如何不靠运气在 Crypto 致富?金融老手 Raoul Pal 的宏观洞察和投资之道

深潮Xuất bản vào 2025-05-12Cập nhật gần nhất vào 2025-05-12

2008 年金融危机「预言帝」Raoul Pal 谈加密货币稳健致富与宏观趋势洞察。

整理:KarenZ,Foresight News

Raoul Pal,这位高盛前高管、《全球宏观投资者》一书作者,同时也是 Real Vision 的创始人,因成功预测 2008 年金融危机而闻名遐迩。近日,在与「When Shift Happens」的对话以及在迪拜 Sui Basecamp 中的演讲中,Raoul Pal 深入剖析了如何在加密货币领域稳健地积累财富,并探讨了比特币、以太坊、Meme、AI、NFT、Sui 生态、Strategy 比特币策略、投资策略、宏观趋势以及市场走向等话题。

Raoul Pal 对话 When Shift Happens 精华输出

一、如何在 Crypto 中不靠运气致富?

如何不靠运气通过 Crypto 致富?仅需购买比特币并采用 DCA(平均成本法)策略。

新手往往容易陷入追求快速致富的陷阱,这种心态实则危机四伏。

当开始羡慕他人获得 100 倍收益时,便已踏入危险区域,此时一旦失去理智,贪心作祟,便极易将投资全盘搞砸。

Crypto 领域充斥着诸多风险,诸如 DeFi 攻击、钱包被盗等,这就要求投资者时刻保持警惕,坚守理性。

二、关于 Meme

谈及 Meme 币,Raoul Pal 表示自己并未持有 Fartcoin,但持有 SCF(Smoking Chicken Fish)和 DODE。尽管 SCF 下跌 90%,不过目前呈现出良好的反弹态势。他特别提醒投资者,无论持有 Fartcoin、WIF 还是 BONK 等 Meme 币,都切不可让其在投资组合中占据过大比例,因为这类币有高达 85% 的可能性归零。他甚至惊讶于 LUNA 未演变成 Meme 币,原本以为人们会疯狂购入。

三、远离市场恐慌,回归价值投资

倘若投资者对市场感到恐慌,Pal 建议不妨安心回归生活,远离交易屏幕。那些 5 分钟 K 线图、1 小时 K 线图,实际上对投资决策并无实质性帮助。

很多人都幻想自己能成为成功的交易员,赚取 100 倍收益,可现实却是,在这个领域真正能够积累财富的,是那些坚持买入并长期持有的投资者。

四、警惕 Crypto Yield 风险

关于 Crypto Yield,比如通过质押获取收益的方式,同样存在风险。对于普通投资者来说,当面对一个看似能带来 20% 收益的机会时,必须清醒地认识到背后所承担的风险。

五、如何看待 Michael Saylor 的比特币购买策略?

Strategy 的比特币策略正在系统中创造杠杆。Strategy 通过发行可转换债券来购买比特币,这一行为本质上是在以较低成本卖出期权。这些期权被套利者(期权交易者)买入后,他们会在交易所进行对冲操作,以应对比特币价格波动以及 MicroStrategy 股票期权的风险。

同时,套利者还会利用 MicroStrategy 的 NAV 与比特币价格之间的比值波动进行套利,并且借助永续合约与现货的价差、期货与现货的价差等市场工具开展交易。

当前,Strategy 可转换债券的买家多为 TradFi 对冲基金和其他机构,像挪威银行这样的主权财富基金可能仅看重其中的比特币元素,而 Citadel、Millennium、Point72 等大型对冲基金也进行套利。这些机构在风险管理方面经验丰富,且可能得到系统性支持,头寸规模控制合理,不易爆仓。

与之形成鲜明对比的是,那些过度使用高杠杆的交易者则面临着巨大的风险,市场中因过度杠杆而导致交易失败的案例屡见不鲜。

六、Raoul Pal 的资本配置

关于资本配置,Raoul Pal 表示,Sui 占据 70%,现在远超 Solana。Sui 的采用情况、开发者活动都表现不错。除此之外,他还拥有一些 DEEP(DeepBook),这是 Sui 生态中的流动性层协议。

七、NFT 的价值与潜力

NFT 作为一种能够永久存储和交易不可转让资产的创新技术,Pal 对其前景充满期待。从宏观角度审视,当下 Crypto 行业规模达 3 万亿美元,假设在未来 10 年内增长至 100 万亿美元,将会创造 97 万亿美元的巨额财富;即便保守估计达到 50 万亿美元,也将催生 47 万亿美元的财富增量。

这些财富会流向不同的人。而艺术是一切的上游,数字艺术作为新兴领域,有望成为财富的重要流向地。在数字艺术领域,我们有 XCOPY 和 Beeple,之后又催生了生成艺术运动。我花了很多时间与一些非常有名的人交谈,这些高端人士对这个领域很感兴趣。加密 OG 赚取了足够多的钱之后,对艺术品的收藏意愿极为强烈。比如 CryptoPunk 象征你的身份,能让你遇到一群志同道合的人。从机构到超级富豪,再到普通人都逐渐开始意识到数字艺术的重要性。我们现在还处于早期阶段。我持有许多艺术品,我认为这是一个跨越 10 多年的时间跨度。

八、以太坊的优势与前景

关于以太坊,以太坊的网络容量已超越当前系统需求,未来可能会对一些机制进行调整,回归 Layer1。EVM 的地位如同微软,世界上众多银行、保险公司和大型企业都依赖微软,而非苹果或谷歌。

一旦你有了企业销售模式 ,几乎不可能把它从公司里移除,因为你不想改变它,不想冒险。从林迪效应(某些事物已经存在的时间越长,它未来继续存在的可能性就越高))来看,以太坊历经时间考验,能够很好地满足金融市场需求。高盛、摩根大通会在 Solana 上构建吗?不太可能。以太坊或许会为市场带来全新叙事,短期内有望跑赢比特币。展望未来五年,除非他们把一切都搞砸了,否则其重要性将愈发凸显。

比特币闪电网络、支付等概念对价格提升作用有限,比特币的核心价值在于其作为价值存储手段;同样的事情也会发生在 ETH 身上。

九、关于 AI

AI 的发展态势迅猛,其表现已超越 99% 的分析师。Pal 深入思考后认为,AI 的崛起引发了关于意识和人类未来角色的深刻问题。他建议人们积极参与、深入理解并熟练运用 AI 技术。

其次,我们不知道这对就业意味着什么,以及我们如何创造财富等等,但我知道,人类最擅长什么?有什么事情是人类能做而 AI 不能做的?那就是成为人类。

我开发了一个 AI Raoul,它能每日阅读新闻,新闻也是由 AI 写的,同时,还构建了基于自身声音训练的聊天机器人,训练数据涵盖其所有的 X 内容、YouTube 内容以及 100 本书籍。如今,Real Vision 的用户已能与该聊天机器人交流。Pal 预测,不久之后这两项技术将融合,这一变革将对播客和媒体行业产生深远影响,未来每个人接触到的媒体内容都将独具个性。而且,人类的记忆和言行最终都可能成为 AI 的「养料」,实现某种意义上的「永生」。

十、市场注意力与优质项目选择

这是一场注意力游戏。人们对关键代币的关注度被分散,众多叙事的持续时间也较为短暂。Pal 强调,持有比特币始终是较为明智的选择,此外,在周期底部买入 Solana 以及去年买入 SUI 也是不错的策略。

投资者应将注意力聚焦在前 10 大或前 20 大代币上,重点关注那些能够持续提升网络采用率的项目,这类项目往往具有更高的投资价值。依据梅特卡夫定律,可从活跃用户数量、交易总价值以及用户价值等方面评估项目潜力。

比特币网络用户众多,且有主权国家参与购买,这就是为什么比特币更有价值的原因;以太坊拥有庞大的用户群体和丰富的应用,尽管 L2 的出现使情况略显复杂,但依然具备显著价值。投资者应积极寻找用户数量和价值应用数量双增长的项目,例如 Solana 在周期底部时,开发者社区不断壮大,用户数量保持稳定,Bonk 的出现进一步增强了市场对 Solana 的信心(注:主持人表示此前在与 toly 的对话中,toly 提到 Mad Lads 是 Solana 的转折点);Sui 也同样如此。

Raoul Pal 在迪拜 Sui Basecamp 的演讲精华

1、宏观核心因素:流动性与货币贬值。加密货币和经济呈现四年周期,根源在于债务再融资周期的驱动。自 2008 年全球债务高企后,我们一直通过借新还旧维持经济运转。

2、人口老龄化与经济增长:人口老龄化致使经济增长放缓,为维持 GDP 增长,需要更多债务支撑。这一现象在全球多地普遍存在,通过债务与 GDP 的相关性图表可清晰洞察这一动态。

3、流动性驱动一切:美联储净流动性是核心指标。2009 - 2014 年主要依靠资产负债表扩张来提供流动性,之后新增了如银行准备金调节等工具。当下,总流动性(包含 M2)至关重要,它与比特币(90% 相关性)和纳斯达克(97% 相关性)的走势具有惊人的解释力。

4、货币贬值机制:货币贬值相当于一种全球性税收,全球每年 8% 的隐性通胀税,加上 3% 的显性通胀,意味着你需要 11% 的年回报率才能维持财富不缩水。这解释了为何年轻人涌入加密领域——传统资产(房产、股票等)回报不足,他们被迫选择高风险资产寻求超额收益。

5、贫富分化与加密机遇:富人持有稀缺资产,而穷人依赖劳动收入(逐年购买力下降)。加密系统颠覆了这一格局——年轻人通过高风险资产寻求突破。

6、加密资产表现:自 2012 年年化 130%(含三次大回调),以太坊 113%,Solana 142%。比特币累计涨幅 275 万倍,在投资领域极为罕见,加密资产正逐渐成为吸引资金的 “超级黑洞”。

7、Sui 生态系统潜力巨大。DEEP(DeepBook 流动性层协议)近期表现最佳。SOL/SUI 比率显示 SUI 相对强势。

8、当前市场误判剖析:人们常常用三个月前的流动性条件来解读当下市场叙事(如关税恐慌),但这存在偏差。实际上,2024 年四季度金融条件收紧(美元利率上升、油价上涨)产生了三个月的滞后效应。经济意外指数(美国与全球对比)表明当前经济弱势只是暂时现象。回顾 2017 年特朗普关税周期,美元先涨后跌,随后流动性推动资产价格大幅上涨。

9、全球 M2 与资产关系:当全球 M2 创新高时,资产价格理应同步上涨。以比特币为例,其价格走势通常呈现突破、回踩,然后在「香蕉区」加速上涨的特征。对比 2017 年周期,比特币当年涨幅达 23 倍,当前市场虽有所不同,但预计仍有可观涨幅。目前市场处于「香蕉区」第一部分突破后的修正阶段,即将进入第二部分,通常这一阶段将迎来山寨币行情。

10、商业周期与比特币走势:ISM 制造业指数是重要的前瞻性指标,当该指数突破 50 时,预示着经济增长回归,企业收益增加,资金再投资活跃,比特币价格将加速上涨。若 ISM 指数达到 57,比特币价格甚至可能达到 45 万美元。商业周期回暖,家庭现金增加促使风险偏好上升,此时山寨币的投资逻辑类似于垃圾债和小盘股。

注:Raoul Pal 同时也是 Sui 基金会董事会成员。

Nội dung Liên quan

Cơ quan FCA của Anh công bố sổ tay quy định về tiền mã hóa: Phương pháp tiếp cận dựa trên rủi ro bắt đầu vào tháng 10/2027

Cơ quan Giám sát Tài chính Anh (FCA) đã công bố một khuôn khổ quy định mới cho tiền mã hóa, áp dụng từ tháng 10/2027, thay vì các quy định cứng nhắc, đồng loạt. Cách tiếp cận dựa trên rủi ro này yêu cầu các công ty tiền mã hóa duy trì vốn đủ để bù đắp tổn thất tiềm năng, nhưng số vốn sẽ thay đổi tùy theo mức độ rủi ro của từng doanh nghiệp. Các công ty nhỏ hơn và ít rủi ro hơn sẽ có yêu cầu công bố thông tin giảm bớt, giúp tiết kiệm chi phí tuân thủ. Các công ty sẽ tự đánh giá rủi ro trên bảng cân đối kế toán và thực hiện kiểm tra áp lực hàng năm, sau đó FCA sẽ xem xét các đánh giá này. Mục tiêu của những thay đổi này là tăng cường sự tin tưởng của thị trường và thu hút thêm 3-4 triệu người dùng tiền mã hóa tại Anh. Đối với stablecoin, FCA đã giữ cấu trúc cơ bản nhưng nới lỏng một số yêu cầu, đồng thời tăng cường bảo vệ người tiêu dùng bằng quy định tài sản dự trữ phải được nắm giữ trong một ủy thác theo luật định. Các quy tắc này tạo thành khuôn khổ cơ bản, trong đó những tổ chức phát hành lớn có thể phải đối mặt với giám sát chặt chẽ hơn.

ambcrypto48 phút trước

Cơ quan FCA của Anh công bố sổ tay quy định về tiền mã hóa: Phương pháp tiếp cận dựa trên rủi ro bắt đầu vào tháng 10/2027

ambcrypto48 phút trước

Claude và Codex mà bạn dùng hàng ngày, Meta nội bộ không cho phép sử dụng tùy tiện

Vào tháng 5, Meta đã áp đặt các hạn chế nội bộ đối với việc sử dụng Claude Code và Codex cho đội kỹ sư AI ứng dụng của mình. Lý do không phải vì các công cụ này kém hiệu quả, mà ngược lại, vì chúng quá tốt. Meta đang phát triển trợ lý lập trình AI tự chủ tên MetaCode và lo ngại rằng đầu ra từ các mô hình bên ngoài này có thể vô tình "thấm" vào dữ liệu huấn luyện hoặc quy trình đánh giá của mô hình nội bộ, dẫn đến hiện tượng "chưng cất" (distillation). Điều này sẽ khiến MetaCode học theo "bản lĩnh" của đối thủ hơn là phát triển năng lực thực sự của riêng mình. Các hạn chế cụ thể bao gồm: không sử dụng đầu ra từ Claude/Codex để tạo câu hỏi kiểm tra cho mô hình nội bộ, không để AI tìm lỗi hoặc phân tích mã để đề xuất kiểm thử, và đảm bảo mọi nội dung AI tạo ra không xuất hiện trong môi trường mà mô hình đang được đánh giá có thể truy cập. Các công việc hỗ trợ như thiết lập quy trình hay cấu trúc mã vẫn được phép, nhưng luôn cần có sự giám sát của con người. Vấn đề "bẫy chưng cất" này là thách thức chung của ngành. Mặc dù không bị luật pháp cấm rõ ràng, nhưng các điều khoản dịch vụ của OpenAI hay Anthropic đều ngăn cản việc sử dụng đầu ra của họ để tạo ra sản phẩm cạnh tranh. Việc Meta thận trọng phản ánh mối lo ngại về ranh giới giữa năng lực tự phát triển và năng lực "mượn" từ người khác, đồng thời cũng nhằm mục tiêu cắt giảm chi phí sử dụng AI bên ngoài lên tới hàng chục tỷ USD. Tình huống này cho thấy khi AI giúp chúng ta tạo ra AI, câu hỏi "bản lĩnh thực sự thuộc về ai?" ngày càng khó trả lời.

marsbit51 phút trước

Claude và Codex mà bạn dùng hàng ngày, Meta nội bộ không cho phép sử dụng tùy tiện

marsbit51 phút trước

Vì sao chúng ta cần quan điểm về nội dung AI vào ngày hôm nay?

Trong bối cảnh AI phát triển mạnh mẽ trong ngành sáng tạo nội dung, đặc biệt là điện ảnh và video, bài viết phân tích mâu thuẫn giữa tiềm năng và những lo ngại xung quanh AI. AI đã chứng minh hiệu quả trong sản xuất nội dung giải trí nhanh ("thức ăn nhanh văn hóa") như phim ngắn, web drama nhờ khả năng tạo hiệu ứng, đáp ứng nhu cầu cảm xúc nông và logic thương mại dựa trên khối lượng. Tuy nhiên, việc AI tiến vào lĩnh vực điện ảnh truyền thống - nơi được coi là "bữa ăn chính văn hóa" - lại gây ra nhiều tranh cãi về đạo đức, việc làm và bản chất sáng tạo. Bài viết chỉ ra ba giá trị cốt lõi của con người trong sáng tạo mà AI khó thay thế: khả năng đổi mới đột phá, sự đầu tư lao động/thời gian (tạo ra giá trị cảm nhận), và trải nghiệm sống/cảm xúc thật mang tính tương tác giữa người với người. Tuy nhiên, sự phát triển của nội dung AI đang đối mặt với rủi ro "vượt giới hạn": lợi thế chi phí có thể chèn ép và "đánh cắp" thành quả sáng tạo của con người; sản lượng khổng lồ dẫn đến nguy cơ chất lượng thấp và cơ chế "đồng xấu đẩy lùi đồng tốt"; hiệu suất cao khiến rủi ro về an toàn nội dung và bản quyền phát sinh sớm hơn và khó kiểm soát hơn. Do đó, cần thiết lập một "quan điểm về nội dung AI" với bốn nguyên tắc cốt lõi: (1) Đảm bảo không gian sáng tạo của con người được mở rộng, không bị thu hẹp; (2) Tôn trọng và bảo vệ thành quả sáng tạo của con người, tránh bị khai thác; (3) Duy trì vai trò chủ đạo và trách nhiệm của con người trong quá trình sáng tạo; (4) Đảm bảo tính minh bạch, công khai và quyền được biết của người dùng đối với nội dung AI. Tương lai của nội dung AI nên là một hành trình cân bằng, nơi con người là "người cầm lái" công nghệ, sử dụng AI để khuếch đại sự sáng tạo, bảo vệ giá trị nhân văn và thúc đẩy văn hóa phát triển lành mạnh.

marsbit1 giờ trước

Vì sao chúng ta cần quan điểm về nội dung AI vào ngày hôm nay?

marsbit1 giờ trước

Planck bị rút bài? Người cha của cơ học lượng tử vấp ngã trước thuật toán

Một bài báo gần đây chỉ ra rằng hai bài viết của nhà vật lý lỗi lạc Max Planck, công bố năm 1940 và 1942 trên tạp chí Đức "Die Naturwissenschaften", đã bị gắn nhãn "retracted" (rút lại) trên nền tảng số của Springer. Điều đáng chú ý là việc rút lui này dường như không phải do gian lận hay sai sót học thuật, mà là hậu quả của sự xung đột giữa thông lệ xuất bản lịch sử và các quy tắc hiện đại. Hai bài viết của Planck mang tính triết học, phản ánh về bản chất của khoa học. Chúng từng được lưu hành dưới nhiều hình thức như bài phát biểu, sách mỏng và tạp chí - một thông lệ phổ biến và hợp pháp vào thời điểm đó. Tuy nhiên, các thuật toán và hệ thống quản lý siêu dữ liệu ngày nay, được thiết kế để phát hiện vi phạm bản quyền hoặc công bố trùng lặp, có thể đã hiểu sai những thực hành này. Một bài thậm chí bị đánh dấu do có tiêu đề trùng với bài của một tác giả khác trước đó, vốn là một hình thức đối thoại học thuật. Hệ quả không chỉ dừng ở một nhãn sai. Nội dung gốc của hai bài báo đã bị xóa khỏi nền tảng Springer, chỉ còn có thể truy cập qua kho lưu trữ Internet Archive. Sự việc này làm nổi bật một vấn đề lớn hơn: kiến thức lịch sử khi được số hóa và đưa vào cơ sở dữ liệu thương mại hiện đại có nguy cơ bị bóp méo bởi các quy tắc tự động, logic kinh doanh và giả định pháp lý đương đại. Trong thời đại AI, nơi các mô hình học máy được đào tạo dựa trên những kho dữ liệu này, một nhãn "đã rút" sai lệch có thể vĩnh viễn làm sai lệch sự hiểu biết về quá khứ khoa học, đặt ra câu hỏi quan trọng về tính toàn vẹn và khả năng tiếp cận của di sản học thuật trong kỷ nguyên số.

marsbit1 giờ trước

Planck bị rút bài? Người cha của cơ học lượng tử vấp ngã trước thuật toán

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片