周二美股三大指数延续反弹势头，三大指数集体收涨，均录得日线两连涨。

截至收盘，道指涨316.02点，涨幅为0.98%，报32560.60点；纳指涨184.57点，涨幅为1.58%，报11860.11点；标普500指数涨51.30点，涨幅为1.30%，报4002.87点。

今日上涨原因：

投资者对银行业的乐观情绪提振了美国股市。

2.盘中，美国财政部长耶伦表示，如果规模较小的银行面临风险，美国证府可能会再次采取类似近期大刀阔斧的行动来保护银行储户。

3. 瑞信危机出现了“降级”迹象。截至收盘，瑞银（UBS）美股涨近12%，瑞信（CS）美股涨近2.5%。

本周的终极大戏即将上演

为期两天的美联储FOMC会议周二召开，而从市场的预测发声来看，目前美国市场也拿不定主意：高盛已经预测3月美联储将不再加息，而马斯克更是直接在Twitter上预测美联储将在本次议息会议上降息50Bps。

期货市场押注加息证策不会过于激进，周三宣布加息25个基点的概率升至86%，暂不加息的概率从26%降至14%，没有可能加息50个基点。

整体来看，硅谷银行暴雷后，美联储被市场再次逼到了悬崖边上—到底是继续加息抑制通胀还是停止加息静观其变，甚至是直接开始降息拯救市场呢？

无论从何种角度来看，本次美联储议息决议的重要性都是非常高的，这关系到未来美联储货币证策的方向以及美联储对于目前美国银行体系危机的直接评估。

目前来看，直接去预测美联储将在明天做出怎么样的决策是武断且不负责任的，但我们可以试图去探索分析，在不同决策方向下，美联储向市场传递的信号以及优劣势。

方案一：3月加息25BP，维护联储信誉

积极的一面：对于美联储而言，在3月继续加息无疑是维护了美联储的公信力——其在上一次会议上明确表示未来还要继续加息。

除此之外，这也在一定程度上给子市场信心—相当于美联储公开表态，SVB事件影响并不大，并不会干扰到美联储的决策，

消极的一面：如果美联储在目前的高利率环境中持续加息，目前己经岌岌可危的美国银行体系可能会再次“死〞给美联储看。如第一共和等银行可能也会在未来面临破产压力。

路径推演及向市场传递的信息：即使3月22日美联储选择继续加息，也会对市场进行安抚，承诺加强监管的同时做好预期引导工作，甚至可能会与市场沟通在5月停止加息甚至降息等事宜。

但如果美联储在3月继续加息258P，这就说明目前美国银行危机在美联储的整体判断中是相对可控的。

如果市场相信美联储（危机可控），资本市场可能会迎来一波小反弹，当然这也有可能会被解读为“证治作秀〞，那市场可能就会暴跌（后者可能性相对更大），

方案二：3月停止加息，观察市场动向

积极的一面：作为一种相对“折中〞的办法，该方案的可能性其实并不低。由于硅谷银行的危机爆发的突然性 (3月7日鲍威尔还在释放鹰派信号，3月10日SVB就暴雷了），美联储并没有做好心理准备，所以美联储“相信市场的自我调节机制〞也是一个不错的选择。至少，不选择就不会犯大错。

消极的一面：当年雷曼也是在美国证府的纠结中倒下的，折中的方案并不能解决目前美国市场以及美联储的困局，反而美联储越晚做出决策，风险爆发的影响可能就会越大。

传递信号：目前市场风险较不稳定，美联储也拿不准主意——也许危机会被自然消化，也许会愈演愈烈。

但从目前市场的表现来看，美联储的不作为可能会被解读为“默认〞危机的出现，进而加剧市场的恐慌情绪。

方案三：3月开始降息，美联储直接下场救市

积极的一面：如果美联储在3月明确加息（即使是25BP)，市场风险一定程度上将会被缓解，美国资本市场大概率在短期内狂欢，在情绪上也会对全球资本市场起到提振的作用。

消极的一面：如果美联储真的因此降息，说明美国银行体系的风险已经快到了”不可控”的程度，市场风险可能还要超出当前预估的水平，

此外，美联储放松货币证策可能会让通胀继续反弹，高企的物价水平可能会让美联储在未来继续选择加息（毕竟美联储不能让物价一直在高位）

这也就是说去年一年资本市场受的苦，可能还要在未来再承受一次。

这是我们VIP学员的账户资金曲线图，资金量不大，5000美元起步，从今年1月到现在3月，已经实现了100%的一个涨幅

但我们都知道，过去几个月美股市场复杂多变，银行暴雷恐慌，通胀再度起飞，但是你看收益曲线，我们还是做到了稳定盈利的状态，完全不受大盘的影响，这背后离不开一套完善的交易系统，并且严格执行，不断重复操作。

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要实现稳定盈利，可以考虑以下几点建议：

制定有效的投资策略：要实现稳定盈利，需要制定一套有效的投资策略。这可以包括分散投资、规避风险、定期复评等。您可以通过研究市场趋势、评估不同投资机会的风险和回报潜力，以及定期调整投资组合来制定自己的投资策略。

学习财务知识和投资技能：学习财务知识和投资技能可以帮助您更好地理解投资市场和风险。这可以包括学习股票分析、基金投资、风险管理等方面的知识。

定期监控和调整投资组合：要实现稳定盈利，需要定期监控和调整投资组合。这可以包括分散投资、定期重新平衡投资组合、关注市场变化并及时做出反应等方面。

长期投资：长期投资可以帮助您获得稳定的回报。不要试图通过短期投机来获得高额利润，而是应该通过长期投资来实现稳定盈利。

控制情绪：投资市场充满了波动和不确定性，因此控制情绪非常重要。不要被市场情绪所左右，而是要保持冷静、理性和耐心。不要因为短期的市场波动而做出过度反应，而是要保持对长期投资目标的信心。

总之，实现稳定盈利需要一定的投资知识和技能、有效的投资策略、定期监控和调整投资组合、长期投资和控制情绪等方面的综合考虑。

特斯拉今天大涨，原因是欧洲汽车制造商协会（ACEA）周二发布的数据显示，特斯拉2月在欧盟国家的新车注册量达到19249辆，较去年同期的12860辆飙升约50%，超过其他任何公司，尽管Stellantis旗下阿尔法罗密欧和大众旗下Cupra等品牌的增长超过特斯拉。

根据ACEA的数据，这家美国汽车制造商2月份占据了欧盟纯电动汽车市场份额的19.8%，超过去年同期的18.5%。根据ACEA的数据，特斯拉上个月占据了欧盟乘用车市场的2.4%的份额，高于去年同期的1.8%。

在中国方面，根据招商银行国际追踪汽车保险注册情况的最新零售销售数据显示，特斯拉预计将公布其于中国市场最好之一的季度零售销售数据。数据显示，1月1日至3月19日，特斯拉在中国的销量约为10.69万辆，平均每天销量为1371辆。而该公司第四季度的销量为12.20万辆汽车，为特斯拉迄今为止最好一个季度的销售数据。

穆迪成为第二家给予特斯拉投资级评级的信用评级机构。

穆迪将特斯拉信用评分从Ba1（最高级别的垃圾级债务）上调至Baa3（最低级别的投资级债务），前景展望为“稳定”。

穆迪高级信用官Rene Lipsch在声明中表示：“随着公司进一步巩固其全球业务，特斯拉将维持其作为纯电动汽车领先制造商之一的地位。”

穆迪还提到了特斯拉不断扩大的产品供应（包括定于今年晚些时候投产Cybertruck）、其位于不同地区的生产基地以及公司对于效率和财务杠杆的高度关注。

去年10月份，特斯拉公布第三季度交付数据后，标普全球将其评级上调至了投资级别。

标普信用分析师在当时的报告中写道：“我们现在更看好特斯拉的信用状况，因为它继续在(电动汽车)领域展现出市场领先地位，稳定的制造效率支撑着强劲的Ebitda利润率和持续的正自由营运现金流。”

彭博情报信用分析师Joel Levington去年10月表示，较低的财务杠杆和一流的利润率，能够解释评级公司稳步提高特斯拉评级的原因。

特斯拉去年的表现确实惊艳，生产超过130万辆电动汽车，营业利润率约为17% ，在众多车企中名列前茅，比丰田汽车2022年约8%的营业利润率高出一倍多。

另外，在过去三年，特斯拉偿还了大概100亿美元的债务，之后其财务杠杆一度下降至极低的水平。

对于特斯拉而言，穆迪此举可能具有里程碑式的意义。传统上，对评级敏感的投资者认为，当一只股票至少获得两家机构的高评级，它就足以被正式视为蓝筹股。

从“垃圾”迈入“蓝筹”则意味着，特斯拉将能够吸引更多的投资者，可显著降低其融资成本。

对此，Levington表示：“这对特斯拉来说是一个历史性的事件。我们仍然认为，该公司具备评级升级周期的基础。这可能会缩窄人们眼中特斯拉与大众汽车信用风险的差距。”

实际上，在穆迪上调评级之前，特斯拉已经被许多投资者和分析师视为一家蓝筹股公司。

今年早些时候，特斯拉获得了50亿美元的周转信用便利（revolving credit facility），这意味着它已接近投资级地位。根据媒体数据，特斯拉几乎没有未偿还债务，其5年期信用违约互换(CDS)已经与高评级借款人持平。

特斯拉移除雷达传感器后特斯拉汽车过去两年事故数量上升

据报道，特斯拉首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）近两年前宣布，特斯拉将停止在汽车上安装雷达传感器。数据显示，随后特斯拉汽车发生和接近发生的事故数量有所增加。

　　对数十名特斯拉前员工、测试司机和其他专家的采访显示，在2021年的升级之后，通过Autopilot或FSD功能行驶的特斯拉汽车更多地因为不存在的障碍物而刹车，错误识别街道标识，以及难以识别应急救援车辆。

　　一些消息人士表示，误刹车的情况越来越多与特斯拉取消车辆上雷达传感器的决定有关。正在调查这方面问题的美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）的数据显示，该机构过去9个月时间里收到了数百起关于误刹车的投诉。去年，有超过750名特斯拉车主投诉称，他们的汽车在行驶过程中突然莫名其妙地刹车。

　　与此同时，在发生了十几起特斯拉汽车撞上应急救援车辆的事故后，2022年NHTSA还加强了对特斯拉Autopilot功能的调查。NHTSA表示，这一驾驶辅助功能在识别停放的车辆方面存在困难。

　　马斯克最初宣布，特斯拉将从2021年开始停止在汽车中配备雷达传感器。有报道称，当时一些工程师对这个说法“大吃一惊”，并联系了一名特斯拉前高管，希望能说服马斯克改变决定。马斯克以往还曾表示，他希望特斯拉的FSD和Autopilot软件能通过摄像头而非雷达，来模拟人类司机的感官。

　　目前，所有特斯拉汽车都配备了Autopilot驾驶辅助功能。用户还可以一次性支付1.5万美元，或每月支付199美元，来启用FSD功能。FSD帮助汽车识别停车标志和红绿灯，自动调整车道以及自动泊车。不过特斯拉表示，Autopilot和FSD都不能取代有驾照的司机。

　　在2021年之前，特斯拉汽车除使用摄像头之外，也使用雷达传感器来识别障碍物。目前，特斯拉依靠8个摄像头和Autopilot图像标注人员来训练汽车对环境做出反应。特斯拉的员工会标记汽车摄像头拍摄的视频，训练软件识别和应对不同的障碍物。

　　其他自动驾驶传感器，例如激光雷达，也被特斯拉的竞争对手所采用。这些车辆使用激光雷达来绘制数字化的环境地图，避免错误，即便车载摄像头被外部障碍物，例如雨雪雾等遮挡。然而马斯克此前曾表示，激光雷达成本太高，因此“注定要失败”。

　　自2016年以来，马斯克一直承诺，特斯拉很快就会推出一款真正的自动驾驶汽车，但专家们对此并不乐观。

　　今年早些时候，有多名专家表示，特斯拉FSD距离自动驾驶还有很远。今年2月，特斯拉向36.2万辆汽车发布了OTA软件升级，以解决FSD存在的一个问题。NHTSA当时表示，该问题可能会导致汽车“在十字路口处出现不安全的行为”。

　　特斯拉发言人没有对此置评。在自愿发布的车辆安全报告中，特斯拉表示，在美国政府部门的“新车评估计划”测试过的所有车辆中，特斯拉汽车导致的总体受伤概率最低。今年1月，特斯拉还表示，2022年第三季度，特斯拉发生事故的概率已经低至每626万英里（约合1007.4万公里）才有1起事故。

拼多多大跌的原因是第四季度业绩不及预期，营收较上季增速明显回落，净利润环比也有所下降。受此消息刺激，拼多多美股盘前大跌12%。代号PDD

业绩电话会上，当分析师问及公司去年新推出的跨境业务进展时，拼多多集团董事长、首席执行官陈磊表示：“该项业务自去年9月推出仅过去半年左右时间，目前仍处早期阶段。我们会保持耐心，不断提高自身，努力创造长期价值”。

“我们感谢在早期阶段便选择我们的消费者和商家。他们的支持给了我们做好这项业务的动力，也为我们不断提升服务水平提供了很多有价值的建议。”

关于财务影响，拼多多财务副总裁刘珺表示，由于跨境业务仍处于发展初期，其对公司四季度财报的影响较小。

Q4营收增速明显回落，净利润环比下降

3月20日晚间，拼多多公布2022年第四季度财报。

结果显示，拼多多第四季度营收为398.2亿元人民币，不及预期的419.5亿元人民币，同比增长46%，较前一季度的65%大幅回落。

归属于普通股股东的净利润同比增长42%至94.5亿元，但不及前一季度的105.9亿元，Non-GAAP归属于普通股股东的净利润达121.1亿元，同比增长43.5%。

第四季度，拼多多调整后每ADS收益为8.34元人民币，预期7.55元人民币。研发支出24.1亿元人民币，低于预期的31.1亿元人民币。

从全年来看，拼多多2022年营收同比增长39%至1305.6亿元，归属于普通股股东的净利润为315.381亿元，同比增长306%；Non-GAAP归属于普通股股东的净利润为395.297 亿元，同比增长186%。

财报公布后，拼多多美股盘前跌近14%。

Q4营销服务同比增38%，商品销售同比降29％

分业务来看，第四季度拼多多最核心的在线营销服务和其他收入为309.652亿元，同比增加38%；交易服务收入为87.966亿元，同比增长86％；商品销售收入为5820万元人民币，同比下降29％。

具体来看，核心广告收入309.7亿，同比增长38.1%；核心交易佣金收入88亿，同比增长86.4%；核心广告+佣金业务收入397.7亿元，同比增长46.5%。这一增速虽然较前两个季度略有逊色，但仍然领跑目前已经发布财报的中概互联网公司，可能仍将是四季度增速最快的中概互联网公司。

从全年来看，公司在线营销服务和其他收入为1027.219亿元，同比增长42％；交易服务收入为276.265亿元，同比增长95％；商品销售收入为2.092亿元，同比下降了97％。

未公布用户数据

拼多多并未公布月度和年度用户活跃数据，这是拼多多自去年第二季度以来，连续第三个季度隐藏用户数据。

而去年Q1的数据显示，拼多多去年一季度平均月活跃用户为7.51亿，截至2022年3月31日的十二个月期间，其活跃买家数量为8.82亿。

营收成本Q4同比增37%，全年略微下降

拼多多Q4总营收成本为89.267亿元，同比增长37％；总运营费用为217.796亿元，而2021年同期为138.084亿元。

细分来看：

销售和营销费用为177.324亿元，同比增长56％；

一般及行政费用为16.405亿元，同比增长291％；

研发费用为24.067亿元，同比增长19％。

2022年全年，拼多多总营收成本为314.623亿元，同比略降1％，总运营费用为686.934亿元，而2021年为553.351亿元人民币。

细分来看：

销售及营销费用为543.437亿元人民币，同比增长21％，主要原因是促销和广告活动支出增加；

一般及行政费用为39.649亿元同比增长157％，主要原因是与员工相关的成本增加；

研发费用为103.847亿元，同比增长15％；这一增长主要是由于员工人数的增加和招聘更有经验的研发人员。

今日 2023年3月20日，第一共和银行 FRC 盘中出现暴跌，摩根大通CEO戴蒙正在牵头与其他大型银行的CEO讨论采取新的措施稳定陷入困境的第一共和银行。据知情人士透露，双方的讨论虽然是初步的，但重点是该行业如何增加第一共和银行的资本金。

知情人士说，摆在桌面上的选项之一是由两家银行投资第一共和银行。知情人士还表示，出售或外部注资也在考虑之列。上周，11家大银行联合起来，向第一共和银行注资300亿美元，以恢复市场对该银行的信心。一些知情人士说，最新计划可能涉及将300亿美元资金的部分或全部转化为资本。

在美国银行的生死关头，还是要靠股神力挽狂澜?

我们美股投资网还清楚记得，2008年金融危机，巴菲特的伯克希尔公司斥资50亿美元买入5万份美国银行累积优先股，每年股息收益为6%，同时获得7亿份美国银行认股权证，能够以每股7.14美元的价格购入美国银行 BAC 股票。

巴菲特一直以来都十分钟爱金融股。除美国银行外，巴菲特还是美国第三大银行富国银行的最大股东，但它去年已经全部清仓富国银行。

目前巴菲特手中持有1300亿美元的现金，是拯救美国地区银行接连破产的最佳人选！

媒体当地时间周六援引知情人士报道称，巴菲特最近几天一直在与拜登证府的高级官员保持联系，主题是如何应对银行业危机。

知情人士透露称，过去一周拜登的团队与巴菲特进行了多次对话，讨论巴菲特可能以某种方式投资美国地区银行业，这位92岁高龄的亿万富翁还就当前的市场动荡提供了更多的建议和指导。

大量专机停靠奥马哈，为什么？

Twitter上一推文也曝光了位于巴菲特旗下伯克希尔哈撒韦公司总部奥马哈的私人飞机路线。

这则推文指出，“昨天下午有大量（超过20 架）私人飞机降落在奥马哈”，这些飞机“从区域银行的总部、滑雪胜地（瑞士）和华盛顿”起飞。私人飞机分多组抵达奥马哈，有时几乎在同一时间着陆。

长期以来，巴菲特一直利用他在投资界的地位和雄厚财力来帮助陷入困境的银行恢复信心。

在2008年金融危机期间，巴菲特向高盛提供了50亿美元的资金，以在雷曼兄弟倒闭后支撑这家银行。当时，股神在纽约时报撰文挺市，当时这篇文章的标题就是《我在买美国股票》。

下周，我们会看到第二篇吗？

数据显示，到今年年初，巴菲特旗下的伯克希尔哈撒韦公司拥有接近创纪录的1280亿美元现金，超过大多数国家。

但目前尚不知道，如果巴菲特出手，他将扮演什么样的角色来拯救陷入危机的银行。

达摩克利斯之剑高悬头顶

硅谷银行倒闭后，迅速在区域性银行业掀起一场挤兑风暴，另一家小银行Signature紧接着倒闭，目前受创最严重的当属第一共和银行（First Republic Bank，FRB），即使在华尔街巨头联手为FRB投入300亿存款后，市场依然恐慌，银行业危机继续！倒计时开始

就在本周初，拜登仍在向外界宣称：“我们的银行系统是安全的”。

但当外界发现拜登证府向巴菲特求助时，他们可能意识到金融系统并不安全，反而十分脆弱。

据媒体当地时间周四报道，SVB暴雷后的那个周末，到周六，监管机构发现不到20家中型银行出现大量存款外流的迹象，这些银行的股价也一直在下跌。

此时监管机构确信，危机是系统性的，需要紧急干预。

美国监管机构上周末公布了紧急措施，承诺全额支付倒闭银行中未投保的存款。美联储则掏出了BTFP支持工具，帮助陷入流动性危机的银行获得贷款。

瑞信总额170亿美元的高风险债券价值归零，瑞士监管机构周日发布声明称，在与瑞士金融市场管理局FINMA和瑞士央行的密切合作下，瑞银将以30亿瑞郎全面收购瑞信。非常规的政府支持措施将触发瑞信名义价值约为160亿瑞郎（173亿美元）的额外一级资本(AT1)债券被完全减记。这将是欧洲规模2750亿美元的AT1市场最大一次价值减记事件。

损失规模远超过2017年西班牙银行Banco Popular SA债券上的13.5亿欧元减记，当时该银行被桑坦德银行收购。AT1债券在金融危机后被引入欧洲，用于在银行倒闭时承担损失。如果银行的资本充足率低于某个水平，这类债券的持有人将面临永久性损失，或者债券被转换为股权

历史上银行业总是与危机相生相伴，自1920年以来美国银行和储蓄业经历了多轮倒闭周期，”大萧条”期间倒闭的银行超过9000家，此后的储货危机和金融危机伴随着大规模的银行倒闭；

疫情之后，美联储和财政部共同创造了宽松盛宴，但最新数据显示，美国M2增速历史性出现负增长，同时美国信货增速也开始出现放缓的迹象；

流动性收紧的情况下，银行主动收紧信货供给，从而对居民消费和企业投资构成影响，前美联储主席伯南克和耶伦都曾表态银行系统失灵是经济下行风险的重要来源；

市场担忧硅谷银行倒闭除了引发恐慌情绪在区域性银行蔓延，还有可能进一步向地产等市场扩散，从而导致美国经济快速进入衰退。从历史看几乎每一次银行信货的下降都伴随着经济危机。

Silvergate、SVB和Signature和三家银行相继倒下后，银行业的恐慌情绪还在持续蔓延，现在处于震中的是第一共和银行。

在美国银行、花旗集团、摩根大通和富国银行等11家银行共同宣布向第一共和银行共计存入300亿美元无保险存款后，第一共和银行股价反弹昙花一现！投资者十分担心银行业的动荡会将全球经济拖入衰退的泥沼。

自1920年以来美国银行和储蓄业经历了多轮倒闭周期。在1929-1933 年〞大萧条〞期间停业或倒闭的银行就超过9000家，为了应对金融恐慌和银行挤兑，FDIC应运而生。

FDIC成立之后，80年代未和90年代初美国储货危机又爆发了大规模银行倒闭。根据FDIC统计，储贷危机期间破产的机构超过2900家，对应总资产约9200亿美元，占期间年均GDP的19%左右。

2008年金融危机期间400余家银行倒闭，对应总资产超过6000亿美元。

我们发现嘉信理财和硅谷银行很相像，浮亏比SVB多100亿！

归根到底，“债券浮亏”和“不稳定存款”已经成为了银行业的罪魁祸首。而美国第八大银行——嘉信理财同样站在了悬崖边上。

硅谷银行风波的背后，是坐拥十万亿级别的国债和高等级抵押债的银行资产。这是个比次级房贷更令人敬畏的市场。一旦这些隐藏在水下债券头寸迎来清算，你会发现，整个银行体系会比想象的更为脆弱。

浮亏能亏掉两个自己？

SVB确实是一个异类。它特别的经营模式和资产结构在于，资产端：大规模投资长期债券且隐藏了巨额浮亏。负债端：客户集中度极高且依赖不稳定存款。因而在SVB带来的风暴中，“大规模债券浮亏”和“不稳定存款”成为了引起破产的根本原因。

而在巴克莱最新的银行资产负债风险筛选中，嘉信理财它持有的可出售金融资产（AFS）规模是有形股本的24倍，比SVB大十倍，浮亏比SVB高100亿。

而它持有到期金融资产（HTM）的浮亏达到了有形股本的2.35倍，比SVB翻一番。也就是说，如果把这些持有的资产抛掉，SVB亏掉了一个自己，那嘉信理财至少要亏掉两个自己。

说起来嘉信理财，就不得不提嘉信理财的创始人Charles Schwab。一个35岁的中年男人，离异，而且还持续创业失败，穷的是叮当响，只有6位数的负债，就这Charles Schwab还想在强手如林的金融界创业。想想都有点天方夜谭。

1973年春天，Schwab做出了人生中重要的选择，再次借钱收购原来合作伙伴的股权，把合资公司改造成独资公司，并用自己的名字加以命名，就这样嘉信理财诞生了。

虽然刚开始也是像无头苍蝇一样摸索了一阵，但很快Schwab明确了公司的定位，专注经纪业务，用最便宜最便捷的方法为那些有独立投资能力的个人投资者提供证券买卖服务。

而之所以选择这个业务，按照Schwab的说法，是因为他自己就热爱投资，但当时美国的证券经纪行业，不仅价格昂贵，更重要的是经纪人满嘴“故事”，根本不是站在客户角度来推荐股票，而是为了自己的佣金。对于他这种有独立投资能力的人，高效便捷、低价的交易服务就是唯一的诉求。

成立到现在50余年，已经从一个小型的折扣经纪商成长为全美最大的金融财富管理公司，资产总额5510亿，这相当于SVB的2.5倍，截至2022年底，其客户资产规模为7.05万亿美元，活跃的经纪账户为3380万个。

嘉信理财的异常还在于它是一家几乎混业银行的券商。因此相比银行整体50%信贷+25%证券的资产结构，嘉信则有60%的资产投资于证券组合。

持有证券原本被认为是支持银行流动性的一种方式。但随着利率的飙升，持有证券反而变成了关键的风险点。

巴克莱表示，银行持有的HTM证券未实现亏损总额超过6000亿美元。而嘉信理财的风险也就自然而然的要比银行平均值高接近3倍。

嘉信理财的转移术

为了掩盖和消化这些未实现亏损，嘉信理财在去年年报中做了两大转移。首先是将1730亿美元AFS转移到了HTM；其次是提取了包括可售证券未实现亏损在内的累计其他综合收益（AOCI）226亿美元。

这里首先涉及到可供出售金融资产（AFS）和持有到期金融资产（HTM）的账面差别。银行可以将持有的证券按照AFS或HTM计入资产负债表。这一指定由银行自行决定，但大有差别。

AFS证券受市场价格约束，市价浮动盈亏将通过累计其他综合收益（AOCI）直接增加或减少净资本。但未实现HTM证券的市值变化则不会反映在任何银行的资产负债表或资本比率中。

因此为了减少未实现亏损对净资本的影响，不少银行去年开始都将部分证券投资组合从AFS重新分类到HTM，从而管理这一风险。嘉信理财也是如此，将大约1730亿AFS移到了HTM。

而根据巴克莱的计算，嘉信理财在HTM中的浮动亏损，足够亏掉两个自己（HTM Net unrealized losses/TCE=235%）。但实际上这是建立在嘉信理财的超额计提AOCI上。

根据嘉信理财去年年报，其提取了包括可售证券未实现亏损在内的累计其他综合收益（AOCI）226亿美元（银行子公司层面约196亿美元）。

从年底AFS和HTM 的浮亏来看，AFS约123亿美元，HTM约141亿美元，合计264亿美元。AOCI本应只包括AFS的浮亏，226亿显然已经包含了某些转移时点前HTM的浮亏。因而实际HTM净浮亏/TCE应该在63.5%左右，而非235%。（TCE作为资本金的一个指标，衡量普通股东的权益保护）。

也就是说如果不转移到AFS，嘉信理财虽然不至于亏掉两个自己，但账面浮亏大约也要占到六成以上普通股本，不知道对此，以普通股东为主的证券市场会怎么想。当然这还只是截止到2022年年底的数据。

存款端真的可靠么？

对于依然隐藏了的38亿浮亏，嘉信相比SVB有两个好消息。一个是美联储新推出的250亿银行定期融资计划BTFP。另一个是嘉信的存款并不是高度集中且不稳定。

嘉信理财的主营是经纪和财富管理，存款来源更广泛，且考虑到金融交易结算，存款的粘性也更大，但是，“现金分流”速度可能会超过嘉信理财银行持有的到期资产的速度，同样给嘉信的负债端带来较大的压力。

飙升的利率促使投资者将现金转移到收益更高的账户，例如货币市场基金，这被称为“现金分流”。其已导致2022年第四季度约430亿美元从嘉信理财现金账户中转出。

2023年2月底，嘉信银行平台的生息现金存款，比2021年底下降了20%。而3月第一周以来，流入嘉信货币市场基金的资金平均每天有14亿美元。

当现金分流的速度超过嘉信理财银行持有的到期资产的速度（今年预计只有约320亿美元到期），为了将有被提取的资金量存入货币市场账户，嘉信理财不得不以更高的成本借钱，这样持续下去，终将触及经纪业务的底线。瑞银预计，由于借贷成本增加，嘉信理财今年的收益比去年下滑20%。

此外另外一个坏消息

根据媒体数据统计，截至 3 月 15 日，嘉信理财客户在短短三天从其优质基金撤出88亿美元。为半年来最大的流出金额。

数据显示，客户从两只Schwab Value Advantage Money 基金撤出资金，是至少六个月来最大的赎回额；截至3月15日，这两只基金的资产总额为1950亿美元。

银行体系比想象的更脆弱

资深研究员指出：美国银行系统的持有资产的市值比其账面价值所显示的实际上要低2万亿美元。所有银行持有的按市价计价的资产平均下跌了10%，排名最低的5个百分位数下跌了20%。有10%的银行存在比SVB更大的未确认损失，10%的银行资本低于SVB。

以所有美国银行为样本，即使只有半数未投保的储户决定提款，就有近190家银行面临对投保储户造成损害的潜在风险，有3000亿美元的投保存款面临风险。

总的来说，银行资产价值的下跌极大地增加了未投保储户挤兑银行的脆弱性。

这些隐藏在水下债券头寸终有一天将迎来解决。绝大多数银行想必永远也不会承认其债券投资组合的浮亏，因为它们觉得可以且只会持有债券直至到期。

这些资产不是垃圾，绝大多数是美国国债和高等级抵押债券。

研究人员还指出：在银行资产市值下降之前，所有美国银行的资本都是正数。然而，减记这些资产市值之后，累积总资产达11万亿美元的2,315家银行出现了负资本。银行持有资产价值的下降显著降低了银行资本质量，并增加了银行破产的风险。

从更深层次来看，长期的货币宽松已经将银行的证券资产市场打造成了十万亿级的庞然怪物，令人望而生畏。这一次美联储在48小时内就宣布了储户和流动性救助，“速度”大概是08年次贷危机后，管理层唯一吸取的教训。

也许这一次靠着流动性又拯救了市场，但问题是能救到什么时候？

好了，今天的视频到这里就结束了，欢迎大家的收看。我们下期再见拜拜。

始于谷歌，发迹于 OpenAI，这是很多 GPT-4 贡献者的职业轨迹。
这个星期，OpenAI 大模型 GPT-4 的发布让全球科技圈的技术竞争进入了白热化。几天之内，ChatGPT、必应搜索和 Microsoft 365 相继接入 GPT-4，微软的 AI 应用瞬间比竞争对手拉开一个身位，甚至有人说，新的工业革命开始了。

一方面我们被 GPT-4 的效果所震撼，一方面我们也迫不及待的想要了解背后的技术，好奇它的训练方法、使用的算力等。

但遗憾的是，OpenAI 并不 Open。在公开的论文（其实更像技术报告）中，OpenAI 明确地说，GPT-4 模型使用 RLHF 精调外，不会公开任何技术细节。

鉴于 GPT-4 等大型模型的竞争性与安全影响，本报告不包含有关架构（包括模型大小）、硬件、训练计算、数据集构建、训练方法等更多详细信息。

不过，在此报告中，OpenAI 详细列出了贡献者及其负责的工作内容。这值得我们细致研究。这几百人的贡献者名单与分类，能让我了解到 GPT-4 的成功背后包含了哪些部门、技术分枝的努力。

在这篇文章中，我们对有代表性的贡献者进行了盘点，期待能为读者带来启发。

研发人员占绝大多数

从组织架构的设置上看，GPT-4 幕后的研发团队大致可分为七个部分：预训练（Pretraining）、长上下文（Long context）、视觉（Vision）、强化学习 & 对齐（RL & alignment）、评估 & 分析（Evaluation & analysis）、部署（Deployment），以及其他贡献者（Additional contributions）。

预训练部分的工作细分为：

计算机集群扩展（Compute cluster scaling）

数据（Data）

分布式训练基础设施（Distributed training infrastructure）

硬件正确性（Hardware correctness）

优化 & 架构（Optimization & architecture）

Training run babysitting

长上下文部分的工作细分为：

长上下文研究（Long context research）

长上下文内核（Long context kernels）

视觉部分的工作细分为：

架构研究（Architecture research）

计算机集群扩展（Compute cluster scaling）

分布式训练基础设施（Distributed training infrastructure）

硬件正确性（Hardware correctness）

数据（Data）

对齐数据（Alignment Data）

Training run babysitting

部署 & 后训练（Deployment & post-training）

强化学习 & 对齐部分的工作细分为：

数据集贡献（Dataset contributions）

数据基础设施（Data infrastructure）

ChatML 格式（ChatML format）

模型安全（Model safety）

Refusals

基础 RLHF 和 InstructGPT 工作（Foundational RLHF and InstructGPT work）

Flagship training runs

代码功能（Code capability）

评估 & 分析部分的工作细分为：

OpenAI Evals 库

模型等级评估基础设施（Model-graded evaluation infrastructure）

加速预测（Acceleration forecasting）

ChatGPT 评估

能力评估（Capability evaluations）

编码评估（Coding evaluations）

真实世界用例评估（Real-world use case evaluations）

污染调查（Contamination investigations）

指令遵循和 API 评估（Instruction following and API evals）

新功能评估（Novel capability discovery）

……

细读贡献者名单，不难发现，GPT-4 项目团队的成员通常「身兼数职」。对于希望追赶 ChatGPT 的科技公司来说，OpenAI 提供的部门架构样板提供了一些可以学习的思路。另外，它对于 AI 领域人才的未来发展方向或许也有一些启示。

在 ChatGPT 发布之后，OpenAI 在人才招聘方面也做出了一些调整，招募了数十名前谷歌和 Meta 员工来创建人工智能聊天机器人。

在 OpenAI 上，谷歌作为「硅谷黄埔军校」的名头算是坐实了：根据 LeadGenius 和 Punks & Pinstripes 的数据显示，该公司的 300 多名员工（数据截止到 2023 年 1 月）中有许多来自谷歌和 DeepMind 的母公司 Alphabet。数据显示，OpenAI 目前雇佣了约 59 名谷歌前员工和约 34 名 Meta 前员工，同时包括几名苹果和亚马的前逊员工。

鉴于 OpenAI 在 GPT-4 发布的第一时间就公开了所有贡献者名单，机器之心整理了一部分参与工作的华人学者。如果遗漏，欢迎补充。

预训练组

Trevor Cai

Trevor Cai 是 GPT-4 项目中吞吐量团队的负责人。Trevor Cai 本硕毕业于南加州大学，2022 年 3 月加入 OpenAI。在加入 OpenAI 之前，Trevor Cai 曾在 DeepMind 工作近 5 年，担任软件工程师。

袁启明

袁启明（Qiming Yuan）是 GPT-4 项目数据集来源和处理团队的负责人。袁启明本科毕业于清华大学，硕士毕业于得克萨斯大学奥斯汀分校，2018 年加入 OpenAI。此前，袁启明曾在微软工作近三年。

Che Chang

Che Chang 作为 OpenAI 的副总法律顾问参与了 GPT-4 的研发，他博士毕业于美国西北大学，2021 年加入 OpenAI，此前在 AWS 领导了人工智能 / 机器学习和市场业务的法律团队。最近一段时间，OpenAI 的法律团队还在招聘 AI 产品顾问。

欧阳龙

欧阳龙 2019 年加入 OpenAI，担任研究科学家。Long Ouyang 本科毕业于哈佛大学，博士毕业于斯坦福大学，曾在斯坦福大学任博士后研究员。欧阳龙也参与研发了 ChatGPT 相关的技术项目，他还是 InstructGPT 论文的第一作者。

翁丽莲

翁丽莲（Lilian Weng）是 OpenAI 人工智能应用研究的负责人，2018 年加入 OpenAI，在 GPT-4 项目中主要参与预训练、强化学习 & 对齐、模型安全等方面的工作。

Tao Xu

Tao Xu 2019 年加入 OpenAI，先后毕业于北京大学、康奈尔大学。Tao Xu 曾在微软的必应机器学习研究组工作四年。

Jie Tang

Jie Tang 在加州大学伯克利分校获得计算机科学博士学位，导师是 Pieter Abbeel。加入 OpenAI 前，他曾在初创公司和 Dropbox 工作约四年时间。Jie Tang 本科就读于哈佛大学，2008 年获得计算机科学和经济学学士学位。

Ben Wang

Ben Wang 目前是宾夕法尼亚大学本科生，2021 年加入 OpenAI。Ben Wang 参与了 GPT-4 项目的预训练和长上下文方面的工作。

视觉组

Mark Chen

Mark Chen 2018 年加入 OpenAI，任研究科学家，毕业于麻省理工学院（MIT）。他参与了 GPT-4 项目中视觉方面的工作。

Casey Chu

Casey Chu2020 年加入 OpenAI，毕业于斯坦福大学计算数学专业。Casey Chu 的主要研究方向是多模态 AI 系统，他在 GPT-4 项目中主要参与视觉方面的工作。

胡绳丽

胡绳丽（Shengli Hu）2022 年加入 OpenAI，她硕士毕业于复旦大学、博士毕业于康奈尔大学。她的研究兴趣在于社会科学、计算语言学、计算机视觉和语音的跨学科研究。胡绳丽曾在自然语言处理、计算机视觉、语音和应用统计方面的顶级会议和期刊上发表过多篇论文，包括 CVPR、ACL、EMNLP、ECCV 等等，并获得过最佳论文奖提名。

Tianhao Zheng

Tianhao Zheng2022 年加入 OpenAI。他本科毕业于清华大学，博士毕业于得克萨斯大学奥斯汀分校。再加入 OpenAI 之前，他曾先后在英伟达、谷歌、Twitter 工作过。Tianhao Zheng 在 GPT-4 项目中主要参与了视觉方面的工作。

翁家翌

翁家翌（Jiayi Weng）2020 年在清华大学计算机科学与技术系获得本科学位。2021 年在 Sea AI Lab 实习期间，主要参与了强化学习算法库 Tianshou（天授）的开发，该项目已获得 5.9K GitHub Star。CMU 硕士毕业后，翁家翌加入 OpenAI 任研究工程师。

强化学习 & 对齐组

Chong Zhang

Chong Zhang 2010 年就读浙江大学计算机系，2014 年在加拿大西蒙弗雷泽大学获得学士学位，随后在谷歌、苹果公司担任工程师。2019 年就读加州大学洛杉矶分校，2021 年获得计算机硕士学位后，在 OpenAI 工作至今。

Shengjia Zhao

Shengjia Zhao2016 年本科毕业于清华大学，2022 年在斯坦福大学获得计算机科学博士学位，师从 Stefano Ermon，随后加入 OpenAI。

Stephanie Lin

Stephanie Lin 本科和硕士期间分别就读于麻省理工学院和佐治亚理工学院。加入 OpenAI 之前，她曾是牛津大学研究学者。

Tong Mu

Tong Mu 本科就读于加州大学洛杉矶分校，后在斯坦福大学获得博士学位。2022 年加入 OpenAI。

Jeff Wu

Jeff Wu 本硕均就读于麻省理工学院。他是初创公司 Terminal.com 的第二名员工，该公司被收购后，他曾在谷歌工作约 2 年的时间。2018 年，Jeff Wu 加入 OpenAI。

肖凯

肖凯（Kai Xiao）在麻省理工学院获得了学士学位和博士学位，曾在微软、DeepMind 等机构实习。2022 年 9 月加入 OpenAI。

Kevin Yu

Kevin Yu 在加州大学伯克利分校获得物理学学士学位及神经科学博士学位。2022 年加入 OpenAI。

Haozhun Jin

Haozhun Jin2013 年本科毕业于清华大学计算机系，2015 年获得斯坦福大学硕士学位。2015 年到 2018 年，他在 Meta 担任软件工程师，2023 年 1 月加入 OpenAI。

顾世翔

顾世翔是出生于日本的加拿大华人，曾是谷歌研究院研究科学家，研究领域包括深度学习、强化学习、概率机器学习和机器人技术。他拥有剑桥大学和马普所智能系统研究所的机器学习博士学位，在多伦多大学获得了工程科学学士学位，论文指导教授为 Geoffrey Hinton。

评估 & 分析团队

Alvin Wang

Alvin Wang2022 年 8 月加入 OpenAI，为评估 & 分析团队核心贡献者之一。此前他曾在 VMware、Tesla 等公司工作过几年。2013 年本科毕业于南加州大学。

Angela Jiang

Angela Jiang 于 2021 年 11 月加入 OpenAI，在微软和谷歌有过短暂的工作经历，她本科毕业于西北大学，于 CMU 获得博士学位。

Jason Wei

Jason Wei 于今年 2 月加入 OpenAI，主要研究 ChatGPT。此前他是谷歌 Brain 的高级研究科学家，在那里推广了思维链提示，并共同领导了指令调优工作。他在谷歌和 Jeff Dean 等人共同撰写了关于大模型涌现能力的论文。

Juntang Zhuang

Juntang Zhuang 于 2022 年 4 月加入 OpenAI，此前曾在谷歌实习四个月。他本科毕业于清华大学，硕士毕业于耶鲁大学，并在耶鲁大学拿到博士学位。他的研究主要是为生物医学应用开发新的机器学习技术。

Derek Chen

Derek Chen 于 2021 年加入 OpenAI，是一名技术安全分析师。他毕业于美国东北大学，此前在谷歌工作过不到一年的时间。

宋飏

宋飏（Yang Song）目前在 OpenAI 担任研究员，并将于 2024 年 1 月加入加州理工学院电子系（Electrical Engineering）和计算数学科学系（Computing and Mathematical Sciences）担任助理教授。宋飏本科毕业于清华大学数理基础科学班，2022 年获得斯坦福大学计算机科学博士学位，师从 Stefano Ermon。他的主要研究方向是机器学习，包含深度生成式模型（deep generative models），概率推理（probabilistic inference），人工智能安全性（AI safety），以及人工智能方法与其他科学领域的交叉（AI for science）。他是扩散模型（diffusion models）和分数匹配生成式模型（score-based generative models）的主要奠基人之一。他发表在 NeurIPS 2019 的工作首次在图片生成质量上实现了对生成对抗网络（GAN）的超越。博士期间他的一作论文获得了 ICLR 2021 杰出论文奖，相关研究获得了苹果奖学金、摩根大通奖学金，以及 WAIC 云帆奖。

模型部署

Michael Wu

Michael Wu 2021 年加入 OpenAI，主要的工作是人工智能应用研究。Michael Wu 毕业于 MIT，是 GPT-4 项目的推理研究负责人。

Andrew Peng

Andrew Peng 2022 年底加入 OpenAI，他曾经在微软工作两年。Andrew Peng 毕业于加州大学伯克利分校，主要参与 GPT-4 API 和 ChatML 部署方面的工作。

吴雪枫

吴雪枫（Sherwin Wu）2022 年加入 OpenAI，主要的工作是人工智能应用及 API 开发。吴雪枫毕业于 MIT，在 GPT-4 项目中主要参与 API 开发和 ChatML 部署方面的工作。

Jason Chen

Jason Chen 本科就读于麻省理工学院，2007 年到 2014 年期间在谷歌担任软件工程师，2014 年到 2019 年任职于初创公司 Apptimize，2019 年到 2023 年 2 月任职于 Argo AI，2023 年 2 月加入 OpenAI。

其他贡献者

Xin Hu

Xin Hu 于 2022 年 6 月加入 OpenAI，主要负责开发用于云安全、k8s 安全、认证 / 授权和访问控制的安全服务和平台。

此外，在 GPT-4 的开发上 OpenAI 也对微软表示了感谢，特别是微软 Azure 服务为模型训练提供了基础架构设计和管理方面的支持，微软必应团队、安全团队也对 GPT-4 的部署等工作作出了贡献。

参考链接：

https://openai.com/contributions/gpt-4?continueFlag=ee0eebd278339fc5ba428add63b4b4fd

https://cdn.openai.com/papers/gpt-4-system-card.pdf

周五，美股三大指数收跌，金融市场再度回归恐慌模式！11家大银行的团结救助只是让第一共和银行（FRC）的反弹昙花一现！投资者十分担心银行业的动荡会将全球经济拖入衰退的泥沼。避险情绪升温！

截至收盘，道指跌384.57点，跌幅为1.19%，报31861.98点；纳指跌86.76点，跌幅为0.74%，报11630.51点；标普500指数跌43.64点，跌幅为1.10%，报3916.64点。

尽管周五出现了跌势，但标普500和纳指均录得了周涨幅。道指则下滑。在硅谷银行、签名银行、瑞士信贷等一些银行相继暴雷后，投资者正在权衡银行业危机对下周的美联储证策将产生何种影响。一些投资者认为银行业的动荡可能促使美联储下周暂停加息。

银行业危机继续

第一共和银行（FRC）重启暴跌势头，今日其股价暴跌近33%，创下历史最大周跌幅纪录。银行股今日整体重演大跌，带头拖累美股大盘回落！

大银行中，美国银行和富国银行收跌近4%，摩根大通跌近3.8%，高盛收跌3.7%，摩根士丹利跌3.3%，花旗收跌3%。本周富国银行跌8.7%，美银和花旗跌超8%，高盛跌超7%，摩根士丹利跌超6%，摩根大通跌近6%。

瑞信的股价是近期市场对银行业看法的风向标，一定要每天都看，其股价在周五大跌近7%，这背后是对银行业风险蔓延的恐慌。瑞士信贷交易对手风险激增，完全无视瑞士央行的救助计划；

瑞银正在就部分或整体收购瑞信进行磋商，双方将在周末另外会谈，现在全世界都在等待结果，将再度对金融市场走势产生重大影响。

在硅谷银行的前母公司硅谷银行金融集团（SVB Financial Group）申请破产保护后，被监管方拍卖出售的硅谷银行将被摘牌；

据我们得到的消息，多家周四参与救助第一共和银行的机构也在考虑收购FRC，有兴趣的买家之中就包括摩根士丹利和PNC银行。

媒体知情者称，可能几天内就会达成第一共和银行的收购协议，但并不能保证达成。一家直接参与救助的大行CEO称，“人人都在考虑收购第一共和银行”，还说它是“一家遭遇流动性危机的伟大银行”。

另有媒体消息称，第一共和银行计划通过非公开配售股票增加现金，考虑通过增发新股，向其他银行或私募股权公司募资。募资相关协议的一切条款都还在讨论中，全面出售也是有可能的。

但是我们美股投资网分析认为，大行注入存款只是短期的解决方案，投资者并不买账，新增存款可能避免储户挤兑，但没有增加银行股本，股东肯定认为身处险境。

精彩文章回顾：

华尔街大行300亿援助FRC银行，ChatGPT再度引爆英伟达AMD微软

美国要封TikTok，瑞信银行再爆雷，FDX财报前，机构做空！

美股暴涨，银行股危机过去了吗？当别人恐慌时，我贪婪了

瑞信风暴可能尚未结束。

3月17日周五，有媒体报道称，至少有四家银行已经限制与瑞信及其证券部门的交易，其中包括德意志银行和法国兴业银行。

另一位在亚洲直接与瑞信打交道的大型全球银行的消息人士称，他们的银行已开始要求瑞士银行进行全额结算，这意味着交易对手要求瑞信预付款，而不是稍后向瑞士银行收取任何款项，以防止款项遭到拖欠。

据一位知情人士透露，另一家全球银行已经减少了对瑞士信贷的无担保风险敞口，其中包括所有没有抵押品的贷款。

对瑞士信贷来说，其交易对手的支持也将至关重要，而今天的这些消息则显示出交易对手对瑞信的信心依然在崩溃。几个月来，美国的大银行一直在削减对瑞士信贷的直接敞口。包括摩根大通、美国银行和花旗集团在内的美国大银行已告诉监管机构，他们的风险敞口现在很小。本周早些时候，法国巴黎银行也采取行动削减风险敞口。

交易对手对瑞信的不支持现象可能解释了为什么尽管瑞士央行注入了500亿美元的流动性，但一年期瑞信信贷违约掉期（CDS）却几乎没有变化。

尽管瑞士央行给了瑞信流动性，但瑞信的状况并没有好转。在亚洲，多个家族办公室在本周的动荡中继续削减风险敞口；在中东，一些客户要求瑞信将他们的现金存款转换为国债或企业债；一位欧洲银行高管表示，他们看到一些存款从瑞士信贷转移出去，尽管数量还不是很大。

央行出手都还不够，瑞信怎么办？

有媒体称，当前的存款外流将使瑞信首席执行官Ulrich Koerner及其团队正在推进改革变得更加困难。

Koerner依然强调当下仍有希望。他在周二的投资者会议上说：

我们想找回们失去的一切，一旦我们达到目标，我们就会超越并再次发展业务。

问题在于，瑞信管理层想要达到什么样的目标。尽管该银行一直表示其流动性充足，但“目前尚不清楚总体流动性是多少，也不清楚央行的支持是否有助于吸引客户回流。”

有评论认为，如果果真如此，连瑞士央行出手救助都还不够，那么瑞信该做什么才能恢复市场对其的信心？

尽管如此，可以肯定的是，一些客户仍然持乐观态度。

几家信托公司的一位顾问表示，他建议这些信托公司将存款留在瑞士信贷，他说他相信没有风险，因为瑞士政府永远不会让瑞士信贷倒闭。

市场关注周末瑞信会议

此外，3月17日稍早，知情人士透露，在力求重新赢得市场信心之际，瑞信将在周末举行会议，评估该行可能面临的情景。与会者将包括该行首席财务官的团队。瑞信如若积重难返，遭殃的是其820亿美元债券的持有人。

市场对瑞信的一律越来越多。摩根大通分析师Kian Abouhossein说：

维持现状不再是一种选择。

他为瑞士信贷列出了三种可能的情况，并表示最有可能的是被收购。但同样在周五，瑞银集团和瑞信都反对强制合并。

他在报告中提出的其他可能性包括瑞士央行介入并提供全额存款担保，或者瑞士信贷的整个投资银行部门被关闭。

尽管高管们坚称，现在支持措施已经到位，不需要如此激进的解决方案，但存款挤兑再次回升。

面对当前瑞信的困难局面以及高管们依然在不停地向市场“打鸡血”，有评论讥讽称，该银行唯一明确传达的是，它不清楚如何在摆脱当前危机的同时保持储户信心。