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这正是我让@cfosilvia分析的问题。
我的具体问题是“由25% $TSLA、25% $PLTR、25% $OPEN和25% $BTC组成的投资组合在未来10年的可能回报是多少？”
Silvia使用最先进的AI模型回答了这个问题，并给出了三种可能的结果：
1. 基本情况：10万美元 -> 56.7万美元
2. 熊市情况：10万美元 -> 4.2万美元
3. 牛市情况：10万美元 -> 125万美元
这很疯狂，因为Silvia表示如果一切顺利，这四种备受争议的资产可能会带来爆炸性回报。
但Silvia也明确解释了这种投资组合“需要在10年的旅程中经受住2-3次60-75%的重大回撤”。
最后，Silvia进行了蒙特卡洛模拟以提供另一个答案。中位数回报显示10万美元将变成约55万美元，未来十年的复合年增长率为17-19%。
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这个分析使用Silvia不到60秒就完成了。该产品是我日常个人理财中最有价值的技术工具。
非财务建议。Silvia仅用于信息目的。
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- 突出显示特定时间段内的资产配置失衡（例如，暴露过多/过少）
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👉 自定义提醒示例：
1. “每周日早上9点告诉我我在非公共交通上花了多少钱”
2. “每天东部时间上午10点告诉我比特币的价格”
3. “如果Meta跌破$600，告诉我”
4. “每月通知我我的抵押贷款付款”
5. “每天发送我$OPEN头寸的余额”
6. “每天监测美元贬值论点，并提供具体的看涨/看跌阈值（DXY <100或>110，10年期收益率>5.5%或<3.5%，黄金>$2,800或<$2,400，BTC>$100K或<$70K，实际利率为负，美联储政策变化）”
👉 设置每月自动雷达监测：
- 投资组合配置偏离70/30增长/收入目标
- 表现触发（+15%收益或-10%下跌阈值）
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与我最初投资该公司时相比，我现在更有信心。
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每个人都曾在网上看到房源信息时说“那房子定价太高了！”或者“那房子太划算了！”
现在预测市场让人们可以对自己的观点进行投注。
例如：你所在的社区有人挂牌出售房屋，但你认为价格太高或太低。你应该能够利用你的市场知识在预测市场上表达你的观点。
预测市场将成为卖家关于定价是否过高或过低的快速反馈信号。Opendoor的算法在未来定价时也会获得另一个数据点。
Opendoor可以通过提供这些市场来增加额外收入。他们可以保留这些收入，或者将其用作激励措施，例如为买家降低房价，为卖家提供激励等。
此外，房屋价格的预测市场将为当地媒体或社交媒体人士创造关于房屋的营销话题。
这个想法将为Opendoor创造免费营销，开辟新的收入来源，改进其定价算法，并帮助买家/卖家更好地了解房屋的真实市场价值。
可能不是首先要处理的最重要的事情，但值得考虑 @CanadaKaz @shrisha @fahdananta @morganb 和团队
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Ai 姨
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$OPEN 也走了低开高走剧本，开盘高点回落至 $0.8 左右后又涨到 $1.64 了，当前 FDV 16.4 亿美元😂 作为「小红书 Web3 AI 项目顶流」，背靠 Polychain 和 斯坦福大学，好像似乎是真有几把刷子？
来看看目前币安合约数据：五分钟合约持仓量 1051 万枚 OPEN，价值 1726 万美元，其中多头账户数甚至多于空头，大户的持仓量倒是空头稍胜一筹；这把要是拿着空单，得难受好一阵子了，做市商在做事…
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