【騰訊仲有無長遠價值?】
騰訊控股有限公司
TENCENT HOLDINGS LTD.
股票代號:0700
市盈率:26倍
每股盈利:$20.1
市值:$51000億
業務類別:軟件服務
集團主席:馬化騰
主要股東:MIH TC Holdings Limited(31.1%)
集團網址:http://www.tencent.com
5年業績
年度:2016/2017/2018/2019/2020
收益(億人民幣):1520/2380/3130/3770/4820
毛利(億人民幣):850/1170/1420/1680/2220
盈利(億人民幣):414/715/787/933/1600
每股盈利(港元):4.87/9.11/9.49/11.0/20.1
每股股息(港元):0.61/0.88/1.00/1.20/1,60
毛利率:55.6/49.2/45.5/44.4/45.8
ROE:27.9/33.2/27.2/24.7/28.1
--企業簡介--
騰訊控股(騰訊)主要於中國為用戶提供互聯網增值服務、移動及電訊增值服務、網絡廣告服務以及電子商務交易服務。
騰訊的業務模式是提供平台,如通訊平台、交易平台、入門網站、遊戲平台等,而收入來源則是其廷伸的服務,如增值服務、網絡廣告、電子商務交易等。
由於中國政府收緊了行業相關政策,影響了企業的賺錢能力,令企業發展略增加了不確定性,企業價值略減,但整體仍是有質素的,這方面稍後會再討論。
--騰訊的真正價值--
【圖1】--騰訊業務模式
先分析企業的基本業務,按月活躍賬戶數計算,騰訊的社交通信平台微信及QQ是中國最大的網上社交平台,微信及WeChat的合併月活躍賬戶數約12億,簡單來說,絕大部分中國人都用,即是完全壟斷。
從壟斷角度,騰訊基本上已完成,但從往後的增長力角度,動力就比過往有所減慢,用戶的增長人數,已過了最高速增長的時期。
雖然增長力減,但不代表這企業無投資價值,當一間企業手持極龐大賬戶,就是擁有了巨大的客戶基礎,擁有了大數據,無論發展增值服務或其他服務,也有很強的優勢,而這些延伸的業務,正正是騰訊的價值所在。
近年智能手機的普及,令消費者對電腦及手機的應用習慣完全改變,這亦造就出大量商機,而騰訊亦受惠大環境。騰訊最大的收入貢獻為「增值服務業務」,受惠大環境帶動令收入不斷增長,這部分其中一個主要收入貢獻來源,就是網絡遊戲。
--網絡遊戲--
騰訊有兩大優勢,第一是壟斷式的用戶人數,第二是建立了一個涵蓋網絡遊戲、文學、視頻、音樂、新聞及漫畫的內容的系統圈,而網絡遊戲是最賺錢的。
在網絡遊戲範疇,騰訊按收入及用戶計是全球領先的平台,當中支持多款個人電腦及手機暢銷遊戲的運營,每天數以億計的活躍用戶。
在國際上,騰訊的附屬公司Riot Games經營擁有最高月活躍賬戶數的個人電腦遊戲《英雄聯盟》,騰訊則經營擁有最高月活躍賬戶數的智能手機遊戲《PUBG MOBILE》。
可見,訊騰能有效利用本身的用戶,投資大量資金開發遊戲,同時與優質遊戲企業合作,以遊戲作平台,將這些用戶資產變成現金,而且持續性很強,相信往後仍能為騰訊提供強大的現金流。
--支付及延伸--
正如之前所講,騰訊如何利用客戶基礎,進行延伸業務,才是這企業的真正價值。
支付是騰訊的關鍵平台之一,有助騰訊及商業夥伴完成線上及線下服務的交易,近年擴大了移動支付市場的領先地位,以活躍用戶及交易量計算,為中國領先的移動支付平台,日均總支付交易量超過10億次。
基於騰訊的支付用戶群基礎,能以方便及低成本的方式,為消費者提供金融科技服務,因此騰訊擁有相當的優勢。在2018年,騰訊的財富管理平台「理財通」,協助管理的客戶資產超過人民幣6,000億元。
騰訊旗下從事互聯網銀行業務的聯營公司微眾銀行,其向消費者提供的小額貸款迅速增長,更將貸款業務延伸到企業。可見,支付業務能延伸更多業務,潛力不能忽視。
--騰訊雲--
「騰訊雲」是騰訊在長遠計,不能忽視的增長亮點,騰訊雲是智慧產業解決方案的基礎,當中將雲計算技術與AI,以及數據分析功能結合,協助不同行業發展,為零售、金融、交通運輸、醫療保健及教育等不同產業提供定制解決方案。
而騰訊雲在網絡遊戲,以及視頻流媒體等垂直領域,保持市場領先地位。現時,騰訊為超過一半的中國遊戲公司提供服務,並正在拓展海外市場。
【圖2】--騰訊的業務架構
--獨特優勢的合作--
由於騰訊擁有龐大的用戶基礎,掌握了大數據,因此與不同的行業合作,都能創造出盈利。
騰訊投資了超過700間公司,當中有超過100間,各自的估值都達到10億美元,其中包含了60多間上市公司。騰訊亦透過投資上游公司,豐富涵蓋遊戲、視頻、音樂及文學業務。
大家可以想想,若然一間公司有一群客戶,這客戶自然有不同的需要,這間公司本身未必能提供到這些服務,但只要透過合作,就能將客戶的潛在消費力釋放,當中的價值,長遠的發展,絕對不能忽視。
--高增長減慢--
騰訊絕對是優質的企業,當中的優勢,獨特性,以及上述所講的廷伸價值,都成為這企業長遠增長的要點。不過,若分析這企業的財務數據,各方面的數據,特別以近10年分析,的確見到騰訊最高增長時代已過,已進入了中高速的增長。
在財務比率方面,毛利率亦呈下跌情況,同樣反映賺錢能力略有減略(不過仍是相當賺錢),這源於發展不同的業務令毛利率下跌。
至於股本回報率(ROE)處高水平,情況理想,由於騰訊的派息比率不高,因此大部分的盈利都會作再投資,故ROE正反映再投資的情況。這回報率一直處相當高的水平,反映這企業高速擴張,不過,ROE出現了下跌情況,雖然仍處於吸引水平,但這下跌情況卻反映出當中的賺錢能力略為減慢。
種種因素都反映其核心的增長,已過了最高速的時期。而增長的核心由最初的業務將發展至延伸業務。整體來說,騰訊由於已十分龐大,業務將進入中高速增長年代,並慢慢轉為中速。
--潛力的風險--
騰訊屬於科網類的行業,這類行業多年來都有一個特點,就是行業的變化相當快,行業沒有明顯的限制界線,企業沒有保護壁壘,小企業會快速變成大企業,大企業亦可能倒閉,亦正因為這原因,造就騰訊能升百倍。
雖然騰訊已十分成熟,又是行業領導,但並非沒有潛在風險的。回顧一下科網行業,當年的ICQ、MSN、Nokia,那個不是王者中的王者,但到今天已成為集體回憶,當年其市場佔有率極高,是行業中的巨人,找不到一個理由可以將巨人拉倒。有不少投資者更以藍籌股的角度去分析這些股,結果可想而知。
就正如今天的騰訊,同樣想不出任何一個理可以令其倒下,令其被取代,但要知道,世上最大的風險就是來自無法預知的事。而在科網的世界,快速變化往往令人意想不到,黑天鵝的風險的確存在,所以,以絕對穩健的角度去分析騰訊,是不適合的。
這裡要強調,騰訊是十分優質的企業,倒下來的可能性極低,但這裡想帶出,科網行業是變化較大的行業,往往會有一些難以預期的情況發生,若有一些全新的科技出現,就有可能將騰訊現有的優勢推倒。
另一方面,這企業的業務廷伸的價值,的確相當高,但當中都會存有未知數,而最大的問題,就是市場往往會給予很高的評價,盲目認為有很高的增長,但只要最後結果不如預期,股價都會受壓,這點投資者都要明白。
--監管風險--
另一個風險,就是中國政府的監管因素,中央加強對行業的監管,螞蟻、滴滴都是其中例子,令相關企業的賺錢能力,以及企業估值有一定的影響。
首先,科網行業是較新興的行業,當過往發展時,監管未必能及時追到行業的最新情況,令企業某程度,享受了較大自由度的營商環境。
到近年,中央開始收緊監管,企業由較好賺的時代,一下去到賺錢能力大減時期,企業價值有較大影響,股價亦因此受壓,這是由於企業一下子無法適應,以及市場擔心不確定性存在,因而調低企業估值。
不過,企業會慢慢適應新的遊戲規則,找到新的營運方法,例如中央不想企業壟斷,騰訊與阿里就開始以合作模式去開放市場。長遠來說,騰訊仍是一間有獨特性,以及擁有優勢的企業,慢慢會找到在新監管下的營商模式,因此對整體價值無太大影響。
其實,中央並不是要企業無法賺錢,而是在監管下,合理地賺錢,例如要開放市場,小心處理敏感大數據,營運模式不能對中國金融體系造潛在風險等。相信騰訊,有能力在這幾方管理好,同時能合理地賺錢。
--投資策略--
綜合而言,騰訊是有實力的企業,過往的業績理想,又身處有增長的行業,加上擁有重要的資產,即龐大的客戶群,將來發展各業務都有相當的優勢,這都是騰訊值錢的地方。
不過,由於有上述所講的風險,因此股價都會有波動,投資者要明白這點。
若然投資者本身已持有此股,基本上可一直持有,因為長線仍有價值。
若果投資者無貨想入貨,現時騰訊在合理區中上部,都可月供或分注投資,但要留意,由於監管問題將在中短期內成為不確定性因素,因此,股價仍有可能波動。但長遠來說,騰訊仍是有增長力(雖然未必及過往),但仍是有質素的,可作為長線投資之選。
(本人為證券業持牌人士,未持有上述股票)
同時也有259部Youtube影片,追蹤數超過3,380的網紅OP凱文,也在其Youtube影片中提到,0:00 今天我們要來介紹如何用選擇權的價差策略 來達到長期穩定獲利的方法 1:28 為什麼要做價差 a.已知最大風險,不會因為黑天鵝而被抬出場 期貨有可能會因為跳空,而出現無法預期的虧損 甚至不用談到跳空,有的時候你可能只是去忙一下 回來一看卻發現,怎麼豬羊變色了 但是垂直價差策略在你一開始建...
垂直度計算 在 Facebook 的精選貼文
創新工場和BCG咨詢合作的「+AI改造者」系列: 看看多面手鎂伽如何由點到面,用機器人和自動化賦能生命科學、製造和零售業。
改造者系列:將核酸檢測提效40倍的自動化變革推手 -- 本文来自BCG微信公眾號,經授權轉載。
近期,創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫,推出「AI融合產業:『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智能在大陸有著明確的落地應用場景,大量的AI企業活躍於這些垂直場景中,我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解,極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。
作為擅於趨勢前瞻的TechVC,創新工場長期看好AI領域,深入佈局,至今已經投出了7隻AI獨角獸。在系列研究中,我們采訪了數家創新系AI企業,通過這些「改造者」的視角,探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
創新工場投資的鎂伽是大陸領先的高科技公司,成立於2016年,專注于機器人和人工智能技術的研發並將其深度融合于行業應用,提供從終端到雲端的產品與服務,賦能生命科學、先進製造等領域的智能變革,同步探索在智能零售等場景的創新應用。疫情期間,鎂伽為核酸檢測的應用需求提供了一系列高通量病毒核酸檢測解決方案,全程無人工參與,「樣品進、結果出」的全自動化,最大化保證結果的準確,效率相比人工提升40倍以上,最大可能降低了人工實驗過程中的感染風險。
2021年,鎂伽正式宣佈其自主研發的中國首家通用型智能自動化生物實驗室——鎂伽鯤鵬實驗室一期在北京正式落成,同時也在上海、蘇州開始佈局滿足不同功能的自動化生物實驗室,預計於2022年陸續投入使用。鯤鵬實驗室將專注于細胞基因編輯、高通量藥物篩選、合成生物學等領域的研究,致力於打造次世代的生命科學基礎設施,提高生命科學研發和生產效率,賦能行業融合創新,引領即將到來的生物學革命。
在采訪中,鎂伽認為AI應用企業要從垂直行業的實際問題出發,通過儲備和培養大量複合型人才,做到「比客戶更懂業務」。以下:
■系列導讀
本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出,圍繞「AI融合產業:『改造者』1如何促進AI普惠」的課題,我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴,以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
在上篇中,我們接觸了提供端到端AI醫藥平臺的英矽智能,在今天的文章中,我們將進一步瞭解在生命科學、先進製造與智能零售等創新領域提供智能自動化技術與產品的高科技公司,即「改造者」——鎂伽科技。
1 「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解,極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸,充當產業中傳統企業應用AI的橋樑。「改造者」包括AI企業與成功轉型AI的傳統企業。
鎂伽是中國大陸領先的高科技公司,憑藉卓越的智能自動化技術與產品,實現行業創新突破和深度融合,致力於構建智能社會,賦能生命科學、先進製造等領域的智能變革,同步探索在智能零售等場景的創新應用。
■對談實錄
Q1:鎂伽為生命科學、零售和製造業提供AI解決方案,三個行業跨度很大,鎂伽如何進行賽道選擇?在發展過程中如何增進行業理解?
鎂伽:鎂伽是以機器人和自動化技術起家的,但在服務客戶的過程中,我們發現客戶需要的不只是機器人本體或自動化設備,還要結合行業需求痛點的解決方案。生命科學和線下零售都是市場容量很大、增速很快的行業,但自動化和智能化的滲透程度還很低,急切地需要提升生產力,因此我們選擇進入這些賽道。
這三個賽道看似跨度很大,但其實底層技術是相通的。比如人工智能技術可以用於晶圓的缺陷檢測,也可以用在藥物篩選實驗中的細胞培養和克隆挑選。鎂伽開發了許多通用的基礎底層技術作為支撐,比如IntellVega通用視覺平臺已經應用於工業領域線上視覺檢測以及生命科學領域的藥物篩選,鎂伽還有一個技術中台MegaCloud,集合了跨行業的後臺數據,能夠支援鎂伽在不同領域的各項業務。
當然,對於一線業務來說,使用人工智能或者自動化的形態是完全不同的。鎂伽通過儲備和培養大量複合型人才做到「比客戶更懂他的業務」,以體現鎂伽的專業性和技術領先性。以生命科學領域為例,鎂伽不只有人工智能算法科學家,還有包括幹細胞、類器官、合成生物學、免疫學、病毒學等方向的科學家,既有來自CRO、IVD和藥企的專業人才,也有懂市場營銷的專家。由於團隊的多樣性和複合性,鎂伽內部也建立了充分的互相培訓機制,加強團隊之間的磨合與學習。
同時,現代生物學現在已經成了大數據科學,人工智能的應用是大勢所趨。鎂伽在助力生命科學領域轉型的過程,通過智能自動化技術,説明客戶把非常複雜的生物學實驗標準化、自動化和數字化。鎂伽在兩個方面説明生命科學的客戶,一是用行業領先的高效自動化系統説明客戶快速產生海量的多維度實驗數據;二是用鎂伽人工智能平臺説明客戶對生物數據進行模型構建和關聯性分析,進而指導實驗的持續優化。
另外,鎂伽也是少有的在生命科學領域搭建了完整的生物學自動化實驗室的企業,能夠融合我們自己的自動化和人工智能技術。客戶親眼看到我們的實驗室之後都會很受震撼,認識到我們做的事情非常前沿,他們也很想加入。這就使得鎂伽和其他生命科學領域的硬件設備廠家區分開來。
鎂伽甚至發現,從過去幾年到如今,有不少AI技術公司找到我們,希望借鑒我們的垂直行業經驗。這些團隊往往有很強的AI算法能力,但是缺乏數據、缺乏應用數據的方式。以藥物篩選為例,鎂伽可以做到在實驗室設計方案之初就考慮到收集哪些關鍵數據並使其很好地滿足機器學習算法的要求,從而在實驗過程中自動採集證據以證明細胞安全且來源單一,滿足監管的要求。這是鎂伽相比於其他AI公司的獨到優勢。
在開發解決方案的過程中,鎂伽一直堅持從業務問題出發,首先找到高價值的應用點,再把點串成線,由線鋪到面。
Q2:就鎂伽的觀察而言,傳統企業應用AI有哪些共性問題?鎂伽是如何解決的?
鎂伽:傳統企業首先對AI技術能夠解決什麼問題比較模糊,也不太能理解AI是如何解決問題的。例如對AI如何能替代人工檢查、或者提升產品良率都不理解,因此很難提煉他們對AI的需求。鎂伽需要引導傳統企業的決策者來梳理業務流程,明確行業的特定痛點,從而制定解決方案,並計算和衡量自動化和AI能夠為企業帶來的經濟價值。
同時,傳統企業往往也缺乏高質量的數據,或者有數據但並未標記、數據不標準,無法有效地投入AI應用。傳統企業還缺乏AI人才,自動駕駛和視頻監控行業的人才和技術可能相對更多,但在傳統製造、生物醫藥這些行業,AI人才和技術是較為欠缺的。鎂伽建立了高效的數據獲取、自動化模型訓練和高精度上線部署的AI閉環,軟硬件團隊和測試團隊也做了充分的磨合,可以極大地提升傳統企業研發應用AI的效率。否則,從模型搭建、數據清洗到模型訓練、結果分析部署等等諸多環節,對傳統企業而言都是費時費力甚至難以為繼的。
鎂伽還會幫傳統企業搭建懂AI的團隊和建立完整的數據體系,包括説明傳統企業的團隊理解如何提煉數據、要采集並標注什麼數據等等。幫助傳統企業建立一支懂得AI應用的團隊有利於傳統企業的持續AI賦能。鎂伽內部建立了一個共有技術平臺,以機器人控制、2D和3D視覺、深度學習為核心的IntellVega平臺,及為用戶提供物聯網、SaaS線上集群服務和大數據分析等核心的 MegaCloud平臺,通過專業的開發團隊為客戶提供高效、智能化的整體解決方案,而傳統企業只需要提煉他們自身對產品工藝、質量的要求就可以了。
■要點回顧
1、「改造者」需要從垂直行業的業務問題出發,打造複合型團隊(既懂AI又懂垂直行業的專業人才),並加強團隊融合,實現「比客戶更懂業務」。
2、一流的「改造者」不只是提供產品和解決方案而已,還應當幫助傳統企業驅動變革管理,幫助識別和定義問題和需求,驅動認知轉變並提高員工技能,從而使AI應用在長期可持續。
■本期內容來自BCG對話鎂伽首席科學家王承志博士、首席技術官丁新宇先生、研發副總裁段金瑞博士、人工智能算法科學家蒯多傑博士和孫新先生。
垂直度計算 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
摩爾定律的瓶頸,未來會靠「AI 設計晶片」突破
TO 精選觀點2021-08-26
【為什麼我們要挑選這篇文章】晶片尺寸逐漸逼近物理極限,市場皆在討論,摩爾定律是否走到極限。然而隨著 AI 晶片設計技術的發展,摩爾定律會交由 AI 來延續。但未來晶片設計工程師會失業嗎?還是工程師會與 AI 協作,推動晶片設計邁進人工智慧時代?(責任編輯:郭家宏)
AI 設計的晶片,性能十年內將提高 1,000 倍。
作為 Synopsys 執行長、晶片設計自動化的先驅之一,Aart de Geus 在 Hot Chips 在線晶片大會上表示,現在人工智慧設計的晶片,性能可能會在未來十年內提高 1,000 倍。
自 80 年代以來,自動化一直都是晶片設計的一部分。但現在,每兩年晶片性能翻一倍的「摩爾定律」似乎已經達到了瓶頸。要突破這個瓶頸,最好的辦法或許就是你我都熟知的:人工智慧。
一篇刊登在 Nature 上的文章指出,經過訓練的機器學習系統,在晶片設計上的表現超過人類。
不少晶片架構師都擔心自己的飯碗未來會被 AI 搶走。不過 De Geus 卻認為,晶片架構師不僅不會下崗,還會轉移到產業鏈的上遊,比現在負責更多任務。
Synopsys 從去年開始就使用 AI 來設計客戶的晶片,與人工設計的晶片相比有了相當大的改進。目前,三星也正在使用 Synopsys 的工具 DSO.ai 來設計 Exynos 晶片。而它的競爭對手 Cadence Design Systems 也在今年推出了自己的人工智慧晶片設計專案。
用 AI 設計晶片,有望打破摩爾定律的瓶頸
De Geus 在 1986 年創立了 Synopsys,一家電子設計自動化(EDA)軟體公司。憑借多年尖端半導體設計經驗,Synopsys 利用這個寶貴的資產制作了第一代 AI 晶片軟體 DSO.ai。
要超越摩爾定律,就要利用 AI 來解決複雜性、功耗和擴展要求,最終實現 1,000 倍性能的目標。
「機器學習出現在我們使用的每一種工具中,這個設計空間優化(DSO)的新工具的不同之處在於,它不適用於單個設計步驟,而是適用於整個設計流程。」
這就是 Synopsys 採用的自主晶片設計方法,從綜合方法進行晶片設計,而不僅僅是晶片布局。
晶片設計的一個早期步驟是 floor planning,其確定了晶片的尺寸、標準單元的排列形式、IO 單元及宏單元的位置、電源地網絡的分布等。
由於宏單元潛在配置數量巨大(約為 10^2500),規劃就會變得非常複雜,而且隨著邏輯電路設計的發展,還需要進行多次疊代。如果每次疊代都由人類工程師手動生成,就要耗時數天或數週。
但如果用 AI 設計晶片,它就能夠利用強化學習,優化晶片的功率、性能和面積大小。還能解決針對特定應用程式以及系統的所有維度的快速定制晶片:硬體(物理)、軟體(功能)、可製造性和架構(形式)。
隨著 AI 接管更多任務,以往負責設計少量電晶體的工程師,現在可能負責設計更大晶片中的 10 億個電晶體。
這樣就能夠在更短的時間內設計出更快的晶片,改變晶片的架構,將晶片性能提高 10 倍、100 倍甚至是 1,000 倍。
Google、NVIDIA 正在用 AI 設計晶片
與使用最先進設計工具的世界一流設計團隊相比,DSO.ai 能夠將功耗降低 25%,性能是當下最好的 AI 晶片設計工具的 5 倍。
而在未來的 AI 晶片設計時代,晶片能夠根據各個垂直行業進行設計。
面對特定專案的差異化需求,DSO.ai 可以用來優化輸入參數以及晶片設計工作流程的選擇。
工程師可以使用 DSO.ai 進行更多設計流程中的參數輸入,例如微調庫單元以提供最佳頻率或最低功率,採用現有平面圖並盡量縮小晶片尺寸,確定多高的工作電壓會實現功耗與性能的最佳權衡等。
全球「缺晶片」,雖然說不少產業都受到影響,但人們也深刻認識到了晶片的重要性。晶片雖小,但卻是一個重要的基礎設施。
除了 Synopsys,Google、NVIDIA 也開始嘗試使用人工智慧技術設計晶片。Google 的 TPU(張量處理單元)晶片即將發布新版本,優化了人工智慧計算。目前 NVIDIA 也專注於使用 AI 技術生產更好的 GPU 和雲端運算 TPU 平台,以增強自身競爭力。
晶片設計的工程師不會失業。而人工及 AI 相結合的設計思路將會推動晶片設計邁進人工智慧時代。
附圖:人類設計的晶片平面圖(a)與機器學習系統生成的平面圖(b)
摩爾定律逐漸扁平,晶片設計重任落到了 AI 肩上。
在晶片設計的新時代,自動化大不相同。
晶片定制會更普遍
資料來源:https://buzzorange.com/techorange/2021/08/26/ai-sustain-moore-law/
垂直度計算 在 OP凱文 Youtube 的最佳解答
0:00 今天我們要來介紹如何用選擇權的價差策略
來達到長期穩定獲利的方法
1:28 為什麼要做價差
a.已知最大風險,不會因為黑天鵝而被抬出場
期貨有可能會因為跳空,而出現無法預期的虧損
甚至不用談到跳空,有的時候你可能只是去忙一下
回來一看卻發現,怎麼豬羊變色了
但是垂直價差策略在你一開始建立好的時候
就已經知道最大虧損最大獲利是多少
以及損益兩平點在什麼位置
你可以抱著價差安心上班,安心睡覺
但如果是做期貨,你可能就三不五時會想要打開來看現在指數在哪
b.比起期貨,選擇權價差更能增加你的勝率
撇開技術分析不談(因為要談的話其實對期貨對選擇權都是同樣的影響)
期貨在進場之後,上漲下跌機率其實就50%50%
但是價差可以透過履約價的調整,來增加你的勝率
舉例來說,指數17000
期貨多單進場之後,就是以此為分水嶺,上漲賺錢下跌賠錢
但選擇權價差可以選
例如我作16800-16900看多價差,我會有一百點空間
結算在16900之上我都是獲利的
也就是說即使指數是下跌,但我最後也是獲利的
當然這個不能下跌太多啦,下跌太多跌破我看多價差做的履約價的話也還是會受傷的
當然,有一好沒兩好
選擇權也不是萬能的
如果我們要選擇更高勝率的履約價,最大獲利就會降低
反之,如果我們想要最大獲利高一些,勝率也就會低一些
(例如現在指數在17000,我想做多,
選擇16900這個履約價去做看多價差,我會有比較好的獲利,但勝率低
選擇16800這個履約價去做看多價差,獲利會比較差,但勝率高)
不過我這邊想要跟大家分享一個觀念
你先求穩,再求多(先求有,再求好)
意思是如果你要做的話我會建議你先做勝率高的組合
雖然他最大獲利低,但你積少成多慢慢累積資金
後面慢慢增加你做的組數,整體獲利也會往上升
c.保證金比期貨低,可有效運用你的資金
小台的保證金要四萬多
但我們選擇權做價差,一組的保證金最低只要2500
因為他的保證金計算方式是用兩個不同的履約價之間的差去乘以50元
也就是說如果我今天做一組16850跟16900的價差
那我的保證金就要(16900-16850)*50=2500
不過通常我建議去做100點價差的組合,所以保證金要5000元
再高一點的150點價差或200點價差也可以,但相對來說保證金就會變貴
如果需要的保證金太高,小資族要去操作的話會比較難受一點
這樣對你後續部位的調整可能會比較沒有彈性空間
7:32 如何做價差
a.他其實就像是替賣方部位加一個保險
舉例來說,今天我認為指數不會跌破16900
那我就會在履約價16900的位置賣出賣權(不認為會下跌)
但畢竟沒有人能夠準確預測未來
如果接下來跌破16900,我會有很大的風險
所以我在16900之下的履約價加買一個賣權
例如我在16800這個履約價買進賣權
那麼當指數下跌的時候
這個16800買進賣權的部位會獲利,也就會幫我cover我原本的虧損
以上的舉例把它們組合起來,就會變成是一個看多價差
b.看多價差與看空價差的組法
那其實你要組看多價差或看空價差呀,用買權或賣權都是可行的
重點在於你做的履約價
今天如果你想做看多價差,只要你買低履約價賣高履約價
就會成為看多價差
反之,如果你買高履約價賣低履約價,就會變成看空價差
不過今天介紹的這套方法,你做價差的話
我會建議用賣權去組看多價差
用買權去組看空價差
原因是流動性的問題,我們要挑選成交量大的履約價去做
不然理論上買權還是賣權組其實是沒有差異
詳細的細節可以參考我之前寫的關於價差的文章或影片
在我的頻道裡面有一個關於選擇權策略,一系列的影片
其中有詳細介紹關於履約價對於價差策略流動性問題的部分
在這邊我們就不多贅述了
前面有提到,我會建議各位先求穩再求多
所以我會建議這種價差組合你要去做賺賠比低於1的
因為通常賺賠比低,也意味著他的勝率是比較高的
賺賠比就是最大獲利除以最大損失
通常我習慣做賺賠比0.1~0.3的組合
因為通常這樣的勝率其實蠻高的
而獲利嘛,雖然你可能會覺得一組5000元保證金只能賺幾百~一千多,感覺很少
但實際上我們把它換算成年報酬,你會發現這種東西的報酬率是高於其他投資工具的
c.要記得做複式單,或之後合併(保證金優化)
各位要記得,如果你要做這樣的策略
一開始要以複式單的形式進場
因為如果你是一個買方部位跟一個賣方部位分開下單的話
那個賣方部位會需要很多很多保證金
如果這樣的話就沒有我們一開始說的"有效運用你的資金"這個優勢
那如果你本來就是先做一口買方之後因情勢變化才多做一口賣方的話
我會建議你去把這兩口單合併成一組價差
保證金會從好幾萬變成只要幾千元,這樣能夠節省你的保證金
13:51 具體行動
以上大概介紹了一些你在做價差時需要注意的一些基本事項
那如果對於價差或者選擇權其他相關知識不瞭解的部分
可以參考我的YouTube頻道或者Blog文章
裡面有很多關於選擇權的知識補充
接下來要介紹的這個策略
是你大部分的情況下都可以使用的策略
而且做法並不難,你只需要懂均線,會看支撐壓力表
這樣其實就足夠了
指數走勢長期是多頭,在月選做看多價差
如果你要我去猜下一秒指數是漲是跌,我會跟你說我不知道
我猜中的機率大概跟丟硬幣差不多
可是如果時間拉長一點,我就可以提升我猜對的機率
為甚麼?因為股市有所謂的趨勢
當股市趨勢是處於多頭趨勢的時候,要我猜明天是漲還是跌,我會選擇猜漲
也許不是100%穩贏,但至少也是贏多輸少
反之,在空頭趨勢,要我去猜明天漲跌,那我會猜明天下跌
打開K線圖來看你就會發現,在多頭趨勢看到的是紅多綠少,對吧
因此,我們要跟著趨勢去做,因為這樣的話勝率是站在我們這邊的
除此之外,我們也可以發現股市的走勢長期來說是多頭趨勢
那我們的基本目標就出來了:
長期來看我們要做多頭價差
至於選擇權要做周選還是月選,我們要用月選來做多頭價差(周選存續時間太短)
利用均線作為基準,支撐壓力表作為輔助
所以打開K線圖,你會發現我們簡單用大家常看的5、10、20MA就能辨別趨勢
當現在是多頭排列時,股市為呈現多頭走勢
反之,變成空頭排列時,往往都是處於空頭走勢
所以我們在多頭走勢的情況之下
把我們多頭價差的履約價,建立在20MA的位置
也就完成了我們該做的事情
這邊可以看一下這三張圖
上面這張是多頭排列的樣子
下面這張是空頭排列的樣子
有的時候也有可能會出現糾結的狀況
像中間下面這張
但有時候也會遇到一個問題
就是指數可能離20MA太遠,這時候做的價差可能最大獲利太低
低到如果算上手續費跟稅,你可能還倒賠
那我們可以做一些修正
去看看當時的支撐壓力表的支撐在哪裡
並且以此作為基準去抓我們可以做的位置
下一張投影片我們來看一下支撐壓力表
支撐壓力表是一項很好用的工具,它可以幫助不會畫線抓支撐壓力的新手
找到現在市場上大家認定的支撐與壓力
解讀支撐壓力表,我們要站在賣方的角度去思考
因為賣方留倉會有壓力,但買方沒有
所以你看買權與賣權變化量最大的地方,搭配賣方角度思考
舉例來說
你看到買權是17650變化量最大,賣權17000變化量最大
搭配賣方角度思考
賣出買權在17650,表示市場上的大眾認為不會漲破17650
賣出賣權在17000,表示市場上的大眾認為不會跌破17000
那這樣我們的月選看多價差,就可以建立一個16900-17000的看多價差
這裡補充一下,雖然我們是去做月選看多價差
但支撐壓力表我們還是觀察該周的支撐壓力表,而不是該月的支撐壓力表
除非到第三個星期三
(當然,偶爾會有特別的例子,例如之前日誌影片中有提到
當兩大法人都在做買進賣權的時候,支撐壓力表的支撐其實就沒有支撐效果了https://www.youtube.com/watch?v=R2bwQXrZOPI)
偶爾會有回檔,在周選做看空價差
但股市也是有時晴有時雨
總是會有回檔下跌的時候
這時我們可以利用短均線5MA來作為判斷基準
如果指數跌破五日均線
那我們就可以在這個時候做空頭價差
履約價可以抓前面的高點作為參考基準
另外,由於我們是判斷回檔
所以不需要把這個空頭價差做在比較長期的月選
而是做在比較短期的周選
如此一來這個空頭價差就能替我們月選多頭價差沖銷方向上的風險
其實如果你對選擇權已經有接觸過的話
你應該會發現,這其實是一個變形的兀鷹
只是兀鷹策略會做在同個時間的契約裡面
又或者你也可以把它當作是時間價差或者對角價差
但上述兩者會有裸賣部位
但我們這個策略在周選與月選都是價差,風險是有保障的
26:02 總結
這裡我們就給明確定義
a.在均線多頭排列時,做這樣的策略
每個禮拜固定做一組看多價差,我推薦星期五做
而在做這樣策略期間,如果遇到空頭排列,看多價差要停損出場
(空頭排列:5MA,10MA,20MA)
如果均線糾結在一起,則暫停動作(10MA,5MA,20MA,or 20MA,5MA,10MA)
b.做月選多頭價差,位置做20MA
若獲利空間不大(指數位置離20MA太遠),參考支撐壓力表的支撐
(to新手:如果要談技術分析的話,支撐通常會是前面的低點)
c.跌破5MA,在周選做看空價差,位置選在跌破五日均線前的高點
(這裡注意,不是做在5MA喔!是做在前面的高點)
補充:
a.新手的話我建議本金5萬來做這樣的策略
雖然說你其實不需要這麼多資金,但至少你一開始輸的話
比較不會有壓力
b.逆向的月選看空價差,周選看多價差這種做法並不建議
因為空頭走勢又急又兇
這樣做可能討不到甜頭,倒不如直接做買進賣權
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垂直度計算 在 OP凱文 Youtube 的最讚貼文
0:00●前言
今天要介紹的是時間價差
也被稱為水平價差
這名字其實也蠻有趣的
在之前我們曾經介紹過垂直價差
垂直價差是一買一賣做在同個契約裡面,但是做不同的履約價
那水平價差呢?
就是一買一賣做相同的履約價,但是做不同的契約(近月遠月)
所以一個叫垂直一個叫水平
1:11●買進時間價差(賣近月,買遠月)
使用時機
預期指數盤整,近月結算漲跌不大
優點
1.比起賣出跨式,這樣的做法保證金需求比較小
2.知道最大風險
缺點
1.遠月契約的成交量不大,可能會有流動性問題
2.如果遇到價格大幅度偏離,缺點1的問題會更嚴重(但這個問題在這邊還好,因為你是買遠月,但在下面的賣出時間價差,這個問題會有危險)
3.這個策略因為是跨合約,所以正價差逆價差的變化也會有影響,但逆價差是否會轉正,或正價差是否會轉逆,這不太是一個能夠預期的問題,所以這個策略的困難度也比其他策略高
9:44●賣出時間價差(買近月,賣遠月)
使用時機
預期市場小漲小跌
優點
我覺得這個策略弊大於利
缺點
1.比起買進跨式,這樣的做法需要的資金較高,期交所規定這種買近月賣遠月的做法,保證金計算是單一部位方式計算,所以等於是收取裸賣一口遠月選擇權的保證金,後面我會帶大家看一次保證金的計算
2.在前面有提到,會有流動性風險,遠月契約的成交量原本就比較低了,再加上如果行情大幅上漲或下跌,雖然你的帳面獲利目前是賺錢的,但是近月契約接下來要結算了,如果近月是獲利遠月是虧損,也就代表著為了這口虧損的遠月契約,你的帳戶內需要大量的保證金,雖然近月契約結算也是帶來大量的獲利,但這等同於你的獲利不能出金,因為如果接下來行情發展對你不利,你的錢如果不夠你的部位就會被強制斷頭
3.為了避免上述事情發生,所以會在近月契約結算之前先平倉,但還是同樣的問題,如果已經大幅上漲或下跌,你若是想要平倉你的部位,會因為流動性的關係而平倉在爛價格
其實上述講的問題,是要在很極端的情況下才會發生
大部分的時間其實不太會遇到,但如果遇到了怎麼辦,所以還是要小心啦
不過這其實也不是沒有解決方法
近月契約如果結算了
就在遠月契約這邊去做一個買方部位,讓他去合成變垂直價差
這樣風險就會鎖起來了
但這樣搞來搞去真的很麻煩,我寧可用別的策略來處理同樣的情況
16:43●注意事項
買進時間價差的保證金計算
1.收取10%大台的保證金
2.兩個部位的權利金差額x契約乘數(50元)x2
3.1或2看哪個金額高,高的那個就是你需要繳交的保證金
賣出時間價差的保證金計算
1.收取賣出部位的保證金
這兩者之所以會有差別,是因為遠月的天數大於近月,所以遠月可以cover近月的風險
買進時間價差是買遠賣近,因此賣近月的風險會被買遠月cover
很久以前甚至是不用保證金,不過後來期交所還是改成收保證金
畢竟這個市場白目太多
而賣出時間價差是買近賣遠,賣遠月沒辦法被買近月cover(都先結算掉了是要怎麼cover)
所以直接把賣遠月當作是單一部位向你收取保證金
買權或賣權做是有差的
雖然不論是用買權做還是賣權做
只要你是買近賣遠就是同樣的效果,或者買遠賣近也是
但損益卻是有所不同的
這個原因在以前也有提過,這邊在跟大家複習一下
主要的話就是你要把買權跟賣權想像成是不同市場
即使他們都是選擇權,但各自有各自的報價
更何況現在這個策略是不同的月份契約
也因此大家在做之前要記得先比較看看
用買權做比較有利還是賣權做比較有利喔
29:47●總結
這個策略的難度真的比較高,不適合散戶去操作
這個策略要考量到的因素其實蠻多的
要考慮正逆價差的問題
還要思考目前市場波動對於兩個不同契約的影響
以及履約價的選擇
它的難度其實比其他策略都來的高,而好處卻也沒有好到哪去
不過你若是有在用程式去抓目前市場上哪邊被高估哪邊被低估
也許你會有機會剛好去做到這樣的策略
例如可能近月契約的權利金被高估,而遠月契約的權利金被低估
那就會變成是賣近買遠的情況,反之亦然
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