本期2026年7月
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為 FinTwit 對著行情評分
問責台 · 2026年7月 本期

FinTwit 現況

本月有 36 個帳戶躋身前 100;35 個跌出榜外。 標普500上升時,FinTwit 命中 43%;下跌時為 33%,這道差距看來更像市場 beta,而非真本事。

本月變化
Communication Services 準確率24.6Industrials 準確率15.3
01戰績一覽30 日時段
FinTwit 優勢(30 日)
一般操作收結時離大市有多遠。低於零,就是跑輸了。
跑贏標普500
實際跑贏指數的操作所佔比例。
擲硬幣勝差
-7.44.2
中位帳戶比擲硬幣式亂估高出多少。
看好傾向
幾乎每項操作都是買入。群眾甚少喊頂。
上榜帳戶
226+8
戰績足以評分的帳戶。
頂層十分位50.8%
中位42.6%
底層十分位35.1%

「十分位」即把整批帳戶分成十份:最好的一成、中間的一成、最差的一成。

行情
AMD68.9%HOOD65.4%SNOW82.1%RDDT71.4%CRWD64.1%PENG68.7%CSCO60.0%LLY65.4%NVDA15.9%MU49.3%NBIS46.5%GOOG10.3%META37.8%MSFT32.4%AMZN24.0%TSLA18.6%AMD68.9%HOOD65.4%SNOW82.1%RDDT71.4%CRWD64.1%PENG68.7%CSCO60.0%LLY65.4%NVDA15.9%MU49.3%NBIS46.5%GOOG10.3%META37.8%MSFT32.4%AMZN24.0%TSLA18.6%

走馬燈上掠過的:群眾談論得最多的股份,以及針對它們的操作有幾常命中。

Volume state
Where the tape got loud
Resolved 30d tape
Resolved calls
Calls with a 30-day outcome in this edition.
Ranked field
226
Accounts with enough history to grade.
Buy pressure
Share of calls that leaned bullish.
Peak crowd
NVDA
264 distinct callers
Most crowded tickers
NVDA logoNVDA
264 callers
MU logoMU
241 callers
AMD logoAMD
196 callers
NBIS logoNBIS
180 callers
03群眾共識 → 結果

只得一個帳戶撐腰的操作,有 39% 的時間勝出,僅僅比擲硬幣好一點。當一星期之內有 30+ 個獨立帳戶喊出同一項操作,勝率便攀升至 30%。這與「人多擠擁就要唱反調」的慣常直覺相反:當各自獨立的聲音不約而同落在同一隻股份、同一個方向,這份一致本身就帶著資訊,而在這裡,它比任何單一的響亮論調都更有份量。

一致 曲線
30 日勝率按信心度劃分
擲硬幣 · 50%
39%
1 (solo) 一致39.0%操作6,888中位回報-1.2%
35%
2–3 一致34.6%操作7,028中位回報-3.6%
37%
4–6 一致36.7%操作7,439中位回報-3.4%
37%
7–15 一致37.0%操作12,918中位回報-4.1%
38%
16–30 一致37.6%操作13,824中位回報-1.9%
30%
30+ 一致30.4%操作32,537中位回報-5.6%
1 (solo)
2–3
4–6
7–15
16–30
30+
勝率按一致帳戶數目劃分:1 (solo) 一致,6888 項操作中 39.0%; 2–3 一致,7028 項操作中 34.6%; 4–6 一致,7439 項操作中 36.7%; 7–15 一致,12918 項操作中 37.0%; 16–30 一致,13824 項操作中 37.6%; 30+ 一致,32537 項操作中 30.4%.

操作按同一星期內喊出相同操作(股票代碼+方向)的不同追蹤帳戶數目分組。一致程度愈高,準確度愈高,而非愈低。

押中了的擠擁交易

以下每隻股份都吸引到二十名或以上喊話者,仍能守住 60% 勝率,是擠擁交易同時又是正確交易的罕有例子。共識圍繞這些股票代碼形成,是有道理的,行情後來亦如數兌現。

群組
n
勝率
中位回報
AMD logoAMD
196
68.9%
+6.5%
HOOD logoHOOD
115
65.4%
+11.5%
SNOW logoSNOW
94
82.1%
+5.2%
RDDT logoRDDT
73
71.4%
+8.3%
CRWD logoCRWD
71
64.1%
+8.5%
最多人押注的股票代碼(過去 90 日內 ≥20 名不同喊話者),其 30 日勝率跨過 60%。'n' 欄為不同喊話者人數。

沒押中的擠擁交易

反過來看:同樣多人擠進去、勝率卻低過擲硬幣的股份。高度關注一邊會引來追勢者與後知後覺的人,一邊也會標示出真正的優勢,而在這些股票代碼上,群眾把雜訊錯認成信念。

群組
n
勝率
中位回報
NVDA logoNVDA
264
15.9%
-5.0%
MU logoMU
241
49.3%
+1.1%
NBIS logoNBIS
180
46.5%
-5.0%
GOOG logoGOOG
178
10.3%
-4.1%
META logoMETA
175
37.8%
-3.2%
最多人押注的股票代碼(過去 90 日內 ≥20 名不同喊話者),其 30 日勝率低於擲硬幣(不足 50%)。'n' 欄為不同喊話者人數。已結算時段(2026 年 3 月至 5 月)橫跨四月的一次回撤。
04專家對素人當行家迎戰群眾

當某隻股份的 行家 與群眾各站一邊,行家對的次數更多,在每週對決中贏了 123 場中的 97 場。對單一股份的深入研判,勝過對所有股份的泛泛之見。

專家
該股票代碼評分 ≥ 70
97
對決勝出
素人
群眾 · 其餘所有人
26
對決勝出
專家 79%
21% 素人
與群眾分道時,行家有 79% 勝出+14.0
7 日裁決 · 123 場對決

按股票代碼劃分的對決

股票代碼
對決場數
專家勝
素人勝
ETH logoETH
7
6
1
TSLA logoTSLA
6
4
2
BTC logoBTC
4
4
0
NIO logoNIO
4
3
1
ORCL logoORCL
4
3
1
SPCX logoSPCX
4
3
1
ASTS logoASTS
3
3
0
SOL logoSOL
3
3
0
SPY logoSPY
3
3
0
另外 64 隻股票代碼
85
65
20
總計
123
97
26

一場對決,即某星期一隻股票代碼的行家(當日該代碼評分 ≥ 70)與群眾站到對立面;勝方為其後 7 日操作回報較高的一方。以上為整體數字,不含個別名字。較新的對決會在結算後於下期呈現。

05剖析優勢所在

單看一個整體勝率,掩蓋的跟揭示的一樣多。同一份戰績,一旦按操作持有多久、是買入還是沽出、公司的規模與行業,以及喊話帳戶的大小來切分,便會大不相同。這樣拆開來看,真正的強項才開始與盲點分家。

按受眾規模劃分

Mega · 500k+帳戶評分為 43%;Small · <5k帳戶則為 40%。受眾愈大,並不等於戰績愈好。觸及面獎賞的是夠自信、夠多帖子,多過獎賞「講中」,所以最大聲的帳戶,未必就是最精明的那批。粉絲數量量度的是有幾多人在聽,至於他們值不值得聽,就幾乎甚麼都說明不了。

群組
n
勝率
Mega · 500k+
15
42.9%
Large · 50–500k
100
43.4%
Mid · 5–50k
87
42.4%
Small · <5k
24
39.9%
此處勝率欄為各組別喊話者準確度的中位數。

按行業劃分

Healthcare52% 領先;Utilities以 23% 墊底。有些地帶群眾摸得熟,其餘的就只能靠估。準確度集中在人們真正身處其中的行業,那裡一般帖子作者對產品與新聞都有手感。較艱深的角落,最需要大部分人沒有的專家知識,勝率亦如實反映了這一點。

行業 行情
30 日勝率 · 排名
擲硬幣 · 50%
Healthcare
51.9%10.4Healthcare51.9%操作4,788中位回報+2.7%
Financial Services
44.5%9.6Financial Services44.5%操作5,733中位回報+0.1%
Technology
42.8%14.1Technology42.8%操作49,426中位回報-1.6%
Consumer Cyclical
35.4%4.5Consumer Cyclical35.4%操作5,367中位回報-1.4%
Communication Services
32.6%24.6Communication Services32.6%操作7,173中位回報-3.5%
Industrials
31.6%15.3Industrials31.6%操作8,209中位回報-12.4%
Consumer Defensive
30.8%+9.9Consumer Defensive30.8%操作852中位回報-2.8%
Energy
30.0%2.5Energy30.0%操作1,074中位回報-8.1%
Basic Materials
24.3%Basic Materials24.3%操作883中位回報-10.5%
Real Estate
23.3%Real Estate23.3%操作305中位回報-2.1%
Utilities
22.6%+1.4Utilities22.6%操作699中位回報-7.8%
勝率按行業劃分,排名:Healthcare,4788 項操作中 51.9%; Financial Services,5733 項操作中 44.5%; Technology,49426 項操作中 42.8%; Consumer Cyclical,5367 項操作中 35.4%; Communication Services,7173 項操作中 32.6%; Industrials,8209 項操作中 31.6%; Consumer Defensive,852 項操作中 30.8%; Energy,1074 項操作中 30.0%; Basic Materials,883 項操作中 24.3%; Real Estate,305 項操作中 23.3%; Utilities,699 項操作中 22.6%.

僅限股票操作;涵蓋 99.6% 的已結算股票操作量(大型股)。

06市況真本事 vs 潮水

在標普500上升的月份,FinTwit 的操作有 43% 的時間勝出;在下跌的月份,則為 33%。差距這麼闊,說明大部分托起戰績的,其實是潮水:當幾乎每項操作都是買入,升市會把整批帳戶一同抬高,跌市又會把它們一同拖低,無論操作出自誰人之手。

乘著 潮水
勝率對比市場方向
擲硬幣 · 50%
43%
Market rose42.8%操作72,899中位回報-0.6%
33%
Market fell32.6%操作28,848中位回報-5.7%
Market rose
-0.6% 中位
Market fell
-5.7% 中位
勝率按市況劃分:Market rose,72899 項操作中 42.8%; Market fell,28848 項操作中 32.6%.

30 日操作勝率按同一持有時段內標普500上升或下跌拆分。

按波動性(beta)劃分,在各種市況下

高 beta 的股份會放大大市本來就在做的事:升市時刺激,跌市時殘酷。同一項進取的操作,在升浪中可以讀成天才之作,在沽壓中卻是魯莽冒進,哪怕底層論點由頭到尾都沒變過。低 beta 的防守性股份兩邊都動得較少,這正是行情一轉,它們仍撐得住的原因。

Beta × 市況
高/中/低,兩個方向
Market roseMarket fell擲硬幣 · 50%
44%
High beta (≥1.5) · Market rose43.6%操作33,877中位回報-1.6%
34%
High beta (≥1.5) · Market fell34.4%操作13,778中位回報-7.3%
High beta (≥1.5)
45%
Mid (1.0–1.5) · Market rose44.9%操作13,728中位回報+0.5%
31%
Mid (1.0–1.5) · Market fell31.0%操作5,353中位回報-4.4%
Mid (1.0–1.5)
43%
Low (<1.0) · Market rose42.5%操作6,130中位回報-1.1%
34%
Low (<1.0) · Market fell33.7%操作2,495中位回報-6.0%
Low (<1.0)
勝率按 beta 組別與市況劃分:High beta (≥1.5) Market rose,33877 項操作中 43.6%; High beta (≥1.5) Market fell,13778 項操作中 34.4%; Mid (1.0–1.5) Market rose,13728 項操作中 44.9%; Mid (1.0–1.5) Market fell,5353 項操作中 31.0%; Low (<1.0) Market rose,6130 項操作中 42.5%; Low (<1.0) Market fell,2495 項操作中 33.7%.

高 beta/動量股份在市場上升時跑贏、下跌時崩塌;低 beta 股份在沽壓中撐得較好。涵蓋 74.1% 的已結算操作量。

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07編輯室手記重點發現 · 本期

本月戰況,化作六則白話總結。

FinTwit 優勢
30 日內對比買入並持有標普500
跑贏指數
已結算操作中只有 跑贏 SPY。
看好傾向
的操作為買入;群眾甚少喊頂。
人多即優勢
在一致程度最高時,勝率攀升至 30.4%
最強行業
Healthcare以 51.9% 領先所有行業。
上榜帳戶
本期共 226 個已評分帳戶。

引用本報告

APA
SignalSnitch. (2026). 問責台:FinTwit 對決大市 (2026年7月 本期). Retrieved from https://signalsnitch.io/state-of-fintwit/m/2026-07
行內
據 SignalSnitch 問責台(signalsnitch.io/state-of-fintwit/m/2026-07),226 名上榜財經網紅的中位準確度為 42.6%。

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