給全球六大LLM各發1萬美金，丟進同一真實市場實盤廝殺，會發生什麼？這場大戰從18日開始，截止目前，DeepSeek V3.1盈利超3500美元，Grok 4實力次之。不堪一提的是，Gemini 2.5 Pro成為賠得最慘的模型。如果給每個頂級大模型一萬美元真金白銀，讓它們下場「炒股」，誰會成為AI界的巴菲特？最近，由nof1.ai發起的全新實驗——Alpha Arena，便是這樣一場「諸神之戰」。這場競賽將當今最強的大模型，全部拉到了同一個真實的交易市場中。包括OpenAI的GPT-5、Google的Gemini 2.5 Pro、Anthropic的Claude 4.5 Sonnet，以及xAI的Grok 4、阿里的Qwen3 Max和DeepSeek V3.1 Chat。每個模型都獲得了10000美元的初始資金，並接收完全相同的市場資料和交易指令。比賽的提示詞並不複雜，更像是一次「開卷考試」。首先，系統會告訴AI當前的時間、帳戶資訊、持倉情況，然後附上一大堆即時的價格、指標（如MACD/RSI）等資料。然後，要求模型做出決策：如果持有倉位，是繼續持有還是平倉；如果空倉，是買入還是繼續觀望。不得不說，金融市場的變化是真的快。做交易這件事，DeepSeek也是真的強，不愧是搞量化出身的。10月20日早上7:30的時候還是下圖左邊這樣的——DeepSeek V3.1憑藉著2264美元的盈利排在第一，Grok 4以2071美元位列第二  Claude Sonnet 4.5小賺649美元，Qwen3 Max小賠416美元Gemini 2.5 Pro賠了3542美元穩居倒數第一，GPT-5賠了2419美元排名倒數第二然後，就在一個半小時後的10:00，就已經變成下圖右邊那樣了——DeepSeek V3.1和Grok-4一路狂跌，Sonnet 4.5也即將把自己賺的給賠回去Qwen3 Max和GPT-5都有上漲的趨勢Gemini 2.5 Pro發揮倒是穩定，比起剛才又賠了近800美元順便一提，下面是13:30時候的樣子：DeepSeek V3.1登頂 GoogleOpenAI墊底模型持倉11:15的時候，我們看了一下各個模型的持倉情況。此時，DeepSeek和Grok已經結束下跌，重新上漲。Sonnet 4.5和Qwen3 Max也都實現了盈利。Gemini 2.5 Pro有所回升，但不多。GPT-5倒是一直比較平穩，從20號開始就沒賺也沒賠。11:45時，除了GPT-5都迎來了一波上漲。是的，Gemini 2.5 Pro終於賺錢了！（比起幾分鐘前）趨勢回顧DeepSeek V3.1 Chat和Grok-4的曲線類似，應該是有著差不多的持倉。他們在最初的幾小時賠了一筆之後，很快就漲了回來並一路狂飆。Claude Sonnet 4.5前兩天都很穩定，有小賺但不多。19日晚上開始迎來一個小高峰，但在20日清晨又跌了回去。Qwen3 Max一上來賠得最多，但後來就穩定住了，即便是在19日下午，也沒有什麼波動。GPT-5和Gemini 2.5 Pro的曲線在初期也是十分相似。但和DeepSeek他們正好相反，這兩位在最初的時候先是大漲一波，然後便跌到在賠錢和不賠不賺之間一直波動。19日下午，轉折出現了。這時正是DeepSeek和Grok-4開始大漲的時間，而GPT-5和Gemini 2.5 Pro則開始一路下跌。20日凌晨，GPT-5及時做出調整併穩住了趨勢，而Gemini 2.5 Pro則依然狂跌不止。值得一提的是，快到20日中午時，除了GPT-5所有模型都迎來一波上漲。其中，DeepSeek V3.1 Chat和Grok-4很快就開始創造歷史新高，Qwen3 Max憑著這個勢頭首次拿到了持續的收益，Gemini 2.5 Pro也開始回升。交易歷史截至10日12:20，各個模型的交易次數為：Gemini 45次，GPT 10次，Qwen 6次，DeepSeek 5次，Claude 3次，Grok 1次。DeepSeek的交易次數不多不少，但不愧是量化交易出身，收益穩居第一。Grok-4的交易次數最少，只有1次，但它一直緊追DeepSeek位列第二。而憑藉高達45次交易記錄，當上「微操大師」的Gemini 2.5 Pro，也是賠錢最多的那個。不玩遊戲，不搞評測，直接開盤！多年來，AI一直由靜態基準來衡量。ImageNet、MMLU以及無數的排行榜告訴我們，那個模型能更好地「理解」圖像、邏輯或語言。但所有這些測試都有一個共同的缺陷——它們都發生在無菌、可預測的環境中。市場則恰恰相反。金融市場是終極的世界建模引擎，也是唯一一個會隨著AI變得更聰明而難度同步提升的基準。它們波動、反應、懲罰、獎勵。Alpha Arena首頁寫著一句話：市場才是智能的終極試金石它們是一個由資訊和情感構成的生命系統。10年前，DeepMind為人工智慧研究帶來了革命性的突破。他們的核心洞見在於：「遊戲」將成為引領前沿AI飛速發展的環境。正如前文所述，Nof1相信金融市場是下一個AI時代的最佳訓練環境。畢竟，如果AI要在現實世界中運行，它就必須在那些不會為了「反向傳播」而暫停的環境中運作。在這裡，模型可以借助開放式學習和大規模強化學習等技術，獲得近乎無限的資料來訓練自己，從而應對市場的複雜性——這個領域的「最終BOSS」。在Alpha Arena中，沒有正確的標籤，只有不斷變化的機率。一個模型的成功取決於它解讀波動的速度、權衡風險的精度，以及承認錯誤的謙遜程度。這將交易變成了一種新型的圖靈測試：考驗的不再是「機器能否思考」，而是「它能否在不確定性中生存」。附錄：模型對話節選DeepSeek Chat V3.111:15:31我繼續持有所有 ETH、SOL、XRP、BTC、DOGE 和 BNB 的倉位，因為沒有任何一個的失效條件被觸發，而且它們目前都在盈利，為我帶來了約 17.38% 的可觀整體回報，剩餘現金 2840.11 美元。鑑於我已持有所有可交易的幣種，目前沒有必要建立新倉。Qwen3 Max11:14:42總回報率略有盈利，為 0.12%，剩餘現金 116.99 美元，我堅持持有目前的 5 倍槓桿 BTC 多頭倉位。我的盈利目標是 110800，止損是 105500，如果 4 小時圖收盤價低於 10000，我將平倉。Grok 411:14:39我的帳戶整體上漲了 15.98%，現金為 3180 美元。我繼續持有目前的 ETH、SOL、XRP、BTC、DOGE 和 BNB 倉位，因為資料顯示目前應該繼續持有。GPT-511:14:24虧損 23.59%，現金 3061 美元，我正在確認我的退出計畫，確保 DOGE 的風險敞口為 91.76 美元的浮動值，並仔細檢查 BTC 在 106,493.55 美元的止損位和 114,129.91 美元的盈利目標。Gemini 2.5 Pro11:14:01儘管整體虧損 43.15%，剩餘現金 3072.48 美元，我根據我的策略繼續持有我目前所有的 BTC、ETH、SOL、XRP 和 DOGE 倉位，即使 DOGE 的走勢對我不利。我只會根據預定義的條件退出，相信計畫而不是我的直覺。Claude Sonnet 4.511:14:00我的 XRP 和 BTC 倉位目前都在盈利，為我帶來了 5.2% 的整體回報率，帳戶資金為 10,520.34 美元，現金為 4,957.78 美元，但市場顯示出非常弱的動能，所以我選擇按兵不動，等待一個更清晰的趨勢再採取新行動。參考資料：https://nof1.ai/ (新智元)

好消息，10.11 幣圈史詩級大跌後，加密交易又開始變得活躍了。壞消息，是 AI 在交易。想像一下這樣的場景：給全球六大頂級 AI 模型每人發 1 萬美元，讓它們在同一個真實市場裡廝殺，會發生什麼？注意，這不是模擬盤，而是正在發生的現實。Claude、GPT-5、Gemini、Deepseek、Grok 和通義千問，每個模型都拿著 1 萬美元真金白銀在加密交易平台 Hyperliquid 交易。所有地址公開，任何人都能即時圍觀這場「AI 交易員大戰」。有意思的是，這六個 AI 用的是完全相同的提示詞，接收完全相同的市場資料。唯一的變數，就是它們各自的「思考方式」。這就像給六個人同樣的槍和子彈，但每個人的射擊技術完全不同。結果會如何？答案令人震驚。戰況激烈：三天分出勝負如果你從 10 月 18 日開始追蹤 Alpha Arena，會發現剛開始幾個 AI 都差不多，但越往後差距越大。開局，大家都在試探。第一天結束時，最好的 Deepseek 也只賺了 4%，最差的 Qwen3 虧了 5.26%。大部分 AI 都在正負 2%之間徘徊，看起來像是都在試探市場。就像一群新手司機第一次上高速，都開得很小心。但到了 10 月 20 日，畫風突變。Deepseek 飆升到 38.03%，而 Gemini 跌到了-31.56%。短短三天，頭部和尾部的差距拉大到了近 70 個百分點。更有意思的是交易頻率的差異：Gemini：完成了 47 筆交易，平均每天 15 筆，像個焦慮的投機交易員Claude：只做了 5 筆，如同謹慎的基金經理Grok：僅 1 筆交易，甚至還有未平倉的持倉，佛系到極點截至 10 月 20 日，也就是開始交易後的第三天，戰局已經出現了明顯的分化：領先梯隊：Deepseek Chat V3.1：$13,862（+38.03%）Grok-4：$13,358（+33.58%）Claude Sonnet 4.5：$12,384（+23.85%）表現平平：Qwen3 Max：$10,831（+8.27%）嚴重落後：GPT-5：$7,294（-27.06%）Gemini 2.5 Pro：$6,876（-31.56%）從盈虧分佈看：Deepseek：最大單筆虧損 348 美元，但整體盈利 3847 美元Gemini：最大單筆盈利 347 美元，最大虧損卻高達 750 美元不同 AI（公版大模型，未經過二次調教），對風險和收益的平衡完全不同。你能在網站上的 Model Chat 選項裡看到不同模型的聊天記錄和思考過程，這些獨白特別有意思：Gemini 的頻繁交易和思考像個多動症患者Claude 的謹慎像個保守的基金經理Deepseek 穩健得像個量化老手，只說倉位，不做任何情緒評價這種性格感覺不像是設計出來的，而是在訓練過程中自然湧現的。當面對不確定性時，不同的 AI 會傾向於不同的應對方式。為什麼是 Deepseek？量化基因的勝利1950 年，圖靈提出了著名的圖靈測試，試圖回答「機器能否像人一樣思考」；現在在幣圈，6 大 AI 在 Alpha 競技場中廝殺，在回答一個更有趣的問題：如果讓最聰明的 AI 們在真實市場裡交易，誰會活下來？或許在這個幣圈版的「圖靈測試」裡，帳戶餘額就是唯一的裁判。最讓人意外又似乎情理之中的當然是 Deepseek 的表現。說意外，是因為這個模型在國際 AI 圈的熱度遠不如 GPT 和 Claude。普通人提到 AI，第一個想到的往往是 ChatGPT 或者 Claude，很少有人會想到 Deepseek。說情理之中，是因為 Deepseek 背後是幻方量化團隊。這家管理規模超千億人民幣的量化巨頭，在進軍 AI 之前，就是靠演算法交易起家的。從量化交易到 AI 大模型，再用 AI 來做真實的加密交易，Deepseek 有點像回到了老本行。這就好比讓一個退役的職業拳擊手和一群健身愛好者比拳擊，雖然大家都有肌肉，但專業基因完全不同。訓練資料的影響可能是關鍵。Deepseek 背後的幻方量化，十幾年來積累了海量的交易資料和策略。這些資料即使不直接用於訓練，是否也會影響團隊對“什麼是好的交易決策”的理解？相比之下，OpenAI 和 Google 的訓練資料可能更偏向學術論文和網路文字，對實盤交易的理解可能不夠親民。同時，有交易員推測，Deepseek 可能在訓練時特別最佳化了時間序列預測能力，而 GPT-5 可能更擅長處理自然語言。在面對價格圖表這種結構化資料時，不同的架構會有不同的表現。這就像讓語言學家和數學家去解讀股價走勢圖，雖然都很聰明，但專業領域不同，結果自然不同。市場才是智能的終極試金石傳統的 AI 評測，無論是讓模型寫程式碼、做數學題，還是寫文章，本質上都是在一個「靜態」的環境裡測試。題目是固定的，答案是可預期的，甚至可能已經在訓練資料裡出現過。但加密市場不一樣。資訊極度不對稱的前提下，每一秒的價格都在變化，沒有標準答案只有盈虧。更重要的是，加密市場是典型的零和遊戲，你賺的錢就是別人虧的錢。市場會立即、無情地懲罰每一個錯誤決策。這個舉辦 AI 交易大戰的 Nof1 團隊，在它們的網站上寫了一句話：Markets are the ultimate test of intelligence（市場是檢測 AI 智能的終極測試）。如果說傳統的圖靈測試是在問「你能不能讓人類分不清你是機器」，那麼這個 Alpha Arena 問的其實是：你能不能在加密市場裡賺錢。這一點其實才是幣圈玩家對 AI 的真實期待。圍觀 AI 交易，也是一門生意當所有人都在關注 AI 的盈虧時，很少有人注意到背後這家神秘的公司。搞出這個 AI 交易大戰的 nof1.ai，並沒有太大的知名度。但是如果你看一下它社媒的關注列表，還是能找到一些蛛絲馬跡。nof1.ai 背後似乎不是一群典型的加密創業者，而是清一色的學院派 AI 研究員。Jay A Zhang（創始人）的個人簡介也很有意思：“Big fan of strange loops - cybernetics, RL, biology, markets, meta-learning, reflexivity”。reflexivity（反身性）是索羅斯的核心理論：市場參與者的認知會影響市場，市場的變化又會影響參與者的認知。讓一個研究“反身性”的人來做 AI 交易市場實驗，本身就顯得很有宿命感。另一個聯創 Matthew Siper 簡介顯示其為紐約大學機器學習方向的博士候選人，同時也是 AI 研究科學家。一個還沒畢業的博士生做項目，更像一個印證學術研究的項目。從他們的動作和背景來看，Nof1 顯然不是為了搞個噱頭。SharpeBench 這個平台名字就很有野心，夏普比率是衡量風險調整後收益的金標準，他們或許真正想做的，是 AI 交易能力的基準測試平台。有人猜測 Nof1 背後有大資本支援，也有人說他們可能在為後續的 AI 交易服務做鋪墊。如果他們推出訂閱 Deepseek 交易策略服務，買單的人或許不在少數。而基於這個雛形，去做 AI 資管、策略訂閱和大企業的交易解決方案，也是一門可以預見的生意。除了這個團隊本身之外，圍觀 AI 交易本身也有利可圖。Alpha Arena 剛上線，就有人開始跟單了：正向跟單：跟著 Deepseek 做。它買什麼你買什麼，它賣什麼你賣什麼反向操作：專門做 Gemini 的對手盤，Gemini 買就賣，賣就買但跟單有個問題：當所有人都知道 Deepseek 要買什麼時，這個策略還有效嗎？這也是項目創始人 Jay Zhang 說的反身性，即觀察本身會改變被觀察的對象。這裡還有一種頂級交易策略民主化的假象。表面上看起來，每個人都能知道 AI 的交易策略，但實際上你看到的是交易結果，不是交易邏輯。每個 AI 的止盈和止損邏輯並不一定連續且可靠。當 Nof1 在測試 AI 交易的行為，散戶在尋找財富密碼，其他的一些交易員在偷師，研究者們也在蒐集資料。只有 AI 本身不知道自己在被圍觀，還在認真地執行每一筆交易。如果說經典的圖靈測試是關於“欺騙”和“模仿”，那現在的 Alpha Arena 交易大戰，是關於加密玩家對於 AI 能力和結果的回應。多年來，AI 一直由靜態基準來衡量。ImageNet、MMLU 以及無數的排行榜告訴我們，那個模型能更好地「理解」圖像、邏輯或語言。但所有這些測試都有一個共同的缺陷，它們都發生在無菌、可預測的環境中。市場則恰恰相反。金融市場是終極的世界建模引擎，也是唯一一個會隨著 AI 變得更聰明而難度同步提升的基準。它們波動、反應、懲罰、獎勵。它們是一個由資訊和情感構成的生命系統。在 Alpha Arena 中，沒有正確的標籤，只有不斷變化的機率。一個模型的成功取決於它解讀波動的速度、權衡風險的精度，以及承認錯誤的謙遜程度。這將交易變成了一種新型的圖靈測試：考驗的不再是「機器能否思考」，而是「它能否在不確定性中生存」。在這個結果主導的加密市場裡，會賺錢的 AI，可能比會聊天的 AI 更重要。 (深潮 TechFlow)

一場拋售風暴即將來襲？隔夜美股市場，大型科技股全線崩跌，截至收盤，邁威爾科技暴跌超6%，甲骨文、AMD大跌超5%，輝達、博通、台積電ADR大跌超3%，Meta、網飛跌超2%，蘋果、Google、微軟、亞馬遜、特斯拉、高通等全線走弱。受此影響，納指收跌1.46%，標普500指數收跌0.59%。值得注意的是，華爾街交易員突然大舉買入“災難式”看跌期權，引發市場關注。據最新消息，期權交易員們正在購買跟蹤納斯達克100指數的Invesco QQQ Trust Series 1 ETF的看跌期權。有業內人士指出，交易員們似乎正在擔心今年4月的猛烈拋售潮重演。美國銀行首席投資策略師Michael Hartnett警告美國風險資產正在形成泡沫，並預測美股將在本周五傑克遜霍爾央行年會結束後下跌。Interactive Brokers首席策略師Steve Sosnick指出，部分投資者正從科技股獲利了結。另有市場人士對AI概念股的高估值心存疑慮。OpenAI首席執行官薩姆·奧爾特曼近日接受採訪時直言，AI類股正處於泡沫中。華爾街交易員的大動作當前，華爾街的期權交易員對美股科技股暴跌的擔憂日益加劇，正在大舉搶購看跌期權對衝風險。美東時間8月19日，據彭博社報導，22V研究集團衍生品策略主管Jeff Jacobson表示，華爾街交易員們正在大舉購買跟蹤納斯達克100指數的Invesco QQQ Trust Series 1 ETF的“災難式”看跌期權(disaster puts)。看跌期權賦予投資者以特定價格出售標的證券的權利，通常被用作防範市場下跌的工具。Jeff Jacobson表示，用來衡量避險深度暴跌與小幅下跌成本差異的指標已接近三年來的最高水平。他表示，交易員們似乎正在擔心4月的那場拋售的重演。近期美股科技股持續走強，包括輝達、Meta和微軟在內的“美股七巨頭”指數自4月8日觸底以來累計暴漲近50%。有分析指出，一些潛在的下跌觸發因素即將出現——從幾天後開始的傑克遜霍爾全球央行年會，到下周即將公佈的輝達財報。美東時間8月18日，阿波羅管理公司首席經濟學家Torsten Slok在給客戶的一份報告中寫道，隨著科技股的走勢與上世紀90年代末的網際網路泡沫“驚人地相似”，市場對泡沫的擔憂正在加劇。Jeff Jacobson表示：“市場已經走出了一波很大的漲勢。太多的因素可能導致大型科技股下跌。”另外，如果由關稅政策推動的通膨導致聯準會無法像市場已提前計入的預期那樣大幅降息，“美股七巨頭”的上漲勢頭可能戛然而止。Jeff Jacobson還警告稱，可能會出現資金從“美股七巨頭”中流出，轉向此前落後的類股，也可能在輝達公佈財報時出現“賣出消息”的情況。他補充稱，目前較高的期權偏斜度顯示，交易員們正在避險4月“關稅恐慌”重演的風險。回顧此前，納斯達克100指數曾在2月9日至4月8日期間累計暴跌超20%。Jeff Jacobson認為，這種擔憂可能被誇大了，但他對美股大型科技股的短期前景感到悲觀：“顯然，這種可能性是存在的。這些股票的集中度實在太高了，不需要太大的觸發因素(就可能出現大幅下跌)。”高盛警告高盛經濟學家警告稱，美國就業市場的放緩尚未結束，而且可能進一步惡化。高盛經濟學家表示，招聘勢頭的減弱程度超出了此前預期。對先前資料的修正表明，就業增長水平過低，無法維持充分就業。高盛經濟分析師David Mericle和Jessica Rindels在報告中寫道：“我們對就業增長的估計甚至明顯低於每月3萬個就業崗位的最低標準。未來對就業增長的修正更有可能是負面的。”高盛指出，儘管失業率尚未顯現出重大問題，但其他指標卻已亮起黃燈。勞動力參與率有所下降，職位空缺開始減少，除少數幾個行業外，招聘幾乎放緩至零。就業市場疲軟態勢對聯準會和白宮都至關重要。對聯準會而言，就業增長放緩強化了其降息以支援經濟增長的理由。高盛預計，今年將有三次降息，每次下調25個基點，分別在9月、10月和12月；如果招聘活動持續疲軟，2026年可能還會再降息兩次。高盛團隊還指出，結構性變化正給就業帶來壓力。移民數量大幅下降，這意味著維持充分就業所需的每月新增就業崗位減少。更嚴格的移民政策還意味著，移民工人就業或被官方資料統計到的可能性降低。對於川普而言，他此前一直將強勁的就業崗位創造作為其經濟政績的有力證據，而就業市場的進一步降溫都將削弱他的一個關鍵談資。就在幾天前，川普曾猛烈批評高盛團隊對過去的市場預測“錯誤”，並且對美國經濟過於悲觀。高盛8月10日發佈報告認為，截至6月美國消費者已承擔22%的關稅成本。隨著越來越多企業轉嫁關稅成本，預計到10月份，美國消費者承擔的比例將達到67%。川普猛烈抨擊了高盛的這份研報，稱其對關稅的相關預測“錯了”。他還在“真實社交”上發文表示，“高盛經濟學家應該換人”，集團首席執行官應該改行做“打碟師（DJ）”。高盛經濟學家David Mericle後來在接受採訪時為這份研報進行了辯護，並表示該投行沒有被川普的批評嚇倒。 (券商中國)

柴犬幣（SHIB）在過去一個月內上漲近 18%，隨著迷因幣強勢回歸，擺脫了連月來的拋壓。一位交易員認為，SHIB 過去四年左右的每週價格走勢預示著一波劇烈的爆發，有可能將其推向前所未見的高點。https://x.com/birdseye88/status/1924040158325653734加密交易員 Joey Keasberry 強調，柴犬幣（Shiba Inu）的價格走勢圖展現出「不真實」的特徵，因為它已經盤整了將近四年。雖然目前「尚未出現突破跡象」，但他指出，一旦出現看漲突破，將可能引發一波交易者絕不能錯過的劇烈行情。根據 Joey 的圖表，要確認柴犬幣成功突破盤整區間，價格必須突破 0.000050 美元以上。因此，這個價位成為觀察柴犬幣走勢預測的關鍵水準。柴犬幣價格預測：生態系成長支撐看漲前景柴犬幣是最具社群影響力的迷因幣之一。其社群媒體帳號擁有數百萬追蹤者，該專案也吸引了大量開發者，透過其第一層區塊鏈打造出完整的生態系。目前，柴犬幣已推出去中心化交易所 Shibaswap、非同質化代幣（NFT）、區塊鏈遊戲，甚至還有第二層擴充方案 Shibarium。柴犬幣在生態發展方面表現亮眼，但近期加密投資者的目光更集中在一些較為「另類」的新迷因幣，例如 Fartcoin（FARTCOIN）與 Brett（BRETT）。儘管如此，柴犬幣仍可能作為這一波牛市週期中的「後起之秀」脫穎而出，與其他同樣擁有堅實社群基礎的老牌迷因幣如狗狗幣（DOGE）和 Floki（FLOKI）齊名。從日線圖來看，SHIB 的價格在過去幾天成功突破了關鍵阻力位 $0.00001530，但由於賣出強勁，在突破 200 日指數移動平均線（EMA）後迅速回落，重新跌回上升三角形形態中。目前有多個關鍵支撐位值得關注，包括 21 日與 50 日 EMA、三角形的下方趨勢線，以及此波上漲趨勢中次高點 $0.00001420。由於有這麼多支撐位支撐，儘管這次突破失敗，SHIB 的技術面展望仍屬樂觀。隨著迷因幣市場整體前景持續好轉，目前市場上一些熱門加密貨幣預售項目，例如 SUBBD（SUBBD），正受到越來越多投資者關注。SUBBD（SUBBD）預售籌集近 50 萬美元　致力於打造去中心化內容分發平台多數內容創作者多年來都受困於不公平的封鎖政策和不利的分潤機制，導致他們的收入大幅削減。SUBBD（SUBBD）透過去中心化內容傳遞平台，為產業帶來顛覆性變革SUBBD 正在改變內容創作產業的遊戲規則，透過去中心化的平台為網紅與創作者提供更公平的收入分配與更少限制的創作環境。透過區塊鏈技術，SUBBD 支援 AI 生成內容，讓創作者能夠輕鬆賺取被動收入。此外，透過 $SUBBD 代幣，創作者也能參與平台的發展方向與決策過程，真正成為生態系的一部分。目前已有超過 2,000 位創作者加入 SUBBD，他們的總粉絲數超過 2.5 億人。這龐大的社群支持預示著 $SUBBD 代幣的潛在需求，並可能為早期投資者帶來可觀回報。想以預售折扣價 $0.05545 購買 $SUBBD，可前往 SUBBD 官方網站並連接您的錢包（例如 Best Wallet）。你可以用 USDT 或 ETH 進行兌換，亦可使用銀行卡進行投資。按此瀏覽原文免責聲明加密貨幣投資風險高，價格波動大，可能導致資金損失。本文僅供參考，不構成投資建議。請自行研究（DYOR）並謹慎決策。

在截至撰文時，Solana (SOL) 和 Raydium (RAY)曾大幅上漲，因為去中心化交易所推出了名為 LaunchLab 的新工具，直接與其前合作夥伴 Pump.fun 競爭。在3月下旬，Pump.fun 推出了自動做市商（AMM），並在與 Raydium 合作了多個月後宣布分手。https://x.com/RaydiumProtocol/status/1912496080383799632在 Pump.fun 上曾經流行的迷因幣轉移到 Raydium 並且從其自動做市商（AMM）中獲得了流動性支持。然而，為了爭取更高的手續費，Pump.fun 決定推出自己的 AMM。作為回應，Raydium 正在推出一個代幣鑄造平台，這個平台包括更多先進的功能，並有可能在 Solana 迷因幣市場中分得一杯羹。為了提升 Pump.fun 現有的價值主張，LaunchLab 將允許創建者決定在將資產轉移到 AMM 之前需要籌集的最低 SOL 代幣數量，並包含歸屬計畫。隨著代幣鑄造領域競爭加劇，Solana (SOL) 從迷因幣為其網路帶來的交易量中受益。 SOL 在過去一天上漲了近 6%，目前價格為 133.3 美元每個代幣。在 Raydium 上線消息公佈後，交易量激增了 38%。同時，SOL 在一周內上漲了 17%，多個迷因幣，​​尤其是 Fartcoin (FART)，近期價格爆炸性上漲。SOL 看漲動能加劇　或很快突破 $150Solana (SOL) 打破了下降三角形，暫時無效化了該模式的看跌趨勢。由於相對強弱指數（RSI）突破訊號線，且 MACD 的長條圖已連續一週處於上升趨勢，動能指標顯著改善。SOL 也突破了 21 日指數移動平均線（EMA），這意味著價格趨勢已經轉向支援多頭。現在 $135 的價格已經被觸及，如果看漲動能持續增強，SOL 的下一目標價位將是 $150。Raydium 決定推出自己的迷因幣鑄造工具對生態系統是一個積極的舉措，因為它可能吸引更多創作者的興趣。雖然這對 Pump.fun 來說可能不利，因為競爭迅速加劇，但對整個網路來說這是個好消息。同時，另一個基於 Solana 的協議 Solaxy (SOLX) 透過推出二層擴展解決方案，已成為今年最受歡迎的加密預售之一，這項解決方案將增強 Solana 生態系統的能力。Solaxy (SOLX) 籌集 3000 萬美元推出 Solana Layer-2自從推出以來，Solaxy 的預售在短短四個月內已經籌集了 3040 萬美元——這為推出一個旨在提升 Solana 效率並消除網絡高峰期間交易失敗的強大協議提供了資金支持。Solaxy 的開發團隊與領先的區塊鏈公司如 Sovereign Labs 和 Hyperlane 緊密合作，成功在 Solana 開發網（devnet）上進行早期的 Layer 2 解決方案測試。隨著 dApp 和開發者對更快、更具可擴展性的基礎設施的需求增長，對 $SOLX 的需求可能會激增，這使得其當前預售價格 $0.001696 成為早期買家的策略性入場機會。如要購買 $SOLX，只需訪問 Solaxy 網站並連接您的錢包（例如 Best Wallet）。你可以選擇用 SOL、USDT 或 ETH 交換該代幣，或使用銀行卡進行投資。按此瀏覽原文免責聲明加密貨幣投資風險高，價格波動大，可能導致資金損失。本文僅供參考，不構成投資建議。請自行研究（DYOR）並謹慎決策。

在金融投資的歷史中，喬治·索羅斯這位投機大師所經歷的風雲起伏總是讓人津津樂道。1992年那場著名的狙擊英鎊之戰，便是他的經典戰役。當時，索羅斯的年輕助手認為英國政府宣稱“英鎊不會貶值”不過是虛張聲勢，實際上英國政府根本無力維持英鎊匯率。於是，這位助手果斷投入20億美元做空英鎊。 助手向索羅斯匯報了自己的操作後，索羅斯說了一句後來成為華爾街名言的話：“如果你相信邏輯是對的，為什麼只投入這麼少？” 隨後，索羅斯追加了五倍的做空資金。這場針對英鎊的投機之戰，堪稱索羅斯有生以來最大的一次下注，而最終，他們大獲全勝。 在這個廣為流傳的軼事裡，人們往往將目光聚焦於索羅斯的果敢決斷，卻忽略了另一位關鍵人物——那個制定賣空英鎊策略的年輕助手。事實上，這位助手絕非等閒之輩，他堪稱索羅斯助手中最精通交易的人，後來更是成長為華爾街的傳奇交易員，他就是斯坦·德魯肯米勒（Stan Druckenmiller）。 在金融領域，“傳奇” 這一稱號可不是輕易能獲得的。就像在體育界，只有像喬丹、費德勒、伍茲這樣的人物，才能被尊稱為各自領域的G.O.A.T（Greatest Of All Time，史上最佳）。

最近備受矚目的 meme coin 項目 PlayDoge（PLAY）在其預售的短短四天內就籌集了驚人的 80 萬美元，成為 2024 年增長最快的 Play-to-Earn（P2E）meme coin。這一新興專案結合了受歡迎的 Doge meme 和迅速擴展的 P2E 遊戲領域，吸引了大量加密貨幣愛好者的關注，許多人認為它有潛力成為下一個 Floki Inu。 PlayDoge 的首次代幣發行（ICO）在首日便籌集了25萬美元，目前已達到140萬美元的里程碑，並且仍在穩步擴展。總供應量為 94 億個 $PLAY 代幣，其中一半（47 億個）在預售期間以每個 0.00502 美元的價格出售。然而，這一價格將在 40 個預售階段中逐漸上升。參與預售的投資者可以通過連接錢包並使用 BNB、USDT 或 ETH 購買，也可以選擇使用銀行卡支付。 即參觀PlayDoge預售 PlayDoge（PLAY）：受 Tamagotchi 啟發的加密貨幣

每隔兩週，華爾街投行發生第二起年輕員工死亡事件。 *investmentnews 時隔2週，同一家投行再次發生悲劇 美國時間5月16日晚上，年僅25歲的Adnan Deumic在參加work event，5V5的踢足球比賽時疑似心臟驟停倒地，CPR（心肺復甦術）等急救措施也未能挽留這位年輕金融banker的生命。