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08-03
鯨魚因油價下跌,從 61 個 BRENTOIL 多頭持倉中損失 2.43M 美元
火星財經消息,8 月 3 日,據 Hyperinsight 監測顯示,以 0xc278 開頭的巨鯨自 3 月 19 日交易 BRENTOIL 以來,共完成 61 輪 BRENTOIL 交易,其中 59 輪為多單,僅 2 輪為空單,做多占比達 96.7%。全部 61 輪交易合計淨虧約 243.1 萬美元,百萬美元級重倉貢獻了其中 99.4% 的虧損。昨日早間,其 BRENTOIL 多單再次觸發系統清算。整輪清算共平倉 4.76 萬份 BRENTOIL 多單,清算成交額約 404.6 萬美元,加權清算價約 84.99 美元,合計虧損約 27.5 萬美元。清算後,該地址已無 BRENTOIL 持倉。
發那科公司股價因盈利預期落空而大跌,引發對工業自動化需求的擔憂
發那科公司(Fanuc Corp.)是日本企業,生產全球約 65% 的電腦數值控制(CNC)系統,其股票剛剛出現四十年來最劇烈的暴跌。釀成此狀況的並非業績不佳,而是業績未達預期。公司將全年營業利潤預測上調至 218 億日圓,但這聽起來並非好消息,因為分析師原本預期的數字更接近 226 億日圓。這 8 億日圓的差距,按目前匯率約為 5500 萬美元,足以導致股價急跌,並重新點燃對全球製造業部門因材料成本上升而壓縮保證金的擔憂。強勁的季度,薄弱的信念關於 Fanuc 的實際業績:確實非常穩健。2026 財年第一季淨利潤達 509.81 億日圓,較去年同期的 378.44 億日圓增長 35%。營收達
美國與日本聯合干預被視為新的「廣場協議」及布雷頓森林體系 2.0 的起點
原文作者:葉楨原文來源:华尔街见闻美國與日本數十年來罕見地聯合支撐日元,引發市場重新評估長期依賴低利率日元融資的全球資本流動模式。一些策略師認為,如果這一政策方向持續,可能標誌著日元套利交易進入拐點,並推動全球資金配置發生更深層的調整。美國財政部長貝森特與總統特朗普於週末相繼證實美國在支撐日元方面積極參與。貝森特明確表示,美國將毫不遲疑地參與進一步的聯合干預行動,以糾正日元的嚴重低估。與此同時,特朗普強調此次干預是美日盟友關係的體現,並預期華盛頓將從這一聯合行動中獲得實質性的財務收益。這一罕見的政策協同迅速在金融市場引發劇烈反應。在官方直接下場買入、高層口頭干預以及相關部門對交易銀行的窗口指導
SOL 動物幣 CATE 市值突破 4100 萬美元,日漲幅超過 100%
Odaily星球日報訊 據 GMGN 數據,SOL Meme 幣 CATE 市值短時上漲突破 4000 萬美元,日內漲幅超 100%,現報 4080 萬美元。此前消息,DOGE 主人澄清:CATE 與本人無關,僅認可 DOG、COCORO 官方項目。
三間預測市場平台於七月的交易額達 506 億美元
Odaily星球日報訊 Polymarket、Polymarket US 和 Kalshi 三家平台 7 月總交易量創歷史新高,達到 506 億美元。其中,Polymarket US 交易量增長 54% 至 50 億美元,Polymarket 交易量下降 26% 至 79 億美元。
Polymarket、Polymarket US 及 Kalshi 七月交易額創下 506 億美元紀錄
ChainCatcher 消息,據 The Block 數據,Polymarket、Polymarket US 與 Kalshi 三家預測市場平台 7 月合計月交易量升至 506 億美元,創歷史新高。其中 Polymarket US 交易量環比增長 54% 至 50 億美元,而 Polymarket 環比下降 26% 至 79 億美元。
美國參議院未能安排 CLARITY 法案的投票,休會前通過可能性低
根據 CryptoSlate 報導,美國參議院週一的議程未包含 CLARITY Act 的表決,目前僅計劃就 H.R.6500 持續決議案進行程序性投票。根據參議院規則,若於 8 月 5 日提交終止辯論申請,最快可於 8 月 7 日進行投票,但該投票僅涉及推進動議。由於後續仍需討論、審議及可能再次終止辯論,正常流程無法在休會前完成。
加密巨鯨在 61 筆 BRENTOIL 交易中損失超過 2.43M 美元
Odaily星球日報訊 據 Hyperinsight 監測顯示,0xc278 開頭的巨鯨自 3 月 19 日交易 BRENTOIL 以來,共結束 61 輪 BRENTOIL 交易,其中 59 輪為多單,僅 2 輪為空單,做多占比達 96.7%。全部 61 輪交易合計淨虧約 243.1 萬美元,百萬美元級重倉貢獻了其中 99.4%的虧損。昨日,其布倫特多單再次觸發系統清算。整輪清算共平掉 4.76 萬份 BRENTOIL 多單,清算成交額約 404.6 萬美元,加權清算價約 84.99 美元,合計虧損約 27.5 萬美元。清算後,該地址已無布倫特倉位。在清算前,Hyperliquid 上的 BR
日本日圓在央行大規模干預後上漲 3.3%
日本剛剛提醒外匯交易員,它仍願意出拳。7月30日,日本財務省與日本銀行介入紐約交易時段,大舉買入日圓,使該貨幣在單一交易時段內對美元急漲3.3%。這波走勢 briefly 將 USD/JPY 從 160-164 區間拉低至約 157-158。劇烈、戲劇性,若以歷史為參考,可能僅為暫時性。套利交易問題目前日圓的情況是這樣的。在干預之前,日圓已處於 40 年來的低點,原因很簡單:資金流向收益率更高的資產。日本的政策利率為 1%,而聯準會的利率約為 3.75%。這之間的差距,使得借入日圓並將資金投入美元計價資產,成為全球最熱門的交易之一。這就是利差交易,而且一直非常熱門。CFTC 的數據顯示,在日本
阿里巴巴的 Qwen 推出 2.4 兆參數 AI 模型,開放權重將於下周推出
阿里巴巴的通義團隊剛剛推出了迄今為止最大的模型。Qwen3.8-Max 擁有 2.4 萬億個參數,根據內部基準測試,其性能排名緊隨 Anthropic 的 Claude Fable 5 之後。開放權重預計於下周發布,這將使其成為有史以來最大的公開可用 AI 模型之一。該模型為多模態,意味著它能處理文字、圖片,以及可能的其他資料類型,而非僅限於單一輸入格式。早期訪問已透過 Token Plan 和 Qoder 等平台開放,促銷折扣最高可達標準價格的 90% 折。廣告時機的選擇是經過深思熟慮的。Qwen3.8-Max 在 Moonshot AI 推出 Kimi K3 模型後約一週登場。然而,此次發
STONKBROKER 市值突破 42.8M 美元,成為 Robinhood Chain 上排名第一的項目
BlockBeats 消息,8 月 3 日,受鏈上代幣發行平台過度湧現、BSC 生態搶佔幣股 meme 份額影響,近期 Robinhood 鏈上活躍度急劇下降。在此背景下,Robinhood 生態項目 STONKBROKER 推出多項重大更新,包括負責孵化生態項目的 launchpad,以及將股票代幣封裝抽卡的類 FWA 功能 Broker Box 上線。上述更新獲得包括 Ansem 在內的 KOL 和社區關注,推動市值連創新高。根據 GMGN 行情,STONKBROKER 今晨市值短時突破 4800 萬美元,現報 4280 萬美元,24 小時漲幅超 20%。這一市值已使其成為 Robinho
SocialFi 上漲 1.18%,而 NFT 在加密貨幣市場中下跌近 5%
Odaily星球日報訊 8 月 3 日,根據 SoSoValue 數據,加密市場板塊漲跌互見,SocialFi 板塊表現突出,24 小時上漲 1.18%,板塊內,Gram(GRAM)、Chiliz(CHZ)分別上漲 1%、1.03%。同時,Layer1 板塊上漲 0.94%,Cardano(ADA)上漲 5.08%,Algorand(ALGO)上漲 7.84%。在其他板塊方面,PayFi 板塊 24 小時上漲 0.92%,Ultima(ULTIMA)上漲 3.09%;CeFi 板塊上漲 0.91%,NEXO(NEXO)上漲 1.25%;Layer2 板塊上漲 0.81%,Starknet(ST
Polymarket、Polymarket US 和 Kalshi 於 7 月報告交易額達 50.6B
PANews 8月3日消息,據 The Block 數據,Polymarket、Polymarket US 和 Kalshi 三家平台的 7 月總交易量創歷史新高,達 506 億美元。其中,Polymarket US 的交易量增長 54% 至 50 億美元,而 Polymarket 的交易量則下降 26% 至 79 億美元。
KuCoin 合約推出 2U2USDT 永續合約,槓桿為 10x
根據公告,KuCoin 合約於 2026 年 8 月 3 日 7:30 UTC 上線 2U2USDT 保證金永續合約,提供 1-10x 槓桿。該合約以 USDT 計價結算,資金費率上限為 +2.00% / -2.00%,每份合約規模為 100 2U2。交易全天候開放。
OpenAI 調整定價策略,建議將低成本模型用於常規任務
如果今天還有人在花最多的錢調用 OpenAI 最強模型。 OpenAI 反而會建議他換一個。 7月30日,OpenAI 發了一份價格調整公告。 GPT-5.6Luna 模型降價 80%,Terra 模型降價 20%。 看到這個消息,很容易把焦點放在矽谷開始打價格戰。 但是,如果仔細翻看完官方公佈的技術文檔與 API 調用指南後,就會意識到,真正值得關注的動作並不在此價格數字本身。 這本質上是 OpenAI 首次開始告訴用戶,許多任務其實不需要使用最強的模型。官方提供了一個非常具體的建議。如果是一項複雜任務,先用 GPT-5.6Sol 完成需求分析和方案設計,再交給 Luna 執行、寫代碼、運行
