合約交易機構：華爾街預期聯準會將採取「鷹派降息」
BlockBeats 消息，12 月11 日，聯準會本週會議預計將下調基準利率，但此次降息可能帶有「鷹派」色彩。這意味著什麼？對摩根大通的交易員而言，需要觸及兩點：
一是點陣圖顯示聯準會預計明年僅降息一次；
二是聯準會主席鮑威爾指出通膨的擔憂依然存在，且未承諾後續的降息。 (金十)
猜你喜歡
舊指標失靈，三大新信號浮現：BTC真正底部或仍在6萬下方
在黑客松中遇见 OpenClaw 创始人：龙虾們還能做這些事情嗎？
黃仁勳最新播客全文：英偉達的未來、具身智能和Agent的發展、推理需求爆發以及人工智能的公關危機
AI 開始吞噬製造業｜Rewire新聞早報
當擴容提速時，以太坊基金會推出「Hardness」守住底線
Google、Circle、Stripe 紛紛讓 AI 花錢，2026Q1 支付巨頭們的喜與憂
1000億美元買工廠，貝佐斯和中東資本把AI的錢從雲端砸進車間
小米和MiniMax同時放大招，Agent定價戰正式開打
預測市場成為焦點，但 Perp DEX 卻在悄悄發揮其優勢。
市場低迷仍日賺百萬美元，pump.fun的收入是真實的嗎？
一文讀懂x402與MPP：Agent支付的兩條路線
速覽Alliance最新18個畢業項目：誰是下一個Pump.fun？
發美伊戰爭財的，不只預測市場
AI 的「銀行卡」，被巨頭們盯上了
早報 | 美 SEC 批准納斯達克證券代幣化交易；Animoca Brands 宣布投資 AVAX 代幣；Algorand 基金會完成戰略整合
Circle CEO最新訪談：穩定幣非加密貨幣
Circle於2025年成功上市，成為最重要的加密貨幣行業上市之一，CEO Jeremy Allaire認為穩定幣的潛力在於打造數位美元基礎設施。 訪談強調穩定幣對跨境支付效率革命的貢獻，尤其在土耳其等國，USDC的需求顯著。 Jeremy Allaire預測傳統銀行將逐步整合網路金融平台的新技術，以迎接未來的金融變革。 Circle不僅限於發行穩定幣，他們設想一個基於網際網路的金融系統作為全球金融基礎設施的未來。 AI和量子計算技術對未來財務安全的挑戰與機遇並存，量子計算將對現有加密技術帶來影響。 WEEX Crypto News, Circle的長期願景：為何Circle是一家“20年企業” Circle的成功上市標誌著2025年的一大亮點，CEO Jeremy Allaire強調長期願景是公司驅動力的核心。Circle作為受監管的穩定幣網路，目標是超越傳統的銀行系統，並在數字金融世界中確立自身的基礎地位。公司目前市值約200億美元，Allaire持有10%的股份，這使他在經歷了12年半的艱辛努力后倍感欣慰。然而，即使經歷了首次公開募股，Allaire仍堅信Circle尚處於早期階段。他強調，行業監管框架剛剛出台，需要多年的發展來真正顯現其價值。[Place Image: Screenshot of…
NVIDIA GTC 大會將於下週開幕，吸引30,000名來自190個國家的參與者及超過千場會議
NVIDIA GTC 2026 將於3月16日至19日在聖荷西舉行，吸引超過30,000名開發者和研究人員。 NVIDIA CEO 黃仁勳將在 SAP 中心發表關於加速計算和 AI 的主題演講。 主題為“AI 區塊結構”的會議將集中於能源、晶片、基礎設施、模型和應用五個層面。 會議包括超過60個實作實驗室和超過240家 NVIDIA Inception 初創企業的展示。 WEEX…
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。…
App