过年了，跟朋友们聚一聚，聊天吹牛，放松一下。玩够了、没人陪、在家失去方向感、开始抑郁，这是一位朋友说的他去年的状态写照，然后他说上个月找了个工作，打算继续当牛马去了。我当时觉得，这哥们真他么凡尔赛，牛皮吹够够的。 昨晚老婆说，真羡慕那哥们的老婆，每月单单是家里店铺租金，老公股票分红，就足以覆盖家里开销，还有盈余。老婆说也想要去买个小店来收租，现在我们年轻，可以拿租金还银行贷款，以后老了，租金就是一个重要的经济来源。我才猛然惊醒，那哥们没有凡尔赛，是真的财富自由了，他找个个工作，重回牛马赛道，真的不是为了那一份工资。 于是，我昨晚就辗转反侧，认真的想了想， 我们这样的普通打工家庭，要怎么才能FIRE。FIRE是Financial Independence Retire Early的缩写，也就是财务独立，提早退休，追求的是拿回生活的主导权，不再像以往一样为了钱不停的工作到届龄，且每天扣掉吃饭睡觉只剩工作。 怎么样才算达到了FIRE呢，查了一下相关讨论，大家通常认为的财务自由的金额的设定方法很简单，只要估算一下，我们每年所需的支出金额（在不追求奢华浪费的务实审慎的情况下），将此金额乘以25，就是我们实际需要的财务自由资金！ 举例来说，假设我们家每年的花费在1万新币，那么只要存到25万，就可以算成已经达到FIRE财务自由，我们夫妻两个就可以不用再为了赚钱而工作！ 当然，这并不是让我们接下来的人生，就抱着这25万花上25年，而是以这25万投入年化报酬率4%的资产配置方案（例如：购买被动式基金），设计出一套能够每年稳定获利4%的资产配置方案，然后就靠领这4%的收益过日子，不用再为钱工作！ 我们经常买美股的人，想要被动受益，就想到股票啊，ETF啊。于是，我就想知道，哪些美股ETF能帮忙我们加速达到FIRE？ 首先想到的，就是适合大多数人的一些核心长期积累型 ETF，例如

危言耸听的事情很多，这一个新闻就特别吓人。AI要提前夺权，白领自动化的18个月倒计时，这比华尔街此前认为的5-10年 的节奏快了太多。微软的CEO说这个的12-18个月白领自动化预警，标志着AI从辅助工具向替代者的质变节点。历史经验表明，技术革命中最确定的投资机会不在"被替代的行业"，而在卖铲子的人（基础设施）和驾驭新工具的人（AI原生应用）。 与此同时，Anthropic CEO 明确警告：未来 1-2 年之内我们可能拥有比所有人都更有能力的 AI。现在，很多白领们正在亲手训练自己的替代者，AI驱动裁员占比不断上升，AI渗透速度超预期，这使得“白领自动化”成为2026年最强的结构性趋势，例如 Mercor 案例： Mercor 案例是当前 AI 浪潮中一个极具讽刺意味且引发广泛争议的现象，被媒体描述为“精英白领正在亲手训练自己的替代者”。 这个事件的核心是高薪雇佣精英“喂养”AI。 Mercor 是一家总部位于旧金山的 AI 招聘初创公司，由三位 22 岁的辍学生创办，目前估值已达 100 亿美元。 业务模式很简单，Mercor 并不直接研发通用大模型，而是充当“高级数据中介”，为 OpenAI、Anthropic 和 Google 等巨头提供高质量的训练数据。他们不找廉价的标注工，而是定向招募因裁员失业或寻求兼职的顶级白领，包括律师、会计师、投资银行家、医生和软件工程师。 这些专家以每小时 45 至 250 美元的报酬，对 AI 生成的内容进行纠错、优化和评估。他们利用自己的专业判断力、细微差别感和行业品味，通过 RLHF（基于人类反馈的强化学习）来教导 AI 像顶级专家一样思考。 这一模式引发了深刻的伦理和就业担忧，白领们在提供反馈的过程中，实际上是将多年积累的专业直觉和“非结构化经验”转化为机器可学习的代码。这些专家的参与弥补了 AI 在复杂办公任务（如法律分析、金

在美股这个流动性最强、信息反映最快、机构博弈最残酷的市场里，绝大多数交易者的失败，并非因为选不到牛股，而是因为“无法处理波动带来的心理波动”。市场的残酷在于：亏损往往不在标的，而在认知与仓位。 如果说选股是“术”，那么风控就是“道”。没有风控的盈利是借来的，市场迟早会连本带利收回。很多时候，表面上看亏损来源于标的，但水下真正压垮人的，其实是认知偏差和仓位管理失控。 市场真相，特别是目前这个美股，感觉就是一个分化与高波动的杀猪盘，不知道大家有没有这个感觉，今年以来的美股，呈现出一种极其撕裂的状态： 极端分化： 标普500的上涨由极少数巨头（Magnificent 7）和AI基建股带动，绝大多数个股在阴跌或震荡。有时候涨啊跌啊，找不到理由的那种。 高频震荡： 算法交易主导了盘中波动， $标普500波动率指数(VIX)$ 虽有时处于低位，但个股层面的“闪崩”与“暴拉”极其频繁。完全看不懂了。[捂脸] 在这种环境下，“抱紧趋势吃到饱”的线性思维已经失效。 市场的反馈周期从“月”缩短到了“周”甚至“天”。过去那种买入并持有的长线策略，如果由于缺乏风控而导致回撤过大（例如持仓遭遇30%以上的单边下跌），其时间成本和心理折价将彻底摧毁一个人的交易节奏。 认知升级： 右侧确认后的顺势交易不再是“追高”，而是“确认安全边界”。左侧交易不再是“捡便宜”，而是“高风险的违章建筑”，必须模块化、轻仓化。风控的核心就是仓位模块化与止损的艺术。 1. 严控单标仓位：左侧与右侧的权力分配，风控的第一维度是空间维度，即仓位。 左侧试错（逆势/摸底）： 原则上严禁杠杆。左侧交易的核心是“博弈反转”，但在反转确认前，底部是深不可测的。 铁律： 如果你在左侧加了杠杆，你就在给机构送钱。因为机构最擅长的就是利用杠杆者的强平点进行“深度洗

过去数周 $北美软件ETF-iShares(IGV)$ 从 70 多美元的阶段低位企稳反抽，整体处在"冲高回落、高位震荡"的节奏里，在84–86美元一带屡次受阻。从K线图上看，去年的多次反弹高点与短期密集成交区大致都落在这个上沿附近）。当前价格在80–81美元，属于“下沿回升但上方抛压尚未清理”的结构,第一道心理/结构压力：84–85 美元,靠近近期反弹上沿与密集成交区，资金到此更偏向兑现。一直跌，我一直加仓，加仓到那些B B B 都快要连成一片草原了 [捂脸] 其实我也知道，更硬的压力带是在86–87美元, 叠加上一轮震荡区间的上沿。风险封顶观察位大约就是88 美元左右,若有效站上此位，空头反击逻辑显著减弱（但价差结构可封顶风险）。从期权链那边，可以看到目前隐含波动率≈41%,处在相对不低的水平，有利于收权利金型策略，时间价值衰减为我们所用，且波动率若回落，价差账面收益会先体现。 在“上方阻力明确 + 波动率不低 + 资金风格犹豫”的组合情境下，熊市看涨价差（Bear Call Spread） 更像是在押注“反弹不过线/不过带”，通过收权利金 + 风险封顶来争取更稳定的回撤管理与胜率。目前这个样子，试一试应该可以的，反正最大风险就是那么大了。[鬼脸] 这个IGV熊市看涨价差（Call Credit Spread）策略，具体怎么操作呢，我觉得我可以这样做： 到期选择：选 03/20（35 天） 到期 思路：把卖出腿压在第一道压力带内侧或边缘，把买入腿放在更高的压力带上方，既争取合理的净权利金，也让风险被明确封顶。风险封顶对我来说，是使用一个策略的最大要点。 策略结构（Sell 84C / Buy 87C） 卖出 1 张 行权价为84的Call（K₁=84） 参考上面那个期权链的截图的报价区间，目前

相信大家应该都想知道，2月存储板块还能领涨吗？我觉得机会很大，因为支撑因素够多，首先就是涨价刚启动，2026年Q1 DRAM/NAND合约价预计环比暴涨80-90%，远超此前预期。其次，产能缺口持续，美光仅能满足大客户50-67%需求，三星/海力士同样售罄。还有资金持续流入，科创芯片ETF近10日净流入9685万元，半导体ETF单日净流入1.65亿元。 当然，争议仍然存在，首先就是美光HBM4份额争议，若Q2仍无法通过NVIDIA认证，450目标价需下调。其次就是估值透支，按大摩18 EPS计算，当前425对应23.6倍PE，已接近目标估值（25倍）。还有技术替代，三星HBM4已达11.7Gbps，SK海力士10Gbps+，美光需证明其功耗优势能弥补速度差距。 话题虎老师还特意开帖子给大家来讨论呢。总之，公说公有理，婆说婆有理，正反双方，都有自己的理由，我们就更加困惑了，存储到底还能不能上车呢？先看看大摩怎么说，他将美光目标价上调到 450的核心逻辑确认了， 摩根士丹利在 2026/2/11 的最新研报里，将美光评级维持“增持”，目标价从 350 提至 450，理由包括： HBM、DRAM、NAND 全线涨价，供需极度紧张。 DDR5 合约价与现货价大幅上涨，2026 年上半年价格继续走强。 2026 EPS 可能超过 $52，远超市场一致预期（约 $12–18）。 认为市场对 中国存储厂商冲击与HBM4进度的担忧被夸大。 也就是说，大摩已经明确 默认美光从周期股 → AI结构性成长股。 面对“退出英伟达供应链”“速度不达标”的流言，美光 CFO 在 2/11 Wolfe Research 会议上给出明确表态已进入高量产并提前一个季度出货，原话就是说“我们已在 高量产 HBM4，并已开始向客户交付，出货量 Q1 加速。” HBM4 性能“超过 11Gbps”，达到关键AI客

好多朋友抄底了 $Strategy(MSTR)$ ，这股票跌的很多，看到Michael Saylor说 "Strategy已构建起以713,502枚比特币为锚的数字堡垒，向数字信贷的转型符合我们无限期持有比特币的愿景。"，Saylor 正在将 Strategy 从纯粹的“比特币持有公司”转型为数字信贷（Digital Credit）的发行者。该策略的核心是利用其持有的比特币作为抵押品，通过发行一系列比特币支持的金融工具（如 STRC、STRK、STRF 等永续优先股，统称为“Stretch”、“Strike”等系列）来筹集资金。这些工具被 Saylor 称为“性能优于传统信贷”的数字信贷产品，旨在为投资者提供基于比特币表现的稳定收益，同时为公司提供无限期增持比特币的低成本资本。有点心动，也想要买一点收起来，先看看他们刚发布的财报怎么样。 既然想进场抄底，我觉得要先把 MSTR 的“价格传导链”看清楚再说。 MSTR =（公司自有比特币市值 × 市场给的持仓溢价/折价）+（软件/咨询业务价值）−（债务/稀释影响） 也就是说，影响MSTR对BTC的弹性，至少有5个变量： 1.BTC 净持仓数量与成本，BTC涨跌首先传导到 MSTR 的资产端净值（NAV）。 2.二级市场溢价/折价（Premium/Discount），牛市里投资者愿意给“比 BTC 更猛的载体”溢价，熊市里迅速折价。这会放大你“2×”的体感，有时甚至>2×；但在杀估值阶段，杠杆倍数会失真（不再对称）。 3.融资与稀释（ATM 增发 / 可转债 / 回售条款），价格高位时公司可能增发筹资买 BTC，导致股数上升 → 单股 NAV 稀释。熊市若无法高溢价融资，反而会削弱上行弹性（因为上一轮的“弹簧”已部分提前释放）。 4.负债结构与

很多朋友在讨论黄仁勋吹泡沫，因为他在CNBC的采访中明确指出，全球科技巨头如 $Meta Platforms, Inc.(META)$ ， $亚马逊(AMZN)$ ，Google，Microsoft，计划在2026年投入的约6600亿美元资本开支是“适度且可持续的”。他认为这不仅是买芯片，而是整个人类历史上规模最大的基础设施扩建。他提出AI扩容具有非线性经济效益。以Anthropic和OpenAI为例，他指出如果这些公司能获得两倍的算力，其收入有望增长四倍。这种“算力即生产力”的论调，旨在打消市场对大模型公司“光烧钱不赚钱”的顾虑。小虎老师把视频都搬了过来给大家看呢。[贱笑] 面对近期软件股因AI替代担忧而出现的暴跌，黄仁勋在思科主办的AI峰会上称这种担忧是“最不合逻辑的”。他认为AI不会取代软件，而是成为软件使用的工具，现有的SaaS软件将通过集成AI能力变得更强大。他认为目前的软件行业处于从“预编译程序”向“实时生成结果”转型的阵痛期，而这恰恰是历史上最大的软件机会。 黄仁勋的这番“顶级销售”话术直接刺激了 $英伟达(NVDA)$ 股价单日大涨约7-8%，成功稳住了市场信心。[鬼脸] 尽管黄仁勋坚决否认泡沫，但市场仍有杂音， 言论自由，随便说啦。例如有报道指出，在他在公开场合大谈7-8年持续增长的同时，他个人正计划减持高达600万股（价值近9亿美元）的股票，这种“言行不一”引起了部分投资者的警惕。 我认为，他不是在吹泡沫，而是在“控制泡沫破裂速度”。我的原因如下： 一、AI 投资已经进入政策、资本、科技巨头三方绑定的阶段，任何一次巨头

软件是长期刚需，且 $北美软件ETF-iShares(IGV)$ 的核心成分偏企业级平台与安全，长期逻辑仍在。我逢底就买，一路跌，一路买，现在持仓成本在102.8这样，今天这只ETF的现价差不多82 - 83，差不多已经跌到了52周下沿附近。这通常意味着赔率开始变好，离下沿很近。当然，胜率未必立刻变好，因为可能还要磨底啊，我不知道底在哪里，就一直加仓一直加仓。 从ETF的成分表里，可以看到IGV 前十大包含 MSFT、ORCL、INTU 等成熟型公司，它们通常现金流质量较强、业务粘性较高，有助于ETF 的抗压底盘。同时也有高增长/高波动权重（例如 PLTR、APP 等），在风险偏好下降时会放大回撤。这只ETF应该是不存在融资生存问题，但成分股里成熟公司多，整体比“纯小 SaaS”更能扛周期。这也是我愿意长期持有的原因。 IGV持仓企业具备基础设施级战略重要性，但正经历AI引发的结构性变革。传统软件护城河面临挑战，但头部企业（微软、Oracle）已通过AI转型加固地位。其他的很多IGV成分股财务模型健康，现金流生成能力强，具备承受压力的能力。当前估值回调反映的是估值压缩而非基本面破产风险。 跌了这么多，其实也是加仓的好机会到了。IGV在2026年初属于“可以考虑分批加仓，但仍然不适合一次性重仓抄底”的区间。虽然宏观利率压力已缓解（3.50–3.75区间），但是长期IT支出趋势仍在（Gartner 2026 IT支出+9.8%、软件+15.2%），而且软件板块估值仍偏高、且这只ETF价格刚经历一段下跌，短期波动未必结束。 因为软件是企业成本结构里的“生产力与安全底座”，企业级龙头占比高，抗风险能力比小盘软件强，这只ETF前几大权重都是平台型企业软件/云/安全，整体现金流韧性较好。我的目标是降低均价，但

曾经听某一个老师的课，老师举例子用的 $北美软件ETF-iShares(IGV)$ ，听起来很不错的样子，我就一头扎了进去，之前浮盈了几个月，我都没有落袋为安，然后看着他一直跌啊跌啊，都快跌下去20%了，有点拿不住了，想要割掉。 再次把Dr Koay 的那个5 Steps Screening Funnel 搬出来测一下，看看我这只ETF，是不是可以继续拿着，趁着下跌去加点仓，还是直接割掉算了。这个五步漏斗法，我已经拿来测过手里持仓的好几只股票了，越用，越觉得好用，非常实用。👍 Step 1）2026年初的市场环境：我们在什么样的全球环境中运作？ 1) 全球环境：高不确定性 + 资本开支分化 2026年初的大框架是：地缘/政策不确定性仍高，企业和消费者支出呈“分层”。服务业仍在扩张，但成本/价格压力仍在。 美国服务业 PMI 2026年1月为 53.8，连续扩张（>50），但“价格指数”仍高，说明通胀粘性尚存。 2) 利率阶段：从“高利率”转向“降息后暂停/观察” 美联储联邦基金利率目标区间最新在 3.50%–3.75%（2026-01-29） 有效联邦基金利率（EFFR）在 3.64% 左右（纽约联储披露的日度数据也显示 3.64 且目标区间 3.50–3.75） 含义：对成长/软件估值最关键的“贴现率压力”相比2023–2024高峰显著缓解，但仍不是零利率世界——估值会更挑剔、更看现金流质量。 3) 哪些部门还能花钱？哪些受到约束？ 相对有支出能力： AI基础设施、数据中心、硬件与“带AI功能的升级换代”**仍是资本开支主线。Gartner 预测 2026全球IT支出将增长 9.8% 至 6.08万亿美元，其中 软件预计增长 15.2% 相对受约束： 对利率敏感、或对经济周期更敏感的部分（

去年朋友介绍我买点 $Foremost Clean Energy(FMST)$ ，我不是怎么熟悉这只股票，这公司是做什么的，靠什么赚大钱，都一知半解的。进场时机不错，刚好买在了低点，拿着一年多，好在哪怕经历了一次大跌，目前仍然是浮盈着，我本来是很满意的，还在想着要不要继续加仓一点。这不刚学了那个五步漏斗法，拿来测一下这只股票看看。[你懂的] 当一只微盘勘探股涨幅超过200%时，最危险的想法是'它还能涨'。我目前就处于这个危险阶段，我在想着要不要加仓一点。我当前+291%的盈利完全建立在早期低成本基础上，我想着要不要趁着这次下跌机会，加一点进来，拿着等这个公司攀升回之前的高峰。 这个五步漏斗法，我已经拿来测过手里持仓的2只股票了，越用，越觉得好用。👍现在在我打算加仓一只股票的时候，先用这个漏斗法来测一测吧。 五步漏斗法之第一步： 2026年初市场环境评估 对FMST来说，宏观的看，目前是顺风的，铀价处于多年高位（$89-107/lb），"核复兴"从叙事变为政策现实，Athabasca Basin作为全球最高品位铀矿区具备战略价值。风险也是存在的，小盘勘探股对流动性敏感，若通胀回升导致利率预期改变，可能承压。 五步漏斗法之第二步： 机构级质量评估，股票质地评估 FMST的市值差不多29-45M，算是微盘一个，远低于机构门槛。仅15家机构持有，跟大厂们一比，这也太少了点。日均成交量差不多12-80万股，波动大，流动性差。这一步直接Fail了，因为FMST不满足机构级可投资性标准。它是纯投机性勘探股，属于"彩票型"资产，而非可配置的战略性持仓。一个问题一个问题的问，让AI给分析，每一个问题都被打击一次。这一步筛选，直接把FMST给干出局了 [捂脸] 五步漏斗法之第三步：真正问题与客户锁定分析 先看一下F

前几天看到好朋友在疯狂加仓 $微软(MSFT)$ ，大半身家都投了进去，对这只股票有着一种不成功，就成仁的信仰。看朋友分析的天花乱坠的，好像不趁着这个下跌时机买一点就要亏几百万一样，我头脑一热，也稍微跟了一点，跟进去的第二分钟，就开始亏钱了，毫不意外，目前仍然是浮亏状态。[捂脸] 学以致用，我把五步漏斗法再次搬了出来，按着这套 “宏观环境 → 机构资金属性/产业任务关键性 → 真问题/转换成本 → 财务可重复性/现金流 → 资本配置/内幕交易/激励”的模板，把我朋友正在超级重仓持有着的微软在2026年初做一次“实战填表”，如果顺利通过这个漏斗检测，就当是给朋友吃一颗定心丸，下跌的时候，也不至于多么惶恐。[贱笑] 五步漏斗法之第一步： 2026年初市场环境评估 当前处于"高利率维持期"向"温和宽松"过渡的阶段，联邦基金利率3.50%-3.75%，目前好像是暂停降息，上半年维持限制性利率，预计6月后才可能再次降息。也就是说，2026年上半年是货币政策高度不确定期。市场从预期年初降息转向接受"更高更长"的现实，这对高估值科技股构成压力，这正是微软股价从高点回调约28%的宏观背景。虽然整体IT支出谨慎，但AI和云迁移是"刚需支出"，微软处于有利位置。 很多人分析说，由于巨额支出远超市场预期，叠加云业务增速小幅放缓，引发投资者对微软AI投入回报周期拉长的忧虑，因此微软股价下跌这么多。 五步漏斗法之第二步： 机构级质量评估，股票质地评估 微软的吸收机构资金能力毫无疑问是极强的，从老虎个股页面的简介可以看到， 微软前三大机构包含了Vanguard(9.67%)、BlackRock(7.96%)、State Street(4.04%). 流通性也是超级棒的，日均成交额超200亿美元，他还是标普500，纳斯达克1

SES AI Corporation 的核心不是“现在卖多少电池”，而是用AI加速下一代电池材料与架构的发现，并最终进入车企量产体系, 我好几个朋友重仓了这只股票，我没有直接买股票，我卖出去一张深度价内的Put，本意就是要买股票进来。我以为，我抄到了朋友们的底，好厉害一下。[笑哭] $SES AI Corp(SES)$ 目前是1.88一股，我的行权价为2.5，不出意外的话，很快就能买进来了。 听朋友介绍的，他们的技术亮点就是Li‑Metal 能量密度目标 ~400 Wh/kg，显著高于传统锂电，而且正在向企业订阅制软件 转型。SES的大股东，合作方包括通用汽车（GM），现代 & 起亚（Hyundai / Kia），本田（Honda），且已经进入 B Sample 联合开发阶段，不是 PPT合作。SES 当前不是传统电池厂，而是“三层结构”，大概就是下面这样： 1。服务收入（当前主力），为 OEM / 材料公司提供 AI 电池材料研发服务，本质就是在卖“算力 + 科学方法论”。他们Q32025大约55%收入来自服务，毛利率高达 ~78%，我觉非常牛。 2。他们的产品收入（ESS & 电池系统），通过收购 UZ Energy 进入ESS，看得出啦，他们 Q32025约 45% 收入来自产品毛利率较低（~15%），但有规模想象力。 3。远期Li‑Metal电池量产，目前仍处在 B Sample 阶段，距离 C / D Sample 仍有不确定性，真正的大钱在 2026+ 之后。 上周刚学了个五步漏斗法，且拿来小试牛刀，看看SES这只股票能不能通过Dr Koay的那个五步漏斗。 五步漏斗法之第一步： 2026年初市场环境评估 全球宏观环境 利率阶段：美联储2024年9月启动降息周期，202

最近这轮比特币与加密市场的暴跌，好吓人啊，一天一个价位啊。 $比特币ETF-iShares(IBIT)$ 也跌到了差不多一年来的最低区域了，从技术上看，好像已进入“可操作区”，虽然尚未确认反转，从股票图上看，目前IBIT 价格在41.57，日内最低 40.80，已经跌破了DD1（那个橙线），也触及，或者说已经击穿了BOLL下轨（43），MACD与RSI等动量指标均呈现深度负值，显示短期抛压已接近极致，成交量明显放大。 盘前交易价格已跌至39.23美元，跌幅扩大至5.61%，成交额高达1.48亿美元。这一价格水平，相较于2024年12月创下的71.82美元历史高点，已累计回撤超过42%。当所有人都在恐慌时，真正的机会或许正在酝酿，手里有余粮的朋友，应该在蠢蠢欲动的想要抄底了吧？ [鬼脸] 但是已经有15万人爆仓、7亿美元蒸发，我们确定要现在冲进去接这个飞刀吗？有点害怕啊。但是，根据BitMEX创始人Arthur Hayes的分析，大量IBIT的持有者实际上是对冲基金，它们执行的是"做多ETF+做空CME期货"的基差套利策略。这些基金通过捕捉现货与期货之间的价差收益（通常高于短期美债收益率）获利。然而，当比特币价格快速下跌时，基差收窄甚至转负，套利空间消失，触发以下连锁反应： 保证金追缴，期货空头端的浮亏迫使基金追加保证金。 被迫平仓，为控制风险，基金必须卖出IBIT现货头寸。 流动性枯竭，大量同质化卖盘导致价格滑点扩大。 负反馈循环，价格下跌进一步压缩基差，引发更多平仓。 这种"螺旋式下跌"与2022年Luna/Terra崩盘或FTX破产有本质区别，后者是资不抵债的信用危机，前者是资金面的技术性踩踏。这么看来，如果我们不加杠杆，实打实的买一点，应该不会有很大的风险了，反正现在已经是一年来的最低处了

今晚Tiger的讲座，请的是一位美女讲师，看起来就像一个刚毕业的女大学生，我还以为今晚大概只是听一顿照本宣科，不会有什么共鸣呢。[鬼脸] 都被这个照片骗到了吧，她其实是一位拥有量化金融博士学位的AI顾问和商业教练，持有CFP和CFA一级资格，在投资领域有丰富的专业背景，妥妥的人美就算了，还是个学霸，还是个实践派的行动者 ！ [惊讶] 这场以"AI YOUR FUTURE"为主题的分享，不仅是一次关于人工智能如何重塑投资分析的技术演示，更是一场关于价值投资本质的哲学思辨。Dr. Koay以其量化金融博士的专业功底和多年市场实战经验，为我们搭建了一座连接传统价值投资智慧与前沿AI技术的桥梁，让我对如何在数字时代进行理性投资有了全新的认知，我只感叹，我们的时代变了，工具也要变，不然就容易被淘汰。[贱笑] 她以2008年金融危机的经典案例开篇，以通俗易懂的方式，就这么一种普通的叙事方式立即抓住了我的注意力。Dr. Koay展示了Shiller Real Home Price Index的历史走势图，清晰地呈现出2006年美国房价见顶回落的轨迹，以及随后引发的连锁反应。借款人违约、抵押支持证券价值崩塌，最终导致雷曼兄弟这家拥有6190亿美元资产的金融巨头轰然倒塌。 她特别指出了雷曼兄弟问题根源中的几个关键因素：过度投资房地产、极端的杠杆水平（30:1）、大量暴露于抵押支持证券，以及最关键的一点，就是"假设房价永远不会下跌"（Assumption that housing prices would never fall）。这个假设被标红突出，在投影屏幕上显得格外刺眼。 这个细节让我特别触动到，因为在金融市场上，最危险的往往不是无知，而是那些被视为理所当然的"常识"。2021-2022年，当大家蜂拥而至追逐元宇宙概念股和电动车股票时，驱动我们的信念不正是"这就是未来"吗？历史总是以不同的

要说讲故事，马斯克如果说自己世界第二名，那应该没有多少人敢说自己讲故事是第一名吧 [贱笑] 这次的 $特斯拉(TSLA)$ 财报，马斯克再次用AI叙事撑起未来估值天花板，他们那份差强人意的成绩单，如果不是有马斯克这张嘴顶住，可能股价早就一泻千里了吧 [鬼脸] 当全球资本市场在2026年初的寒风中期盼着特斯拉交出一份能够验证其"AI科技巨头"身份的财报时，这家由埃隆·马斯克掌舵的新能源与人工智能 hybrid 企业，用一份"整体差强人意"的四季度报告回应了市场的焦虑。从刚刚公布的2025年Q4生产交付报告及财务数据来看，特斯拉正经历着从传统电动汽车制造商向"AI+机器人+能源"综合科技平台转型的关键阵痛期。 客观而言，这份财报远没有部分悲观者预期的那么糟糕，诸多关键指标已然企稳回升，展现出传统汽车业务在价格战白热化背景下的经营韧性；而更重要的是，管理层对未来业务的展望，无论是自动驾驶出租车RoboTaxi的部署节奏、人形机器人Optimus的商业化路径，还是新一代AI芯片的迭代时间表——基本符合甚至局部超出了市场的risk-on预期。这或许解释了为何在财报发布后，特斯拉股价在盘后交易中一度温和上涨，即便马斯克随后抛出的"2026年200亿美元资本开支"重磅炸弹引发了部分投资者对现金流压力的担忧，导致涨幅收窄，但市场对特斯拉长期价值的信仰并未动摇。 作为长期跟踪特斯拉的投资者，我们维持对特斯拉的乐观判断。理由很简单：这是一家目前业务结构堪比"未来科技ETF"的独特标的，其AI与机器人业务的上限在现有科技巨头中可谓最高。当然，站在当下这个关键节点，其主营业务仍处于从"硬件销售"向"软件与服务订阅"痛苦转型的过程中，股价若要突破当前的估值桎梏，需要更多的确定性转折点或更具说服力的叙事催化。本报告将基于特

白天，或者说昨天（看到已经是凌晨了 [鬼脸]），很多朋友都参加了老虎社区在Guoco Midtown的那个大型活动，因为我看到群里一波又一波的晒照片的，晒奖牌的，我虽然也参加了这个活动，虽然只是去看看了一下，因为我没有在竞赛里获得好名次，起初是有点没有想要去看别人庆祝。 我觉得，反正我去参加这个活动，也是做绿叶的，何必呢。[鬼脸] 然后一位朋友说，去见识一下那些Trade Winner们，才知道我们和Winners的差距在哪里啊，投资的路那么大，碰上同一个风格的玩家，也不是什么稀奇的事情，还说不定能学到什么呢。于是我就注册了，跟着一起去参加了。也幸好我参加了，我才学到了。在James 老师的这个 2026 US Market Outlook 分享里，在“AI繁荣”与“泡沫破灭”之间，我学到的不是答案，而是框架。 James老师这次开篇的叙事很有冲击力，连续三年大涨之后，市场的情绪早已不是“怀疑”，而是“默认”。默认AI会继续带来指数级利润，默认科技巨头的资本开支终将兑现，默认任何回调都是上车机会。可市场最危险的时刻，往往不是恐慌，而是默认。 但是，我觉得James 的观点并不极端，他并没有用耸动的方式宣判“泡沫已至”，也没有用信徒式的口吻宣称“AI 永远正确”。他的核心判断更像一位策略师的平衡术，AI 泡沫短期不太会立刻破裂，因为离“叙事终局”还有距离，产业仍在扩张阶段。但 2026 的波动性会显著上升，它叠加了“总统任期第二年效应”与“三连涨后的第四年效应”，市场更可能走向一种“中途回撤 10%-15% 的颠簸牛市”。 他这句话其实把 2026 的性格讲得很清楚，它不一定是“毁灭”，但很可能不再是“轻松”。而对我们这些普通人投资者来说，“不轻松”不是坏消息，坏消息是我们在不轻松时仍用轻松年代的仓位、杠杆和心态去交易。这个很重要。 另外，他这次分享里，我认为最有“策略味”的

2026年的AI估值分水岭已经非常明显，市场不再为“锄头”买单，只奖励“金矿现金流”。这几天 $微软(MSFT)$ 跌到惨， $谷歌(GOOG)$ 和 $Meta Platforms, Inc.(META)$ 却还在笑。 在过去两年里，AI的叙事像潮水一样涌进资本市场：无论是算力、模型、应用、还是Agent、Copilot、看起来就像万物皆可AI。2025年，这个叙事的共同点是：先花钱，后说回报。但进入2026年，市场开始把问题问得更直接、更残酷。 那这烧掉的每一美元CapEx，到底换回了什么？是“未来可能的故事”，还是“现在正在发生的现金流”？ 这不是情绪波动，而是一种估值锚的迁移：从“AI存在即可溢价”转向“AI必须可量化地转化为利润与现金流”。机构把它称为“Show me”（给我看结果）的阶段。而在这一阶段，Meta与微软成为一组极具代表性的对照。同样烧钱做AI，市场反应却常常完全不同。 一、市场逻辑到底变了什么：从“叙事溢价”到“兑现溢价” 如果用一句话概括2026年的AI定价框架，那就是： 市场不再奖励“讲AI的人”，而是奖励“把AI变成可验证收入的人”。 过去的“叙事溢价”允许企业在很长时间内只展示“投入强度”： GPU买得越多、数据中心建得越快、模型参数越大，就越像“赢家”。 但当全行业CapEx飙升，且自由现金流（FCF）承压，市场开始切换到更硬的指标： 收入端：AI是否带来ARPU、转化率、广告单价、云服务用量、订阅提价的提升？ 利润端：AI是否改善毛利率、运营利润率、ROIC？ 节奏：这些改善能否在一个或两个财报季内被

昨晚什么股票都在跌，但是有一只股票特立独行，一路飙飞，不带停顿的那种。 $闪迪(SNDK)$ 的这个势头，看样子还没有到顶呢，现在盘前又拉上去20%了，原来是出财报了额，这是疯了哦，多么完美的成绩，才有这么大的涨幅啊。[惊讶] 这财务数据还真的够牛的，营收为53.33亿美元，去年同期37.59亿美元，涨的漂亮。更漂亮的是净利润，搞到9.15亿美元，去年同期是3.15亿美元，上天了的成绩，难怪了。[鬼脸] 据财报展示的，他们的数据中心业务暴涨64%，主要受益于AI基础设施建设、半定制化客户需求以及科技公司大规模部署AI。 现金流与资产负债表也十分强大。自由现金流为9.8亿美元（vs Q1的4.38亿美元），调整后自由现金流为8.43亿美元，现金及等价物为15.39亿美元（较上季度末增加0.97亿美元），长期债务5.83亿美元（较Q1的18.29亿美元大幅下降，主要因偿还债务），股东权益为102.13亿美元。 更牛的是Q3 2026的这个业绩展望，营收将环比增长45%-59%，Non-GAAP EPS将翻倍（Q2为$6.20），这是多么自信爆棚啊， 另外我看了一下下面这几个管理层要点（CEO David Goeckeler），也是非常吸引人。 1. AI驱动增长，他们公司产品对AI和全球技术基础设施的关键作用获得市场认可。 2. 结构重置完成，据说是已完成供应与持续强劲需求的匹配调整。 3. 盈利质量改善，通过优化产品组合和加速企业级SSD部署，实现行业领先的财务表现。 4. 运营杠杆，在营收增长31%的同时，运营费用同比下降7%。 Sandisk本季度业绩远超预期，营收、利润率和EPS均实现爆发式增长，且Q3指引显示公司正处于AI存储需求驱动的强上行周期。 如果要追高进场，我觉得接下来必须盯的5个