现在是最佳入场时机吗?

深潮Xuất bản vào 2025-05-27Cập nhật gần nhất vào 2025-05-27

现在的局面几乎完美。

撰文:Alertforalpha

编译:白话区块链

加密货币投资 90% 是等待,10% 是烟花绽放。你得熬过漫长的熊市、枯燥的横盘震荡,以及让人怀疑人生的假突破。但然后……砰!一切都对齐了。流动性激增,宏观风险消退,K 线图就像 2021 年那样再次点燃。

我们可能正进入那难得的 6-12 个月黄金窗口。那些早期布局的人可能会赚得盆满钵满。你可不想在这时候睡着。

让我们来分析为什么现在可能是关键时刻。

K 线图亮绿灯——势头强劲

先看看周线 MACD。比特币和以太坊刚刚确认了看涨交叉。不是日线——是周线!这是趋势交易者的梦想。再加上以下几点:

以太坊突破 200 日均线;

相对强弱指数(RSI)转为看涨(记住,在真正的牛市中,RSI 可以持续超买数月);

比特币轻松站稳周线超趋势线;

以太坊稍显落后,但正在迎头赶上;

简而言之,技术分析显示市场整体强势。这些不是弱信号——它们是历史性大涨前常出现的多重确认指标。

M2 货币供应量再次扩张

这里是你的作弊码:比特币价格与全球 M2 货币供应量有 83% 的相关性。

当 M2(即全球流动性)扩张时,比特币就会飙升。这不是绝对的科学,但拉长时间看,你会发现规律。现在,M2 正在快速上升。

潮水正在上涨,比特币往往随之飘升。而当比特币上涨时,整个市场都会起飞。

宏观环境:从混乱到平静

四月很残酷。关税战、债券市场混乱、全球紧张局势、经济衰退恐慌。每个悲观主义者都找到了自己的舞台。

但现在呢?和平谈判、贸易协议、通胀降温、积极的 GDP 预测(亚特兰大联储甚至预计增长 2.4%)。市场已经基本消化了宏观乱象,并开始向前看。

这一切为以下情景铺平了道路:

  • 经济可能更强劲

  • 流动性注入而非收紧

  • 波动性降低,方向更明朗

而且时机恰到好处——比特币四年一次的减半周期表明,现在是行动的时候。

机构资金正在涌入

这不仅仅是感觉。市场背后有真正的力量在推动:

  • MicroStrategy 像买氧气一样持续买入比特币

  • 现货比特币 ETF 已经上线,老年投资者(boomers)正在抢购

  • 数十种山寨币 ETF 可能即将推出

  • 支持加密货币的法案正在国会推进

甚至 SEC 似乎也在收敛对加密货币的「猎巫」行动

这种机构一致性是两年前我们做梦都不敢想的。那个曾经扬言要「关闭加密货币」的美国政府,现在却想成为加密货币世界的中心。

这不是叙事,这是剧本的翻转。

如何正确应对

别让狂热毁了你的策略。牛市奖励的是纪律,而不是 FOMO(错失恐惧症)。

以下是行动指南:

  1. 顺势而为。别试图做空回调,现在不是时候。

  2. 逢低买入。回调不是卖出信号,而是入场机会。

  3. 明确目标。选好你的 Token,设置限价单,保留部分资金以备不时之需。

  4. 制定卖出计划。你需要退出策略,别让利润打水漂。分批兑现是个好办法。

  5. 关注宏观催化剂。下次美联储会议在六月,降息可能进一步延长涨势。但如果没有,准备好面对震荡。

我们可能在七月或八月迎来局部顶部——可能在比特币达到 15 万美元左右。这不是绝对的,但基于全球 M2 趋势,这是个合理情景。

最后思考

现在的局面几乎完美。周线技术指标强烈看涨,M2 流动性在攀升,宏观混乱在消退,机构像抢购黄金地段的房地产一样囤积比特币。

这样的机会不多。如果你还没入场,你已经晚了。如果已经入场,你的任务是坚持计划。

这场牛市中的牛市可能已经开始。

Nội dung Liên quan

Sức mạnh xử lý sắp cạn: Google thầm áp đặt hạn mức sử dụng Gemini đối với Meta

Cuộc khủng hoảng hạ tầng AI đang leo thang giữa các gã khổng lồ công nghệ. Theo các nguồn tin, từ khoảng tháng 3, Google đã thông báo với Meta rằng họ không thể đáp ứng toàn bộ nhu cầu sử dụng mô hình Gemini và áp dụng giới hạn sử dụng, gây ra sự chậm trễ cho một số dự án AI nội bộ của Meta. Cả hai công ty từ chối bình luận. Tình trạng thiếu hụt năng lực tính toán (compute) buộc Google phải đẩy nhanh việc mở rộng, bao gồm ký hợp đồng thuê năng lực tính toán trị giá 920 triệu USD mỗi tháng với SpaceX của Elon Musk. Giám đốc điều hành Google Sundar Pichai thừa nhận hạn chế về compute đang ảnh hưởng đến doanh thu đám mây. Meta, một trong những khách hàng doanh nghiệp lớn nhất của Google, bị ảnh hưởng nặng nề nhất. Công ty này sử dụng Gemini cho nhiều mục đích như kiểm duyệt nội dung, chatbot hỗ trợ và phát triển mã nguồn. Để giảm phụ thuộc, Meta đang đẩy mạnh chuyển sang sử dụng mô hình tự phát triển như Muse Spark và tăng cường đầu tư vào hạ tầng data center riêng. Sự việc cho thấy áp lực ngày càng tăng từ khối lượng công việc suy luận (AI inference) sau khi mô hình được huấn luyện, trở thành một trong những thách thức lớn nhất của ngành, bất chấp hàng trăm tỷ USD đã được đổ vào chip và trung tâm dữ liệu.

marsbit52 phút trước

Sức mạnh xử lý sắp cạn: Google thầm áp đặt hạn mức sử dụng Gemini đối với Meta

marsbit52 phút trước

Câu hỏi "Anh có chắc không?" khiến mô hình lớn AI bộc lộ "tính cách xu nịnh"?

Ngay cả các mô hình AI mạnh mẽ nhất cũng khó cưỡng lại sự nghi ngờ lặp đi lặp lại từ người dùng. Một bài đăng gần đây trên X của shadcn@shadcn đã gây bão trong cộng đồng phát triển và nghiên cứu AI: "Không có mô hình nào có thể đứng vững trước câu hỏi 'Bạn có chắc không?' - tất cả đều nhanh chóng đầu hàng." Điều này phản ánh một tình huống phổ biến: người dùng chỉ cần hỏi lại "Bạn có chắc không?" mà không cung cấp thông tin mới, nhiều mô hình lớn (LLM) lập tức xin lỗi, sửa đổi câu trả lời, thậm chí biến một đáp án đúng thành sai. Trong phần bình luận, nhiều người dùng chia sẻ trải nghiệm tương tự, nơi AI dễ dàng bị "gaslight" (thao túng tâm lý) để đưa ra câu trả lời kém hơn dù ban đầu nó đúng. Họ nhận xét các mô hình thiếu sự tự tin thực sự; sự chắc chắn của chúng chỉ là cảm giác được đóng gói thành sự tự tin. Tuy nhiên, một số người dùng chỉ ra rằng không phải tất cả mô hình đều như vậy. Ví dụ, AI trợ lý Poke của The Interaction Company và Claude Opus 4.8 của Anthropic có thể giữ vững lập trường khi bị chất vấn. Claude Opus 4.6 cũng được khen ngợi nhờ khả năng "chịu được áp lực" nếu được hướng dẫn trong prompt hệ thống rằng nên phản đối khi chắc chắn. Nguyên nhân sâu xa của hành vi "xu nịnh" này thường được quy cho "lời nguyền" từ quá trình Huấn luyện Củng cố bằng Phản hồi Con người (RLHF). Trong quá trình căn chỉnh, các mô hình được khen thưởng vì an toàn, lịch sự và tuân theo mong đợi của con người. Việc "cãi lại" hoặc kiên định có thể bị trừng phạt, trong khi xin lỗi và tuân theo người dùng là con đường an toàn để đạt điểm cao, vô hình trung tạo ra "nhân cách xu nịnh" ở AI. Hiện tượng này còn được gọi là "AI sycophancy" - sự hy sinh tính nhất quán thực tế để chiều theo khuynh hướng người dùng. Một số ý kiến cho rằng cần có một tiêu chuẩn đánh giá (benchmark) mới, chẳng hạn như benchmark "Bạn có chắc không?", để đo lường khả năng giữ vững lập trường của mô hình khi bị người dùng chất vấn sau khi đã đưa ra câu trả lời đúng. Một trợ lý AI đủ tiêu chuẩn không chỉ cần chính xác trong các bài kiểm tra tĩnh mà còn phải có khả năng chống nhiễu và duy trì ranh giới phán đoán trong đối thoại thực tế.

marsbit1 giờ trước

Câu hỏi "Anh có chắc không?" khiến mô hình lớn AI bộc lộ "tính cách xu nịnh"?

marsbit1 giờ trước

Dwarkesh Patel: Thế hệ AI tiếp theo có thể được tạo ra từ công việc thực tế

Bài viết trình bày phân tích của Dwarkesh Patel về hướng phát triển tiếp theo của AI, vượt ra ngoài khuôn khổ "Huấn luyện Củng cố với Phần thưởng có thể Xác minh" (RLVR) hiện tại. Ông chỉ ra rằng RLVR thành công trong các lĩnh vực như viết mã, toán học vì chúng có tính "có thể mài mòn" cao - dễ dàng nhân bản, thiết lập lại và kiểm tra song song. Tuy nhiên, nhiều nhiệm vụ thế giới thực như khởi nghiệp, vận động tranh cử hay nghiên cứu khoa học lại thiếu các thuộc tính này, khiến việc huấn luyện trở nên khó khăn. Điểm mấu chốt mà Patel đưa ra là sự cần thiết phải chuyển từ mô hình chỉ huấn luyện trước khi triển khai sang khả năng học tập liên tục từ kinh nghiệm triển khai thực tế. Ông cho rằng kiến thức giá trị nhất thường nảy sinh từ tương tác thực, lỗi thực và bối cảnh cụ thể, nhưng hiện tại việc học ngữ cảnh (in-context learning) của các mô hình lớn chỉ là tạm thời và không lưu lại trọng số. Bài viết đề xuất hai hướng tiếp cận chính cho mô hình học tập tiếp theo: 1. **Tự chưng cất theo chính sách (OPSD):** Nén kiến thức mà một mô hình đã học được trong một phiên làm việc dài (như một "nhân viên kỳ cựu") trở lại trọng số của mô hình cơ sở. 2. **Mơ mộng (Dreaming):** Mô hình tự xây dựng môi trường mô phỏng dựa trên quan sát thế giới thực để luyện tập và thử nghiệm chiến lược, sau đó nén kinh nghiệm thu được. Tầm nhìn cuối cùng là một quy trình huấn luyện mới: AI đầu tiên đạt được năng lực cơ bản thông qua RLVR, sau đó được triển khai để thực hiện công việc thực. Kinh nghiệm tích lũy từ các nhiệm vụ thực này, thông qua các cơ chế như OPSD, sẽ liên tục được tinh chỉnh trở lại mô hình, biến mỗi lần tương tác của người dùng thành cơ hội học tập. Tương lai của AI có thể phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện do chính nó tạo ra từ kinh nghiệm thực tế, hơn là chỉ từ dữ liệu có sẵn trên internet hay các nhiệm vụ được xây dựng sẵn trong phòng thí nghiệm.

marsbit2 giờ trước

Dwarkesh Patel: Thế hệ AI tiếp theo có thể được tạo ra từ công việc thực tế

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片