亚瑟·海耶斯:若特朗普执政将开启无限QE,比特币或冲击100万美元
2026虚拟币交易平台推荐:
- 欧易(OKX)交易平台(>>>进入官网<<<)(下载OKX的Android安装包)
- 币安(Binance)交易平台(>>>进入官网<<<)(下载币安Android安装包)
美国金融政策转向与潜在经济影响
BitMEX创始人Arthur Hayes近日发表了题为《Black or White?》的最新文章。文章深入分析了美国金融政策的转变与发展,并探讨了川普新政府可能采取的经济措施。
文中指出,美国早已偏离纯粹的资本主义。政府通过多次量化宽松与财政刺激手段,保障富人利益、应对贫富差距。面对新的经济挑战,预计川普政府会加强财政干预。
制造业回流与经济增长
川普政府将致力于促使制造业回流和实现经济增长。通过这一系列措施,旨在缩小贫富差距。
- 推行削弱美元的政策
- 为美国工业回流提供必要资金
此外,Hayes认为共和党还会通过类似《芯片法案》等方式补贴企业,并让银行信贷呈现爆炸性增长。
比特币价格预测与市场前景
无限量化宽松开启
Hayes表示,美国联邦储备会宣布投降,至少免除美国国债和央行储量的SLR负担。到那时,无限量化宽松的道路将会畅通无阻。
立法产业政策加上SLR豁免的结合,将导致银行信贷大量涌入。对此,Hayes表示:加密货币市场的表现将类似于2020年3月到2021年11月的牛市,甚至表现更好。
SLR政策解析
SLR(补充杠杆率)的设定目的是为了限制银行过度杠杆操作。即防止银行依赖高杠杆投资,而资本准备金过低。
美国财政状况与未来挑战
Hayes还指出,先前美国在新冠疫情注入约4万亿美元的信贷。而目前的处境可能更为严重。
关键领域支出快速增长
- 国防与医疗两个领域的支出增长速度早已超过了名义GDP
- 地缘与人口高龄的情形日益加剧
- 未来的支出成长可能会逐渐加剧
生产力转移的融资成本
在人工方面,政府若想要将生产力从劳动力低廉的中国转移至美国。Hayes预测,实现这一目标的融资成本大概在6~14万亿美元。
债务水平分析
Hayes接着表示,美国花费4万亿美元才将债务与名义GDP比率从132%降至115%。假设美国进一步将比率降至2008年9月的70%水平,则必须创造10.5万亿美元的信贷才能达成目标。
相关攻略
AI加密货币VVV价格近期强势上涨,创下历史新高,半年涨幅巨大。其上涨主要得益于AI领域整体热度及自身应用落地。VeniceAI平台聚合主流模型,采用免费增值模式,访问量显著增长。同时,代币销毁机制加速,流通量持续减少,质押可获收益。技术面显示其处于超买状态,需警惕回调风险。
选择可靠的加密货币交易平台关乎资金安全与交易体验。综合考量流动性、产品丰富度及运营口碑,主流平台包括交易量领先的币安、衍生品突出的OKX、资产丰富的Gate io、亚洲知名的火币、合规性强的Coinbase、专注合约的Bybit、提供复制交易的Bitget、代币种类繁多的KuCoin、安全稳定的Kraken以及全球化的MEXC。
在经历了数月的盘整与宏观不确定性后,比特币市场终于迎来了一个久违的、来自链上数据的结构性利好信号。 根据区块链数据分析机构CryptoQuant的最新报告,其著名的“比特币牛熊周期指标”自2023年3月以来,首次脱离熊市区域,转亮“绿灯”,进入了所谓的“早期牛市”阶段。这一变化,无疑为市场情绪注入了
对于比特币矿业来说,这个财报季的寒意,似乎比预想的更浓。近日,总部位于拉斯维加斯的矿业巨头CleanSpark公布了截至3月31日的第二财季业绩,结果让市场为之一震:净亏损高达3 783亿美元,比去年同期的1 388亿美元翻了一倍还多,远未达到市场此前的预期。 比特币跌价吃掉六成营收 仔细拆解这份财
本指南梳理了欧易、币安、Gate io三大交易平台的官方入口与安全下载路径。欧易稳健全面,币安流动性强,Gate io币种丰富。详细说明了安卓与iOS官方APP的安全下载方法、关键设置,并对比了各平台在交易延迟、客服响应及费率等方面的表现,旨在帮助投资者选择可靠平台,保障资产安全。
热门专题
热门推荐
本文介绍了2026年主流的USDT交易软件,重点分析了币安、欧易和火币三大平台的特点与优势。内容涵盖平台安全性、交易功能、用户体验及费用结构,旨在为不同需求的用户提供选择参考。文中强调选择平台时应综合考虑资产安全、操作便捷性和交易成本,并提醒注意风险管理与合规操作。
本文介绍了USDT交易的基本概念与主流平台选择。USDT作为稳定币,其交易主要通过加密货币交易所进行。选择平台时需综合考虑安全性、流动性、手续费和用户体验。文中列举了当前市场认可度较高的几类交易平台,并提醒用户注意资产安全与合规操作,建议根据自身需求谨慎选择。
哥本哈根大学计算机科学系于2026年3月发布了一项具有里程碑意义的研究(论文编号arXiv:2603 12935v1),揭示了当前主流AI推荐系统可能潜藏的社会偏见风险。这项研究同时指出,一种高效且低成本的解决方案——提示工程,或许能成为破解这一难题的关键。 当您使用求职平台或新闻资讯应用时,背后的
照片模糊了、雨滴遮挡了画面、夜晚拍摄噪点过多……这些常见的图像质量问题,往往让人束手无策。传统的解决方案,就像请来一群专科医生:去模糊、去噪点、去雨滴,各有各的专长,但每个“医生”都需要海量的“临床经验”——动辄数百万张训练图片,才能达到可用的修复水平。 然而,一项由香港科技大学、哈尔滨工业大学深圳
这项由英属哥伦比亚大学(UBC)与Vector人工智能研究院联合主导的前沿研究,于2026年3月以预印本论文(arXiv:2603 12634v1)形式发布。研究团队创新性地提出了“预算感知价值树搜索”(Budget-Aware Value Tree Search,简称BA VT)框架,旨在攻克一个






