Il mercato è stato di nuovo travolto dalle azioni AI, Broadcom è scesa di oltre l'11% oggi, non solo trascinando giù il Nasdaq, ma anche il mercato delle criptovalute. Ora le criptovalute sembrano un orinatoio, non seguono il rialzo quando c'è, ma seguono il ribasso quando c'è. Diamo un'occhiata semplice ai motivi del calo di Broadcom: Dopo aver pubblicato un rapporto sugli utili e sui ricavi "doppio oltre le aspettative", il prezzo delle azioni di Broadcom è sceso, e questa reazione del mercato deriva principalmente da preoccupazioni strutturali e da una risonanza a livello di trading. Ricavi: sono stati registrati 18,02 miliardi di dollari, superiori alle aspettative di mercato di 17,50 miliardi di dollari, non solo mostrando una forte crescita anno su anno, ma superando anche le stime generali di Wall Street. Utile per azione (EPS, Non-GAAP): è stato di 1,95 dollari, battendo anche le aspettative di 1,87 dollari. Nonostante i fondamentali dell'azienda rimangano solidi e i ricavi del settore AI siano cresciuti significativamente, la guida della direzione riguardo al "maggiore peso dell'hardware AI che a breve termine influenzerà negativamente il margine lordo complessivo" è diventata la miccia per il realizzo dei profitti da parte del mercato. Personalmente, ritengo che la natura di questo ritracciamento sia una correzione del mercato rispetto alle valutazioni elevate (uccisione delle valutazioni), e un ritorno razionale alle aspettative eccessivamente ottimistiche sul settore AI, simile a quanto accaduto dopo la pubblicazione dei risultati di Nvidia, dove il mercato ha cercato il pelo nell'uovo. Broadcom ha avuto un enorme aumento quest'anno, e attualmente ci troviamo a fine anno, le istituzioni tendono a bloccare i profitti a causa della pressione per la valutazione delle performance, il che ha ulteriormente intensificato la pressione di vendita. In sintesi, le performance del rapporto di Broadcom si trovano effettivamente all'interno di un range normale e sano. Le attuali fluttuazioni del prezzo delle azioni sono più basate su aggiustamenti di liquidità e sentiment, piuttosto che su un deterioramento della competitività fondamentale dell'azienda. Il mercato sta riequilibrando le aspettative tra l'alta crescita dell'AI e i margini di profitto, e questo ritracciamento è un processo necessario per digerire le valutazioni precedentemente elevate.

a16z crypto fa il suo ingresso in Asia, scegliendo la Corea del Sud come prima tappa. Il motivo è evidente: la Corea del Sud ha il mercato di investitori retail più grande.

【Vibe Coding 实战 Part 2】Ho utilizzato l'AI per aggiornare e pubblicare il "Dashboard delle azioni americane" nel cloud, il tutto in soli tre passaggi. Nell'articolo precedente, abbiamo utilizzato Google Antigravity e alcune frasi chiave per far funzionare un semplice "Dashboard per il monitoraggio delle azioni americane" sul computer locale. Ma come Vibe Coder che cerca l'efficienza estrema, come posso tollerare che funzioni solo sul mio computer? Voglio pubblicarlo online, trasformandolo in un'app indipendente che posso consultare in qualsiasi momento sul mio telefono. Oggi condivido il secondo articolo di Vibe Coding, su come dirigere l'AI per iterare le funzionalità, risolvere errori "incomprensibili" e infine realizzare un deployment nel cloud a costo zero. Iniziamo a vedere i miei risultati: clicca per visitare il Stock Dashboard (Nota: poiché si tratta di un server gratuito, il primo caricamento potrebbe richiedere decine di secondi per attivarsi). Fase 1: Richiedere come un Product Manager Il cuore di Vibe Coding non è scrivere codice, ma descrivere chiaramente la logica. 1. Purificare il flusso informativo: distinguere tra "notizie" e "annunci" Nei dati della versione iniziale, c'erano sia analisi del Wall Street Journal che noiose documentazioni SEC 8-K. Volevo separarli. Il mio Prompt: "Per favore modifica il codice per dividere il flusso informativo in due categorie: 'annunci ufficiali' e 'notizie dei media'. Regole: se il mittente è PR Newswire, Business Wire o il titolo contiene 8-K, 10-Q, classificalo come annuncio; altrimenti, come notizia. Mostrali separati nell'interfaccia con schede Tab." Esecuzione dell'AI: L'AI ha automaticamente introdotto una logica di filtraggio delle parole chiave. Ora, se voglio vedere i report finanziari, clicco sulla scheda "annunci", se voglio vedere le notizie di mercato, clicco sulla scheda "notizie", raddoppiando l'efficienza. 2. Dare memoria all'App: funzione di salvataggio Un punto dolente della versione precedente del sito era "dimenticare dopo il refresh", avevo bisogno di un elenco di preferiti per salvare notizie importanti. Il mio comando (Prompt): "Aggiungi una funzione di salvataggio. Accanto a ogni notizia, aggiungi un pulsante '⭐ Salva'. Cliccando, salva il titolo della notizia e il link in un file bookmarks.csv locale. Aggiungi un elenco 'I miei preferiti' nella barra laterale, leggendo questo file CSV." Esecuzione dell'AI: Dopo pochi secondi, il codice è stato aggiornato. Il mio dashboard ha ora "memoria", i dati salvati rimangono anche dopo il riavvio del computer. Fase 2: Risolvere Bug come un Comandante Durante lo sviluppo della funzione di salvataggio, ho incontrato un errore di Vibe Coding. Sullo schermo è apparsa una grande quantità di testo rosso: StreamlitDuplicateElementKey: Ci sono più elementi con la stessa chiave... Se fosse stato in passato, avrei probabilmente spento il computer e rinunciato. Ma ora, devo solo comprendere il significato letterale dell'errore: "c'è una chiave duplicata (Key)". Naturalmente, un modo più semplice è copiare e incollare il messaggio di errore in Gemini per chiedere all'AI come risolverlo. Analisi del problema: In effetti, un articolo menzionava sia NVDA che MSFT. Quando il programma stava rendendo le schede per queste due azioni, il pulsante di salvataggio per quell'articolo generava un ID (Key) identico. Il sistema non sapeva quale pulsante l'utente stesse cliccando, quindi è andato in crash. Il mio comando di riparazione (Prompt): "L'errore mostra che l'ID del pulsante è duplicato. Per favore modifica la logica del codice: quando generi l'ID del pulsante di salvataggio, non usare solo il link della notizia, ma aggiungi anche il codice azionario (Ticker) per assicurarci che ogni ID del pulsante sia unico." Risultato: L'AI ha modificato una riga di codice, cambiando la logica di generazione dell'ID da link a ticker_link. L'errore è scomparso e il programma funziona perfettamente. Fase 3: Pubblicazione online! Guida al deployment per principianti Ora dobbiamo pubblicare questo programma che gira sul computer locale su Internet. Utilizzeremo la combinazione vincente GitHub (per il codice) + Streamlit Cloud (per eseguire il codice). Tutto gratuito, senza necessità di conoscenze sui server. 1. Preparare il bagaglio: controllare 4 file fondamentali Nella tua cartella di progetto, assicurati di avere i seguenti 4 file (se non ci sono, creane manualmente un file txt e rinominalo): stock_dashboard.py (il tuo codice principale) requirements.txt (fondamentale! Questo è l'elenco che dice al server cloud quali software installare) Se non hai questo file nella tua cartella, creane uno txt e copia il seguente contenuto per salvarlo: yfinance gnews finvizfinance pandas watchdog watchlist.csv (la tua lista iniziale di azioni da seguire, puoi inserire una riga con NVDA) bookmarks.csv (il tuo iniziale elenco di preferiti, crea un file vuoto e inserisci l'intestazione Timestamp,Ticker,Category,Title,URL,Source) 2. Carica il codice su GitHub GitHub è come un cloud per programmatori. Registrati e accedi. Clicca in alto a destra su "+" -> "Nuovo repository". Nome del repository: inserisci un nome a piacere, ad esempio my-stock-app. Scegli Pubblico (public), non selezionare altre opzioni di inizializzazione. Clicca su Crea repository. Nella pagina che si apre, clicca sul testo del link "caricamento di un file esistente". Trascina tutti e 4 i file preparati sopra. Clicca sul pulsante verde in fondo per confermare le modifiche. 3. Deployment con un clic su Streamlit Cloud Questo è l'ultimo passaggio! Apri Clicca su "Accedi con GitHub" e autorizza. Clicca sul pulsante blu "Nuova app". Compila il modulo: Repository: clicca sul menu a discesa e seleziona il repository che hai appena creato, my-stock-app. Percorso del file principale: inserisci stock_dashboard.py. Clicca in basso a destra su Deploy!. 4. Assisti al miracolo Sullo schermo apparirà un'animazione di "cottura della torta". Aspetta circa 2 minuti, il tuo browser si aggiornerà automaticamente, mostrando il tuo dashboard delle azioni americane! Riflessione finale Rivediamo: non abbiamo scritto nemmeno una riga di codice Python, ma solo dialogato con l'AI: Abbiamo chiarito le esigenze (cattura automatica, azioni americane, conversione dei fusi orari). Abbiamo iterato le funzionalità (classificazione degli annunci, salvataggio locale). Abbiamo risolto Bug (indicando conflitti logici). Abbiamo completato il deployment (utilizzando GitHub e Streamlit Cloud). Anticipazione del prossimo articolo: Sebbene l'app attuale funzioni, poiché è un servizio cloud gratuito, i dati della "lista dei preferiti" potrebbero andare persi dopo un riavvio poiché non vengono salvati in tempo reale. Nel prossimo articolo, sfideremo una forma avanzata: "Come dotare l'AI di un 'cervello cloud': come far connettere il dashboard delle azioni americane a Google Sheets per una sincronizzazione permanente dei dati?"