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od体育官网入口登录体育使用指南

第一步：导入文件

翻开软件，，，点击"?添加 od体育官网入口登录体育"按钮，，，从电脑中选择《od体育官网入口登录体育》文件，，，或直接将其拖拽至软件界面中。。。
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第二步：设置剖析

软件会自动识别并剖析导入的文件，，，您可凭证界面提醒选择所需的生涯路径或下载名堂。。。
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第三步：最先下载

确认无误后，，，点击"最先下载/处理"按钮。。。
。。期待进度条读取完毕，，，即可在设定的文件夹中审查下载好的正版文件。。。
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陈李：我不看 AI 公司的估值 —— 一种不纠结、更清静的投资方式，，，od体育官网入口登录体育

陈李系东吴证券全球首席经济学家、东吴香港行政总裁，，，中国首席经济学家论坛理事

一段时间以来，，，一些朋侪们被一连上涨的AI相关公司的股价折磨。。。
。。半导体股票还能上涨吗？？？？？？海力士的估值合理吗？？？？？？硅基生物的市值是不是见顶了？？？？？？

跌，，，心累。。。
。。涨，，，心也累。。。
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我想，，，关于AI相关企业，，，古板估值工具不但是不敷准确，，，而是从基础上用错了地方。。。
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展望现金流？？？？？？坦率说，，，是个假话

DCF模子的逻辑无懈可击：一家公司今天的价值，，，即是它未来所有现金流折现后的总和。。。
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但它有一个隐藏的条件——你能展望未来的现金流。。。
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我们来看两个真实案例：

英伟达 ，，，2019-2023间的净利润不稳固，，，且险些没有增添。。。
。。2019财年净利润约42亿美元，，，2020财年净利润骤降至28亿美元，，，2022财年净利润上升至98亿美元，，，2023财年又再次降至43亿美元。。。
。。随后在AI浪潮攻击下，，，2024财年净利润暴增至298亿美元，，，2025财年进一步跃升至729亿美元。。。
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四年间，，，利润增添凌驾17倍。。。
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有几多剖析师，，，在2022年的熊市底部，，，展望到了这个数字？？？？？？

其时绝大大都模子给出的展望，，，与最终效果相差了一个数目级。。。
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SK海力士，，，是另一个例子。。。
。。作为全球最大的HBM内存供应商之一，，，它的盈利轨迹像过山车：2018年净利润凌驾15.5万亿韩元，，，2019年暴跌至约2万亿韩元，，，2023年因存储周期下行陷入巨额亏损（-9万亿韩元），，，2025年随着AI对HBM的需求爆发再度创出历史新高，，，剖析师展望2026-2027年将再创历史新高。。。
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统一家公司，，，相邻两年的盈利可以差出十倍。。。
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AI工业链上的企业，，，其盈利和现金流的波动幅度，，，远远凌驾任何模子的展望界线。。。
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经济学家弗兰克·奈特区分了两种不确定性：一种是概率已知的可量化风险，，，包管公司靠这个定价；；；；另一种是概率自己未知的奈特式不确定性，，，无从定价。。。
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AI工业今天面临的，，，正是后者。。。
。。在我们头脑框架里，，，超速生长的未来，，，不是“知道自己不知道”，，，而是“不知道自己不知道”。。。
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对奈特式不确定性做DCF折现，，，是用风险定价工具处理基础无法定价的问题。。。
。。输入端全是推测，，，输出端包装成了科学结论。。。
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这是一种勤劳的自我诱骗。。。
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用历史做参照系？？？？？？怎么区分“重复”和“押韵”

PE估值法同样云云。。。
。。准确的利润展望是个假话。。。
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市盈率自己就是个相对估值要领。。。
。。要么用PE做类似公司的估值较量，，，可是这些公司真的是类似的吗？？？？？？AI工业生长充满种种手艺路径。。。
。？？？？？？雌鹄淳傩型档墓，，，选择了差别的手艺蹊径，，，生长远景大不相同。。。
。。怎么是可比公司呢？？？？？？

仅仅将从事统一个行业的企业就运用市盈率举行比照，，，合适吗？？？？？？我跑步，，，那么我应该跟博尔特或者乔爷较量效果吗？？？？？？

PE估值，，，也将现在的市场体现跟历史相比，，，由于我们相信历史押韵。。。
。？？？？？？墒恰把涸稀笔歉鍪裁醋刺？？？？？？这一次市盈率的头部，，，是上涨到历史高点的120%照旧150%？？？？？？

“让我们用历史均值的标准差来权衡吧。。。
。。市盈率已经在二十年平均值以上一个标准差了，，，贵了。。。
。。”

Come On，，，各人都是剖析师，，，知道这是冒充专业的故弄玄虚。。。
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遵照熵增纪律的宇宙，，，在一直实验从未泛起过的事物生长蹊径。。。
。。拿旧天下的坐标来权衡新天下的公司，，，自己就是一件希奇的事。。。
。。2004年有人用古板媒体的PE权衡谷歌，，，得出"严重高估"；；；；2010年有人用零售业的PE权衡亚马逊，，，得出"贵得离谱"。。。
。。盘算在逻辑上没有过失，，，但参照系错了。。。
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用情绪做反向生意，，，同样是个陷阱

既然估值没用，，，有人会说：那就看市场情绪。。。
。。AI看法人人都在谈，，，投资拥挤，，，这时间应该避开。。。
。。所谓"不去人多的地方"。。。
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这个逻辑，，，听起来像是自力思索，，，现实上是另一种随波逐流。。。
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想清晰这件事：

完全追随人群买入，，，是让别人的乐观情绪替你做决议。。。
。。完全反向人群卖出，，，是让别人的乐观情绪替你做决议——只不过偏向反了。。。
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两者的实质是一样的：你的决议变量，，，是别人的意见，，，而不是你自己对资产和组合的判断。。。
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一个顺着别人的意见走，，，一个逆着别人的意见走。。。
。。都是损失了自我决议的能力。。。
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更深的问题在于：情绪指标自己极难怀抱。。。
。。什么叫"人人都在谈论"？？？？？？2021年的比特币，，，2000年的互联网，，，每一次泡沫之前，，，市场情绪都在高位，，，但真正的顶部，，，事后才知道在那里。。。
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用拥挤度做反向生意，，，与用估值做择时一样，，，都是在用无法准确怀抱的变量，，，来驱动一个高度敏感的决议。。。
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拿情绪指标做反向生意，，，保存根天性的逻辑缺陷。。。
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换一个坐标系思索

既然估值工具失效，，，情绪指标也不可靠，，，我们该怎么办？？？？？？谜底不是放弃，，，而是换一个坐标系。。。
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不再问"这只股票值几多钱"，，，而是问：

这类资产在我的整体组合里，，，应该饰演什么角色，，，占多大比例？？？？？？

这是一个实质上的问题转换：

从展望价钱→转向治理组合，，，从判断贵贱→转向匹配自己的风险遭受能力。。。
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这个转换，，，让涨跌不再是决议的主要输入。。。
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从关注单只股票的涨跌，，，到关注自己的投资组合。。。
。。我希望自己的投资组合追求多大的收益率，，，遭受多大的波动率，，，我愿意遭受多大的风险，，，我希望自己的组合设置怎么袒露在更大的时机，，，而不是更大的风险。。。
。。

从投资组合角度出发，，，有几个维度值得认真思索：

第一，，，看波动率孝顺，，，而不是看收益率。。。
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一只AI股票涨了50%，，，但若是它让整个组合的波动率大幅上升、夏普比率下降，，，从组合治理的角度，，，它反而是在拖累你。。。
。。同时，，，AI相关股票之间高度相关，，，集中持有多只，，，并没有你以为的那么疏散。。。
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第二，，，用最大回撤容忍度校准仓位。。。
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英伟达在2022年最大回撤凌驾65%。。。
。。这不是异常，，，这是超等生长股的正常生命周期。。。
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问自己一个问题：若是持有的AI仓位跌去60%，，，你的整体生涯妄想和心理状态，，，会受到多大影响？？？？？？

若是谜底是"难以遭受"，，，那现在的仓位就已经凌驾了你的真实风险遭受能力——无论这些股票看起来何等"值得持有"。。。
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第三，，，用资金的时间属性匹配仓位。。。
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五年以上不动用的资金，，，可以遭受更大的波动；；；；三年内可能动用的资金，，，应该极低设置甚至不设置。。。
。。没有什么比在低点被迫变现更糟糕的事。。。
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第四，，，用规则化再平衡取代主观择时。。。
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设定AI相关资产在组合中的目的区间，，，凌驾上限时机械减仓，，，低于下限时补仓

好比，，，你设定目的是15%。。。
。。某一天组合里AI仓位涨到了22%，，，不需要判断它还会不会涨，，，直接减回15%。。。
。。半年后若是跌到了9%，，，补回15%。。。
。。这个行动，，，与股价涨跌无关。。。
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这个框架让"要不要减仓"酿成一个执行规则的问题，，，而不是展望市场的问题。。。
。。你不需要知道它还会不会涨，，，你只需要知道它占比超了。。。
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第五，，，把AI股票放在"杠铃"的高弹性端。。。
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塔勒布的杠铃战略：一端是极端守旧的资产（现金、短债），，，另一端是小仓位的高弹性资产（超等生长股）。。。
。。中心的"中等风险"资产，，，反而是最危险的——它既无法提供保；；；，，，又无法提供真正的弹性。。。
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AI超等生长股自然属于高弹性端。。。
。。焦点问题不是它贵不贵，，，而是这一端的总规模，，，在你的整体组合里是否合适。。。
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让投资更清静

用这个框架思索，，，你会变得更清静。。。
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当AI股票继续上涨时，，，你不会由于"卖早了"而怨恨，，，由于你的决议原来就不基于价钱展望。。。
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当AI股票大幅调解时，，，你也不会焦虑，，，由于你在建仓时就已经想清晰了这个仓位对应的最大回撤，，，它在你的遭受规模之内。。。
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真正让投资者痛苦的，，，往往不是亏损自己，，，而是在过失的框架下做出决议，，，然后被迫用过失的方式响应市场。。。
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我不看AI公司的估值。。。
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不是由于对这个行业没有判断，，，而是由于：在准确的坐标系里做出理性的组合决议，，，比在过失的坐标系里追求准确的价钱判断，，，更靠近投资的实质。。。
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涨跌，，，交给市场。。。
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组合，，，交给自己。。。
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