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关于美股的预测和猜想|疑问解答

1、老马也买激光雷达,开始研究了,光靠纯视觉这个自动驾驶方案,感觉不如鸿蒙智行的激光雷达跟视觉的智驾方案更稳定。

特斯拉的方案中确实也加入了激光雷达,但总体上它仍然是视觉智能方案。这种方案使用激光雷达的方式和激光雷达方案使用激光雷达的方式还是有较大区别的。

两者比较重要的区别在于对数据的处理不同。

我的认知是:视觉智能方案是利用人工智能模仿人脑对环境和驾驶的判断来处理驾驶过程中碰到的问题;但激光雷达方案更类似传统基于规则的处理方式。

正好这段时间,我读了几本人工智能和ChatGPT的书籍。

以我的理解,在ChatGPT之前,一系列其它人工智能(尤其是“自然语言处理”)方案之所以没有取得现在这样的成功,根本原因是人们一直都在沿用一种长久以来形成的观点进行研究,即:

让机器学习就是要把人类总结出来的规律和规则喂给机器,这样机器在每处理一个数据时都要去比对它存储中的成千上万条规则从而选出一个方案。

而现实世界中的规则是无穷的,尤其是一大堆“潜规则”很多时候只存在于我们的大脑,我们对它是“只可意会不可言传”-----它们都很难用语言描述出来,更不要说把它输入给机器了。

而GPT的方案则完全另辟蹊径。它不告诉机器人类总结出来的规则,只是把真实数据和结果喂给机器,让机器自己去比对、去调整参数,从而训练出自己对世界的“理解”。

这样做的结果是:机器为什么能理解这个世界,它到底发现了什么规律,我们不知道。但是我们知道通过这样的方式训练机器确实可以在神经计算方面很接近人脑甚至超过人脑。

所以,我更倾向于视觉智能方案是自动驾驶比较合适的方案,因为它达到的效果就像人类驾驶一样,并且会比人类做得更好。

2、巴菲特最近频频减持美股,如何看待他的减持行为,是否他看到了什么风险?

类似的问题我在前面的文章中分享过自己的理解。

我认为很多人是过于解读老先生的行为了。

老先生不止一次在股东问答会上说过类似下面的话:

我说过我不会预测行情,我也不会预测宏观风险,但人们总是不信

老先生抛售股票的原因,我在前面的也列举过,那些原因就是老先生自己说的,我可以再列举一下:

- 因为旗下的保险公司需要现金防备风险

- 觉得一支股票的价格太高,可能远远超过其内在价值了

- 发现了比抛售的股票更值得买入的其它股票,或者需要现金收购很值得全资买入的公司

就是上面这些理由。

看完老先生的一些书,我觉得他很多时候讲的就是很基本的道理,但大多数人都不在意这些道理、更不相信这些道理,更在意取巧、投机和走捷径。

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3、目前美股的整体水平处于历史高位,道琼斯指数不断创新高,一旦美股调整,会不会泥沙俱下,个股普遍回调?

曾经的我会非常在意金融市场未来可能发生的一些金融风险,进而积极主动地去预测、去猜想,从而试图规避这样的大跌。

但今年看完老先生的书,我的内心平静了很多,对这些可能风险的恐惧小了很多,也少了很多预测和猜想的冲动。

有时候即便去做一些预测和猜想,更多的已经是把它当成一种随性的行为而没有那么执着和认真了。

这恐怕是我这么多年来在内心收获的最多、最无价的瑰宝。

说回提问。

美股肯定会有调整甚至会发生股灾,但在什么时候,跌幅多少,不好预测,可能是明天、或者是来年,再或者是更远的若干年。

但我觉得这不重要,重要的是:

如果投资美股个股,那就看这个股票现在的价值会不会被股价透支得太多。

如果这一点很难判断,那不妨抽象一点,想想这个公司有没有可能在未来继续领袖群雄,再度辉煌?

如果这一点也很难判断,那就看看这个公司的领导者是不是几十年一遇、百年一遇甚至千年一遇的人间奇才?

如果投资美股指数,那就想想现在的指数表现会不会大大超过了美国经济的实际情况?

如果这一点很难判断,那就想想长期看美国经济的未来会如何?

无论是美股个股还是美股指数,其终极判断标准我认为就是巴菲特老先生说过的那句话,并且我在文章中也分享过,现在再分享一次:

只要美国坚守市场经济,坚守法制,美国的企业就能持续创造奇迹,就能持续创造财富。

所以,如果我们判断美国能做到这两点,那即便美股碰到风险,那也是暂时的,终有一天会再度辉煌,现在只用考虑自己能不能承受这个短暂的风险;如果我们判断美国不能做到这两点,那就毫不犹豫地离开美股。

我阅读的几位前辈大师只衡量自己能不能承受可能的风险,而基本都忽略风险什么时候来、风险的严重程度会怎么样。

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SUI新高之际,从用户角度谈谈三大Move公链区别

Aptos 和 Sui 的架构相当特殊,严格来说它们甚至不能算是一条「区块链」,而是由「检查点、checkpoints」组成的「有向无环图」(Directed Acyclic Graph,DAG,一种特殊的数据结构),而 Movement 则和常规的链一致,是由区块组成、线性的链。同样采取 DAG 架构的知名项目还有 PoW 矿工们的新宠,号称要复兴比特币最初理念的 kaspa(KAS)。DWF Ventures 在上图中就错误的将 Aptos 视作线性链 —— Aptos 在刚上线时确实是一条线性链,但在后来改为了 DAG。 

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在 DAG 中的交易关系

架构之外的差异还包括共识机制、对并行交易的不同实现等。

Sui 和 Aptos 的共识都是基于 DAG 的 BFT(拜占庭容错) ,但 Leader 选取等具体机制不同,而 Movement 则采用了雪崩协议 Avalanche 的 Snowman 共识。不同的共识机制带来了不同的 TTF(交易确认时间),目前 Sui 的 Mysticeti 共识最快,能在 0.5 秒内确认。Aptos 将在之后升级到 RAPTR 共识,表现同样值得期待。

对于并行交易,Aptos 和 Movement 都采用了 Block-STM 的并行引擎,是一种乐观并行化的机制,假设所有交易都可以并行处理,若遇到错误交易则重新执行。Sui 则采用的是一种「状态访问」的方法,将交易分类、排序、确认无冲突后执行。

虽然同样采用 Move 语言,但 Move 语言已演变为 Sui Move 和 Aptos Move 两大变种。Movement 理论上都兼容,但其实主要支持 Aptos Move。

用户体验

(Movement 尚处于测试网阶段,本文不讨论实际体验。)

速度、费用

对于高性能公链而言,快和便宜是核心竞争力。实际使用中,几乎感知不到速度的差异,交互都几乎是即时完成。

而在费用方面,Aptos 上所有类型的交互都保持着可以忽略的费用,而 Sui 在执行某些交易时 Gas 成本会偏高(如下图,在 Navi 领取 Rewards 花费 0.14 美元手续费)。Gas 费高还与合约代码质量相关,但明显 Aptos 综合成本更可控。

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稳定性

稳定性也是一大重要考量 —— 谁都不想使用一条经常宕机的区块链进行高频金融活动。Sui 自主网上线来从未宕机,且成功经受住了铭文、符文天量交易的考验。但 Aptos 曾在去年 10 月短时停止出块。

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硬件钱包适配

笔者将资金量较大的代币存储在硬件钱包中,使用过程中,我发现:

Sui 的 Ledger 适配很差,早期每次打开 App 都需要重新设置 blind signing 选项,且软件更新、维护的频率非常低。同时。Sui 的所有主流移动端钱包都不支持硬件钱包!

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而 Aptos 不同,Ledger 的适配、维护频率都不错,而官方团队推出的 Petra 钱包除支持多款硬件钱包外,签名甚至适配了专属的动画 —— 对细节的关注让人好感拉满。SUI新高之际,从用户角度谈谈三大Move公链区别

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SUI新高之际,从用户角度谈谈三大Move公链区别 原文作者...

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