🎓 從獨自創業到登上牛津演講台，Han 博士分享 AI 時代的新機遇

Gate 創辦人暨執行長 Han 博士受邀登上 Oxford Union 舞台，發表題為「獨自起步」的主題演講，並回顧 Gate 13 年的創業歷程。

他也提出了一個值得關注的想法：老闆 + AI。🤖

AI 正在改變我們取得資訊、學習和工作的方式，讓個人創業者擁有更強的執行能力。

但 AI 雖然能提升效率，對正確方向做出明智判斷並組建團隊仍然很重要。

💬 如果今天要借助 AI 從零開始創業，你認為最重要的是什麼：創新、決策，還是執行效率？

加入 #Dr.Han牛津辩论社演讲 ，在 Gate Square 分享你的看法。

在 AI 時代，獨自創業會變得更容易嗎？

$GT hajsjsjsjshejehehejehehehhehehebehe

📡 信號卡 | BTCSOS 搬運
KOL：NSCrypto82標的：$ENS 多單入場：4.2487目標：4.4195 / 4.633 / 4.9105止損：4.0821
說起來，今天早些時候才搬過他家的 $TURBO 單，這回又來，屬實勤快👀
醜話說在前頭：姐只負責同步信號，跟不跟、上多少倉位，寶你自己定。行情可以瘋，風控不能跟著瘋。
個人記錄分享，不構成投資建議。#國際金價跌破4000美元，黃金避險屬性受考驗？

什麼是槓桿？為什麼槓桿越高，交易容錯空間往往越小？

在加密貨幣交易中，槓桿可以讓交易者用較少的保證金控制更大的部位，但它並不會讓市場風險消失。相反地，槓桿越高，同樣幅度的價格波動對保證金的影響通常越大。

第一，什麼是槓桿？

槓桿是透過保證金控制較大交易部位的方式。例如，在不考慮其他因素時，使用 10 倍槓桿，100 USDT 保證金可以建立約 1,000 USDT 的名義部位。但這不代表實際虧損最多只有 100 USDT，具體風險取決於部位、保證金和交易所規則。

第二，槓桿為什麼會放大盈虧？

假設建立 1,000 USDT 的多頭部位，價格上漲 5%，理論浮盈約 50 USDT；如果價格下跌 5%，理論浮虧也約 50 USDT。相對於 100 USDT 保證金，這相當於約 50% 的盈虧變化，尚未計算手續費、資金費率等成本。

第三，為什麼高槓桿更容易觸及強制平倉？

槓桿越高，初始保證金相對於部位越少，可承受的反向波動通常越有限。當帳戶權益不足以滿足維持保證金要求時，交易所可能觸發強制平倉。實際強制平倉價格還取決於維持保證金、費用和部位規則。

第四，怎樣合理使用槓桿？

不要只看潛在收益，還要計算最壞情況下可能損失多少。根據停損距離決定部位，避免因連續虧損而盲目加倉，也不要在重大消息或極端波動期間輕易提高槓桿。

第五，記住風險管理的核心。

槓桿倍數不是交易能力的證

🎮 Kalshi 招募「GTA 6 研究員」，薪酬為 10 萬至 12 萬美元，另加 1.5 萬美元獎金，負責在遊戲於 11 月 19 日上市時立即直播。

#USJoblessClaimsBeatExpectations
美國失業救濟申請人數高於預期——勞動市場降溫可能使 Fed 下一步行動更加複雜

最新的美國就業數據為已經複雜的經濟環境增添了另一項重要變數。初領失業救濟金人數升至 200,000 人，高於市場預期的 194,000 人。雖然差距相對小，但這項數據進一步顯示，美國勞動市場可能正逐漸失去部分動能。

不過，整體情況仍須謹慎解讀。失業救濟申請人數為 200,000 人，仍處於歷史低檔。這並非勞動市場崩潰的證據，但確實顯示，在投資人評估聯準會下一步政策決策之際，就業狀況值得更加密切關注。

Fed 面臨兩項互相矛盾的經濟訊號

最新數據讓貨幣政策制定者難以取得平衡。勞動市場逐漸降溫，可能降低與薪資相關的通膨壓力，並讓聯準會有更大的空間考慮寬鬆貨幣政策。

在正常情況下，就業狀況轉弱可能會強化市場對降息的預期。較低的借貸成本可以改善流動性狀況、支持企業投資，並提高風險敏感型資產的吸引力。

但通膨仍是難題。

最新的 CPI 數據高於預期，顯示通膨壓力並未消失。這使得聯準會更難合理化大幅轉向寬鬆貨幣政策。

因此，聯準會必須在兩項相互競爭的優先事項之間取得平衡：防止通膨持續存在，同時避免對就業和經濟活動造成不必要的損害。

這對 Bitcoin 和美國股票為何重要

對金融市場而言，就業動能轉弱與通膨頑強並存，形成了充滿不

訂閱 Anthropic：賺取股票試用金並解鎖上市獎勵
Anthropic (ANT) IPO 認購現已開放！透過 Gate IPO Access 完成有效認購，即可根據最終認購金額，獲得價值最高 1,000 USDT 的 ANT 股票試用金。即使未獲配股份，符合資格的認購仍可能符合獎勵資格。

認購之外還有更多福利：
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簡單賺幣優惠：符合資格的新用戶可使用指定 USDT 定期產品，年化利率最高達 200%。IPO 認購者也可查看指定的 14 天產品優惠。

認購期間將於 11 月 17 日 18:00 (UTC+8) 結束。試用金名額依等級而異，請查看規則並及時參與。
👉 查看 Anthropic IPO 活動：https://www.gate.com/campaigns/7003

試用金、空投及簡單賺幣優惠皆須符合資格要求，並視供應情況及適用的活動與產品條款而定。IPO 認購涉及配售、資金鎖定及市場風險。年化利率不保證未來收益。本內容不構成投資建議。1

黃仁勳離職，AI 晶片訂單會搬家嗎？這場產業鏈洗牌才剛剛開始！

黃仁勳離開，最值得關注的不是英偉達的辦公室誰坐，而是全球 AI 晶片訂單會不會發生變化。
英偉達長期占據 AI 加速器市場的重要位置，其影響力早已延伸到伺服器製造商、雲端服務商、晶片代工廠、記憶體廠商以及資料中心供應商。
如果新的管理團隊能夠穩定原有戰略和客戶關係，那麼產業鏈可能繼續按照既定節奏發展。
但如果戰略方向發生調整，部分客戶就可能重新評估供應商選擇。
這意味著 AMD、博通以及其他晶片廠商，可能獲得爭取新訂單的機會。
與此同時，先進封裝、高頻寬記憶體、光通訊和資料中心電力設備等領域，也值得持續觀察。
不過，產業鏈機會並不等於所有相關股票都會上漲。訂單增長、技術門檻、產能利用率和企業獲利能力，才是判斷長期價值的重要指標。
投資者要記住：AI 產業鏈是一場馬拉松，不是看到龍頭換帥就馬上衝刺。 #每周来晒 及 #黃仁勳辭職
這次真正值得研究的，是未來資金和訂單會流向哪裡，而不是簡單猜測哪隻股票明天漲停。

🚀 牛市動能檢視：牛來 (NiuLai) / USDT 技術展望與市場分析

迷因幣和永續合約市場正呈現引人注目的價格走勢，目前所有目光都聚焦在牛來/USDT，其動能正穩健增強。讓我們深入分析最新圖表、指標，以及交易者接下來應留意的重點！ 📊

📈 關鍵市場指標（永續合約與現貨）：
最新價格：$0.06265 (+7.17%)

現貨價格：$0.06318 (+7.78%)

24 小時最高價 / 最低價：$0.06393 / $0.05469

24 小時交易量：1355 萬

24 小時成交額：84.916 萬 USDT

🔍 技術分析與多時間框架觀察：
短期動能（日內）：

價格從近期 24 小時低點 $0.05469 順利反彈，並測試 $0.06393 附近的阻力位。

較低時間框架的移動平均線（MA 和 EMA）正緊密收斂，顯示波動性正在增強，並可能進入突破階段。

中期結構（4 小時圖）：

該資產從接近 $0.07352 的局部高點回落後，已成功在 $0.04979–$0.05453 支撐區間附近形成局部累積底部。

MACD 指標呈現早期的看漲交叉訊號（DIF 上穿 DEA），顯示買盤壓力正逐漸超越賣方力竭的影響。

宏觀觀點（日線圖）：

從日線趨勢來看，牛來此前曾在 $0.16434 附近見頂，之後進入長時間的降

$UNI 也不知道底在哪裡，A9 的朋友浮虧差不多 90 萬美元。但是熬鷹做多$BTC 了，讓我這個小韭菜覺得底應該不遠了吧😕

什麼是過度擬合？為什麼參數越完美，策略反而可能越脆弱？

一套交易策略在歷史回測中表現得近乎完美，勝率高、收益曲線平滑、最大回撤很小，看起來似乎找到了市場規律。但進入真實市場後，它卻可能頻繁虧損。這種現象背後，一個重要原因就是過度擬合。

第一，什麼是過度擬合？

簡單來說，就是策略過度適應了歷史資料中的特定波動和偶然現象，卻沒有真正提煉出能夠持續發揮作用的規律。

第二，為什麼參數越調越好，反而可能有問題？

如果反覆修改指標週期、止損距離和進場條件，只為讓過去的回測收益更高，策略就可能逐漸迎合歷史資料中的雜訊。歷史曲線越漂亮，不一定代表策略越可靠。

第三，如何識別過度擬合？

如果策略在回測資料中表現優秀，卻在未參與最佳化的新資料中明顯失效；或者參數稍微變化，收益就大幅下降，都值得警惕。此外，還要檢查策略是否只適用於單一行情。

第四，怎樣降低過度擬合風險？

盡量保持規則簡潔，避免為了提高歷史收益不斷增加參數。將資料劃分為開發區間和樣本外測試區間，並在不同市場環境中驗證，同時計入手續費、滑價和資金成本。

第五，回測之後仍要持續驗證。

可以先模擬交易，再以較小部位觀察真實執行效果，並持續追蹤收益、回撤和交易成本。即使通過多輪驗證，也不能保證策略未來一定有效。

真正優秀的策略，不是把歷史資料解釋得無懈可擊，而是在面對新資料時，依然能夠保持合理的表現。

下一篇，我們繼續討

待在我們這個市場的幸福感是什麼，你知道嗎？就是我們的想法和觀點能幫助身邊的人不賠錢、不虧損，不把錢送給市場上的其他人。說真的，收到那些小小的感謝，心裡真的超暖。
你相信我們嗎？比特幣下一個週期會是最後一次獲利的機會了。
準備好發、發、發財吧。

$BTC 跌回 7 萬以下了，這是 8 月 20 日以來第一次，今晚 21:30 還有美國 PPI。
24 小時跌了 6% 多，現在 6.87 萬左右， $ETH 也跌到 1930 附近。
上一次跌到 7 萬以下是 8 月中，那時最低曾跌至 6.28 萬。
PPI 公布前不是加槓桿的時候；收不回 7 萬，抄底就不用急。

什麼是滾動回測？為什麼一次樣本外測試仍然不足以證明策略可靠？

一套交易策略通過一次樣本外測試，並不意味著它在所有市場環境中都能保持有效。某一段行情可能恰好適合這套策略，因此，我們還需要透過滾動回測，觀察它在不同時間段的表現。

第一，什麼是滾動回測？

滾動回測是按照時間順序，反覆使用過去的資料開發或最佳化策略，再用隨後一段未參與最佳化的資料檢驗表現。完成一輪後，測試視窗繼續向前移動，重複這個過程。

第二，為什麼一次測試不夠？

單次測試可能恰好遇到有利行情，也可能只涵蓋牛市或震盪市。多輪測試能夠幫助我們判斷，策略是否只在特定時期有效，以及表現是否具有持續性。

第三，怎樣開展滾動回測？

先設定訓練視窗和測試視窗，再按照時間順序逐步向前滾動。每輪只使用當時能夠取得的資料進行決策，避免提前使用未來資訊。所有參數調整都應遵守預先制定的規則。

第四，重點觀察哪些指標？

除了累計收益，還應關注最大回撤、勝率、風險調整後收益、交易次數及扣除手續費和滑價後的結果，並比較策略在上漲、下跌和震盪行情中的表現。

第五，測試結果仍需謹慎解讀。

如果反覆查看測試結果並據此調整策略，就可能再次產生過度擬合。滾動回測也不能保證未來獲利，因此還需要模擬交易、實際執行驗證和嚴格的風險管理。

真正可靠的策略，不是只在某段歷史行情中表現優秀，而是經過多輪檢驗後，仍能展現合理且相對穩定的表現。

下一

這不可能是真的。沒有人會做「湯瑪士小火車」整形手術。
嘿 @grok，這是 AI 嗎？

$buttcoin 相對強度

MACD指標如何識別趨勢變化？它與RSI有什麼區別？

在加密市場中，MACD和RSI都是常見的技術分析工具，但它們關注的重點並不相同。理解兩者的區別，可以幫助交易者更全面地觀察趨勢與價格動能，而不是依賴單一指標做決定。

第一，MACD是什麼？

MACD透過不同週期的指數移動平均線之間的關係，觀察價格趨勢和動能變化。它通常由DIF線、DEA線和柱狀圖組成，可用於分析趨勢方向、交叉訊號及動能變化。

第二，如何理解黃金交叉與死亡交叉？

當DIF線上穿DEA線時，通常稱為黃金交叉，可能提示上漲動能增強；當DIF線下穿DEA線時，通常稱為死亡交叉，可能提示動能減弱。但在震盪行情中，兩種訊號都可能反覆出現，產生誤判。

第三，MACD與RSI有什麼區別？

MACD更側重趨勢方向與動能變化，RSI則衡量近期價格上漲和下跌的相對強弱。RSI常用70和30作為超買、超賣參考區間，而MACD主要觀察線條交叉、柱狀圖變化及其與零軸的關係。

第四，怎樣結合使用？

可以先用MACD觀察整體趨勢，再用RSI輔助判斷短期動能，並結合成交量、支撐阻力位和更高時間週期進行確認。不同指標相互印證，可以增加分析維度，但不能保證預測準確。

第五，交易中應注意什麼？

指標訊號可能滯後，也可能在震盪市中頻繁失效。交易前應明確進場條件、停損位置和倉位上限，避免看到黃金交叉就追漲，或看到死亡交叉就立即做空。

什麼是訂單簿深度？為什麼流動性不足時，一筆大額訂單就可能引起明顯的價格波動？

在加密貨幣交易中，同樣金額的訂單，在不同市場環境下可能產生完全不同的成交結果。有時大額訂單進入市場，價格變化並不明顯；有時一筆訂單就能推動價格快速上漲或下跌。這背後的關鍵因素之一，就是訂單簿深度。

第一，什麼是訂單簿深度？

訂單簿展示了交易者在不同價格上提交的限價買單和賣單。訂單簿深度反映這些價格檔位上可供成交的掛單數量。一般來說，在相近價格範圍內可成交的訂單越多，市場越有能力承接較大的交易需求。

第二，為什麼深度不足會放大價格波動？

當買賣盤掛單較少時，大額市價單可能需要連續成交於多個價格檔位，導致實際成交價格偏離原有報價。這不僅可能增加滑價，也可能讓短期價格波動更加明顯。

第三，訂單簿深度越大就一定越安全？

不一定。掛單可能隨時撤銷，顯示的深度不代表所有訂單都會成交。此外，不同交易所、交易對和市場時段的流動性差異很大，表面上充足的掛單也可能迅速減少。

第四，什麼時候尤其需要關注深度？

市場劇烈波動、重大消息發布、交易活躍度下降，以及大額訂單準備成交時，都應更加關注訂單簿深度和買賣價差。這些情況下，實際成交成本可能明顯增加。

第五，如何把深度用於交易決策？

下單前查看買賣盤分布和價差，根據市場流動性控制訂單規模。大額交易可以考慮分批執行，但應注意分批操作也可能增加交易時間與成本。不

失去了大家長的輝達，還能不斷創造奇蹟的 AI 核心資產嗎？

黃仁勳能在 2006 年推出 CUDA，2019 年用 69 億美元收購 Mellanox，2015 年推出手台 DGX AI，提前十年布局 AI 賽道。我估計新 CEO 一輩子都不敢想，再打江山還是守城池，只能二選一。

而且黃仁勳還能刷臉啊，他能拿到台積電最先進製程的最高優先級產能，還能跟頂級廠商合作；本人也是 AI 行業的精神領袖。不是他離開了輝達，反而是輝達失去了他的靈魂。

黃仁勳要麼被爭搶，要麼被客客氣氣地再請回去。

這一次我就覺得是民主黨推動的。這種和公司高管搞曖昧的事，估計公司的人門兒清，他們無所謂，但是碰到中期大選，川普輸了，民主黨明面上對馬斯克放話，暗地裡摘掉了川普的錢袋子黃仁勳。我估計黃仁勳再不主動辭職，二奶、三奶、四奶都出來了，被逼無奈啊。

輝達昨天低開高走收盤，今天盤前就開始止跌，恐慌要消耗完了。

輝達今後也從一人拍板轉向董事會集體決策，戰略推進、技術迭代的速度會明顯慢人一等，內部可能出現業務線博弈、派系分化，這就是創始人離開後的規律，丟了主心骨，沒了靈魂。

想活，請回去吧$NVDA ‌

參議院以51票對27票推進多梅尼科進入第十巡迴法院，這個票型本身不是我最在意的點，我盯的是背後的「排期產能」。接下來不到兩個月，要過幾十個提名人，其中約兩打，也就是24名左右是法官；按參議院全體會議的可用時間算，正常工作日根本排不滿，只有把週末投票也壓進去，才勉強夠用。簡單算一筆帳：八週左右要確認二十多名法官，平均每週得落地3到4人，而且每個提名人還要經過程序性投票、辯論和最終表決，任何一個環節被其他議題擠佔，排期就會往後滾。以第十巡迴法院為例，轄區跨多州，席位空缺直接影響到案件審理節奏，拖一天就多一天積壓，所以這裡的關鍵不是名單有多長，而是確認速度有多快。說白了，這跟看協議收入一樣，提案再多不如落地速度，51票就是那條現金流：票數過了，才算真正到帳；票數不夠，前面排得再漂亮也只是紙面產能。要是拖到一月，議事日程重置、政治博弈升溫，等於把籌碼遞給對面，帳就不好看了。結果先留到週末再看，到時候對一下實際確認了幾個、排期消化了多少，就能判斷這波「產能」到底是真跑起來，還是只停留在名單上。