〈美股盤後〉大摩警告記憶體凜冬將至 美光崩逾6% 費半連六黑
週四 (12 日) 摩根士丹利警告記憶體凜冬將至，美光慘崩逾 6%，費半跌逾 1%，創連續第六個交易日收黑，但道瓊、標普續寫輝煌，為 3 月 15 日以來首次連續三個交易日創下新高。
在經濟持續回暖之際，美國 7 月消費者物價指數（CPI）增速減弱，但通膨壓力仍處高檔水位，週四另一個市場關注的通膨指標公布，7 月生產者物價指數 (PPI) 年增 7.8%，創紀錄新高，月增 1.0%，明顯高於市場預期，顯示通膨大浪未退。此外，美國上週初領失業金人數降至 37.5 萬人，符合市場預期。
政經消息方面，美國常務副國務卿雪蔓 (Wendy Sherman) 週四與中國新駐美大使秦剛會面，雙方就共同關心的問題交換意見，同意繼續保持密切溝通。
新冠肺炎 (COVID-19) 疫情持續蔓延全球，截稿前，據美國約翰霍普金斯大學 (Johns Hopkins University) 即時統計，全球確診數已飆破 2.05 億例，死亡數突破 433 萬例。美國累計確診超過 3625 萬例，累計死亡數超過 61.8 萬。印度累計確診超過 3207 萬例，巴西累計確診 2024 萬例。
週四 (12 日) 美股四大指數表現：
美股道瓊指數上漲 14.88 點，或 0.04%，收 35,499.85 點。
那斯達克指數上漲 51.13 點，或 0.35%，收 14,816.26 點。
標普 500 指數上漲 13.13 點，或 0.3%，收 4,460.83 點。
費城半導體指數下跌 38.0 點，或 1.13%，收 3,313.0 點。
標普 11 大板塊有 6 大板塊收紅，醫療保健、資訊科技和通訊服務領漲，能源、工業和材料領跌。(圖片：finviz)
標普 11 大板塊有 6 大板塊收紅，醫療保健、資訊科技和通訊服務領漲，能源、工業和材料領跌。(圖片：finviz)
焦點個股
科技五大天王齊揚。蘋果 (AAPL-US) 上漲 2.08%；臉書 (FB-US) 上漲 0.75%；Alphabet (GOOGL-US) 漲 0.67%；亞馬遜 (AMZN-US) 漲 0.35%；微軟 (MSFT-US) 上漲 1.00%。
道瓊成分股漲跌互見。Salesforce (CRM-US) 上漲 2.52%；默克 (MRK-US) 上漲 1.14%；思科 (CSCO-US) 上漲 0.95%；開拓重工 (CAT-US) 跌 0.64%；美國運通 (AXP-US) 下跌 1.27%；Visa (V-US) 下跌 1.26%。
費半成分股多收黑。英特爾 (INTC-US) 下跌 1.11%；AMD (AMD-US) 下跌 1.10%；應用材料 (AMAT-US) 大跌 4.15%；美光 (MU-US) 暴跌 6.37%；高通 (QCOM-US) 漲 0.32%；NVIDIA (NVDA-US) 上漲 1.05%。
台股 ADR 僅聯電獨強。台積電 ADR (TSM-US) 下跌 0.25%；日月光 ADR (ASX-US) 下跌 1.30%；聯電 ADR (UMC-US) 漲 0.83%；中華電信 ADR (CHT-US) 跌 0.19%。
企業新聞
全球 DRAM 三巨頭之一的美光 (MU-US) 週四暴跌 6.37% 至每股 70.25 美元。摩根士丹利分析師 Joseph Moore 週四警告記憶體凜冬將至，整個 DRAM 行業正在步入週期末段，他將美光股價評級從「增持」下調至「持有」。
特斯拉 (TSLA-US) 上漲 2.04% 至每股 722.25 美元。瑞銀重申特斯拉「中立」評級，並將目標價從 660 美元上調至 725 美元。特斯拉執行長馬斯克週四推文表示，特斯拉營運受到極端的供應鏈限制，最大的問題來自瑞薩 (Renesas) 和博世 (Bosch)。
特斯拉執行長馬斯克表示，特斯拉營運受到極端的供應鏈限制 (圖片：AFP)
特斯拉執行長馬斯克表示，特斯拉營運受到極端的供應鏈限制 (圖片：AFP)
特斯拉的中國競爭對手蔚來表現落後，蔚來 (NIO) 下跌 3.41% 至每股 42.47 美元，今年迄今已下滑 20.60%。
蘋果正為今年秋季發表會做好準備，蘋果 (AAPL-US) 上漲 2.08% 至每股 148.89 美元。研調機構 TrendForce 週四預測，蘋果將在今年 9 月推出 iPhone 13 系列新機，搭載 5 奈米 A15 晶片，且電池容量更大。
大數據分析 Palantir Technologies (PLTR-US) 暴漲 11.46% 至每股 24.89 美元。Palantir 第二季營收 3.76 億美元，年增 49%，超乎華爾街預期且財測樂觀。
經濟數據
美國上週 (8/7) 初領失業金報 37.5 萬人，預期 37.5 萬人，前值自 38.5 萬人上調至 38.7 萬人
美國上週 (7/31) 續領失業金報 286.6 萬人，預期 290 萬人，前值自 293 萬人上調至 298 萬人
美國 7 月 PPI 年增率報 7.8％，預期 7.1%，前值 7.3%
美國 7 月 PPI 月增率報 1.0％，預期 0.6%，前值 1.0%
美國 7 月核心 PPI 年增率報 6.1％，預期 5.6%，前值 5.6%
美國 7 月核心 PPI 月增率報 0.9％，預期 0.5%，前值 1.0%
華爾街分析
美國首次申請失業救濟人數連續第三週下滑，週四美債收盤大多走低。儘管新冠病毒仍持續肆虐，Commonwealth Financial Network 全球投資策略師 Anu Gaggar 稱，這是又一個顯示就業市場持續復甦的數據。
高盛分析師 Chris Hussey 稱，儘管目前標普表面相對平靜，但仍暗藏有更多的波動。工業、材料和能源類股在過去幾個交易日領漲標普，主要受基建法案支出增加的預期支撐，但這些類股卻是今日表現最差。
Chris Hussey 補充道，相反地，投資者重新轉向科技、醫療保健和通訊服務等類股。
https://news.cnyes.com/news/id/4702817?exp=a
【全球股市觀察站】2021-08-12(美國時間)
阿斯匹靈實戰文章
https://scantrader.com/u/9769/service
阿斯匹靈IG
https://www.instagram.com/aspirin_grandline/?hl=zh-tw
pltr 目標價 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
# 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.
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 98.42.143.133 (美國)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1641380040.A.B08.html
他的產品看起來很棒但行銷上看起來感覺很難像一般Sass能夠迅速擴展到中小企業
在這個假設下假設營收沒有重大突破感覺不太能想像5年內股價能夠噴發
※ 編輯: NCKUFatPork (98.42.143.133 美國), 01/05/2022 19:08:49
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