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Brandon

 

美股周二的走势,再次印证了我们上周六《警惕!美股回调的风险逐渐增大!》的预警。

 

周二三大指数全线收跌,纳指领跌约0.8%,标普500也迎来连续第三个交易日的下行。眼下10年期美债收益率直逼4.69%的关键高位,全市场都在屏息等待周三盘后英伟达的财报。在这种暴风雨前的宁静下,避险情绪升温,大量短线资金选择落袋为安。


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英伟达财报重磅前瞻

 

明天周三盘后,英伟达财报将再次炸场。

 

市场盯着的是GPU出货量,但我们美股投资网盯的是另外五件事——因为从高盛、大摩、瑞银的最新交叉验证中,我们发现了四家投行都没明说、但正在重塑英伟达竞争壁垒与业绩弹性的真正变量。

 

文章的最后,我还会把我的财报思路完整亮出来。

 

作为美股投资网的深度干货,本期文章含金量极高,一定要看到最后,收获超乎想象!

 

华尔街核心财务预期

对即将公布的2027财年第一季度业绩,英伟达面对的已不是普通业绩考验,而是一场被买方情绪提前抬高后的预期压力测试。

 

官方指引中值:营收780亿美元(±2%),NonGAAP毛利率75%±50bps)。单看数字,这仍然是一份非常强劲的增长框架。

但问题在于,华尔街早已不按官方指引交易。过去几个季度连续beatandraise,已经把市场训练成条件反射:超预期本身不稀缺,稀缺的是超预期的幅度

 

先看几家大行的具体锚点:

  • 富国银行:Aaron RakersQ1营收/EPS看至约803亿/1.78美元,数据中心746亿,同比增速接近91%
  • 花旗:同样锚定800亿美元附近,同时把焦点放在下一代主力芯片B300的早期爬坡上,并预计Q2营收指引将环比增长11%890亿美元,高于市场平均870亿的预期。
  • 高盛:口径也基本把Q1收入门槛放在800亿美元附近,并提示其对英伟达20262027历年盈利预估分别高出市场共识14%34%

 

但以上这些,还不是最激进的。

 

大摩上周直接将英伟达目标价从260美元上调至285美元,继续列为半导体板块首选股。其核心假设是:Q1财报将重演典型的超预期+上调指引剧本——业绩超预期30亿美元,同时指引上调40亿美元。

 

更夸张的是收入预期差。大摩测算,CY25CY27期间,仅Blackwell + Rubin两个架构就能带来1.07万亿美元的数据中心收入。

 

而目前华尔街共识只有7850亿美元。这意味着什么?市场预期严重滞后于现实。随着英伟达确认订单能见度,未来几个季度华尔街将被迫大幅向大摩的预测靠拢。

 

瑞银的预期比上述所有机构还要高:Q1营收看至806亿美元,EPS 1.78美元,并直言卖方数字总是比现实慢一拍。瑞银同时将目标价从245美元提至275美元(基于19PE × CY27 EPS 14.35),维持买入评级。

 

汇丰银行(HSBC)在最新报告中给出了更为长远的视角。汇丰指出,新兴主题如新云需求、非超大规模企业的AI基础设施采用、AI服务器CPU、光学/网络机遇以及更广泛的市场规模扩张,可能成为未来估值倍数扩张的更关键驱动力。基于此,汇丰将目标价从295美元大幅上调至325美元,继续看好BlackwellRubin的持续增长动能,并认为2028财年的盈利仍有上行空间。

 

把这些跨机构的预期拼在一起,结论很清晰:

主导短线股价反应的,已经不是卖方模型里的官方共识,而是买方心里那条更高、更隐性的必须超额完成线

 

所以本季英伟达的关键,不是能不能超过公司指引,而是能不能跨过市场私下重新划出的三道红线:

  • Q1营收最好站上800亿美元,否则即使超过官方指引,也可能被解读为只是不够惊艳
  • 毛利率需要稳在75%以上,因为这直接决定B300Blackwell后续爬坡是否会带来成本压力和产品切换摩擦;
  • Q2营收指引需要明显高于870亿美元,最好向890亿美元靠拢,市场才会相信AI资本开支的需求斜率没有放缓。

 

一句话总结:市场已经不满足于超预期,它要的是超预期到让所有人闭嘴

市场真正忽视的五个核心变量

说完市场最关注的财务门槛,接下来才是这篇文章真正想讲的重点:那些没有被充分定价、却正在影响英伟达未来三年增长曲线的核心变量。

 

这五个变量,表面上看是不同业务线,实际上指向同一个趋势:英伟达正在从一家 GPU 的芯片公司,升级为 AI 数据中心的系统级基础设施供应商。

 

变量一:网络业务不再是配角

过去很多人看英伟达,只看 GPUH100H200B200GB200,核心问题就是芯片卖了多少、毛利率有多高、云厂商还抢不抢货。
但站在 2026 年看,英伟达最重要的变化,恰恰不是 GPU 本身,而是它正在从卖芯片变成卖整套 AI 基础设施
原因很简单:AI 集群越做越大,瓶颈就不再只是单颗 GPU 的算力,而是几万张、几十万张 GPU 之间能不能高效协同。GPU 再强,如果卡与卡之间的数据传输跟不上,训练效率、推理吞吐和能耗比都会被拖下来。所以,网络已经不是配件,而是 AI 数据中心的骨架。
英伟达现在卖的也不是普通交换机,而是一整套网络架构:GPUNVLinkInfiniBandSpectrum-X、网卡、交换机、光互联和整柜系统。云厂商要建超大规模 AI 集群,买的不是一块卡,而是一整套能直接扩展的 AI 工厂。
数据已经说明问题。
UBS 预计,英伟达第一财季数据中心收入约 747.8 亿美元,其中网络收入约 131.8 亿美元;到 2026 年全年,网络收入预计达到 611.5 亿美元,2027 年进一步升至 879.5 亿美元。
这个规模已经说明,网络业务不再是 GPU 的附属品,而是英伟达第二条增长曲线。
美股投资网分析认为,这件事的真正意义在于:英伟达把竞争从单颗芯片性能拉高到了系统级交付能力
AMD 可以追 GPU,云厂商也可以做 ASIC,但当客户真正要建十万卡级别的 AI 集群时,问题就不只是芯片够不够快,而是网络、互联、功耗、散热、软件调度和整柜交付能不能一起跑起来。
这才是英伟达最难被复制的地方。

 

变量二:英伟达把 CPU 纳入 AI 工厂版图

过去两年,AI 投资几乎都围绕 GPU 展开。因为训练大模型最缺的是并行算力,GPU 是核心。但接下来,随着 AI 从聊天机器人走向 Agentic AI,情况会发生变化。

Agentic AI 不只是回答问题,而是能自己拆任务、调用工具、执行流程。比如它不是简单回答帮我分析一家公司,而是会自己找资料、读文件、做表格、写结论、再检查逻辑。这个过程会产生更多步骤,也会消耗更多 token

这时候,数据中心需要的不只是 GPU 算力,还需要更强的 CPU 来做调度。

可以简单理解:GPU 负责干重活CPU 负责安排谁先干、怎么干、数据怎么流转 AI Agent 越复杂,后台流程越长,CPU 的重要性就越高。

这也是为什么高盛在英伟达财报前瞻里特别提到,投资人要关注 Agentic AI 对服务器 CPU 需求的拉动。部分机构认为,未来 AI 数据中心里,CPU 配置会明显提高,不再是过去那种几乎只看 GPU 的结构。

这本是 Intel AMD 最熟悉的战场。但英伟达不想只当 GPU 供应商。

瑞银和高盛都提到,英伟达的 Vera CPU-only racks 预计在 2026 年下半年开始出货。英伟达正在把 CPU 也放进自己的 AI 数据中心方案里,而不是把这部分市场完全留给传统 CPU 厂商。

英伟达切入 CPU 的真正意义,不是去和 IntelAMD 比单颗性能,而是用“CPU+GPU+网络的组合,让客户省掉自己拼凑的麻烦。

对云厂商来说,建 AI 集群最头疼的不是买某一颗芯片,而是让 CPUGPU、网络、散热、软件全部稳定配合。英伟达的 Vera CPU 可能不是跑分最高的,但它一定是最懂旁边那张 GPU CPU

Arm 也值得一起看。Agentic AI 推高 CPU 需求后,Arm 架构的能效优势会更明显。软银和 Arm 的机会在于 CPU 价值重估;英伟达的机会在于,把 Arm 架构 CPU 放进自己的 GPU 生态里,形成更完整的方案。

对投资者来说,这个变量很直接:AI 不只等于 GPU。下一阶段,CPU、网络、推理架构都会变得更重要。

瑞银已经把英伟达 2027 年收入预期上调到约 6065 亿美元,其中就包括了 Vera CPU 等新增机会。市场如果只盯着 GPU 出货量,就会低估这条线的弹性。

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变量三:供应链短期是风险

每次英伟达财报前,总有人拿供应链说事:HBM 缺货、CoWoS 封装不够、液冷出问题、机架又要推迟……

 

这些担心不是没道理。瑞银在报告里也承认,Rubin 机架因为液冷调试,量产可能要推迟到 9 月或 10 月。

但这只讲了一半的故事。

 

很多人只看供应链的风险,却忘了问另一个问题:为什么同样缺货,别人缺得起,英伟达缺不起?

 

答案藏在三组数字里。

 

第一组:950 亿美元 + 210 亿美元。

 

这是大摩报告披露的数据。英伟达目前手握 950 亿美元的采购承诺,外加 210 亿美元的库存。什么叫采购承诺?就是提前锁定了未来 18 个月的晶圆、HBM、封装基板等关键产能,价格也基本谈好了。

 

这意味着什么?当竞争对手因为内存涨价被迫上调成本、压缩毛利率时,英伟达可以稳在原地。它不是不怕通胀,而是早在通胀到来之前,就把避风港买好了。

 

第二组:72.7%

 

这是大摩对英伟达 FY28 毛利率的预期,比之前的 75% 以上有所下调。原因是 Rubin 新平台爬坡,初期成本确实会高一些。市场容易抓住这个数字,说你看,毛利率守不住了

 

但换个角度想:在零部件全面涨价的 2026 年,还能把毛利率维持在 73% 附近,除了英伟达,还有几家芯片公司能做到?

 

第三组:延迟丢订单。

 

UBS 提到 Rubin 机架推迟一两个月,但同时也说:Blackwell 需求仍然极强,ODM 可以把 Blackwell 生产延长到年底,填补空档。

 

这句话很关键。它说明英伟达现在的问题不是没人买,而是交得不够快。只要需求端没有断,所谓延迟,只是把收入确认往后挪了一个季度,而不是把订单送给别人。

 

把这些数字串起来,结论就清晰了:

供应链对英伟达是双刃剑。短期看,它确实会压住出货节奏,让每个季度的数字不能无限超预期。但长期看,它把行业的竞争门槛抬到了天花板。

 

 

变量四:海外订单不是红利

这部分一定要讲清楚:它不是已经落袋的红利,而是被政策和采购意愿同时压住的潜在弹性。不是利好,也不是利空,是还没翻开的牌。

 

中东的逻辑与CN不太一样。

 

沙特和阿联酋不属于第三级全面禁运国家,门槛本身就比CN低一层。拜登Z府时期,中东国家每年大约只能采购约1700AI芯片,限制极严。

 

特朗普上台后调整了政策基调,中东的准入权限有所放宽。沙特和阿联酋可以通过"验证最终用户"认证,突破原先的国家配额,进行大规模部署。美国政策的目标很明确:用芯片准入权,把中东的石油美元拉进美国AI基建体系。

 

但放宽不等于放行。出口沙特和阿联酋的先进AI芯片同样受BIS审批约束,需要逐案审核终端用户、最终用途和合规保障。这决定了中东订单短期内仍然会有审批流程的拖累。

 

从中长期看,如果沙特和阿联酋的大型AI项目落地加速,或者相关VEU认证批量通过,英伟达可能迎来一批延后订单的释放。中东不是即时红利,但它在变量清单里的排序,比中.国更靠前。

 

变量五:巨额回购,正在成为估值支撑

前面几个变量,讲的是英伟达怎么继续赚钱。最后一个变量,讲的是它赚到钱之后,怎么影响股东回报。

 

瑞银预计,英伟达今年自由现金流约 1900 亿美元,明年约 3200 亿美元。这不是简单的账面利润,而是公司扣掉必要资本开支后,真正可以自由支配的现金。

 

更关键的是,瑞银认为英伟达未来 12 个月可能推出接近 1500 亿美元的新回购计划,季度回购规模可能提升到约 350 亿美元,同时市场也在关注公司是否会提高股息。

 

这件事的意义不在于回购一定托住股价。回购不是股价的绝对底,市场大跌时照样会跌。它真正说明的是:英伟达已经不只是高增长 AI 芯片股,它正在变成一只同时具备高增长、高自由现金流和高资本回报能力的核心资产。

 

对投资者来说,回购会带来一个直接影响:流通股本减少后,在净利润不变的情况下,每股收益会被动增厚。也就是说,未来看英伟达估值,不能只看静态 PE,还要看 EPS 增长、自由现金流和回购减少股本后的增厚效果。

 

竞争对手与金主们

微软、谷歌、亚马逊、Meta,这四家2026年的AI资本开支加起来,已经飙到了6500亿到7250亿美元——这是什么概念?相当于它们正在用接近一个国家级的举债体量,在全球债券市场上跟美国财政部抢钱。

谷歌光今年一季度就发了311亿美元的高息债券,亚马逊长期负债从656亿暴增到1191亿,单季融资现金流超过527亿美元。债券交易员们私下开玩笑说,这些云巨头现在借钱的样子,活像个主权评级借款人

这背后传递的信号非常明确:它们的AI基建投入,已经不是一个可选项,而是一个必须项。哪怕借钱也要修、哪怕抬高国债利率也要修。这股债务驱动的资金洪流,就是英伟达短期业绩不会断崖式下跌的终极担保——需求端根本不可能熄火。

 

但问题是,钱虽然多,却不一定会全部流进英伟达的口袋。

 

AMD正在证明一件事:作为第二供应商,它在英伟达的阴影里找到了自己的生存空间。

 

今年一季度AMD交出了一份相当有威慑力的财报,关键不在GPU卖了多少,而在它的EPYC服务器CPU——也就是大厂建AI集群时用来做头节点管理的配套芯片——份额正在加速上攻。

 

AMD已经把到2030年的服务器CPU年复合增长指引从18%直接翻倍上调到了35%以上。这意味着,随着AI推理工作量爆发,大厂们在抢GPU的同时,也在疯狂补仓配套的CPU。英伟达虽然在算力卡上无敌,但在CPU这块,它还得看AMD的脸色。

 

更直接的压力来自Cerebras。这家公司的WSE-3芯片把4万亿晶体管堆在一块晶圆上,自带44GB片上SRAM,完全绕开了让英伟达头疼的HBM内存供应链瓶颈。

 

OpenAI今年1月跟它签了100亿美元算力合同,4月又加码到200亿美元。为了锁定产能,OpenAI甚至接受了Cerebras提供的10亿美元贷款加股权认股权证这种复杂的金融安排。AWS也在今年3月首次在核心机房部署了Cerebras系统。

 

把这些拼在一起,你会看到一个清晰的图景:微软、谷歌、亚马逊这些超级买家,虽然一边在借钱疯狂砸向AI基建,但另一边也在搭建一个去英伟达化的对冲组合——AMDCPUGPUCerebras的晶圆级系统、再加上各自自研的ASIC芯片,形成一个多点备份的采购矩阵。它们不是要彻底放弃英伟达,而是不想被英伟达一家锁死。

 

所以英伟达的处境其实是这样的:

需求端被云巨头的债务型资本开支焊死了一个大底,短期内不可能崩;但竞争端,AMD在吃配套CPU的红利,Cerebras在吃无HBM瓶颈的推理专用红利,再加上各大厂自研ASIC的分流,英伟达的份额天花板正在被一点点压低。这才是当下AI芯片战争最真实的博弈状态。

 

别把好公司当成好交易

对于英伟达即将于520日发布的财报,美股投资网在短期战术层面持谨慎态度——更准确地说,短线偏空或震荡。

 

需要先澄清一点:这并非因为我们看空英伟达的基本面。英伟达仍然是AI产业链中最核心的公司之一,长期逻辑并未动摇,我们也会坚定持有。

 

但问题在于,好公司不等于好交易。

 

尤其在财报前夕,市场预期已被推至高位,期权价格昂贵,短线交易的赔率并不舒适。我们短期谨慎,主要基于以下四个原因。

 

预期已经过高。 

市场当前关心的,已经不是英伟达能否超越官方指引,而是能否超越那个被机构暗中抬高的隐形门槛。它需要证明的不是自己很好,而是比所有人想象的还要好。这个门槛在短期内并不容易跨越。

 

历史交易规律指向非对称的下行风险。 

过去五次财报,英伟达每次营收与利润均超预期,但其中有四次股价反而下跌。这并非基本面恶化,而是财报前投机性多头仓位过度拥挤。当数字落地后,无论是否超预期,获利了结都成为最自然的选择。

 

期权市场正处于高溢价陷阱。 

当前隐含波动率已升至61%,市场定价的财报后双向跳空幅度约为8%10%。此时买入看涨或看跌期权,权利金成本极高。即便方向判断正确,若实际涨幅未大幅超出预期,财报后的波动率崩塌(IV Crush)也会迅速吞噬合约的时间价值。

 

直接买入跨式或宽跨式策略,赔率并不有利。相对更安全的结构是卖出宽跨式组合或采用垂直价差——赚取的是高波动环境下的时间价值衰减,而非押注单边方向。

 

供应链的硬性约束压制了无限超预期的可能性。 

英伟达当前面临的并非需求不足,而是产能受限。CoWoS-L先进封装的良率爬坡(尤其是多芯片拼接时的热翘曲问题),以及HBM内存2026年产能已被云巨头提前锁定,均是短期内无法通过资金解决的物理瓶颈。

 

这意味着,即便需求持续旺盛,英伟达在未来几个季度也很难给出颠覆性超预期的出货指引。

 

从技术面看,股价上方240美元附近是历史高点连线形成的强阻力带,突破需要极高的成交配合;下方193195美元区域为密集成交区,叠加200日指数移动平均线已攀升至184.73美元,构成了较为坚实的支撑带。财报后的跳空幅度大概率落在8%10%之间,但方向存在高度不确定性。

 

那么长线投资者该如何应对?反而简单。

 

如果财报后市场因行政审批延迟封装良率短期波动等暂时性问题产生非理性抛售,那恰恰是逢低加仓的战略窗口。

 

因为决定英伟达长期价值的关键变量——全链路光电网络垄断、LPX异构推理架构的防御壁垒、以及被行政冻结的中国与中东订单池——均未发生任何实质性动摇。市场只是在为短期的噪音买单。

 

好了,以上就是我们对英伟达这份财报的完整推演。你的交易思路是什么?欢迎在评论区留言,一起碰撞一下——看看是不是英雄所见略同。

 

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风险不是突然出现的,只是大多数人只有在下跌那一刻,才愿意承认它存在。

 

上周六我们发文《警惕!美股回调的风险逐渐增大!》,从五层压力维度系统分析了美股面临的回调风险。

 

文章明确指出,即便AI产业逻辑没有改变,股价也未必还能持续上涨,因为资金成本已经发生了变化,并特别指出高估值成长股、半导体及高Beta AI板块将率先承压。

 

今日周一(518日),市场如期回调:美股三大指数盘中集体跳水,科技股、AI光电板块及存储芯片板块遭遇大面积抛售。

AI光电板块方面,LumentumLITE)大跌9.34%;康宁(GLW)大跌8.11%。存储芯片板块,闪迪(SNDK)跌8%Nebius GroupNBIS)盘中跌超11%,受内部人士减持消息拖累,盘中低点触及190.08美元。

不过,市场上不缺逆势上涨股,比如我们上周四在VIP社群中明确提示以88美元建仓的SaaS软件股NOW

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文章也公开分享给大家我们入了 NOW

 

【突发】SpaceX将于612日上市,美股代号 SPCX

 

今日逆势大涨超10%,验证了我们美股投资网在波动市中结构性选股逻辑的价值。

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88104VIP社群获利 18%

 

而高盛近期发文,也恰好从资金面和情绪面验证了我们此前的判断:

 

资金流向:对冲基金与资管本周同步净卖出,宏观产品做空力度创近两个月新高。

 

科技股虽是近期涨幅最猛的板块,却成为本周唯一被去杠杆(的方向——说明聪明钱已在AI和半导体暴涨后开始落袋为安。

 

与此同时,资金出现大反转:非消费周期股迎来17周来首次净买入,金融板块创下今年最大净买入量(因敞口已跌至5年低位)。

 

期权信号:市场呈现极度罕见的现货涨+波动率涨组合,QQQ现货与波动率的3周滚动相关性创下过去5年最高。

 

偏度跌至20247月以来最低,意味着前期被看涨期权买盘主导的情绪已出现拐点。上周四和周五,客户开始疯狂对冲并锁定多头利润,部分资金提前买入看跌期权价差,押注本周英伟达财报成为典型的“Sell the news”事件。

 

宏观策略:高盛经济学家已将降息预期推迟至202612月和20273月,粘性通胀+高油价+降息延后,使得“Higher for longer”(利率长期维持高位)再次成为美股最大拦路虎。

 

无脑买科技股的时代暂停,高盛给出的核心对冲策略是:做空无盈利/非长期趋势的科技股,同时配对做多前期滞涨的超大规模云厂商。

 

从我们的前瞻预警,到VIP社群逆势捕捉NOW的大涨,再到高盛数据对资金流向的交叉验证——这一轮美股的分化与回调,脉络已经再清晰不过。

 

最近加我们的人实在太多,请务必注明来意 + VIP”,这样我们能优先处理

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现在该减仓,还是清仓?

 

如果你手里的股已经获利很高,比如已经赚了 80% 甚至 120%,当然可以考虑锁定一部分利润。但这里有一个很多投资者容易忽略的问题:税务成本。

 

对于美国税务居民来说,如果此时卖出,通常会按短期资本利得计税;而持有超过一年后再卖出,才可能适用长期资本利得税率。两者税率差距可能不小,具体差多少取决于个人收入水平与税务身份,不是每个人都一样。

 

以下是我们美股投资网近期部分已持有至翻倍的案例

 

所以,卖出前要先算一笔账:现在卖出,确实能提前锁定利润,但因为持股少于1年,你也同时触发了短期的税务成本,比长期持股多付10%的税。除非你判断这只股后面可能出现足够大的回调,大于10%,且回调幅度能够覆盖这部分税务差异和交易成本,否则仅仅因为担心短期波动就卖掉,未必划算。

 

还有一点很多人容易忽略:不是说你今天卖了、明天再买回来,就能把这段持有时间接上。卖出的那一刻,这笔盈利就已经实现了,该按短期还是长期计税,由你卖出时的持有时间决定。重新买回来,是一笔全新的持仓,持有时间也会从零开始计算。

 

不想卖,又怕利润回吐怎么办?

 

如果不想卖,又担心账面利润缩水,那可以考虑 Covered call(备兑看涨期权)。

 

但是前提是你至少持有 100 股正股,因为一张 call option 对应 100 股正股。卖出 covered call,本质上是你在持有股.票的同时,卖出一份未来以某个价格把股交出去的权利,并从中收取一笔权利金。

 

covered call 的目的通常不是赌暴富,而是给持仓增加一层现金流。尤其当你认为股价短期可能震荡、上涨空间有限,但又不想直接卖掉正股时,它可以帮助你赚取一些额外收入,缓冲一部分回撤。

 

卖哪种 covered call 更合适?

 

covered call 也有技巧,关键在于选择什么行权价:

  • 卖价内 callin the money call):权利金更高,但股.票被行权卖出的概率也更大,更接近变相减仓
  • 卖价外 callout of the money call):权利金相对低一些,但给股.票保留了更多上涨空间,更像是在持仓基础上做收入增强

 

对于大多数还想继续持有正股的投资者来说,更常见的做法是卖 out of the money covered call:行权价设在当前股价上方。如果股.票没涨到那个价格,期权大概率归零,权利金就留下;如果股价涨破行权价,你可能被迫在那个价格卖出股.票,也就等于提前设定了一个愿意获利了结的位置。

 

三个问题,帮你做决定

 

所以,真正成熟的处理方式,不是一句清仓死拿,而是先问自己三个问题:

  • 这只股还剩多少上涨空间?
  • 如果回调,我能接受多大幅度?
  • 如果现在卖出,税务成本和重新买回的机会成本是否值得?

 

如果你的答案是上涨逻辑还在,但短期涨太快,怕利润回吐,那么 covered call 可以作为一种折中工具。

 

如果你的答案是基本面变了,趋势坏了,或者仓位已经大到影响睡眠,那么减仓本身就有意义,不一定要为了税而硬扛。

 

税很重要,但风险控制永远不能只围着税转。当然,具体怎么卖、卖哪个行权价,可以结合你的持仓成本和对回调幅度的判断来定。

 

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https://StockWe.com/vip

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/ 每天处理千万级股票数据:捕捉期权大单,实时主力资金流向、机构持仓变化、川普突发新闻,精准K线信号第一时间发到您手机APP

 

 

Salesforce 和 ServiceNow 都属于客户粘性极强的企业软件平台,因为它们一旦进入企业核心流程之后,替换成本会非常高。但两者绑定企业的方式并不一样。Salesforce 更像企业的收入系统,核心是 CRM、销售、客户关系、客服和营销自动化,它控制的是企业怎么赚钱。而 ServiceNow 更像企业的运营系统,核心是 IT、Security、审批、内部自动化、workflow orchestration 和 AI agent 调度,它控制的是企业怎么运转。

Salesforce 的护城河来自于客户数据和销售流程。很多大型企业内部,大量系统都和 Salesforce 深度连接,包括 ERP、邮件、客服中心、数据分析和 AI 模型,所以迁移会非常痛苦。也正因为如此,Salesforce 的 retention 一直很高。但现在市场开始担心一个问题,就是 AI 会不会减少 Salesforce 的 seat 需求。因为 Salesforce 很多收入,本质上来自每个销售、客服或者运营员工的 seat 收费,而 AI agent 的目标之一,恰恰是减少需要多少人类去做这些工作。

例如未来可能出现,原本十个客服,变成三个 AI agent 加两个真人员工;原本二十个 SDR,变成几个 AI sales agent 自动完成大部分工作。这意味着 Salesforce 传统的按员工数量收费模式,未来可能受到压力。所以市场现在一直在讨论,AI 到底是在增强 SaaS 公司,还是会压缩 SaaS 的 seat 数量。

Salesforce 自己当然也意识到了这个问题,所以现在正在推动 Agentforce 和 AI 战略,试图从传统 seat pricing,转向 AI usage pricing。也就是说,未来收费可能不是按员工人数,而是按 AI workflow、AI interaction、AI agent 数量或者调用次数收费。它想做的,其实是把自己从一个 CRM 软件平台,升级成 AI workforce platform,也就是 AI 劳动力平台。

但这里有一个关键区别。CRM 的 workflow 相对固定,比如 lead tracking、customer support、sales pipeline,这些事情本来就很适合 AI 自动化,所以 AI 确实有可能减少人类 seat。相比之下,ServiceNow 的核心不是员工使用软件,而是企业 workflow 本身运行在平台上。AI 时代反而会带来更多 workflow、更多自动化、更多 orchestration,所以很多投资人认为 NOW 在 AI 时代的商业模式更自然,也更容易从 seat pricing 转向 workflow pricing。

不过 Salesforce 也有非常强的优势,因为它掌握着企业最重要的数据之一,也就是 CRM 数据。包括客户历史、销售行为、邮件、support interaction 和 pipeline。这些数据天然适合 AI。所以 Salesforce 现在的核心赌注是,即使未来人类员工减少,但 AI agent 仍然需要运行在 Salesforce 的数据层和 workflow 层上。换句话说,它希望未来的 AI 销售员、AI 客服和 AI 营销系统,仍然以 Salesforce 作为底层平台。

美股投资网分析认为,现在市场其实分成两派。看空的人认为,AI 会减少 sales rep 和 support agent 数量,从而压缩 Salesforce 的 seat growth。看多的人则认为,AI 会创造大量新的 usage,例如 AI sales agents、autonomous support 和 AI commerce,最后虽然员工人数下降,但 AI interaction 数量会暴增,收入模式只是从人类 seat 转向 AI usage,而不是崩塌。

真正决定 Salesforce 长期估值的关键,其实不是 AI 会不会减少 seat,而是 Salesforce 能不能成功转型成 AI agents 的运行平台。如果未来企业的 AI workforce 大量运行在 Salesforce 上,它仍然可能保持很强的增长和护城河。如果做不到,市场就会把它视为一个成熟、增长放缓的传统 CRM 公司,而这两种定位的估值差距会非常大。

 

 

据韩国金融投资协会数据,5月初,韩国股市融资余额飙升至创纪录的36.3万亿韩元,较去年12月底增长了32%,相比1月份的27.4万亿韩元激增超8.9万亿韩元。多家券商在4月底紧急暂停新增信用贷款业务。

高盛数据显示,过去五年间,韩国的股票交易账户总量翻倍。截至今年226日,韩国活跃股票交易账户数量已突破1.02亿。韩国总人口约为5160万,这意味着平均每人拥有约两个股票账户。约三分之一的人口直接参与股票交易,这一比例是疫情前(7%)的近5倍。据Toss Securities汇编的数据,今年第一季度,韩国18岁以下未成年人的新开户数量较去年同期激增近10倍。

根据美股大数据 StockWe.com ,在1997年亚洲金融危机、2002年信用卡泡沫,甚至包括2008年全球金融危机之后,韩国散户都是第一批开始加杠杆抄底股市的群体。这种看似梭哈式的投机行为,被他们看作是跳出阶层固化的手段之一。

一位28岁的韩国上班族算过一笔账:自己月薪400万韩元,首尔公寓价格却超过20亿韩元。即使不吃不喝,也要40多年才能买房。以目前的收入,储蓄永远买不起房。投资是唯一的选择。

 

 

先说关键数据,本周出炉的美国批发通胀数据创2022年以来最差表现,将市场对美联储政策路径的预期彻底逆转。

根据CME Group基于联邦基金期货的数据,市场目前预计美联储年内加息的概率约为50%一年期、一年后美国通胀互换——衡量一年后未来12个月通胀预期的衍生品——周五升至20252月以来最高水平。

美国30年期国债收益率本周收报5.12%,创20077月以来最高收盘水平,单周涨幅接近20个基点;

美股投资网团队周末研究后认为,接下来会对美股对美股会形成五层压力:

一:估值体系被重新定价(最致命)

美股尤其科技股,本质是“未来现金流”的折现游戏。利率越高:未来利润折现后的价值越低。所以为什么:NVDAAMDAVGOARMPLTR 以及大量SaaS、高PS AI概念股,对长端利率极其敏感。

此前市场能够接受“50PE没问题,因为未来增长足够快这样的逻辑,但如果30年美债已经能够提供5.1%的无风险收益,资金就会开始重新思考:为什么还要承担AI泡沫的风险?于是,高估值成长股首先面临的,就是PE压缩。这也是为什么最近很多AI公司即便业绩很好,股价却不再明显上涨,因为市场已经开始从看增长,逐渐切换到看估值还能不能撑得住

二:美元流动性也开始被抽走

美国国债收益率暴涨,会吸引全球资本重新回流美元资产,因为5%的美国国债,已经开始变成高收益 + 无风险 + 美元资产的组合。这会直接抽走新兴市场、高风险资产、小盘股、加密货币以及高Beta AI板块的资金。历史上,每次长债收益率快速飙升,市场往往都会进入Risk-Off阶段,也就是风险资产去杠杆周期。最明显的特征通常是:小盘股先跌、半导体先跌、软件股先跌、高杠杆公司先跌,最后才轮到指数层面承压。

三:企业融资成本正在开始恶化

而这一点市场目前可能还没有完全Price In30年期利率站上5%,意味着企业发债成本显著提升。尤其是商业地产、高负债企业、中小银行、公用事业、REITs,以及高资本开支的AI基础设施公司,压力都会非常大。

事实上,AI行业本身就是一个极度烧钱的行业。数据中心、GPU采购、电力、网络、液冷以及基础设施建设,都需要巨额资本投入。很多AI概念股真正的自由现金流其实并不强。当融资成本持续上升,市场就会重新审视一个核心问题:AI增长到底能不能真正转化为利润?这也是近期市场风格开始从只看AI故事,转向AI盈利兑现的原因。

四:原油突破100美元最危险

这是目前最被低估的风险。如果油价重新突破100美元并持续维持高位,就意味着第二轮通胀可能重新回归。市场最害怕的从来都不是单纯的经济衰退,而是滞胀”——也就是通胀重新抬头、利率维持高位、经济却开始放缓。这会形成“Higher for Longer 2.0”

对于科技股而言,这将形成典型的双杀:一边是高利率压制估值,另一边是经济放缓压制盈利。这也是2000年之后多轮科技泡沫破裂的重要背景之一。

五:AI主线开始第一次遭遇宏观压制

20232025年的这轮AI行情,本质上是盈利增长压过宏观利率。但如果未来美国10年期国债收益率继续冲向5%30年期进一步冲向5.3%-5.5%,市场很可能会进入一个宏观大于AI”的阶段。

这意味着,即便AI产业逻辑没有改变,股价也未必还能持续上涨,因为资金成本已经发生了变化。这其实是所有超级牛市中期都会经历的阶段。无论是互联网泡沫、2021年的SaaS泡沫,还是新能源泡沫,都曾经历过产业逻辑没错,但利率杀估值的过程。

接下来市场最关键的观察点包括:美国10年期国债收益率是否站稳5%30年期是否进一步冲向5.5%,原油能否持续站稳100美元之上,核心通胀是否重新反弹,以及美联储是否重新开始讨论加息。

如果这些条件持续强化,美股可能会从过去的“AI慢牛,逐渐进入高波动震荡牛阶段。短期,也就是下周可能会出现一波小的回调,虽然指数未必会大崩,但高估值成长股的波动会明显加剧,AI板块内部会开始大分化,真正具备盈利能力和现金流的公司会胜出,而纯概念驱动的AI股票则可能逐渐被市场出清。

因此,未来市场真正可能走强的方向,反而可能是那些现金流强劲的AI公司,以及电力基础设施、能源、防御型价值股、短久期资产和高股息现金流资产,而不再只是那些只讲故事AI概念股。

 

 

先说一个数字,我觉得很多人没有认真看过它:韩国SK 海力士今年一季度的营业利润率,71.8%。英伟达大约 65%,台积电大约 58%。一家内存公司,利润率超过了全球最贵的芯片设计公司和最先进的晶圆厂。

这不正常。

正常的内存公司,利润率应该在 20%-30%,为什么 SK 海力士能做到 71.8%?答案只有一个——它卖的东西,客户没有别的地方买。

这个东西,就是 HBM 高带宽内存。

根据美股投资网调研,英伟达每一块 GPU 旁边,都要贴着几颗 HBM 才能跑起来。没有 HBMGPU 就是一堆精密的硅,没有办法处理 AI 需求的数据传输量。

全球能造 HBM 的公司,只有三家:SK 海力士、三星、美光。这三家合计占据全球 HBM 市场约 99%。其他任何公司,今天进场,最快也要五到七年才能造出合格的产品。

这不是技术门槛,这是物理门槛——HBM 的制造涉及极复杂的 3D 堆叠封装工艺,不是靠钱砸就能追上的。

对比一下 GPU 那边。GPU 的护城河是什么?CUDA 软件生态,NVLink 互联,十几年积累的库和编译器。这些是真实的护城河,英伟达 75% 的市占率建立在这上面。

但有一件事值得认真想:GPU,本质上是一场设计游戏。

你写出芯片架构,交给台积电生产,台积电的 N3N2 工艺对所有客户开放。所以 AMD 可以做,谷歌 TPU 可以做,亚马逊 Trainium 可以做,ARM 刚刚下场也在做,OpenAI 据说也在自研。

所有这些公司,都在用同一座台积电工厂的产线。

GPU 的壁垒是软件,软件会随时间衰减——推理负载在向开放标准迁移,PyTorch 抽象层日趋成熟,定制 ASIC 在特定模型上的效率正在追上来。这些都在发生。

HBM 不一样,没有人能绕过那三家公司。不是因为他们的软件生态更好,是因为那个工艺,别人在物理上还没追上来。

这个月我写 Micron 那篇的时候,提到了一个数字:2026 年全年 HBM 产能完全售罄,订单排到 2027 年。这不是供需失衡,这是物理产能的硬上限。

想要更多 HBM?等着排队。想要更多 GPU 设计公司?下个月又会多一家。

两件事放在一起,说明了什么?

英伟达今天是 AI 时代最重要的公司,这一点没有疑问。但如果你问我,这场供应链里谁的位置最难被撼动?不是英伟达,不是台积电,是那三家造 HBM 的公司。

它们站在一个别人今天进不来、明天也进不来的地方。安静,不出名,但所有人都绕不过它们。

最终结论:

我们美股投资网以为 AI 时代最值钱的资产是算力。现在我觉得,最值钱的资产是那个让算力跑起来的东西——而那个东西,全世界只有三家公司能造。

淘金热里,最稳的生意是卖铲子的。如果铲子只有一种材料,而那种材料只有三家矿场,那三家矿场,才是真正的赢家。

 

 

根据最新披露的 13F 机构持仓报告,全球最大桥水基金(Bridgewater Associates)在今年一季度的调仓动作非常剧烈,展现出了极强的去弱留强、底层为王的投资逻辑。

 

这并非简单的买卖,而是桥水对当前 AI 浪潮核心受益逻辑的一次全面重估。以下是对这份 13F 报告所反映出战略意图的详细完善与深度拆解:

 

一、核心战略:全面押注“AI 基础设施与硬件底层

桥水一季度的买入动作,清晰地指明了资金的流向——抛弃应用层,拥抱算力与底层硬件。

 

新进代工之王台积电 ( TSM):新进建仓台积电是极具信号意义的动作。无论英伟达 NVDAAMD 还是其他定制 AI 芯片(ASIC)打得多激烈,最终的订单大多都要流向台积电的先进制程产线。桥水买入台积电,是在买入整个 AI 芯片战局的终极收割者

 

增持算力周边硬件(美光 MU 、博通 AVGO 、迈威尔科技 MRVL ):除了核心 GPUAI 数据中心的建设同样离不开高带宽内存(HBM)和高速网络传输。美光(存储)、博通和迈威尔科技(网络互连芯片及定制硅片)的增持,说明桥水正在构建完整的“AI 算力硬件生态组合,吃尽基础设施红利。

 

美股投资网获悉,桥水重仓云巨头(亚马逊、谷歌A):亚马逊被大幅增持并作为重仓股,结合谷歌A的重仓地位,表明桥水坚定看好云服务商(Hyperscalers)。在当前阶段,这些拥有庞大数据中心、能够直接向 B 端出售算力和大模型 API 的巨头,是 AI 变现最确定的一环。

 

二、风险规避:果断清仓传统 SaaS 与企业级软件

这是本次报告中最引人瞩目的反向操作。桥水对曾被视为长坡厚雪 SaaS(软件即服务)赛道展现出了极其冷酷的态度。

 

清仓 SalesforceWorkdayServiceNOW:这三家分别是 CRM(客户关系管理)、HR/财务系统和 IT 服务管理的绝对龙头,但桥水选择了一股不留。背后的逻辑很现实:生成式 AI 正在极大降低企业软件的开发门槛。传统的 SaaS 依赖按人头/席位收费的模式,而 AI 代理(AI Agents)可能会大幅减少企业对软件席位的需求,这动摇了传统 SaaS 的估值根基。

 

减持 Adobe:尽管 Adobe 也在积极拥抱 AI(如 Firefly),但在 SoraMidjourney 等外部生成式 AI 工具的疯狂迭代下,其长期护城河面临巨大挑战。桥水选择落袋为安或规避不确定性。

 

三、绝对底仓:强者恒强的“AI 霸主

重仓英伟达 (Nvidia):无需多言,作为 AI 算力的绝对垄断者,只要大模型仍在疯狂算力,英伟达的业绩支撑力就极强,依旧是桥水投资组合的定海神针。

 

英伟达也公布13F投资仓位

 

 

关键的一笔新进建仓:Generate Biomedicines (GENB)

 

 

这笔 833,325 股、市值约 1,042 万美元的持仓,虽然在英伟达超 130 亿美元的证券总盘子中占比不到 0.1%,但它的战略意义非常深远。加上这块拼图后,英伟达的 13F 投资逻辑才算真正完整,并推翻了我之前的一个推论。

 

以下是对这笔 GENB 持仓的深度补充分析,以及它如何修正了我们对英伟达投资版图的认知:

 

一、全面清仓赛道换仓AI 制药逻辑的重塑

此前美股投资网提到,英伟达清仓了 Recursion Pharmaceuticals (RXRX),并据此推论老黄正在全面退出 AI 制药的应用层投资。但 GENB 的加入直接修正了这一结论——这并非全面退出,而是一次精准的去弱留强、技术升级的赛道大换仓。

 

抛弃旧叙事 (RXRX)Recursion 主要是利用自动化高通量显微镜和计算机视觉来进行表型药物发现。这项技术虽然曾经是前沿,但在生成式大模型(Generative AI)真正爆发的今天,其天花板和颠覆性开始受到质疑。英伟达选择果断离场。

 

押注生成式新贵 (GENB)Generate Biomedicines 代表了完全不同的维度——生成式生物学 (Generative Biology)GENB 的平台更像是蛋白质界的 ChatGPT”,它能够根据医学指令,直接从底层生成并设计出自然界不存在的全新蛋白质大分子。作为 GENB 近期 IPO 的核心财团支持者(与诺华、三星等共同入局),英伟达买入这 83 万股,是真正将筹码压在了生成式 AI 重塑万物的核心逻辑上。

 

二、 1,042 万美元背后的战略协同:算力与生态的深度绑定

英伟达投资 GENB,显然不是单纯为了这 1000 万美元的短期二级市场财务回报,而是有着极强的业务护城河目的:

 

BioNeMo 平台的顶级样板间:英伟达一直在大力推广其针对生命科学领域的生成式 AI 基础大模型平台(NVIDIA BioNeMo)。GENB 要训练其极其庞大的蛋白质生成模型,必须依赖巨量的 GPU 集群。这笔战略投资相当于左手出资扶持,右手锁定了顶级的算力订单与技术绑定。

 

获取垂直闭环数据反哺:通用大模型在生命科学领域的最大瓶颈是缺乏高质量的干湿实验闭环数据。GENB 拥有业界顶尖的自动化高通量湿实验室(Wet Lab),其产生的高价值结构生物学数据,能够反哺英伟达,帮助其进一步优化底层的生物计算算法。

 

 

一、预期市盈率是什么?

公式:预期市盈率 = 当前股价 / 未来12个月(或下一财年)预期每股盈利(EPS

关键点只有两个变量:

股价(市场交易出来的)

未来盈利预期(分析师+公司指引+市场共识)

========================

二、它到底怎么变高或变低?

有三种情况:

1)股价涨 P/E 上升

如果EPS不变,但市场愿意给更高估值(情绪/流动性/AI叙事),P/E会上升。

例如:

EPS = 5

股价从100涨到150

P/E 20倍变 30

2EPS预期下降 P/E 上升(很关键)

如果股价不动,但未来盈利被下调:

EPS 5 下调到 3

股价100不变

P/E 20倍变33

所以很多时候:

“公司没涨,但估值变贵了”

3EPS预期上调 P/E 下降(反直觉)

如果盈利变强:

EPS5上调到8

股价100不变

P/E 20倍降到12.5

========================

三、是不是华尔街分析师上调导致?

部分是,但不是全部。

分析师上调 EPS 确实会影响 P/E 的“分母”,但真正驱动预期的是三层:

1)公司指引(最重要)

比如:

提高收入指引

提高利润率

AI订单爆发

这是EPS预期的“第一推动力”

2)分析师模型修正

华尔街会跟随调整:

revenue estimate

EPS estimate

margin assumption

但通常是“跟随”,不是源头

3)市场隐含预期(更重要)

市场价格其实已经“提前反映预期”:

股价上涨 = 市场提前押注EPS上升

股价下跌 = 市场提前计入EPS下修

========================

四、一个关键误区(很重要)

很多人以为:

“分析师上调股价涨 P/E上升”

但真实市场更复杂:

美股投资网获悉,通常是“股价先动,分析师后修正”

也就是说:

市场 = 领先指标

分析师 = 滞后确认

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五、用一句话总结

预期市盈率的变化,不是分析师单独决定的,而是:

美股投资网获悉,“市场对未来盈利的重新定价 + 股价变化”共同结果

分析师上调只是其中一个输入变量,不是驱动核心。

========================

如果你想再深入一步,我可以帮你讲一个更关键的东西:

美股投资网获悉,为什么AI行情里“P/E看起来越来越贵,但股价反而继续涨”

这背后是“分母(EPS)被系统性重估”的结构性变化。

 

据路透社周五援引知情人士消息称,马斯克旗下火箭与卫星制造公司 SpaceX 正计划最早于 6 11 日完成其备受瞩目的首次公开募股(IPO)定价,并已选择纳斯达克作为上市交易所。SpaceX股票代码为SPCX

知情人士表示,SpaceX 已加快 IPO 进程,目前计划最早于下周三公开招股说明书(prospectus),并目标于 6 4 日启动路演(roadshow),最快于 6 12 日正式挂牌交易。

三位知情人士称,这一加速后的时间表相比原计划大幅提前。此前,IPO 原本预计在 6 月下旬左右推进,时间点接近埃隆·马斯克的生日。由于讨论内容属于保密信息,相关人士要求匿名。

他们补充称,美国证券交易委员会(SEC)对公司上市文件的审核速度快于预期,是推动此次 IPO 时间提前的部分原因。

——美股投资网TradesMax.com第一手资讯

 

SpaceX 已选择纳斯达克作为其 IPO 上市交易所,预计最早将于 6 11 日完成定价,股票计划于 6 12 日开始交易,股票代码为SPCX。——美股投资网第一手资讯

 

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