ultima volta 2024-12-19

美联储的鹰派发布会结束了,各位的账户又被血洗了一波吧?

今晨下跌的外因是鲍威尔的鹰派发言,带崩了全球市场,纳斯达克更是大跌超过3%。而下跌的内因则是BTC本身已经身处高位,且已经连续背离上涨,市场看多情绪浓厚,杠杆高企,本身就有回调的需求。

关键总结:1. 美联储无意持有大饼2. 通胀高于目标仍可进一步降息3. 明年不太可能加息4. 2025年底,预计基准利率将再下调2次(每次25个基点)

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内外综合之下,今早的回调也就不让人意外了。短期来看,只要能守住9.8w附近的位置,那整体还是不需要太担心。当成短暂的修复性回调即可。

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这波以太坊的弱势超出了我的想象,不仅跟着大饼跌,甚至连大饼汇率都跑不过,当真是涨的时候没跟上,跌的时候还更猛,但由于获利盘相对较小,因此后市的反弹动能可能会大于大饼。

今天利好就是日本的议息

日本议息重要性要大于美国降息,因为这个不确定性和不可预测性太大了。那么今天日本如何应对?

我觉得要看日本的膝盖硬不硬了,如果硬的话,加息的可能性还是非常大的。如果在美联储发布的鹰派言论,造成金融市场恐慌情绪下,日本加息,那可能市场会更恐慌。同时底部大概率又会在未来一段时间产生。这个时候就是考验仓位管理的时候到了。

如果日本不加息,那么市场情绪会缓和,今天就已经出底部了,后续会慢慢拉回来。

总体上来说,市场是充满矛盾性的。现在的位置,对于有些持仓正确的散户来说,影响很小,跌幅不大;对于满仓,重仓某些弱势山寨的人来说,会很痛苦。

遇到这种大的信息面前几点:

 1、低多持仓仓位和挂单仓位比例不要超过账户资金的15%;

 2、浮盈中的仓位第一时间设保本损,防止盈目标到达不了以及可能放利空回踩下来浮盈转浮亏; 

3、跌破防守点做减仓持仓保证金的10-15%,可以以更低的价格补仓拉低均价。 有的人低多单一轻微被套就想着损,这是最下策。

那么,现在这个位置能够抄底吗?

在羡羡看来,抄底不必急于一时。可以采用 “大跌大买,小跌小买,不跌不买” 的策略,去分批捡拾低价筹码。目前市场的现状是,比特币和以太坊由于有现货 ETF 以及传统大资本的支撑,下方买盘较多,所以下跌幅度有限。

但大部分山寨币因缺少大资本的支撑,一旦下跌便没有支撑位,其走势主要还是取决于市场情绪。最近新上线的币种也失去了赚钱效应,基本上都是上线后价格一路下跌,腰斩速度越来越快。

在市场流动性不足、情绪低迷的时候,建议不要触碰新币项目。也不要随便追热点换仓,尤其是币安或者其他CEX上的新币,很容易掉坑里去。

至于可以抄底的币种

ETH、SUI、DOGE、川普集团的币(ONDO、AAVE、ENA、LINK)

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After Aave's Exit and TVL's Sharp Fluctuation, Where Does MegaETH's Valuation Anchor Lie?

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Goldman Sachs In-Depth Report: Who Will Be the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry?

Goldman Sachs Report: China's AI Models at an Inflection Point China's open-source/open-weight large language models (LLMs) have reached performance parity with top global proprietary models, according to a Goldman Sachs report. This is driven by architectural innovations and higher parameter efficiency, allowing Chinese models to achieve comparable capabilities at 2%-10% the parameter size and significantly lower cost. The market is evolving into a two-tiered structure: a high-end segment (e.g., GLM5.2, Qwen3.7 Max) with premium pricing and a low-end, price-sensitive segment for global SMEs and individual users. Key points: * **Cost & Performance:** Innovations like Mixture of Experts (MoE) enable high performance with smaller models. Projects like Meituan's LongCat 2.0, trained on domestic hardware, highlight progress in tech self-sufficiency. * **Open-Source Strategy:** Most Chinese players use open-source/open-weight models for flexibility and ecosystem growth. However, Goldman notes this may underreport actual deployment and revenue. A shift toward "open-weight + community license" models with revenue sharing (e.g., MiniMax) could improve monetization. * **Market Shift & Global Expansion:** Enterprise AI adoption is shifting from "token maximization" to "ROI-first." International expansion, especially in non-US markets, is a major growth driver. Chinese models are increasingly available on global platforms like AWS Bedrock and Microsoft Copilot. * **Competitive Landscape:** Using a framework based on pricing power, cost advantage, and financial strength, Goldman identifies **Zhipu AI and DeepSeek** as the strongest in foundational text models, and **ByteDance** as the leader in multimodal/video generation. The report maintains Buy ratings on MiniMax and Kuaishou. * **Market Growth:** China's AI model API and subscription revenue is projected to grow from an estimated ¥35 billion in 2026 to ¥879 billion by 2030.

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Goldman Sachs Report: Who Will Be the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry? China's AI large model sector is at a historic inflection point. Goldman Sachs argues that the intelligence of Chinese open-source/open-weight models is approaching top global proprietary models. Rapid adoption by domestic enterprises and global SMEs is creating a data flywheel effect that will further drive model iteration. The evolution is summarized as moving from "DeepSeek's cost-efficiency moment last year to GLM's model-intelligence moment this year." Chinese models achieve near-state-of-the-art performance at significantly lower cost, primarily due to architectural innovations like Mixture of Experts (MoE) and higher parameter efficiency. Models like DeepSeek V4 Pro (1.6T params), GLM5.2 (0.7T), and MiniMax M3 (0.4T) are much smaller than global leaders. Recent advancements in coding capability are attributed to better data curation and RLHF. Landmarks like Meituan's LongCat 2.0, trained fully on domestic AI chips, demonstrate progress in hardware stack independence. The market is forming a "two-tiered structure." The high-end tier (e.g., GLM5.2, Alibaba's Qwen3.7 Max) prices around $1 per million tokens, about 10-25% of US top models, with estimated inference gross margins of 10-20%. The low-end tier (priced as low as $0.06-$0.2 per million tokens) targets price-sensitive global SMEs and individuals. MiniMax derives 60-70% of revenue overseas. Goldman forecasts China's AI model API/subscription revenue to grow from an estimated RMB 35bn in 2026 to RMB 879bn by 2030. Most Chinese players adopt open-source/open-weight strategies for deployment flexibility and community feedback, though this limits monetization as deployments on third-party platforms (e.g., Alibaba Cloud) may not generate direct revenue. A shift towards "open-weight + community license" models with revenue-sharing agreements (like MiniMax's approach) could improve unit economics. International expansion, particularly in non-US markets, is the key growth driver. The global enterprise AI paradigm is shifting from "token maximization" to "ROI prioritization." Chinese models are already hosted on major global platforms like AWS Bedrock and are under consideration for integration into Microsoft Copilot. Using a competitive framework based on pricing power, cost advantage, and financial strength, Goldman identifies the strongest players: In foundational text models, Zhipu AI (initiated coverage) and DeepSeek lead. In multimodal/video generation, ByteDance's Seed is the frontrunner, with Kuaishou's Kling and MiniMax's Hailuo also well-positioned. Goldman maintains a Buy rating on MiniMax, citing its attractive valuation.

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