市场暴跌,盘点在悄悄抄底的机构们

链捕手Xuất bản vào 2025-03-13Cập nhật gần nhất vào 2026-07-05

作者:火星财经

 

在金融市场的波涛中,投资者常常面临一个永恒的挑战:如何在市场动荡中捕捉机会。2025年3月11日,全球市场经历了一场突如其来的暴跌,美股和加密货币市场均未能幸免。然而,正如俗语所言,“在别人恐惧时贪婪”,一些敏锐的投资者和机构选择在这一时刻“buy the dip”——即在价格低点买入,期待未来的反弹。本文将深入探讨在昨日市场暴跌中,哪些机构和投资者在悄悄抄底,以及他们背后的投资逻辑。

Ark Invest:科技股的坚定信徒

在科技股遭受重创之际,Cathie Wood领导的Ark Invest再次展现了其对创新科技的坚定信心。据The Block报道,随着Coinbase股价周一下跌17.6%,Ark Invest果断出手,购买了64,358股Coinbase股票,价值1150万美元。其中:

  • Ark Innovation ETF (ARKK) 购买了52,753股,价值940万美元;
  • Ark Fintech Innovation ETF (ARKF) 购买了11,605股,价值210万美元。

除此之外,Ark还投入了960万美元购买Robinhood股票,同时出售了价值2060万美元的Block股票。周一美股大跌当天,Ark Invest总计投入超过7000万美元,买入包括特斯拉、Palantir、Coinbase、AMD、Tempus AI和Robinhood在内的多只股票。

市场暴跌,盘点在悄悄抄底的机构们

Ark Invest的这一系列操作并非偶然。自成立以来,Ark一直专注于投资具有颠覆性创新潜力的公司。尽管市场波动频繁,其始终坚持认为这些公司将在未来引领科技革命。此次在Coinbase股价下跌时加仓,正是Ark对加密货币和金融科技长期前景的看好。目前:

  • 在ARKK基金中,Coinbase是第三大持股,权重为7.1%,价值约3.751亿美元,仅次于特斯拉和Roku;
  • 在ARKF基金中,Coinbase是第二大持股,权重为7.7%,价值约6570万美元,仅次于Shopify。

这一配置显示了Ark对Coinbase的极高重视,认为其在加密货币交易领域的领先地位将持续带来增长。同时木头姐也对当前市场做出了判断:当前市场正在消化滚动式衰退(rolling recession)的最后阶段,这将给予特朗普政府和美联储(Powell Fed) 比投资者预期更多的政策调整空间,从而可能在今年下半年推动美国经济进入“通缩式繁荣”。Cathie Wood认为,美联储的货币政策将更加灵活,市场或低估了这一潜在的经济反弹动力。

市场暴跌,盘点在悄悄抄底的机构们

明成集团:比特币的战略投资者

与此同时,香港的明成集团通过其全资子公司Lead Benefit,再次展示了对比特币的浓厚兴趣。据Globenewswire报道,Lead Benefit 以平均每枚81,555美元的价格购买了333枚比特币,总投资额约为2700万美元。此前,该公司在2025年1月9日还以每枚94,375美元的均价购买了500枚比特币,投资额约为4700万美元。

明成集团的这一系列投资行为凸显了其将比特币视为短期投资工具的策略。公司表示,购买比特币是为了捕捉其潜在的升值空间,并增加资产配置的多样性。此外,比特币市场的高流动性也为公司在需要时快速变现、支持其主营业务——湿作业工程提供了便利。

这一投资决策反映了明成集团对加密货币市场前景的乐观态度。尽管比特币价格波动较大,但其作为一种全球性数字资产,正吸引越来越多的机构投资者。明成集团的持续加仓,或许预示着其对比特币长期价值的认可。

Longling Capital:ETH的积极布局者

在加密货币市场中,Longling Capital的动向同样引人注目。据Lookonchain监测,Longling Capital于3月11日从币安提取了10,001枚ETH,价值约1916万美元。自2024年12月19日以来,该地址已累计以均价2563美元建仓44,002枚ETH,总价值约1.12亿美元。

市场暴跌,盘点在悄悄抄底的机构们

值得一提的是,Longling Capital此前曾通过“低买高卖”ETH获利3367万美元,但目前浮亏达2878万美元。尽管如此,其在市场暴跌时仍选择加仓ETH,显示了对ETH长期价值的信心。这一行为可能基于对ETH在去中心化金融(DeFi)和非同质化代币(NFT)等领域应用前景的看好。

然而,风险也不容忽视。目前,Longling Capital在Aave上的健康率为1.82,清算价格为1,048美元。如果ETH价格跌至这一水平以下,其抵押的ETH可能面临清算风险。但Longling Capital似乎愿意承担这一风险,继续押注ETH的未来。

比特币 vs. 美股:反弹的差异

在昨日的市场反弹中,标普500和纳斯达克综合指数均收到了阴线,显示出下跌的收盘表现,而比特币(BTC)却实现了5.5%的反弹。这一差异引发了人们对加密货币与传统股票市场动态的关注。那么,为什么在同一市场环境下,比特币能够逆势上涨,而美股却表现疲软呢?BitMEX创始人Arthur Hayes在社交媒体上发文解释:

  • 比特币(BTC):全球化24/7市场,交易不受限制,无法被增发,失败意味着破产或清算,没有国家财政依赖其上涨;
  • 股票市场:仅在特定时间交易,参与者有限,虽然股票不能增发,但若失败且有政治背景,则可能获救助。美国财政收入与股市表现直接相关,因此股市在危机时往往会得到政策支持。

Hayes认为,比特币是真正的自由市场,而股票市场受到政策干预。因此,在法币流动性危机时,比特币价格往往领先股市下跌,也领先股市反弹。这一观点为理解加密货币与传统金融市场的差异提供了新视角。

结语

昨日的市场暴跌无疑给投资者带来了巨大挑战。然而,正如Ark Invest、明成集团和Longling Capital所展示的那样,危机中往往蕴藏着机遇。这些机构在市场低迷时选择“buy the dip”,反映了他们对科技股和加密货币长期价值的坚定信念。

未来,市场走势仍充满不确定性。投资者在追随这些机构的脚步时,需谨慎评估自身风险承受能力,并密切关注市场动态。在金融市场的波涛中,只有洞察先机、把握时机的投资者,才能在风暴过后迎来属于自己的丰收。

Nội dung Liên quan

Tại sao 14,336 giao dịch ETH của hacker UXLINK đặt ra câu hỏi mới cho DeFi

Hoạt động gần đây trên blockchain cho thấy kẻ khai thác lỗ hổng UXLINK đang tích cực rửa số tiền đánh cắp để gây khó khăn cho việc truy vết. Vụ việc xảy ra vào tháng 9/2025, khi hacker lợi dụng lỗ hổng 'delegateCall' để chiếm quyền ví đa chữ ký của dự án, tạo ra hàng tỷ token UXLINK bất hợp pháp và rút khoảng 4,5 triệu USD tài sản tiền mã hóa. Sau đó, kẻ tấn công đã chuyển đổi phần lớn số tiền sang DAI và ETH. Đáng chú ý, trong hai tuần qua, họ đã gửi tổng cộng 14.336,6 ETH vào Tornado Cash – một dịch vụ trộn tiền – để che giấu nguồn gốc, với lần gửi gần đây nhất trị giá hơn 8,1 triệu USD. Song song đó, một ví liên quan đến Mining Express – một dự án được cho là mô hình Ponzi đã sụp đổ – cũng bắt đầu tái phân bổ tài sản bằng cách chuyển đổi 5.004 ETH lấy 8,8 triệu DAI và sau đó chuyển một phần vào Tornado Cash. Các sự việc này làm nổi bật một khoảng trống lớn trong hệ sinh thái DeFi: mặc dù cho phép chuyển tài sản không cần cấp phép một cách trơn tru, nhưng vẫn thiếu các cơ chế hiệu quả để ngăn chặn hoặc xử lý các dòng tiền bất hợp pháp một khi chúng đã được đưa vào hệ thống. Điều này đặt ra yêu cầu cấp thiết về việc tăng cường phối hợp liên mạng và triển khai các hệ thống phát hiện đe dọa thời gian thực để bảo vệ tính phi tập trung và quyền riêng tư của người dùng.

ambcrypto1 giờ trước

Tại sao 14,336 giao dịch ETH của hacker UXLINK đặt ra câu hỏi mới cho DeFi

ambcrypto1 giờ trước

Bài viết mới nhất của Lý Phi Phi: Khi video tạo sinh, robot và NVIDIA đều tự xưng là mô hình thế giới, chúng ta cần một phân loại học

Trong bài viết mới nhất của mình, giáo sư Lý Phi Phi đã phân loại và làm rõ khái niệm "mô hình thế giới" đang bị sử dụng một cách lộn xộn trong lĩnh vực AI hiện nay. Bà đề xuất một cách phân loại chức năng dựa trên vòng lặp POMDP cổ điển (tác nhân → hành động → trạng thái → quan sát → tác nhân), chia các hệ thống được gọi là "mô hình thế giới" thành ba loại chính: 1. **Bộ kết xuất (Renderer):** Đầu ra là các quan sát (pixel). Mục tiêu là độ trung thực về mặt thị giác. Ví dụ: các mô hình tạo video từ văn bản như Sora, hay hệ thống tương tác như Genie. Chúng tạo ra hình ảnh đẹp nhưng không nhất thiết tuân thủ vật lý chính xác. 2. **Bộ mô phỏng (Simulator):** Đầu ra là trạng thái thế giới. Mục tiêu là độ chính xác về cấu trúc hình học, vật lý và động lực học. Chúng phục vụ cả con người (kiến trúc sư, nhà thiết kế) và các chương trình máy tính (robot, xe tự hành) để tính toán và đào tạo. Đây được coi là trung tâm then chốt bị đánh giá thấp. 3. **Bộ lập kế hoạch (Planner):** Đầu ra là các hành động. Cho một quan sát và mục tiêu, nó quyết định tác nhân nên làm gì tiếp theo. Ví dụ: các mô hình VLA (Vision-Language-Action). Đây là lĩnh vực thú vị nhất nhưng cũng non trẻ nhất, với khoảng cách lớn giữa demo trong phòng thí nghiệm và ứng dụng thực tế. Bài viết nhấn mạnh ba loại này không tách biệt mà chia sẻ hiểu biết cơ bản chung về thế giới. Xu hướng quan trọng hiện nay là sự hợp nhất giữa chúng, hướng tới một **mô hình thế giới thống nhất** có thể chuyển đổi linh hoạt giữa kết xuất, mô phỏng và lập kế hoạch tùy theo nhu cầu. Sản phẩm Marble của World Labs là một bước đi theo hướng này, cùng lúc tạo ra cả dữ liệu hình ảnh (Gaussian splatting) và dữ liệu vật lý (collision mesh) từ một mô hình duy nhất. Tóm lại, trong khi mô hình ngôn ngữ cho phép máy móc "nói" về thế giới, thì mô hình thế giới chính là con đường để chúng thực sự hiểu, tưởng tượng, suy luận và tương tác với thế giới vật lý.

marsbit2 giờ trước

Bài viết mới nhất của Lý Phi Phi: Khi video tạo sinh, robot và NVIDIA đều tự xưng là mô hình thế giới, chúng ta cần một phân loại học

marsbit2 giờ trước

Đặc trưng của Forbes: Thanh toán xuyên biên giới bằng stablecoin nhanh hơn, nhưng vẫn chưa rẻ hơn

Tiêu điểm của Forbes: Thanh toán xuyên biên giới bằng stablecoin đã nhanh hơn, nhưng chưa rẻ hơn Ngành thanh toán xuyên biên giới bằng stablecoin đang tăng trưởng mạnh, với công nghệ sẵn sàng, môi trường pháp lý được cải thiện và khối lượng giao dịch tăng. Tuy nhiên, lời hứa về chi phí thấp hơn đáng kể so với các phương thức truyền thống (60-70 điểm cơ bản) vẫn chưa thành hiện thực, hiện ở mức 2-5 điểm cơ bản. Nguyên nhân chính là thiếu các nhóm thanh khoản sâu và quy mô lớn. Rào cản lớn nhất không phải là công nghệ mà là vấn đề tin cậy. Các doanh nghiệp thường gắn bó với đối tác ngoại hối truyền thống đã có mối quan hệ lâu dài và đáng tin cậy. Sự thay đổi chỉ diễn ra khi chênh lệch chi phí trở nên quá lớn hoặc một thế hệ doanh nhân mới xuất hiện. Các công ty thành công trong lĩnh vực này, như Caliza, không tìm cách thay thế hệ thống cũ (ví dụ: SWIFT) mà bổ sung và tích hợp với nó, đảm bảo độ chính xác và tuân thủ trong các khoản thanh toán phức tạp cho nhà cung cấp. Tăng trưởng mạnh mẽ (trên 40% hàng tháng) được thúc đẩy nhờ việc tự xây dựng giấy phép, quan hệ đối tác ngân hàng và kênh chuyển đổi pháp định. Tương lai của ngành sẽ chứng kiến sự sàng lọc tự nhiên. Các công ty tồn tại và phát triển được sẽ là những đơn vị sở hữu ba yếu tố then chốt: giấy phép đầy đủ, kênh tiếp cận pháp định vững chắc và khả năng cung cấp thanh khoản. Thiếu chúng, họ chỉ đơn thuần là những trung gian.

marsbit2 giờ trước

Đặc trưng của Forbes: Thanh toán xuyên biên giới bằng stablecoin nhanh hơn, nhưng vẫn chưa rẻ hơn

marsbit2 giờ trước

Forbes: Thanh toán xuyên biên giới bằng stablecoin đã nhanh hơn, nhưng chưa rẻ hơn

Bài viết của Forbes nhấn mạnh ngành thanh toán xuyên biên giới bằng stablecoin đang tăng trưởng nhanh chóng, với những cải thiện về công nghệ và môi trường quản lý. Tuy nhiên, lời hứa về chi phí thấp hơn vẫn chưa thành hiện thực. Trong khi các nhà môi giới ngoại hối truyền thống thu phí từ 60 đến 70 điểm cơ bản, stablecoin hướng tới mức chỉ 2-5 điểm, nhưng lợi thế này chủ yếu vẫn chỉ là lý thuyết. Nguyên nhân chính là thiếu các nhóm thanh khoản sâu, quy mô lớn. Theo Imran Ahmad của Bitso Business, ưu thế về giá sẽ chỉ xuất hiện khi có dòng thanh khoản thể chế đổ vào. Một rào cản quan trọng khác là vấn đề niềm tin. Các doanh nghiệp thường gắn bó lâu dài với đại lý ngoại hối đáng tin cậy, khiến việc chuyển đổi sang giải pháp mới diễn ra chậm. Các công ty thành công như Caliza không tìm cách thay thế hệ thống cũ (như Swift) mà bổ sung cho nó, kết hợp tính nhanh chóng của stablecoin với độ tin cậy và tiêu chuẩn hóa của cơ sở hạ tầng truyền thống. Chiến lược này giúp họ đạt mức tăng trưởng ấn tượng. Tương lai của ngành được dự báo sẽ chứng kiến sự sàng lọc, nơi các công ty nắm giữ được giấy phép, kênh tiền pháp định và thanh khoản mới có thể tồn tại lâu dài.

链捕手2 giờ trước

Forbes: Thanh toán xuyên biên giới bằng stablecoin đã nhanh hơn, nhưng chưa rẻ hơn

链捕手2 giờ trước

Bài viết mới của Lý Phi Phi: Khi tạo video, robot và NVIDIA đều tự xưng là mô hình thế giới, chúng ta cần một phân loại học

Tác giả Lý Phi Phi đưa ra một phân loại rõ ràng cho khái niệm "mô hình thế giới" (world model) đang bị sử dụng lộn xộn trong AI hiện nay. Dựa trên vòng lặp POMDP cơ bản (tác nhân → hành động → trạng thái → quan sát), bà chia các hệ thống tự xưng là mô hình thế giới thành ba loại chức năng: 1. **Bộ kết xuất (Renderer)**: Đầu ra là quan sát (pixel), tập trung vào độ trung thực thị giác. Ví dụ: các mô hình tạo video như Sora. Hạn chế: hình ảnh đẹp nhưng có thể không đúng vật lý. 2. **Bộ mô phỏng (Simulator)**: Đầu ra là trạng thái thế giới (mô hình hình học, vật lý, động lực học chính xác). Đây là trung tâm then chốt, có thể phục vụ cả con người (thiết kế, mô phỏng) và máy móc (đào tạo robot, xe tự lái). Ví dụ: NVIDIA Omniverse. 3. **Bộ lập kế hoạch (Planner)**: Đầu ra là hành động. Dựa trên quan sát và mục tiêu, nó quyết định tác nhân nên làm gì tiếp theo. Ví dụ: các mô hình Ngôn ngữ-Thị giác-Hành động (VLA) cho robot. Bài viết nhấn mạnh **bộ mô phỏng là trung tâm bị đánh giá thấp**, vì nó hoạt động ở cấp độ cấu trúc nền tảng (hình học, vật lý), từ đó có thể suy ra đầu ra cho cả bộ kết xuất và bộ lập kế hoạch. Trong khi bộ kết xuất thương mại hóa tốt nhưng có trần vật lý, và bộ lập kế hoạch hứa hẹn nhưng chưa trưởng thành, thì bộ mô phỏng là cầu nối thiết yếu. Xu hướng tương lai là sự hội tụ của ba loại này hướng tới một **mô hình thế giới thống nhất**, có thể chuyển đổi linh hoạt giữa kết xuất, mô phỏng và lập kế hoạch dựa trên cùng một hiểu biết cơ bản về thế giới. Điều này sẽ định hình tương lai của trí thông minh không gian, cho phép máy móc không chỉ nói về thế giới (như mô hình ngôn ngữ) mà thực sự hiểu, tưởng tượng và tương tác với nó.

链捕手2 giờ trước

Bài viết mới của Lý Phi Phi: Khi tạo video, robot và NVIDIA đều tự xưng là mô hình thế giới, chúng ta cần một phân loại học

链捕手2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片