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我在投资nvda上利用了市场出现的定价误差
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我在投资nvda上利用了市场出现的定价误差

cnrhm2017
楼主 (文学城)

本人对女大生产的这个小小的电脑GPU和它股票很有好感。在过去4个月,从6月20日女大升到140.67然后大跌开始,几乎每次大跌我都有买进,为什么我敢这么做呢? 这里分享我的看法, 请大家评论是否有改进空间及用到其他投资标的上。

 

前几天,这里有论坛朋友提到市场的定价误差,我想我无意中用到了这个法则。我不知道nvda何时可以到170,但是我知道目前市面它的消息都是短期和片面的,投行只对外面透露了一部分nvda的前景。下面我用nvda DC在医药研究上的例子来说明我对市场的看法和实际买卖。

 

核弹黄Jensen提到他们用simulation的方法8年前就可以把渲染像素的速度提高X倍,这其实就是AI的一种运用,比如在渲染时通过产生10%的像素颜色来推导出其他90%的像素颜色,这个不是100%正确,但足够了。这2年来他一直提到GPU 的DC在医药研究上的运用,我理解医药研究目前很多还是需要PHD做人工操作,很多繁琐的理论和实验验证。那么 nvda的DC可以用可靠的模拟和预测来极大提高这个工作过程。所以当前一段时间某些投行唱衰nvda时,他们不会指出它的远景如在医药研究上价值,但是会扩大负面因素,如blackewell延迟对盈利的影响,我深不以为然。

那么当nvda股价跌倒90s,100s,120s,我都是买进。在大跌的时候,nvda还是在高估值状态,我个人买进肯定压力还是很大的,更不用说很多小基金的基金经理和普通投行的交易员了,他们不熟悉呀,对于他们来说,nvda只是一个标的,对我来说,我天天在运用GPU来计算,我熟悉它的方方面面,也熟悉未来女大的前景和局限。

所以这一段nvda 上涨,我不知原因,但是在等待消息。果然,前一段诺贝尔化学和物理奖给了和AI有关系的研究员,研究员用AI创造出蛋白质,他们用一个GPU演算出一个蛋白质,只需要30m,这是一个PHD的一年工作量。

当投行无意或有意对nvda 股价造出市场波动时,我理解这就是市场定价误差了。我明白了这点,然后利用个人对nvda的了解来谋取我应的收益。未来我基本知道在那个节点,nvda会出现问题,目前远远没有这种担忧。

 

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hhtt
2 楼
我在等女大崩到12块以下的时候,才买进!
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tz2000
3 楼
谢谢分享内行的看法。请问DC是什么?
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米奇的厨房
4 楼
厉害
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janeice60
5 楼
早说过,颜宁就是不会计算机和AI,只好回国混饭吃。不过国内呢也真落后,普通的研究这些计算都得去清华和国防科大请人帮忙
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janeice60
6 楼
哪有这儿医生用得爽,人家本来是学数理化还有计算机的,没钱买GPU,没问题啊,找个人一捐就有了
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QQQ2074
7 楼
你这个是亲身体验法。很多人用这个方法买了Costco, Starbucks. 但是我觉得这个方法也有自己的短处,就是有时

会看不清整体,看不清历史的发展。比如你用这个方法也可以买当年的柯达或雅虎。而且个人体验方差很大。比如Tesla, 有人喜欢的要死。有人说特危险

我对这个方法持保守态度。谢谢你分享第一手感受

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QQQ2074
8 楼
想起来了,还有一个好玩的方法叫用啥买啥。就是你平时钱花哪儿了,就买那个公司/板块的股票。
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桃花源里人家
9 楼
谢谢分享。我有一些女大。但是多次错过追加机会,就是觉得股价还是太高了(也许是因为最早的时候糊涂一样,买的很便宜,

影响了心态。我理解这样是不对的,不该老记着以前的价格。我个人分析,还是因为女大上涨太猛烈迅速了,心理上还是不习惯它的新价位。

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moneytalks
10 楼
哈哈,你敢去隔壁大千说这话么
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江南一素子
11 楼
谢谢分享。不知道你会不会读公司财报,如何不会,仅凭喜欢该公司产品而买它的股票很容易亏钱,我见过多个例子。
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江南一素子
12 楼
我家每周去Costco, 每次都是人挤人。但读一下财报就知道股价过高,不能买。
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QQQ2074
13 楼
能分享一下你买的股票吗?感觉要被你选上,好难:)
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今年苹果树
14 楼
我就是看到Costco那么火爆买入的,那时朋友持仓的价位大约在150,我在282美刀买入,

当时已经算非常胆大包天了。

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cnrhm2017
15 楼
当然会, 我也考你下,用什么指标衡量nvda的业绩?
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QQQ2074
16 楼
我不会。我就买大盘。然后10-20% 基本凭感觉买
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cnrhm2017
17 楼
在FA上,我对nvda的把握应该和小投行分析不相上下
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bobpainting
18 楼
你们厉害,我350多买的,460多卖了。
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cnrhm2017
19 楼
Data center
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阿迪2000
20 楼
谢谢分享,我准备有大跌就买,然后一直持有两年以上。目前的操作和您差不多,但是90多时没钱了没补。
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