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一年一度的瓦猫WAMO来了。今年我们还是选择放在清迈。在AI分裂信任、加剧社会危机的时代，我们希望通过人与人之间真实的连接与协作，构建属于人类的“共享显示”（Shared Reality），共同探索人类与AI之间的共生关系。
一年一度的瓦猫WAMO来了。今年我们还是选择放在清迈。在AI分裂信任、加剧社会危机的时代，我们希望通过人与人之间真实的连接与协作，构建属于人类的“共享显示”（Shared Reality），共同探索人类与AI之间的共生关系。
哎真做不动了。这盘面，给我看懵了，日线图拉开，一根根K线摆在那儿，好歹还能看出个形状，琢磨琢磨力道，像个正经走势。一旦缩到小时线、15分钟线……我的天，那是什么鬼画符？上蹿下跳，左冲右突，毫无章法，跟心电图犯了癫痫似的
看着这些小级别图表，脑子就跟不上它的节奏。明明看着它在动，就是猜不透它下一秒想干嘛。手一痒，跟着进去，十有八九就是左右挨巴掌，进去就挨打，砍仓就反弹，反复被教育。做一次亏一次，亏到怀疑人生，亏到觉得这市场专门画给我看的陷阱。
但我猜，肯定有高手特别喜欢这种行情，波动大，机会多，对他们来说可能就是提款机。那种对盘面细微变化嗅觉灵敏、手脚极快的交易员，估计正在里面玩得风生水起。羡慕不来，那是别人的战场。
我这种肉眼凡胎、还是老老实实看我的日线图吧。虽然慢，虽然机会少，但至少图是清晰的，逻辑是能稍微捋一捋的。抓个大框架，做个大波段，可能才是我这种老年人心态交易员的归宿。
不跟鬼画符较劲了。市场不缺机会，缺的是适合你的节奏。看不懂的，就不做。宁可错过，不再做错。
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看着这些小级别图表，脑子就跟不上它的节奏。明明看着它在动，就是猜不透它下一秒想干嘛。手一痒，跟着进去，十有八九就是左右挨巴掌，进去就挨打，砍仓就反弹，反复被教育。做一次亏一次，亏到怀疑人生，亏到觉得这市场专门画给我看的陷阱。
但我猜，肯定有高手特别喜欢这种行情，波动大，机会多，对他们来说可能就是提款机。那种对盘面细微变化嗅觉灵敏、手脚极快的交易员，估计正在里面玩得风生水起。羡慕不来，那是别人的战场。
我这种肉眼凡胎、还是老老实实看我的日线图吧。虽然慢，虽然机会少，但至少图是清晰的，逻辑是能稍微捋一捋的。抓个大框架，做个大波段，可能才是我这种老年人心态交易员的归宿。
不跟鬼画符较劲了。市场不缺机会，缺的是适合你的节奏。看不懂的，就不做。宁可错过，不再做错。
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为什么越聪明的人活得越“窄”？关于熵减、美股长牛与人生复利的真相：拆解人生财富底层公式
Web3的本质，其实是一场对抗“治理熵增”的实验。
为什么最顶级的协议（如BTC/ETH) 往往极其“窄”? 因为它们通过不可更改的算法，强行剔除了人类意志的随机性，实现了金融史上最极致的熵减。
标普500是中心化世界的算法，而Web3是去中心化的筛选器。
如果你还在链上噪音中寻找机会，说明你还没读懂财富的底层公式：价值=协议的确定性（窄）+时间的杠杆（复利）。与其在成千上万个叙事中迷失，不如学会在“窄协议”里寻找长线复利。
拆解从S&P500到加密协议的熵减真相：
Web3的本质，其实是一场对抗“治理熵增”的实验。
为什么最顶级的协议（如BTC/ETH) 往往极其“窄”? 因为它们通过不可更改的算法，强行剔除了人类意志的随机性，实现了金融史上最极致的熵减。
标普500是中心化世界的算法，而Web3是去中心化的筛选器。
如果你还在链上噪音中寻找机会，说明你还没读懂财富的底层公式：价值=协议的确定性（窄）+时间的杠杆（复利）。与其在成千上万个叙事中迷失，不如学会在“窄协议”里寻找长线复利。
拆解从S&P500到加密协议的熵减真相：
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讲几个黑灰产，目前人已经进去了。
我认为点进来看的家伙目的都是学习和避免踩坑，我不相信真的有人会去做这个事情。
第一个月买幻影，第二个月买深圳湾1号，人是第三个月进去的
20年的时候，用沙金配合话术隐晦的告诉观众这是黄金，再拿几个真黄金一直放在直播间里，用火煅烧，展示这个是真黄金
价格几十块钱一克，直播间从几十人干到几万人
一小时成交量近千万，同时关闭了7天无理由退货，售价99，一单赚90
第二个：一个姐，长得很可以，早期精致女孩，后来寻思搞点钱，于是卖课，主要是卖给女粉丝的，内容是向上社交，就是怎么吊大哥，现在大伙都知道这玩意了，早期的时候没多少人知道。
但是这个姐自己也没想到，卖着卖着，她发现自己的客户不单是女孩，还有很多大哥也找她牵线找女的，这下好嘛！两头吃，大哥这边吃一万，女孩那边吃2000，然后推出女孩端的代聊服务，继续吃，代聊成功后，女孩直接出货给大哥，一站式服务，后来有的女的给大哥退货了，继续加钱代聊，因为男的嘛，普遍心软，她聊完后的一段时间，男的确实又继续要那个女的，但是这不是持久的，只是上头那么一会，最后还是要退货，女的就找中介要退款，中介就威胁你继续闹我就曝光你假聊的事情，女的就怂了。最后这大姐也进去了
第三个更丧良心一点，但是我也不知道你们喜欢不喜欢看这些，先讲到这里吧
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我认为点进来看的家伙目的都是学习和避免踩坑，我不相信真的有人会去做这个事情。
第一个月买幻影，第二个月买深圳湾1号，人是第三个月进去的
20年的时候，用沙金配合话术隐晦的告诉观众这是黄金，再拿几个真黄金一直放在直播间里，用火煅烧，展示这个是真黄金
价格几十块钱一克，直播间从几十人干到几万人
一小时成交量近千万，同时关闭了7天无理由退货，售价99，一单赚90
第二个：一个姐，长得很可以，早期精致女孩，后来寻思搞点钱，于是卖课，主要是卖给女粉丝的，内容是向上社交，就是怎么吊大哥，现在大伙都知道这玩意了，早期的时候没多少人知道。
但是这个姐自己也没想到，卖着卖着，她发现自己的客户不单是女孩，还有很多大哥也找她牵线找女的，这下好嘛！两头吃，大哥这边吃一万，女孩那边吃2000，然后推出女孩端的代聊服务，继续吃，代聊成功后，女孩直接出货给大哥，一站式服务，后来有的女的给大哥退货了，继续加钱代聊，因为男的嘛，普遍心软，她聊完后的一段时间，男的确实又继续要那个女的，但是这不是持久的，只是上头那么一会，最后还是要退货，女的就找中介要退款，中介就威胁你继续闹我就曝光你假聊的事情，女的就怂了。最后这大姐也进去了
第三个更丧良心一点，但是我也不知道你们喜欢不喜欢看这些，先讲到这里吧
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查理·芒格：“我的财务成功并非源于超凡的天赋。我头脑灵活，但远称不上神童。然而，我的人生却取得了惊人的成就。而这些成就都源于一些技巧。我只是掌握了一些基本技巧。” “其中之一：我经常进行反向思考。”
1、什么是反向思考？
2、投资中如何应用？
1）大多数人思考问题时用的是“正向思维”：我怎样才能成功？
我怎样才能赚大钱？
我怎样才能让公司大发展？
芒格的反向思考则是先问：我怎样才能失败？
我怎样才能死得最快？
我怎样才能把钱亏光？
然后把所有会导致失败的因素列出来，再一个一个系统地避开它们。
2）投资中不要想着“我要买什么股票才能赚大钱”，
而是先列出所有会把本金亏光、破产、人生毁灭的傻事，然后死也不干：买自己根本看不懂的公司 → 避免
高杠杆借钱炒股 → 避免
把100%的钱押在一个想法上 → 避免
听小道消息追涨杀跌 → 避免
买一个管理层是骗子的公司 → 避免 ……（把能想到的所有“死法”都列出来）
只要你成功避开了所有这些“必死之路”，剩下的路虽然不一定让你大富大贵，但大概率会让你活下来，并且越活越好。
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1、什么是反向思考？
2、投资中如何应用？
1）大多数人思考问题时用的是“正向思维”：我怎样才能成功？
我怎样才能赚大钱？
我怎样才能让公司大发展？
芒格的反向思考则是先问：我怎样才能失败？
我怎样才能死得最快？
我怎样才能把钱亏光？
然后把所有会导致失败的因素列出来，再一个一个系统地避开它们。
2）投资中不要想着“我要买什么股票才能赚大钱”，
而是先列出所有会把本金亏光、破产、人生毁灭的傻事，然后死也不干：买自己根本看不懂的公司 → 避免
高杠杆借钱炒股 → 避免
把100%的钱押在一个想法上 → 避免
听小道消息追涨杀跌 → 避免
买一个管理层是骗子的公司 → 避免 ……（把能想到的所有“死法”都列出来）
只要你成功避开了所有这些“必死之路”，剩下的路虽然不一定让你大富大贵，但大概率会让你活下来，并且越活越好。
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比特币 房子 茅台都是老登资产了
新资产是黄金 白银 铜
人类生孩子的意愿在下降
但是机器人正在大规模量产的前夜
机器人的身体由金银铜铁硅等构成
所以这些需求大增的原材料
都在上涨
新资产是黄金 白银 铜
人类生孩子的意愿在下降
但是机器人正在大规模量产的前夜
机器人的身体由金银铜铁硅等构成
所以这些需求大增的原材料
都在上涨
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交易市场赚钱的方法策略早已公知于众，甚至可以说是人尽皆知
这个市场的各位前辈早已把盈利的秘诀以及自己摸爬滚打多年的经验制作成书籍文章供大家参考学习，只是你不相信罢了，人就是很奇怪的生物，“喜欢冒险 喜欢挑战自我 却狂妄又无知”但这又是每一个交易员的必经之路，只有真正亏到绝望 亏到崩溃的边缘才能领悟“大道至简”的真谛
如果你还在持续亏损，那只能说明你非常善于把简单的事情搞复杂，那些常年盈利的交易员，他们并没有比你多长一个脑子，也没比你多一双眼睛
那些高手的心态也没比你强到哪去，你让顶级交易员一笔亏损总资产的30%50%他一样会心态爆炸，但正如查理芒格所说，“我知道我会死在什么地方 所以我从来不去那里” 每一个情绪稳定的交易员所做的事情非常简单，那就是他们从来不做让自己心态爆炸 情绪失控的交易操作，一个合格的交易员永远不会因为一笔交易而倾家荡产
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这个市场的各位前辈早已把盈利的秘诀以及自己摸爬滚打多年的经验制作成书籍文章供大家参考学习，只是你不相信罢了，人就是很奇怪的生物，“喜欢冒险 喜欢挑战自我 却狂妄又无知”但这又是每一个交易员的必经之路，只有真正亏到绝望 亏到崩溃的边缘才能领悟“大道至简”的真谛
如果你还在持续亏损，那只能说明你非常善于把简单的事情搞复杂，那些常年盈利的交易员，他们并没有比你多长一个脑子，也没比你多一双眼睛
那些高手的心态也没比你强到哪去，你让顶级交易员一笔亏损总资产的30%50%他一样会心态爆炸，但正如查理芒格所说，“我知道我会死在什么地方 所以我从来不去那里” 每一个情绪稳定的交易员所做的事情非常简单，那就是他们从来不做让自己心态爆炸 情绪失控的交易操作，一个合格的交易员永远不会因为一笔交易而倾家荡产
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RWA 最大的问题不是资产上链和代币化，优质资产并不稀奇，稀缺的是流动性。
目前链上最成功的 RWA，清一色是美债、货币市场基金、短久期信用。
为什么？不是因为它们最需要被代币化，而是因为它们本来就最容易卖、最容易结算。
这叫效率捕获（efficiency capture），不是市场改造。
真正需要 RWA 的资产是一栋只卖 10% 股权的写字楼、一项还没进临床的科研专利、一笔非标、没二级市场的私募信贷。
这些资产的问题从来不是“不值钱”，而是卖一次太慢、太贵、太难。
现实世界里，一笔私有资产交易尽调 3–6 个月、手续费 5–10% 起、中介抽成 15–30%、还不一定成交。在这种结构下，资产不是慢慢变得不流动，而是直接冻结。
因此，下一阶段 RWA 的产品不是继续把更大规模的美债搬上链，而是构建一套能拆解上述摩擦的市场微结构基础设施栈。
用 SPV/信托把权益转移 法律原子化以实现 T+0；用 RFQ/周期竞价等机制替代 CLOB 解决非同质资产的发现；用预言机/审计锚定把验证数据变成可复用的单一真相源；用合规模块内嵌把边际准入成本压到接近零——并且承认一个更现实的路径：
长尾资产的流动性往往先通过抵押借贷（liquidity via leverage）实现，而不是靠频繁二级交易（否则就会出现纸面流动性）。
这也是为什么 链上全球结算层的意义在这里才变得具体。
它不是讲谁能发更多资产，而是讲谁能把法律—数据—身份—交易微结构串成可规模化的清算网络，让这些原本需要数月、并吞噬 5–30% 摩擦成本的交易/融资，开始具备秒级结算与可组合性。
美债上链是管道验收；长尾资产上链才是管道的商业化
而像 Sei 这样以低尾延迟、高确定性结算为设计中心的网络，如果它的路线图真的能把撮合/执行/数据可用性与合规组件做成可复用标准件，那么它赢的不是今天的 TVL，而是明天死资本复活时那条最关键的清算主干道。
目前链上最成功的 RWA，清一色是美债、货币市场基金、短久期信用。
为什么？不是因为它们最需要被代币化，而是因为它们本来就最容易卖、最容易结算。
这叫效率捕获（efficiency capture），不是市场改造。
真正需要 RWA 的资产是一栋只卖 10% 股权的写字楼、一项还没进临床的科研专利、一笔非标、没二级市场的私募信贷。
这些资产的问题从来不是“不值钱”，而是卖一次太慢、太贵、太难。
现实世界里，一笔私有资产交易尽调 3–6 个月、手续费 5–10% 起、中介抽成 15–30%、还不一定成交。在这种结构下，资产不是慢慢变得不流动，而是直接冻结。
因此，下一阶段 RWA 的产品不是继续把更大规模的美债搬上链，而是构建一套能拆解上述摩擦的市场微结构基础设施栈。
用 SPV/信托把权益转移 法律原子化以实现 T+0；用 RFQ/周期竞价等机制替代 CLOB 解决非同质资产的发现；用预言机/审计锚定把验证数据变成可复用的单一真相源；用合规模块内嵌把边际准入成本压到接近零——并且承认一个更现实的路径：
长尾资产的流动性往往先通过抵押借贷（liquidity via leverage）实现，而不是靠频繁二级交易（否则就会出现纸面流动性）。
这也是为什么 链上全球结算层的意义在这里才变得具体。
它不是讲谁能发更多资产，而是讲谁能把法律—数据—身份—交易微结构串成可规模化的清算网络，让这些原本需要数月、并吞噬 5–30% 摩擦成本的交易/融资，开始具备秒级结算与可组合性。
美债上链是管道验收；长尾资产上链才是管道的商业化
而像 Sei 这样以低尾延迟、高确定性结算为设计中心的网络，如果它的路线图真的能把撮合/执行/数据可用性与合规组件做成可复用标准件，那么它赢的不是今天的 TVL，而是明天死资本复活时那条最关键的清算主干道。
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2025 投资问卷：近六成人整体盈利，在场老油条占比超六成
今年最后一篇年度回顾长文，
耗时将近一个月，
6000+字大章。
对市场上仍然活跃的加密货币投资者用户画像、盈亏赛道、关注焦点以及未来展望进行了介绍，另外，也对本年度“错失的暴富大机会”予以简要梳理，供大家参考。
今年最后一篇年度回顾长文，
耗时将近一个月，
6000+字大章。
对市场上仍然活跃的加密货币投资者用户画像、盈亏赛道、关注焦点以及未来展望进行了介绍，另外，也对本年度“错失的暴富大机会”予以简要梳理，供大家参考。
你可以看不惯孙宇晨的营销，可以嘲笑他的吃相。 但不得不承认，在搞钱这件事上，他是绝对的顶级猎手。
普通人如何赚到人生的第一个 1000 万？ 孙宇晨给出了一套标准，我看了一下，逻辑极其硬核。
不管是现在的 AI、Web3 还是出海，基本都完美符合这套“千万定律”。 如果你还在传统行业死磕，建议停下来看看这份“搞钱说明书”。
第一条标准：一定要选一个还没有经历大爆发的新兴行业。
不是随便找个冷门赛道，而是还没完全爆发、但趋势已经锁死的行业。
这种时候，个人哪怕只是中等水平，也能被行业红利往上抬。
第二条标准：行业要能长期高速增长。
孙宇晨给的标准是：
至少能以每年 20% 的速度，连续涨 10 年。
第三条标准：商业模式能够快速复制。
说白了：不能复制的，就很难做大。
能标准化、能流程化、能让别人跟着 SOP 复刻，你才有机会从“个人赚钱”变成“系统赚钱”。
第四条标准：选择人们的刚需。
刚需不只是吃穿住用行，更多是人的情绪、欲望和弱点：虚荣、懒惰、贪婪、社交需求、被认可的渴望……
谁能在这些地方找到切口，谁就更容易产出大生意。
第五条标准：这个行业或者公司要适合自己。
行业再好，你完全听不懂、做不来，那就是别人的 1000 万。
你至少要在这里面找到一个你能发挥的角色——技术、运营、内容、销售、产品、品牌……总得有一项能扛事。
赚钱的本质不是比谁搬砖快，而是比谁坐上了电梯。
这套理论的核心在于“贝塔（β）收益”： 身处一个爆发期的新兴行业，随着水位上涨，你哪怕躺着，也能被推向高处。
选赛道时，优先问自己三句：能不能复制？能不能放大？能不能长期？
如果暂时没有更好的方向，就在 AI + 出海 + Web3 里多花点时间研究，这三根杠杆，至少有一根，能帮普通人把上限往上抬一截。
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普通人如何赚到人生的第一个 1000 万？ 孙宇晨给出了一套标准，我看了一下，逻辑极其硬核。
不管是现在的 AI、Web3 还是出海，基本都完美符合这套“千万定律”。 如果你还在传统行业死磕，建议停下来看看这份“搞钱说明书”。
第一条标准：一定要选一个还没有经历大爆发的新兴行业。
不是随便找个冷门赛道，而是还没完全爆发、但趋势已经锁死的行业。
这种时候，个人哪怕只是中等水平，也能被行业红利往上抬。
第二条标准：行业要能长期高速增长。
孙宇晨给的标准是：
至少能以每年 20% 的速度，连续涨 10 年。
第三条标准：商业模式能够快速复制。
说白了：不能复制的，就很难做大。
能标准化、能流程化、能让别人跟着 SOP 复刻，你才有机会从“个人赚钱”变成“系统赚钱”。
第四条标准：选择人们的刚需。
刚需不只是吃穿住用行，更多是人的情绪、欲望和弱点：虚荣、懒惰、贪婪、社交需求、被认可的渴望……
谁能在这些地方找到切口，谁就更容易产出大生意。
第五条标准：这个行业或者公司要适合自己。
行业再好，你完全听不懂、做不来，那就是别人的 1000 万。
你至少要在这里面找到一个你能发挥的角色——技术、运营、内容、销售、产品、品牌……总得有一项能扛事。
赚钱的本质不是比谁搬砖快，而是比谁坐上了电梯。
这套理论的核心在于“贝塔（β）收益”： 身处一个爆发期的新兴行业，随着水位上涨，你哪怕躺着，也能被推向高处。
选赛道时，优先问自己三句：能不能复制？能不能放大？能不能长期？
如果暂时没有更好的方向，就在 AI + 出海 + Web3 里多花点时间研究，这三根杠杆，至少有一根，能帮普通人把上限往上抬一截。
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看到一个很价值的Github项目：TradingAgents！听说很多投行也用它！25.9K 的星星
简单说，就是把“华尔街投研团队”完整搬进 AI 里：
基本面分析、情绪分析、新闻解读、技术指标、研究员辩论、风控、交易员、组合经理……
全部用多个 AI agent 来扮演，然后他们一起给出买/卖/持有的综合判断。
对我们来说，它最大的价值不是“炒股神器”，而是一个很干净的实验平台：
我们可以用它去理解 AI 多角色协作、去测试“AI 如何做复杂决策”、去做回测。
对做内容、做产品、做 Second Brain 工具的人来说，都有启发性。
优点是：结构完整、流程真实、开源可改、能回测、能 paper trade。
缺点也很现实：不是稳赚不赔，成本不低、模型依赖强，现实市场的不可控因素 AI 也应付不了。
所以别把它当玄学，而是当“AI 投研实验室”。
你能从中看到 AI 如何分析信息、如何辩论、如何决策——这对我们做 AI 工具、做认知类内容、做产品思维，都有巨大参考价值。
挺有意思的项目，值得研究一下。
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简单说，就是把“华尔街投研团队”完整搬进 AI 里：
基本面分析、情绪分析、新闻解读、技术指标、研究员辩论、风控、交易员、组合经理……
全部用多个 AI agent 来扮演，然后他们一起给出买/卖/持有的综合判断。
对我们来说，它最大的价值不是“炒股神器”，而是一个很干净的实验平台：
我们可以用它去理解 AI 多角色协作、去测试“AI 如何做复杂决策”、去做回测。
对做内容、做产品、做 Second Brain 工具的人来说，都有启发性。
优点是：结构完整、流程真实、开源可改、能回测、能 paper trade。
缺点也很现实：不是稳赚不赔，成本不低、模型依赖强，现实市场的不可控因素 AI 也应付不了。
所以别把它当玄学，而是当“AI 投研实验室”。
你能从中看到 AI 如何分析信息、如何辩论、如何决策——这对我们做 AI 工具、做认知类内容、做产品思维，都有巨大参考价值。
挺有意思的项目，值得研究一下。
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2026 ，活下去：给加密者的熊市生存与反击手册
本年度收官作，完结。
今年写了大概239篇文章，除去新闻值班类的文章以外，大概写了200多篇，可惜的是，财富与内容量并没有成正比增长，反而在10·11里被爆了一大半。
2026年的目标：圈内资产先翻个倍。
赌性坚强。
本年度收官作，完结。
今年写了大概239篇文章，除去新闻值班类的文章以外，大概写了200多篇，可惜的是，财富与内容量并没有成正比增长，反而在10·11里被爆了一大半。
2026年的目标：圈内资产先翻个倍。
赌性坚强。
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