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黄仁勋一席话引爆美股!英伟达一夜暴涨1.54万亿,黄仁勋说了些什么?
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英伟达在美股早盘一度小幅转跌下逼107
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,随后伴随着黄仁勋的讲话涨幅不断扩大,到尾盘时仍在不断刷新日高,最高涨8.4%一度升破117
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。 最终英伟达收涨8.15%%创六周最大涨幅,市值在短短一夜之间暴涨了惊人的2161亿
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(约合人民币1.54万亿元)。 在英伟达的带动下,半导体板块普涨,ARM涨超10%,博通涨超6%,台积电、美光涨超4%。 黄仁勋:Blackwell太抢手,有能力从台积电转单! CEO黄仁勋在高盛集团一场会议上表示,英伟达的产品现已成为科技界最抢手的商品,客户对有限的供应争相竞争,尤其是AI芯片Blackwell供应的增速有限,导致一些客户感到沮丧。 他还暗示,若有必要,英伟达会减少对台积电的依赖,转向其他芯片制造供应商。 他告诉观众,“我们产品需求非常强劲,每个人都想要成为第一个收到货的,每个人都想收到最多的产品。我们今天可能有更多情绪化的客户,这也是情有可原的。关系很紧张,但我们正尽力做到最好。” 黄仁勋表示,公司最新芯片“Blackwell”(号称“最强AI芯片”)尤受欢迎,供应商正努力满足需求。 当黄仁勋被问到,巨大的AI支出是否为客户带来了投资回报时,黄仁勋表示,企业别无选择,只能接受“加速计算”。 他解释说,英伟达的技术不仅能加速传统的工作负载——数据处理,还能处理旧技术无法应对的AI任务。 黄仁勋还表示,英伟达在芯片生产方面严重依赖台积电,这是因为台积电在芯片制造航瑜中遥遥领先。 但他也表示,如果需要,英伟达可以转向其他供应商,因为我们已经做了两手准备,英伟达在内部开发了大部分技术。 然而,他表示,这样的改变可能会导致其芯片质量的下降。“台积电的敏捷性和他们响应我们需求的能力实在是令人难以置信。 此外,美国政府正在考虑允许英伟达向沙特阿拉伯出口先进芯片。消息发布后,英伟达股价大幅上涨,今年以来涨幅已超过一倍。 附:英伟达黄仁勋对话高盛全文(中文梳理版) 1. 首先谈谈31年前,你创立公司时的一些想法。从那时起,你将公司从一个专注于游戏的GPU公司转型为一个为数据中心行业提供广泛硬件和软件的公司。你能不能先谈谈这个历程?当你开始时,你在想什么?它是如何演变的?你未来的关键优先事项是什么,以及你如何看待未来的世界? 黄仁勋:我想说,我们做对的一件事是,我们预见到未来会有另一种计算形式,它可以增强通用计算,解决通用工具永远无法解决的问题。这种处理器一开始会做一些对CPU来说极其困难的事情,那就是计算机图形处理。 但我们将逐步扩展到其他领域。我们选择的第一个领域当然是图像处理,这与计算机图形处理是互补的。我们将其扩展到物理模拟,因为在我们选择的视频游戏领域中,你不仅希望它美观,还希望它动态化,能够创建虚拟世界。我们一步一步地扩展,并将其引入科学计算。第一个应用之一是分子动力学模拟,另一个是地震处理,这基本上是逆物理。地震处理与CT重建非常相似,是另一种形式的逆物理。所以我们一步一步地解决问题,扩展到相邻行业,最终解决了这些问题。 我们一直坚守的核心理念是加速计算能够解决有趣的问题。我们的架构保持一致,意味着今天开发的软件可以在你留下的大量已安装基础上运行,过去开发的软件可以通过新技术加速。这种关于架构兼容性的思维方式、创建大量已安装基础、与生态系统共同发展的心理从1993年就开始了,我们一直延续到今天。这就是为什么英伟达的CUDA拥有如此庞大的已安装基础的原因,因为我们一直在保护它。保护软件开发者的投资是我们公司自始至终的首要任务。 保护软件开发者的投资是我们公司自始至终的首要任务。展望未来,我们在一路上解决的一些问题,当然包括学习如何成为创始人、如何成为首席执行官、如何经营业务、如何建立公司,这些都是新的技能。这有点像发明现代计算机游戏行业。人们可能不知道,但英伟达是世界上最大的视频游戏架构的安装基础。GeForce拥有大约3亿玩家,仍然在快速增长,非常活跃。所以我认为,每次我们进入一个新市场时,我们都需要学习新的算法、市场动态,创建新的生态系统。 我们需要这样做的原因是,与通用计算机不同,通用计算机一旦构建好处理器,所有的东西最终都会运行。但我们是加速计算机,这意味着你需要问自己,你要加速什么?不存在所谓的通用加速器。 2. 深入谈谈一般用途和加速计算之间的差异? 黄仁勋:如果你看看现在的软件,你写的软件中有大量的文件输入输出,有设置数据结构的部分,还有一些魔法般的算法核心。这些算法不同,取决于它们是用于计算机图形处理、图像处理还是其他什么。它可以是流体、粒子、逆物理或者图像领域的东西。所以这些不同的算法都是不同的。如果你创建一个处理器,专门擅长这些算法,并补充CPU处理它擅长的任务,那么理论上,你可以极大地加速应用程序的运行。原因是通常5%到10%的代码占据了99.99%的运行时间。 因此,如果你把那5%的代码卸载到我们的加速器上,技术上,你可以将应用程序的速度提高100倍。这并不罕见。我们经常可以将图像处理加速500倍。现在我们做的是数据处理。数据处理是我最喜欢的应用之一,因为几乎所有与机器学习相关的内容都在演进。它可以是SQL数据处理、Spark类型的数据处理,或者是向量数据库类型的处理,处理无结构或结构化的数据,这些数据都是数据帧。 我们对这些进行极大的加速,但为了做到这一点,你需要创建一个顶级的库。在计算机图形处理领域,我们很幸运有了Silicon Graphics的OpenGL和Microsoft的DirectX,但在这些之外,没有真正存在的库。因此,举个例子,我们最著名的一个库是与SQL类似的库。SQL是存储计算的库,我们创建了一个库,它是世界上第一个神经网络计算库。 我们有cuDNN(用于神经网络计算的库),还有cuOpt(用于组合优化的库),cuQuantum(用于量子模拟和仿真的库),以及很多其他的库,比如用于数据帧处理的cuDF,类似于SQL的功能。因此,所有这些不同的库都需要被发明出来,它们可以把应用程序中的算法重新整理,使我们的加速器能够运行。如果你使用这些库,你就可以实现100倍的加速,获得更多的速度,非常惊人。 因此,概念很简单,而且非常有意义,但问题是,你如何去发明这些算法,并让视频游戏行业使用它们,编写这些算法,让整个地震处理和能源行业使用它们,编写新的算法并让整个AI行业使用它们。你明白我的意思吗?因此,所有这些库,每一个库,首先我们必须完成计算机科学的研究,其次,我们必须经历生态系统的开发过程。 我们必须去说服每个人使用这些库,然后还要考虑它们运行在哪些类型的计算机上,每种计算机都不一样。因此,我们一步一步地进入一个领域又一个领域。我们为自动驾驶汽车创建了一个非常丰富的库,为机器人开发了一个非常出色的库,还有一个令人难以置信的库,用于虚拟筛选,无论是基于物理的虚拟筛选还是基于神经网络的虚拟筛选,还有一个令人惊叹的库用于气候技术。 我们必须去结交朋友,创建市场。事实证明,英伟达真正擅长的事情是创建新的市场。我们现在已经做了这么久,以至于英伟达的加速计算似乎无处不在,但我们确实必须一步步地完成,一次一个行业地开发市场。 3. 现场的许多投资者非常关注数据中心市场,能否分享一下你对中长期机会的看法?显然,你的行业推动了你所称的“下一次工业革命”。你如何看待数据中心市场的现状以及未来的挑战? 黄仁勋:有两件事同时在发生,它们经常被混为一谈,分开讨论有助于理解。首先,我们假设没有AI存在的情况下。在没有AI的世界里,通用计算已经停滞不前了。大家都知道,半导体物理学中的一些原理,比如摩尔定律、Denard缩放等,已经结束了。我们不再看到CPU的性能每年翻倍的现象。我们已经很幸运了,能在十年内看到性能翻倍。摩尔定律曾经意味着五年内性能提升十倍,十年内提升一百倍。 然而现在这些已经结束了,所以我们必须加速一切能加速的东西。如果你在做SQL处理,加速它;如果你在进行任何数据处理,加速它;如果你在创建一个互联网公司并拥有推荐系统,必须加速它。如今最大的推荐系统引擎已经全部加速了。几年前这些还在CPU上运行,而现在已经全部加速了。因此,第一个动态是,全世界价值数万亿
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的通用数据中心将会现代化,转变为加速计算的数据中心。这是不可避免的。 此外,因为英伟达的加速计算带来了如此巨大的成本降低,过去十年中,计算能力不是以100倍,而是以100万倍的速度增长。那么问题来了,如果你的飞机能快一百万倍,你会做什么不同的事情呢? 因此,人们突然意识到:“为什么我们不让计算机来编写软件,而不是我们自己去想象这些功能,或者我们自己去设计算法呢?”我们只需要把所有的数据、所有的预测性数据交给计算机,让它去找出算法——这就是机器学习,生成式AI。因此,我们在许多不同的数据领域大规模应用了它,计算机不仅知道如何处理数据,还理解数据的含义。因为它同时理解多种数据模式,它可以进行数据翻译。 因此,我们可以从英文转换为图像,从图像转换为英文,从英文转换为蛋白质,从蛋白质转换为化学物质。因为它理解了所有的数据,因此可以进行所有这些翻译过程,我们称之为生成式AI。它可以将大量的文字转换为少量的文字,或者将少量的文字扩展为大量的文字,等等。我们现在正处于这个计算机革命的时代。 而现在令人惊讶的是,第一批价值数万亿
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的数据中心将被加速,并且我们还发明了这种新型的软件,称为生成式AI。生成式AI不仅仅是一种工具,它是一种技能。正是因为这个原因,新的行业正在被创造出来。 这是为什么?如果你看看直到现在的整个IT行业,我们一直在制造人们使用的工具和仪器。而第一次,我们正在创造出能够增强人类能力的技能。因此,人们认为AI将超越价值数万亿
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的数据中心和IT行业,进入技能的世界。 那么,什么是技能呢?比如数字货币是一种技能,自动驾驶汽车是一种技能,数字化的装配线工人,机器人,数字化的客户服务,聊天机器人,数字化的员工为英伟达规划供应链。这可以是一个SAP的数字代理。我们公司大量使用ServiceNow,我们现在拥有了数字员工服务。因此,我们现在拥有了这些数字化的人类,这就是我们现在正处的AI浪潮。 4. 金融市场中存在一个持续的辩论,即随着我们继续建设AI基础设施,投资回报是否足够?你如何评估客户在这个周期中获得的投资回报率?如果你回顾历史,回顾PC和云计算,它们在类似的采用周期中,回报率如何?与现在相比有什么不同? 黄仁勋:这是个非常好的问题。让我们来看看。在云计算之前,最大的趋势是虚拟化,如果大家还记得的话。虚拟化基本上意味着我们将数据中心中的所有硬件虚拟化为虚拟数据中心,然后我们可以跨数据中心移动工作负载,而不必直接与特定的计算机相关联。结果是,数据中心的利用率提高了,我们看到了数据中心成本减少了两倍到两倍半,几乎是在一夜之间完成的。 接着,我们将这些虚拟计算机放到云中,结果是,不仅仅是一家公司,很多公司都可以共享相同的资源,成本再次下降,利用率再次提高。 这些年的所有进步,掩盖了底层的根本变化,那就是摩尔定律的终结。我们从利用率提升中获得了两倍、甚至更多的成本降低,然而这也碰到了晶体管和CPU性能的极限。 接着,所有的这些利用率的提升已经达到极限,这也是为什么我们现在看到数据中心和计算通胀的原因。因此,第一件正在发生的事情就是加速计算。因此,当你在处理数据时,比如使用Spark——这是当今世界上使用最广泛的数据处理引擎之一——如果你使用Spark并通过英伟达加速器加速它,你可以看到20倍的加速。这意味着你会节省10倍的成本。 当然,你的计算成本会上升一点,因为你需要支付英伟达GPU的费用,计算成本可能会增加一倍,但你将减少计算时间20倍。因此,你最终节省了10倍的成本。而这样的投资回报率对于加速计算来说并不罕见。因此,我建议你加速一切可以加速的工作,然后使用GPU进行加速,这样可以立即获得投资回报。 除此之外,生成式AI的讨论是当前AI的第一波浪潮,基础设施玩家(比如我们自己和所有云服务提供商)将基础设施放在云上,供开发人员使用这些机器来训练模型、微调模型、为模型提供保护等等。由于需求如此之大,每花费1
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在我们这里,云服务提供商可以获得5
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的租金回报,这种情况正在全球范围内发生,一切都供不应求。因此,对这种需求的需求非常巨大。 我们已经看到的一些应用,当然包括一些知名的应用,比如OpenAI的ChatGPT、GitHub的Copilot,或者我们公司内部使用的共同生成器,生产力提升是不可思议的。我们公司里的每一个软件工程师现在都使用共同生成器,不管是我们自己为CUDA创建的生成器,还是用于USD(我们公司使用的另一种语言),或者Verilog、C和C++的生成器。 因此,我认为每一行代码都由软件工程师编写的日子已经彻底结束了。未来,每一个软件工程师都将有一个数字工程师伴随在身边,24/7随时协助工作。这就是未来。因此,我看英伟达,我们有32000名员工,但这些员工周围将有更多的数字工程师,可能会多100倍的数字工程师。 5. 很多行业都在接受这些变化。哪些用例、行业是你最兴奋的? 黄仁勋:在我们公司,我们在计算机图形学方面使用AI。如果没有人工智能,我们无法再进行计算机图形学。我们只计算一个像素,然后推测其余的32个像素。也就是说,我们在某种程度上“幻想”出其余的32个像素,它们在视觉上是稳定的,看起来是照片级真实的,图像质量和性能都非常出色。 计算一个像素需要大量的能量,而推测其他32个像素的能量需求则非常少,而且可以非常快速地完成。因此,AI并不仅仅是训练模型,这只是第一步。更重要的是如何使用模型。当你使用模型时,你会节省大量的能量和时间。 如果没有AI,我们无法为自动驾驶汽车行业提供服务。如果没有AI,我们在机器人技术和数字生物学领域的工作也是不可能的。现在几乎每一个科技生物公司都以英伟达为中心,他们正在使用我们的数据处理工具来生成新蛋白质,小分子生成、虚拟筛选等领域也将因为人工智能而被彻底重塑。 6. 谈谈竞争和你们的竞争壁垒吧。目前有很多公私公司希望能打破你们的领导地位。你如何看待你们的竞争壁垒? 黄仁勋:首先,我认为有几件事让我们与众不同。第一点要记住,AI并不仅仅是关于芯片的。AI是关于整个基础设施的。如今的计算机不是制造一块芯片然后人们购买它并放入计算机中。那种模式属于上世纪90年代。如今的计算机是以超级计算集群、基础设施或超级计算机为名开发的,这不是一块芯片,也不完全是计算机。 所以,我们实际上是在构建整个数据中心。如果你去看一下我们其中一个超级计算集群,你会发现管理这个系统所需的软件是非常复杂的。并没有一个“Microsoft Windows”可以直接用于这些系统。这种定制化的软件是我们为这些超级集群所开发的,所以设计芯片的公司、构建超级计算机的公司以及开发这些复杂软件的公司,理所当然的是同一家公司,这样可以确保优化、性能和效率。 其次,AI本质上是一种算法。我们非常擅长理解算法的运作机制,并且了解计算堆栈如何分布计算,以及如何在数百万个处理器上运行数天,保持计算机的稳定性、能源效率以及快速完成任务的能力。我们在这方面非常擅长。 最后,AI计算的关键是安装基础(installed base)。拥有跨所有云计算平台和内部部署(on-premise)的统一架构非常重要。无论你是在云中构建超级计算集群,还是在某台设备上运行AI模型,都应该有相同的架构以运行所有相同的软件。这就是所谓的安装基础。而这种自1993年以来的架构一致性是我们能够取得今天成就的关键原因之一。 因此,今天如果你要创办一家AI公司,最明显的选择就是使用英伟达的架构,因为我们已经遍布所有的云平台,不论你选择哪台设备,只要它有英伟达的标识,你就可以直接运行相同的软件。 7. Blackwell在训练上快了4倍,推理速度比它的前代产品Hopper快了30倍。你们的创新速度如此之快,你们能否保持这样的节奏?你们的合作伙伴能否跟上你们的创新步伐? 黄仁勋:我们的基本创新方法是确保我们不断推动架构创新。每个芯片的创新周期大约是两年,在最好的情况下是两年。我们每年还会对它们进行中期升级,但整体架构的革新大约是每两年一次,这已经非常快了。 我们有七个不同的芯片,这些芯片共同作用于整个系统。我们可以每年推出新的AI超级计算集群,并且比上一代更强大。这是因为我们拥有多个可以进行优化的部分。因此我们可以非常快速地交付更高的性能,并且这些性能的提升直接转化为总拥有成本(TCO)的下降。 Blackwell在性能上的提升意味着,对于拥有1千兆瓦电力的客户,他们可以获得3倍的收入。性能直接转化为吞吐量,吞吐量则转化为收入。如果你有1千兆瓦的电力可用,你可以获得3倍的收入。 因此,这种性能提升的回报是无与伦比的,也无法通过芯片成本的降低来弥补这3倍的收入差距。 8. 如何看待对亚洲供应链的依赖? 黄仁勋:亚洲的供应链非常复杂并且高度互联。英伟达的GPU不仅仅是一块芯片,它是由成千上万个组件组成的复杂系统,类似于一辆电动车的构造。因此,亚洲的供应链网络非常广泛且复杂。我们力求在每一个环节上设计出多样性和冗余性,确保即使出现问题,我们也能迅速将生产转移到其他地方进行制造。总的来说,即使供应链出现中断,我们也有能力进行调整,以确保供应的连续性。 我们目前在台积电进行制造,因为它是世界上最好的,不仅仅是好一点点,而是好得多。我们与他们有着长期的合作历史,他们的灵活性和规模能力都令人印象深刻。 去年,我们的收入出现了大幅增长,这离不开供应链的快速反应。台积电的敏捷性以及他们满足我们需求的能力是非常了不起的。在不到一年的时间里,我们大幅提升了产能,并且我们明年将继续扩大,后年还要进一步扩大。因此,他们的敏捷性和能力都很出色。不过,如果有需要,我们当然也可以转向其他供应商。 9. 贵公司处于非常有利的市场位置。我们已经讨论了很多非常好的话题。你最担心的是什么? 黄仁勋:我们的公司目前与全球每一家AI公司都有合作,也与每一家数据中心有合作。我不知道有哪家云服务提供商或计算机制造商我们没有合作的。因此,随着这样的规模扩展,我们肩负着巨大的责任。我们的客户非常情绪化,因为我们的产品直接影响他们的收入和竞争力。需求太大,满足这些需求的压力也很大。 我们目前正全面生产Blackwell,并计划在第四季度开始发货并进一步扩展。需求如此之大,每个人都希望能尽早拿到产品,获取最多的份额。这种紧张和激烈的氛围实在是前所未有。 虽然在创造下一代计算机技术时非常令人兴奋,也令人惊叹地看到各种应用的创新,但我们肩负着巨大的责任,感到压力很大。但我们尽力去做好工作。我们已经适应了这种强度,并将继续努力。
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格隆汇
09-12 10:08
以太坊质押收益率是否太高?
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月,以太坊的安全预算高达 1100 亿
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的 ETH,约占 ETH 总供应量的 28%。交易所和金融应用程序也普遍采用质押功能,允许人们分配他们的 ETH 来保护以太坊网络。许多人认为质押是一种低风险的投资回报,这对 ETH 持有者很有吸引力。以太坊联合创始人 Vitalik Buterin 持有一部分 ETH 质押,尽管他仍有一部分 ETH 未质押。 随着通过流动性质押衍生品进行的质押越来越受欢迎,需要更好地量化不同平台的质押回报以及它们随时间的变化。一种方法是使用综合以太质押率 (CESR) 预言机信息流,这是一种标准化的链上以太坊质押率。在考虑质押趋势时,这可以作为有用的基准。更好地量化质押趋势并考虑其影响至关重要,同时还要指出为 ETH 持有者创造额外收入的好处。 为什么我们要考虑降低 ETH 的发行量? 尽管质押对于以太坊的安全至关重要,但也有令人信服的理由要求降低 ETH 的发行率。 1.安全性收益递减:超过某个点后,增加验证者对网络安全的贡献就会减少。边际效益会降低,而成本(主要是通过 ETH 发行)会继续上升。 2.验证者成本增加:随着质押的增多,硬件维护等运营成本也会上升。这些成本通常会转嫁给用户,使网络维护成本更高。 3.中心化风险:随着大型实体或质押池控制大量质押 ETH,中心化风险会增加。这可能会损害以太坊寻求维护的去中心化。 4.稀释和通货膨胀:过度发行新 ETH 来奖励验证者会导致通货膨胀,从而稀释现有 ETH 持有的价值。 质押的未来 质押,尤其是通过流动性再质押,正在迅速发展。随着以太坊的不断创新,更好地量化这一市场领域的趋势将变得非常重要。 来源:金色财经
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金色财经
09-12 10:08
【比特日报】10万亿资管巨头发话!特朗普胜率“意外”逆转 比特币冲破5.8闪现牛市陷阱?
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四(9月12日),比特币冲破58000
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,美联储下周降息25个基点的定价,提振了加密货币买盘。但管理着10万亿的资管巨头贝莱德(BlackRock)警告,美联储不会如预期大幅降息。美国前总统特朗普(Donald Trump)在电视辩论后,胜率意外逆转输给副总统哈里斯。分析师称,比特币短线上涨可能是一场“牛市陷阱”。#比特币最新消息# (来源:FX168) 贝莱德投资研究所(BlackRock Investment Institute)以Jean Boivin为首的策略师在报告中写道:“我们认为推动市场波动的因素有很多,由于一些经济数据较弱导致的衰退担忧再度抬头、美国大选前的紧张情绪,以及投资者为新股发行腾出空间而进行的获利回吐。” 他们补充道:“我们认为,美联储不会像市场预期的那样大幅下调政策利率。” (来源:Forbes) 美国8月份消费者物价指数(CPI)年率通胀率从7月份的2.9%降至2.5%,为2018年4月份以来的最低水平。8月份,不包括波动较大的食品和能源价格的核心CPI年率保持不变,为3.2%,符合预期。 月度CPI上涨0.2%,核心CPI上涨0.3%,创4个月来最大增幅,而两者均高于市场预期。Premier Miton Investors首席投资官Neil Birrell也认为,美联储下周降息50个基点的可能性受到了这份报告的重大打击,但这不足以阻止该行降息。 市场普遍预计,美联储将在9月17日举行为期两天的政策会议时降息,这是美联储在疫情爆发后的首次降息,可能预示着新一轮借贷成本降低和流动性增加的周期。 上周,美国8月非农就业报告新增14.2万,低于市场预期,引发了比特币价格暴跌,就业市场放缓加剧了人们对美联储等待太长时间才降息并可能导致经济陷入衰退的担忧。 Boivin写道:“我们认为,即使短期内通胀率正在向美联储的目标水平下降,中期通胀率上升也将限制美联储降息的幅度。经济增长担忧和通胀降温已将10年期国债收益率推至15个月低点,因为投资者已经预计到年底降息幅度将超过100个基点,未来12个月降息幅度将达到约240个基点,这意味着美联储将对经济衰退做出反应。” 美国大选方面,经历周三总统电视辩论后,特朗普似乎落在下风。据大型加密货币押注平台Polymarket数据,哈里斯11月胜率升至50%,而特朗普跌至49%,意外出现逆转,两人在辩论中一字未提加密货币。#美国大选# (来源:Polymarket) 资管巨头伯恩斯坦(Bernstein)分析师警告称,若哈里斯赢得11月的美国总统大选,比特币价格可能暴跌近50%至30000
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左右。 然而,若特朗普获胜,可能意味着由于特朗普最近对加密货币技术的接受,比特币价格将飙升至90000
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。 数字资产衍生品交易流动性提供商Orbit Markets联合创始人卡罗琳·莫隆(Caroline Mauron)向彭博社表示:“市场评估哈里斯赢得了辩论,尤其是在早期阶段,这导致加密货币价格小幅下跌。” 比特币技术分析 尽管CPI数据带来了变化,但它尚未对比特币产生重大影响,因为比特币在过去几个小时内一直保持57000
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的价格稳定。因此,定于9月18日举行的联邦公开市场委员会(FOMC)会议可能对加密货币市场的未来至关重要。 Glassnode每周报告显示,尽管收入下降,但比特币矿工的挖矿活动显示出了韧性。比特币的挖矿哈希率正在接近历史最高水平,仅落后1%。目前挖出一个区块所需的哈希数为338k exahash,报告指出,这是该资产历史上第二大难度。 (来源:Glassnode) 然而,交易员们并没有表现出类似的信念,因为比特币交易量自7月份以来一直在稳步下降。值得注意的是,交易所现货交易量在过去90天内有所下降,这更加证明了上个季度贸易活动明显下降的观点。 此外,衡量现货市场买卖净平衡的CVD指标显示,过去90天里投资者的抛售压力有所增加。 CoinChapter表示,比特币价格的一个关键关注点是巨鲸,特别是那些持有100000至100万枚比特币(红线)持有者的行为。 (来源:Santiment) 从历史上看,它们的不活跃通常先于价格停滞或下跌的时期,因为它们在推动主要价格趋势方面发挥着至关重要的作用。 此外,更令人担忧的是中型巨鲸(粉色部分为10000至100000枚比特币)的大量抛售,他们一直在稳步减持。这类投资者通常因其大量持仓而被视为主要的市场影响者,但他们已经显示出退出市场的明显迹象。 他们持续抛售比特币表明人们对比特币短期前景的悲观情绪日益加深。这种抛售加上更广泛的避险情绪,通常会导致价格长期下跌,因为流动性离开市场,主要持有者的需求减弱。 此外,CoinShares数据也证实了看跌情绪。比特币每周流出6.43亿
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,表明机构投资者可能对其短期前景失去信心。流入短期比特币产品的资金(390万
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)与流出量相比微不足道,凸显了市场的负面偏见。 (来源:CoinShares) 越来越多的资金流入对比特币价格反弹的押注,表明看跌情绪正在增强,投资者为进一步下跌做好了准备。 此外,虽然较小的散户投资者(黄色部分为100至1000枚比特币)增加了持仓,但这通常无法抵消较大投资者的抛售。散户投资者缺乏对抗鲸鱼清算的财力,因此不太可能阻止价格下跌。 比特币形成了称为“下降三角形”的看跌格局,分析师将下降三角形视为看跌延续模式,其特点是下降的上趋势线将价格走势压缩为更低的高点,而平坦的下趋势线则提供较弱的支撑。 (来源:CoinChapter) 这种设置加剧了抛售压力,因为反弹难以突破阻力,导致买家的购买意愿逐渐减弱。多头和空头之间的战斗通常以跌破下趋势线而告终。 交易者通过测量三角形最高点到平坦支撑线的垂直距离来估计潜在的下行空间,并将该距离从突破点向下投射。 近期,比特币价格跌破该形态,一度预示着看跌突破。然而,多头成功将价格推回到形态内,增加了出现多头陷阱的可能性。 如果比特币确认该模式,则代币可能下跌超过31%,目标接近39370
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。#VIP会员尊享#
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小萧
09-12 10:05
美国大选局势瞬息万变!哈里斯略胜一筹,拜登公开戴上支持特朗普的帽子
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度下跌18%,跌至IPO后新低15.3
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。 最终收跌10.47%,创下自6月28日以来的最大单日跌幅。 需要注意的是,该股隔夜的收盘价已经较3月的高点79.38
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下跌近79%%。 比特币一度下跌近4%,当日基本持平,包括加密矿商Riot Platforms在内的一些专注于加密货币的公司的股价也出现下跌。 哈里斯略胜一筹 在昨日的辩论中,特朗普和哈里斯在经济、移民、关税等问题上阐述各自施政计划。不过,他们的交流并没有太多可能影响市场的新内容。 辩论后,人们押注哈里斯获胜的可能性更大。博彩市场网站PredictIt的数据显示,特朗普赢得大选的概率降至48%。 对此,RBC Capital Markets驻新加坡亚洲外汇策略主管Alvin Tan表示,“普遍认为哈里斯赢得了辩论”。 “显然,哈里斯胜选并非板上钉钉,但特朗普获胜的可能性已经有所下降”。 盛宝银行外汇策略主管Charu Chanana认为:“随着市场情绪适应不断变化的政治动态,加密货币和能源股可能会面临阻力。” 会有第二场? 第一轮辩论取得不利局势之后,特朗普表示,他不愿意再与哈里斯进行辩论,而他此前还曾建议多增加几场辩论。 特朗普坚称:“我不愿意这样做,因为我在辩论中赢了很多。我不知道我是否想再进行一次辩论。” 不过,他并未完全否决掉再次辩论的可能性。特朗普表示,他会同意在NBC或Fox与哈里斯进行辩论。 “我愿意在NBC,我也愿意在Fox,但现在我们必须确定是否想这样做”。 而哈里斯的竞选团队却在辩论结束后立即表示,副总统“已准备好进行第二场辩论”。 对此,特朗普表示:“失败者、斗士、辩论者,他们总是要求重赛。我赢了辩论。” 拜登倒戈? 与此同时,一段拜登戴着支持特朗普竞选帽子的视频在互联网上疯传。 视频显示,拜登拿着一个红色的帽子,短暂戴在头上又拿了下来,帽子上印有“Trump 2024”。 对此,白宫发言人Andrew Bates回应称,拜登在9·11的纪念活动上,回顾了事件发生后美国的“两党团结”。然后,他呼吁在选举临近时应恢复这种精神。 Bates描述称:“作为一种姿态,(拜登)向特朗普的支持者赠送了一顶帽子,然后那位支持者说,本着同样的精神,美国总统应该戴上他的特朗普帽子,他短暂地戴了它。” 事情发生后,特朗普的竞选团队迅速抓住了这一点,并写道:“谢谢你的支持,乔!” “卡马拉在昨晚的辩论中表现太差了,拜登就戴上了特朗普的帽子。” 此外,拜登、哈里斯和特朗普罕见地在9·11事件发生地同框了,哈里斯和特朗普还握手并交谈了几句。
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格隆汇
09-12 09:58
突发大行情!
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/日元短线跳水约70点 日本央行官员连续两天“放鹰”
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亚太)讯 周四(9月12日)亚市盘中,
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/日元短线突然急跌约70点,日内一度转跌。此前日本央行委员田村直树表示,必须在2026财年的长期预测期后半段,将短期利率至少推高至约1%。 日本央行委员田村直树(Naoki Tamura)周四最新发表讲话称,需要及时且逐步地提高利率,当前市场对利率路径的看法是渐进的。 他认为,中性利率水平至少在1%以上;将根据物价目标的确定性调整利率。 田村直树指出,市场预期日本央行加息的速度非常缓慢,以这样的速度加息可能会进一步加大通胀上行风险。 田村直树称,必须在2026财年的长期预测期后半段,将短期利率至少推高至约1%,以稳定实现2%的通胀目标。 田村直树声称,他个人认为通胀上行风险加剧。日本可持续实现日本央行价格目标的可能性进一步提高。 日本资产对日本央行委员田村直树的鹰派言论做出反应。日本10年期国债期货一度下跌0.2%。日经225指数也在缩减涨幅。 田村直树讲话后,
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/日元自时段高点142.95大幅下挫,最低跌至142.25。 (
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/日元5分钟图 来源:FX168) 正如分析师Mary Nicola早些时候指出的那样,早些时候日元贬值导致的股市大涨,可能会让日本股市投资者承受更多痛苦。 FXStreet分析师Haresh Menghani指出,田村直树的鹰派言论重申了市场对日本央行在2024年进一步加息的预期,并为日元提供一些支撑。
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/日元也延续了近期的波动态势。周三在美国CPI数据公布后,
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/日元一度触及日内高点142.55,随后有所回落,收报142.28,日内下跌近0.1%。 在此之前,日本央行审议委员中川顺子周三重申,如果经济和通胀符合预期,日本央行将继续加息,推动日元走强。 中川顺子还指出,即便加息,金融条件依然会保持宽松。她还表示,央行需要关注价格上行的风险,目前实际利率处于非常低的水平。 在周三亚洲交易时段,
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/日元一度跌至140.71,为去年12月底以来最低点。
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tqttier
09-12 09:52
9月12日财经早餐:英伟达股价暴涨8%!欧央行利率决议来袭
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WTI原油涨2%。黄金日内下跌跌近30
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,报2511
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/盎司。 宏观要闻 美国8月核心CPI环比升至0.3%,9月降息25基点概率上升 美国8月CPI同比上涨2.5%,核心CPI环比意外升至0.3%,为四个月最大涨幅。华尔认为,住房通胀坚挺,美联储9月降息幅度不太会是50基点。CME显示,9月降息25个基点的概率上升至85%。 特朗普和哈里斯首场辩论结束,哈里斯表现或更好 特朗普和哈里斯的首场辩论结束,辩论期间美股期指集体下跌,
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指数加速走弱,显示哈里斯的表现更好。鉴于此次辩论没有带来重大影响,有观点认为,未来的就业数据和竞选活动相关言论将决定大选的最终结果。 日本央行理事表示将继续加息,日元汇率跳涨 日本央行理事中川顺子表示,只要经济符合预期,将继续加息。周三日元兑
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一度升破141,创年内新高。但美国银行表示,目前外汇市场的定价透支了美联储潜在降息幅度,并夸大了
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/日元利差收窄导致资金回流日本的前景。 飓风促使原油空头回补头寸,油价反弹 飓风Francine威胁美国路易斯安那州,墨西哥湾部分石油设施关闭,空头回补,令油价自8月下旬以来的凶猛跌势出现暂缓。同日数据显示上周EIA原油库存意外增加,但库欣原油库存再降上百万桶。 市场行情 美股:道指涨0.31%,标普500指数涨1.07%,纳斯达克涨2.17%。 欧股:欧洲STOXX 600指数收涨0.01%。德国DAX 30指数收涨0.35%。法国CAC 40指数收跌0.14%。英国富时100指数收跌0.15%。 债市:美国10年期基准国债收益率涨1.12个基点,报3.6534%。两年期美债收益率涨4.74个基点,报3.6415%。 商品:黄金跌0.21%,报2511.37
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/盎司。WTI原油涨1.53%,报66.76
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/桶;布伦特原油涨1.4%,报70.45
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/桶。 外汇:
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指数涨0.06%,报101.72。
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/日元跌0.04%,欧元/
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跌0.07%。 加密货币:比特币24小时内上涨0.40%,目前报57848.66
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。以太币24小时内下跌0.79%,目前报2361.78
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。 港股:恒指夜市期指收报17194点,升107点,较昨日恒指收市17108点,高水85点,成交15448张。国指夜市期指收报6019点,较昨日国指收市高水36点。 全球公司要闻 英伟达涨超8%!黄仁勋称Blackwell需求太旺 英伟达CEO黄仁勋说,英伟达AI芯片Blackwell供应的增速有限,这让某些客户倍感挫折,产品需求很大。消息传出后,英伟达(NVDA)股价日内由跌转涨,收盘涨8.15%,报116.91
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。 IBM乘AI东风悄然复兴,股价创历史新高 周三IBM涨2.2%,报209.89
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,股价创历史新高。此番超群表现正值IBM作为一家传统硬件公司努力将焦点转向软件领域,在投资者眼中,IBM正在成为一只押注AI热潮的稳健科技股。 伯克希尔再卖美银,但抛售步伐放缓 巴菲特旗下伯克希尔公司在上周五至本周二的三天内出售了580万股美国银行股票,价值约2.287亿
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。目前美国银行的持股已降至伯克希尔第三大持仓,排在苹果和美国运通之后。周三美国银行(BAC)跌0.71%。 巨星传奇单日大跌73%,公司回应称运营无问题 周三周杰伦概念股巨星传奇(06683)大跌72.24%,市值蒸发了56亿港元。公司之后发表声明,确认集团的业务营运维持正常,业务营运及财务状况并无重大不利变动,且控股股东的股权并无变动。 OpenAI新融资或助估值达1500亿
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媒体称,微软、苹果、英伟达参与OpenAI的65亿
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新融资,1500亿
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是获得新融资前的最新估值,OpenAI还商讨向银行借款50亿
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。若消息属实,意味着OpenAI的估值不到7个月涨近88%。 今日要闻前瞻 美国8月PPI。 欧洲央行公布利率决议。 美国上周首次申请失业救济人数。 IEA公布月度原油市场报告。 重点关注财报:Adobe(盘后)。 原文链接
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投资慧眼
09-12 09:39
浅谈web3社交赛道
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nd Tech团队总共获利约4000万
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。我不知道团队的实际人数和每个月的花费是多少。但根据一般加密项目的状况评估,从去年上线开始算起,如果不是乱花钱,4000万
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是可以够项目再支撑下去的。 如果一个真正有志于在这个生态中建设的团队而言,我认为团队完全可以再搏一搏,尝试其它路径。 前一段时间有消息指项目团队准备构建一条社交链。我虽然对这个思路持谨慎态度,但起码这也是一种尝试和努力,它总比放弃离开要好。 这个项目再怎么算到现在也才上线一年左右,加密生态中大把项目处境更为艰难、时间更久,但人家到现在都还在坚持、苦熬。 很多时候项目只要能熬到最后、能活下去,胜利的希望就大得多、成功的把握也就大得多。 Friend Tech从曾经的辉煌到现今的落寞,有很多值得我们观察和反思的地方。虽说这个过程令人唏嘘,但这也是生态发展中必不可少和正常的现象。 我们用不着因此而对生态的未来悲观。 来源:金色财经
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金色财经
09-12 09:39
通胀增长放缓 加密货币还有更多上涨空间
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份每加仑汽油的平均零售价为 3.51
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,而 7 月份为 3.60
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。下降了约 3%。更重要的是,2023 年 8 月的价格为 3.95
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。换句话说,你和我加油的费用比一年前少了 11%。 现在看看通货膨胀与零售汽油价格的密切关系…… 汽油价格约占总体 CPI 数据的 4%。它可以被视为衡量经济活动的指标,因为它是许多人日常使用的东西。换句话说,如果需求高,价格应该上涨,而购买量减少应该会导致价格下降。 8 月份汽油价格的年化变化甚至大于 7 月份 3% 的降幅。当 7 月份的 CPI 结果公布时,通胀率自 2021 年以来首次跌破 3%。这意味着当 8 月份的结果公布时,汽油价格应该会对总体通胀数据产生更大的拖累。 现在,虽然核心个人消费支出(本月晚些时候公布)是美联储首选的通胀指标,但 CPI 仍然是股市情绪的驱动因素。今天的结果与华尔街 2.5% 的预期一致。这一结果支持我们的央行降息的理由,降幅可能高达 50 个基点。 这一变化将压低我们的货币价值,推高以
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计价的风险资产价格。这将支持比特币和以太坊等加密货币投资的长期稳定上涨。 来源:金色财经
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金色财经
09-12 09:38
详解 a16z 最近投资的 PIN AI:用 Web3 改写 AI 格局 打造人机交互的未来
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划的入选项目,种子轮融资 1000 万
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,知名 VC 除了 a16z Crypto,还有斯坦福区块链加速器、Hack VC、Foresight Ventures。天使投资人包括 NEAR Protocol 创始人 Illia Polosukhin、Gitcoin 联合创始人 Scott Moore、Solana 基金会主席 Lily Liu、SUI/Mysten Labs 首席执行官 Evan Cheng、Worldcoin 研究工程师 DCBuilder 等。 刚读完了 PIN AI 三位联合创始人共同撰写的文章,发现它是近期除了 Sahara 外最吸引我的 Web3 AI 项目,应用场景非常有趣。(文章链接:https://www.pinai.io/post/pin-ai-the-open-platform-for-personal-ai) PIN AI 是一个开放式的 AI 网络,开发者可以在其中构建有用的 AI 应用。“Useful AI Applications”,<有用>是其产品重心。与 Web2 的 MultiOn、Jace.ai 这类 AI Agent 有点像,致力于向用户提供对日常生活有用的应用,实现用户提出的意图,比如线上购买商品、策划旅行、计划投资行为。 简单介绍下 Jace.ai,这是一个能自主完成浏览器任务的 AI Agent,基于 LLM 和其专有模型 AWA-1(Autonomous Web Agent-1),后者可支持 AI 在网页上执行操作。 Jace 最大的能力就是能自主规划任务,并代替用户在浏览器中执行操作。 举个例子理解应用场景,告诉 Jace,“我准备在 9 月 20 日去北京旅游一周,预算 5000 块,帮我规划一下”。Jace 会自动规划一个旅游计划,包括要去的景点、要住的酒店、要吃的美食。如果我同意这个旅游计划,接下来就会帮我预定所有的景区,在美团上找到性价比最高的酒店并下单。我只需要输入个人信息和一键点击付款即可。 其实 PIN AI 要做的就非常类似,与生成式 AI 最大的区别,就是这类 AI 项目主要关注用户的日常生活,而非工作。 一、解构 PIN AI 设计思路 简单来说,PIN AI = AI + DePIN PIN AI 网络由两种 AI 构成: 个人 AI(Personal AI):个性化的 AI Agent,可实时适应用户偏好。它是用户与代理服务的连接点,有点像协调员。用户可将其下载到手机或电脑设备上使用。 代理服务(Agentic Services):针对 Web2 平台在链上构建的 AI Agent,可在一些顶级 Web2 平台上执行任务,执行过程和完成情况记录在区块链上 官方还提到了外部 AI(External AI),可能在未来支持与其他 LLM 或 Web2 AI Agent 的交互。 PIN AI 架构核心: PIN Protocol,一种 DePIN 分布式数据存储网络,任何人都可以将自己的设备与网络相连接,分享数据。集成了基于 BERT 的模型,可在处理用户数据的各个阶段对数据匿名化,确保隐私并符合数据保护法规。 个人 AI 建立在其中。一方面为个人 AI 提供个性化数据,另一方面为代理服务提供最相关数据。 PIN Protocol 由三个组件构建: 1.私有存储和计算层:分布式存储数据,安全地存储用户分享的设备数据(包括照片、视频等),并使最相关的数据随时可供个人 AI、代理服务使用。用户可将自己的设备连接至该网络,提供设备数据,获得原生代币 $PIN 奖励。 2.数据连接器:使用 zk 技术来跟踪和验证连接到网络的用户数据。我认为相当于 PIN 网络的节点,节点运营商需要质押 $PIN 代币去做验证,而一些代币持有者可以质押代币到节点,二者都能获得代币质押奖励。 3.代理链接:旨在将个人 AI 与代理服务相匹配。由代理注册表和交易机制构成,前者用于跟踪性能指标,而后者“思考”如何将个人 AI 与代理服务相匹配(基于每个代理服务的成本、性能和完成质量) 用户使用模式/业务逻辑: 在用户使用时,提出某个具体需求后,PIN AI 会按照以下步骤来进行: 步骤一:个人 AI —— 收集用户提出的需求 用户向个人 AI 提出需求,个人 AI 将需求转交至 PIN Protocol 步骤二:PIN Protocol —— 做任务执行前准备 拆解用户意图为具体步骤,找到最适用和性价比最高的代理服务,检索最相关数据,提供给代理服务。(如果涉及多个 Web2 平台,则需将意图分拆给不同的代理服务) 步骤三:代理服务 —— 执行具体的步骤 步骤四:PIN Protocol —— 向用户反馈结果 毕竟日常生活需求大多时候需要金钱交易,在 PIN AI 中,资金流向应是: 用户向 PIN Protocol 支付 Gas 费用(个人猜测可能是为了激活本次意图交易)。由于 PIN Protocol 先拆解了用户意图,再索引和发送了与意图最相关的数据给代理服务,所以代理服务完成任务执行后,会将部分服务费作为小费回馈给 PIN Protocol。 所以,PIN Protocol 和代理服务都可以从用户给的服务费中抽成。 举个例子: 用户可下载个人 AI 到电脑或手机上,向个人 AI 提出需求,比如“在亚马逊上购买最便宜的 GTX 3080 显卡”,并支付费用(购买费+服务费+PIN Protocol Gas 费)。 个人 AI 将这个需求传达给 PIN Protocol。 理解和拆解用户意图后,PIN Protocol 会将用户的意图拆解为具体的任务步骤,与最相关的数据一同发送给代理服务。可能会同时存在数十个专门用户亚马逊购物的代理服务,因此 PIN Protocol 需要根据它们的成本、性能和往期完成情况来综合考量,选中最适用的一个。 由代理服务在亚马逊上找到性价比最高的 GTX 3080 显卡,并下单。完成后,会将意图拆解费和数据调用费支付给 PIN Protocol。PIN Protocol 和个人 AI 向用户反馈结果,向用户发送 PIN 代币作为奖励。 网络参与者 个人 AI 使用者:在电脑或手机上安装个人 AI,将个人数据连接至 PIN Protocol,能获得 PIN 代币奖励。 价值流转用户:像上述使用模式一样,用户进行了有价值的交易,也会获得 PIN 代币奖励。 PIN Protocol 节点:跟踪和验证连接到网络的用户数据。运营商需要质押,代币持有者可以质押代币到节点,二者都能获得质押奖励。 代理服务:开发者能赚取服务费。 二、核心开发团队 Davide Crapis - 联合创始人 区块链协议设计背景,有一部分 AI 背景 曾在 Lyft 担任高级数据科学家,设计和实施了激励分配算法,每年向乘客和司机发放 xx
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的增长激励。后来辞职后有一段时间是独立研究员,研究激励方案和代币分配。在创立 PIN AI 之前,他在以太坊基金会担任“稳健激励”方向的研究科学家。 曾开发过一个“消费者对投资/信贷产品利率敏感度”的机器学习模型,还曾在哥伦比亚商学院担任了四年机器学习方向的研究员和导师。加入过 Web2 开发者社区“南方公园”,探索大语言模型与区块链交叉领域。 Ben Wu - 联合创始人 运营背景,可能提供战略方向和 AI 产品 Idea 麻省理工毕业,Y Combinator 校友。在创立 PIN AI 之前,在雅虎的战略数据解决方案部门担任数据库和运营总监,负责大规模数据项目的运营和管理。 Bill Sun - 联合创始人、首席科学家 量化交易和 AI 背景 斯坦福大学数学博士,曾在 Google DeepMind 做 AI 研究。曾在一家华尔街资管公司做人工智能/量化交易股票投资经理。创建了 AI 研究组织 AI+Club,创建了 AI 技术社区 AGI House。a16z scout fund 的天使投资人。他也是 Generative Alpha 的创始人,做企业级 AI 解决方案。 三、思考与总结 第一次工业革命,机械释放了双手; 第二次工业革命,电力打破了日夜的界限; 第三次工业革命,互联网融合了虚实的边界。 AI 的出现被普遍认为是第四次工业革命的标志,而 AI Agent 是这场探索旅途中的船票,我们每个人都能登上这艘前往“人机交互”未来的巨轮。 在过去几十年里,互联网上每天都在发生大量的活动和产生海量的数据,然而,用户却没有掌握对这些数据的所有权。 iPhone16 刚刚发布,带来了 Apple Intelligence,但 PIN AI 有机会建立一个比 Apple Intelligence 更加开放的 AI Agent 生态系统。 在这其中,开发者可以通过开发创新的 Web2 平台代理服务获得奖励,这会催生出性能和质量越来越高的 AI Agent,引发创新浪潮。 而数十亿的手机用户不仅可以使用个性化的个人 AI,还可以分享设备数据来获得奖励。 用户的数据支撑起整个 PIN AI 生态,这就是用户的力量,也正是 Web3 的起点——去中心化和所有权。 希望能尽快看到 PIN AI 网络的落地以及带来的激励机制能否有效地发挥作用,让开源贡献者大军涌入其中,然后创造更大规模的创新浪潮。测试网可能会在 10 月推出,明年 1 月上线主网并 TGE,值得期待。 来源:金色财经
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金色财经
09-12 09:38
FPG 9月12日黄金/澳元 行情提醒
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预期从昨天下午的35%下降到了14%,
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指数也在昨日101.2低位拉涨至101.8。
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指数的上涨带动了黄金的下跌。 技术面上,黄金昨日在数据公布之前,有一次尝试去摸之前提到的区间上沿,日内最高位触及2529之后,出现日内短线价格三角收敛迹象。在数据公布之后金价直线回落回之前提及到的区间分水岭,最低触及2500整数关口,最终收盘收回2510附近。金价的走势符合之前提及到的在上方区域震荡。继续关注大区间2530-2470的价格震荡波动,以及2500-2508附近的支撑阻力,该预期把大区间划分称上下两部分。今晚将会公布PPI生产者物价指数,短线上对黄金可能有极大影响。 上方一线阻力2510,二线阻力2520,三线阻力2530. 下方一线支撑2508,二线支撑2500,三线支撑2493. AUDUSD H4 昨日公布了美国的CPI数据,数据显示通胀继续回落,并且好于预期,使得市场上对美联储6天之后的利率决议大幅降息50BP的预期减少。
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指数上行理应带动澳元的下行,不过澳元不降反升,成为昨晚数据之后短线和加元唯二上涨的货币。矿业作为澳洲的主要出口,在中国房地产和基建市场的需求下降后导致澳洲的出口减少,从进出口赤字和GDP停滞也反映出澳洲的经济现状并不景气。澳洲财长计划在9月内访华,一定程度上提振了澳洲经济的未来可能性。铁矿石的价格昨夜也从上涨2.5%目前处于90美金之上。 技术面上,澳元连续三天短线测试0.664附近支撑,晚间在数据公布之前下破最低触及0.662后快速拉回,收盘收回0.668附近。价格依然在之前提及到的区间震荡。关注0.668的阻力。 上方一线阻力0.668,二线阻力0.670,三线阻力0.671. 下方一线支撑0.666,二线支撑0.664,三线支撑0.662. # 此建议仅为一般性建议,未考虑到您的具体财务状况和需求。投资涉及风险,请务必谨慎评估。#
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