・私は投資に深い興味を持っていないがこのnoteは強烈に面白く、映画や小説、マンガを含む表現のありかたについて思いをはせる切欠になった。

https://t.co/yHVa2lUkA5
以下とりとめのない感想。『』内は引用です。

1:石油の匂い、コーラの壜

『30年前の時価総額上位銘柄は、人々が暮らす街並みそのものであり、実体経済と密接に結びついた銘柄だけで占められていた。』
（石油、通信、小売、電気機器、製薬、コーラ、銀行）。
『2025年現在の時価総額上位は、Nvidia、マイクロソフト、アップル、アマゾン、メタ、ブロードコム、アルファベット（Google）、テスラなどで、ネットやITサービス、半導体などのテックカンパニーに大きく偏っている。』

出だしでいきなり、「なぜ現代の映像作家の多くがIT普及前を舞台にするのか」の解答が出た。絵にならないのだ。匂い、手触り、喉を通り抜ける液体の感触、といった思い出を喚起しないのだ。
実体経済は映画になる。販売店の内装、掃除機の轟音、石油の匂い、ぬるつき、火元と近づける映画内スリル。ノスタルジックであり、かつ、武器にもなるコーラの壜、銀行内で舞い散る札束。一方、Nvidiaの内部を映画にしましょうって、どんな天才でも無理だ。だってNvidiaは自前の生産設備を持ってないんだもん。アルファベット（Google）やメタを舞台にスリル、アクション、ラブ・コメディ？無理だよ。

いったい何人の映像作家が、監督が「スマホがあると成立しない」を口にしただろう。スマホを映画に出すと「動画の中に動画」になる。すれ違いも「浮気してるの？してないの？」も履歴で一発解決。時刻表を使った犯罪も消滅。スピルバーグ作品からルックバックまで、スマホがないからこその物語が日々量産されている。「ほんとは現代に生きる人間を描きたい」作家もやむなく少し昔を舞台にしている。

2:（マンガの中の）「一番つえーやつ」が消失、無意味に

私は5年くらい前から「現代舞台を倭国にして、強強の倭国人が世界を救うって物語はもう無理なんじゃないかな」と思い続けてきた。つまり、少年マンガってことなんだけど。

『30年前の米国時価総額上位企業はすでに多国籍化していたとはいえ、現代と比べればその活動の幅には限りがあった。
その防壁を取り去ったのがインターネットとソフトウェアだ。ITサービスの世界では、一旦支配的なプロダクトを誕生させることができれば、それを低廉な費用で複製し、インターネットを通じて世界中の顧客に瞬時に販売することができる。』

『世のクラウド化、DX化の進展と共に彼らの支配圏は拡大の一途をたどり、世界の国々はまるで米国に徴税されるかのように売上高を献上し続けている。』

『そのアップルの総還元性向が100%を超えているということは、この世のどこかで誰かがブランド料のたっぷり乗ったiPhoneを1台買うごとに、株主のポケットにその利益が丸々入ってくるということだ』

ちょっと考えてみましょう。孤高で孤独で最強の倭国人キャラがいたとしましょう。マンガの中に。その人も「支配的なプロダクト」を普段使いし、たっぷりとブランド料が乗ったデバイスを購入し、まるで「米国に徴税されるかのように」売上に貢献し続けている。

…………。うーん。山にこもるか？隠遁か？

「最強キャラ」だけではない。物語の中も「すげー金持ち」も甚大な被害を被っている。

「中川コンツェルンってすごいの？」
「ああ、Nvidiaより大きい」

ピンときますか。

『首位のNvidiaが4.3兆ドル、2位マイクロソフトと3位アップルが3兆ドル後半の時価総額』

円じゃないよ、ドルだよ。4.3兆ドル。しかも、半分以上の読者はNvidiaが何をやって、どんな収益構造で儲けているのか明確にイメージができないと思う。私もできない。

3:稚気・血

ほんの数冊だが、私が今年、経済関連の本を読んでいて一番ひっかかったのが「例えが子供っぽい」ことだった。
『ネットワーク国家』にせよ、ピーター・ティールの「世界統一独裁国家誕生の危機」にせよ、世界観がラノベなのだ。

いや、もうリアルがラノベになっていて、テックの巨人たちは現実に沿って発言しているだけなのかもしれない。にしても、世界観が「16、7歳の少年が考えたやつ」に思える。

note内でも紹介されている映画『世紀の空売り』の原作本を読んだとき意外だったのは、投資家マイケル・バーリが設立したサイオン・キャピタルのサイオンは、子供の頃好きだったファンタジー小説「シャナラの末裔（サイオン）たち」から取った、というくだりだった。
シャナラの末裔たち。エルフ、トロール、デーモン、聖なる樹、が出てくる物語。
私は頭が固くて古いので、「大人たちはそこに100万円、200万円を託すかな？」と咄嗟に思った。

note内で紹介されているビッグテックCEOたちの発言、

『グーグル：「過小投資のリスクの方がはるかに大きい」
Microsoft：「我々が築いてきた最大のビジネスのいくつかは、今後それほど重要ではなくなるかもしれない」「次の新たなプラットフォーム（AI）で勝利するほうが、過去の遺産を守ることより重要だ」
Meta：「もし数千億ドルもの無駄遣いをしてしまったら、それは非常に残念なことだと思います」「しかし、その逆の方がリスクは高いのです」』

も、「少年のようだ」と思う。大人がおらん。

急に古い話を持ち出して申し訳ないんだけど、チャーチルの第一次世界大戦の振り返り記って、実際に血が流れているのに全然「血の海だったのじゃ。屍は累々で勝者は血を浴びていたのだ」って書き方じゃないんだよね。
ただ、失った人数、武器、得た戦果を綴ってる。大人が書いてる。
ビッグテックの中の人や状況を書き綴ってある文章は往々にして、時々、読みようによっては、子供が子供に向けて書いてるように感じる。 December 12, 2025

「同位体観察日記」連載📸

第百七十七話は「台風の子」です。

さすが羽累、、！
仲直りして良かった😊

#可不 #星界 #裏命 #狐子 #羽累 #同位体観察日記 #KAMITSUBAKI_STUDIO https://t.co/wMgzvxirD1 December 12, 2025

今までの累次の地方創生云々が成果を上げていない原因を直視すべき。お金を受け取る側は常に同じオールドエコノミーの企業。受けが同じなら結果も同じ。もう一つの要因は推進体制の脆弱性、実施方法のノウハウの蓄積の遅れ。
地域産業政策の究極の方法、体制は、1999年制定の新事業創出促進法に基づく地域プラットホーム事業。小泉純一郎内閣の三位一体改革で一般財源化され多くの府県が放棄する中、尾崎正直副長官が知事をしていた高知県は頑ななまでに堅持してきた優等生。
ものの分かった地域振興の玄人が皆異口同音に評価するこの方式は、堀場製作所の堀場雅夫会長に率いられた京都市の先進的な取組みをモデルに全国に拡大したもの。
今度は、高知県をモデルにまず都道府県の推進体制の再構築を進めてはどうか。尾崎副長官には是非、地域プラットホーム事業の優れた思想、工夫の行き届いた設計を学んでいただき、令和の再構築をお願いしたい。 December 12, 2025

把这个代码公开了，因为okx信号策略不知道在干啥，给我断了，这个是今天刚把上面开的空单平掉了。

目前我继续跑吧，后面有变动会更新。

最近主要精力会放在搞把我的交易系统搞成《AI+交易》效果。就是各种写，把我能想到的全部写出来，顺便把我之前发布在推特的单子全部搞出来整理一下。

说一下效果：
默认名义本金10w💲，名义仓位1.5w💲，最高可开到2.5w💲

也就是1w💲十倍杠杆。理论上运气好第一单赚钱的话，2k💲就能开这个策略赚钱

如果趋势强度高了，会开1.5倍杠杆，也就是来到了15万💲的本金。

最近一年效果：大概就是一年2.5w仓位，赚2w💲。

盈利因子接近4

不说其他的了，你们自己看设置吧，反正是中文，自己调试去，希望大家一起搞一个好用的策略吧。

以下是代码👇：

//@version=5
strategy("动态狙击系统 v3.0 - 激进复利版",
overlay=true,
initial_capital=100000,
default_qty_type=strategy.fixed,
commission_type=strategy.commission.percent,
commission_value=0.075,
slippage=3,
pyramiding=0,
calc_on_every_tick=true,
process_orders_on_close=false,
max_bars_back=500)

// ==================== 激进版核心参数 ====================

// 你的激进风控配置
riskPercentage = input.float(3.0, "单笔风险比例(%)", minval=1.0, maxval=5.0, step=0.1, group="激进风控")
maxLeverage = input.float(1.5, "牛市最大杠杆倍数", minval=1.0, maxval=2.0, step=0.1, group="激进风控")
compoundingMode = input.bool(true, "启用复利模式", group="激进风控")
maxPositionPct = input.float(15.0, "最大仓位占比(%)", minval=10, maxval=25, group="激进风控")

// 你的激进止盈配置
breakEvenR = input.float(1.2, "延迟保本触发R", minval=0.8, maxval=2.0, step=0.1, group="激进止盈")
lockSmallR = input.float(3.0, "延迟锁利触发R", minval=2.0, maxval=5.0, step=0.1, group="激进止盈")
lockSmallLevel = input.float(1.0, "锁利位置R", minval=0.5, maxval=2.0, step=0.1, group="激进止盈")
lockBigR = input.float(6.0, "大利润触发R", minval=4.0, maxval=10.0, step=0.1, group="激进止盈")
lockBigLevel = input.float(3.0, "大利润位置R", minval=2.0, maxval=5.0, step=0.1, group="激进止盈")

// 利润回撤保护（激进版放宽）
useGivebackKill = input.bool(true, "启用利润回撤熔断", group="激进止盈")
givebackStartR = input.float(4.0, "回撤监控起始R", minval=3, maxval=8, step=0.5, group="激进止盈")
maxGivebackR = input.float(2.0, "最大允许回撤R", minval=1.0, maxval=4.0, step=0.5, group="激进止盈")

// 趋势过滤
trendEmaLength = https://t.co/AkTw2MlhBV(50, "日线EMA周期", minval=20, maxval=100, group="趋势过滤")
trendLookback = https://t.co/AkTw2MlhBV(20, "动量回看周期", minval=10, maxval=50, group="趋势过滤")
trendThreshold = input.float(5.0, "趋势阈值(%)", minval=2, maxval=15, group="趋势过滤")

// 入场设置
valueEmaLength = https://t.co/AkTw2MlhBV(20, "4H EMA周期", minval=10, maxval=50, group="入场设置")
atrLength = https://t.co/AkTw2MlhBV(14, "ATR周期", minval=7, maxval=21, group="入场设置")
pullbackAtrMult = input.float(1.2, "回调区ATR倍数", minval=0.5, maxval=2.0, group="入场设置")

// 止损设置
stopAtrMult = input.float(3.0, "止损ATR倍数", minval=2.0, maxval=5.0, group="风险管理")

// 激进版熔断（放宽限制）
dailyLossLimit = input.float(5.0, "日亏损熔断(%)", minval=3, maxval=8, group="熔断保护")
totalDrawdownLimit = input.float(25.0, "总回撤防御(%)", minval=15, maxval=35, group="熔断保护")

// ==================== 数据获取 ====================

// 日线数据
dailyClose = https://t.co/bMcX9ObkNK(syminfo.tickerid, "D", close, lookahead=barmerge.lookahead_off)
dailyClose20Ago = https://t.co/bMcX9ObkNK(syminfo.tickerid, "D", close[trendLookback], lookahead=barmerge.lookahead_off)
dailyEma50 = https://t.co/bMcX9ObkNK(syminfo.tickerid, "D", ta.ema(close, trendEmaLength), lookahead=barmerge.lookahead_off)

// 当前周期数据
h4Ema20 = ta.ema(close, valueEmaLength)
h4Atr = ta.atr(atrLength)

// ==================== 趋势过滤器 ====================

trendMomentum = (dailyClose - dailyClose20Ago) / dailyClose20Ago * 100
isBullishEnv = dailyClose > dailyEma50 and trendMomentum > trendThreshold
isBearishEnv = dailyClose < dailyEma50 and trendMomentum < -trendThreshold
isNoTradeZone = not isBullishEnv and not isBearishEnv

// ==================== 回调区识别 ====================

distanceToEma = math.abs(close - h4Ema20) / h4Atr
isBullPullback = isBullishEnv and close <= h4Ema20 + pullbackAtrMult * h4Atr and close >= h4Ema20 - pullbackAtrMult * h4Atr
isBearPullback = isBearishEnv and close >= h4Ema20 - pullbackAtrMult * h4Atr and close <= h4Ema20 + pullbackAtrMult * h4Atr

// ==================== 入场信号识别 ====================

bodySize = math.abs(close - open)
upperWick = high - math.max(close, open)
lowerWick = math.min(close, open) - low

isBullishCandle = close > open
isBearishCandle = close < open
isHammer = lowerWick >= bodySize * 1.2 and upperWick < bodySize * 0.5
isShootingStar = upperWick >= bodySize * 1.2 and lowerWick < bodySize * 0.5

// 做多信号
bullSignal1 = isBullishCandle and low < h4Ema20 and close >= h4Ema20
bullSignal2 = isHammer and low < h4Ema20
bullSignal3 = isBullishCandle and close > close[1] and distanceToEma < pullbackAtrMult
bullEntrySignal = isBullPullback and (bullSignal1 or bullSignal2 or bullSignal3)

// 做空信号
bearSignal1 = isBearishCandle and high > h4Ema20 and close <= h4Ema20
bearSignal2 = isShootingStar and high > h4Ema20
bearSignal3 = isBearishCandle and close < close[1] and distanceToEma < pullbackAtrMult
bearEntrySignal = isBearPullback and (bearSignal1 or bearSignal2 or bearSignal3)

// ==================== 核心：激进复利仓位计算 ====================

// 计算累计盈利率（用于杠杆触发条件）
cumulativeProfitPct = (strategy.equity - strategy.initial_capital) / strategy.initial_capital * 100

// 复利基数：使用当前权益而非初始资金
capitalBase = compoundingMode ? strategy.equity : strategy.initial_capital

// 基础风险金额（你的3%配置）
baseRiskAmount = capitalBase * riskPercentage / 100

// 杠杆触发条件：累计盈利>10%且当前是牛市
useLeverage = compoundingMode and cumulativeProfitPct >= 10.0 and isBullishEnv

// 应用杠杆倍数
effectiveLeverage = useLeverage ? maxLeverage : 1.0
leveragedRiskAmount = baseRiskAmount * effectiveLeverage

// 止损距离
stopDistance = stopAtrMult * h4Atr

// 计算合约数量
contractSize = leveragedRiskAmount / stopDistance

// 仓位占比限制
nominalValue = contractSize * close
positionPct = nominalValue / strategy.equity * 100

// 如果超过最大仓位占比，强制缩小
if positionPct > maxPositionPct
contractSize := strategy.equity * maxPositionPct / 100 / close

// 最终合约数
finalContractSize = math.floor(contractSize * 1000) / 1000
actualRiskAmount = finalContractSize * stopDistance

// ==================== 风控熔断机制 ====================

var float dayStartEquity = strategy.initial_capital
if ta.change(time("D"))
dayStartEquity := strategy.equity

dailyPnL = strategy.equity - dayStartEquity
dailyPnLPct = dailyPnL / strategy.equity * 100
isDailyCircuitBreaker = dailyPnLPct <= -dailyLossLimit

var float peakEquity = strategy.initial_capital
if strategy.equity > peakEquity
peakEquity := strategy.equity
currentDrawdown = (peakEquity - strategy.equity) / peakEquity * 100
isDefenseMode = currentDrawdown >= totalDrawdownLimit
// ==================== 持仓状态管理 ====================

var float entryPrice = na

var float currentStopLoss = na
var float riskUnit = na
var int profitStage = 0
var float maxR = 0.0
bool hasPosition = strategy.position_size != 0

bool isLong = strategy.position_size > 0
bool isShort = strategy.position_size < 0
// ==================== 开仓逻辑 ====================

canOpenLong = bullEntrySignal and not hasPosition and not isDailyCircuitBreaker and not isNoTradeZone and not isDefenseMode

canOpenShort = bearEntrySignal and not hasPosition and not isDailyCircuitBreaker and not isNoTradeZone and not isDefenseMode
if canOpenLong and finalContractSize > 0

leverageText = effectiveLeverage > 1.0 ? " [杠杆:" + str.tostring(effectiveLeverage, "#.#") + "x]" : ""
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=finalContractSize,
comment="激进多单 $" + str.tostring(actualRiskAmount, "#") + leverageText)
entryPrice := close
currentStopLoss := close - stopDistance
riskUnit := stopDistance
profitStage := 0
maxR := 0.0
if canOpenShort and finalContractSize > 0

leverageText = effectiveLeverage > 1.0 ? " [杠杆:" + str.tostring(effectiveLeverage, "#.#") + "x]" : ""
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=finalContractSize,
comment="激进空单 $" + str.tostring(actualRiskAmount, "#") + leverageText)
entryPrice := close
currentStopLoss := close + stopDistance
riskUnit := stopDistance
profitStage := 0
maxR := 0.0
// ==================== 激进分级止盈逻辑 ====================

currentR = 0.0

if isLong and not na(entryPrice)

currentR := (close - entryPrice) / riskUnit
maxR := math.max(maxR, currentR)
// 阶段1：延迟保本（1.2R）- 你的配置
if currentR >= breakEvenR and profitStage < 1
currentStopLoss := math.max(currentStopLoss, entryPrice)
profitStage := 1
// 阶段2：延迟锁利（3R锁1R）- 你的配置
if currentR >= lockSmallR and profitStage < 2
currentStopLoss := math.max(currentStopLoss, entryPrice + lockSmallLevel * riskUnit)
profitStage := 2
// 阶段3：大利润锁定（6R锁3R）- 你的配置
if currentR >= lockBigR and profitStage < 3
currentStopLoss := math.max(currentStopLoss, entryPrice + lockBigLevel * riskUnit)
profitStage := 3
// 利润回撤熔断（4R后回撤2R就平仓）
if useGivebackKill and maxR >= givebackStartR and (maxR - currentR) >= maxGivebackR
strategy.close("Long", comment="回撤熔断 峰值:" + str.tostring(maxR, "#.#") + "R")
entryPrice := na
profitStage := 0
maxR := 0.0
// 实时止损检查
else if close <= currentStopLoss
strategy.close("Long", comment="止损 R:" + str.tostring(currentR, "#.#"))
entryPrice := na
profitStage := 0
maxR := 0.0
// 趋势终结强平
else if dailyClose < dailyEma50
strategy.close("Long", comment="趋势终结 R:" + str.tostring(currentR, "#.#"))
entryPrice := na
profitStage := 0
maxR := 0.0
if isShort and not na(entryPrice)
currentR := (entryPrice - close) / riskUnit
maxR := math.max(maxR, currentR)
if currentR >= breakEvenR and profitStage < 1
currentStopLoss := math.min(currentStopLoss, entryPrice)
profitStage := 1
if currentR >= lockSmallR and profitStage < 2

currentStopLoss := math.min(currentStopLoss, entryPrice - lockSmallLevel * riskUnit)
profitStage := 2
if currentR >= lockBigR and profitStage < 3
currentStopLoss := math.min(currentStopLoss, entryPrice - lockBigLevel * riskUnit)
profitStage := 3
if useGivebackKill and maxR >= givebackStartR and (maxR - currentR) >= maxGivebackR
strategy.close("Short", comment="回撤熔断 峰值:" + str.tostring(maxR, "#.#") + "R")
entryPrice := na
profitStage := 0
maxR := 0.0
else if close >= currentStopLoss
strategy.close("Short", comment="止损 R:" + str.tostring(currentR, "#.#"))
entryPrice := na
profitStage := 0
maxR := 0.0
else if dailyClose > dailyEma50
strategy.close("Short", comment="趋势终结 R:" + str.tostring(currentR, "#.#"))
entryPrice := na
profitStage := 0
maxR := 0.0
// ==================== 图表显示 ====================
plot(dailyEma50, "日线EMA50", color=https://t.co/W9LQ9MN6qZ, linewidth=2)
plot(h4Ema20, "4H EMA20", color=https://t.co/e0Aaf28bjc, linewidth=1)
upperBand = h4Ema20 + pullbackAtrMult * h4Atr
lowerBand = h4Ema20 - pullbackAtrMult * h4Atr
plot(upperBand, "回调上轨", color=https://t.co/duXI7lEpR4(color.gray, 70))
plot(lowerBand, "回调下轨", color=https://t.co/duXI7lEpR4(color.gray, 70))
plot(hasPosition ? currentStopLoss : na, "动态止损", color=https://t.co/dIOECDNzBQ, style=https://t.co/p19xqwh0Vx_linebr, linewidth=2)
plot(hasPosition ? entryPrice : na, "入场价", color=color.white, style=https://t.co/p19xqwh0Vx_linebr, linewidth=1)
// 背景色：杠杆模式用深绿，普通牛市浅绿，熊市红色
bgColor = useLeverage ? https://t.co/duXI7lEpR4(https://t.co/rulpMKA568, 80) :
isBullishEnv ? https://t.co/duXI7lEpR4(https://t.co/rulpMKA568, 95) :
isBearishEnv ? https://t.co/duXI7lEpR4(https://t.co/dIOECDNzBQ, 95) :

https://t.co/duXI7lEpR4(color.gray, 97)

bgcolor(bgColor)
plotshape(canOpenLong, "做多", shape.triangleup, location.belowbar, color.lime, size=size.small)

plotshape(canOpenShort, "做空", shape.triangledown, location.abovebar, https://t.co/dIOECDNzBQ, size=size.small)
// 杠杆启用标记
plotshape(useLeverage and not hasPosition, "杠杆模式", shape.diamond, https://t.co/5DYgJjDGPX, color.yellow, size=size.tiny)
// ==================== 激进版Dashboard ====================

var table dashboard = https://t.co/tUjOGYdqfh(https://t.co/7soqemfmL4_right, 2, 12, bgcolor=https://t.co/duXI7lEpR4(https://t.co/lv48OjpjeR, 85), border_width=1)
if barstate.islast

// 标题
table.cell(dashboard, 0, 0, "激进复利版 v3.0", text_color=color.white, text_size=size.normal, bgcolor=https://t.co/duXI7lEpR4(https://t.co/dIOECDNzBQ, 50))
table.cell(dashboard, 1, 0, "高风险高回报", text_color=color.yellow, text_size=size.normal, bgcolor=https://t.co/duXI7lEpR4(https://t.co/dIOECDNzBQ, 50))
// 账户状态
table.cell(dashboard, 0, 1, "当前权益", text_color=color.white, text_size=size.small)
equityColor = strategy.equity > strategy.initial_capital ? color.lime : https://t.co/dIOECDNzBQ

table.cell(dashboard, 1, 1, "$" + str.tostring(strategy.equity, "#,###"), text_color=equityColor, text_size=size.small)
// 累计盈利

table.cell(dashboard, 0, 2, "累计盈利", text_color=color.white, text_size=size.small)
profitColor = cumulativeProfitPct > 0 ? color.lime : https://t.co/dIOECDNzBQ

table.cell(dashboard, 1, 2, str.tostring(cumulativeProfitPct, "#.#") + "%", text_color=profitColor, text_size=size.small)

// 杠杆状态

table.cell(dashboard, 0, 3, "当前杠杆", text_color=color.white, text_size=size.small)
leverageColor = effectiveLeverage > 1.0 ? color.yellow : color.gray
leverageStatus = effectiveLeverage > 1.0 ? str.tostring(effectiveLeverage, "#.#") + "x 🚀" : "1.0x"
table.cell(dashboard, 1, 3, leverageStatus, text_color=leverageColor, text_size=size.small)
// 基础风险（3%）
table.cell(dashboard, 0, 4, "基础风险", text_color=color.white, text_size=size.small)
table.cell(dashboard, 1, 4, "$" + str.tostring(baseRiskAmount, "#") + " (3%)", text_color=color.aqua, text_size=size.small)
// 实际风险（含杠杆）
table.cell(dashboard, 0, 5, "实际风险", text_color=color.white, text_size=size.small)
actualRiskColor = actualRiskAmount > baseRiskAmount ? https://t.co/W9LQ9MN6qZ : color.lime
table.cell(dashboard, 1, 5, "$" + str.tostring(actualRiskAmount, "#"), text_color=actualRiskColor, text_size=size.small)
// 趋势状态
trendText = isBullishEnv ? "多头 ▲" : isBearishEnv ? "空头 ▼" : "震荡 ■"
trendColor = isBullishEnv ? color.lime : isBearishEnv ? https://t.co/dIOECDNzBQ : color.gray
table.cell(dashboard, 0, 6, "趋势", text_color=color.white, text_size=size.small)
table.cell(dashboard, 1, 6, trendText, text_color=trendColor, text_size=size.small)
// 回调状态
pullbackText = isBullPullback ? "回调区 ✓" : isBearPullback ? "反弹区 ✓" : "等待..."
table.cell(dashboard, 0, 7, "回调", text_color=color.white, text_size=size.small)
table.cell(dashboard, 1, 7, pullbackText, text_color=(isBullPullback or isBearPullback) ? color.yellow : color.gray, text_size=size.small)
// 持仓状态
posText = isLong ? "持多 ●" : isShort ? "持空 ●" : "空仓 ○"
posColor = isLong ? color.lime : isShort ? https://t.co/dIOECDNzBQ : color.gray
table.cell(dashboard, 0, 8, "持仓", text_color=color.white, text_size=size.small)
table.cell(dashboard, 1, 8, posText, text_color=posColor, text_size=size.small)
// 当前R倍数
table.cell(dashboard, 0, 9, "当前R", text_color=color.white, text_size=size.small)
rColor = currentR > 0 ? color.lime : currentR < 0 ? https://t.co/dIOECDNzBQ : color.gray
table.cell(dashboard, 1, 9, str.tostring(currentR, "#.##") + "R", text_color=rColor, text_size=size.small)
// 历史最高R
table.cell(dashboard, 0, 10, "峰值R", text_color=color.white, text_size=size.small)
table.cell(dashboard, 1, 10, str.tostring(maxR, "#.##") + "R", text_color=color.lime, text_size=size.small)
// 止盈阶段
stageText = profitStage == 0 ? "初始" : profitStage == 1 ? "已保本" : profitStage == 2 ? "锁小利" : "锁大利"
table.cell(dashboard, 0, 11, "阶段", text_color=color.white, text_size=size.small)
table.cell(dashboard, 1, 11, stageText, text_color=color.yellow, text_size=size.small) December 12, 2025

【央行黄金采购加速】
全球央行10月购金53吨，创2024年11月来最高，较7月增194%，连续3月提速。
• 前10月累计254吨，年度或列本世纪第4。
• 波兰购16吨，储备531吨占外汇26%。
• 需求处历史高位。 https://t.co/TuP97lZpAJ December 12, 2025

📊 市场分析报告 (2025-12-06 15:00)

🔥 热点速递

• 美国SEC主席Paul Atkins明确表示代币化是资本市场未来，预计约2年内美国所有市场将迁移至链上结算，为区块链基础设施及RWA赛道提供顶级监管背书。
• 巴基斯坦财政部召开关于国家数字资产框架的高层协商会议，币安全球CEO Richard Teng等出席，显示新兴市场正加速推进合规许可制度，以吸引机构参与。
• Circle在过去一个月内累计增发100亿枚USDC，USDT发行量也显著上涨，表明市场对稳定币的需求急剧增加，可能预示着机构或大型投资者正在为入场做准备。
• 富达投资CEO Abigail Johnson公开承认个人持有比特币，并称其为现代储蓄的“黄金标准”，强化了主流机构对比特币的长期叙事。
• 倭国央行或在12月19日会议加息25个基点至0.75%，为1995年以来最高。日元走强可能触发日元融资的套利交易平仓，收紧此前支撑比特币反弹的流动性。

📈 投资机会
高潜力项目:

• RWA（真实世界资产）、机构服务、稳定币赛道被提及为今年大风口，但行业招聘数据显示其用人需求未同步激增，暗示这些领域可能处于高资本效率、技术驱动的早期爆发前夜，底层协议项目潜力巨大。
• Solana生态新NFT项目Regular Animals ($animals) 热度飙升，被社区视为潜在“注意力交易”标的，部分NFT售价达15-30k，合约地址已公布，周末可能持续吸引资金与关注。
• Solana生态迎来重大进展：其最大的数字资产国库管理方@FWDind已推出专有AMM协议‘BisonFi’，正式加入Solana日益繁荣的私有AMM赛道，为生态带来新的资产和流动性。
• 隐私赛道：Midnight ($NIGHT) 作为Cardano生态的合规隐私链，将于12月9日上线OKX现货交易，是近期重要的新资产上市事件。
短期机会:

• 链上数据显示，大型机构/基金（如Tom Lee的Bitmine）在ETH ETF资金净流出的背景下，持续于链上买入ETH（4小时前购入2.26万枚，价值约6867万美元），形成资金流向背离，可能预示短期价格支撑或套利机会。
• 稳定币（USDC、USDT）在过去一个月出现大规模增发（如USDC增发100亿），表明市场资金正在快速流入，可能推动加密资产价格短期上行。
• Solana链上Meme币Franklin The Turtle ($Franklin) 于5天前铸造，刚刚在Moonshot完成验证，市值约699万美元，可关注其因验证带来的短期关注度与流动性变化。
• 分析师JoshuaDeuk指出市场可能已从80K底部开启1-2周的缓解性反弹，直至FOMC和BOJ会议前，短期交易情绪可能转向积极。
长期价值:

• SEC主席关于“所有市场链上结算”的远景，极度利好区块链基础设施、跨链结算协议、合规身份KYC及资产代币化（RWA）解决方案的长期发展，这是明确的监管与技术融合趋势。
• 比特币作为“加密货币黄金标准”的叙事持续获得传统金融巨头（如富达）背书，强化其长期作为价值存储和储蓄工具的地位。
• 加密支付与汇款赛道在尼日利亚、巴基斯坦等新兴市场的持续渗透与立法推进，验证了区块链解决实际金融效率与包容性问题的长期价值，合规稳定币与本地法币通道是核心。
• 英国HMRC最新DeFi税务指南明确将USDC、USDT等资产存入DeFi不视为处置、不触发资本利得税，等同“no gain, no loss”处理，将降低合规成本、利好机构与散户采用，并推动英国DeFi流动性与借贷增长。

📊 数据洞察
链上数据:

• 稳定币发行量出现显著异动：Circle在过去一个月内增发100亿枚USDC，USDT发行量同步上涨。这种大规模、同步的增发通常预示着有大量新资金准备进入加密市场，是衡量市场潜在购买力的关键先行指标。
• 美东时间12月5日，所有九支以太坊现货ETF均录得净流出，总净流出7520万美元，其中贝莱德ETHA单日净流出即达7520万美元。这与机构地址的链上大额买入行为形成鲜明对比，需持续监控此资金流向背离及其对价格的影响。
• 巨鲸地址（0xC8af...）在ETH价格约3201美元时建立大量多头头寸（5.23万枚ETH，价值1.58亿美元），目前处于浮亏状态，其持仓成本区域可能成为关键心理和技术价位，需关注其后续操作。
• 需监控$FRANKLIN合约部署后的链上创建地址数、大额买入交易及流动性池增长数据，以判断是否为有机热度。
• 宏观层面，美国M2供应量持续创新高，与加密货币市场总市值存在长期相关性，是评估市场整体流动性的关键顶层指标。

（注：本报告基于市场信息分析，不构成投资建议）

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
15:00 December 12, 2025

@ponmirari @lancaster6beat1 累代の家臣は結構いる、どころか、魏書の列伝はほとんどが家系図だったりします。爾朱栄の先祖すら拓跋珪の時代に封爵されてますし。

一定以上の家門だと誰かに付くのを良しとしない、みたいな感じになってくるんでしょうね。 December 12, 2025

@uminin000dame @ko_ruiqua モントリオールよ、永遠に…

うみにんさんのポスト見て、私もコメント欄見に行ったら、ほとんどがお知り合い…そう、推しりあいや…！！
読書の気が合うってこういうことかあ…とほのぼのしました…！
累華さんすごく頑張ってた！ December 12, 2025

#みんな忘れてる

#LGBT理解増進法

これの御蔭で #LGBT が我が国で厄介な問題と化す事は先ず無くなり、当事者達も政治的な累が及び難くなった。

ありがとう #古屋圭司 https://t.co/gEIPqB1mxs December 12, 2025

「足元の石が語りかける、数十億年の記憶と真実」
https://t.co/zCHtB3lktP
私たちが踏みしめる地層の下には、地球誕生からの膨大な記憶が眠っています。地層累重の法則や示準化石といった科学的な鍵を用いることで、岩石の縞模様から太古の環境や生物のドラマを論理的に読み解くことが可能です。 December 12, 2025

商业航天产业链全景深度解析

“十五五”规划首次明确提出建设“航天强国”目标，并强化商业航天与深空经济的战略地位。

商业航天连续两年写入政府工作报告。

2024年中央经济工作会议提出“发展商业航天、低空经济等新增长引擎”。

2025年政府工作报告强调“推动新兴产业安全健康发展”，均将商业航天列为重点领域，体现政策从“鼓励发展”向“安全可控、高质量发展”的升级。
从产业区域布局来看，当前我国区域集群与跨界融合，三大产业带崛起，京津冀聚焦火箭研发、长三角深耕卫星制造、珠三角布局发射服务，形成“南箭北星”格局。

可回收火箭技术加速成熟

2025年已成为中国商业航天可回收技术的“验证元年”，多家民营火箭公司和体制内火箭均在进行可回收火箭的试验。

箭元科技元行者一号成功实现海上软着陆试验，蓝箭航天、天兵科技、中科宇航等民营火箭公司以及体制内火箭（如航天八院）均在进行可回收火箭的试验。

朱雀三号：蓝箭航天研发的一级可重复使用大型火箭，计划四季度首飞，目标实现一子级重复使用，将发射成本降至每公斤3万元以下。

天龙三号：天兵科技研制的液体运载火箭，已完成多项关键测试，核心发动机累计试车超10000秒，单台试车时长突破2000秒。

星云一号：深蓝航天计划2025年进行多次回收复用试验，2027年开启亚轨道商业化旅行。

引力二号：中科宇航研发的大型液体火箭，具备15吨运载能力，预计年底首飞。

随着航天器迭代升级，可回收发射技术实现规模化应用，有望将发射成本下降30%-50%。后续谁能实现高频复用以及把成本降到极致，并建立起可持续的商业生态，是决定未来太空经济版图的关键。

2026年我国商业火箭有望投入使用并逐步成为发射主力，最大瓶颈解决后，商业航天企业ROE能实现从底部开始向上持续抬升

卫星批产与星座组网提速

千帆星座：规划超1.5万颗卫星，已发射五批90颗组网卫星，2025年计划发射数百颗，采用“一箭多星”技术提升效率。

GW星座：国网星座预计2029年前发射约1300颗卫星，2035年完成约1.3万颗部署。

卫星制造能力：银河航天建立年产100-150颗中型卫星产线，研制周期缩短80%；吉利卫星超级工厂采用智能网格系统，量产速度提升10倍。

卫星批产与星座组网提速对商业航天具有战略级意义，有望拉动芯片、材料、传感器等零部件需求，发射服务与测控网络形成“发射-运维-回收”闭环，将供应链国产化率提升。

商业航天产业链

当前我国商业航天全链条生态加速形成。

上游：主要涵盖原材料的供应与管理，为整个产业链提供基础支持。

中游：涉及火箭制造、卫星制造、卫星发射服务以及地面设备的制造，是产业链中的核心部分，承载技术转化与产品实现的目标。

下游：主要聚焦于卫星的运营与服务，应用领域广泛，可细分为导航、通信和遥感等多个领域。
01
火箭关键技术

中国航天科技集团：主导80吨级液氧甲烷发动机研发，完成整机热试，验证变推力能力。

蓝箭航天：研发“天鹊”系列发动机，包括10吨级“天鹊-11”（通过整机热试）及80吨级“天鹊-12”（完成长程热试）。

九州云箭：开发“凌云”10吨级发动机（通过整机热试）及“龙云”80吨级发动机（完成整机热试）。

星际荣耀：研发“焦点一号”10吨级发动机（通过整机热试）及“焦点二号”80吨级发动机（完成燃气发生器热试）。

航天科工火箭技术有限公司：开发“鸣凤一号”10吨级发动机（通过整机热试）及“鸣凤二号”80吨级发动机（总装出厂）。

低成本箭体的制造

蓝箭航天：朱雀三号为蓝箭航天旗下火箭，“不锈钢+甲烷”的组合更注重复用寿命和未来可扩展性，这一设计与SpaceX的“星舰”在技术路线相近。

发射成本上，朱雀三号目标是将成本降至每公斤20000元以内，基本与猎鹰9号相当，并且支撑高频次回收任务。

高效的运载火箭测发

中国航天科技集团149厂提供运载火箭“装测发一体化”服务，覆盖产品验收、分系统测试、交付总装、发射场测试等全流程。蓝箭航天自建液体火箭总装工厂（浙江嘉兴）及发射工位（甘肃酒泉），实现测发流程自主可控。

02卫星制造

卫星制造是商业航天产业链中的核心环节，主要主要包括卫星平台、卫星载荷。

卫星平台

卫星平台的主要功能是保障卫星和有效载荷在空间正常工作的系统，包括控制、推进、结构等多个分系统。

控制分系统：核心组件有星敏感器、加速度传感器、飞轮和SoC芯片，相关布局厂商包括航天智装、天银机电、航天科技、芯动联科、国机精工和航宇微等。

航天智装：以宇航级芯片与地面仿真测试平台为核心，覆盖卫星平台的关键控制系统；

天银机电：生产的恒星敏感器是星敏感器的一种，用于卫星的姿态控制和导航；

航天科技：隶属于中国航天科工集团，是航天器控制分系统的重要参与者；

芯动联科：生产的高性能MEMS惯性传感器，在航天器的姿态控制和导航中发挥关键作用。

推进分系统：为卫星定轨、保持轨道和控制姿态提供动量，趋势是电推进。相关民营企业有国光电气、神开股份等。神开股份通过投资瀚氢动力等企业，布局商业航天动力系统领域；国光电气积极推进霍尔电推进器核心部件在商业航天中的应用。

结构分系统：以中心承力筒为核心承力构件，分为推进舱结构、通信舱结构和服务舱结构等，为卫星各系统提供安装基础和结构支撑。光威复材、楚江新材、应流股份等民营企业可提供结构材料。

上海港湾：通过其子公司伏羲炘空，在卫星制造环节中专注于能源系统和太阳翼的研发与制造，深度参与长光卫星“吉林一号”遥感卫星星座、时空道宇的吉利未来出行星座等多个重要卫星星座项目。

乾照光电：作为卫星能源系统的核心供应商，以砷化镓太阳能电池为核心，覆盖低轨卫星、高轨卫星及新兴应用场景。

此外，数管分系统：负责卫星数据的处理、存储和传输等，相关民企包括智明达、航天智装和鸿远电子等。测控分系统中，星图测控、航天电子、鸿远电子、国科天成等厂商在该领域重点布局；热控分系统中，瑞华泰可提供热控材料。
卫星载荷

卫星载荷也称为专用系统，是安装在卫星上，用于实现特定航天任务或科学目标的设备仪器或系统，是卫星的核心功能部分，决定卫星的应用领域和任务能力。

天线分系统

天线分系统的重要技术为有源相控阵、关键部件为T/R组件。

主要参与厂商包括航天环宇、天箭科技、铖昌科技、臻镭科技、国博电子、通宇通讯、陕西华达、富士达、复旦微电、航天电器等。

航天环宇：主要面向航天科技、航天科工等下属从事航天器研制的科研院所和总体单位，承担星载天线、星载微波器件、空间机构结构、星体结构等核心部组件；

天箭科技：从事高端装备制造，产品分为大功率固态发射机、新型相控阵天线、其他微波组件三类。

转发器分系统

转发器分系统的重要技术为星上处理技术、关键部件为功率放大器。

国光电气：产品为行波管、充气微波开关管、微波固态器等。

上海瀚讯：覆盖整个卫星通信载荷的研发与生产，包括转发器分系统。

振光风光、振华科技、航天电子等众多厂商在转发器分系统的核心细分环节（如功率放大器、信号处理模块）有所布局。

此外，佳缘科技在卫星产业链中聚焦于星间加密控制与卫星算力模块，作为国内唯一具备星间加密控制技术的企业，为卫星通信数据链提供端到端加密解决方案。

信科移动：卫星载荷的信号后端处理领域有所布局，提供通信载荷、信关站、核心网等多个产品。提出了业界首个基于5G的高低轨一体化网络架构和空口设计方案，完成业界领先的弹性可扩展5G星地融合网络方案设计。

整体来看，卫星整机制造作为商业航天行业的核心环节，技术门槛高、资金投入大，由航天科技等军工央企领航。

第二梯队国有科研院所和国企以以及第三梯队的部分民营企业共同为卫星制造提供了坚实的技术支撑。

长光卫星、微纳星空等企业实现微小卫星批量生产，单星成本降至百万级；航天科技集团主导大卫星总装，民营企业聚焦通信、遥感小卫星。

中科宇航、蓝箭航天等攻克液氧甲烷发动机技术，星河动力“谷神星一号”采用复合材料箭体，发射成本较传统火箭降低50%以上。
03卫星发射

卫星发射环节主要由火箭制造和发射服务组成。

火箭端

火箭系统主要包括推进系统、箭体制造、遥测系统、发动机制造、制导和控制系统以及安全自毁系统。

火箭制造领域呈现中美俄“三足鼎立”局面，全球火箭发射主要由美国和中国引领，分别占全球的52%和30%，其中美国因私营企业如SpaceX的创新而领先，中国稳居第二，与俄欧等其他国家或地区的差距已明显拉开。

中国航天科技集团有限公司和中国航天科工集团有限公司等国家队企业，在火箭制造领域具有强大的研发和生产能力。民营企业如蓝箭航天、星河动力等也在火箭制造领域加速布局。此外，超捷股份、高华科技、航天动力、斯瑞新材、九丰能源等都是火箭端重点参与企业。

卫星发射服务

卫星发射的商业模式以发射服务提供方作为核心，提供商业发射运载服务。

一方面需与卫星发射需求的公司对接，承接商业发射订单；另一方面需要同时对接火箭公司、发射场、保险公司

“国家队”航天科技集团、航天科工集团拥有强大的发射能力；国内有不少从事运载火箭整箭制造的民企，包括星河动力、蓝箭航天、星际荣耀、零壹空间等。

与运载火箭结构件相关的上市民营企业包括斯瑞新材/宝钛股份/博云新材（发动机原材料）、超捷股份（整流罩、贮箱等）、铂力特/华曙高科（火箭零部件打印工艺）、钢研高纳（其他结构件）、航天电器（高端连接器）、高华科技（火箭发射传感器）、九丰能源（甲烷燃料）。

其中，海南商业航天发射场二期项目于今年1月正式开工，预计2026年底完工，建成后发射场年总发射能力将达到60发以上。
04
地面设备：地面站+用户终端

地面设备主要包括固定地面站、移动地面站和用户终端。

地面站

地面站是整个卫星互联网系统的核心部分，负责发送和接收卫星信号，并对卫星网络进行管理，通常也称为地球站。

地球站通常通过招投标进行建设，国家有关部门或卫星运营公司发布招标公告，地面设备制造商自研自产或对外采购部件，进行总装，建成后招标方进行运营并提供服务。卫星地面站相关组件包括信维通信（天线及模组）、盛路通信（终端天线）、创意信息和雷科防务等，国睿科技承承担一系列气象卫星地面系统建设。

用户终端

用户终端是与用户直接相关的设备，负责接收和发送卫星互联网信号。

终端设备

终端设备包括手持终端和移动终端。终端设备一般由终端公司生产完工后直接销售给最终用户。

我国自主卫星移动通信系统的成熟将给我国卫星通信终端制造企业带来较大成长空间。产业链相关厂商包括盟升电子/金信诺/星网宇达/七一二（终端设备）、海格通信/华力创通（终端设备及芯片）、铖昌科技/国博电子（通信芯片）等。例如，七一二作为国内最早的军用无线通信设备的研发制造企业之一，实现了从短波、超短波到卫星通信等宽领域覆盖；海格通信是国内拥有全系列天通卫星终端及芯片的主流厂家。
05
卫星运营+应用和服务

商业航天下游主要包括卫星运营和应用服务。

卫星运营

从运营商角度，卫星运营企业模式可分为自建星座和租用星座两种
卫星运营须对卫星进行长期管理维护，以确保其提供稳定服务的过程。

卫星运营赛道壁垒较高，业务相对垄断，属于寡头垄断市场。中国卫通、航天五院等企业在卫星运营领域占据核心地位。

卫星应用服务

主要有卫星通信、卫星导航和卫星遥感三大领域。

卫星通信已成为偏远地区、海洋、航空等领域的重要通信手段；北斗导航卫星系统是中国自主建设的全球卫星导航系统；高分系列遥感卫星为环境监测、灾害预警等提供重要数据支持。

卫星通信是未来重点市场，发展低轨卫星通信是产业链的大势所趋。

卫星通信相关厂商包括震有科技（卫星核心网）、信科移动（手机直连卫星技术）、三维通信（卫星宽带互联网服务）等；卫星导航相关有北斗星通（导航产品）等；卫星遥感相关企业有中科星图（遥感IT服务）、航天宏图；智慧城市建设相关企业有长江通信和南京熊猫等。
05

太空算力

太空算力有望带动运载火箭、卫星制造、空间电源、星间&星地通信、空间芯片等产业链加速增长，将是航天强国战略的核心构成，对商业火箭的运载能力、发射成本及可靠性提高要求。

近期，马斯克宣布，SpaceX将在太空中建设数据中心；谷歌CEO宣布启动"ProjectSuncatcher"，计划于2027年发射首批太空AI数据中心原型卫星，旨在通过太阳能直接驱动TPU芯片在轨运行；亚马逊创始人贝索斯也表示，人类将能够在太空建造吉瓦级数据中心。

*免责声明：本文内容仅作为行业分析参考，不构成任何投资建议！ December 12, 2025

CoC『メアリ・アンは凶刃に伏し、』
作：グリュキネもろ美様
KPC/KP
京極楓禾/ユキトさん
PC/PL
槐/賭場里マキ
＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
▼END1
累卵継続でした！あたしこのシナリオすき！！(最悪)
ありがとうユキトさん https://t.co/i3QMPDCLPx December 12, 2025

ものづきさんがいるのに何してるんだ真実（累ちゃん登場回を読みながら） December 12, 2025

《古拉格群島》

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《古拉格群島》，全稱《古拉格群島：文藝性初探》，是由俄國作家、歷史學家亞歷山大·索忍尼辛所編著的一部反映蘇聯強制勞動和集中營生活全貌的非虛構作品，共三卷。本書於1973年第一次出版。

所謂“古拉格”，即“勞動改造營管理總局”，是蘇聯勞改制度的象徵。從1918年到1956年，那些分散在蘇聯廣袤大地上的各個勞改營像“群島”一般構成了這個國家的“第二領土”。

本書以“群島居民”的苦難經歷為線索，同時穿插了蘇聯勞改制度發展史中的大量資料，結構宏大，卷帙浩繁，充分顯示了諾貝爾文學獎得主索爾仁尼琴駕馭寫作的才華。書中既有激昂的控訴、憤怒的吶喊，也有尖銳的嘲諷、深切的訴說，是一部深刻理解蘇聯政治體制的重要的參考著作。

作者簡介
亞歷山大·索爾仁尼琴(1918—2008），
生於北高加索的基斯洛沃茨克市。
1941年蘇德戰爭爆發後應徵入伍，任大尉炮兵連長，兩次立功受獎。
1962年11月，經赫魯曉夫親自批准，處女作《伊凡?傑尼索維奇的一天》在《新世界》雜誌上刊出。
1968年完成《第一圈》及《癌症樓》，在西歐發表。
1969年被開除出蘇聯作家協會。
1970年獲得諾貝爾文學獎。
1973年12月，在巴黎出版了《古拉格群島》。1974年2月12日，蘇聯最高蘇維埃主席團宣佈剝奪他的蘇聯國籍，把他驅逐出境。
1989年，蘇聯作協書記處接受《新世界》雜誌社和蘇聯作家出版社的倡議，撤銷作協書記處於1969年11月5日批准的把索爾仁尼琴開除出蘇聯作協的“不公正的、與社會主義民主原則相抵觸的決定 ”。
1994年，應俄羅斯總統葉利欽的邀請，回到了俄羅斯。2007年，接受了普京親自頒發的國家級獎章。
2008年8月3日深夜，索爾仁尼琴由於心力衰竭在莫斯科逝世，享年89歲。

《古拉格群島》十小時全書深度解讀，亞歷山大·索爾仁尼琴泣血揭露蘇聯紅色帝國之下的人間地獄，白骨累累修築的血色天堂

這本書於1973年在巴黎引爆，其衝擊波不僅震動了克里姆林宮，更徹底撕裂了西方世界對蘇聯的玫瑰色幻想。索爾仁尼琴以天才般的筆觸，將蘇聯龐大、隱秘的集中營系統描繪成一片由無數死亡島嶼構成的“群島”，而本書，就是這片群島的航海圖與民族志。

我們將跟隨作者本人的腳步——這位從物理學家、衛國戰爭英雄到階下囚的傳奇人物，親歷他與227位幸存者的血淚故事。這並非一部小說，而是一次百科全書式的“文學調查”。從深夜的秘密逮捕，到非人的審訊；從冰冷的囚車，到血腥的暴動；從人性的墮落，到靈魂的攀登……我們將一章一章地，為您精讀這部作品的每一個細節

《古拉格群島》不僅是一部歷史的見證，更是一台剖析極權社會心理的CT掃描儀。它追問：一個號稱解放全人類的理想，如何異化為吞噬數千萬生命的怪獸？善與惡的邊界究竟在哪裡？那條線，是否就划過我們每一個人的心中？ December 12, 2025

@ko_ruiqua 累華さーん！温かいお言葉をありがとうございます！私がぎりぎりまで行動できないタイプなので、こんなことに🫠まだまだヤバそうですが、我慢出来ないので創作に浸りに来ました！反動でまほまどに連続コメントしちゃいましたが、お許しをっ December 12, 2025

来たる冬コミに向けて即売会用折りたたみ式陳列本棚を買う。
今回は落選者累々で弊社も委託が増えたため。
朝のスペース設営の前に組み立て練習。
工夫も多く白ライナーの綺麗な棚に仕上がるが、段ボール業界人として見るとシートが薄手で数回の使用前提に見える。 https://t.co/u8WoqexyUK December 12, 2025

『Dual~死遊病/名探偵宍流累 最後の事件~』
名探偵累ちゃんで遊んできました🔎
あっという間の4時間…！！
情報量の多さに頭をパンクさせながらもひとつひとつ整理をして考えていくのがとても楽しかったです✨️
推理も大好きだー！！ https://t.co/iJ8Oq62h3y December 12, 2025

Dual~死遊病／名探偵宍流累 最後の事件~

これ、めっちゃ楽しかった〜！本当に推理小説の中に入り込んで登場人物の1人になった気分で、4時間があっという間でした！
情報量が凄まじかったけど、整理していくの楽しすぎた！少人数シナリオは心置きなく推理に没頭できていいですね🤤 https://t.co/AOuh2jwcjm December 12, 2025

国内纳指基金排行榜

过去几年，随着更多的中国家庭开始投资海外股票市场，越来越多的中国基金公司发行了跟踪国际股市的QDII基金。

比如，在2019年8月，中国只有150只QDII基金，总规模仅为800亿元左右。到了2025年8月，QDII基金总数达到了320只，总规模增长到了约8000亿元。

也就是说，在6年内，QDII基金的总规模增长了10倍，平均每年增长46%！这种增长速度，令人瞠目结舌。

而其中，跟踪纳斯达克100指数的基金最引人注目。原因很简单：在过去二十年里，纳斯达克100指数的收益率远超标普500指数。比如，过去15年，纳斯达克100指数的平均年化收益率为19.5%，而标普500指数的平均年化收益率为14.6%，二者相差4.9%。

那么，我们如何挑选这些让人眼花缭乱的纳指基金呢？

一、纳指基金的基础数据

我先前分析过，在挑选指数基金时，我会考虑下面三个因素。

1、基金的规模，越大越好。

太小的基金，流动性就比较差。那么我们在场内交易的时候，付出的买卖价差成本就比较大。

2、基金的历史，越久越好。

毕竟，我们需要时间考察基金跟踪指数的能力。

3、 基金的费用，越低越好。

影响指数基金收益率最重要的参数就是费用。如果一个指数基金的资金全部用于持有指数里的公司股票，那么指数本身的收益率减去费用，就等于基金投资者实际能够取得的收益率。

因此，如果有两款基金跟踪同一个指数，而且跟踪误差相同，那么费用低的基金，往往更值得选择。

例如，美国的Invesco公司先后发布了两款纳斯达克100指数基金，分别是QQQ和QQQM。QQQM的管理费为0.15%，而QQQ的管理费是0.2%；前者比后者低0.05%。

截止2025年9月底，过去3年，QQQM的平均年化收益率是30.99%，而QQQ的年化收益率是30.93%。前者比后者高0.06%，这几乎和二者管理费率的差异（0.05%)一模一样。正因如此，我更推荐QQQM，而不是QQQ。

但是，当我们仔细考察国内的QDII基金时，上述逻辑似乎不成立了，费用并不能完全决定指数基金的收益率。下面我就仔细分析一下。

我们看几个规模最大、发行时间超过两年以上的纳斯达克100指数基金。它们分别是：

1. 国泰纳指基金 513100
2. 广发纳指基金 159941
3. 华夏纳指基金 513300
4. 华安纳指基金 159632
5. 嘉实纳指基金 159501
6. 大成纳指基金 159513
7. 招商纳指基金 159659
8. 易方达纳指基金 159696

下表是它们的基础参数，其中费率包括基金管理费和托管费。

场内ETF 场外 规模(亿) 费率 发行
513100 160213 150 0.8% 2013
159941 000055 260 1.0% 2015
513300 015299 90 0.8% 2020
159632 040046 95 0.8% 2022
159501 016532 70 0.6% 2023
159513 000834 60 1.0% 2023
159659 019547 50 0.65% 2023
159696 161130 28 0.6% 2023

如果单纯从费率上看，嘉实的159501和易方达的159696是最低的(0.6%)，而广发的159941和大成159513是最高的(1.0%)。由于159501的规模要比159696的规模大很多，因此，我先前更推荐159501。

可是，如果我们分析它们的收益率，就会发现它们的表现层次不齐。

截止到2025年9月底，这些基金半年、一年、两年的累积收益率如下。如果基金的历史超过三年，我也列出过去三年的累积收益率。

场内ETF 半年 一年 两年 三年
513100 26.3 29.2 65.4 123
159941 23.5 26.6 62.1 118
513300 23.1 26.0 62.5 115
159632 23.5 25.8 60.3 缺
159501 26.0 26.8 62.2 缺
159513 23.9 26.4 59.9 缺
159659 25.2 27.2 62.5 缺
159696 26.5 27.3 63.8 缺

从上表的数据，我们可以得出以下结论：

-- 1、在过去半年，最高和最低的基金收益率的差距居然高达3.4%。最好的是易方达159696，最差的是华夏513300，次差的是广发159941和华安159632。

-- 2、在过去一年，最高和最低的基金收益率的差距为3.4%。最好的国泰513100，最差的是华安159632，次差是华夏513300。

--3、在过去两年，最高和最低的基金收益率的差距为5.1%。最好的国泰513100，最差的是华安159632，次差是大成159513。

--4、在过去三年，最高和最低的基金收益率的差距是8%。最好的是国泰513100，最差的是的华夏513300。

很显然，单纯用基金费率的不同是无法解释上述收益率的巨大差异的。那么还有什么隐藏在背后的因素呢？

二、影响基金收益率的因素还有哪些？

我觉得最明显的因素是场内基金溢价的差距。如果两只基金最初都没有溢价，而当下基金A的溢价比基金B高，那么A目前的收益率就比B高。

另外一个因素是基金的持仓。众所周知的是，这些基金公司必须从国家外汇管理局那里拿到外汇额度，才能将投资者申购的人民币换成美元购买美股股票。如果基金公司当下没有外汇额度，就只能把人民币现金存在存款账户里，收取几乎可以忽略不计的利息。

这也解释了，为了尽量保持现金的比例低于一个阈值（通常是5%），基金公司不得不限制场外的申购数量，也就是限购，甚至短期关闭申购。当然，投资者在券商账户里交易场内基金是投资者之间倒手，不受基金限购的影响。

如果一个基金持有的现金比例过高，那么该基金跟踪指数的能力就大打折扣了。

比如，如果一个基金A把95%的美元持仓买入纳指成分公司的股票，而其余5%的人民币放在存款账户里，利息率仅为0.3%。如果我们排除溢价的波动，并不考虑分红税，该基金的理论收益率就是：

95% × 纳指指数收益率 + 5% × 0.3% - 基金费率

以2025年为例，从2025年初到9月底，纳斯达克100指数本身的收益率是17.9%。如果该基金没有溢价波动，基金的费率是0.8%，它的收益率就是：

95% × 17.9% + 5% × 0.3% - 0.8% = 16.2%

而如果有另一个有着同样费率的基金B，它的金比例只有2%，那么它的收益率就是：

98% × 17.9% + 2% × 1% - 0.8% = 16.7%

很显然，基金B比基金A的收益率高了0.5%！

由于在任何时候，各个基金公司获得的QDII资金额度不同，而且基金公司在不同基金之间分配的额度也千差万别，我们可以考察单个基金过去三个季度的平均现金比例。现金比例越低的基金，其潜在的跟踪误差就越小。

下表是上述纳指基金的当前的溢价和持仓中的现金比例。

场内ETF 当前溢价 平均现金比例
513100 3.4% 4.6%
159941 1.6% 8.8%
513300 0.8% 4.2%
159632 0.8% 8.0%
159501 1.0% 5.2%
159659 0.6% 3.0%
159513 0.8% 16.8%
159696 1.1% 3.2%

从上表可以看到，溢价最高的基金，刚好就是表现优秀的国泰513100，而它的现金比例也是相对较低的。

而存款比例最低的基金，就是成立较晚、规模较小的招商159659和易方达基金159696。而易方达159696半年的表现也刚好最为亮眼。

相反的，现金比例高企的大成159513、广发159941和华安159632，恰好是表现比较糟糕的基金。

这些数据，再次印证了我的假设：除了费率之外，溢价波动和现金比例也导致了这些基金收益率的巨大差异。

当然，基金价格的溢价是可以波动的，而基金公司在未来获得外汇额度的数量，也是无法预测的。如果一个基金公司突然获得了大批外汇额度，也有可能把现金比例降下来。

三、纳指基金排行榜

综合考量费率、近期跟踪误差和规模，我们可以做一个简单的排行榜。

1、黄金梯队：国泰513100、嘉实159501和易方达159696。

2、白银梯队：招商159659和广发159941。

3、青铜梯队：华夏513300、华安159632和大成159513。

当然，这个排行榜会在未来发生变化；影响因素包括新基金的加入、基金费率的调整、基金公司获得新投资额度的差异等等。

而在当下，我觉得我们最好投资黄金梯队里的纳指基金。

另外，有些基金公司发行的纳指基金，没有场内ETF而只有场外。我们可以用同样的标准选择基金，尽可能挑选低费率（包括管理费、托管费、申购费和赎回费）、低现金比例的基金、成立时间久、规模大的基金。

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