股市是周期性的,熊市(通常指从近期高点下跌20%或以上)是不可避免的。虽然这种时期充满挑战,但也是机会。我目前的投资组合由60%指数基金(主要是QQQ)和40%个股组成,在熊市中,我的策略如下:
1.识别熊市信号,减少个股敞口
在熊市全面展开之前,通常会有一些警示信号:
经济增长放缓(GDP下降,失业率上升)
美联储加息(抑制通胀,资金成本上升)
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1.看准大势与风口,顺势而为
市场趋势比个股更重要,风口行业能带来超额回报。经济周期、政策导向、全球趋势决定市场方向,例如:
2000s:互联网崛起亚马逊(AMZN)、谷歌(GOOGL)腾飞
2010s:智能手机与电动车苹果(AAPL)、特斯拉(TSLA)领先
2020s:人工智能与新能源英伟达(NVDA)、Palantir(PLTR)、ServiceNow(NOW)等AI和云计算公司持续增长
选对行业比选个股更[
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以下是ARKInvest《BigIdeas2025》的中文摘要:
1.颠覆性创新推动指数级增长
ARKInvest认为,人工智能(AI)、机器人技术、能源存储、公有区块链和多组学(Multiomics)等五大创新平台正在引领全球经济的加速增长。这些技术的融合将彻底改变各个行业,并创造长期投资机会。
2.主要创新领域
(1)人工智能(AI)
神经网络将颠覆各个行业,推动生产力提升。
AI计算能力[
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“尽信书不如无书”,这句古训在投资领域同样适用。许多投资者热衷于研究各种投资书籍和理论,但如果不能将其与实践相结合,很可能陷入纸上谈兵的困境。
在我看来,投资的关键在于选择行业龙头股。这些公司通常具有技术领先优势,在市场中占据主导地位。选择龙头股的好处在于,它们往往具有更强的盈利能力和抗风险能力,能够为投资者带来长期稳定的回报。
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亚马逊(AMZN)于今日发布了2024年第四季度财报,展现了其在云计算和人工智能(AI)领域的持续领先地位。财报显示,AWS(亚马逊云服务)业务增长强劲,资本支出大幅增加,并坚定押注AI创新,使其在微软(MSFT)和谷歌(GOOGL)等竞争对手中脱颖而出。
AWS:无可争议的云计算领导者
AWS依然是全球排名第一的云服务提供商,年收入达1070亿美元,同比增长19%。值得注意的[
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大厂如何从“训练优先”转向“推理优化”?
随着AI模型(特别是大语言模型LLM和端到端神经网络)的规模持续增长,推理阶段的计算需求、成本和能耗问题逐步显现,因此大厂正在调整AI计算架构,逐渐向推理优化方向发展。
他们主要采取两条路径:
继续采购NVIDIA高效推理GPU(如H100/H200/B200)
研发自家定制ASIC(专用推理芯片)降低长期推理成本
1.继续使用NVI[
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有几件事情很有意思:
1.OpenAI推出ChatGPTforGovernment
OpenAI目前面临越来越多的竞争压力,政府合同是一种稳定收入来源,这对OpenAI来说是个很好的护城河策略。DeepSeek没可能进来。
2.微软云计算靠OpenAI缩小与AWS的差距
微软Azure的增长很大一部分来自OpenAI相关的工作负载,特别是企业AI应用的部署。
OpenAI模型运行在Azure上,相当于微软间接绑定了大部分OpenAI客户。
但AW[
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以下为对亚马逊自2014年至2024年表现的整体分析,涵盖了历史股价走势、营收与净利润趋势、2024年第三季度要点以及对2024年第四季度的展望。
1.长期增长(20142024)
营收与盈利能力轨迹
从2014年到2024年,亚马逊的营收从890亿美元跃升至预计的6,380亿美元,体现了其在零售和云计算业务方面的持续扩张能力。
在早期阶段(20142015年),公司净利润较低或为负,因此市[
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利弊?
Comparison:FNGUvsTQQQ
BothFNGU(MicroSectorsFANG+3xLeveragedETN)andTQQQ(ProSharesUltraProQQQETF)areleveragedproductsproviding3xdailyexposure,buttheyhavedistinctdifferencesincomposition,risk,andusecases.
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?
KeyDifferences
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WhentoChooseEach
1.FNGU:
Ifyouarebullishonspecificmega-capgrowthstockslikeMeta,Tesla,orNVIDIA.
Idealforshort-termtradingwhenyouexpec...[
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1.价格战的惯性与代价
中国企业常以快速复制现有技术、通过低成本策略攻占市场。然而,这种模式的隐患在于难以摆脱对已有技术的路径依赖,阻碍原始创新能力的培养。当AI领域逐渐进入深度研发和长期积累的阶段,单纯靠价格战难以真正建立竞争优势。
2.算法优化的天花板
虽然中国AI初创企业在算法优化方面表现出色,但大多集中于改良现有框架,而非颠覆性创新[
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