中国风投生态运作机制
文章分析了中国风险投资生态的独特性，指出尽管中国在开源AI、生物技术和机器人领域具有优势，但其资本市场对创始人更为严苛。文章解释了为何中国初创公司倾向于IPO而非被收购，并详细介绍了人民币基金、美元基金和外资基金这三种资本池的特点与差异。
投资
154 篇
算法交易是怎么吃掉华尔街的
文章回顾了华尔街从人工喊价交易到算法高频交易的演变过程。通过分析电子化、十进制报价和Reg NMS监管变革三道闸门，揭示了算法如何取代人类做市商，以及速度如何成为新的硬通货，最终导致交易逻辑和市场结构的彻底重构。
顶尖VC 2026年动向观察：硬基建与深垂直的押注
文章分析了2026年顶尖独立VC机构的投资动向，指出资本正从浅层应用转向硬基建、物理世界和深垂直领域。通过分析赛道年龄、轮次和具体公司（如Atoms、Etched、Cognition等），揭示了AI创业窗口正在收窄，而推理芯片、机器人、企业Agent及特定垂直工作流成为投资热点。
青梨手记（一）：学习技术分析的纯粹脉络
文章系统梳理了技术分析的学习脉络，将其分为指标入门期、价格本源期、理论体系期和实践淬炼期四个阶段。从基础指标使用，深入到裸K、结构与量价分析，再到道氏、波浪、威科夫、SMC 等理论体系的学习，最终强调通过实盘将知识转化为可执行的交易系统。
量化交易中的市场状态自适应策略
本文介绍了量化交易中如何利用AI构建市场状态自适应策略。通过隐马尔可夫模型（HMM）和马尔可夫转换GARCH（MS-GARCH）检测市场状态变化，动态调整交易策略，以应对不同市场环境。文章详细阐述了四阶段框架，并探讨了多尺度架构的应用。
如何使用图工程构建多因子Alpha模型
本文详细介绍了如何利用图工程构建对冲基金级别的多因子Alpha模型。作者阐述了从Prompt、Loop、Swarm到Graph的技术演进路径，重点介绍了Slate这一运行时工具，它能通过JavaScript编写的程序自动化执行复杂的图结构任务，解决了多智能体系统中的协调与失败处理难题。
YC 的 AI 最新风向标，所有想做 OPC 的人都值得一读
文章解读了 YC 2026 年秋季 RFS，指出 AI 创业正从单一功能转向整套系统，并深入物理世界。作者将 13 个方向重分为三层：人机关系、组织运行系统及现实世界编程，强调真正的机会在于建立完整的记忆、反馈与控制闭环，而非单纯依赖模型能力。
Neverless 入门指南：投资美股很简单
本文介绍了 Neverless 这一欧洲加密货币交易所，支持数字货币和法币入金，提供美股交易服务。文章详细讲解了注册、认证、入金和出金的流程，并指出该平台对中国大陆用户友好，适合小额体验美股投资。
The Rise of Inference Capital Markets
文章探讨了AI推理需求激增推动链上推理资本市场的兴起。分析了Venice AI等案例，描述了市场分层（现货市场、网关路由、推理网络）及各层商业模式，特别提到了通过DIEM代币实现的推理信贷二级市场和流动性挖矿策略。
超高速增长的AI初创企业面临的困境
文章探讨了当前许多AI初创公司通过以极低甚至负利润率转售推理能力来实现爆炸性收入增长的现象。作者指出，随着智能令牌的商品化以及企业对自托管推理需求的增加，这种依赖转售的模式面临巨大风险。VC们应关注净收入而非账面收入，真正的价值创造应源于产品的差异化而非简单的转售。
Obliterate, Don’t Automate
文章阐述了USV投资理念的核心：不仅仅是自动化现有流程，而是彻底颠覆旧市场。随着AI的兴起，专家级知识的普及使得基于“守门人”模式的市场结构面临崩溃。通过Doctronic、Isembard等案例，说明AI如何将权力从供应方转向需求方，彻底重塑商业模式。
极简全球资产配置攻略（可抄不动脑）
本文介绍了一种基于全球ETF（VT）的极简资产配置方法，通过QD基金组合实现北美、欧洲、亚洲等市场的分散投资，适合普通人和懒人进行长期稳健的理财规划。
Web3 门外汉第一站：什么是 U？如何安全收 U ？
文章面向 Web3 新手，解释了 USDT（U）的基本概念及与美元的锚定关系。作者以 OKX 交易所为例，详细记录了注册账户、完成 KYC 认证以及生成充值地址安全收取 USDT 的全过程，适合零基础入门参考。
加密市场最浅的宝藏：RWA永续套利
本文复盘了RWA永续合约套利的原理与实战案例。文章指出，RWA类合约因线下指数规则、流动性充沛及高波动率事件，存在较多套利机会。作者分享了利用美股夜盘、资费差异及韩股ADR溢价等策略进行套利的经验，强调了规则研究和风险控制的重要性。
Memory as a Service, 聪明钱已经开始暗中下注。耗时两周，深度拆解CXL，彻底搞懂打破内存墙的关键玩家
本文深入拆解了CXL技术在打破内存墙中的作用。文章回顾了内存墙的历史，分析了AI时代内存成本与容量的双重压力，指出CXL并非为取代NVLink而生，而是为了扩展内存容量和实现内存池化。通过Meta的Vistara项目案例，阐述了利用退役内存的经济效益，并分析了从控制器、交换机到光互连的投资机会，重点提及了Marvell的布局。
AI 个性化交易系统：这是个人投资者最好的时代
本文探讨了如何利用 AI 构建个性化投资系统。通过 IBKR 的 MCP 服务器，投资者可以将券商数据变为可编程资源，让 AI 接管投资流程中的重复劳动，如数据收集和计算，同时保留核心判断权。文章强调了工具是流程的映射，建议投资者根据自身需求定制面板，并提供了应对 AI 幻觉的风险控制方法。
炒美股用这些工具，信息差直接缩小一半
文章整理了美股投资中常用的工具清单，涵盖行情数据、财报研究、宏观数据、机构持仓追踪及新闻资讯等类别。作者推荐了多个免费及付费的高效工具，并提醒投资者远离付费荐股和虚假消息，强调工具仅是辅助，核心在于独立思考。
有史以来第一部“促消费五年规划”，意味着什么？
文章分析了中国首部《扩大消费“十五五”规划》的意义，指出其标志着政策重心从投资转向消费，关注居民收入、社保和休假制度，但也提醒警惕重回基建投资老路。
量化交易避坑指南：开源项目揭示的8大血泪陷阱
基于对1438个GitHub量化开源项目的深度分析，本文揭示了量化交易中最致命的八大陷阱：包括过拟合、前视偏差、零滑点假设、幸存者偏差等。文章通过真实案例拆解了回测与实盘断层的原因，指出70%的开源项目代码质量不达标，且鲜有项目防范核心风险。文末附带了30项上线前的严审检查清单与黄金法则，强调风控前置、样本外验证及对开源代码的理性批判，警示入门者敬畏风险，避免将“玩具代码”投入真金白银的实战。
高善文留下的，和AI带不走的
本文通过回顾已故经济学家高善文的职业生涯，探讨了在AI冲击金融分析行业的背景下，人类分析师的不可替代性。文章区分了“做模型”与“做判断”两类分析师，指出高善文凭借其独特的认知框架和对“资产重估”、“刘易斯拐点”的精准预测，展现了超越AI的判断力。作者认为，AI能替代产出物，但无法替代根植于个体生命的直觉与担当。
AI帮你24小时盯盘：普通人也能用上的机构级风控武器
文章指出美股60%-70%的交易已由AI完成，普通人面临巨大的劣势。作者认为AI风控的核心不在于“预测危机”，而在于利用AI的全天候监控、异常检测、硬编码熔断和压力测试这四层机制，消除人类情绪和疲劳的影响。文章提供了无需写代码即可落地的三个实操建议，强调了在冷静时提前确立规则的重要性。
最适合国内投研的 Workbuddy：AI 助力个人投资研究升级
文章探讨了如何利用 Workbuddy 这类 AI 工具将个人投资研究从依赖信息的“刷观点”转变为构建系统的“跑流程”。作者指出，AI 的真正价值在于帮投资者建立研究框架、拆解模糊感觉、量化观察指标以及进行复盘迭代，从而建立一套可重复的个人投资体系。文中强调不能盲从 AI 结论，而应将其作为研究助理。
国外名校量化金融免费公开课完整指南（2026最新版）
本文是一份2026年最新的量化金融免费学习资源指南。作者整理了来自MIT、Columbia、Stanford等顶尖名校的公开课资源，涵盖了数学基础、金融工程、风险管理和机器学习等核心领域。文章详细列出了完全免费的OpenCourseWare课程、免费旁听的MOOC、大数据资源以及WorldQuant University的免费硕士项目，并规划了从基础到进阶的实用学习路径，建议配合Python项目进行实战练习。
ReelMind/NolanX/Yiha/Mooca 四站分析报告
本文深入拆解了 ReelMind、Yiha、Mooca 和 NolanX 四个 AI 视频创作网站的产品矩阵策略。文章指出，这四个站本质上是同一底层能力的不同入口，分别覆盖社区、工具平台、画布工作台和开源概念等不同搜索意图。作者详细分析了各站在商业转化、产品表达、SEO 策略及信任风险方面的优缺点，总结了多站点增长的启示与避坑指南。
AI Berkshire 实测：把巴菲特的方法做成流程
文章评测了 GitHub 项目 AI Berkshire，该项目将巴菲特等投资大师的方法论转化为 AI 可执行的标准化研究流程（SOP）。项目通过多视角 Agent 模拟（巴菲特、芒格等）进行交叉验证，解决投资研究中的随机性问题。文章详细介绍了其分析框架、量化结合策略及如何建立可复制的决策系统，强调流程重于预测。
不进 Jane Street 也能玩量化：用 AI + 免费开源工具搭交易系统
文章指出量化交易的门槛已从昂贵的数据和工具降至零，通过 OpenBB 获取数据、Qlib 进行研究、backtesting.py 进行回测等免费开源工具，普通人可搭建完整交易系统。文章强调量化本质是寻找统计规律而非预测，并需严格执行风控纪律，AI 可辅助研究和编程，但不可直接下达交易指令。
定投纳指真的是最优解吗？基于 26 年回测的量化策略分析
文章通过回测 2000 至 2026 年数据，探讨了长期定投纳斯达克的最优策略。结果显示，单纯定投 QQQ 收益平庸（年化 19%），而裸定投 3 倍杠杆 TQQQ 虽收益极高但回撤达 −84%，人性难承。作者利用 AI 构建了一套基于 CAPE、回撤和 VIX 的动态仓位管理策略，在年化 34% 的收益水平下将回撤控制在 −52%，长周期终值收益是定投 QQQ 的 10 到 33 倍，实现了风险调整后的收益最大化。
全球跨境税务白皮书：普通人一生都要懂的财富保命课
本文指出懂税是投资者的必修课。核心在于“税务居民身份”而非国籍，它决定了全球资产的申报义务。文章解析了中国内地、香港、新加坡、美国等七个主流地区的税务判定规则及投资收益处理方式，并纠正了常见的税务误区，强调合规与提前规划的重要性。
物理AI感知层全赛道地图与投资框架（2026全球版）
本文深入剖析了2026年物理AI感知层的全赛道格局，涵盖激光雷达、事件相机、太赫兹视觉等五大领域。通过Gartner曲线定位与三层护城河模型，文章揭示了“传感器前融合芯片化”等范式转移，并指出真正的投资机会在于上游材料与芯片生态，而非单纯的传感器组装。
怎样在经济通缩的中国活下去？
针对M型社会下底层与中产阶级的生存指南。对底层而言，核心在于提升认知、认清自我、选对成长型赛道、投资技能并利用新媒体杠杆，建议年轻人往大城市或海外发展。对中产而言，重点在于防止阶层滑落，需做好资产配置：预留应急现金、配齐百万医疗险等基础保障、配置防御性保本资产。在经济通缩环境下，普通人的核心策略是先确保底盘不被打穿，而非盲目追求暴富或高收益。