Золото немного стандартное, жаль, что нет в ethereum:0x68749665ff8d2d112fa859aa293f07a622782f38

Citadel в этот раз получил на бумаге прибыль около 5 миллиардов долларов за 2 торговых дня. Старые деньги действительно пугающе точно оценивают нарратив. Пройдемся по действиям во времени: • 28/7 глава макроотдела Citadel Securities Фрэнк Флайт публично заявил: ФРС на этой неделе неожиданно повысит ставки. Весь рынок начал торговать "ястребиный паникой", позиции с высоким кредитным плечом в AI сначала рухнули • 30/7 ФРС оставила ставки без изменений, прогноз повышения не сбылся. В тот же день Citadel купил ликвидационные позиции Леопольда Ашенбреннера на сумму около 16 миллиардов долларов с дисконтом более 10% • Два ралли: CoreWeave +45%, Nebius +41%, IREN +36% • 4/8 Citadel: сила, двигающая американский рынок к новым максимумам, остается стабильной Подсчёт (оценочно): Портфель на 16 млрд, куплен с дисконтом 12% → себестоимость около 14,1 млрд Два ралли за 2 торговых дня, бумажная прибыль около 5 млрд долларов Одна институция сначала создает панику через исследовательский отчет, выдавливая уязвимые позиции затем покупает их с дисконтом и в итоге рынок сам меняет нарратив Те, кто с высоким кредитным плечом не выдерживают волатильность маржин-колл срабатывает и остается только путь оценки цены В чужом казино ты всегда фишка, а не крупье

«Гений инвестиций» Леопольд Ашенбреннер с детства был вундеркиндом, его жизнь насыщена событиями: 1. В 14 лет выступил на национальном съезде Зеленой партии Германии Леопольд родился в Германии, оба его родителя — врачи. В 2016 году, в возрасте всего 14 лет, он выступил на национальном съезде Зеленой партии Германии с речью, затрагивающей вопросы климата и будущих рисков, демонстрируя глубину мышления, не свойственную его возрасту. 2. В 15 лет поступил в Колумбийский университет, окончил его с лучшими результатами в выпуске В 15 лет он поступил в Колумбийский университет и в 2021 году окончил его в статусе выпускника с речью от лица всего выпуска (Valedictorian), став лучшим студентом своего курса. Также он был лауреатом проекта Emergent Ventures Тайлерa Коуэна. 3. В 2024 году был уволен из OpenAI Он был ключевым членом команды OpenAI Superalignment (суперсогласование). В апреле 2024 года OpenAI уволила его по обвинению в «утечке информации», однако сам Ашенбреннер оспаривает это, утверждая, что его уволили из-за разногласий по вопросам безопасности ИИ внутри компании. 4. После увольнения опубликовал «Situational Awareness», вызвавший резонанс в AI-сообществе Покинув OpenAI, он опубликовал обширный доклад «Situational Awareness», в котором предсказал скорое появление AGI и его глубокое влияние на геополитический ландшафт. Доклад вызвал широкий резонанс в AI-среде, быстро сделав его «пророком AI». 5. Основал хедж-фонд, за 12 месяцев увеличил активы с 225 млн до 5,5 млрд долларов Затем он основал хедж-фонд, ориентированный на AI, и за примерно 12 месяцев увеличил управляемые активы с 225 миллионов до около 5,5 миллиардов долларов, став одним из самых заметных молодых инвесторов в Кремниевой долине. 6. Женился на главном помощнике CEO Anthropic (июль 2026) Самое громкое «союз AI-сообщества»: в конце июля 2026 года он женился на Авиталь Балвит, главном помощнике CEO Anthropic Дарио Амодеи, в Кармеле, Калифорния. СМИ окрестили их «властной парой AI-индустрии».

Похоже, что Yushu тоже может торговаться на Hyperliquid до открытия рынка 36.59u соответствует примерно 1000 млрд рыночной капитализации

Yushu Technology 688836 скоро выйдет, 10 августа подписка, листинг в конце августа. • Цена размещения ≈ 104 юаня, лот 500 акций на 51,9 тыс. • Привлечено 4,2 млрд, рыночная капитализация при размещении 42 млрд • Лидер мировых поставок гуманоидных роботов (в 2025 более 5500 штук, доля рынка ~32%) • Уже прибыльна, валовая маржа 60% — первая акция A-акций с «воплощённым интеллектом», высокая редкость Структура акций — ключевой момент: • В первый день в обращении только 7,36% (29,77 млн акций) • Стратегическое размещение 20% полностью заблокировано, офлайн 64%, онлайн только 16% • Основную часть забрали институциональные инвесторы, вероятность получить акции у розничных — 0,02–0,025%, даже при максимальной заявке на один счёт — 0,4%–0,6% → Очень маленький свободный оборот + очень привлекательный сюжет = первые 5 дней — чисто эмоциональный рынок без ограничения колебаний → Небольшие суммы могут сильно поднять цену, волатильность будет острее, чем у Changxin Как оценивать: • Консенсус институциональных инвесторов — 1000–1500 млрд (250–370 юаней) — рациональный диапазон при листинге • Выше 2000 млрд (495 юаней) — эмоциональный пик, каждая дополнительная единица — премия FOMO • Changxin в первый день достиг 3 трлн, у Yushu более сильный сюжет, но масштаб на порядок меньше, не стоит копировать Несколько рисков: • 2026Q1 скорректированная прибыль -52,55%, прогноз на H1 снижается ещё на 6–22% • В 2025 году 73,6% дохода от гуманоидных роботов приходится на научно-образовательный сектор, коммерческая модель не подтверждена • Листинг обещает «будущее», отчёты — «замедление» — это главный разрыв Моя стратегия: • Торговать только первые 5 дней без ограничений, ориентир 1000–1500 млрд • Если получили акции: продавать 50% около 1500 млрд, ещё 40% при достижении 2000 млрд • Если нет акций: лимитные заявки до 250 юаней, ждать отката, рыночные заявки не использовать • При цене выше 2000 млрд не жадничать, воспринимать «воплощённый интеллект» как долгосрочный рост, а не вечный рост Для тех, кто хочет поймать концепцию, самые близкие акции на A-рынке: • Zhongda Lide (редукторы 60%+, заказ на 3,2 млрд) • Changsheng Bearings (эксклюзивные подшипники) • Ludi Harmonic (гармонические передачи 50%+) • Mingzhi Electric (эксклюзивные моторы с полым ротором) • Obii Zhongguang (3D-визуализация 72%) • Wolong Electric Drive (моторы 60% + косвенное владение) В конечном счёте, Yushu — это первый выстрел «физического мира AI» на рынке A-акций. Сюжет очень привлекательный, но не забывайте — прибыль в цикле возвращается при его развороте; здесь дают «будущее», а будет ли оно отложено — покажет только время.

Без контрактов чувствуешь себя свободно, иначе кто выдержит эти резкие колебания туда-сюда $SNDK $SKHY $KORU

Модель не изменилась ни на слово, но Harness дал ей новые возможности DeepSeek V4-Flash в этот раз выпустил "официальную версию", которая по сути не является новой моделью. Архитектура не тронута, параметры не добавлены — Flash по-прежнему имеет 284 миллиарда параметров и 13 миллиардов активаций; Pro — 1,6 триллиона / 49 миллиардов, разница в порядке величины. Официальная формулировка одна: "только проведена дополнительная дообучение". Двигатель не меняли, только перенастроили коробку передач и стратегию вождения. В результате возможности агента резко приблизились к Pro: TerminalBench 82.7, DeepSWE 54.4, Cybergym 76.7. Это стоит отслеживать, потому что это как раз подтверждает то, что Цуй Тяньи собирается сделать в DeepSeek. Кто такой Цуй Тяньи? Выпускник Чжэцзянского университета с шестью золотыми медалями ACM, девять лет в квантовой торговле в Jane Street, в марте этого года приглашён Лян Вэньфэном для создания команды агентов. Его формула очень проста: Model + Harness = Agent. Что такое Harness? Проще говоря, это система, которая оборачивает модель, позволяя ей действительно выполнять задачи, управлять инструментами и самостоятельно работать. Модель — это двигатель, Harness — руль и тормоза. Без него модель, какой бы умной она ни была, остаётся голым API, неспособным выполнять реальные задачи. Его подход гениален: логика квантовой торговли и базовая логика агента — одна и та же — управление контекстом, вызов инструментов, выполнение команд, контроль прав. Квантовая торговля не наращивает вычислительную мощь, а фильтрует сигналы из шума и точно маршрутизирует. Эту "фильтрацию сигналов + маршрутизацию" он перенёс в модельную архитектуру. Короче: Harness не делает модель умнее, он делает дешёвые токены полезными. Маленькая модель с хорошим Harness может победить большую модель с плохим Harness. Почему это может заменить увеличение параметров? Предобучение — это заливка знаний (насколько умна модель), дообучение — это наставничество на рабочем месте (как выполнить задачу). В этот раз доказано: маленький Flash с 13 миллиардами активаций, благодаря дообучению и собственной среде Harness, достигает результатов агента, близких к Pro с 49 миллиардами. → Размер модели больше не единственный фактор, определяющий возможности агента, растёт значение методов обучения, качества данных и Harness. Но стоит остудить пыл: Harness и внутренний тестовый набор не опубликованы, третьи лица пока не воспроизвели результаты, поэтому нельзя утверждать, что "дообучение уже может заменить масштабирование". Этот путь напрямую решает "кризис валовой прибыли" на уровне приложений агента — продукты типа Cursor и Devin теряют большую часть подписок из-за счетов OpenAI и Anthropic, превращаясь в "услуги по аренде вычислительных мощностей". Логика DeepSeek: использовать дешёвые токены с собственным Harness, снижать затраты, повышать контролируемость и атаковать задний двор OpenAI. → Смотрите на AI-компании: один и тот же модель с разным Harness даёт совершенно разные результаты. Будущая оценка будет зависеть от "модель × Harness" как комплексной способности, а не только от параметров. Так что следующий бой — это модель или Harness?

Впервые узнал: на корейском рынке акций есть ограничение роста и падения в 30%