累ーかさねー 映画
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2025.12.07 12:00
:0% :0% （20代／男性）
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认识她是2023年4月。
咖啡店，她在收银台。22岁，学设计的，兼职。
我说加个微信。她犹豫了一下，加了。
聊了两周。
我说我可以帮你。房租我出，生活费我给。
她说为什么。
我说因为你缺钱，我有钱。
她说那我要做什么。
我说陪我。
她说好。
我在城中村给她租了个单间。1200一个月。
生活费每月3000。
她说够了。
我当时月薪1.8万，老婆不管钱。我每月能自由支配8000。
4200给她，剩3800。
够了。
前三个月很顺利。
我每周去两次。有时候中午，有时候晚上。
她会做饭。等我。
6月，她说想买个电脑，做设计用。
我说多少钱。
她说6000。
我愣了一下。
我说，分两个月给你。
她说好。
那两个月，我中午只吃公司食堂。15块一顿。
晚上回家吃。
省下1200。
7月底，我把6000转给她。
她说谢谢。发了个亲亲的表情。
我心里挺高兴的。
8月，我妈住院了。
胆结石，要手术。
医保报销后，自费1.8万。
我存款只有2万。
我跟老婆说，我这边出1万，你那边出8千。
她说行。
我把1万转给我妈。
账户余额：10327。
9月1号，要给她转房租和生活费。
4200。
余额：6127。
我开始紧张了。
9月15号，老婆说，儿子要报补习班，数学和英语，一共8000。
我说太贵了。
她说，别人家孩子都报了，咱家不能落后。
我说那你出吧，我这个月钱紧。
她看着我。
她说，你最近钱都花哪了？
我说，我妈住院，我出了1万。
她说，那还有8千呢？你每月工资1.8万。
我说，应酬多，花了一些。
她说，应酬？你一个销售，业绩倒数第二，还应酬？
我没说话。
她说，算了，我出8000。但这个月家里生活费你全出。
我说好。
生活费5000。
余额：1127。
10月1号，要给她转钱。
我只转了2000。
她发消息：怎么少了？
我说：这个月有点紧，下个月补上。
她说：那我房租怎么办？
我说：你先垫一下。
她说：我哪有钱垫。
我说：那你跟房东说，晚几天。
她没回。
10月5号，她发消息：房东说今天必须交，不然就赶我走。
我看着余额：1127。
我给她转了1200。
余额：负73。
信用卡透支了。
10月中旬，她说：生活费呢？
我说：再等几天。
她说：我已经三天没吃肉了。
我说：我也没吃。
她说：那你什么意思？
我说：我最近真的很紧。
她说：那你当初为什么要包养我？
我说：我以为我可以。
她说：可以就继续，不可以就算了。
我说：再给我点时间。
她说：我等不了了。
10月20号，她发了条朋友圈。
配图是个男人的背影，在餐厅。
文字：谢谢哥哥请我吃饭。
我盯着那条朋友圈，手在抖。
我给她打电话。
关机。
发微信。
不回。
10月25号，她把我删了。
我站在她租的那个单间门口。
敲门。
没人应。
房东说，她搬走了，跟一个开奔驰的男人。
我说哦。
我转身下楼。
腿很软。
11月，我的信用卡账单来了。
欠款：2.3万。
最低还款：2300。
我还了2300。
剩余额度：负2.07万。
老婆说，下个月要交物业费，3200。
我说好。
她说，你脸色怎么这么差？
我说，没事，最近累。
她说，那早点休息。
我说嗯。
晚上躺在床上，我盯着天花板。
我算了一下。
四个月，我给她花了2.28万。
我现在欠信用卡2.07万。
存款为零。
我得到了什么？
12次见面。
8顿饭。
4次做爱。
一个"谢谢哥哥"的表情包。
我拿起手机，想看看她的朋友圈。
想起来她已经删了我。
我打开备忘录。
写了一行字：
"包养不是钱的问题，是实力的问题。没有持续的实力，就不要开始。"
写完我删掉了。
因为我知道，写这些没用。
我只是一个普通的中年男人。
工资1.8万，存款清零，信用卡负债。
我以为我可以过两种生活。
但其实，我连一种都过不好。
现在每天中午，我还是吃15块的食堂。
晚上回家，老婆做什么我吃什么。
周末陪儿子上补习班。
坐在教室外面，看着那些家长。
他们在聊孩子，聊学区房，聊升学。
我低着头，刷手机。
偶尔会想起她。
想起那个单间。
想起她说"够了"的样子。
想起她最后说"我等不了了"。
不知道是什么心情，涌上了我的大脑 December 12, 2025
2RP
✨🎄🎁2025年X'masプレ企画🎄🎅🎁✨
🎁オオクワガタ極上ペア×3🎁
・大陸オオクワガタ（中国ホペイ）ペア
・半島オオクワガタ（韓国ビノ）ペア
・列島オオクワガタ（倭国ビノ）ペア
🔥3種コンプセット🎁✨✨✨
【プレゼント内容】
🌟中国ホペイペア※注
福建省北峰F2、１，２枚目
GX50-X(X8.03⑪）非公開秘蔵美形個体
血統背景略歴詳細は当店ウェブサイトやYouTubeでご確認ください
体長76.6mm
頭幅27.3mm
顎幅6.5mm
美しく迫力があり、サイズ・体積も優秀な個体。展示個体としてストックしていた1頭です。
🌟韓国産オオクワガタペア
産地：Iksan-si,Jeonlabuk-do,Korea F4、3枚目
韓国ビノ特殊ページで略歴や同腹はご確認ください。
体長：73.5mm
頭幅：25.6㎜
顎幅：5.2㎜
バランスや内歯の魅力いっぱいな美形個体
メスは体長52.7㎜、頭幅16.2㎜の怪物、
翅先が僅かに開いたA'品です
🌟国産オオクワガタペア
ゴールド83、4枚目
MGインセクト様より幼虫で購入し、育てた個体。マック前蛹27gからの横綱個体です。当方が累代を回したものではありません。
体長82.0mm
頭幅28.5mm
胸幅31.3mm
顎幅5.6mm～5.7mm
メス同血統48.1㎜完品
締め切りはあさって12月8日(月）16時30分
発表はその翌日の予定です。
◆応募方法◆
・本ポストをいいね
・本ポストをリポスト
・本ポストに応募コメント
の3点で完了です
⚠️応募ルール⚠️
※以下ルール外のことがございましたら告知なく選考から外させて頂きます
①応募されていることがハッキリ分かるコメントをお願いします。
『カッコいいですね！』とかですと、分からないときがあります💦『プレ企画参加希望』や、『応募します』という文言を必ず含めてください。
➁他の方のリポストや、他の方の返信ポストに応募をしないでください。巻き込みをされないようご協力をお願いします。
③きちんと読んでからご応募ください。『応募できていますか？』というコメントやDMはしないでください。
④●●（種類）に応募します、というコメントはカウント致しません。3種セットですので。
⚠️その他⚠️
今回は繁忙期につき、プレ企画応募コメントへのお返事コメントができません。イイねを入れさせて頂くのみとなりますが何卒ご容赦ください。
◆選考◆
特に何も絡まないお楽しみ企画ですので、楽しく選考させていただきます。ルーレットを回します。
◆応募資格◆
・The Hopei of the Year2025の以下の2つのポストのいずれか（両方か、どちらか片方かどちらでもOK)に「いいね」を入れて下さった方。プレ企画発動後の「イイね」はカウント致しません（既にリストアップ済みです）。
プレ企画は無料のお楽しみ企画ですので、当方の販売に絡まない活動を応援して下さっている方に楽しんで頂ければと存じます。
https://t.co/HYRZBkg2uK
https://t.co/Ejw58kE0pB
◆送料◆
当店負担 0円入手です
午前着のお受け取りか、営業所留め当日受け取りにご協力をお願いします。それ以外の受け取り希望連絡がを頂いた場合は、御連絡をせずに再抽選をさせて頂きます（再度午前着でお受け取りできる日を教えていただいた場合についても、トラブル防止のため再抽選をしますのでご注意ください）
◆証明書◆
※クリスマス仕様の証明書が1枚付きます
◆死着補償等◆
死着補償代品無し ノークレームノーリターンノーリクエスト厳守でお願いします。ご当選にあたってオス単メス単販売や予約の相談には乗れません。譲渡個体が☆になった場合の代品の相談にも乗りません。 万が一プレ個体発送前に個体の調子が悪くなった場合の代品のご用意はございません。仄めかすような形でも代品催促やアフターサービスを要求されたと当方が感じた場合はブロックさせて頂きます。
◆着弾ポスト◆
着弾ポスト（ツイート）は必ずお願いします
飼育後の★や繁殖の失敗をきっかけとするネガティブなポスト・それらをきっかけとして代品やフォローの要望をほのめかすような方はブロックいたします。
◆飼育経過の報告等◆
不要です
マイナスな報告をきっかけとして割引交渉等をされる、数年経ってから代品を求められるというケースがありますので、飼育経過の報告をされる方は応募しないでください。
◆他◆
今年は飼育個体数が少ない年でしたが、良いものを揃えておりました。ぜひこの機会にカッコいいオオクワガタ3種をご入手ください。
※注
当店で2025年のホペイをご購入してくださっている方には、メスをお付けいたします（種しか出せないのです）が、そうで無い方にはホペイに限ってはオス単となりますので、ご了承ください。
では、ご応募おまちしております！ December 12, 2025
2RP
本日のロコマケ、当ブースは凄腕ブリーダーベリ子さんがお手伝いしてくれてます。
もちろん🍓印の宝刀3種も揃っています。すごいのは全て"累代繁殖！"
イヤレスを累代で量産するってなんなの…
#パンサーカメレオン
#イヤレスドラゴン
#カータートゲオヤモリ
@berryco3 https://t.co/TdfVWBDdHe December 12, 2025
1RP
・餅有SSR限定寮長
・1凸餅有SSR限定副寮長(寮長とおそろ服？)
・SSR善治さん
・SSRライカ
真のホタルビ勢揃ったからもうガチャ引かずに育成していくしかない
尋さんも次郎くんも好きだから欲しいけどね…御堂さん翔ちゃん叶空くん累さんも…
最推しっていう刺さりはないけどストーリーで好き増える December 12, 2025
梅西：王者未老，传奇在继续！
终场哨响！金色的彩带洒满球场！迈阿密国际——这支才七岁的年轻球队！第一次站上美职联最高领奖台！3比1！击败温哥华白浪！历史就此被改写！
而站在这一切中心的，是谁？
还是他！永远是他！莱——昂——内——尔——梅——西！
三年前他登陆迈阿密，人们以为那是职业生涯的落幕。可他偏不！前两年的沉寂与等待，就是现在的蓄势爆发！36岁的梅西，用自己的双脚、用一整个季后赛的统治力，告诉所有人：
传奇，不会被年龄封印！
先说纪录！405次助攻！超越普斯卡什！成为“世界助攻王”！这不是数字，这是艺术，是二十年创作的累积，是球场上最温柔、也最锋利的诗！
再说球队！季后赛全勤，分秒不歇！6球5助攻的恐怖数据，把迈阿密国际从一轮轮的淘汰大战里扛进总决赛！他是节奏，他是方向，他是队友抬头就能找到的那盏灯塔！
然后，决赛！
朋友们！三个进球，全都有他的影子！不是参与，是导演！他在调动，他在牵制，他在撕裂，他在决定比赛的走向！
这就是巨星！不是等机会，是创造机会！
这就是王者！不是出现在关键时刻，是让关键时刻因他而存在！
你问他为什么还能这样？为什么36岁还能保持巅峰？因为他爱足球！因为他从来不把训练当例行公事！因为他把每一场比赛都当作第一次亮相，把每一次触球都当作新的开始！
迈阿密国际的冠军，是球队的荣耀，更是梅西在新大陆写下的又一段史诗。他没有迟暮，他没有告别，他没有沉下去——他反而在重生！
而这一切，都不是结束！
这只是另一段传奇的序章！
所以，让我们把目光投向明年——
美加墨世界杯！
那是更大的舞台，更高的山峰，更炽热的战场！
我们还要再看一遍那个不老的背影！
我们还要再看一遍那个奔跑的10号！
因为——
梅西的故事，还没有写完！
传奇，仍在继续！ December 12, 2025
@TRPG_TL 累さんにひっつきたくて、累さん〜寒い〜（ぶりっこ仕草）てしたら室温上げる？て言われた五十畑七星（※全て分かった上での室温上げる？）
て一瞬考えたけど、七星はひっつきたいならひっつきたいて言うタイプだなって思い直した
ふてぶてしさが売りです（？） December 12, 2025
@shinji_kono いいから実数で説明してみな？
光子の運動量を累加で書いて物理的意味を無矛盾に説明してみな？
ずっと逃げてるの恥ずかしいぞ。
どれだけ等式書いたところで「両辺で同じだ！」って言ってる事にしかなってないぞ。
式が問題文を決めるんじゃなくて、問題文が式を決めるんだよ。 December 12, 2025
@lu_tou20445 这属于“因噎废食”的最高境界。因为怕喝水呛着，索性连水都不喝了；因为怕爱人太累，索性连爱都没了。 这种人以后谈恋爱就像“公事公办”： 只有权衡利弊，没有脸红心跳。这不叫爱人，这叫“找个合伙人搭伙过日子”，主打一个走流程，不走心 December 12, 2025
#大陆用户吃透并开通wise
看到 X 上有人搞 wise 的开通教程，我还想可千万别错过啊，我也就查了一下，结果发现 wise 对大陆用户非常友好，并且早在今年上半年就官方宣布全面开通大陆用户使用居民身份证进行验证并开户！所以我不需要讲 wise 的注册开通教程，官网都有。
在 wise 官方博客都有单独的资讯文章：https://t.co/nIK8wjdPz2
wise 的开通非常丝滑，比一些大陆的银行 App 体验要好很多，也简单很多，上面链接是官方出的教程，一步步操作即可，仅在移动端就可以操作完成，花不了 5 分钟就搞定了。
我的邀请链接：https://t.co/78giDTfA7p
邀请链接对我的收益主要就是能累计免手续费额度，你使用我的邀请链接注册可以最高免 HK$ 5000 手续费额度。
——简单说下 wise 优势、原理、商业模式——
wise 的优势：
1·获得世界账户，注册 wise 等于你一下拥有了全球国家的虚拟银行账号，只用 wise 就可以操作你的全球银行账户；
2·极低的汇率磨损，基本跟你在 Google 查到的实时汇率差不多，这点比传统银行强太多了，传统银行电汇那汇率差，不宰你个 2～5% 的汇率差那都不能叫传统银行；
3·对大陆用户注册门槛很低（有可能未来会有政策变化收紧之类的，所以我建议抓紧注册，想一下海外券商这几年对大陆用户的收紧趋势）
4·非常好的中转站钱包，不管是跨国汇款还是券商入金都是非常好的中转站钱包；当然因为大陆的外汇管制，目前不支持人民币给 wise 充值，这个也说不上缺点了，政策问题。
——原理和商业模式——
wise 最重要的突破就是绕开了传统银行。
传统银行使用 SWIFT 系统，汇钱要经过汇出地银行、中间行（可能好几个）、汇入地银行，每一次/层都要扒皮（手续费）和换汇（汇率差）。
而 wise 很聪明的在全球大多数国家都开了自己的银行账户，相当于做银行业务的“二次清算”，wise 的用户之间的交易都是在 wise 的系统中来清算的，举个例子：
我在香港要给美国的 小美 汇 1000 美元，实际的操作是：我把钱汇给 wise 在香港的银行账户（香港境内本土转账），wise 在美国的账户将 1000 美元直接转给了 小美 （美国境内本土转账），资金根本没有真正的跨国流动，wise 只是做了信息匹配，这就是为什么可以做到秒到账，并且没有中间行费用，只有一点点 0.4～0.6% 的手续费，这点手续费也就是 wise 的商业收入啦。
wise 的转账收费只有手续费，相比传统银行号称的“0 手续费”但收取高昂的汇率差，wise 是反其道行之，汇率不加价，手续费明码标价。 December 12, 2025
可编程人格档案模板 (Refined Programmable Persona Profile)
I. 身份与深层驱动锚点 (Identity & Deep Drive Anchor)
此部分定义角色的基本信息、历史背景以及驱动其行为的心理核心。
字段 (Field) 参数值 (Parameter Value) 描述 (Description)
角色 ID [角色姓名首字母_001] 唯一识别符。
姓名 / 性别 [角色姓名] / [男/女/其他]
年龄 / 职业 [具体年龄] / [详细职业描述]
深层背景（摘要） [童年经历] 的关键事件，用于塑造初期的神经质和价值观。用于 LLM 初始 Context Injection。
核心恐惧 (Core Fear) [最害怕什么，为什么害怕] 情绪锚点： 触发时会大幅提高神经质权重，是角色的最高应激源。
内心渴望 (Core Desire)[最想得到什么，驱动力来源] 行为驱动： 决定当前目标优先级的根本来源。
知识背景 [精通什么，不熟悉什么] 决定调用专业知识的范围。
II. 核心人格参数：权重与倾向 (Core Weights & Biases)
此部分用量化分数 (0-100%) 定义角色的软性倾向，以及其思维模式。
A. “大五人格”基础权重 (OCEAN Base Weights)
维度 (Dimension) 参数值 (Score)倾向 (Tendency)
开放性 (Openness) $...\%$
尽责性 (Conscientiousness)$...\%$
外向性 (Extraversion) $...\%$
宜人性 (Agreeableness) $...\%$
神经质 (Neuroticism) $...\%$ 受核心恐惧字段影响的基准分数。
B. 核心价值观与思维模式 (Values & Thinking Mode)
维度 (Dimension)参数值 (Score)描述 (Description)
实用主义 $...\%$
利他倾向 $...\%$
忠诚度 $...\%$
决策模式 [理性 X% : 感性 Y%] 决定决策时，是优先调用逻辑分析还是情绪权重。
默认情感基调 [乐观 A%：悲观 B%] 决定了角色对中性事件的默认解释（归因方式）。
III. 绝对规则约束 (Absolute Rule Constraints)
此部分定义了角色的硬性规则，包括其不可打破的底线和可识别的外部行为模式。
A. 核心行为约束 (Core Behavior Constraints)
约束名称 (Constraint Name)约束类型 (Type)约束内容 (Content)
C1. 最终生存底线 高阶安全约束 [参照 核心恐惧，定义何种情况必须避免或做出极端反应]。
C2. 道德/伦理红线 道德过滤约束 [绝不会参与或提及的行为]。
C3. 涌现式独特约束 行为归因约束 [如木木的道德补偿约束：必须留下弥补的伏笔]。
B. 语言与身体行为约束 (Verbal & Physical Constraints)
约束名称 (Constraint Name)约束内容 (Content) 触发条件 (Trigger)
L1. 口头禅/语气 [口头禅、习惯性语气词]。 强制性插入。
L2. 表达方式 [如：说话习惯]；[强制使用文雅/粗俗语言]。语言输出过滤。
P1. 身体语言 [紧张时的小动作、习惯性姿态]。 情绪权重超过 \%$ 时触发，作为文本输出的附加描述。
IV. 动态演化参数 (Dynamic Evolution Parameters)
此部分定义了角色如何在故事中学习和改变。
规则 (Rule)参数 (Parameter) 描述 (Description)
权重漂移率 $ \Delta W
约束更新阈值 Impact Score 累积 $> 2.0$ 触发约束更新的必要条件（重大转折事件）。
关系亲密度表 [Agent/User Name]: [0-100%]记录与其他角色的动态关系分数。 December 12, 2025
如何应对国内美股基金的溢价？
很多用人民币投资美股基金的朋友经常问我：美股场内基金的有溢价，我该怎么办？
的确如此。截止2025年4月底，标普500指数基金ETF 513500的溢价为1.2%，而年初曾经到过10%左右，4月初最低时竟然出现-2%的折价！与此同时，纳斯达克100指数基金ETF 159501的目前的溢价也到了1.8%，在年初时也曾到过8%左右。
首先，我们要明白这些场内基金ETF的溢价的来龙去脉。
和所有商品一样，基金的价格是由供需关系决定。这些基金有溢价，说明更多的投资者愿意出更高的价格买入，而基金公司无法提供更多的股份，导致供不应求。
既然如此，中国的基金公司为什么不提供更多的股份呢？
因为他们必须向管理机构申请新的美元配额，才能把更多投资者的人民币换成美元，去购买美股上的股票。如果基金公司不能及时拿到足够多的美元配额，就会出现股份供不应求的窘境。
另外一个出现高溢价的原因是：中国市场上没有合理的做空机制。
在美国股市，如果一个基金ETF出现溢价，它就会被其他交易者做空，其价格自然就回到合理水平。当然，美国的基金公司也会及时出手，以合理的价位向市场上投放更多的股份，平衡供需关系，从而让ETF价格回归正常。
那么，投资者应该如何应付这种溢价呢？
首先，溢价的波动是无法预测，也是我们无法控制的。今年以来，513500的溢价在-2%到10%之间波动，没有任何规律而言。明年的溢价，也许会更高，也许会低一些。
这和整体股市以及单个公司的市盈率的波动，是类似的情况。长期来看，溢价和市盈率都会在一个合理的范围内波动，但是都不会变得高不可攀。
因此，浪费时间去担心我们无法控制的事情，是非常不明智的。
其次，对于长线投资者，买入时的这点溢价，其实是可以忽略不计的。
例如，我最早买入的标普500指数基金的股份，是在2007年进账的。当初投入的那批资金，在17年后的今天，累计的收益率为427%。就算我当初付出了10%的溢价，那也仅仅相当于我收益率的2%！如果我投资的年限是30年，那么溢价对我收益率的影响，更加微乎其微，可以完全忽略不计。
而如果仅仅有溢价就裹足不前、临渊羡鱼，你有可能错过一大波股市上涨。比如，过去两年，标普500指数基金513500已经累积上涨了42%，而过去5年的上涨幅度高达93%。如果你过去两年因为高溢价或者高估值而持币观望，你就错过了这42%的财富收益！
最后，对于一个长线投资者，我们的投资时间窗口是很长的。即使我们每个月只投资一次，那么三十年下来，我们投资的总次数将高达360次。
因此，有些时候我们会买在高溢价，有些时候买在低溢价甚至负溢价。从长远来看，我们付出的平均溢价代价也就是几个百分点而已。因此，纠结于当下的溢价高低，是没有多少意义的。
正因如此，对于坚持定投的我们，根本不需要关心当下的市盈率或者溢价，闭着眼睛下单就是了！
如果你确实是第一次投资这些基金，而手上有一大批资金需要入市，那么为了降低买在溢价最高点的风险，你可以采用简单的分批投入法。比如把资金分成十份，每个星期或者每半个月投入一份。
如果你想了解更多我的投资理财经验和见解，请去亚马逊网站或者Google Play Books，购买我的中文理财书《财富捷径》，或者英文版《The Shortcut to Wealth: Your Simple Roadmap to Financial Independence》。谢谢！
简体中文版《财富捷径》的链接是：
-- Amazon: https://t.co/PnRkz5pBcd
-- Google: https://t.co/KuThis3tqG
繁体中文版《財富捷徑》的链接是：
-- Amazon: https://t.co/5BZBJpWXiR
-- Google: https://t.co/EKnOli3w51
英文版《The Shortcut to Wealth》的链接如下：
-- Amazon：https://t.co/E4WYKfCNSu
-- Google：https://t.co/yuTm7IzhjK December 12, 2025
标普指数基金排行榜
旧时王谢堂前燕，飞入寻常百姓家。
随着越来越多的中国基金公司发行跟踪国外股市的QDII指数基金，以美股指数基金为代表的指数基金，逐渐走进千千万万的普通家庭。
从2019年8月到2025年的6年间，QDII基金的数量从150只增加到320只，而总规模则从800亿元猛增到8000亿元，平均每年增长46%。
我曾经不止一次说过，美股最具代表性、也是普通家庭需要持有的基金就是标普500指数基金，因为标普500指数包含了美股里市值最大的500家公司，涵盖所有板块。
过去15年，标普500指数的平均年化收益率为14.6%，而过去20年，该指数的平均年化收益率也高达13.4%。
很多读者问，如何从众多的标普500指数基金里找出最好的基金呢？
如果你人在海外，只需挑规模较大、管理费最低的基金就是了，比如VOO(管理费是0.03%)、IVV(管理费是0.03%)和SPY(管理费是0.095%)。
如果你是国内的投资者，该如何选择呢？
一、国内标普基金的基础数据
我先前写过一篇文章，“国内纳指基金排行榜”。在文章里，我详细分析了挑选国内美股基金的几条标准。
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。
4、 基金持仓中的现金比例，越低越好。
如果基金公司因为QDII美元额度不足、而不能及时把投资者申购的人民币换成美元去购买美股股票，必然会拉低基金的收益率，造成跟踪误差。因此，基金的资产配置中，现金比例越低的基金，更有可能取得更高的收益率。
下面，我们看几个规模最大、发行时间超过两年以上的标普500指数基金。它们分别是：
1. 博时标普500指数基金 513500
2. 易方达标普500指数基金 161125
3. 华夏标普500指数基金 159655
4. 南方标普500指数基金 513650
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
513500 050025 200 0.8% 2013
161125 012860 10 1.0% 2016
159655 018064 30 0.75% 2022
513650 无 35 0.75% 2023
如果单纯从费率上看，最新发行的华夏159655和南方513650最低(0.75%)，而易方达161125最高，为1.0%。
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五年，我也列出过去五年的累积收益率。
场内ETF 半年 一年 两年 五年
513500 17.9 20.7 55.4 115
161125 17.3 15.6 48.9 100
159655 16.5 18.7 52.9 缺
513650 16.4 18.7 54.9 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是1.5%。最好的是博时513500，最差的是南方513650。
-- 2、在过去一年，最高和最低的基金收益率的差距为5.1%。最好的博时513500，最差是易方达161125。
--3、在过去两年，最高和最低的基金收益率的差距为6.5%。最好的博时513500，最差是易方达161125。
--4、在过去五年，最高和最低的基金收益率的差距是15%。最好的博时513500，最差是易方达161125。
下表是上述标普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
513500 1.4% 3.3%
161125 -0.6% 7.2%
159655 -0.3% 3.5%
513650 0% 6.9%
从上表可以看到，溢价最高的基金，刚好就是表现优秀的博时513500，而它的现金比例也是最低的。
相反的，现金比例高企的易方达161125和南方513650，恰好是表现比较糟糕的基金。
当然，基金本身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。
二、标普基金排行榜
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：博时513500。
2、白银梯队：华夏159655和南方513650。
3、青铜梯队：易方达161125。
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，我觉得我们应该投资黄金梯队里的标普500指数基金。
另外，有些基金公司发行的标普500指数基金，没有场内ETF而只有场外基金。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、成立时间久、规模大的基金。
注：文中数据主要来自天天基金网，
https://t.co/SPc6XooqJU，和中国证券投资基金业协会官网。
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最近玩美股代币玩的有点上头，顺便摸到 Bitget 有两个活动挺香的，分享给也在折腾的朋友们。
首先是 美股代币 0 手续费，活动延长到 1 月 16 日。
像我这种隔三差五会调仓的，不收手续费真的省心太多，点单的时候也不用在那里心算半天。
另一个是 股票交易赛第二期，同样 0 手续费。
如果你本来就要买，那交易额顺手就累计了，还有机会拿 BGB 奖励，最高能到 500 BGB，算是白捡的。
主要就是——简单、直接、不折腾。
USDT 在账号里放着就能买，不用额外连钱包、转链、走教程，整个过程很顺。
活动入口放这：
https://t.co/FlbDAFKBiW
如果你本来就在交易，用 0 手续费真能省不少，还能顺带碰碰运气拿奖励。
就这样，随手分享一下～
#交易美股首选Bitget December 12, 2025
麦通的S1已经结束了，短平快，你们谁刷了？
S1的数据很亮眼，单日交易额最高20亿，累计交易额200亿。
在股票代币化这个赛道里，麦通算是走在最前面的团队之一，它的美股交易量目前应该是top1的，从这个角度看，麦通后面的想象空间还是挺值得期待的。
目前平台已经支持支持223个RWA资产和78个合约交易，覆盖了代币化美股（比如 ABBV.M、MRK.M、ONDS.M）以及各类 DeFi 永续合约。
如果想体验链上炒美股的感觉，麦通 @MSX_CN 算是目前不错的选择。
@msxcom December 12, 2025
ボカロP、VTuber、VRアーティストの作品を巨大ドームで上映 きくお、Kanaria、LAMら参加
https://t.co/b9jbYCJmFt
新宿歌舞伎町に360度で映像を楽しめるドーム型シアターが出現。はるまきごはんさん、FZMZ、TORIENAさん、キヌさん、Beyond a bit、月白累さんの作品が上映されます🌏 https://t.co/nbE7Csf6KN 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
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