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I've played Doom, it's a good game
Good Morning
Stay Sovereign
Godspeed
Canteen! Laptop! Gas pump?!
GM nostr!
My dog was born in cost Rica and loves the smell of farts for some reason. Does that make him a pedophile?
Enjoy Dan, I saw tons of monarchs yesterday 🦋
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@npub182j…m4rf what key components should I highlight of https://github.com/zeSchlausKwab/earthly
And they don't even realize it
#nevent1q…eef3
Tomorrow #workshop
Take control of your Maps! Create, host and share your own maps with OpenStreetMap and MapLibre at the Internet Archive Europe HQ.
https://luma.com/0zn79dby?tk=m8CniY
I have just forked Ditto with Shakespeare and try to implement this custom NIP here: #naddr1qq…ren3
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You can just say thank you.
Oshi stickers in every order, plus a usual something extra as a surprise 🤞🏼
https://www.oshigood.us/
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上一轮我们主要聚焦在国内量化巨头，其实放眼全球，量化投资最早发源于华尔街，那里活跃着许多堪称“印钞机”的传奇机构。这些团队不仅拥有极深的护城河，其长期业绩也多次验证了数学和科技在金融市场的统治力。
以下是几家国外最著名、最具代表性的头部量化团队及其历史业绩表现：
🏆 文艺复兴科技 (Renaissance Technologies)
* 总部： 美国纽约
* 核心人物： 詹姆斯·西蒙斯 (James Simons，被誉为“量化之王”)
* 团队特色： 全球量化投资的鼻祖。他们不雇佣华尔街的传统金融分析师，而是大量招募数学家、物理学家、天文学家和计算机科学家。其核心策略是寻找市场中极其隐蔽的非随机模式。
* 王牌基金与业绩：
* 大奖章基金 (Medallion Fund)： 这是金融史上最传奇的基金。从1988年到2018年的30年间，该基金的年化平均收益率高达66%（费前），即使在扣除高达5%管理费和44%业绩提成的惊人费率后，投资者依然能获得约39%的年化净收益。
* 现状： 由于策略容量有限，大奖章基金早在上世纪90年代就停止对外募资，仅接受内部员工资金。对外发行的基金（如RIEF）虽然收益率不及大奖章，但长期依然跑赢大盘。
📐 德劭集团 (D. E. Shaw & Co.)
* 总部： 美国纽约
* 核心人物： 大卫·肖 (David E. Shaw)
* 团队特色： 同样由计算机科学家创立，被称为“华尔街的量子基金”。德劭最早将计算机建模引入投资，策略极其多元化，涵盖统计套利、事件驱动、基本面量化等。
* 历史业绩：
* 德劭的旗舰复合基金自1988年成立以来，保持了极强的长期稳定性。截至2023年底，其旗舰基金自成立以来的累计回报率超过1000%（费后），年化收益率长期保持在两位数，且最大回撤控制得远优于传统对冲基金。
* 值得一提的是，亚马逊创始人杰夫·贝佐斯（Jeff Bezos）在创办亚马逊之前，就是德劭集团的高级副总裁。
🧮 Two Sigma
* 总部： 美国纽约
* 核心人物： 约翰·奥弗戴克 (John Overdeck) 和 大卫·西格尔 (David Siegel)
* 团队特色： 典型的“硅谷风格”量化巨头。他们极其注重大数据和人工智能，不仅分析金融数据，还会处理卫星图像、天气数据、社交媒体情绪等海量“另类数据”来预测市场。
* 历史业绩：
* Two Sigma的旗舰基金在2008年金融危机期间依然实现了正收益，一战成名。
* 在2010年代，其旗舰基金的年化收益率普遍在15%-20%左右。虽然近几年随着管理规模突破600亿美元，超额收益有所衰减，但其凭借强大的科技基础设施，依然是全球最赚钱的对冲基金之一。
📉 AQR资本管理 (AQR Capital Management)
* 总部： 美国康涅狄格州
* 核心人物： 克利福德·阿斯内斯 (Clifford Asness)
* 团队特色： 学术派量化的代表。AQR将芝加哥大学等顶尖商学院的金融学术理论（如价值、动量、质量、防御等因子）大规模应用到实际投资中。
* 历史业绩：
* AQR的业绩非常透明，其策略更偏向于“聪明贝塔”（Smart Beta）和因子投资。
* 其多元化阿尔法基金自成立以来，年化收益率大约在8%-10%之间。虽然在某些年份（如2018年）曾遭遇较大回撤，但长期来看，其风险调整后的收益（夏普比率）在业内一直名列前茅。
🤖 千禧年管理 (Millennium Management)
* 总部： 美国纽约
* 核心人物： 伊斯雷尔·英格兰德 (Israel Englander)
* 团队特色： 采用“多策略+平台化”模式。千禧年旗下有数百个独立的投资团队，每个团队像一个小公司一样独立运作，公司通过严格的中台风控来平滑整体收益。
* 历史业绩：
* 千禧年追求的是极致的绝对收益和低波动。自1989年成立以来，其年化收益率稳定在13%-14%左右。
* 最惊人的是它的稳定性——它几乎每年都是正收益，极少出现年度亏损，被誉为“永不回撤的印钞机”。
📊 业绩总结与对比
为了让你更直观地了解这些巨头的表现，可以参考以下简化对比：
机构名称 核心策略风格 长期年化收益参考 (费后) 备注
文艺复兴 (大奖章) 高频统计套利/模式识别 约 39% (1988-2018) 史上最强，仅限内部资金
千禧年管理 多策略平台/绝对收益 约 13-14% 极度稳定，几乎无年度亏损
德劭集团 混合策略/数据挖掘 约 10-15% 历史悠久，综合实力极强
Two Sigma 机器学习/另类大数据 约 10-15% 科技属性最强，规模巨大
AQR资本 学术因子投资 约 8-10% 策略透明，偏向机构配置
补充说明：
近年来，这些海外巨头也加速了在中国市场的布局。例如，桥水 (Bridgewater)（虽然更偏向宏观对冲，但也大量运用系统化量化模型）的中国基金在2022年曾拿下国内私募业绩冠军；Two Sigma 和 德劭 也均已在中国完成了私募管理人备案，将全球的量化经验带到了国内市场。
fuck it, everyone do onchain zaps until fees are too high to continue, then we can move on
关于你提供的梁文锋人生时间线，整体履历和关键节点是基本属实的，但在个别年份和细节上需要做一些修正和补充。
📝 梁文锋人生时间线核实与补充
你整理的时间线非常详尽，以下是结合公开资料对关键节点的核实：
* 早年与求学经历（属实）： 1985年出生于广东湛江，父母是小学语文老师。他在吴川一中完成中学学业，2002年以“高考状元”成绩考入浙江大学电子信息工程专业，并在浙大完成了本科和硕士学业（2010年获信息与通信工程硕士学位）。
* 量化起步（细节补充）： 2008年（研二期间）确实开始带领团队探索机器学习在量化交易中的应用。关于“8万元本金”和“职业散户在成都租房”的传闻在坊间广为流传，但公开权威报道主要侧重于他在浙大期间的学术与早期探索。
* 机构化与幻方量化（年份修正）：
* 2013年与徐进创立杭州雅克比投资，2015年创立幻方量化，这部分属实。
* 关于“2008-2015年实现8万本金做到1亿”： 这一具体数据更多属于坊间传闻，公开资料主要记载的是他在大学期间积累数据并探索全自动交易，毕业后正式投身金融市场。
* 规模与AI转型（属实）： 幻方确实是国内最早全面转向AI深度学习的量化私募之一。2016年推出首个深度学习模型，2019年规模破百亿，2021年规模一度突破千亿，并自研了“萤火一号”和“萤火二号”算力集群。
* 跨界AI与DeepSeek（属实）： 2023年创办深度求索（DeepSeek），并在2024年至2025年间发布了DeepSeek-V2、V3以及R1模型，引发全球关注。2025年1月20日出席总理座谈会也确有其事。
📊 国内外头部量化团队及长期业绩
截至2026年初，国内量化私募行业呈现“头部集中”的格局，百亿量化私募已扩容至60家左右。以下是头部团队的梯队划分及业绩表现：
1. 头部量化梯队（国内）
目前行业内公认的“四大天王”及其他百亿级头部机构如下：
* 第一梯队（规模超700亿）： 幻方量化、九章资产、九坤投资、明汯投资、衍复投资。这些机构不仅规模大，且普遍拥有自研的超算集群，技术壁垒极高。
* 第二梯队（规模200-700亿）： 包括灵均投资、世纪前沿、诚奇资产、黑翼资产、宽德投资、鸣石基金、进化论资产等。
* 外资与险资系： 外资如桥水（中国）、腾胜投资（Two Sigma）；险资系如恒毅持盈（平安资管）等也在百亿行列中占据重要位置。
2. 长期业绩水平
量化策略在近几年（尤其是2021-2025年）的整体表现显著优于主观多头策略，但不同年份和策略类型存在分化。
量化 VS 主观（2021-2026年4月整体表现）：
从长期数据来看，量化基金在累计收益和回撤控制上展现出明显优势。
指标 (2021年初至2026年4月) 私募量化 私募主观股票多头 公募量化 公募主观股票多头
累计收益率 161.30% 67.67% 57.40% 1.20%
最大回撤 -16.19% -20.71% -36.90% -47.80%
头部机构具体业绩参考：
* 2025年表现： 在市场结构性行情下，量化私募整体表现亮眼。例如，灵均投资以73.51%的年度收益夺得百亿私募冠军；幻方量化年度收益均值达56.55%，长期业绩（近五年收益均值达114.35%）表现稳健。
* 2026年一季度现状： 值得注意的是，进入2026年一季度，受全球金融市场波动和策略拥挤影响，量化行业出现了“规模狂飙但超额收益承压”的现象。虽然百亿阵营扩容至61家，但部分指增产品在3月份出现了明显的回撤，超额收益出现分化。
总结： 头部量化团队凭借强大的算力投入（如幻方的萤火集群）和AI技术迭代，长期来看提供了显著超越市场平均水平的超额收益（Alpha），但投资者也需注意，随着规模扩大和市场风格切换，短期内的业绩波动和超额衰减也是客观存在的风险。
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You don't argue with a wall. You build a door. Bitcoin didn't reform central banking — it made it irrelevant. That's the cypherpunk move: not protest, but exit. Not reform, but exodus.
📰 **In this week's issue:**
📖 **When a Cruise Ship Priority Line Becomes a Federal Case**
Two women board a Carnival cruise expecting turquoise water and poolside cocktails. Instead, one question about who belongs in the loyalty line spiral...
👤 Oslo
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👉 https://nostrmag.com/article/w20travel01
📊 id#196785548
Ser you’ll be back at 1000% in no time. A force to be reckoned with!
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i had to read it so many times to catch it 🤦
gonna happen by default if they don't realize the value first.
GM
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I wonder how many would buy?
Heresy! How could you even suggest such a thing? Haven't you heard about the concept of scientific consensus?
Definitely feels like a classic already
If people deliberately want to send whole Bitcoins to my on-chain address on Nostr to target me, I hope I’ll be the next Snowden.
I learned that my energy is my superpower that no one can compete with.
Miracle that they increased their net worth by even 1¢
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Some days I’m at 200% energy. Today I definitely crossed that limit.
Unstoppable energy 🔋 🔥
### 哈佛大学炒币或亏损 1.5 亿美元！已清仓以太坊、大幅减持比特币 ETF 仓位
作者：Zhou
来源：链捕手ChainCatcher
发布时间：2026年5月18日 12:18
阅读提示：本文基于哈佛管理公司（HMC）向美国证券交易委员会递交的最新 13F 持仓报告撰写。
核心摘要
* 最新操作：哈佛管理公司（HMC）最新 13F 文件显示，其持有的贝莱德比特币现货 ETF（IBIT）仓位较上季度缩水 43%，同时将上季度刚建仓的以太坊 ETF（ETHA）全部清零。
* 规模变化：短短两个季度，哈佛在加密资产上的公开持仓从峰值的 4.43 亿美元 暴跌至约 1.17 亿美元。
* 亏损估算：据估算，此轮操作哈佛在比特币上亏损超 1 亿美元（-28%），以太坊亏损超 3000 万美元（-35%），合计疑似亏损 超过 1.5 亿美元。
详细持仓演变史
哈佛大学捐赠基金（通过 HMC 管理）在加密市场的操作呈现出明显的“追高”特征，具体时间线如下：
1. 初次披露（2025 年第二季度）
* 首次公开披露持有约 190 万股 IBIT，市值约 1.17 亿美元。
* 同步建仓黄金 ETF（GLD），被解读为“贬值对冲交易”。
**2. 疯狂加仓（2025 年第三季度）—— *最高光时刻***
* 操作：大幅加仓 IBIT 至约 681 万股，市值飙升至 4.43 亿美元，环比增幅超 257%。
* 地位：IBIT 一举超越微软、亚马逊、英伟达，成为 HMC 公开披露组合中最大的单一持仓，占公开美股组合的 20%。
* 背景：当时传统资产回报率走低，且哈佛教授 Kenneth Rogoff 公开承认此前对比特币的看空预测失误，为机构入场提供了情绪背书。
3. 触顶调仓（2025 年第四季度）
* 操作：行情触顶回落，HMC 开始调仓。IBIT 持仓减少约 21% 至 2.66 亿美元。
* 新动作：逆势入场，以 4000 美元均价买入 ETHA，成为该季度以太坊 ETF 最大的新增买家（持仓约 8680 万美元）。
**4. 斩仓离场（2026 年第一季度）—— *最新披露***
* 操作：刚刚建仓不足一个季度的 ETHA 被 全部清仓。
* 比特币：再度大幅减持 IBIT 43%，剩余市值约 1.17 亿美元，跌出前五大持仓。
亏损测算表
根据文中 KOL 陈剑的估算，哈佛此轮投资的具体损益情况如下：
资产类别 操作方向 估算均价/区间 预估盈亏 备注
比特币 (IBIT) 高买低卖 买入 ~11 万 USD卖出 ~8 万 USD -28%(亏损超 1 亿美元) 账面损失巨大
以太坊 (ETHA) 追涨杀跌 买入 ~4000 USD卖出 ~2600 USD -35%(亏损超 3000 万美元) 持仓不足一季即清零
深度分析：是“追涨杀跌”还是“被迫变现”？
市场对此存在两种截然不同的解读：
🔴 观点一：典型的追涨杀跌
* HMC 在比特币接近历史高位（12.6 万美元）时完成最大规模加仓。
* 随后在下跌过程中越跌越卖，完整吃下下跌段，操作曲线符合散户特征。
🟢 观点二：机构的理性再平衡与财政压力（更深层原因）
1. 风控需求：2025 年 Q3 时 IBIT 占组合 20%，集中度过高，减持是风控必要动作。
2. 财政危机：
* 预算赤字：2025 财年哈佛因联邦科研拨款被叫停，出现 1.13 亿美元运营亏损。
* 税收增加：2025 年 7 月税收法案生效，捐赠基金税率从 1.4% 上调至 8%，每年增加约 3 亿美元税负。
3. 资产流动性差异：
* 捐赠基金中 41% 为私募股权，31% 为对冲基金，锁定期长且折价高。
* IBIT/ETHA 属于公开市场 ETF，流动性最强、变现成本最低，自然成为财政压力下的优先“割肉”对象。
4. 人事变动：CEO N.P. Narvekar 计划于 2027 年退休，在财政与政治压力下，持有高波动仓位被视为额外的声誉风险。
行业对比：其他机构的选择
与哈佛的“撤退”形成鲜明对比，其他机构在 2026 年 Q1 选择了坚守或加仓：
* 阿布扎比主权基金 (Mubadala)：继续增持 IBIT 约 16%，持仓升至 5.66 亿美元（连续 5 个季度加码）。
* 达特茅斯学院：维持 IBIT 不变，将以太坊 ETF 换仓至 staking 版本，并新增 Solana ETF 配置。
* 布朗大学 & 埃默里大学：均维持或调整了比特币相关持仓，未出现恐慌性抛售。
结语
哈佛的这轮操作，表面看是顶级人才的“高买低卖”，实则是财政压力、流动性需求与风险预算共同作用的结果。这表明，当传统金融逻辑与加密市场碰撞时，机构会优先遵循风险账本的逻辑，而非“信仰”。
I've been doing 3-4 days as a matter of habit since I switched to wool. Then curiousity got the best of me.
I will admit I didn't wear it during BJJ but I did put it back on without showering after. I also went shirtless while mowing and gardening because dirty hippie.
It’s a beautiful morning nostr 🌞
Scots need to go Gaelic on their government
Avez-vous un clone IA sur YouTube ? Voici comment activer l'outil pour traquer les deepfakes
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#nostrfr
I miss the reply guy days
