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英国2月零售销售下滑有所缓解

降幅将略有回升，达到-15。CBI首席经济学家Martin Sartorius表示，“在今年开局极为沉闷之后，2月零售活动的低迷有所缓解。尽管如此，由于预计下月销售额将继续下滑，零售商仍在计划减少员工人数和投资。”CBI季度数据显示，截至2月的一年中，销售价格通胀率为+54，为2021年5月以来最弱，远低于去年11月的+73。2月早些时候公布的官方数据显示，由于消费者恢复了部分消费欲望，英国1月零售销售创下近三年来最大增幅，这表明英国经济可能迅速摆脱去年下半年的衰退。

金融界2024-02-26

中原银行两任董事长接连“落马”！吸收合并一年，2023年上半年不良率仍高达2.19%

开信息显示，徐诺金1963年5月出生，经济学博士，享受国务院特殊津贴专家。在掌舵中原银行前，曾长期供职于央行。1987年在央行海南分行、广州分行工作。后先后担任央行梧州市中心支行党委书记、行长兼国家外汇管理局梧州市中心支局局长，央行东莞市中心支行党委书记、行长兼国家外汇管理局东莞市中心支局局长，央行广州分行党委委员、副行长，央行调查统计司副司长，央行调查统计司巡视员等职。2015年8月起，任中国人民银行郑州中心支行党委书记、行长，国家外汇管理局河南省分局局长。 2021年9月徐诺金以中原银行党委书记的身份亮相，不久后获选为该行董事长，2023年4月，中原银行公告称，徐诺金因工作调动辞任。然而，令人意外的是，离任尚不足一年，徐诺金就因涉嫌严重违纪违法被调查。而此前，中原银行首任董事长窦荣兴已被开除党籍和公职。1963年3月出生的窦荣兴比徐诺金年长两个月，2014年12月中原银行成立之初，窦荣兴便开始担任该行党委书记、董事长，主持全面工作。然而任职7年后，2021年8月25日，中原银行发布的公告显示，由于工作调整，窦荣兴辞去中原银行相关职务。紧接着，窦荣兴被撤销全国政协委员资格。2022年6月，据中央纪委国家监委网站披露，窦荣兴被“双开”。因此，2021年9月赴任中原银行的徐诺金，可谓“临危受命”。然而，徐诺金也因涉嫌严重违纪违法被调查，接连两任董事长“落马”把中原银行推至风口浪尖。吸收合并一年，不良率仍远高于监管平均值除高管变动之外，中原银行吸收合并后的业绩变动也值得关注。在徐诺金任职期间，中原银行完成了对三家城商行的吸收合并。中原银行成立于2014年12月23日，是河南省级法人银行。2017年7月19日，在香港联交所主板挂牌上市。2022年5月25日，经原银保监会批准，正式吸收合并洛阳银行、平顶山银行及焦作中旅银行。吸收合并工作完成后，中原银行资产规模显著增长，2022年资产规模达到13267.36亿元，同比增长72.7%，成为河南首家突破万亿资产规模的城商行。到2023年上半年，总资产进一步增长到1.36万亿元，相比上一年期末增长2.7%。然而就业绩情况而言，2023年上半年中原银行“增收不增利”。根据中期业绩公告，2023年上半年中原银行营业收入135.51亿元，同比增长30.2%，归属于本行股东净利润20.02亿元，同比减少4.4%。在资产质量方面，中原银行的表现也有提升空间。截至2023年6月30日，中原银行不良贷款余额为人民币158.71亿元，不良贷款率为2.19%，较上年末上升0.26个百分点，远高于国家金融监管总局公布的1.62%的上半年行业平均水平。然而从拨备覆盖率指标来看，中原银行该指标为150.51%，比上年末下降6.57个百分点。仅刚满足监管部门要求的150%拨备覆盖率基本标准。

金融界2024-02-26

小心美国通胀爆出“意外”！荷兰国际集团：美元最后一轮支撑来袭 6月降息已消化80%

：拉加德在周五CPI前发表讲话 ING经济学家预测，周五欧元区消费者物价指数(CPI)数据将与共识一致，即总体利率为2.5%，核心利率为2.9%。核心通胀率降至3.0%以下，可能会促使欧洲央行鸽派人士提高声音，但管理委员会内部的共识似乎是等待2024年初的工资数据，然后再采取措施放松政策。该机构称：“顺便说一句，风险可能倾向于欧元区部分地区CPI走强，例如正在重新征收能源税的法国。” “由于周四强劲的个人消费支出，我们预计美元将迎来良好的一周。在此之前，欧元/美元可能很难找到方向感并继续徘徊在1.0800重力线附近。” 周一，值得关注的是欧洲央行行长克里斯蒂娜·拉加德参加欧盟议会的全体辩论。政客们通常会施加压力，要求尽早放松金融状况，但拉加德在看到2月份CPI数据前，可能不会大幅改变她的鹰派语气。英镑：英国央行发言人成为焦点本周英国数据方面非常安静，焦点将集中在英国央行的几位发言人上。正如最近所讨论的，与欧洲央行不同的是，英国央行让数据来说话，而行长安德鲁·贝利和其他人最近的评论也倾向于支持市场降息预期。目前，索尼亚曲线在年底前将放松约70个基点。周一，英国央行首席经济学家休·皮尔将与副行长莎拉·布里登一起发表讲话。两人通常都被视为中立成员，因此任何政策评论都特别有趣。本周晚些时候，戴夫·拉姆斯登和大鹰派凯瑟琳·曼也计划发表讲话。 ING认为，英镑/美元存在下行风险，因为美国的个人消费支出通胀数据可能有助于美元上涨，该货币对可能会测试2月14日低点1.2530。 “欧元/英镑将受到拉加德讲话以及周五欧元区CPI数据的影响，在这里，我们预计会在0.8550关口附近企稳，”ING最后说道。#VIP会员尊享#

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小萧2024-02-26

揭开智能 DeFi 的面纱：协处理器如何赋能 DeFi

vis coChain。这项创新将加密经济学和 ZKP 结合在 ZK 协处理器中，从而降低了成本、最小化了延迟并增强了用户体验。纯 ZK 协处理器在当前状态下仍然面临诸如高证明生成成本和可扩展性问题等挑战。这是因为数据访问和计算结果的 ZK 证明总是预先生成的。利用 Eigenlayer 的重新抵押基础设施，Brevis coChain 使 dapp 能够定制他们想要的加密经济安全级别，从而赋予他们更大的灵活性来增强用户体验。以下是其运作方式的简单说明。 Brevis coChain 首先会根据 PoS 共识“乐观”地生成协处理请求的结果。然后，启动两个挑战窗口，一个是特定于应用程序且由开发人员配置的，另一个是较长的全局 coChain 削减窗口。在应用程序挑战窗口期间，观察者可以提交与协处理结果相矛盾的 ZKP。成功的挑战会削减提议者并奖励挑战者。失败的提案会导致挑战者的保证金被没收。如果没有挑战，应用程序将认为结果有效。全球 coChain 削减窗口是为了增强安全性。即使应用程序接受了错误的结果，只要 coChain 削减窗口打开，恶意验证器就可以被削减，并且可以纠正错误的结果。由于不同类型的协处理器表现出不同的成本、延迟和安全特性，因此应用程序必须评估其需求以确定所需的协处理器类型。如果计算涉及高安全性任务，例如计算 Beacon 链上验证者的余额，涉及数十亿美元的流动性质押，ZK 协处理器是最合适的选择。它们提供了最大的安全性，因为结果可以不受信任地验证。此外，在这种情况下，延迟不是问题，可以在可接受的时间范围内生成证明。对于对延迟不太敏感且不涉及重大财务价值的任务，例如在社交资料上展示链上成就指标，提供最低链下计算的乐观协处理器可能更可取。对于其他任务，当购买的保险涵盖风险价值时，加密经济协处理器被证明更具成本效益。保险成本的分析应根据具体情况进行，很大程度上受到应用程序所带来的价值的影响。这些任务通常需要不同的分析和风险建模。对协处理器进行分类的另一种方法是按计算类型，例如： RiscZero，简洁且=nil；对于一般计算， AI 的仪式和模块，数据库操作的空间和时间，用于 EVM 计算的MegaETH等。协处理器在 DeFi 中的使用是一个具有巨大潜力的新兴领域。接下来，我将概述如何在 DeFi 的各个领域（包括 DEX、货币市场、质押、重新质押等）使用协处理器的现有想法和实现。 DEX DEX 涉及多个利益相关者。其中包括交易者、流动性提供者、做市商、流动性管理者、解决者/填充者等。协处理器有潜力通过不同级别的信任假设有效地简化复杂任务，最终增强这些利益相关者的体验。降低成本在基本的 AMM 中，一项重要功能是在用户发起交换时计算必要的参数。这些参数包括转入和转出的金额、费用以及转入后的价格。在维持信任保证的同时利用 zk 协处理器的计算能力的一个简单用例是在链外执行部分交换功能，然后在链上完成其余步骤。zkAMM 是自动做市商 (AMM) 的一种变体，它在协议中集成了零知识证明。迭戈（@0xfuturistic）介绍了基于 Uniswap v3 的 zkAMM (zkUniswap) 实现，其中一部分 AMM 交换计算被卸载到 Risc Zero zkVM。用户通过在链上发出请求来启动交换，交换输入由中继器拾取，并且计算在链外进行。然后中继者发布输出和证明。AMM 验证证明并结算交换。虽然现阶段计算成本仍与 EVM 相当，但由于 RiscZero 的延续特性，可以通过独立路径并行计算交换来实现更高的效率。本质上，交换的执行可以在链上按顺序完成，但实际的交换步骤可以使用这种方法在链外并行计算。这使得批次中最重的部分能够并行化，这在 EVM 中本身是不可能的。验证成本也可以通过将多个交易分批在一起来摊销。用户还可以选择使用替代数据可用性层来发送交换请求。另一种方法是利用EIP712签名进行链下传播，这可以进一步降低交换成本。动态参数协处理器还可以用于动态控制 AMM 池的交换费用。动态费用的概念是在市场波动期间提高费率，并在市场平静时降低费率。这对被动流动性提供者来说是一个好处，因为他们始终站在交易的不利一边，并通过损失与再平衡（LVR）经历价值泄漏。动态费用的实施旨在通过充分补偿有限合伙人来解决这个问题。一些 AMM 已经具备此功能。例如，Ambient利用外部预言机每 60 分钟监控不同费用级别的 Uniswap v3 池并拍摄快照，以选择性能最佳的池。为了进一步了解调整费率，可以利用链上和链下的额外数据。这包括针对该特定 AMM 池或针对不同流动性池（例如 Ambient 解决方案）甚至不同网络上的池的同一货币对进行的链上历史交易。如果允许某些信任假设，还可以引入来自 Chainlink 或 Pyth 等信誉良好的预言机的链下数据（例如 CEX 交易数据）。使用哪种类型的协处理器的决定受到费用调整频率的影响。如果池需要非常频繁的动态费用变化，加密经济协处理器可能更合适。这是因为证明成本可能超过保险成本，保险成本可以通过费率差异乘以平均数量来估计。如果发生任何错误的计算，有限合伙人可以轻松地索赔 Eigenlayer 提供的保险，以补偿他们的费用损失。另一方面，有些矿池更喜欢不太频繁的费率变化。然而，这些池处理的数量非常大，这可能会增加保险购买成本。在这种情况下，ZK协处理器更适合，因为它提供了最强的保障。主动流动性管理器（ALM）对于经验不足的用户来说，被动流动性提供可能是一个有吸引力的选择，他们希望从闲置流动性中赚取费用，而不必过度担心价格偏差。然而，一些流动性提供者（LP）更容易受到价格偏差和统计套利造成的损失。我们之前讨论过如何动态调整费用来缓解这个问题。但为什么不更进一步，彻底改变流动性曲线的形状呢？这是一种更复杂的流动性管理方法，称为主动流动性管理器（ALM）。遗憾的是，现有的ALM大多只提供再平衡等基础策略，对费用收取的影响有限。另一方面，可以使用稍微更先进的技术，例如使用货币市场或衍生品进行对冲。然而，它们要么在链上频繁执行时会产生高昂的成本，要么依赖集中式链下黑盒计算。协处理器有潜力解决成本和信任问题，从而能够采用先进的策略。通过与Modulus Labs等尖端零知识机器学习 (ZKML) 解决方案和Ritual等去中心化人工智能平台集成，流动性管理者可以利用基于历史交易数据、价格相关性、波动性、动量等的复杂策略，同时享受隐私和无需信任的优点。高频交易策略需要精确的时机和快速的执行。虽然 ZK 解决方案可能并不总能满足必要的速度，但加密经济协处理器在这一领域表现出色。这些协处理器允许快速执行人工智能算法，并在块时间允许的情况下尽可能频繁地更新参数。然而，使用这种方法会产生保险费用。由于管理者不当处理资金或进行反向交易等潜在风险，准确估计这些成本可能具有挑战性。决策过程涉及平衡额外回报与保险费用，这最终取决于协处理器测量的时间范围内发生的总量。基于指标的奖励分配虽然每笔交易都记录在区块链上，但智能合约在确定这些交易所代表的指标方面面临着挑战，例如交易量、交互次数、每单位时间的 TVL 等。人们可能会建议使用 Dune Analytics 等索引解决方案，该解决方案提供有价值的信息。然而，依赖链外索引引入了额外的信任层。这就是协处理器成为一种有前途的解决方案的地方。一项特别有价值的链上指标是交易量。例如，与某些块内的特定地址相关联的特定 AMM 池内的累积量。这个指标对于 DEX 非常有利。一种用例是允许根据用户的交易量为其设置不同的费用等级。这种方法类似于动态费用，但它不依赖一般数据，而是查看特定地址的数据。 Brevis提供了一个有趣的例子，其中交易量证明可以与定制的费用回扣 Uniswap 挂钩相结合，以提供类似于 CEX 上的 VIP 交易者的基于交易量的费用回扣。具体来说，Uniswap v4可以读取用户过去30天内的历史交易，用定制的逻辑解析每个交易事件，并使用Brevis计算交易量。然后，交易量和 Brevis 生成的 ZK Proof 在 Uniswap v4 Hook 智能合约中进行可信验证，该智能合约异步确定并记录用户的 VIP 费用等级。验证通过后，符合条件的用户未来的任何交易都会触发 getFee() 函数，简单地查询 VIP 记录并相应减少交易费用。获得“VIP”认证的成本也很便宜（根据其性能基准结果，大约 2.5 美元）。使用NEBRA等解决方案聚合多个用户可以进一步降低成本。唯一的代价是延迟，因为访问和计算 2600 个链上 Uniswap 交易大约需要 400 秒。然而，对于时间不敏感的功能来说，这不太重要。为了解决延迟问题，dapp 可以利用 Brevis 的 coChain。通过 PoS 共识机制快速计算和交付结果，以最大程度地减少延迟。如果出现恶意活动，可以在挑战窗口期间使用 ZKP 来惩罚流氓验证者。例如，在前面提到的 VIP 费用场景中，如果超过 2/3 的 coChain 验证者在链接到动态费用挂钩的“VIP 等级查找表”中欺骗性地为某些用户分配更高的 VIP 等级，则某些用户最初可能会获得更大的费用折扣。然而，当在削减窗口期间出示 ZK 证明，证明 VIP 等级不正确时，恶意验证者将面临处罚。然后，可以通过启用质询回调来更新 VIP 等级查找表来纠正错误的 VIP 等级。对于更谨慎的场景，开发人员可以选择实施扩展的应用程序级挑战窗口，提供额外的安全性和适应性层。流动性挖矿流动性挖矿是一种旨在引导流动性的奖励分配形式。DEX 可以通过协处理器更深入地了解其流动性提供者的行为，并适当分配流动性挖矿奖励或激励。重要的是要认识到并非所有 LP 都是一样的。有些人充当雇佣兵，而另一些人则仍然是忠实的长期信徒。最佳的流动性激励应该回顾性地评估有限合伙人的奉献精神，特别是在市场大幅波动期间。那些在此期间持续为矿池提供支持的人应该获得最高的奖励。求解器/填充器声誉系统在关注用户意图的未来，求解器/填充器通过简化复杂的交易并实现更快、更便宜或更好的结果来发挥至关重要的作用。然而，对于求解器的选择过程一直存在批评。目前的解决方案包括：利用荷兰式拍卖或费用自动扶梯的无需许可的系统。然而，这种方法在确保竞争性和无需许可的拍卖环境方面面临挑战，可能导致延迟问题甚至用户无法执行。无需许可的系统需要抵押代币才能参与，这会造成进入的财务障碍，并且可能缺乏明确的削减/惩罚条件，或透明且无需信任的执行。或者，可以根据声誉和关系建立解决者白名单。前进的道路应该是无需许可和无需信任的。然而，为了实现这一目标，有必要建立区分优秀求解器和一般求解器的准则。通过利用 ZK 协处理器，可以生成可验证的证明，以确定某些求解器是否满足或不满足这些准则。根据这些信息，求解器可能会受到优先顺序流、削减、暂停甚至列入黑名单的影响。理想情况下，更好的求解器将收到更多的订单流，而较差的求解器将收到更少的订单流。定期审查和更新这些评级非常重要，以防止巩固和促进竞争，为新来者提供平等的参与机会。抗操纵价格预言机 Uniswap 已经在其 v2 和 v3 版本中引入了嵌入式预言机。随着 v4 的发布，Uniswap 通过引入更高级的预言机选项，为开发人员扩展了可能性。然而，链上价格预言机仍然存在局限性和约束。首先，有成本的考虑。如果协处理器计算的价格预言机可以提供成本改进，那么它可以作为更实惠的替代方案。价格预言机的设计越复杂，节省成本的潜力就越大。其次，链上价格预言机池仍然容易受到操纵。为了解决这个问题，通常的做法是汇总不同来源的价格并进行计算，以创建更具抗操纵性的价格预言机。协处理器能够从各种池中检索历史交易，甚至跨不同协议，从而能够生成具有竞争性成本的抗操纵价格预言机，以便与其他 DeFi 协议集成。 DIA Data正在与Mina 生态系统的O(1) Labs合作开发基于 ZK 的预言机。这种方法是类似的——获取市场数据并在链外执行更复杂的计算，不受天然气成本和其他执行限制的影响，但能够在结果在链上提供时验证计算的完整性。这使得用其他市场数据（例如深度）补充简单的价格信息变得可行，以帮助评估清算影响，以及元数据以使协议能够定制其信息。保证金制度为了克服区块链技术的计算限制，许多衍生品平台经常将某些组件（例如风险管理系统）移至链外。 @0x_emperor和@0xkrane提出了一个有趣的协处理器用例，其中裕度逻辑是透明且可验证的。许多交易所都设有风险管理系统来防止杠杆过高。其中一个例子是自动减仓系统（ADL），该系统战略性地将损失分配给盈利的交易者，以抵消清算交易者所遭受的损失。本质上，它在盈利的交易者之间重新分配损失，以弥补因这些清算而产生的未偿债务。用户可能对强行平仓有疑问。为了解决这个问题，交易所可以利用协处理器使用链上数据执行保证金引擎逻辑，并生成证明来验证计算是否正确。由于 ADL 很少发生，因此对延迟和证明成本的担忧很小。然而，使用无需信任且可验证的 Zk 协处理器可以增强透明度和完整性，这对交易所及其用户都是有利的。货币市场通过利用历史链上数据的见解，协处理器有可能增强有限合伙人和借贷协议的风险管理。此外，协议可以基于数据驱动的分析提供改进的用户体验。几个月前，当 Curve 遭遇漏洞攻击时，人们的注意力转向了货币市场，数以百万计的 CRV 代币面临清算风险。当贷款价值 (LTV) 比率变得不健康时，Frax 贷方在协议大幅加息中找到了一些安慰。这激励 Curve 创始人更快地偿还债务。然而，AAVE 利益相关者表达了担忧，并发起了关于减少抵押品容量和可能停止市场的讨论。他们的担忧源于流动性不足以成功清算的可能性，这可能导致坏账和易受市场条件影响。幸运的是，危机已经解决。定期审查货币市场上列出的资产非常重要，特别要关注其在市场上的流动性，尤其是在清算事件期间。非流动资产应被分配较低的贷款价值（LTV）比率和抵押品能力。然而，正如我们在 CRV 情况中观察到的那样，货币市场风险参数变化的决策过程通常是反应性的。我们需要更加迅速和主动的措施，包括去信任的解决方案。关于反馈控制的使用进行了讨论根据链上指标（例如流动性利用率）动态调整参数，而不是依赖预先确定的曲线。一个有趣的概念涉及一个贷款池，用于验证特定市场的链上流动性证明。控制器接收 ZK 协处理器根据链上指标计算得出的证据，表明资产何时不再具有足够的流动性超过特定阈值。根据这些信息，控制者可以采取各种措施，例如调整利率、设定贷款价值上限、暂停市场，甚至完全停止市场。更先进的策略可能包括根据前一周的链上流动性定期调整抵押品借贷能力或利率曲线。确切的门槛将通过 DAO 内部的讨论来确定。它可以通过考虑历史链上交易量、代币储备、一次性互换的最小滑点等因素来确定。对于贷款人和借款人来说，货币市场可以提供增强的服务和体验，类似于 DEX 中 VIP 交易者的费用回扣计划。现有的信用评分解决方案旨在创建链上用户的全面档案。目标是激励良好的行为，例如通过避免清算事件、维持健康的平均贷款价值比率、稳定的大额存款等来证明有效的风险管理。这些积极行为可以得到无需信任的奖励，包括与普通用户相比更好、更平滑的利率、更高的最大LTV和清算比率、清算缓冲时间、更低的清算费用等等。质押和重新质押信任最小化的预言机自合并和上海/沙佩拉升级以来，流动性质押市场已成为 DeFi 最大的市场。值得注意的是，Lido 的 TVL 已超过 290 亿美元，而 Rocketpool 的 TVL 超过 36 亿美元。鉴于涉及大量资金，值得注意的是，用于报告信息的预言机（例如信标链上相关验证器的准确余额）仍然值得信赖。这些预言机在向执行层的涉众分配奖励方面发挥着至关重要的作用。目前，Lido 采用 9 中 5 的法定人数机制，并维护一份受信任的成员列表，以防范恶意行为者。同样，Rocketpool 使用仅限邀请的 Oracle DAO 进行运营，该 DAO 由节点运营商组成，这些节点运营商受信任更新执行层智能合约中的奖励信息。然而，必须认识到，如果大多数受信任的第三方受到损害，可能会严重损害流动质押代币（LST）持有者以及建立在 LST 之上的整个 DeFi 生态系统。为了降低错误/恶意预言机报告的风险，Lido在协议的执行层代码中实施了一系列健全性检查。随着 EIP-4788“EVM 中的信标块根”的引入，协处理器可以更轻松地访问和计算共识层上的数据。=无；Foundation、Succint和 DendrETH 都在为 Lido 开发自己的 ZK-proof TVL 预言机。为了确保最大程度的安全性，Lido 可以利用多重防护架构。以 =nil; 的设计为例，在较高的层面上，预言机从共识层和执行层获取基本信息，例如 Beacon 区块头、Beacon 状态、Lido 合约地址等，然后计算出一份报告所有 Lido 验证器的总锁定值和验证器计数。这些数据以及其他必要的信息被传递给证明生成者并在专用电路上运行以生成 ZK 证明。预言机检索证据并将证据及其报告提交给智能合约进行验证。请注意，这些预言机设计仍处于测试阶段，可能会发生变化。然而，值得注意的是，由于通过 4788 发送的内容有限，总会有一些数据可能无法在 EL 端得到证明，并且该数据子集可能仍然需要预言机。此外，信任最小化的 ZK 证明预言机仍处于起步阶段。Lido 贡献者提出的方法是使用 ZK 预言机提供的信息作为对可信预言机所做工作的“健全性检查”，直到这些 ZK 实现可以进行战斗测试。现阶段将预言机系统中的信任全部转移到 ZK 系统风险太大。此外，这种大小的数据的证明计算量非常大（例如，甚至可能需要 30-45 分钟）并且非常昂贵，因此，在目前技术成熟的情况下，对于诸如每日甚至日内之类的事情，它们并不是合适的替代品报告。验证者风险和绩效分析验证者在质押生态系统中发挥着至关重要的作用。他们在信标链上锁定 32 ETH 并提供验证服务。如果他们表现得当，他们就会得到奖励。然而，如果他们行为不端，他们将面临砍伐。验证器由具有不同风险状况的节点运营商运行。它们可以被策划（例如 Lido 的策划验证器集）、绑定（例如 Rocket pool、Lido 的CSM））或单独的质押者。他们可能会选择在云数据中心或家里运行他们的服务，在加密货币监管友好或不友好的地区。此外，验证者可以利用 DVT 技术来拆分内部节点或加入集群以增强容错能力。随着 Eigenlayer 和各种 AVS（主动验证服务）的出现，验证器可能会提供除以太坊验证之外的其他服务。毫无疑问，验证者的风险状况将很复杂，因此准确评估其风险状况至关重要。凭借良好的验证者风险和性能分析，它打开了无限可能性的大门，包括：首先，风险评估在建立无需许可的验证器集方面发挥着至关重要的作用。在 Lido 的背景下，质押路由器的引入和未来的 EIP-7002“执行层可触发退出”可以为验证者的无许可加入和退出铺平道路。加入或退出的标准可以根据验证者过去验证活动得出的风险状况和性能分析来确定。其次，DVT中的节点选择。对于单独的质押者来说，选择其他节点来创建 DVT 集群可能是有益的。这有助于实现容错并提高产量。节点的选择可以基于各种分析。此外，集群的形成可以是无需许可的，允许具有强大历史性能的节点加入，同时可以删除性能不佳的节点。第三，重新赌注。Liquid 重新抵押协议使重新抵押者能够参与 Eigenlayer 重新抵押市场。这些协议不仅产生称为流动性重新抵押代币（LRT）的流动性收据，而且旨在为重新抵押者确保最佳的风险调整回报。例如，Renzo 的策略之一是构建具有最高夏普比率的 AVS 投资组合，同时遵守指定的最大损失目标，通过 DAO 调整风险承受能力和权重。随着越来越多的 AVS 项目启动，优化对特定 AVS 的支持以及选择最合适的 AVS 运营商变得越来越重要。到目前为止，我们强调了验证者风险和性能分析的重要性，以及它所支持的广泛用例。然而，问题仍然存在：我们如何准确评估验证者的风险状况？Ion Protocol正在开发一种潜在的解决方案。 Ion Protocol 是一个利用可证明的验证器支持的数据的借贷平台。它使用户能够以其质押和重新质押头寸借入 ETH。贷款参数，包括利率、LTV 和头寸健康状况，由共识层数据确定，并由 ZK 数据系统保护。 Ion 正在与 Succinct 团队合作开发Precision，这是一个无需信任的框架，用于验证以太坊共识层上验证器的经济状态。其目的是创建一个可验证的系统，准确评估抵押资产的价值，减轻任何潜在的操纵或削减风险。一旦建立，该系统可以促进贷款发放和清算流程。 Ion 还与 Modulus Labs 合作，利用 ZKML 对借贷市场进行去信任分析和参数化，包括利率、LTV 和其他市场细节，以最大限度地减少异常削减事件时的风险暴露。结论 DeFi 确实非常了不起，因为它彻底改变了金融活动的进行方式，消除了对中介机构的需求并降低了交易对手风险。然而，目前 DeFi 在提供良好的用户体验方面还存在不足。令人兴奋的消息是，随着协处理器的引入，这种情况即将发生变化，协处理器将使 DeFi 协议能够提供数据驱动的功能，增强用户体验并完善风险管理。此外，随着去中心化人工智能基础设施的进步，我们正在迈向智能 DeFi 的未来。来源：金色财经

金色财经2024-02-26

UNI单日飙升90% ,两年沉寂终于迎来利好 ,深度探究代币UNI长期停留在价格底部的原因

长期停留在价格底部？这就要谈到它的代币经济学。 Uni创建初期总共发行代币数量十亿枚，并将这十亿枚代币分配给了社区成员，团队成员、投资方和顾问，同时还规定了Uni每年2%的通货膨胀率，以激励社区成员对Uniswap的持续运营和管理。但是，Uni代币发放后仅仅被赋予了治理权，也就是协议变更和资金分配的建议权和投票权。你可以理解为，除了参与社区治理之外，这个代币就没有其他的实际用途，这也就造成了该代币的价格除了在加密牛市中有较大涨幅之外，其余时间均徘徊于价格底部的原因。最近行情现状这几天涨幅最猛的就是Dex概念：$Uni为代表的DEX龙头，然而这不仅仅是Uni一枝独秀，$Sushi，$Cake、$DG也是不同程度有了不少涨幅，且做的还不错的Dex都表现了一番。 $Uni无疑是ETH一层最牛逼的存在。其他跨链L2做的只能是一般般。Cake是BNB链的龙头，毕竟是亲儿子。除了在BNB链上，其他都不值得一提，个个拉胯、炮灰。但也足够，毕竟Cake的涨幅跟巅峰不值一提。开启Dex L2一轮盛宴。我们如何做到人在棋局中呢？第一你要有L2 Dex平台的代币，但风险极高，因为你不知道谁会胜出。L2目前估计起码也有几十家在做，最后沉淀下来估计也就1～2家，所以有点买彩票的感觉。而且目前没有实力的社区，打着做L2的噱头，疯狂割韭菜，实则自己连 If Else都不会。总结人们之所以认为 UNI 存在价值，本质上是看中了 Uniswap 在 DEX 领域的领先地位，虽然 UNI 是协议的治理代币，但它有潜在的未来可能性。团队和投资人的抛压较大、AMM做市具有无偿损失风险、合约漏洞风险等。 UNI 目前只有治理作用，是治理代币，Uniswap 上产生的所有交易费用并没有用来销毁 UNI 也没有给予 UNI 持币人。当前的 Uniswap 的费用主要是由流动性提供者获得。目前流动性提供者不仅捕获了全部的交易费用，同时还获得四个主要交易对的流动性挖矿的 UNI 代币激励。来源：金色财经

金色财经2024-02-26

Penta Lab研报：Synthetix——去中心化衍生品赛道龙头

tix在合成赛道龙头稳固以及通缩的货币经济学，但是我们担心其长期与其他永续资产DEX的竞争力量，以及TVL以及交易量增长有突破必须靠上新链。因此我们给与平均市值/TVL比值1.2估值，得到六个月目标市值9.72亿美元，相比目前市值有18%的下行空间。主要风险：生态发展不及预期，赛道竞争加剧，SNX价格下跌引发连锁清算。来源：金色财经

金色财经2024-02-26

都有哪些AI 业务分类与值得关注的加密项目？

nce Fluence 是一个由区块链经济学驱动的去中心化无服务器平台和计算市场. 使用 Fluence，开发人员可以构建应用程序并将其部署到计算提供商网络，其提供商的范围可以从专业数据中心到家用计算机。提供商在价格和性能上展开竞争，并获得报酬和奖励。 iExec iExec 网络将云资源卖家与云资源买家连接起来，鼓励建立去中心化、自治、隐私保护应用程序的生态系统。该网络旨在为公司提供可扩展、安全且轻松的访问所需服务、数据集和计算资源的方式。 NetMind.AI NetMind.AI 提供两种产品：NetMind.Power（一种分布式计算平台）和 NetMind.Chat（一种适合个人和企业用途的可定制聊天机器人）。其中，NetMind.Power 可提供海量计算资源来解决人工智能、数据科学等领域的复杂问题。借助 NetMind.Power，个人和企业可以轻松访问强大的计算资源，轻松训练或执行复杂的人工智能模型。 OpSec 作为去中心化物理基础设施网络提供商，OpSec 利用最先进的人工智能技术来构建、维护和运营区块链基础设施，确保区块链应用程序的安全和隐私。 OpSec 利用人工智能增强云计算的力量，为区块链应用程序提供可扩展、灵活且经济高效的平台。 AI 数据和模型来源主要关注于通过去中心化的方式管理和验证数据及AI模型的来源。具体而言，该分类强调在AI开发过程中，确保数据的真实性、透明性和可追溯性，以及模型训练的公正性和可验证性。在这种框架下，数据成为了被优化的关键要素，因为高质量、可信的数据是训练有效AI模型的前提。区块链起作用的地方在于，通过不可篡改的分布式账本记录数据和模型的来源信息，提供了一个透明、安全的环境，让数据提供者、模型开发者和使用者都能够验证数据和模型的真实性和完整性。此外，通过智能合约，区块链还可以自动执行数据使用和模型训练的许可协议，保证数据的使用符合原始所有者的意愿，同时促进了数据的合法共享和利用。与这一分类相关的典型项目有： Rainfall 一个保护隐私的智能平台，使用 Edge-AI 和 Web3 技术从用户数据中释放经济价值，同时保护数据隐私，重新塑造数据货币化。同时，项目也从数百万个数据事件发生时生成实时社交智能。为公司、组织和政府能够更好地服务客户提供数据参考。 Numbers Numbers 是一个开放且去中心化的网络，确保人类和人工智能创建的所有数字媒体都有确切的数据来源。它通过去中心化的生态系统和区块链技术来保护数字媒体的来源，类似于 Git 等版本控制系统。 Grass Wynd Network 的旗舰产品，并提供了一套在手机或计算机后台执行数据贡献操作的应用程序，使人工智能实验室能够直接从互联网上获取网络数据来训练他们的人工智能模型，并可以直接向他们提供数据集。 Koii Network 分布式云计算平台，任何拥有电脑的人都可以成为节点，在Koli上赚取被动收入。使用社区支持的数据训练模型对每个人来说都更好，而且维护成本也更低。因此，Koii提供的工具也支持联邦学习、训练数据访问和众包 GPU。 Flock 一个集成链上去中心化机器学习的独特平台，为人工智能模型的微调和推理提供安全高效的解决方案。 Flock中有一个人工智能共创平台，系统奖励提供和验证数据的个人。它利用区块链透明且安全的结构来跟踪数据的使用和有效性，从而确定奖励。 Hyperspace 该项目致力于建立一个拥有数百万社区大语言模型的世界，每天可供数十亿人免费使用。 Ocean protocol 一个 AI 和新数据经济中的隐私保护、数据共享协议。使人们能够买卖私人数据，同时保护隐私，用于科学或技术环境中的数据共享。 Syntropy Syntropy 数据层协议是为了提供和访问区块链数据而创建的,任何人都可以成为 Web3 数据开放市场的提供者。代币持有者根据他们提供的数据质量以及总体表现来决定哪些提供商是可靠的，因此值得奖励。代币激励的人工智能应用利用加密货币代币作为激励机制，鼓励用户、开发者和其他参与者共同参与和贡献于AI项目和平台的一种模式。通过代币奖励来激发社区的积极参与，包括提供数据、开发算法、提供计算资源或是对AI模型进行训练和优化。代币不仅作为奖励机制，也可以在平台内充当交易媒介，用于购买数据、算力或是专业AI服务。在这种模式中，算法和模型成为了被优化的核心要素。通过社区的共同努力和资源整合，可以加速AI算法的开发和迭代，同时提高AI模型的质量和适应性。此外，代币激励还促进了数据的收集和共享，因为参与者可以通过提供高质量数据来获得代币奖励，从而间接地优化了数据这一要素。与这一分类相关的典型项目有： MyShell MyShell 是一个用于创建基于 Web3 和 AI 的语音聊天机器人的平台。用户可以随时选择喜欢的角色立即开始语音聊天，并通过讨论感兴趣的话题，快速提高其语言能力。 ImgnAI 一款面向消费者的人工智能应用，提供与 Midjourney 等文本到图像产品类似的模型质量和用户体验，用户可以通过简单的文本命令创造令人惊叹的艺术作品。其用户增长和收入通过购买和销毁机制推动 $imgnAI 代币的价值累积。这使得代币持有者能够从 imgnAI 产品套件的增长中受益。 MyPeach MyPeach 是一个由 AI 引擎驱动的伴侣应用，用户可以自定义自己的伴侣的属性如，种族、发色、头发长度、眼睛的颜色、体型，最后用户可以与他们自定义的伴侣进行对话，如同现实世界一样。 Artificial Liquid Intelligence 一个去中心化协议，用于创建使用AI 与人互动的智能化身。该平台催生了一个新的NFT 标准，称为智能NFT (iNFT)，它可以创建嵌入AI 动画、语音合成和生成AI 功能的NFT。早在2021年8月，该项目得到了 Multicoin 参与的 1600万美金的融资。 IQ.wiki IQ.wiki试图打造一个区块链知识的AI助手，成为加密世界的维基百科。用户可以通过像使用GPT那样提问的方式，获得一切关于加密和区块链相关的项目、知识和代币方面知识的答案。IQ GPT提供来自多个来源的可靠加密货币见解，满足探索、开发和交易需求。 CharacterX CharacterX是一个新一代的去中心化合成社交网络，旨在连接人类和AI实体。该平台允许用户创建自己的AI身份，并与其他用户（无论是AI还是人类）跨越时空限制进行连接。通过开发支持多感官数据输入输出的先进多模态AI架构，包括3D和AR体验，以及针对社交场景的主动AI代理，CharacterX为用户提供了个性化、真实且安全隐私的增强社交体验。 DeepSouth AI DeepSouth AI 通过采用神经拟态计算算法的组合实现了卓越的计算能力和效率，包括尖峰时序相关可塑性 (STDP)、基于反向传播的直接训练方案、监督时间学习、ANN 到 SNN 转换策略、储层计算和遗传算法。目前，其可用的产品有自主AI、视觉AI与对话式AI KIP KIP 协议使人工智能价值创造者能够连接他们的专业知识 - 无论是数据生产、模型训练、应用程序设计还是其他方面 - 并享受透明的会计和收入分成。在此系统下，每个组件都封装在ERC-3525 半同质化代币（SFT）中，允许组件之间轻松、低费率地实时转移经济价值，用户可以与它们进行交互。链上人工智能代理和安全链上人工智能代理和安全涉及将AI代理部署在区块链上，以此来提高AI应用的安全性和可信度。这些AI代理可以自动执行任务，如交易、数据分析、自动决策制定等，而部署在区块链上使得它们的操作不仅透明可追踪，还难以被篡改，提高了整个系统的安全性。在这个框架下，算力和算法/模型都是被优化的关键要素，因为安全的AI代理需要可靠的计算资源来执行复杂的算法和模型。此外，链上AI代理可以在保证隐私的前提下，跨平台共享和利用数据和资源，因为ZK相关技术可以在不泄露敏感信息的情况下验证数据的有效性和完整性。与这一分类相关的典型项目有： AI Arena AI Arena 是一款集成人类 x AI 协作的区块链游戏，玩家在全球化的竞赛中设计、训练和战斗由人工智能驱动的 NFT。研究人员将他们的机器学习模型拖放到平台上，然后与来自其他研究者的 AI 模型进行 PK。表现出色的研究人员将获得 AI Arena 的原生代币奖励。 Operator.io 一个用于创建去中心化代理网络、标准化用户、协议和人工智能代理之间的信息和价值交换的协议。用户在此构建和部署真正属于自己的代理，然后将它们提供给全世界。 Fetch.ai 人工智能应用公链，2017 年成立，2019 年 12 月上线主网。目前已接入 Cosmos 的 IBC 协议，可与 Cosmos 生态的其他链互操作。可以将其看成一个区块链+AI 的基础设施，底层主要为共识网络、智能合约以及机器学习库，上层通过各项技能模块实现各类AI功能和应用。 Modulus Labs 为了让 dApp 获得强大的人工智能功能，dApp 需要放弃去中心化的安全性并承担中心化的风险，Modulus Labs 将 ZKML 和 AI 进行结合，来有效检查人工智能提供商没有在链上操纵他们的算法。 2023 年 11 月 1 日，Modulus Labs 宣布完成 630 万美元种子轮融资，Variant 和 1kx 领投，Inflection、Bankless、Stanford 等参投。 Delysium Delysium 是一个由人工智能驱动的开放世界框架，提供了一个简化的架构来支撑先进的 AI 代理网络和支持生态系统，重点是确保安全性、可扩展性和高速通信。该生态系统的结构被简化为两个主要层：通信层（也称为基础层）和区块链层。更广泛的生态系统，包括人工智能代理的社区、开发和交互，都集成在这些层中。 Agent Protocol 该项目旨在使全世界游戏玩家能够在去中心化 GPU 计算的支持下，从游戏片段中训练自己的人工智能代理，从而创建新的链上资产类别。 Morpheus Morpheus 旨在激励一个个人通用的人工智能点对点网络，AI可以代表用户执行智能合约；普通用户可以用正常语言与他们的智能代理交谈，让它理解问题并根据他们的意图/批准采取行动。 Autonolas Autonolas 是一个将AI代理用于链下服务的统一网络，例如自动化、预言机和共同拥有的人工智能等。项目提供了用于构建这些服务的可组合堆栈，以及用于激励创建协议，以去中心化的方式运行复杂的逻辑，并自主、持续地与链上和链下数据交互。 Test Machine TestMachine 是一个人工智能平台，旨在帮助开发人员和项目以闪电般的速度识别和修复智能合约中的漏洞。它可以立即访问一套行业标准工具，用于智能合约编译、优化、测试和实时安全分析，并提供即时报告。 DAIN Protocol 一个Solana上的 AI 代理网络，官网仍在制作中，近期引起了多个KOL的关注。 Oraichain Oraichain 机制看起来与 Band Protocol 和 Chainlink 类似，使智能合约能够安全地访问外部 AI API。人工智能有助于增强智能合约。同时，Oraichain也是一个L1，专门为AI驱动的dAPP和AI代理提供载体。人工智能驱动的区块链市场和学习平台人工智能驱动的区块链市场和学习平台利用AI技术来增强区块链应用，特别是在市场交易和在线教育平台上。这类平台运用AI算法来分析市场数据，预测趋势，提供个性化的学习体验，或是自动化地匹配买卖双方。AI的集成不仅提高了平台效率，还为用户提供了更加精准、高效的服务。在这一分类中，算法和模型以及数据被视为核心要素，因为AI的效能依赖于大量、高质量的数据来训练精确的模型，并通过这些模型来提供智能化的服务。例如，AI可以帮助分析和理解用户行为，从而在区块链市场中提供更加个性化的推荐，或是在学习平台上提供定制化的教育内容。与这一分类相关的典型项目有： Bagel Network 一个去中心化的数据平台，计划通过创建市场来解决数据垄断问题，该市场允许数据科学家和 AI 工程师以成本效益高且保护隐私的方式交换和授权可验证的数据集。该项目旨在发展一个去中心化的数据平台，支持机器学习（ML）模型。 2024 年 1 月 23 日，Bagel Network 完成 310 万美元 Pre 种子轮融资。 SingularityNET SingularityNET 是一个 AI 服务交易平台，帮助撮合 AI 服务开发人员和用户。开发人员可以将他们的服务发布到 SingularityNET 网络以赚取收入；用户可以通过 SingularityNET 交易平台将服务集成到自己的网站、应用程序或其他产品中。 FedML FedML 是一个去中心化协作的机器学习平台，用于在任何地方以任何规模进行去中心化和协作式 AI，例如可以训练、部署、监控和持续改进机器学习模型，同时以保护隐私的方式在组合数据、模型和计算资源上进行协作。 2023 年 3 月 28 日，FedML 完成了 600 万美元种子轮融资。 Numerai Numerai 是一种由数据科学家网络建立、使用人工智能技术的新型对冲基金。其核心优势是免费数据集。它由经过清理、规范化和混淆的高质量财务数据组成。 Allora Allora 是一个自我完善的去中心化人工智能网络, 使应用程序能够通过自我改进的 ML 模型网络利用更智能、更安全的 AI。通过结合众包机制（同行预测）、联邦学习和 zkML 的前沿研究. Upshot Upshot 最初是尝试利用众包来预测资产价格。经过不断发展，创建了能够分析超过 4 亿资产的 AI 模型和一个无需信任且自我改进的去中心化人工智能网络。目前，项目推出了 Upshot 机器智能网络，旨在众包由机器学习模型产生的金融Alpha，并由“Alpha证明”奖励机制提供支持。模型验证模型验证在区块链与人工智能结合的领域中，指的是利用区块链技术来确认和保证AI模型的性能、安全性和透明度。这个过程涉及到使用区块链的不可篡改和透明的记录特性，来验证AI模型的训练数据、算法逻辑和性能指标。模型验证的目的是建立用户对AI模型的信任，确保模型的决策过程可被追踪和审计，同时保障模型没有被恶意篡改或偏离其设计初衷。在这一分类中，算法和模型成为被优化的关键要素。通过在区块链上记录模型训练和操作的详细过程，可以为AI模型的每一次决策提供透明的证据链，从而优化模型的可信度和可靠性。此外，模型验证还涉及到使用加密技术如零知识证明，不仅保护了数据的隐私，还能验证模型的输出而无需暴露其内部逻辑，进一步增强了模型的安全性和私密性。与这一分类相关的典型项目有： Giza Giza 正在构建一个无需信任的协议，将机器学习推理计算的过程去中心化，同时为开源人工智能的开放经济提供动力。Giza 让人工智能开发者可以轻松地为人工智能模型生成零知识证明。 EZKL EZKL 是一个支持具有零知识加密的可验证人工智能系统。它能够证明 AI/ML 模型的真实性，生成一个零知识证明模型产生了某些结果，而不必揭示模型本身。来源：金色财经

金色财经2024-02-26

多家美国企业已经遭突袭美媒：中国经济放缓、政府策略让美国投资者保持警惕

现在的情况是，增长速度正在放缓。大多数经济学家现在预计，未来10年中国经济增长率将为2%、3%、4%，甚至可能更低。斯塔尔：如果增速这么低，他们还能支撑社会吗？伯恩斯：这对他们来说会是困难的。斯塔尔：如果有这么多爆炸性的增长，如果这么多人摆脱了贫困，为什么他要放弃那些有效的方法？伯恩斯：嗯，我认为他们可能有竞争的优先事项。中国政府当然希望经济增长，但他们也有国家安全的心态。他们想要控制数据。斯塔尔：但是控制更重要，对吧？而不是经济增长。似乎是这样。伯恩斯：我认为这是可以讨论的。你听到了，我们听到了两种信息。斯塔尔：听起来好像你自己都不知道未来的发展方向。伯恩斯：我在这里感觉到的是，中国政府在国家安全方面投入了更大的精力。斯塔尔：这里有很多美国公司。它们中的很多会因为当前的商业环境而选择离开吗？伯恩斯：你知道，这很有趣，但并不多。斯塔尔：不多？伯恩斯：不多。斯塔尔：为什么？伯恩斯：中国是世界第二大经济体。这是一个很大的市场。因此，一些美国公司离开了，但大多数都留了下来。一些美国公司正将至少部分业务转移到新加坡、越南和墨西哥。斯塔尔：但是它们没有在离开中国。伯恩斯：它们不想离开。斯塔尔：这个市场对美国商人来说是如此不可抗拒。这是巨大的。伯恩斯：也许它们没有在离开，但它们不会投资，它们不会进行重大投资，除非它们能确切地看到政府的方向。

tqttier2024-02-26

黄金回升走高，下周黄金还能做空吗？空单如何解套

示将在今年放宽其货币政策。许多分析师和经济学家预计，美联储将于6月开始其新的宽松周期　　黄金价格在周五的反弹中成功突破100小时移动平均线，显示其上涨势头。然而，在触及14小时相对强弱指标（RSI）的超买水平之前，黄金价格似乎仍有进一步的上涨空间。中东地区的紧张局势刺激了避险需求，为金价提供了支撑。自上周五以来，至少四艘船只遭到也门胡塞武装势力在红海和曼德海峡的*和*袭击。黄金的避险特性使其在经济和地缘政治不确定性时期吸引了投资者。　　鉴于中东地区进一步的混乱加剧了地缘政治的不确定性，贵金属继续充当重要的避险资产。从技术角度来看，黄金价格在60分钟走势图上呈现为一个横盘通道。然而，14小时RSI近期反弹，逐渐走向超买状态。　　在日线图上，黄金价格似乎在下行通道中交易。然而，14日RSI已有所反弹，避免陷入超卖状态。因此，黄金多头期待金价延续当前反弹走势，升至2056美元/盎司，甚至更高的2089美元/盎司。与此同时，黄金空头将长期获利目标设定在约1995美元/盎司，或更低的1959美元/盎司。　　【操作分析】　　黄金在本周的前四个交易日都是震荡上行，体现了强势行情，虽然周四冲高至2034附近，但冲高后快速回落，本周已经连续三次测试2030上方压力，是有可能形成三次的见顶回落的，这个周期上方*维持也比较明显，但周五晚间的中东局势恶化，再次被市场多头催化，主力控制买盘直接拉高上涨，低位直接反弹逾26美金，就以收盘形态来看，那么尧生预计周一黄金很有可能会有一个小幅度高开的局面，或者是开盘后再度上升，但直接继续上破的概率不大，毕竟下方的构筑还不够完整，短中期均线还没有得到及时的修复，日线虽然有突破的意愿，但下方仍然处于空虚的局面，毕竟前期的震荡区间仍然于此，并没有得到有效的突破，所以就算多头还要上涨，也免不了一波回撤测试。　　【策略】：黄金下周初支撑维持于2025附近，预计黄金若回撤，此位置大概率还是会有所触及，那么这是我们首次多单入场的机会。　　【1】激进盘中2030附近先空，稳健2026再多，2019损，看2036-2037，破位观望　　【2】空单可观望2042压力测试再行入场，看向2028-2030，止损2047下方　　行情策略分析撰写：风险控制技术部尧生论金团队。转载请注明出处，文章内容仅供参考。行情瞬息万变，文章建议只是一时思路，具有一定的时效性，盘中具体进出场点位可以添加老师咨询，届时会在线下临盘择机给出及时现价单！每天早7点至凌晨2点实时在线指导，无论是圈内还是群发策略，亦或者各大财经网站，团队老师都是现价喊单！每日分析团队技术指导群内实时公布每日行情走势推送，实时每单进场都有理丶有据、公开公明、操作不是很理想的朋友可以免费进群体验, 欢迎垂询。　　文/尧生论金（薇：yslj11567）　　寄语：总之不管市场怎么变，我们只有一变，即随机应变！行情瞬息万变，文章仅代表个人观点，文章具有一定时效性，具体进场点位以实盘为准。以上分析内容仅代表作者个人观点，不构成具体操作建议，据此操作，盈亏自负，投资有风险，入市需谨慎。

许浩论金2024-02-26

高盛推迟美联储首次降息押注至6月降息次数料将减少

高盛集团经济学家在分析了美联储最近的评论和1月份会议纪要后，将美联储开始降息的时间推迟到了6月。这家美国投资银行放弃原先美联储将于5 月降息的预期，且预计今年将降息四次（之前预估的降息次数为五次），分别在6月、7月、9月和12月。 Jan Hatzius等经济学家在2月22日的报告写道，美联储明年将再降息四次（之前预估为三次），预估最终利率仍维持在3.25%-3.5%的水平。三位美联储高级官员周四强调，美国央行仍在迈向今年降息的轨道上，只是不会很快就降。就在1月中旬，投资者和一些经济学家还押注，美联储将在3月19日至20日的会议上开始降息。 Hatzius和高盛经济学家提及美联储思维的两个变化。经济数据强劲下，官员们不再那么担心维持利率在偏高水平上过久，并认为以往升息带来的最大风险已经过去，这意味着“不需要迫切降息”。其次，美联储官员希望有更明确的证据表明通胀在降息前将接近2%。

金融界2024-02-25

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