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韭菜平凡之路：江恩原理分析微软MSFT股价将在205~208、220美元附近遇阻第二次互联网超级牛市将要结束？205~208区间是从1986年到2000年泡沫破裂形成的肥波那期螺旋阻力的轮回，此处可能出现多空分歧，甚至回调到190美元下方，如果突破208则看向220，220则是从1987年开始的斐波那契上升螺旋的第二浪的顶部回调0.618的位置，为什么我认为220美元可能构成强阻力，因为2000年也是在斐波那契上升螺旋顶部回调0.618的位置65美元附近出现年线级别的回调。 第二波斐波那契上升螺旋得到确认的点是在2001年的反弹，2008年的大跌 江恩正方显示 微软股价如果在2020年~2021年 达到300美元，则涨速过快， 需要回调修正 250美元存在阻力，可能出现转折 从江恩神奇数字原理角度来看 第一次互联网泡沫持续了72个月上涨 微软股价从2011年涨到2020年， 至少已经涨了108个月， 108是我认为的神奇数字 具体从2011年~2013年哪个月开始算 起点会有偏差，所以2020年下半年 我认为出现月线级别回调的概率 至少大于20%，甚至50% 5年内微软股价达到300美元 的概率至少70% 因为还有潜在的第三个 斐波那契上升螺旋 第三波的0.618回调位指向 384.71美元
NASDAQ:MSFT做空
由jabberer提供
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为什么现在这个市场大家都指着反弹，而我保守看空?为什么现在这个市场大家都指着反弹，而我保守看空?投资最大的风险就是不知道自己在干什么，一个没有目标的人终将为别人实现目标；一个没有计划的人，终将被别人所计划。交易最大的敌人不是别人而是我们自己。在交易中成长，在交易中学习，寄教学于交易，把握正确的心态，实现稳定盈利，是我们投资的目的。现在大家都知道币市行情一路下跌，但是笔者作为一个业内的资深玩家，也总结了一套自己的玩法，盈亏率一直都能在8成以上，有想法的朋友可以加笔者威信mmnizhidao，大家一起交流沟通。比特币前几天跌入3300内随后反弹，最高反弹至3800，那个时候明确说了反弹到高点可以布局空单了，理由是因为这波下跌并没有放出很大的成交量，自然反弹后大概率是会跌的，不管是回踩也要，踩破也好，总之需要有这个动作，国内交易所最高价大约在3600多，哪怕3600开空目前一个比特币的收益也超过300美金了，想想这个是熊市，就等几天的功夫可以赚300美金一个币，如果开小倍数杠杆更加了。最搞笑的是这几天很多都是看涨的，作出和市场相反的判断，你就可以赢取他们的利润。大多数的人还是趋向于日内交易追涨杀跌，没有很大的趋势观念，所以最终还是要亏损落幕的。12月14日现货合约BTC、ETH行情走势分析预测比特币在前日探底3200后连续反弹，目前是弱势整理走势，昨晚一波下跌打到前低附近，24小时内最高3415美元，最低3188美元，现价3268美元。自6500美元断崖下跌后，在4000美元附近降速震荡下跌，但是整体走势依旧处于大三角整理区域，高低点一次比一次低，目前已下探至前低附近，这里震荡的越久，跌破概率越大。不过鉴于此位置属于连续跌幅巨大，所以不宜过分看空，做空做多都不舒服的位置，可以现货在2950-3100区域内尝试抄底。支撑位：3200 2950  压力位：3300 3500操作建议：笔者预计会在3100美元下方将手中的比特币全部换成EOS,TRX等近期表现强势的主流币种搏反弹，可能会拿出一部分仓位比特币做多，但要看那时候的市场表现。　　以太坊走势随比特币大跌，但K线形态略强于比特币，24小时内最高90美元，最低83.5美元，现价85.2美元。以太坊整体走势也受限于平台跌破的前支撑位100美元，如果比特币跌破前低向下寻底的话，其他主流币亦不能幸免。所以整体行情弱势抄底需谨慎快进快出，预计比特币会在2950-3100美元区间内止跌企稳，届时可以买强势的主流币或比特币。支撑位：80  压力位：90 100操作建议：短线弱势多看少动，比特币2950-3100美元区间内可买入现货，逆势做多需承担风险。以上数据以IOAEX为参考，也是笔者今天对于行情的一个个人看法，如果各位看官有什么需要咨询的或者需要指导的，也可以私信作者威信mmnizhidao，大家一起沟通交流。
NASDAQ:AAPL
由fxd17121616848提供
AI新革命：汉王科技为例以人工智能（AI）为主题，金融市场中有许多值得关注的题材和行业，它们受益于人工智能技术的快速发展。以下是一些与人工智能相关的热门题材和领域，这些领域可能在未来具有较大的增长潜力： 1. 半导体与芯片 核心逻辑：人工智能的发展离不开强大的计算能力，而高性能芯片（如GPU、TPU、FPGA等）是AI模型训练和推理的基础。 关键领域： GPU（图形处理器）：如NVIDIA、AMD等。 AI专用芯片：如谷歌的TPU、苹果的神经引擎芯片。 芯片制造：如台积电（TSMC）、三星电子等。 存储芯片：AI应用需要处理海量数据，存储需求增加。 投资逻辑：AI模型的复杂性和数据量的增长将持续推动对高性能计算芯片的需求。 2. 云计算与数据中心 核心逻辑：人工智能需要海量数据进行训练和推理，而云计算为AI提供了强大的基础设施支持。 关键领域： 云服务提供商：如亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云等。 数据中心建设：涉及服务器、网络设备、散热系统等。 边缘计算：AI在物联网和实时应用中的部署需求增加。 投资逻辑：随着AI技术的落地，企业对云计算和数据存储的需求将持续增长。 3. 大数据与数据分析 核心逻辑：AI的本质是从数据中学习，大数据平台和分析工具是AI发展的重要支撑。 关键领域： 数据采集与存储：如数据湖、数据仓库。 数据清洗与处理：如ETL工具、数据治理平台。 数据分析：如机器学习平台、商业智能（BI）工具。 投资逻辑：数据驱动的决策越来越重要，企业对数据分析工具的需求将逐步扩大。 4. 机器人与自动化 核心逻辑：AI赋能机器人，使其在工业、服务业、医疗等领域实现自动化和智能化。 关键领域： 工业机器人：如自动化生产线、智能制造。 服务机器人：如家庭清洁机器人、陪护机器人。 医疗机器人：如手术机器人、康复机器人。 投资逻辑：随着劳动力成本上升和技术成熟，机器人在各行业的渗透率将持续提升。 5. 智能驾驶与自动驾驶 核心逻辑：AI是自动驾驶技术的核心，通过深度学习和传感器融合实现车辆的智能化。 关键领域： 自动驾驶技术公司：如特斯拉、Waymo、百度Apollo等。 车载芯片：如Mobileye、英伟达的自动驾驶芯片。 传感器：如激光雷达、摄像头、毫米波雷达。 投资逻辑：自动驾驶技术的成熟将带动汽车智能化和相关产业链的发展。 6. AI软件与算法服务 核心逻辑：AI的普及需要各种算法和软件平台的支持，帮助企业快速部署AI解决方案。 关键领域： AI开发平台：如TensorFlow、PyTorch等。 AI即服务（AIaaS）：如自然语言处理、图像识别、语音识别等服务。 企业级AI应用：如智能客服、推荐系统、预测分析。 投资逻辑：AI软件服务的商业化进程加速，企业对AI解决方案的需求将持续增加。 7. 网络安全 核心逻辑：随着AI的普及和数据量的增长，网络安全问题变得更加复杂，AI也被用于威胁检测和防御。 关键领域： AI驱动的威胁检测：如入侵检测、恶意软件识别。 数据隐私保护：如加密技术、隐私计算。 安全即服务（SaaS安全）：为企业提供基于云的安全解决方案。 投资逻辑：网络攻击的复杂性增加，推动企业对AI安全技术的需求。 8. 生物科技与医疗AI 核心逻辑：AI在医疗领域的应用正在加速，包括疾病诊断、药物研发和个性化医疗。 关键领域： AI辅助诊断：如医学影像分析、疾病预测。 药物研发：AI加速新药发现和临床试验。 健康管理：如可穿戴设备、健康监测平台。 投资逻辑：医疗AI能够显著提高效率和精度，市场前景广阔。 9. 智能物联网（IoT） 核心逻辑：AI与物联网结合，可以实现设备的智能化和互联互通。 关键领域： 智能家居：如语音助手、智能家电。 工业物联网：如智能工厂、设备预测性维护。 智慧城市：如智能交通、环境监测。 投资逻辑：AI与IoT的结合将推动各类智能化场景的普及。 10. 教育与AI 核心逻辑：AI可以个性化教育体验，提高学习效率。 关键领域： 智能学习平台：如AI辅导工具、在线教育平台。 教学辅助：如自动批改、知识点推荐。 教育数据分析：如学生行为分析和学习路径优化。 投资逻辑：教育AI能够满足个性化学习需求，市场需求不断增长。 总结 人工智能主题的投资机会涵盖多个领域，从底层硬件（如芯片）到上层应用（如自动驾驶、医疗AI），再到基础设施（如云计算、大数据）。投资者可以根据自己的风险偏好和行业洞察，选择具体的赛道和公司进行布局。 需要注意的是，人工智能技术的发展虽然前景广阔，但也面临技术瓶颈、政策法规和市场竞争等风险。因此，在投资时需保持谨慎，关注行业动态和政策变化。 With artificial intelligence (AI) as the theme, there are many topics and industries worth paying attention to in the financial market, which benefit from the rapid development of AI technology. The following are some hot topics and fields related to AI, which may have great growth potential in the future: 1. Semiconductors and chips Core logic: The development of artificial intelligence is inseparable from powerful computing power, and high-performance chips (such as GPU, TPU, FPGA, etc.) are the basis for AI model training and reasoning. Key areas: GPU (graphics processing unit): such as NVIDIA, AMD, etc. AI-specific chips: such as Google's TPU, Apple's neural engine chip. Chip manufacturing: such as TSMC, Samsung Electronics, etc. Memory chips: AI applications need to process massive amounts of data, and storage requirements increase. Investment logic: The complexity of AI models and the growth of data volume will continue to drive the demand for high-performance computing chips. 2. Cloud computing and data centers Core logic: Artificial intelligence requires massive amounts of data for training and reasoning, and cloud computing provides strong infrastructure support for AI. Key areas: Cloud service providers: such as Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, etc. Data center construction: involving servers, network equipment, cooling systems, etc. Edge computing: The demand for AI deployment in the Internet of Things and real-time applications increases. Investment logic: With the implementation of AI technology, enterprises' demand for cloud computing and data storage will continue to grow. 3. Big data and data analysis Core logic: The essence of AI is to learn from data, and big data platforms and analysis tools are important supports for the development of AI. Key areas: Data collection and storage: such as data lakes and data warehouses. Data cleaning and processing: such as ETL tools and data governance platforms. Data analysis: such as machine learning platforms and business intelligence (BI) tools. Investment logic: Data-driven decision-making is becoming more and more important, and enterprises' demand for data analysis tools will gradually expand. 4. Robots and automation Core logic: AI empowers robots to achieve automation and intelligence in industries such as industry, services, and medical care. Key areas: Industrial robots: such as automated production lines and intelligent manufacturing. Service robots: such as home cleaning robots and accompanying robots. Medical robots: such as surgical robots and rehabilitation robots. Investment logic: With rising labor costs and mature technology, the penetration rate of robots in various industries will continue to increase. 5. Intelligent driving and autonomous driving Core logic: AI is the core of autonomous driving technology, and vehicles are made intelligent through deep learning and sensor fusion. Key areas: Autonomous driving technology companies: such as Tesla, Waymo, Baidu Apollo, etc. In-vehicle chips: such as Mobileye and Nvidia's autonomous driving chips. Sensors: such as lidar, cameras, millimeter-wave radars. Investment logic: The maturity of autonomous driving technology will drive the development of automotive intelligence and related industrial chains. 6. AI software and algorithm services Core logic: The popularization of AI requires the support of various algorithms and software platforms to help companies quickly deploy AI solutions. Key areas: AI development platforms: such as TensorFlow, PyTorch, etc. AI as a service (AIaaS): such as natural language processing, image recognition, speech recognition and other services. Enterprise-level AI applications: such as intelligent customer service, recommendation systems, and predictive analysis. Investment logic: The commercialization of AI software services is accelerating, and companies' demand for AI solutions will continue to increase. 7. Network security Core logic: With the popularization of AI and the growth of data volume, network security issues have become more complicated, and AI is also used for threat detection and defense. Key areas: AI-driven threat detection: such as intrusion detection and malware identification. Data privacy protection: such as encryption technology and privacy computing. Security as a service (SaaS security): Provide cloud-based security solutions for enterprises. Investment logic: The increasing complexity of cyber attacks has driven the demand for AI security technology. 8. Biotechnology and medical AI Core logic: The application of AI in the medical field is accelerating, including disease diagnosis, drug development and personalized medicine. Key areas: AI-assisted diagnosis: such as medical image analysis and disease prediction. Drug development: AI accelerates new drug discovery and clinical trials. Health management: such as wearable devices and health monitoring platforms. Investment logic: Medical AI can significantly improve efficiency and accuracy, and has broad market prospects. 9. Smart Internet of Things (IoT) Core logic: The combination of AI and the Internet of Things can realize the intelligence and interconnection of devices. Key areas: Smart home: such as voice assistants and smart home appliances. Industrial Internet of Things: such as smart factories and predictive maintenance of equipment. Smart cities: such as smart transportation and environmental monitoring. Investment logic: The combination of AI and IoT will promote the popularization of various intelligent scenarios. 10. Education and AI Core logic: AI can personalize the educational experience and improve learning efficiency. Key areas: Intelligent learning platform: such as AI tutoring tools and online education platforms. Teaching assistance: such as automatic correction and knowledge point recommendation. Education data analysis: such as student behavior analysis and learning path optimization. Investment logic: Education AI can meet the needs of personalized learning, and the market demand is growing. Summary Investment opportunities in the theme of artificial intelligence cover multiple fields, from underlying hardware (such as chips) to upper-level applications (such as autonomous driving, medical AI), and then to infrastructure (such as cloud computing, big data). Investors can choose specific tracks and companies for layout according to their own risk preferences and industry insights. It should be noted that although the development of artificial intelligence technology has broad prospects, it also faces risks such as technical bottlenecks, policies and regulations, and market competition. Therefore, it is necessary to be cautious when investing and pay attention to industry trends and policy changes.
SZSE:002362做多
由AASFANS提供
科技巨头能否在追求独立的同时保持AI领域的主导地位？在不断发展的人工智能领域，微软正站在一个 令人着迷的分水岭，这一分水岭挑战了关于技术合作与创新的 传统智慧。 这家科技巨头最近的战略举措提供了一个引人注目的案例，展示了市场领导者如何在增强自身AI能力的同时减少对关键合作伙伴的依赖。这种 平衡点 可能会重塑企业AI的未来。 微软的 发展历程 因华尔街的日益信心而更加突出，其中Loop Capital将目标股价提高至550美元，反映出市场的强烈乐观情绪。这种信心不仅仅是 猜测性的，它得到了大量投资的支持，仅在2024年第三季度，微软就在云和AI基础设施上投入了惊人的426亿美元。公司的财务表现也进一步强化了这一积极前景，其收益始终超出预期，收入同比增长达到16%。 使微软战略特别引人注目的是其在合作和创新方面的微妙方法。在保持与OpenAI的战略联盟的同时，公司通过开发内部模型和探索第三方集成，积极实现AI产品组合的多样化。这种复杂的平衡，加上强大的 机构投资者 和战略内部行动，表明微软不仅适应了变化，还积极塑造企业AI解决方案的未来。剩下的问题不是微软是否会保持其市场领导地位，而是其战略演变将如何在AI时代重新定义合作与独立之间的界限。
NASDAQ:MSFT做多
由UDIS_View提供
微软的量子飞跃是一个经过精心计算的投资吗？在充满活力的科技投资领域，微软的量子计算进展引发了广泛关注。量子计算是一种利用量子力学原理进行计算的新型计算模式，有望解决传统计算机难以解决的复杂问题。然而，正如所有新兴技术一样，关键问题仍然是：潜在的投资回报是否能抵消其固有的风险？ 微软在量子计算方面的进展不容忽视。从创造破纪录的逻辑量子比特到展示实际应用，该公司已确立了自己在该领域的领先地位。然而，商业化的道路充满挑战，包括技术障碍和激烈的竞争。 投资者必须仔细权衡潜在的回报与风险。虽然量子计算的长期前景令人期待，但短期内的挑战和市场不确定性同样不容忽视。微软的战略定位和技术实力是否足以克服这些障碍并充分利用量子计算的潜在收益？ 深入探讨： 为了做出明智的投资决策，投资者应考虑以下因素： 技术进展： 量子计算技术的进展速度将显著影响商业化的时间表和潜在回报。尽管微软取得了重要进展，但该领域仍在快速发展。 竞争格局： 量子计算的竞争格局充满活力，其他科技巨头如谷歌、IBM 和亚马逊也在其中。微软能否保持竞争优势对于长期成功至关重要。 市场需求： 量子计算应用的潜在市场仍在形成。开发实际应用场景将是推动需求和证明投资合理性的关键。 监管环境： 政府政策和法规可能会影响量子计算技术的开发和商业化。投资者应注意任何可能的监管障碍。 经济因素： 宏观经济条件，如利率和市场波动，可能会影响投资决策。投资者应考虑更广泛的经济趋势如何影响量子计算市场。 结论： 投资微软的量子计算项目既充满机遇，也伴随风险。虽然长期潜力巨大，投资者仍需仔细评估上述因素，做出明智决策。随着该领域的不断发展，保持对最新动态和市场趋势的关注将至关重要。
NASDAQ:MSFT做多
由signalmastermind提供
为什么你应该拥有一个美股/ETF帐户？这个月，我到上海出差，公司位在新天地商业区，林立的办公大厦和购物商城让我领略到了上海的繁华，而办公室旁的”石库门”遗址保护区，则见证了1843年上海开埠后，先民的刻苦耐劳。 在上海，我还发现了一个现象，就是所有人几乎都拿着iPhone、工作用着Microsoft、付钱用的Alipay、运动穿着Adidas、假日去Disney玩、偶而还会和三五好友一同在家用Netflix追剧。 理由一：吃下跨国公司的一杯羹 有一个有趣的理论是：买股票无须花上大量时间对公司进行分析，只要观察社会中，大家都在用哪些产品，再买入对应的股票就好。 不只外企，众多两岸企业也远赴美国上市：$阿里巴巴(BABA)$、$京东(JD)$、蔚来、富士康等等，我们都熟悉的旅游企业$携程(CTRP)$，2004年赴美国纳斯达克交易所上市后，其股价由2003年的2美金增长到2017年的高峰60美金，股价涨幅高达30倍。 理由二：美国股票是全球最成熟、汰弱留强的市场 美国每年大约有120间公司IPO上市，因为严格的监管规定、或是私有化、并购等，美国每年也都有上百家的公司退市。我们来看看1980~2017年美国上市公司数量、以及美国股市总市值的变化表： 你可以发现，从1980~2017年，美国上市公司越来越少，但美股总市值却越来越高，为什么呢？ 首先，我们要先搞清楚美国股票市场的三大特色： 第一，理性的参与者 美国股票市场的参与者80%为专业机构，20%为个人客户。尽管专业机构的投资报酬率不一定会高于个人客户，但我们却能断定专业机构在选股、买卖股票时会比个人投资者更加严谨；在投资系统、方法论上也会近似，能让市场保持在相对理性的状态。 (看看隔壁A股的走势图就懂我在说什么了...) 第二，政府、市场、投资者强监管 市场严格监管，美国证监会 (SEC)特别保障中小投资者的利益，上市、退市规定皆特别严格，上市公司时刻受到监管部门、媒体的检视。 第三，市场不断汰弱换强 由于违反监管、并购或是自愿退市，每年美国有超过百家的股票退市，同时也有百家的股票上市，让美股市场随时有"新血"输入，淘汰"坏血"公司，时刻保持在一个总体营利增长、公开透明的状态。 综合以上三点，所造成的结果就是，美国上市的企业越发强大，不断地汰弱换强，这也是美国股市牛长熊短的原因，更是我们透过美股帐户，参与企业获利的大好机会 作者：小賈 链接：https://xueqiu.com/1315690821/118032066 来源：雪球 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
AMEX:VOO
由LittleJustin提供
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