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做了一个 Deribit 的期权工具，方便做卖出期权抄底，就别玩交易所的双币理财了，自己手搓不好吗？用Deribit 的开放 API 做的，找到适合的卖出期权，筛选出 APR 合适、流动性好。用数据大概判断现在的波动率历史情况是高还是低，什么时候卖权划算，聪明钱方向等
github 仓库 ：lianyanshe-ai/deribit-options-monitor
监控了Deribit交易所BTC/ETH期权市场，设计 skill 的思路
1. DVOL波动率分析
- 计算DVOL波动率指数Z-Score值，判断波动率高低区间
- 随行情阈值动态调整，附带信号置信度评估，方便判断
- 历史波动率趋势回溯
2. Sell Put 标的智能推荐
- 扫描全市场期权合约，按到期年化收益率（APR）排序，推荐合适的
- 自动排除流动性差、风险收益比不合理的标的，降低操作风险
3. 大宗交易异动监控
- 监控大额Call/Put订单流向，巨鲸资金布局动向
- 分析市场多空情绪变化
- 可以设定监控预警，异常波动自动触发告警

投资里最难赚的钱，不是消息的钱，也不是情绪的钱，是预期差的钱。
所谓预期差，就是你对一家公司的理解，比市场更早、更准。市场还没看见的变化，被你提前看到了；市场还没接受的逻辑，被你提前接受了。等市场慢慢反应过来，股价就开始兑现你的认知。
预期差主要有三种。
第一种是业绩预期差
市场原来只预期公司赚10个亿，你通过调研判断它能赚15个亿。那多出来的5个亿，就是你的优势。但它也最难。你要懂需求、价格、成本、产能、竞争格局，稍有偏差，就会从超预期变成幻想。
第二种是估值预期差
不是简单地觉得公司便宜，是提前看到大多数人还没接受的定价逻辑。比如，一家公司原本被当成普通消费品，但你认为它其实更接近奢侈品，应该给更高估值比如泡泡玛特。一旦市场接受这种逻辑，股价就会重估。问题是，这种预期差很容易讲故事，也很容易被证伪，兑现不了，也是虚妄。
第三种是产业趋势预期差
除了看一家公司，更重要的是看一个行业。你比市场更早判断出某个产业趋势增长，趋势一旦成立，最先涨的往往不是最完美的公司，是最先被看懂的公司。这类投资看起来像投趋势，实质上还是认知差。
但预期差有一个致命弱点：它怕时间。
你对了，市场却迟迟不认；或者你看对了方向，却拿不到兑现的那一刻，逻辑就可能失效。预期差的钱，赚的是你比市场更早。
真正成熟的投资者，往往都经历过一段追逐预期差的岁月。
他们试过寻找市场没看到的东西，试过提前押注变化，试过享受

特朗普乱搞之后美联储先松口了。
美联储主席鲍威尔：通胀预期似乎已稳定下来。
交易员们取消了对美联储加息的预期，并将今年降息的可能性纳入考量。

小米万亿参数大模型 MiMo-v2pro 继续免费体验一周，教你如何快速上手体验，支持在OpenClaw 免费使用。
现在免费真的很值得试一下，体验下来感觉是国产第一梯队不为过。官方定义为面向 agentic workflow 的旗舰模型：总参数规模超过 1T，支持 1M 上下文，重点强化了复杂流程编排、工程任务推进和真实开发工作流里的可用性。
可以在 OpenClaw、OpenCode、KiloCode、Blackbox 和 Cline里免费体验，推荐用OpenClaw、OpenCode来体验。
一、openclaw 里免费使用
1、注册 openrouter，拿到 API Key
2、openclaw config，model，openrouter
3、搜索 mimo，空格选中openrouter/xiaomi/mimo-v2-pro
4、在对话框输入/model 切换到 mimo-v2-pro 即可
后续如果到期openrouter也可以切换到其他免费模型，推荐stepfun/step-3.5-flash:free，后面有其他厂商在openrouter上免费试用也可以通过同样的方式来操作。
二、OpenCode 里免费使用
尽管小米推荐了很多编程 Agent，但是我觉得最适合的还是 OpenCode，因为支持了终端版、桌面版 Beta，还有各大编程工具的入口。
对新手来说，

转自孤独大脑
语言是人类最伟大的发明，也是人类最大的瓶颈。
当大模型拆掉巴别塔，究竟会带来什么？
人类靠语言构建文明，形成社会，发展出商业。人类垄断了语言，语言之间充满了摩擦和误解，大多数工作岗位因此而诞生。
大模型来了，刹那间，降低了语言摩擦
一、企业的本质是一个语言组织。B端真正被重构的，是企业这台语言机器本身。
二、商业文明的底层代码不是货币，是语言。过去的软件自动化了"计算"，大模型自动化的是"表达"和"理解"。
三、AI替代的不是人，而是人与人之间的摩擦。AI一旦成为高带宽、低摩擦的中介层，很多人会发现，自己只是"摩擦收费员"。
四、南郭先生的本质，是信息不对称，是能力"不可验证"。这些将被AI击穿。
五、当语言摩擦归零，科斯定理会重新算账。科斯说企业存在的理由是降低交易成本，未来的公司可能只剩两种人：做决定的人，和审计AI的人。
六、人类社会最昂贵的成本，不是无知，是"理解"。大模型把"理解的边际成本"压到接近零，"帮别人理解"面临贬值。
七、大模型拥有人类不具备的超能力：同时浸泡在所有上下文中。人类最多同时深度参与三到五个项目。AI可以同时吃进整个公司的代码库、客户邮件、合同条款、会议记录，在任意两个节点间建立联系。
八、B端竞争的终局，不是模型之争，而是流程主权之争。关键是进入主流程，触及核心数据，调动真实资源，在关键节点上触发行动。大模型真正可怕的能力，不是单点聪

如果让你推荐 3 个 Claude code 必装插件或者 skill 你会选哪三个，小弟真心求教！

在长期主义投资的操作里，就是：
1、市场悲观是常态，但要选择在悲观背景下做乐观者。
2、手里永远留有现金。不知道明天会怎样，现金是最好的看多期权。
3、好公司，也要看价格、估值和时机。市场价值回归是很难得事情。看到好公司，你可以选择不择时闭眼买入，但要明白在合理估值的基础上再上涨的概率远小于下跌的概率，且一切如常的前提下，下跌幅度有可能不止50%。
4、永远不加杠杆，哪怕在环境很悲观，哪怕是你认为东西已经很便宜的时候。
好多人总是简单地乐观却有可能犯下最大的错被市场毒打：
1、企业价值偶尔回归，就觉得市场被纠正了，就会接着等音乐舞会高溢价。
2、市值合理时等不及，把子弹打光。市值被压制时，觉得被低估，开始理直气壮贪婪甚至加杠杆。

特朗普的三条黑魔法
一、永远不要承认自己错了
二、即使输了，也永远不要认输
三、即使你真的错了，也要反击攻击你的人
在权力战场上，掌控叙事远比拥有真相更重要
还有人总结了三点更精辟的，狡辩+不要脸+继续干

教程我是参考，闪电说最佳实践来配置的，全程花不了 10 分钟

我靠真的用成功接入了 本地的 openclaw
上线了一个 clawbot 插件，可以连接本地的 openclaw，日常使用很方便了
1、手机更新到最新版本 8.0.70
2、在安装了 openclaw 上的电脑打开终端运行命令：npx -y @tencent-weixin/openclaw-weixin-cli@latest install
3、安装遇到问题让 openclaw 或者 Claude code 处理
4、打开终端：openclaw channels login --channel openclaw-weixin
5、打开扫码登录
6、你的对话列表会多一个 ClawBot 的机器人，开始对话就行
注意事项：
1、目前只能支持一个连接一个 openclaw
2、功能还在灰度内测，不一定所有人都能用上
3、定时任务测试了不会主动发，等后续支持
4、如果要让 ClawBot能看图生成图片等需要接入多模态大模型和安装生图 skill

市场开始定价 10 月份 50% 概率加息，降息预期被彻底抹掉，往年内至少一次加息靠拢。
市场定价的主线逻辑
1、现在不太像是下次FOMC马上加息，是到10月或年内至少加一次的概率明显上升。今天媒体引用的市场隐含概率大致在40%到60%这个区间，差别主要来自期限和口径不同。
2、这几天中东冲突打到油气基础设施后，原油一度冲到119美元附近，仍在100美元高位震荡。市场担心的是输入型通胀重新抬头，汽油、运输、化工、航运成本再往下游传。
3、这轮通胀本来就没完全压下去，所以油价冲击特别容易改写路径。
美国2月CPI同比2.4%，1月PCE同比2.8%，核心PCE同比3.1%，2月PPI环比0.7%、同比3.4%。也就是说，在油价跳升之前，通胀数据就已经很脆弱，市场原先那套顺畅降息的逻辑在证伪。
4、经济还没有弱到让美联储必须救。
美联储3月18日的表述是，经济仍在稳步扩张，失业率变化不大，通胀仍然偏高，而且中东局势对美国经济的影响存在不确定性。同期SEP把2026年GDP中位数从2.3%上修到2.4%，失业率维持4.4%，却把2026年PCE和核心PCE都上调到2.7%；联邦基金利率中位数仍在3.4%，对应的基准情形更像只有一次降息，不是快速宽松。2月非农减少9.2万、失业率4.4%，也说明经济还没差到逼联储立刻转鸽。
所以市场定价的主线其实很清楚：
先把降息预期拿掉，再把更久维持高利

Qwen3.5 max旗舰模型来了，追上来登顶国内第一了
在大模型竞技平台 LM Arena，综合得分 1464 分，排名第 15。排在 Anthropic、谷歌、xAI 和 OpenAI 后面，现在终于重登国产第一了，之前国产第一是还是字节的 seed2.0。
另外我最近用了doubao-seed-2.0-pro 是和 kimi2.5，GLM5.0 同一个级别的，不会差多少，但是字节几乎没有做宣传。
我从来没见过几个 AI 博主去评测seed2.0，只能说明其他各个 AI 厂家都在这些博主上砸了不少钱，对比字节几乎没在投放上花钱，所以基本没看到有啥人写对比。