合約交易聯準會點陣圖中值：2026年將累積降息25個基點
BlockBeats 消息，12 月11 日，聯準會點陣圖顯示，在19 位官員中，有7 位官員認為2026 年不應降息，有4 位官員認為應累計降息25 個基點，有4 位官員認為應累計降息50 個基點，有2 位官員認為應累計降息75 個官員基點降息位官員認為應累計降息150 個基點。 (金十)
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AI時代中仍可捍衛的競爭優勢有哪些？
AI開始主導軟體開發，從寫程式到優化程式，技術領域的不確定性加速增加。 擁有專屬資料、進入壁壘以及權威背書等短期”護城河”仍然存在。 在不確定性中，行動勝過等待對未來的確定分析；及時調整比判斷未來重要。 行動創造信息回饋，驅動進程；不動則逐漸衰退，行動則探索機會。 AI的潛力顯而易見，即使在未來AI可能自我訓練或自主運營，人類的信任與社會性尚無可取代。 WEEX Crypto News, 當模型開始寫程式，改變成不可逆轉 不可逆轉的轉折點來臨，源於我先前的工作經驗。當時我在一間避險基金管理近二十人的團隊，外人看來這是一條穩定的上升之路。然而，我選擇了離開，組建一個僅數人的新創事業。這種決定起初被視為”職業自殺”，但近月的裁員潮及夜間編碼項目讓我的決定顯得不再荒謬。 量化金融教會了我：「對的方向」比確定性更為重要。當ChatGPT o1模型問世，讓我意識到轉變已不可逆。無須AI寫出完美無瑕的代碼，關鍵在於它能以更低錯誤率及更快速度代替人類完成此工作，一旦超越人類利率，寫程式這一職能將全面機械化。親眼見證o1能力，我確信未來將發生顯著變革。 AI時代仍然存在的”護城河” 一開始，我認為人工智能會逐漸侵蝕量化金融，但這過程相對緩慢。原因在於機構級的代碼幾乎無公開訓練數據。這讓我認為軟體開發像金字塔：底層是基礎編程工作，接著是具建築能力的高級工程師，再往上是專業開發者，如數據科學家、量化開發人員等。 然而，逐步發現頂尖模型公司最終會直接聘請行業專家來提供專業知識，這意味著短期內專業知識是護城河，長期則會被模型吸收。 以下幾類企業未來五年內可能不易被輕易動搖： 類別一：專屬資料 擁有大量專屬資料的公司難以替代。如大型多策略避險基金產生的大量數據：分析師研究、投資建議、市場見解、實際交易結果。這些數據能夠不斷改進模型，形成外部難以複製的競爭優勢。…
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