七夕 4 小时 AI 干货大放送！感谢大家，来参加并坚持到最后的都是真爱（或者单身狗）😂
特别感谢猫草老师，Mike 老师和各位 Demo 创业伙伴，大家 911 杭州鸿鹄汇见啦～

希望碰巧在深圳的小伙伴们一起来碰撞灵感！
不要错过～（现场提供很多神秘嘉宾可捕捉！）

市场有效假说或许是金融理论中最大的bug，但这个bug反而告诉了我们一件事：在交易和投资中，总是神神鬼鬼，总觉得有刁民想害朕的敏感体质才是优秀品质。

尤其在牛市中，这种敏感体质也许比估值模型更有用。

因为敏感体质更关注别人、关注市场异动时其他人的心理状态。市场异动时，很多估值和行为会变得很诡异；你以为便宜的可能是陷阱，你认为贵的也许PE越来越低；"红利"标签到底应该贴给谁？银行还是白酒？博弈不止买卖双方，还有很多其他参与者的心思，比如管理层可能突然佛系，说出"甘愿牺牲利润反哺生态"这样奇怪的话，故意考低分反而成为反内卷优秀生。这时候传统估值模型就很难work。

敏感体质内耳前庭系统更敏感，更容易晕车，知道脚下的沙子在流动时不能刻舟求剑。

请期待《文理两开花 》GEB 系列更新。这一章（对位藏头诗）我也是跪着读完的🫠

记得有一篇联储工作论文用NLP分析了次贷危机之后的联储发言稿，发现从2009年开始，FOMC statement 的复杂性和长度级数上升。曾几何时，有个高中文凭就可以读FOMC，大概400多个单词；现在已经是 2-3 千个单词起步，没有大学学历根本读不懂。
今年长度尤其长。
当然，大部分是为了解释框架，其他部分已经明显简洁多了

昨天这期非常应景，鲍师傅昨晚在Jackson hole的转鸽，机器搜到了文稿中的“就业”，就嗅到了“焦虑”两个字，结果9月降息就板上钉钉了。

但我们可以往回倒倒，看一看：

美国就业数据到底有多靠谱（或者不靠谱）？
在数据噪音中，市场与美联储怎么走？
“数据政治化”的后果是什么？我们看看希腊和阿根廷的例子；这件事如果真的发生在美国，会对全球市场有什么影响？
AI 对就业统计有冲击吗？
当“误差”成为叙事的一部分，央行独立性与数据中立性被挑战，波动与不确定性如何被放大？

机器人直接抓到了演讲稿中的“就业”含义，市场直接行动了。而这时候鲍老师的主旨还没开讲呢。
但没关系了，后面讲啥都没所谓了...

这大概标志着newsletter的崛起：信息传播2.0时代发展太快，物极必反，定会有一些狼吞虎咽的信息摄取要反刍回到1.5的邮件时代。

（发散一下：道理都是相通的，中心化金融发展太便利，也会有部分需求反刍回到笨重的1.5区块链时代）

这样的世界不是AI可不可以应对的问题，而是人类允不允许AI全透明的、无死角的去帮人类应对的问题。

水至清则无鱼。人类世界很多设定都需要bug和模糊性。

无论如何，我们尽量不要让市场仔细想这些问题。因为Margin call里早有分教：

"There are three ways to make a living in this business: be first, be smarter, or cheat. Now, I don't cheat. And although I like to think we have some pretty smart people in this building, it sure is a hell of a lot easier to just be first".

（考考大家：电影里的下一句台词是什么？）

深圳活动来啦，8月29日，我们在深圳邀请大家参加一个小活动，主题是“AI x 出海”。

我们想把技术派、产业操盘手和出海专家聚集在一起，碰撞火花，想想怎么用AI这把钥匙打开不同国家的门。

欢迎大家报名～