#估值

作为交易员必须知道的价值投资的几种思维方式!! 一、做投资就是做生意 巴菲特说,买股票就是买公司。我想说,做投资本质上就是做生意,买股票就是和大股东合伙做生意。 选择做什么,什么时候做,和谁一起做。买股票跟我们开餐饮店在赚钱区别不大。 投资的目的,就是想通过公司赚的利润分红来赚钱,只是恰巧股票流动性好、而我们顺便从估值中赚点而已。 二、弱者思维 我们要努力做到足够懂,但我们始终是不够懂的。我们在市场中,始终是弱者。弱者如何保护自己? 1)选择商业模式比较好的企业,会减少很多经营风险,幺蛾子比较少; 2)要确保估值足够低,要有安全边际,估值中price in了各种风险; 3)虽然是基本面投资者,也需要看看K线,看看市场在想什么,是不是有什么东西我没有看到或者不够重视,我们需要80%相信自己+20%怀疑自己。 三、胜率与赔率 基本面的胜率来自商业模式、竞争格局,基本面的赔率来自成长空间。低估值决定了价格上的胜率和赔率。最完美的机会当然是商业模式好、成长空间大、估值低的东西,当然这种高胜率高赔率的机会是很难遇到的。大多时候需要做一些折中。 四、沉没成本和机会成本 投资看的是未来机会,与过去没有关系。多少钱买的,股票最高涨到过多少跌到过多少,亏了多少赚了多少,都与是否买卖或持有它没有关系。影响投资决策的是未来的机会多大、风险多大、胜率赔率多大。沉没成本不参与投资决策,机会成本才是决策的核心要素。 五、归零思维 我一直有一种归零思维,假如某个持仓归零了、对我的影响有多大,面对某个机会、我最大愿意亏完多少钱去赌这样一个机会,很自然就会对仓位大小形成非常具象的感觉。所以面对不同胜率赔率的机会,有些机会我愿意用1%的身家去赌、有些我愿意用10%去赌、特别巨大的机会我愿意用最多30%的身家去赌。 六、足够懂如何定义 段永平对懂的标准是看懂它未来10年的自由现金流。我对懂的标准是:对它的核心竞争力和成长空间有微观的感知,当它们发生变化时我能第一时间感知到。 如果春江水暖鸭先知,做到鸭就是足够懂。 共勉!
K2 Kai
5个月前
【Pumpfun 40亿大吸血,势要榨干市场最后一滴血?】 Pumpfun,这个自诩“Solana迷因币发动机”的平台,简直是厚颜无耻,在流动性最差的时候发币融资,估值高达40亿,这不是创新,也不是赋能,这是一场赤裸裸的流动性掠夺,一场对 Solana 生态的疯狂吸血! 把 $SOL 当提款机,让散户来当接盘侠? Pumpfun就是币圈最大的寄生虫,自2024年1月上线以来,Pumpfun卖币从未间断,根据链上监测,已卖出503,343  $SOL ,价值高达约 7.87亿美元,平均售价约 156 美元。 Pumpfun的融资计划暴露了其急于套现的意图,截至2025年1月,推出超过600万个迷因币,但市值>100万美元的竟不足0.005%,98.7%的代币死无葬身之地,每天不是在割人就是在准备割人,pump赌场简直是畜生。 更离谱的是,Pump上的所有meme币加起来的总市值,也就只比这次他们募资金额多5 亿美元而已。 讽刺的是,平台日收入已从巅峰期的1500万美元骤降至几百万美元,用户活跃度腰斩,每日新发代币数量从7万暴跌至3万,吸干流动性后,留给市场的只剩一地鸡毛。 赚了7.38亿手续费,却一分钱不回馈生态,现在还要割散户10亿,荒谬至极;明知市场脆弱,仍要发币,就是落井下石。 Pumpfun的发币,是对Solana生态和散户投资者的双重背叛。它以“迷因经济”的伪装,行吸血掠夺之实;以“创新平台”的名义,建不道德赌场;以40亿估值的泡沫,榨干市场流动性。
Frank
5个月前
最近被meta收购了49%的股份,估值来到了290亿美元,但这家由反华的年轻华人创办的公司一直有着不小的争议,经常被质疑说是靠第三世界劳务外包的血汗工厂,唯一跟ai相关的就是公司域名。 回顾Scale AI的发展历程,这家公司2016年由Alexandr Wang和Lucy Guo在硅谷创立,最初以为AI模型提供高质量标注数据为主,很快通过自动化工具和众包外包模式拿下自动驾驶、电商、OpenAI等大客户,收入飞速攀升。2019年,公司获得了知名风投Founders Fund的投资,正式成为AI领域的独角兽企业。 从2020年起,Scale逐步将业务拓展到国防、卫星遥感、灾难评估等更高附加值领域,为美国国防部等机构提供影像识别和战场态势感知等AI服务。随着AI大模型的兴起,Scale也推出了面向企业的模型评测、对齐和数据返修等SaaS平台,2024年完成了新一轮10亿美元融资,投资方包括Nvidia、Amazon和Meta。 不过,支撑Scale高速成长的运营模式一直饱受争议。首先,公司的数据标注主要依赖菲律宾、肯尼亚等地的低价外包劳工,标注员时薪普遍低于2美元,工资拖欠和无申诉渠道的问题频发,2024年甚至被美国劳工部以“合同工误分类”正式调查。虽然后续美国方面撤案,但相关的集体诉讼和国际NGO的批评从未消停,牛津大学等权威机构也公开指出其不符合最低公平劳动标准。 其次,Scale深度参与美国国防AI项目,包括Maven与Thunderforge等,涉及自动化杀伤决策和智能指挥系统,引发诸多学界和民权组织的强烈批评。公司CEO多次强调“国家安全优先于商业伦理”,但这种强硬姿态只让道德争议持续升级,目前公司的国防业务仍在大幅扩张。 再次,Meta大举入股后,谷歌等大客户纷纷担忧数据安全与利益冲突问题,甚至传出终止合作的消息。美国监管机构有可能要求Meta和Scale建立更明确的数据流隔离甚至推动部分业务拆分,因为这种资本与客户的深度捆绑事实上已引发行业公信力危机。 最后,创始团队内部的治理也曾遭受质疑。早期联合创始人Lucy Guo被董事会罢免后,自己创业又因涉嫌违法内容被诉讼,外界对公司治理文化提出了不少质问。 整体来看,Scale AI已成为AI基础设施领域举足轻重的玩家,但其劳工用工、军工合作、数据安全和公司治理等多重争议,令其未来能否持续高速发展面临诸多挑战。在监管越发严格、客户和社会期望提升的今天,这家估值290亿美元的独角兽公司能不能笑到最后值得持续关注。