美国股市暴跌,中国路在何方

这几天,在中国大众看来,美国简直魔怔了。

股市天量暴跌,熔断反复刷屏、历史天天见证,史无前例的大萧条仿佛扑面而来。


从中长期看,美国景气的终结是一种必然,美国这种剪羊毛割韭菜的治理模式,被赶下历史舞台也是一种必然

但短期来看,美国股市的暴跌,原因很简单,他涨的太高了。


  1

 

 

美国股市为什么涨的太高呢?热钱太多了,都跑去炒股了。

 

从2015年以来,强势美元的回流,造成美国积压了大量的热钱,按照川普的想法和要求,这些钱是都要拿去支持实体和高科技的,实体一强,美国就会再次伟大。

好哒,大家把钱都借给高科技实体上市公司,这绝对是支持实业了吧。但问题是,支持他们干吗呢?去股市搞回购。上市公司一回购,大家觉得信心很足,股票上涨,上市公司更有动力借钱和还钱。皆大欢喜,变相炒股。

 

2018年,美国股市全年回购已达1.17万亿美元,苹果公司09-18年已经涨了14.4倍,市值最高时接近10万亿元,超过很多主权国家,是得喘口气,都调一调了。

中国一放水,钱就进了地产,美国一放水,钱就进了股市。防不胜防。

 

有轻松的钱赚,谁去搞实体?全世界的聪明人,一样没有国界。

 

问题是中国能搞限购,能房住不炒,但股票就是用来炒的,你川普能限购股票吗?

 

2006年那一波,美国加息17次,回流大量美元,没人愿意去搞实业,都使劲去炒房地产次级债,搞出了08金融危机,2019年这一波,美国加息9次,一样回流大量美元,同样没人愿意去搞实业,都使劲去变相炒美股,搞出三次熔断。

资本主义,就是在不断炒作中发现最合理的价格。在疫情发生之前,大家的普遍共识已经是,股价有点高,应该来个暴跌调一下,本来趁疫情,大家跌一跌,洗洗更健康,结果假摔变成了真摔,把狼真的喊来了。

 

 

 

  2

 

 

之所以真摔如此之重,是川普开错了药方,美国市场并不缺流动性,实质上不差钱,缺的应对新冠的信心和手段。

 

川普当年,为了兑现自己吹过的牛修个边境墙,都不惜搞出国家紧急状态,但是对抗新冠,又迟迟拿不出应对病毒的具体策略和措施,浑浑噩噩,小病拖成大病。

 

当疫情不可收拾后,川普为了自己大选,一边不断甩锅怪美联储,胡乱开出直升机撒钱的药方,一边仍然眼高手低不作为,整个社会对于疫情的控制谁也没底,谁都恐惧,看不到希望,大病几乎拖成绝症。

 

这么做也能理解,因为川普的主要正绩就是股市,为了连任,万万不能有失,但问题是,疫情国难当头,你得赶紧治病,要啥自行车啊!

美国本来只是急性胃溃疡,三分治七分养,结果川普又是输血又是截肢,惊慌失措,猛药狂吃,直接把经济整进了ICU。

 

川建国毕竟不是基层干上来了,别看岁数大,应对大局面,还是太年轻啊!

 

美国市场不要钱,市场要的是解决新冠的治理方案。要知道一个月前,川普还在狂吹自己多么英明神武,国家铁定没事,结果突然间飞机停航、疫情蔓延,城市封了,经济都要停滞了,心理落差得有多大!

股市都是人炒的,能不熔断吗。

 

 

 

 

  3

 

 

而对中国来讲,世界经济没人能独善其身,美国如果真扛不住了,那些大资本势必得甩卖在中国的大量资产回去救急。


大家去看看北京和上海有多少高端写字楼在外资手里,看看多少只退休基金位列中国上市公司股票里的十大股东,就知道,中国伤不起,老美一甩,中国也得踩踏。

在美国的恐慌之下,大家把黄金都甩卖的跌下去7%了,对中国,那真是靠信心在扛着了。

 

虽然长期来看,中国的需求旺盛增速很高,人民币计价的资产肯定会上涨,但短期内,中美贸易额高达5400多亿美元,中国的外贸依存度依然高达34%,面上看,美国依然是世界经济的老大,他们的中小企业依然不错,高新科技依然发达,外贸需求依然很大,老美垮了,中国绝对落不着好。

 

所以,他们的药方开错,我们不能觉得马上就能上位。事情其实并不复杂,不识庐山真面目,只缘身在此山中。

 

引以为鉴,萧规曹随,甚至韬光养晦抓紧补个回龙觉才是我们最不会出错的路。俗话说,心急吃不了热豆腐,俗话还说,烂船也有三斤钉,瘦死的骆驼比马大。

 

在这个青黄不接的时候,老美的信心对我们的房价很重要。


文章首发公众号 鉴茶院(jcytoday),原文链接 https://mp.weixin.qq.com/s/eCVXFsSalqmz1mntuMaH8Q


 

内容概要:文章以“智能网页数据标注工具”为例,深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展,学生能够融合前端开发、自然语言处理(NLP)、本地存储与模型推理等技术,实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构,涵盖Manifest V3配置、内容脚本与Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署与推理流程,并提供了核心代码实现,包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习与边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群:具备前端开发基础、熟悉JavaScript和浏览器机制,有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生,尤其适合将浏览器扩展与人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标:①掌握浏览器扩展开发全流程,理解内容脚本、Service Worker与弹出页的通信机制;②实现在浏览器端运行轻量级AI模型(如NER、情感分析)的技术方案;③构建可用于真实场景的数据标注工具,提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议:建议结合代码实例搭建开发环境,逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理与DOM操作的稳定性,在实践中理解浏览器扩展的安全机制与性能优化策略。
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