美股投资网获悉，在全球科技行业加速拥抱生成式人工智能(AI)革命的浪潮中，曾经以“颠覆者”形象定义移动互联网时代的苹果(AAPL)，似乎正遭遇前所未有的危机。从Siri的停滞不前到Apple Intelligence的平庸表现，这家以创新著称的科技巨头在AI赛道已显露出疲态。

2011年，当苹果率先推出智能语音助手Siri时，其创新性令整个行业侧目。去年6月，苹果还高调展示的“新一代Siri”在计算机渲染视频中展现出理解上下文、调用个人数据等先进能力，然而，据知名科技分析师Mark Gurman发表报道透露，苹果当时连基本的功能原型都未完成。如今，原定今年5月发布的升级版Siri仍面临系统整合难题，其架构仍分裂为处理传统指令和复杂查询的两个独立模块。

另外，Gurman表示，自2023年10月分阶段推出的Apple Intelligence套件，包括写作工具、语音邮件转录、自定义表情符号等功能，被业界批评为“可有可无的创新”。更尴尬的是，被视为核心卖点的ChatGPT整合功能形同虚设，而视觉智能(Visual Intelligence)在用户体验上甚至不及谷歌(GOOGL)七年前推出的Google Lens，就连基础的通知摘要功能都因误报新闻事件被迫部分禁用。内部数据显示，尽管在提供AI功能的地区，iPhone销售情况更好，但Apple Intelligence的普及率仍然处于极低水平。

虽然，苹果拥有全球最完善的硬件生态——超过20亿台活跃设备，但在AI核心技术上的滞后正消解这种优势。Gurman表示，此前亚马逊(AMZN)最新发布的Alexa+助手展现出类人类的对话能力和深度个性化服务，相比之下，苹果同期展示的功能却寥寥无几。

Gurman补充道，更严峻的是，内部研发面临多重困境自研大语言模型遭遇性能瓶颈、AI芯片资源被竞争对手抢占、关键人才持续流失。原定去年发布的开发者工具Swift Assist至今难产，而微软(MSFT)同类产品已迭代多年。

Gurman表示，有内部工程师悲观预测，真正具有对话能力的Siri可能迟至2027年(iOS 20)才能面世，这意味着苹果将落后竞争对手五年以上。

为规划未来战略，苹果近期进行了领导层调整。曾主导Vision Pro的软件开发、资深软件经理Kim Vorrath被调至AI团队，负责提升Siri及其他项目的表现，并维持由前谷歌高管John Giannandrea领衔的管理架构。

不过，仍有部门内部员工对首席执行官库克乃至公司董事会是否需进行更大规模调整提出了严肃质疑。

Gurman认为，解决苹果AI困境的一个方案是效仿三星(SSNLF)、微软和亚马逊，更多地依赖外部技术。利用第三方底层模型，推出一款与其设备和应用深度整合的竞争性AI产品。待其技术成熟后，再逐步替换这些外部组件。

苹果管理层坚信，尽管在AI领域落后，公司并无失去用户基础之虞。他们认为，硬件、软件与服务的紧密整合，自研芯片的优势以及软件用户界面的卓越表现，仍使苹果保持竞争力。诚然，这些优势不容忽视，但AI技术的颠覆性正在催生全新的生态系统和周边技术，这对苹果现有模式构成了严峻挑战。

AI是划时代的技术革新。苹果或许仍有时间扭转局面，但这一窗口期正在迅速关闭。

资讯来源：美股投资网 TradesMax.com 美股大数据 StockWe.com

马斯克在X前推特应用上表示，回复网友如果特斯拉预期利润增长率258%（未来5年）。

马斯克称：这需要出色的执行力，但我认为特斯拉在5年内实现1000%的利润增长是可能的。

而同一天，中国国内电动车竞争更加激烈，【雷军：Ultra订单远超预期】

小米集团董事长兼CEO雷军在微博表示：Ultra订单远超预期，今天下午继续讨论Ultra提产问题。

蔚来在 2 月份共交付 13192 台新车，同比增长达 62.2%。

小鹏在 2 月继续保持高歌猛进，30453 的月交付量相比 1 月甚至还有了微微的增长，而对比去年同期，表现更加可观：同比增长高达 540%。

理想在 2 月交付 26263 台新车，相比去年同期增长了约 30%。

不知道你怎么看？

美股投资网是一家专门研究美股的金融科技公司，2008年成立于美国硅谷，由前纽约证券交易所分析师Ken创立，联合多位摩根斯坦利分析师，谷歌 Meta工程师利用AI和大数据，配合十多年美股实战经验和业内量化模型，建立了一个股市数据库 https://StockWe.com/ 以追踪华尔街机构期权异动，暗池主力大单和每天突发新闻，挖掘潜力大牛股，发送美股实时行情、投资策略、交易技巧、公司研究报告、量化交易。

美股量化交易（Quantitative Trading in U.S. Stock Market）是指利用数学、统计学、计算机编程和金融工程等方法，通过算法和模型在美国股票市场进行自动化交易。量化交易依赖数据分析和计算机程序来制定和执行交易策略，减少人为情绪影响，提高交易效率和准确性。

与传统的投资方式相比，量化交易能够更快、更准确地捕捉市场机会，且具备更强的风险控制能力。随着计算机技术的不断进步和数据获取渠道的日益丰富，越来越多的投资者开始将量化交易应用于美股市场，希望借助这一科学化的投资方式获取稳定的收益。然而，要在美国股市成功开展量化交易，投资者不仅需要具备扎实的金融知识和编程技能，还需面对多方面的挑战与准备工作。接下来，我们将详细探讨美股量化交易所需的关键准备条件，帮助您全面了解这一高效的投资方式。

一、技术条件

1. 编程技能

在美股量化交易中，编程和算法开发是整个交易过程的核心，具备良好的编程技能是开展量化交易的首要条件。通过编程，投资者可以有效地处理大量数据、构建交易模型、执行自动化交易策略，最终实现高效的交易目标。以下是量化交易中常用的编程语言：

Python

由于其简单易学且功能强大，Python成为量化交易领域最受欢迎的编程语言之一。它拥有丰富的金融数据分析库，如Pandas、NumPy、SciPy和Scikit-learn，这些工具为投资者提供了强大的数据处理和机器学习能力，便于快速开发和测试交易策略。

R

R语言以其卓越的统计分析和数据挖掘能力而著称，特别适用于数据分析和可视化工作。对于需要进行复杂数据建模和统计检验的量化交易者来说，R是一种理想的选择。

C++

在高频交易和需要低延迟的交易系统开发中，C++具有无可替代的优势。其高效的性能和较低的延迟能够满足高频交易对速度和稳定性的极高要求，适用于对执行速度敏感的策略开发。

其他语言

如Java和MATLAB等也常用于量化交易，尤其在特定领域或应用场景中。Java拥有良好的系统稳定性，适合构建大型交易系统，而MATLAB则以其强大的数学计算能力在模型开发和算法验证方面具有优势。选择哪种编程语言应根据自身的交易需求和技术背景来决定。

二、数据获取

1. 高质量市场数据

在量化交易中，获取准确、全面的市场数据是构建有效交易策略的关键基础。数据的质量和及时性将直接影响策略的执行效果和交易结果，因此，量化交易者需要关注以下几类数据：

• 历史数据：历史数据是量化策略开发和回测的核心，用于检验策略在过去市场环境中的表现，帮助交易者优化策略参数，确保其在不同市场条件下的有效性。
• 实时数据：实时数据对于策略执行至关重要，能够帮助交易者及时捕捉市场变化，快速响应交易机会，实现高效的自动化交易。
• 替代数据：除了传统的价格和交易量数据外，社交媒体数据、新闻数据、宏观经济指标等替代数据也为量化交易提供了更丰富的视角，能够增强策略的预测能力，提升交易决策的准确性。

2. 数据供应商

在量化交易中，选择一家可靠的数据供应商至关重要，因为数据的及时性和准确性将直接影响交易策略的有效性和盈利能力。市场上有多家知名的数据供应商可供选择，其中美股大数据 StockWe.com和Bloomberg都是值得信赖的合作伙伴。

美股大数据 StockWe.com以其全面的市场覆盖和高频低延迟的数据服务而受到量化交易者的青睐，尤其适用于需要实时数据和高精度的策略开发者。美股大数据 StockWe.com提供多元化的金融数据，包括股票、外汇、商品、加密货币等，满足量化交易对各类资产的需求。同时，美股大数据 StockWe.com的数据接口支持多种编程语言，方便用户快速集成并定制化数据解决方案，为策略执行提供无缝的数据支持。

相比之下，Bloomberg也是一家享有盛誉的金融数据供应商，拥有广泛的市场数据和研究报告。然而，对于希望获得更具性价比且灵活性更高的数据服务的量化交易者而言，美股大数据 StockWe.com无疑是一个更具竞争力的选择。因此，在构建量化交易策略时，美股大数据 StockWe.com能够帮助您以更高效、精准的方式获取关键数据，提升交易表现。。

三、策略开发

1. 金融理论和数学基础

成功的量化交易策略始于对金融市场理论和数学工具的深刻理解。掌握基本的金融市场理论，如有效市场假说（EMH）、资本资产定价模型（CAPM）、套利定价模型（APT）等，可以帮助交易者了解市场的运行机制和投资机会。此外，熟练运用数学工具，如统计分析、时间序列分析、机器学习等，有助于量化交易者构建和优化交易策略。

统计分析是策略开发的核心，帮助交易者识别市场中的模式和趋势；时间序列分析则用于处理金融市场数据的时间依赖性和动态变化。随着人工智能技术的兴起，机器学习已逐渐成为量化交易中不可或缺的一部分，能够用于构建更具预测力和适应性的交易策略。

2. 量化策略设计与回测

策略设计是量化交易的核心环节，交易者通常会根据技术指标、基本面分析、事件驱动等多种方法，结合自身对市场的理解，设计出具有实战价值的交易策略。例如，技术指标策略基于市场价格和交易量的历史数据，而基本面分析策略则根据财务报表和经济数据等基本信息做出买卖决策。事件驱动策略则通过分析重大新闻、政策变化等事件对市场的影响来制定交易计划。

策略设计完成后，回测是验证策略有效性的重要步骤。通过利用历史数据，交易者可以检验策略在不同市场环境下的表现，评估其风险和收益特征。一个成功的策略不仅需要在历史数据中表现良好，还应具有稳定性和一致性，能够适应未来市场的变化。回测时需要关注交易成本、滑点等实际交易因素，确保策略在真实环境中也具备可行性。

掌握金融理论、数学工具、策略设计与回测，将帮助量化交易者建立一套科学、有效的交易体系，从而在美股市场中获取稳定的盈利机会。

四、交易平台和执行系统

1. 交易API接入券商

在量化交易中，选择支持API接入的券商是实现自动化交易的重要一环。通过交易API，投资者可以将自己的交易策略与券商的交易系统直接连接，实现程序化的下单与交易执行。常用的支持API接入的券商包括：

• Interactive Brokers（IB）：IB提供了稳定且功能强大的API，支持多种资产类别和全球市场交易，是许多专业量化交易者的首选。其API兼容多种编程语言，适用于不同类型的交易策略开发。
• TD Ameritrade：提供易于使用的API，适合量化交易初学者和专业人士。其API文档详细且社区活跃，为开发和执行交易策略提供了良好的支持。
• Alpaca：作为一款面向量化交易者的现代券商，Alpaca提供免佣金的交易服务，并提供强大的REST API和WebSocket实时数据接口，适合中小型交易者进行策略开发与执行。

通过这些API，量化交易者可以实现全自动化的下单、撤单、订单状态查询等操作，提高交易效率，减少人工干预带来的延迟和错误。

2. 低延迟交易执行

在量化交易中，低延迟的交易执行是获取盈利的关键，尤其在高频交易或策略对价格变化敏感的情况下，快速响应市场波动可以避免错失交易机会和减少交易滑点。为了确保低延迟和高可靠性，交易者需要考虑以下几个方面：

• 服务器部署：将交易系统部署在靠近交易所或券商服务器的地点，可以显著降低网络传输的延迟。许多交易者选择将服务器托管在与交易所相邻的数据中心，确保最短的交易执行时间。
• 优化交易算法：通过优化交易算法，提高下单速度和执行效率，避免因算法复杂度过高导致的延迟。
• 使用低延迟网络：选择优质的网络服务商，确保数据传输的稳定性和速度，降低因网络延迟造成的交易风险。

确保交易系统具有低延迟和高可靠性，可以帮助量化交易者在瞬息万变的市场中迅速作出反应，抓住交易机会，并降低执行风险，提升整体交易策略的盈利能力。

五、风险管理

1. 风险模型建立

在量化交易中，风险管理是确保长期稳定盈利的关键环节。要实现有效的风险管理，首先需要建立多维度的风险模型，对交易过程中的各种风险进行全面评估和控制。常见的风险类型包括：

• 市场风险：由于价格波动引起的损失风险。通过计算波动率、VaR（Value at Risk）等指标，可以评估策略在不同市场环境下的潜在风险。
• 信用风险：交易对手方无法履行合约义务的风险，特别是涉及杠杆交易或保证金账户时，需密切关注交易对手方的信用状况。
• 流动性风险：在市场出现极端波动或交易量骤减时，难以及时完成交易的风险。通过评估持仓资产的流动性和交易量，可以有效应对流动性不足的问题。

通过构建一套全面的风险模型，量化交易者可以在策略执行过程中持续监测和评估风险指标，确保交易策略在不同市场环境下的稳定性和抗风险能力。

2. 资金管理策略

资金管理是风险管理的重要组成部分，合理的资金管理策略能够有效控制投资风险，确保交易账户的长期稳健增长。制定资金管理策略时，需考虑以下几个方面：

• 仓位控制：避免将过多资金集中于单一交易策略或资产，确保资金分散投资，降低单一事件对整体投资组合的影响。
• 止损和止盈机制：设定合理的止损和止盈点位，在市场出现不利走势时及时退出，防止亏损扩大；在获利达到预期目标时，及时锁定利润，避免市场反转带来的损失。
• 分散投资：通过多元化的策略组合和资产配置，降低整体风险。不同策略在不同市场环境中表现各异，分散投资有助于平滑投资组合的收益波动。

通过建立科学的风险模型和资金管理策略，量化交易者可以有效防范潜在的投资风险，提高策略在实际市场中的抗风险能力和盈利稳定性。

六、法律和监管要求

1. 注册和合规

在美股量化交易中，遵守法律和监管要求是确保交易合法性的关键一步。根据交易规模、业务性质和所涉资产类别，量化交易者可能需要向相关监管机构进行注册。例如：

• 美国证券交易委员会（SEC）：如果从事股票、期权等证券类交易，交易者可能需要向SEC注册，尤其是进行大规模交易或代表他人进行交易时，需满足投资顾问法规和相关合规要求。
• 商品期货交易委员会（CFTC）：若涉及期货、商品或其他衍生品交易，则需遵守CFTC的相关规定，并可能需要在美国全国期货协会（NFA）注册，确保交易活动符合监管标准。

注册和合规流程通常涉及提供详细的公司信息、交易策略、资金来源等资料，并定期向监管机构提交报告。因此，了解和遵循这些要求，对于确保量化交易活动的合法性和持续性至关重要。

2. 遵守美国证券法规

在美国市场开展量化交易，交易者需熟悉并遵守一系列与证券交易相关的法律法规，以确保交易行为的合法性和合规性。主要法规包括：

• 《证券交易法》：该法对证券交易、内幕交易、市场操纵等行为进行规范，量化交易者需避免任何可能涉及市场操纵或不公平交易的行为。
• 《投资公司法》：对从事证券投资业务的公司进行监管，确保投资活动符合相关规定，避免违规行为。
• 其他相关法规：包括《萨班斯-奥克斯利法案》（SOX）、《多德-弗兰克法案》等，它们对金融机构、投资者保护、市场透明度等方面作出具体规定。

了解并遵守这些法律法规，有助于交易者规避法律风险，确保在美国市场的量化交易活动符合监管要求。此外，建议定期咨询法律专家，及时了解最新的监管变化，确保量化交易策略和业务运营始终保持合规状态。

七、资本要求

1. 初始资金投入

开展美股量化交易通常需要较高的初始资金投入，因为这一领域涉及多个方面的支出。首先，交易者需要资金来获取高质量的市场数据，购买专业数据供应商的服务。此外，系统开发、服务器租用、交易平台搭建等方面的成本也不容忽视。如果采用高频交易策略，还需要投资于高性能计算设备和低延迟网络连接，以确保交易速度和效率。因此，初始资金规模应足够支持这些必要投入，确保交易系统的顺利搭建和运营。

2. 交易费用和成本考虑

除了初始资金投入，交易者还需充分考虑日常交易中的各类费用和成本，确保策略在扣除这些费用后仍具备盈利能力。常见的成本包括：

• 交易佣金：每笔交易都需支付给券商的佣金，长期频繁交易会累积成一笔不小的开支。选择低佣金的券商或与券商谈判佣金折扣，有助于降低这部分成本。
• 数据费用：获取实时和历史市场数据通常需要订阅服务，这一成本需要纳入到整体预算中。使用像美股大数据 StockWe.com这样提供高质量数据的供应商，可以在确保数据质量的前提下有效控制数据费用。
• 服务器和带宽成本：为确保交易系统的稳定性和低延迟，量化交易者需要租用高性能服务器和高速网络，特别是对于高频交易而言，这部分成本相对较高。
• 潜在的滑点和资金利息：在实际交易中，市场波动可能导致滑点风险。此外，如果使用杠杆交易，还需考虑借贷利息成本。

在制定交易策略时，必须将这些成本因素纳入收益计算，确保策略能够在实际市场环境中实现盈利。通过精细化管理和控制各类成本，量化交易者可以提高整体交易策略的收益水平，确保在美股市场中获得长期稳定的盈利。

八、团队和资源

1. 多学科团队

成功的量化交易离不开一支具备多学科背景的专业团队。量化交易涉及金融市场分析、数学建模、统计分析、编程和算法开发等多个领域，因此团队成员应具备以下学科的专业知识：

• 金融学：了解金融市场的运行机制、资产定价理论、投资策略等，为策略开发提供理论支持和市场洞察力。
• 数学与统计学：熟悉概率论、统计分析、时间序列模型等数学工具，用于构建和优化交易模型。
• 计算机科学：具备编程技能和算法开发能力，能够高效处理海量数据，开发自动化交易系统。
• 数据科学与机器学习：掌握数据挖掘和机器学习技术，运用先进的预测模型和优化算法，提高交易策略的准确性和收益。

通过协作，多学科团队可以充分发挥各自的专业优势，共同开发和优化交易策略，确保在市场中保持领先地位。

2. 持续的研究和开发

金融市场瞬息万变，交易环境和市场条件不断变化，因此，持续的研究和策略优化是保持竞争优势的关键。量化交易者需要不断跟踪市场趋势、技术进步和新数据源的出现，定期对现有策略进行回测和优化，以确保策略的有效性和适应性。

同时，随着人工智能和机器学习技术在量化交易中的应用日益广泛，持续进行前沿技术研究和模型创新，能够帮助团队开发更具竞争力的交易策略。建立一个完善的研发体系和学习机制，鼓励团队成员不断学习、分享经验，将是量化交易团队保持长期成功的有效途径。

九、心态和经验

1. 对市场的深刻理解

在量化交易中，虽然技术、数据和算法是成功的关键，但对市场的深刻理解同样不可或缺。只有充分了解市场运作机制、交易规则、以及影响市场的各种因素，才能制定出有效的交易策略。例如，美股市场的交易时间、流动性特征、重大经济数据的发布、公司财报季的影响、以及政策变化等，都会对市场走势产生显著影响。对这些因素的敏锐把握，有助于交易者更准确地预测市场变化，提高策略的有效性和应对能力。

此外，了解不同资产类别（如股票、期权、期货等）和市场结构（如主要交易所、做市商机制等）的特征，也有助于量化交易者更好地调整策略，适应各种市场环境。

2. 量化交易的耐心和纪律

量化交易是一项需要长期投入的过程，成功并非一蹴而就，因此，耐心和纪律是量化交易者必须具备的品质。市场行情变化莫测，短期内可能会出现与预期不符的波动，但交易者应始终坚持已验证的交易策略，避免情绪化决策或频繁调整策略。保持对策略执行的一致性和稳定性，能够有效减少心理波动对交易的干扰，确保在市场中获得长期盈利。

同时，交易者应严格遵守预设的风险管理规则，如止损、仓位控制等，避免因市场波动而陷入过度交易或扩大亏损的陷阱。通过持续的经验积累、不断学习和完善交易策略，量化交易者可以在市场中逐步建立起对交易策略和自身能力的信心，最终实现长期稳定的交易收益。

2024年，中国化妆品市场正经历新一轮洗牌。

当“面临挑战”、“市场逆风”、“增长不及预期”成为许多美妆头部企业财报中的高频词汇，欧莱雅、雅诗兰黛、LVMH等全球美妆奢侈品集团巨头在华业绩也不免遭遇挫折，行业景气度偏弱，却依然有企业在这一年当中取得了难得的逆势增长。

作为国货美妆的代表，尽管面对行业整体承压，逸仙电商(YSG)交出了一份颇具含金量的转型答卷。

“降本增效+深耕研发”构筑护城河，双轮驱动成果显效

据国家统计局数据，2024年12月化妆品类零售额为345亿元，同比增长0.8%；2024年全年化妆品类零售额为4357亿元，同比下降1.1%。国际美妆大品牌在中国市场的业绩普遍面临增长瓶颈，其中，欧莱雅2024全年北亚市场销售额同比下降3.2%，中国市场首次出现负增长；雅诗兰黛2025年二季度净销售额下滑6%，亚太地区净销售额同比下降11%。

在此背景下，逸仙电商向市场交出了一份颇具含金量的业绩成绩单。

据美股投资网了解到，2024年四季度，逸仙电商实现营收11.5亿元，同比增7.1%，跑赢行业大盘4.9%的增长。公司2024全年实现营收达33.9亿元。

其中，2024年第四季度Non-GAAP净收入转正至1.07亿，Non-GAAP利润率达9.3%，创上市以来历史新高，盈利能力显著增强。

逆势突围的背后，是公司“降本增效+深耕研发”双轮驱动的成果。2024年四季度，逸仙电商总运营费用同比下降3.5%。其中，公司市场与销售费用率同比显著减少6.8%；管理费用占收比由14.8%降至8.7%。运营费用比持续优化，市场费用也因更具战略性的支出投入费率同比减少。

自逸仙电商上市5年以来，公司持续完善和深化“逸仙科技之路”的研发战略布局，而随着集团强力的研发费用支撑，研发成果不断落地，集团旗下各个品牌均实现了科研赋能的品牌力提升。

在研发方面，公司2024年第四季度研发投入2630万元，环比增加3.95%。2024年全年研发投入费用达1.09亿元，研发费用占比为3.23%，居行业第一梯队水平。

对于公司业绩表现，逸仙电商创始人、董事长兼CEO黄锦峰表示“尽管美妆市场持续面临挑战，公司业绩依然于2024年第四季度实现稳健发展。反映了公司在产品研发、品牌建设和成本优化等方面的战略举措取得阶段性成功。未来，公司将继续致力于战略转型计划，深化战略转型，全力推动业绩实现可持续增长。”

在行业整体承压的背景下，逸仙电商作为国货美妆集团的代表，在变局之年依然实现了逆势增长，在Non-GAAP层面实现了扭亏为盈，展现出强劲的韧性和增长潜力，另据公司2025年一季度业绩指引，公司预计总收入同比将实现约2%至12%增长。均说明公司战略转型的成效在逐步释放，造血能力大幅提升，高质量发展成效显著。

护肤业务占比突破 41%，第二增长曲线的势能稳健

2022年，逸仙电商首次对外披露其新五年战略转型计划，通过优化业务架构，控制运营费用等多方面举措，稳步推进“降脂增肌”，逸仙电商开启了其二次创业。

如今，随着公司新转型战略的不断深化，公司双引擎驱动的增长逻辑也逐渐显现。在业务层面，逸仙电商的护肤业务与彩妆业务合力逐步构建了具有发展活力的业务结构。

据美股投资网了解到，公司护肤业务至今已连续11个季度增长率超30%，形成公司贡献力稳定的第二增长曲线。2024全年，逸仙电商护肤业务占比达41.1%，年度营收贡献率再创新高。

其中，公司旗下护肤三大品牌稳步前行，明星单品实现渠道突破。2024年四季度，公司科兰黎品牌于天猫自营渠道、自播间、二梯队达播，实现全面同比增长，并于双11抢跑霸榜抖音高端护肤TOP 1；EVE LOM于天猫实现稳健增长，首次双11销量实现破亿；DR.WU达尔肤杏仁酸精华也爆卖60万+件，GMV蝉联电商渠道酸类精华TOP 1。

而在彩妆业务方面，公司旗下的完美日记引领行业“妆养一体”发展，发布了首个“妆养一体”研究报告，创新“妆养一体”系列产品，如“仿生膜”精华口红、“仿生膜”精华唇釉、“三萃”精华粉底液、四色“精萃”眼影、“千肽”精华素颜霜等，其中完美日记第二代仿生膜精华口红持续热销。

随着公司“妆养一体”的创新发展，于彩妆赛道实现技术破局，仅实现独家相分离锁色护唇技术的“仿生膜”口红，便累计销量突破471万支，双十一期间连登8大热门榜单TOP 1。2024年四季度，公司彩妆业务也实现了同比16.4%的增长。

结语

立足当前化妆品市场，科研热在2025年将持续加码，在这场贴面短打的竞技战中，逸仙电商已经收获了“先胜”局面。

从行业发展态势来看，2023年，我国美妆市场规模达5798亿元，而据弗若斯特沙利文预计，2028年将达到8763亿元，2023-2028年CAGR达8.6%。其中，护肤市场占比80%左右，护肤市场增速将快于彩妆市场，预计2023-2028年护肤/彩妆市场规模复合增速将分别达到8.7%/8.4%。

此外，弗若斯特沙利文认为，当前我国彩妆高端化进程加快，高端美妆市场增速也将高于大盘。2023年，我国高端美妆/高端彩妆市场规模分别为1942/471亿元，预计未来5年分别以9.9%/10.8%的复合增速增长。

在消费者决策日趋理性、需求愈发多元的市场背景下，美妆护肤赛道的竞争已从单纯的产品力和渠道力较量，演变为一场“技术+内容+运营”的全面战役。品牌不仅需要在技术研发上构筑创新壁垒，还必须精准洞察目标群体的内容偏好，并通过精细化运营实现圈层化的深度触达，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。

如今，逸仙电商已进一步完善了从前沿科技研究到先进制造、端到端的完整生态链，其战略转型样本为国货美妆高质量发展提供了路径参考。

伴随着战略转型的深入推进，逸仙电商在产品研发、品牌建设和成本优化等方面能力提升，公司营收结构持续优化，运营效率和盈利能力进一步提升，面对2028年预计突破8千亿的彩妆及护肤品市场，这一获得市场验证的战略定力，将有望助力其在行业分化中持续获取超额收益。

资讯来源：美股投资网 TradesMax.com 美股大数据 StockWe.com