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99年青年创业者Chong：一年观看5w+视频学习

g，来自澳门，99年，曾成立自己的个人量化基金同时目前也是Branche的创始人。Branche结合AI、DID，ZK技术，旨在帮助用户过滤社交媒体中的的无效信息，同时最大限度保护用户数据画像信息，守护用户的个人隐私。我们正在朝着一个隐私数据引擎的发展方向努力，而我个人也将继续努力，实现这个目标。我从小就在接触各种计算机技术，中学时期就开始做游戏私服，后来有成立了自己的游戏工作室，也曾参与一些网络项目的开发。中学毕业后进入到澳门理工大学，开始自主创业，后来在21年8月份来到杭州，成立了个人的量化基金，后期从零到一参与了某DID项目，再到如今成立branche，这就是我的整个创业经历。 2.您可以分享一下入圈的经历吗？从小我就喜欢各种倒腾，初中时期我就开始在网络上赚钱，包括开发游戏等等，可以算是较早期的互联网原住民了。在高中期间，我就已经赚到了几十万，算是我的第一桶金。后来我也开设过游戏私服，虽然当时还没有web3开发的概念，但我已经开始通过网络和不认识的人一起在线协作，共同运营项目。并且我也开始意识到相对于学校而言，网络上才能够学到更多的东西。所以当时我基本上就是用2.5倍速去看每年4到5万条youtube视频，来获取大量信息。也同样因为这个理念我在大三时期毅然决然决定辍学。辍学之后，我就开始自主创业，主要负责产品的设计和开发以及后续的一系列线上营销投放工作。在21年初，我了解到了crypto，发现了套利的机会。同年8月，我来到杭州，组建了自己量化团队，成立了自己的量化基金，并于10月份开启运作，月化回报率为6% - 8%。然而，随着luna事情引致的市场流动性危机，各交易单机脱锚导致了我们的策略回撤了20%，后面就把钱退回去给lp们了。其实很早之前我就对defi领域非常感兴趣，在做量化基金的同时，加入了一个DID项目，近距离从零到一参与了整个项目的进展。那时我逐渐意识到现有的DID基本都是全裸数据，并且数据都是人工制作的，没有通过真正的互联网大数据用户画像AI这些东西去塑造出来的，比如淘宝或者Facebook上面，能够反映某部分的意图(intention)，能够预测出用户的购买行为，而web3 did这些数据都是撸毛用户的，没有任何价值。因此我们想做一件事，帮助用户抓取自己的数据，并通过隐私方式让用户可以授权自己的数据去卖钱或者获得权益，而不是被平台撸毛。所以，我们计划建立一个分布式的数据引擎，以谷歌广告引擎为对标，让用户可以得到数据的价值，而不是一味被算法玩弄，付出时间和精力。大概在2022年8月份我们参加了一场黑客松，也是branche的雏形，当时最开始我们计划做一个从创作者入手的Approach，但是后续产品的设计越来越完整，于是在10月份左右我们拿到了天使投资人的钱，开始组建团队，蛮多T1项目出来的朋友和一些独立开发者也开始因为我们的想法主动加入进来，branche也在十月份正式立项。 2022年12月份左右，我们的项目框架基本确定下来，也上线了我们产品的第一个小版本，但是随着GPT的出现，整个生态有了剧烈的变化，科技开始以日为单位的速度加速迭代，但是我们相信市场唯一不变的就是变化本身，我们接受变化，并依然朝着我们坚信的方向前进。核心内容：通过网络上的学习，在21年初发现期限套利的机会，并且参与了DID公司的估值较高的项目，发现DID个人信息存在数据裸露的现象，因此着手创办一个分布式的数据引擎，帮助用户抓取自己的数据，让用户可以授权自己的数据去卖钱或者获得权益，并于2022年上线了产品的第一个小版本，不断迭代，以适应不断变化的市场。 3.您经历过哪些高倍项目？其实在币圈中我一直在做的是比较低风险的套利行为，我认为相对于高倍项目而言，这是两种极端。一种是赌博式的风险投机，也就是我买的币能获得50倍甚至100倍的回报，但可能也会归零，另一种是找到一种可以通过技术套利，比如搭建链上节点，比如在交易所服务器同机房运行代码，以达到微秒级的抢跑速度，把风险降到最低，通过这种保险的方式，我在币圈里的年化能达到百分之八九十，但是在Luna暴雷时导致的流动性真空黑天鹅，也触发了我们的止损线。核心内容：在币圈，通过进行低风险的套利行为，可以获得高的收益，同时，可以通过Luna的止损线来防止系统性的黑天鹅情况造成的收益归零或者亏损。 4.您觉得现在有潜力的赛道有哪些？我认为，从技术上来考虑，有三个核心技术可以改变整个整个生态。首先是零知识证明（ZK），它解决了两个最大的问题：隐私和扩容。它降低了很多原本高昂的计算成本，并且确保了隐私的安全性，但是在市场监管方面可能会存在反对的声音。但是ZK它会给整个数字货币生态带来很大的调整改变，同时ZK也会让一些在做全裸数据的的项目面临巨大的挑战。同时ZK技术和DID技术的结合可以同时有效的保护个人数据的隐私，并解决数据泄露的问题。其次是DID，但我认为DID是基于ZK之上的，如果从金融的角度而言如果比特币颠复了传统的金融及货币生态，那我认为DID技术将会改变当前的数据生态，它可以有效地保护个人数据的隐私，并重置数据主权的问题。比如谷歌2022的最主要的收益来源广告收益大概在一千多亿美金，而广告的底层的逻辑在于谷歌通过分析用户的搜索历史和网站浏览的行为来获取用户的画像，后将用户的数据售卖给广告主帮助其做产品的精准投放，来帮助广告主提高广告的点击率和转化率。而强迫用户授权用户的数据售卖的本质就是一种数据盗窃行为。而通过DID技术则可以改变这一生态困境，通过DID技术用户即可以获得自己的数据自主权，可以使用户成为真正的主人，他们可以自由选择自己的意愿，而不是受制于互联网平台的条例。这样一来，DID技术将改变用户与互联网平台的关系，使得用户能够拥有自主权，自由选择自己的目的。第三个我认为是个性化AI。以前只有大公司才能拥有这样的AI，包括现在chatgpt很火，但是给到的答案还是需要用户不断去提供context来调试AI来保持和自己同样的语料，即便如此对于一些回答来说还是一套泛化的系统，用户还是没有拥有。最近Lama已经可以让用户在自己的电脑上跑智能AI，这意味着很快用户可以有自己的AI，能够知道用户喜好，帮助用户过滤有价值的内容，以及储存用户的知识。当使用者在某天想要证明自己某一个领域和知识的时候，就可以达到节省证明成本的效果，这是之前只有大公司才能做到的事。这三个层面的能够分别解决：隐私、数据的确保权以及数据的选择权。在Web2技术的发展过程中，我们就意识到了数据的重要性。当我们拥有这些个性化自主的数据算法，就可以扰乱在平台上产生的数据，让平台不得不还把桽利给我们，从而改变我们以前的状态，即让我们拥有数据，他们没有数据。当然，其中我认为AI的进化速度之快几乎是令人绝望的，只能等到像Stablefusion这样的开源模型出来，普通人才能有一系列的选择。然后，从创业者的角度来看，这可能会是最后一次创业机会了。核心内容：从技术上来看，零知识证明（ZK）和DID技术可以改变整个数字货币生态，解决数据隐私保护、数据扩容以及数据确权等问题。个性化AI技术可以改变用户与互联网平台的关系，让用户获得自主权，从而改变传统的金融及货币生态。 5.您在做DID项目时最大的挑战是什么？我认为DID这个概念被人滥用了，原本可以理解为互联网通用的一个用户数据引擎的概念(Decentralized identifier)，现在却被许多平台偷换概念。而对我来说在做DID项目中最大的成本在于教育用户，告诉他们什么才是DID。就是从自己身上产生数据开始再到把用户的生产数据作为自我拥有权的数据拿回来的逻辑，而这需要可视化的方案进行讲解，以便让用户理解，并告诉他们这些数据在增长，会变得值钱。并且后续对接B端，让B端意识到这些数据可以获得较高价值的用户数据。核心内容：DI D的概念被滥用，要做DID项目最大的成本在于教育用户，把用户的生产数据作为自我拥有权的数据拿回来，需要可视化的方案进行讲解，并且打通B端，让B端意识到这些数据可以获得较高价值的用户数据。 6.如果您做的DID结果被窃取了，您是什么想法呢？ DID的壁垒无非是两个东西，分别是网络效应和技术壁垒。而DID更多是一个协议层的东西，它的标准可以被不同的人以不同的方式实现。尤其是高层应用，比如支持Cookies和W3C标准，很多人正在研究DID，但是整个链路比较长，也面临着技术和经济上的挑战。我们在做的时候也挺着急的，毕竟这是最后一次创业的机会了。而且现在出现了GPT-4，只要截个图就能出来一个界面，那在几年之后AI可能也会创造出一个网站。AI可以理解前后端的东西，以及随着AI成本的降低，会让未来AI技术能够普及，这就意味着AI可能会代替很多个员工工作，整个社会范式都会产生变化。而拿不到GPT的权限，没有AI的人可能就会变成我们现在和猴子之间的距离一样了。如果AI会颠复了一切，那么没有人能够吃到果子了。核心内容：DID作为一种协议层，其能够被不同的人以不同的方式实现，但是它仍然面临着技术和经济上的挑战。随着AI技术的发展，AI可能会颠复传统的业务，如果没有AI的人无法获得有效的GPT权限，可能会被AI技术所替代，甚至变成猴子一样被淘汰。 7.您认为下一次行情什么时候会来？现在，美国为救银行放水导致市场流动性提高，然而我们可以明显看出通涨尚未结束，但最近确实市场上有一波钱需要被消化掉，因此我个人看法就是也许会再出现一波小牛。许多人认为，2024年比特币减半可能会出现一点小的牛市，但是由于推动市场发展到一个新的高度需要的资金不仅仅是一两倍，可能要十倍，因此，不太可能出现2021年的大牛市。但是，如果出现Web3.0的重大变化，比如真正的落地应用，创业者的牛市就可能来了，因为它可以催化整个生态系统的资金流入。但是，我认为资金只有在实际应用的情况下，才能真正流入市场，而不是只靠市场整体的流动性的预期。核心内容：美国货币政策推动了市场资金的充足，但是碰撞尚未结束，CPI和非农数据也印证了可能出现一波牛市。虽然2022年比特币减发可能会出现一点小的牛市，但是要想把市场推动到一个新的高度，需要的资金可能要十倍于此，因此2021年不太可能出现大牛市。要想真正的推动市场，需要Web3.0的重大变化，比如真正的落地应用，催化整个生态系统的资金流入，而不仅仅是市场流动性的预期。 8.您可以分享一下现在做的产品吗？我们目前正在做一个浏览器插件，正式版预计会在4月5号左右上线，也欢迎大家多多关注。这个插件的基础作用就是利用AI技术来帮助用户在浏览不同的网站时快速提取总结视频和文字内容，并且用户可以基于当前内容的语境和GPT进行快速对答提问等，即用户不只是获得一个泛化的标准答案，而是可以根据当前所看到不同的内容背景提供不同内容的个性化AI助手。除了单一内容的提炼，Branche AI同时会记录用户在不同平台的交互数据，并将其整理后放到到用户的个人数据钱包中，而伴随着记录的数据越来越多，其提供给AI的语料也越来越多，于是AI逐渐会形成一个只属用户个人的完整知识背景。因此当之后用户需要AI来辅助工作学习时，Branche AI就可以直接结合用户当前的知识背景来回答解决甚至拓展用户的问题。除此之外用户同样可以设置不同的context，类似工作模式，学习模式，休闲模式等，branche AI即可结合用户所提供的不同语境来提供不同的内容。同时AI在记录用户交互行为来驯化用户的个性化AI的同时将用户的数据存储到用户的个人数据钱包中，真正实现数据主权回归，这些我们暂时会存放在本地和分布式网络中加密保存，之后进行一些存储协议层的更新时会同步上去，这块技术太複杂就不展开了。之后我们想要去打造一个数据交易所，通过零知的技术在确保用户数据不被泄露的同时证明这些数据是真的，而拥有了自己数据主权的用户即可通过授权给广告商或平台来获取自己的数据收益。并且，为了提高数据的安全性，后续我们会开放源代码，让大家检查我们的数据引擎是否存在问题。此外，我们还在招募共建者加入我们去建设这个比较远的目标。核心内容：我们已经上线了一个版本的产品，并邀请用户进行测试，提供反馈，并做一个支持者。4月5号左右将上线一个正式版的插件，提供AI功能，并将提供资源和材料来宣传此产品。【Web3人物志】Web3首家个人专访平台，深度探访100位行业内KOL、基金创始人、创业者、建设者背后的故事，聚焦于他们的币圈经历和成长经历，着重挖掘他们的个人经验，致力于让受访者的个人经历大放异彩，展现最真实的人物成长故事声明：请读者严格遵守所在地法律法规，本文不代表任何投资建议来源：金色财经

金色财经2023-04-03

朱碧莹：医药、新能源、芯片，哪些行业值得关注？

市场上推出了新型的量化，除了这种传统的量化基金以外，还推出了量化型的ETF。为什么要推出这样的一个产品？首先我们知道ETF它本身最主要的特征就是它的交易属性。比如债券类的，还有商品类的，它是可以做到一个T+0，也说我赎回之后的资金马上可以再用来购买其他的ETF。所以这种ETF的交易属性是为广大投资者非常喜爱的。把量化基金、ETF这种交易属性相结合，我们也会开玩笑说相当于做了一个pro max，像手机升级一样。我们不再说单纯的只去跟踪指数去获取指数的收益，我们想在指数以外力求去获得一些超额的收益，在这种基础上我们再去结合它的这种交易属性，所以推出了一个功能更多的这样的一个增强型ETF。投资者其实对于这种增强型的ETF的反应也是比较好的，比如我们的中证1000增强ETF发行的时候也是受到了大家的欢迎。市场投资者其实更多的关注到增强型的ETF，他的名字里面会有增强，这个增强是说我们在跟踪指数的基础上，力求能通过这种量化模型、量化策略去实现一个超额的收益。我们也去看了市场上的这种增强型的基金，其实长期来看它的胜率都是比较高的。这种胜率指的是说，比如说每年会有80%左右的基金确实战胜了他跟踪的指数，所以说确实还是有风险是不战胜的，但是大部分都能战胜，这也是过去历史上的基金的业绩表现。所以说这个产品作为一个创新型的产品，而且其实在海外它的规模是比较大的。所以我们觉得是未来会慢慢地获得投资者的认可。主持人：好的，谢谢朱老师。朱老师也是从她专业的角度去讲了量化投资是什么。刚才朱老师也提到海外其实也是比较成熟，我们其实也是在逐步推进的一个过程。我们这次直播就到此结束，谢谢大家。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-03-24

基本面因子与量化投资深度融合嘉实量化精选近一年显著跑赢大盘

　　今年以来公募量化基金喜迎开门红，叠加经济复苏主线明确，基金公司开始加速布局量化产品。目前市场此类产品主要包括主动量化基金、指数增强量化基金、对冲量化基金，其中主动量化基金以纪律严明、信息获取及时、反应迅速、严控风险等优势取得了较优的业绩表现，根据Wind数据统计，截至3月2日，仅年初至今市场上234只主动量化基金(不同份额合并计算)平均收益率超6%，其中嘉实量化精选表现较优，获得了众多投资者的青睐。　　嘉实量化精选是由嘉实腾讯自选股大数据策略股票型基金转型而来，转型生效日为2021年11月26日。过去一年A股三大指数集体跌超5%，根据银河证券数据显示，截至3月10日，沪深300指数、深证成指、创业板指收益分别为-5.74%、-8.07%、-11.07%，在此期间嘉实量化精选严格控制风险，精选具有显著投资价值的上市公司构建股票投资组合，实现了超越三大指数收益率5.24%、7.57%、10.57%的良好表现，回报排名同类基金前1/3，另据基金四季报数据统计，该基金2022年净值增长率超越业绩比较基准收益率6.93%，为持有人创造了可观的超额收益。　　据公开资料介绍，嘉实量化精选是一只增强风格基金，追求在严格控制风险的前提下，以各类大数据为基础全面构建对个股的评估体系，智能化方法优化策略权重，自上而下精选具有显著投资价值的上市公司，最终实现长期积累而成的显著收益。基金经理刘斌是国内首批公募量化基金经理之一，其根据16年证券从业经验以及近13年的投资经验，总结出一套量化与基本面深度结合的投资框架，他表示，“传统量化方法源自有效市场理论，但国内市场是一个非有效市场，这就导致单纯的量化投资有很多局限，需要结合更多的基本面逻辑，从传统量化投资升级成基本面系统化投资。” 　　基于此刘斌及其团队以增强风格命名，将基本面系统化方法与量化投资深度融合，创造一套全新的量化投资框架体系，该体系包含系统化主动投资、景气行业配置、量化因子模型、风险模型四个层次。　　据刘斌介绍，该体系第一层是系统化主动投研，即结合嘉实基金强大的投研平台，实现对基本面投研流程与投研成果的系统化转化。第二层是基于行业景气状态，分享新兴成长行业长期发展或成熟行业竞争格局改善回报。第三层是传统的量化投资方法，第四层强调风险管理，运用成熟量化模型管理投资组合，实现稳健风险管理并优化超额收益获取效率。　　“与此前相比最大的变化是，新的量化投资框架在传统的底层风险管理和量化因子模型基础之上，结合了景气细分行业配置以及系统化的主动投研，将传统量化和主动投资的优势融合起来，更好地发挥宽度和深度优势。”在不断升级的量化投资体系助力之下，嘉实基金将为投资者带来更多绩优基金和良好的持有体验。

证券之星2023-03-16

从Orderbook到vAMM再到P2Pool 解读衍生品DEX的LP产品化趋势

AX 流动性不足而导致的套利行为。目前量化基金经常会根据 CEX 的流动性进行 GMX 和 CEX 之间关于滑点的套利活动。）因此无滑点交易模式本质上是通过 GLP 池补贴 Trader ，从而吸引 Trader 前来交易。但关于滑点的套利行为本身并没有成为 GMX 很严重的问题，主要原因在于 GLP 池的收益分成较高，掩盖了由于套利活动产生的损失。 GMX 的 Trader 在进行交易时需要借入资产并支付 borrow fee。而这部分 borrow fees 就是 GLP 的收益来源之一。但此时借入资产的用途与 Gearbox 等杠杆平台的原理不同。GMX 借出的资金是为了对每个仓位准备足额的现货供最后结算使用；而 Gearbox 则是类似于 margin trading，借出的资产就表示其实际获取的杠杆。 GLP 的另外一个收益来源在于 Trader PnL ，即 Trader 在进行交易时的亏损。由于 GMX 内并不存在资金费率用于平衡多空，GLP 持有者面临着裸空头寸，即 LP 会直接下场与 Trader 进行对赌。但这个问题从长期主义的角度上看可能并不是问题，Trader 的胜率一般小于 50%，在这种情况下 GLP 持有者最终往往是盈利状态，但短期内的收益率可能面临着较大的波动。关于 GMX 的模式能否持续的问题，社区内经历过激烈的讨论。GMX 不可持续的论据主要体现在由于资金费率的缺失导致的 GMX 头寸的不平衡。在牛市单边行情存在的情况下， GLP 池可能面临着巨大的裸空头寸风险，具有产生大额损失的可能性。但事实上上述问题类似于回答 CEX 在牛市时如何规避裸空头寸的问题。GLP 池中支持的币种只有少数几个流动性极好的蓝筹币种，因此不会出现类似 Luna 式的单边行情。而且各大 CEX 内也有充足的流动性，GMX 官方可以通过 CEX 或者其他链上 DEX 对冲风险或者直接实行仓位限额。整体上看 GMX 在牛市时可用的风险规避手段仍然很多。事实上 GMX 官方也意识到了其模式设计上可能存在的缺陷以及风险。其在 X4 版本中提到未来几个可能的改进方案，但本质上仍然是妥协：为 GLP 池引入新的资产，但可开仓的标的资产仍然限制于 GLP 的组成资产引入资金费率，以平衡极端行情下裸空头寸过大的问题，这意味为 Trader 在 GMX 上交易时可能需要同时支付 borrow fee 和 funding fee 在极端行情发生时调整 GLP 池内非稳定币与稳定币的比例，增加可开仓容量上述这些改进方案仍然没有最终敲定，仍处于讨论阶段。关于 GMX 相关的讨论可能一直会持续下去。因此总结下来，GMX 的特点在于：交易无滑点，这部分成本由 GLP 承担无资金费率，因此 GLP 可能面临着巨大的裸空头寸 Trader 需要向 GLP 支付 borrow fee 受 GLP 局限，在 GMX 上只能交易部分币种，缺乏可拓展性从 GLP 的模式设计上可以观察出 GMX 吸引的 LP 大多为高风险偏好。无论是无滑点交易模式还是裸空头寸的存在，都意味着 GLP 持有者承担较多的风险并获取风险收益。相反的，在模式设计 gTrade 则更偏向于保守和对 LP 友好。 3.2 Gains Network （gTrade）交易机制 gTrade(GNS) 原本是 Polygon 上的 Perp Trading 产品，后迁移至 Arbitrum ，其整体设计与 GMX 有巨大的差别。具体区别在于以下几点：通过预言机喂价时会根据 CEX 的流动性以及仓位大小计算合约开仓的滑点以及开仓费机制中引入了资金费率平衡多空，降低 gDAI 池的风险结算池 (gDAI）内只存有 DAI 稳定币 Trader 开仓无需支付 borrow fee，但需要支付展期费用单个地址具有单边仓位限额，可以通过持有 NFT 增加仓位限额支持多种币种、大宗商品、外汇的交易，可拓展性强 gTrade 内部的结算池只有 DAI，而且其资金规模远远小于 gTrade 的日交易量。在协议不引入滑点的情况下，套利者通过滑点套利很容易造成结算池的损失；多空资金费率的引入也是尽量保证结算池不会存在较多的裸空头寸，降低结算池的风险；展期费用存在的目的是降低时间风险，尽量避免由于盈利仓位的长持导致结算池的一次性巨额损失；单边仓位限制也是为了避免结算池的巨额损失。因此从 gTrader 的机制设计上看可以看出，其风格相比于 GMX 而言是风险厌恶的。机制设计上有各种风控机制保证 gDAI 池的资金安全。 3.3 P2Pool 机制下的 LP 产品回归到 LP 产品化的主叙事上，GMX 的 GLP 池和 gTrade 的 gDAI 池就是典型的 LP 产品。这意味着对于 GMX 和 gTrade 而言，Perpetual Trading 是他们为 Trader 推出的交易产品，而 GLP 和 gDAI 则是为普通散户提供的收益性产品。这两个产品之间相辅相成，造就了一个逻辑自洽的系统。GLP 风险更高，收益也更高但不保本；gDAI 风险较低但 gTrade 为其设置了一系列 buffer 机制尽可能的防止 gDAI 的用户产生亏损。 GLP 和 gDAI 已经是较为完善了 LP 产品了，但对于 GLP 而言，由于 GMX 并未使用资金费率来平衡多空，GLP pool 经常存在着大额裸空头寸，相当于 GLP Pool 被迫作为对手盘与 Trader 进行博弈。此外， GLP 的构成包括 BTC、ETH、Link、Uni 以及 stable coin，GLP 的价值会随着其构成现货价值的波动而产品波动，这意味着币价也是影响 GLP 损益的重要因素。因此整体上，GLP 的风险可以被简单拆分为两个互不相干的风险：Delta risk 和 Trader PnL risk。风险的可拆分性意味着有对 GLP 进行衍生化开发的可能性。目前已经有大量协议在尝试 Hedge GLP 面临的 Delta risk，比如 GMD Protocol，Umami Finance 和 Rage Trade 等。但 Trader PnL risk 可能难以从衍生品的角度去对冲，可行的方案在于 GMX 内部机制改进或者尝试在其他 DEX 或者 CEX 进行对冲。 4. 为什么 LP 产品化对于 DeFi 的发展很重要？对整个 DeFi 的发展史进行梳理后我们可以得到一个简单的三层架构：第一层为核心币种，即 ETH、BTC 等可以蓝筹核心资产第二层为 DEX、借贷和稳定币第三层为所谓的 DeFi 2.0 协议这三层架构的连接逻辑也很简单。第一层与第二层的连接逻辑在于为核心币种加杠杆；第二层与第三层的连接逻辑则在于 DeFi 协议之间的可组合性。为核心币种加杠杆是所有公链在搭建自己 DeFi 生态时必须要经历的一个阶段，这样才可以根据杠杆性，搭建出一个内生性的 DeFi 生态。值得注意的是第二层与第三层的连接，即协议之间的可组合性，需要依赖于第二层协议产生的真实收益。换句话说协议之间的可组合性其实反应了真实收益在不同协议之间的流动。目前链上可以产生真实收益的场景并不多，包括：金融服务费，如交易手续费、借贷费用等贿选费用 Staking Yield 这些存在真实收益的场景也就是 DeFi 相关产品发展的基础。从上个 DeFi 周期已经被证明的叙事上看，推动初始 DeFi 协议发展的核心发动机可以归结为下图：这里的收益协议包括 Yearn Finance 等协议，其执行的最重要的功能在于 LP 产品化。在 DeFI 发展初期知道如何在 DeFi 协议中填充流动性的用户并不多，流动性挖矿还是一个比较新的叙事。Yearn FInance 的出现为 LP 提供了一个获取收益的场景，其将 DeFi 中可以获取收益的方式策略化，使得 LP 在不懂得具体操作的情况下可以根据 Yearn Finance 的策略被动获取收益。虽然在现在看来当时 Yearn Finance 给出的策略过于简单，但其极大的促进了 DeFI 的发展。LP 产品化后 DeFI 协议 TVL 的增加进入快车道，TVL 的增加也使得交互用户对于 DeFi 产品的体验感增加。此外，LP 产品化也使得 LP 存在杠杆化的可能性，使其成为后续衍生品产品的开发与集成、搭建 DeFi lego 的基础。因此对于 Perpetual DEX 而言，LP 产品化之路其实也只是在复刻初始 DeFi 协议发展的逻辑。那么感想是什么？一个未充分显现的叙事其实就存在于以往的故事中，只是这个故事换了封面之后被人遗忘在了角落。当人们突然想起这个故事可以换一种方式讲的时候，它便又面目一新，但若追根溯源，这个故事的内核一直存在于逝去的时间长河里。 Reference https://defillama.com/protocol/perpetual-protocol https://gains-network.gitbook.io/docs-home/ https://docs.perp.com/ https://gmxio.gitbook.io/gmx/ 来源：金色财经

金色财经2023-03-15

量化基金的国债头寸惨遭轧空 3000亿美元的错误押注已回补2000亿

欧洲的债市出现几十年来最大的涨势，短线量化基金急忙回补其在政府债券的空头头寸。　　根据摩根大通的数据，商品交易顾问（CTA）原有高达3000亿美元方向错误的押注，在短短三天内就回补其中的三分之二；随着金融体系的破口不断扩大，美联储转向宽松政策再度成为可能的选项。空头回补使美国国债的反弹如虎添翼，收益率在10天内从4％以上的四个月高点跌至3.5％以上，重创空头。　　债券市场的风云突变明显反映在对美联储利率的定价中，交易员现在预计，该央行下周可能按兵不动，一周前市场还偏向预期美联储可能升息0.5个百分点。　　摩根大通策略师Nikolaos Panigirtzoglou表示，过去三天利率市场出现了自疫情爆发或2020年3月以来最大的空头回补。这意味着还有1000亿美元的利率空头头寸有待回补。　　据摩根大通称，追踪趋势的量化基金在美国、德国和英国等核心政府债券市场积累了看跌头寸。　　随着投资者纷纷湧入这个避险资产，2年期美债收益率出现1980年代以来的最大单日下跌，在之前的三个交易日下跌超过1个百分点。该收益率周二上涨11个基点至4.08％，为四天来首次上涨。

金融界2023-03-14

年初至今，多只中证1000指数增强类基金收益率超10%

2023年初至今，公募量化基金业绩表现亮眼，其中，多只中证1000指数增强类基金期间收益率均超过10%。 Choice数据显示，截至2023年3月13日，万家中证1000指数增强、景顺长城中证1000指数增强、招商中证1000指数、建信中证1000指数增强、国泰君安中证1000指数增强今年以来收益率都超过了10%。此外，嘉实中证1000指数增强发起式、中信建投中证1000指数增强、华安中证1000指数增强、创金合信中证1000指数增强等年内收益率接近10%。此外，部分主动量化基金年初至今业绩表现也同样亮眼。招商量化精选股票、景顺长城专精特新量化优选股票、长城量化小盘股票、国金量化多因子等年初至今收益率接近或超过10%。资料显示，中证1000指数选取中证800指数样本以外的规模偏小且流动性好的1000只证券作为指数样本，与沪深300和中证500等指数形成互补。截至2023年3月14日，该指数前十大权重股分别为四维图新、神火股份、江特电机、老白干酒、中炬高新、盛新锂能、东阿阿胶、沪电股份、东方日升、南都电源。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-03-14

龙虎榜｜股海惊涛！龙头百亿成交背后，外资压顶，游资疯狂自救，人工智能该何去何从？

上资金的参与，中公教育破位下跌也疑似有量化基金推波助澜。　　浪潮信息：深股通买入9700万元并卖出6亿元，2机构席位合计卖出2.38亿元，一致性卖出　　中公教育：2机构合计卖出9600万元，一致性卖出，量化减持　　恒久科技：3机构合计净卖出8600万元，一致性卖出，逢高减持　　绿通科技：3机构合计买入7981万元，4机构卖出3700万元，分歧较大，创业板首支“破发”股就是被机构“砸”的~ 　　三、知名游资席位动态　　周一AIGC依旧惨烈，浪潮信息里的机构和北上资金跌停板出货，游资大佬全力买入自救，章盟主大买3.6个亿，北京帮买了2.5个亿，方新侠买了1.8个亿，炒股养家7000万参与撬板后出货1.49亿，只能说风险太大了，无论是协议接盘还是组织自救，谁都不知道大佬们在浪潮上的浮盈有多少，汉王科技和拓维信息则都保持了水下震荡没有上榜，一切要等浪潮信息回应芯片卡脖后才可能会有二波机会。　　章盟主：买入3.6亿元浪潮信息　　北京帮：买入2.45亿元浪潮信息　　陈小群：卖出1965万元恒久科技　　方新侠：买入1.88亿元浪潮信息　　炒股养家：卖出1.49亿元浪潮信息　　上塘路：买入1870万元姚记科技　　92科比：买入1192万元人人乐　　四、彩蛋

金融界2023-03-06

金色早报 |

，为559609个。重要经济动态 ▌量化基金年内最高回报近25%，超九成实现正收益】量化投资迎来开门红。Wind数据显示，包括主动量化基金、指数增强量化基金、量化对冲基金等在内的440只量化基金中有414只产品今年以来获得正收益，占比94%。其中，近60只量化基金年内回报超10%。不仅主动量化产品表现优异，通过量化手段实现指数增强的基金也是大放异彩。Wind数据显示，短短2个多月来，指数增强类产品年内平均收益率达到6.44%。其中，西藏东财中证云计算与大数据主题指数增强A今年以来回报高达24.31%。金色百科 ▌挖矿挖矿是反复总计交易，构建区块，并尝试不同的随机数，直到找到一个随机数可以符合工作证明的条件的过程。如果一个矿工走运并产生一个有效的区块的话，会被授予的一定数量的币（区块中的交易全部费用）作为奖励。而且所有的矿工开始尝试创建新的区块，这个新区块包含作为父块的最新的区块的散列。免责声明：金色财经作为区块链资讯平台，所发布的文章内容仅供信息参考，不作为实际投资建议。请大家树立正确投资理念，务必提高风险意识。来源：金色财经

金色财经2023-03-06

金色早报 | 国内外科技公司集体“压减”元宇宙

，为559609个。重要经济动态 ▌量化基金年内最高回报近25%，超九成实现正收益】量化投资迎来开门红。Wind数据显示，包括主动量化基金、指数增强量化基金、量化对冲基金等在内的440只量化基金中有414只产品今年以来获得正收益，占比94%。其中，近60只量化基金年内回报超10%。不仅主动量化产品表现优异，通过量化手段实现指数增强的基金也是大放异彩。Wind数据显示，短短2个多月来，指数增强类产品年内平均收益率达到6.44%。其中，西藏东财中证云计算与大数据主题指数增强A今年以来回报高达24.31%。金色百科 ▌挖矿挖矿是反复总计交易，构建区块，并尝试不同的随机数，直到找到一个随机数可以符合工作证明的条件的过程。如果一个矿工走运并产生一个有效的区块的话，会被授予的一定数量的币（区块中的交易全部费用）作为奖励。而且所有的矿工开始尝试创建新的区块，这个新区块包含作为父块的最新的区块的散列。免责声明：金色财经作为区块链资讯平台，所发布的文章内容仅供信息参考，不作为实际投资建议。请大家树立正确投资理念，务必提高风险意识。来源：金色财经

金色财经2023-03-05

龙虎榜｜游资罕见踩踏出货，宁波解放南一天巨亏2000万，炒股养家豪掷1.1亿是“抄底”还是“撬板失败”？

2.15亿并卖出4851万元，同车的有量化基金和游资。　　浪潮信息周五因利空一字跌停，龙虎榜数据显示卖一出了1.18亿元，接盘的是深股通、机构和散户。而汉王科技周五因收关注函和浪潮信息影响一起跌停，龙虎榜数据显示周四打板的游资割肉离场，炒股养家趁机抄底。　　二、机构席位动态　　周四市场缩量上涨，机构买卖意愿减少，整体卖多买少，有机构席位高位接盘了恒久科技和鸿博股份，另外4机构席位猛砸3.1亿元东尼电子，疑似清仓。　　恒久科技：3机构合计净买入9700万元，一致性买入，高位接盘　　鸿博股份：2机构合计买入6000万元，一致性买入　　东尼电子：4机构合计卖出3.1亿元，一致性卖出，量化清仓　　三、知名游资席位动态　　周五高标被被核，打的游资满头包，浪潮信息跌停套住30亿资金，卖一泉州丰泽路凭借通道优势出货1.18亿元；汉王科技被带崩，游资踩踏出货场面极其惨烈，周四上车的都在高位，周五跌停出货相当于吃了个天地板，宁波解放南1.69亿进1.49亿出，实打实吃了碗2000万大面，有意思的是炒股养家两个常用席位1.1亿元大手笔撬板抄底，可能要恭喜今天低吸到的朋友了；还有一个游资合力股拓维信息炸板，5位游资大佬联手6亿资金打板没封住，又是高位被套，只能说情绪虽然好转，但热豆腐烫嘴。。。　　交易猿：抄底7500万元鸿博股份　　炒股养家：抄底1.1亿元汉王股份　　宁波解放南：割肉1.49亿元汉王股份　　方新侠：打板1300万元中成股份　　溧阳路：打板1700万元康强电子　　作手新一：打板7400万元拓维信息被埋　　上塘路：打板3500万元好利科技，卖出1300万元中通国脉

金融界2023-03-03

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