其實這個東西過去我只會跟內部團隊分享而已,主要是避免不必要的麻煩。
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但之前收到(免費) LINE 群不少朋友的反饋,說之前我在群內分享對 PLTR、GPRO 的看法,讓他們學習到很多。
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對某些人來說,看別人怎麼分析股票正是他們的學習管道,可以從中體會到什麼、感悟到什麼、學習到什麼的。這樣的做法,一方面讓他們更加遠離賠錢的風險,另一方面也更熟悉要怎麼分析一間企業的基本面(及未來價值)。
這是今天分享這份文件的用意。
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這樣的投資(分析)方法/策略並不是市場上最強的(現在最強者非瘋狗流莫屬),畢竟我也不是專業的全職投資人,還有其他事業正在進行。但過去的這幾年,我自個兒的投資也僥倖贏了大盤數年,或許還是有那麼一咪咪參考之處吧(?)
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我堅信一個理念:「投資,invest,in vest,就是把自己 in 進去這套背心(vest)裡,就是我們常說的『入坑』。」對我來說,買入一間公司的股份,背後本質是信任經營公司的那群人,同時看到企業成長的未來性,因此希望他們未來做得越來越好、營運越來越好,然後把超額報酬反饋給我——把錢投下去,便等同於穿上這家企業的背心的感覺。
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基於這樣的理念,當看中一檔股票時,我便會和團隊開始深入研究,過程中將會不斷發問、然後找資料解答、再發問、再找資料解答......然後把一項項的重點、思維脈絡給簡單紀錄下來,最後判斷這檔股票是否具有所謂的「未來性」?最後,我會稱這些「具有未來性」的股票叫做「寶藏股」(當然這裡所謂的未來性,也是我自己判斷的),並且真金白銀投資下去,自行承擔所有盈虧結果。
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我很重視企業的基本面,同時又會透過商業的角度(如創業、經營),來推論它未來可能想做什麼?是否有跟上目前世界的發展趨勢?除了數值分析以外(如財報資訊、總經數據),同時也會進行質性分析,像是企業過去歷史、目前產業中的定位、與競爭對手的關係、執行長(決策團隊)的個性及品德、商業思維、說過什麼話、未來的世界需求......甚至可以說,這些不可量化的因子有時候更需要重視,畢竟每間企業都是由人撐起來的,成也是人,敗也是人。透過思辨來盡可能完善各方面的資訊、再加上時間(歷史)與空間(定位)的因素,來判斷這間公司目前是好是壞,以及是否具有「未來性」。
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我並不擅長技術分析(但我團隊有人擅長),也不習慣對股票作估值(我有大神朋友超會估值),而是憑這間企業的「未來性」來做投資依據,也就是所謂的「買入/持有理由」。過去有很多人問我目標價多少、停損價多少,我都會回答不知道。因為對我而言,最終會讓我出掉股票的理由只有三個:(1) 當初買入的理由消失了;(2) 看到更好的寶藏股(機會成本角度);(3) 急需用錢(為了活下去)。
故我的買法,不會說一買就大漲 (去年 PLTR 純屬運氣好),持有股票也不會是幾天的事,更常會是持有數個月以上。
畢竟,也要給企業時間來實踐/驗證/搞砸這份「未來性」才行。
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所以與其說這是一套投資策略,不如說更接近於一種思維模型。我認為或許有點難解釋,但真要說的話,就是結合了「思辨」、「獨立思考」、「本質思考」的思考方式,並且能追溯到大前研一的《新.企業參謀》、《思考的技術》這兩本書。
我只是把這一套思維模型(可能也學得不紮實) 應用到投資上而已。
其實並不難啦,只是需要花點時間去「刻意練習」一下。
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在不同領域,我看過很多強者神人都有很紮實的思維模型,並且做得比我更好,我到現在也都還在從他們身上學習。
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因此透過這份文件,或許我更想呈現出來給新手的是這一套思維模型。如果感覺太玄,那也可以說是「如何分析公司基本面&未來性」的方法。
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我承認這份文件整理得很雜很亂,或許也很難從中看出什麼方法。因為我本來就不是在寫論文、甚至也不是在寫文章,反而是很隨興地把分析這間企業後的重點、推論、投資看法給紀錄下來。
如果看不下去,完全不需要勉強自己。去看看其他投資大神們的分享,一定會對你更有幫助。
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而對我來說,如果這樣的分享能讓少數人從中體會到什麼、學習到什麼,那就夠了。
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因此這份文件,完全不是投資建議,「寶藏股」一詞也無任何鼓勵投資的涵義。大家都成年人了,請為自己負責,謝謝!
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再說一次,請務必衡量自己的投資組合、風險承擔,拜託千萬別看了這份文件就無腦跟單,我會怕爆。我過去也不是沒看錯股票,如果這次不小心烙屎了,打開箱子發現不是寶藏而是大便,結果你在那邊和我一起吃大便,就一起互相用臭嘴噴笑吧!
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當然,如果從文件中有找出任何盲點、反面意見、或想要討論的地方,都歡迎在下方留言告訴我!
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也希望這樣的分享,能對台灣的投資(學習)環境有正面影響力。
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【寶藏股分析:CRSR 海盜船-20210715】
https://rayskyinvest.notion.site/CRSR-20210715-2d4268d864ad4e7a8c0580aed5032116
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【一】
除了美股以外,我另一個有在深入研究的資產是加密貨幣。
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我研究股票和加密貨幣差不多是同一時期,也就是讀碩士的那段時間。第一次聽到比特幣是大二,但當時什麼都不懂,小屁孩一枚,而且加密貨幣的服務也不像現在那麼成熟,沒有一定的技術門檻也是沒辦法進入的,所以基本上大學那幾年都沒碰。
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直到上研究所,才從比特幣/以太幣的挖礦開始,有用過水龍頭,也有用 CPU (後來進化到 GPU) 連上 nicehash 進行挖礦,當年還發生過 nicehas 被駭客入侵的狀況,服務停擺了一陣子。同時,我也見證了幣託、MaiCoin、Coinbase、幣安交易所的創立。認真算算,其實也不過是五、六年前的事情而已。
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那時候,我的加密貨幣 100% 都是靠挖礦得來的,而且是挖多少就到幣託/Maicoin 上換多少,因為只是玩票性質,所以沒有賺很多,頂多幾萬元而已。然後 2018 年的幣災,我就索性不玩了,並把心力都放在美股投資、產學合作以及研究所的論文上(我研究所是做 AI 的)。
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直到畢業以後,2018-2019 才又重拾對加密貨幣的研究。不過這麼說也不太對,因為嚴格說起來,是重拾對「區塊鏈技術」的研究。要知道,當時那段時間大家很愛把這個圈子分成「幣圈」和「鏈圈」,定義也很簡單:前者就是專門做炒幣的群體(例如發行 ICO、空投、槓桿交易...),後者則是專門做技術應用的群體(例如 Defi、NFT、智能合約...)。
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我算是比較接近「鏈圈人」,研究過 Solidity 程式語言和以太坊智能合約的撰寫,也曾加入過某知名區塊鏈新創 (但後來離開了,這又是另外一段故事)。我很感謝在這段時間所累積的知識、經驗、以及遇到的人,這些經歷對我之後在投資加密貨幣上、分析幣圈鏈圈未來的趨勢上、判斷項目的潛力價值上,都有著非常大的幫助。
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2020,我重新開始投資加密貨幣,當時買最多的是 SOL,在 2020/9 就開始買,一路買,一直買,最低曾買過 1.8 美元的價格(這篇發文的時候差不多 35 美金),而過程中我也有數次轉換資產的操作,曾經換過 CAKE、SRM、ADA、SAND、BNB,並且跟到了 2020-2021 年初這一波幣圈大爆發的漲勢,賺了不少,多虧了馬哥、木頭姐、以及美國無限量化寬鬆的原因。(這一年我的美股操作過 AMD、PLTR、GPRO,也翻倍了)
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然後來到了上個月的 519 的幣災!這大概是近期幣圈最哀鴻遍野的時段,導致不少人紛紛痛斥馬哥,但我卻覺得大家都怪錯人了,其實真正的罪人是星野源才對(?)。總之,在這一波災情中,我在比特幣上認賠了差不多 450 萬,現在仍繼續持有的平台幣 FTT 也縮水了 6 成。
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看起來很傷對吧,我當下也這麼認為。
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不過當我把時間區間設定成 2020 年中(詳細日期忘了) ~ 2021/06/20,並發現我在幣圈投入的資產已經翻了 2.5 倍後,就還算平常心看待了。因為 519 這一波幣災,只是把原本賺的吐一部分回去而已。
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在投資領域中,真正重要的事情從來就不是「過去」,而是「未來」。(註:並非說歷史不重要,我很愛歷史,因為歷史是過去經驗的積累,是很有價值的參考資訊。這邊所要傳達的觀念是:投資屬於不可回溯的行為,投資報酬/虧損永遠存在於「未來」,非常簡單、但很多人卻時常會忽略的觀念)
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所以自從 519 幣災後,這一個月來我和團隊每天追蹤幣圈、研究各種指標、觀看其他大神的評論、內部討論現在的幣圈情況究竟為何、未來的走勢可能會有哪些劇本?
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然後,終於有了一個比較完整的心得......
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(續)👇
https://www.facebook.com/raysky.invest/posts/2842099106119295
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pltr討論 在 升鴻投資 Facebook 的最佳貼文
很多人看完瘋狗流,應該有個感覺:
好啦,你很賺啦,但盯盤我做不到啊,學不了啊,講也是白講。
其實有個瘋狗流的長週期版本,不用盯盤,而且美股也適用,叫歐尼爾成長股。
雖然這個方法一定沒法像瘋狗這麼賺,因為美股沒有台股有這麼多籌碼資料可以研究,也沒有月營收,但我認為蠻多精神都有像瘋狗,懂的朋友可以查一下他本人過去做得怎麼樣,似乎沒有很透明。
有興趣的人可以寫程式回測,我以前會花錢請工程師來做,不過現在沒了,因為台股瘋狗很多細節沒法量化。但如果你想要將瘋狗的精神,運用在美股,你又不放心,那可以找工程師來測看看。
一個提醒,過去10年測起來很好沒什麼,科技巨頭應該都會抓到,你最好測看看至少30年,看這樣的方法會在哪幾年特別難受,可能的原因是什麼。
另外,因為現在和未來很多屌炮公司都是燒錢換護城河,財報上沒賺錢,例如Pltr、特斯拉、拼多多這種,那你在實戰上,要怎麼修改條件,才能抓到這些股票,可以好好想想看。
我自己身邊朋友有用這方法做美股,過去幾年做得蠻好的,不過這幾年做成長股不錯也不代表什麼,只是給大家一個方向想想看,有什麼心得也歡迎跟我討論喔~
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pltr討論 在 Re: [標的] PLTR Palantir 請益討論- 看板Stock - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
※ 引述《NCKUFatPork (成大肥宅悲歌)》之銘言:
: # Disclaimer
: 本魯為某灣區IT公司內部infra前端難民
: 本篇文章為我個人基於幾個小時的研究閱讀各方討論
: 以及觀看Palantir demo所拼湊出的整理.
: 本人才疏學淺對Data Analytics理解也不深, 發這篇文只是為了拋磚引玉.
: 內文若有誤歡迎在下面指正
: 以下只討論我覺得很有前景的Foundry.
: Palantir的demo感覺受眾是給數據分析領域背景的觀眾
: 因此對於一般投資者(華爾街, 財報分析師, or seeking alpha)
: 並不太理解Palantir Foundry到底在幹嘛.
: # Foundry在幹嘛?
: Foundry基本上是一個Framework
: 讓使用者不用寫code, 拉一拉線點一點按鈕就可以迅速完成以下任務:
: - 把海量數據轉化成業務邏輯上make sense的資源們(Ontology)
: - 可以進一步分析創造出的資源或更改這些資源, 並且修改原來儲存的數據
: - 利用這些資源建立AI model模擬決策進行實驗, 可以像code一樣有CI/CD pipeline
: - 監控, Alert, 可以部署application到終端設備
: # Foundry屌在哪?
: ## Dynamic Ontology
: Ontology大概是分類事物以及描述事物本體之間的關聯.
: 具體上來說, 在Palantir, Ontology包含:
: - Objects(物件)
: - Properties(屬性)
: - Relationships(關聯)
: 基本上, 如果你能越精確的定義邏輯個體還有描述個體間的關聯.
: 你之後的模擬或是決策就會越準確.
: Foundry允許使用者動態定義並修改Ontology.
: 這代表你不用重新設計修改和deploy你的數據儲存系統.
: 隨著你的公司數據量越來越大, business越來越複雜
: Dynamic Ontology依然能夠scale.
: Source: https://tinyurl.com/2p8tf7eb
: ## 簡單直覺的UI就能夠完成複雜操作
: 傳統上Business Analyst需要hack到不同數據源.
: 必須處理不同的檔案格式(sql/nosql/key value data store)
: 用程式語言去query data
: 然後想辦法丟到data visualization tool像是tableau生成dashboard.
: 利用Foundry跟Ontology使用者很輕鬆的就可以在幾個點擊後生成dashboard
: 而且不用寫任何一行code.
: ## AI model完整的CI/CD pipeline
: 一些infra比較差的公司傳統上在AI model的處理很差.
: 往往是scientist在local train data甚至直接deploy到application.
: 這樣子的流程沒有標準化而且很難紀錄具體training和實驗的流程
: 這些在Palantir都幫你處理好了.
: 在demo裡面可以看到Model的deployment有完整的ci/cd pipeline就和code一樣
: ## Data integration 和Security
: 從demo來看, Palantir的數據源看起來support AWS/Azure/Google
: 另外Palantir 也有和IBM 的Cloud Park合作, 甚至能使用IBM Watson做分析
: 資料格式支援SQL/NOSQL/Postgress.
: 因此不管數據是有結構還是沒有結構的都能很好的整合在Foundry
: 另外Palantir在設計Foundry就把權限控制考慮好了.
: 所以上從VP/manager/analyst下到contractor都能在同一個platform上工作
: # Foundry競爭者是誰?
: 具體來說目前市面上沒有這樣一個platform完全整合Data modeling的部分.
: Snowflake專注在數據源的整合, Tableau只是單純的data visualization tool.
: Alteryx 可能會是但他比較偏向consultant company.
: # 這麼屌的話, 為何Palantir Revenue Growth Rate沒有到50%?
: 初看這間公司的話我心中的疑問是
: 為何Palantir沒有像Snowflake或是Datadog有爆發性的成長?
: 依照我個人的觀察的話, 我想了想得到的答案是:
: IT 大公司在ML還不成熟的時候就必須要處理海量的資料.
: 在這個情況下大公司如Google, Amazon就會去發展自己的in-house solution.
: 因此在系統和workflow已經成熟的情況下選擇Palantir是不切實際的.
: 然而Palantir看起來似乎不是訂閱制, 昂貴的費用基本上中小型企業不太會需要使用
: 這些公司可能就花錢請一些Business Analyst弄弄sql query串個tableau就夠了.
: 因此最後有希望的客戶就只剩需要處理海量數據的非IT大企業.
: 沒有像FAANG已經有自己系統的公司比較有可能使用
: 大概是為什麼Palantir工程師必須得下去教如何使用這套framework
: 也因此看空方常常會說Palantir是一個consultant company (雖然他看起來並不是)
: # 所以Palantir 估值過高?
: PLTR ps ratio 大概在 24 而revenue growth rate不過30%
: 很多人會說這根本天價估值.
: 我個人是覺得還好, 從 https://tinyurl.com/2p8fw63f來看.
: PLTR的ps ratio 以18元算的話對應他的growth rate大概在平均值左右吧
: 另外常提到的stock base compensation我是覺得過度反應.
: 大部分剛上市公司流通股數翻倍是很常見的事情 (請看ddog, snowflake, service now)
: 未來要年稀釋100%是不太可能, 但每年5-10%是有可能的.
: 不過發股票這個算矽谷常態了, 看levels.fyi我也不覺得palantir有發到很誇張的境界.
: 真正的問題在palantir是否可以證明Foundry能夠成功打入企業用戶.
: 目前來看北美方面的企業成長是100%, 但放到全球就沒那麼多.
: Revenue growth rate 如果未來只有30%我看股價應該會卡在15-30個幾年.
這支網紅股已經正式過氣了嗎?
發布財報後大跌15.75%
創下上市以來最大跌幅
收盤價11.77(記得ipo價格是10?)
完全沒人要討論
往好處想
跌成這樣估值合理許多
沒有倉位的投資人如果對他的技術有信心
最近可以觀察一下入場時機
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Sent from JPTT on my HMD Global Nokia 8.1.
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 101.9.36.122 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1645146758.A.49B.html
※ 編輯: qize1428 (101.9.36.122 臺灣), 02/18/2022 09:14:33
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