美国获取的不仅是"全球最聪明的人"，
而且是"全球最聪明且最敢冒险且最能适应"的人。
因为人才流向美国的过程是一个多重筛选机制：
1. 自选择筛选：愿意离开母国的人本身就是风险偏好更高、野心更大的群体
2. 能力筛选：能够获得美国签证、通过顶级大学录取的人已经经过了能力验证
3. 适应性筛选：能够在完全陌生的文化环境中生存下来的人具备更强的韧性
从演化心理学角度，人类有两种基本本能：
· 安全本能：留在熟悉的环境，避免风险
· 机会本能：追逐更好的资源和繁殖机会
那些选择跨越半个地球迁移到陌生国家的人，是机会本能压倒安全本能的人。
这种人格特质分布不是随机的——它在美国移民人口中被系统性地富集。
所以这个核心洞察是正确的：
投资美股本质上是投资全球最聪明0.1%人才的毕生努力所产生的长期复利。
金融/币圈｜出海赚美金｜优质资源｜优质信息
而且是"全球最聪明且最敢冒险且最能适应"的人。
因为人才流向美国的过程是一个多重筛选机制：
1. 自选择筛选：愿意离开母国的人本身就是风险偏好更高、野心更大的群体
2. 能力筛选：能够获得美国签证、通过顶级大学录取的人已经经过了能力验证
3. 适应性筛选：能够在完全陌生的文化环境中生存下来的人具备更强的韧性
从演化心理学角度，人类有两种基本本能：
· 安全本能：留在熟悉的环境，避免风险
· 机会本能：追逐更好的资源和繁殖机会
那些选择跨越半个地球迁移到陌生国家的人，是机会本能压倒安全本能的人。
这种人格特质分布不是随机的——它在美国移民人口中被系统性地富集。
所以这个核心洞察是正确的：
投资美股本质上是投资全球最聪明0.1%人才的毕生努力所产生的长期复利。
金融/币圈｜出海赚美金｜优质资源｜优质信息
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2026年第二季度金融科技状况报告
“更少、更大”的集中化投资：交易量跌至4年低点，但单笔规模（尤其中位数）持续上升，超大轮占融资比重达 60%，资金高度集中于头部公司和后期阶段。
美国主导地位强化：美国在全球交易中的份额从约 36%（2022）升至 45-46%，退出事件中占比高达 50%。
退出市场明显降温：IPO 从 Q4'25 的 25 笔骤降至 4 笔，M&A 亦走低，独角兽退出通道收窄。
独角兽生产回暖但放缓：连续三个季度保持新增（8→4），估值普遍“贴线”（10-20 亿美元区间）。
加密/AI 相关机构活跃：Coinbase Ventures 成为最活跃投资者；AI 金融（Rogo、AlphaSense）与稳定币/区块链基础设施（Digital Asset、Morpho、Pharos）是吸金热点。
报告：2026年第二季度金融科技状况报告（英文）The State of Fintech Q2 2026 Report
格式：电子版PDF
页数：161
发布时间：2026.7
发布机构：CBInsights
@web2star
“更少、更大”的集中化投资：交易量跌至4年低点，但单笔规模（尤其中位数）持续上升，超大轮占融资比重达 60%，资金高度集中于头部公司和后期阶段。
美国主导地位强化：美国在全球交易中的份额从约 36%（2022）升至 45-46%，退出事件中占比高达 50%。
退出市场明显降温：IPO 从 Q4'25 的 25 笔骤降至 4 笔，M&A 亦走低，独角兽退出通道收窄。
独角兽生产回暖但放缓：连续三个季度保持新增（8→4），估值普遍“贴线”（10-20 亿美元区间）。
加密/AI 相关机构活跃：Coinbase Ventures 成为最活跃投资者；AI 金融（Rogo、AlphaSense）与稳定币/区块链基础设施（Digital Asset、Morpho、Pharos）是吸金热点。
报告：2026年第二季度金融科技状况报告（英文）The State of Fintech Q2 2026 Report
格式：电子版PDF
页数：161
发布时间：2026.7
发布机构：CBInsights
@web2star
最近看到大家都在发自己的量化，我也分享下自己的量化，大概跑了半个多月，从Openclaw 换成 Hermes 后就一直在构思这个系统，我没研究过现在和过去其他人的量化逻辑，但我这个目前胜率还凑合，从 1000u 的本金也跑到了 1600+，说下基本自己的思路，也能和大家碰撞想法和交流：
🌟AI 是 Claude + Hermes ，claude 搭系统，Hermes 来分析策略和执行，95% 是 7x24 服务器上跑不占用 大模型Token
🌟核心逻辑和共识是 —— 一个真正会自己学习的Agent。她能记住每一次判断对错，能从失败中提炼经验，能主动调整自己的判断逻辑。就像一个真正的交易员，刚入行时新手，做久了变老手。
就拿我自己来说，从 openclaw 出现以来就在不断的使用学习试各种skill 和方式让他变得更智能更主动的帮我做事，但是实际上他本质逻辑就是个定时器，时间到了开始做事，所以基于这个逻辑想要无缝 7 x 24 的跑下来就必须有个合理的闭环让他循环，我是这样思考的：
1⃣每次决策都留痕
简单来说我每一次跟我的 Hermes 聊天让他帮我每分析或开仓，系统会自动记录一份"决策快照"：
·当时的市场温度（恐贪指数、VIX）
·币种的技术指标（RSI、ADX、量价）
·订单簿的真实买卖情况
·聪明钱在做什么方向
·宏观环境（关税期？FOMC期？）
·Polymarket在赌什么/对应 token 是否有盘口
·为什么做这个判断（理由）
·预测的方向和目标价
这就像一个交易员的工作日记，每笔交易都写下"我为什么这么做，现在是什么环境的判断"。
2⃣24小时后回头看（可以根据我问的情况自动判断时间戳）
24小时后，系统自动回访这笔决策：
当时Hermes说"看多ETH，目标涨3%"
24小时后实际：ETH涨了2.5% → 标记为"判断正确"
24小时后实际：ETH跌了1% → 标记为"判断错误"
这个回访不是简单看价格，而是要分析复盘为什么对、为什么错。
3⃣让AI自己复盘
这里是最关键的一步。如果判断错了，系统会自动把错误的分析和实际结果发给MAKIMA本人，让她自己复盘：
"你24小时前分析ETH看多，给出Conviction 72分 当时你的依据是：RSI超卖、订单簿买盘强、聪明钱方向一致但实际ETH跌了2%
请复盘：
1. 哪个信号判断失误？
2. 当时忽略了什么？
3. 下次遇到类似场景怎么处理？"
🌟AI 是 Claude + Hermes ，claude 搭系统，Hermes 来分析策略和执行，95% 是 7x24 服务器上跑不占用 大模型Token
🌟核心逻辑和共识是 —— 一个真正会自己学习的Agent。她能记住每一次判断对错，能从失败中提炼经验，能主动调整自己的判断逻辑。就像一个真正的交易员，刚入行时新手，做久了变老手。
就拿我自己来说，从 openclaw 出现以来就在不断的使用学习试各种skill 和方式让他变得更智能更主动的帮我做事，但是实际上他本质逻辑就是个定时器，时间到了开始做事，所以基于这个逻辑想要无缝 7 x 24 的跑下来就必须有个合理的闭环让他循环，我是这样思考的：
1⃣每次决策都留痕
简单来说我每一次跟我的 Hermes 聊天让他帮我每分析或开仓，系统会自动记录一份"决策快照"：
·当时的市场温度（恐贪指数、VIX）
·币种的技术指标（RSI、ADX、量价）
·订单簿的真实买卖情况
·聪明钱在做什么方向
·宏观环境（关税期？FOMC期？）
·Polymarket在赌什么/对应 token 是否有盘口
·为什么做这个判断（理由）
·预测的方向和目标价
这就像一个交易员的工作日记，每笔交易都写下"我为什么这么做，现在是什么环境的判断"。
2⃣24小时后回头看（可以根据我问的情况自动判断时间戳）
24小时后，系统自动回访这笔决策：
当时Hermes说"看多ETH，目标涨3%"
24小时后实际：ETH涨了2.5% → 标记为"判断正确"
24小时后实际：ETH跌了1% → 标记为"判断错误"
这个回访不是简单看价格，而是要分析复盘为什么对、为什么错。
3⃣让AI自己复盘
这里是最关键的一步。如果判断错了，系统会自动把错误的分析和实际结果发给MAKIMA本人，让她自己复盘：
"你24小时前分析ETH看多，给出Conviction 72分 当时你的依据是：RSI超卖、订单簿买盘强、聪明钱方向一致但实际ETH跌了2%
请复盘：
1. 哪个信号判断失误？
2. 当时忽略了什么？
3. 下次遇到类似场景怎么处理？"
Hermes会给出复盘结论，比如：
"忽略了Polymarket 的反向信号，当天 ETH 的盘口预期不足以造成拉盘，市场预期ETH会跌 聪明钱信号有滞后性，不能完全依赖 下次遇到 Polymarket 反向时应该谨慎做多"
这条复盘自动归档到经验库，带上
「币种：ETH
RSI区间：超卖
宏观环境：FOMC前
失败原因：Polymarket反向被忽略
教训：Polymarket反向时聪明钱信号需折扣」
4⃣下次遇到类似情况，自动调取经验
这是真正让她"成长"的核心。
下次Hermes要分析任何币种时，系统会智能搜索经验库，找到Top3-5条最相关的历史经验，注入到她的判断上下文：
"现在分析ETH，参考你的历史经验：
「经验1（30天前，类似场景）：
ETH超卖+宏观平静期，做多成功，关键是订单簿买盘强
经验2（45天前，反面教材）：
ETH超卖但Polymarket反向，做多失败，被打止损
经验3（15天前，类似场景）：
ETH超卖+聪明钱共识，做多成功率高」
请结合这些经验给出判断"
她不是从零开始判断，而是带着"过去同样情况下的经验"做决策。
🌟这套闭环的意义：
普通量化：人写规则 → 静态系统
我的量化：自己积累经验 → 动态成长
第1周：按基础逻辑判断
第4周：积累了几百条经验后，遇到熟悉场景能直接调取 第3个月：经验库足够丰富，胜率开始指数级提升
第6个月：成为这个特定市场环境下的"老手"
理论上，操作越多，胜率应该越高。每一次错误都不是浪费，而是在喂给她未来的判断力。
💡一个具体的例子
4月15日：MAKIMA分析BTC，看多，结果跌了 归档经验：BTC在RSI=42+ADX=20的震荡市做多，失败
4月22日：又遇到BTC RSI=44+ADX=22+震荡市 系统调取
4月15日的经验作为反面教材 Conviction从60分扣到48分（不开仓） 后来BTC确实又跌了 → 避免了一次亏损
5月5日：BTC RSI=38+ADX=45（这次是趋势市） 系统调取经验时，发现4月15日的反面教材"市场状态不同" 权重降低，不影响这次判断 正常开多，赚了
「她学会了区分场景，不是机械套用经验，而是判断"过去的经验在当前是否适用"。」
·不让Agent绕过规则，而是改进规则
我们最初遇到一个问：Hermes有时会觉得系统设的门槛太严，自己绕过去开仓。
我们没有限制她，而是给了她一个"反馈机制"：
觉得门槛过严？写入feedback.log 觉得规则不合适？告诉系统 "你不是在忍受规则，你是在训练系统"
每周日系统自动统计这些反馈：
如果"觉得过严但实际开仓胜率>55%" → 门
槛自动降低
如果"按门槛开仓胜率<45%" → 门槛自动提高
她的每个想法都被听到，每个反馈都在改进系统。
弄这套东西的原因是我比较懒，但是在不了想学习外面的量化系统策略和逻辑，那么我就想弄一套东西不断的跑，我甚至懒得告诉他怎么跑。
这套系统我第一件事就是让他把现在到过去 2 个周期的 K 先放量价格等所有数据跑一个遍，然后把关键节点价格做上坐标，然后根据这个坐标找相对于宏观事件都发生了什么，分析原因，快速积累经验。每天和 claude 聊的最多的就是 Hermes 还缺什么，如何继续完善，怎么让他成长的更精准
下面发几个自己的面板（我为了他在干什么我能看得见，还建立了个模板清晰看到他在做什么）
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"忽略了Polymarket 的反向信号，当天 ETH 的盘口预期不足以造成拉盘，市场预期ETH会跌 聪明钱信号有滞后性，不能完全依赖 下次遇到 Polymarket 反向时应该谨慎做多"
这条复盘自动归档到经验库，带上
「币种：ETH
RSI区间：超卖
宏观环境：FOMC前
失败原因：Polymarket反向被忽略
教训：Polymarket反向时聪明钱信号需折扣」
4⃣下次遇到类似情况，自动调取经验
这是真正让她"成长"的核心。
下次Hermes要分析任何币种时，系统会智能搜索经验库，找到Top3-5条最相关的历史经验，注入到她的判断上下文：
"现在分析ETH，参考你的历史经验：
「经验1（30天前，类似场景）：
ETH超卖+宏观平静期，做多成功，关键是订单簿买盘强
经验2（45天前，反面教材）：
ETH超卖但Polymarket反向，做多失败，被打止损
经验3（15天前，类似场景）：
ETH超卖+聪明钱共识，做多成功率高」
请结合这些经验给出判断"
她不是从零开始判断，而是带着"过去同样情况下的经验"做决策。
🌟这套闭环的意义：
普通量化：人写规则 → 静态系统
我的量化：自己积累经验 → 动态成长
第1周：按基础逻辑判断
第4周：积累了几百条经验后，遇到熟悉场景能直接调取 第3个月：经验库足够丰富，胜率开始指数级提升
第6个月：成为这个特定市场环境下的"老手"
理论上，操作越多，胜率应该越高。每一次错误都不是浪费，而是在喂给她未来的判断力。
💡一个具体的例子
4月15日：MAKIMA分析BTC，看多，结果跌了 归档经验：BTC在RSI=42+ADX=20的震荡市做多，失败
4月22日：又遇到BTC RSI=44+ADX=22+震荡市 系统调取
4月15日的经验作为反面教材 Conviction从60分扣到48分（不开仓） 后来BTC确实又跌了 → 避免了一次亏损
5月5日：BTC RSI=38+ADX=45（这次是趋势市） 系统调取经验时，发现4月15日的反面教材"市场状态不同" 权重降低，不影响这次判断 正常开多，赚了
「她学会了区分场景，不是机械套用经验，而是判断"过去的经验在当前是否适用"。」
·不让Agent绕过规则，而是改进规则
我们最初遇到一个问：Hermes有时会觉得系统设的门槛太严，自己绕过去开仓。
我们没有限制她，而是给了她一个"反馈机制"：
觉得门槛过严？写入feedback.log 觉得规则不合适？告诉系统 "你不是在忍受规则，你是在训练系统"
每周日系统自动统计这些反馈：
如果"觉得过严但实际开仓胜率>55%" → 门
槛自动降低
如果"按门槛开仓胜率<45%" → 门槛自动提高
她的每个想法都被听到，每个反馈都在改进系统。
弄这套东西的原因是我比较懒，但是在不了想学习外面的量化系统策略和逻辑，那么我就想弄一套东西不断的跑，我甚至懒得告诉他怎么跑。
这套系统我第一件事就是让他把现在到过去 2 个周期的 K 先放量价格等所有数据跑一个遍，然后把关键节点价格做上坐标，然后根据这个坐标找相对于宏观事件都发生了什么，分析原因，快速积累经验。每天和 claude 聊的最多的就是 Hermes 还缺什么，如何继续完善，怎么让他成长的更精准
下面发几个自己的面板（我为了他在干什么我能看得见，还建立了个模板清晰看到他在做什么）
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