【#Podcast更新了】
#菜雞變司機
EP5:基本面分析資料來源與工具公開!! 菜雞也能贏專業投資人
🎙️ Podcast 連結:https://gamma.soci.vip/
✍🏻 搭配文章:專業投資人不見得比散戶有資訊優勢!散戶可以做基本面分析的資料來源與工具
https://gamma.to/notes/lVEJymAaJWjsvPz4L1PS
🔖 在這個章節中,Gamma 將列出基本面分析的主要資訊來源,這些資訊源包含了買方分析師以及基金經理人在進行大部位操作時會參考的資料。儘管某些資料對於散戶來說較難取得,但在面對投資決策時,Gamma 認為散戶也需要讓自己針對每一支個股越了解越好,且你會想要加以利用這些資訊來做出投資的決策。
🔖 10-Q / 10-K:
在正常的情況下,10-Q 和 10-K 會給你一間公司所揭露的財務數字,查看 10-Q 和 10-K 的主要目的就是為了讓你可以針對一家公司建立自己的財務預測模型。
10-Q / 10-K:每間公司必須回報給 SEC (美國證管會) 的季度財務數字報告(不需經由審計);10-K 則是每一年度的財務數字報告(須經由審計)
🔖 S1:
S1 是美國的公司在透過 IPO 上市前所要繳交的文件,SPAC 的對應文件則是叫 S4。S1 會揭露的內容比 10-K/10-Q 的範圍還要廣上許多,除了財務數據外,S1 裡會有事業總覽、事業關鍵風險、產業動態、市場分析、競爭態勢、管理層結構和補助激勵政策....等的詳細內容,比起其他資料,S1 應該要給你最多你必須要知道的企業實情與事實,通常也會比賣方的分析報告所提供的資訊還多,事實上,賣方的報告很多都是直接從 S1 複製貼上的。
另一個我們在 S1 最常關注的焦點是過去 8 季的季度財務數字細節,要上市的公司可以選擇要不要揭露每個季度詳細的財務數字,這些數字是在建立合理的財務模型時是絕對必要的關鍵數據。
🔖 第三方資料:
可以被用來預估一家公司營收的第三方資料會是投資人非常強大的工具,目前專業量化基金之間也為了爭奪這種第三方資料的專利買斷權而爭的頭破血流(買斷這些資料來產生資訊優勢創造超額報酬)。在消費者面向的企業,信用卡資料會是在增加營收預測準確性上最有利的第三方資料,還有其他的第三方資料像是網頁流量、app 下載次數/排行、app 的互動率....等等。
🔖 賣方研究報告:
賣方研究通常只對不想花時間自己做功課的懶人有用,好的賣方分析師往往會提供關於 S1、10-K / 10-Q、業務概覽、第三方資料(雖然資訊範疇通常遠比買方收到的資料小的多)和關鍵論點的良好總結。「認為賣方分析師具有特殊的洞見或更獨特的數據來源」是很多散戶時常誤解的地方,他們的報告通常都沒有這些資訊優勢,賣方研究員的工作,就是將 1000 個買方研究員的研究負擔全部集中到一個賣方研究員身上,這樣買方分析人員就可以依靠賣方分析師的某些研究來減輕其分析的負擔。
🔖 財報發布電話會議 / 券商主辦的會議 / 投資人日:
電話會議在兩個方面很有用。一方面這是直接從管理團隊了解個股交易狀況的最佳途徑,如果管理層是誠實的(他們也應該誠實,否則他們要為誤導投資人負責),電話會議內容是最好的資訊來源。一流的管理團隊可以針對投資人的疑慮來做出解釋與回應,這就是一間好的管理團隊如何主導公司交易論述的方式,來讓該股免於該股的交易論述被賣方分析師所主導。
🔖 專家會議 (Expert calls):
買方分析師可能不是每個產業領域的專家,因此買方分析師要分析超出其專業知識的公司時,他們會傾向於依賴所謂的「專家網絡」來尋求與該領域的專家進行交流。雖然與專家會議的次數往往是衡量買方投資人對一間公司進行盡職調查 (DD) 的衡量標準,但專家會議的實際價值卻非常令人存疑。常見的笑話是專家會議要嘛太有用而可能被視為內線交易,要嘛太籠統而沒辦法做為參考依據。
🔖 通路調查 (Channel checks):
賣方和買方分析師都會在供應鏈中建立一些業內人士 (供應商、分銷商) 的人脈網絡,他們可以在與他們交流的時候理解產業或公司的發展趨勢。通常散戶是無法取得這些人脈資源的,如果散戶可以找到合適的人並與之交流,這可能就是一個合理的超額報酬來源。如果你可以開發自己的人脈網絡以進行通路調查,那將成為你的重要優勢。
🔖 接觸企業管理層的管道 (Corporate Access):
賣方和買方分析師對會與上市企業的 IR Director、CFO 和其他管理層成員建立關係,來討論該司的業務發展狀況,但是美國的 SEC 強制企業在揭露任何新的資訊時必須要公開給其他所有的投資人該資訊,這也讓管理層其實不太願意對任何投資人討論任何又意義的新資訊,也因為如此,只要散戶有追蹤電話會議、券商會議、投資人日的內容,在這塊其實不會有明顯的資訊劣勢。
#各項詳細內容於於文中與Podcast
同時也有59部Youtube影片,追蹤數超過9,460的網紅沖繩 Oki-Family,也在其Youtube影片中提到,主夫資歷: 4166日 爸爸的朋友應該知道爸爸不喜歡去牡丹樓吃飯 (即金拱門…), 寧願選擇便利店飯團, 也不想吃又軟又乾的魚柳包或鞋口的雞包。 這次居然主動要求去吃飯? 目的當然不是食物,是這一個期間限定玩具! 知道嗎? 牡丹樓,才是世界上最大的玩具分銷商。 但天那會從人願,劇情急轉直下… ...
分銷商 在 HK-Kicks.com Facebook 的最佳解答
探索 New Balance XC-72 美學
銅鑼灣 Fashion Walk 概念店正式登陸
New Balance 今年將旗艦鞋款 XC-72 化成 Retro-Futurism 美學的載體,把過去對於未來的種種想像和憧憬,真正化成現實,成就出 XC-72 此糅合 1970 年代復古文化與可持續發展理念的鞋履傑作。而趁着 New Balance 今年 9 月正式於銅鑼灣Fashion Walk開設全新概念店,新店更將更將 XC-72 的 Retro-Futurism 美學加以延伸,一方面跟 @ratscave_sfz 合作室內設計,另一方面更聯名時裝升級再造單位 @fashionclinic_by_t ,於店內舉行期間限定「XC-72 Retro-Futurism」展覽,運用現成的 New Balance 單品,重新詮釋過去與未來。
more: http://www.hk-kicks.com/2021/09/24/new-balance-xc-72-new-balance-fashion-walk-concept-store/
New Balance XC-72 9 月 25 日 & 10 月 1 日 於 New Balance 銅鑼灣 Fashion Walk 概念店、香港官網及指定分銷商店發售
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#NewBalance #NewBalancehk #XC72 #RetroFuturism
@newbalance
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創新工場和BCG咨詢合作的「+AI改造者」系列:看看無人機技術起家的極飛,如何賦能農業生產全環節,提升全球農業生產效率。
改造者系列:農業「+AI」全環節守護新疆棉花
近期,創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫,推出「AI融合產業:『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智能在中國大陸有著明確的落地應用場景,大量的AI企業活躍於這些垂直場景中,我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解,極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。
作為擅於趨勢前瞻的TechVC,創新工場長期看好AI領域,深入佈局,至今已經投出了7只AI獨角獸。在系列研究中,我們采訪了數家創新系AI企業,通過這些「改造者」的視角,探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
創新工場投資的極飛科技是一家致力於未來農業的AI科技公司,極飛將無人機、機器人和傳感器部署在稻田、麥田和棉花田裏,用技術賦能農業中的播種、農藥噴灑、栽種管理、甚至天氣監測環節。用於作物噴灑的極飛科技R150農業無人車已經被推廣到了英國,應用在蘋果、草莓、黑莓等多種經濟作物的種植流程中。
在采訪中,極飛科技聯合創始人龔檟欽表示,AI在農業的應用才剛剛開始,未來極飛會探索更多AI和農業的融合,例如用AI來賦能優化作物模型(crop modelling),幫助識別作物生長過程中的不確定因素,從而實現提前預警和判斷。以下:
■系列導讀
本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出,圍繞「AI融合產業:『改造者』1如何促進AI普惠」的課題,我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴,以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
在農業領域,隨著機器自動化、機器視覺、物聯網等技術的發展,農業的提質增效和轉型升級也被不斷加速。以極飛科技為代表的一批農業科技企業,通過無人機、智慧農業系統等科技賦能,使得傳統的農業勞動更加高效、環保、節能。
1 「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解,極大地削弱了傳統企業應用AI的瓶頸,充當產業中傳統企業應用AI的橋樑。「改造者」包括AI企業與成功轉型AI的傳統企業。
■本期受訪嘉賓:龔檟欽
極飛科技將無人機、機器人、自動駕駛、人工智能、物聯網等技術帶進農業生產,通過構建無人化智慧農業生態,讓農業進入自動化、精准高效的 4.0時代。
龔檟欽是極飛科技聯合創始人,2018年福布斯中國「30 under 30」封面人物。龔檟欽曾任鳳凰衛視特約海外記者、國家地理製片人。龔檟欽先生擁有悉尼大學學士學位、巴黎九大與清華大學聯合博士學位在讀。
■對談實錄
Q1:極飛科技最早以無人機技術起家,後來為何選擇進入農業這一垂直領域?
龔檟欽:極飛科技以無人機航模控制器起家,最開始的時候我們曾嘗試過把無人機技術帶到電力巡線、安防、南極科考、物流等諸多領域,但很多領域的應用很難市場化,比如物流或電力巡線在當時都受到市場規模和法律法規的制約,難以發揮無人化技術的最大價值。
2013年9月,由於機緣巧合,極飛科技開始探索農業這一領域的無人機應用。我們發現,有客戶購買極飛的飛控之後進行改裝,拿到新疆去做航拍,還有許多人看到極飛之後在考慮用無人機做農藥噴灑。於是當月我們也一起走訪了新疆。9月正值棉田收穫期,我們卻看到大量農民背著藥箱,忍受著刺鼻的氣味在噴灑農藥,原因就在於新疆已經請不到采棉工了,需要農民噴灑脫葉劑來保證棉花同步成熟,再由大型采棉機統一采收。但是人工噴灑脫葉劑的效率非常低下,而用拖拉機噴灑又會軋壞棉花導致減產。
當時的新疆不僅缺乏采棉工,連噴灑脫葉劑的人工也請不到了。隨著城鎮化的發展,大量人口從農村流入城市,從前每年秋天新疆會有六七十萬人坐著綠皮火車從四川、河南、陝西來采棉花,如今這樣的畫面已難以再現。新疆出現了勞動力供給的缺口,而這也正是機器和技術能夠賦能的地方,就采棉催熟而言,要求脫葉劑的噴灑量不高,無人機這種空中飛行的機器有著天然的優勢——能夠在空中精准、均勻地噴灑,很大程度上減少人力並提高效率。不只是采摘,從播種到收穫的全流程中,機器人能高效地完成許多任務,包括播種、施肥、除草、除蟲等等,無人機能夠極大地提升農業生產效率,尤其在生產期較短的地域迅速提高單位時間的產量。由此,無人機能為農民釋放更多產能,一個人能管理的農田更大,即技術賦能土地規模化集中,而土地規模化之後農民對機器的需求也更大,從而進入「技術加速資源有效整合」的正向循環。
目前,極飛科技的無人機已經覆蓋了新疆機采棉面積的一半以上2,從棉花延伸到了水稻、小麥等需要大量人工的作物,從新疆延伸到了東北、雲南等全國大部分地域。
我們一直相信,當腦海裏有一項技術的時候,你要為技術選擇一個行業,選擇用技術來做什麼事。
2截至2020年10月,極飛科技農業無人機棉花脫葉劑作業面積占新疆機采棉面積的一半以上。
Q2:極飛在賦能農業的過程中是否遇到過什麼挑戰?極飛是如何應對的?
龔檟欽:在工業裏,規模化生產的工廠是工業自動化的天然載體,但在農業裏,農戶的規模差異很大,許多農戶的農田本身很小,對於機器應用能帶來的成本優化是無感的,這就涉及到「技術下鄉的微觀載體是誰」的問題。
極飛最早發現了這樣一群人,他們是縣城裏做婚慶攝影的攝影師,隨著航拍變得越來越容易,他們面臨著更加激烈的競爭。但是農民不會用無人機,極飛就請這些攝影師,或者說飛手,去幫農民打農藥。飛手發現農業用無人機的頻次高得多,市場又大,農民與他們之間也存在著比較大的技術差距,於是這些飛手們便成為了極飛下鄉的第一批「用戶」,架起農民和農業科技之間的橋樑。
過了一段時間後,這批飛手開始感到困惑,他們並不懂農業、不懂種植,也無法識別農藥的真假,於是另一批群體出現了——農資店。農資店主往往很懂農戶,很清楚周邊農戶種植的作物種類、規模,也有農戶的熟人網絡,由農資店來推銷無人機、提供打藥服務等,就會容易得多。農資店就這麼成為了極飛的「經銷商」。
兩三年後,隨著無人機、無人車等設備的滲透更高、覆蓋範圍更大,農戶開始出現對無人機維修的售後需求,農機商便成了我們的夥伴。農機商有更大的店面,有展廳、有維修車間,就像是汽車的4S店。他們也懂農業、有銷售團隊和培訓團隊,農機商就成了極飛「更大型的經銷商」。
到這裡,整個產業鏈已經連接上了,商業模式被驗證了——農機商可以幫我們推廣農機,農資店、無人機飛手可以幫助培訓。對極飛來說,分銷商就是農機商,經銷商就是農資商和飛手。
Q3:極飛自然衍生的渠道網絡非常有趣,從更大的農業產業鏈角度來看,極飛如何賦能農業產業鏈中的傳統企業?
龔檟欽:農業產業鏈中的企業可以簡化為三大類:作物科學公司、農業技術公司、食品與供應鏈公司。作物科學公司包括拜耳、中化等,研究農藥、化肥、種子,負責為農業提供生產資料。食品與供應鏈公司包括拼多多、百果園、盒馬等,把農產品變為商品,進行流通並銷售。農業技術公司負責農產品、農作物的生長管理,通過技術來幫助農業提升效率,極飛就屬於這一類。我們有一個說法是極飛幫助了農產品進行「光合作用」,通過抵抗農業生產過程中由於氣候、資本、勞動力等多方因素導致的不確定性。
農業技術公司位於另兩類公司中間,起到連接上下游的作用。比如作物科學公司想知道種子的生產效果、農藥的效果,可以通過極飛的種植管理記錄來做調研,從而優化下一代產品。比如農產品超市想采購無過量農藥的水果,可以調取極飛植保服務記錄來識別更高品質的水果供應商。可以看出,除了提升效率之外,極飛還提升了農業的透明度和可追溯性。相應地,在終端也會產生更高的價值回報,農民能獲得更多收入,消費者願意為此買單。
Q4:極飛對未來的發展規劃是什麼?會繼續深耕農業還是拓展更多行業應用?
龔檟欽:極飛選擇深耕農業,因為對於已經有七年技術和經驗積累的我們來說,再造更多其他類型的農業機器人、無人機,或者結合材料科學、結構設計優化農業機械,再或者把AI演算法嵌入農業機器,並不會太困難,但別的行業企業要進入農業是很難的,農業的行業壁壘還是很高的。
而且,在農業中AI的應用剛剛開始,未來我們可以探索更多AI和農業的融合,比如用AI來賦能優化作物模型(crop modelling),幫助識別作物生長過程中的不確定因素,從而實現提前預警和判斷;又比如探索作物科學,用深度學習來挖掘作物性狀,再通過優化生長管理極大地提升作物產量或品質,這些都是未來的方向。
■要點回顧
1、在垂直產業生態中,AI企業大可以自建網絡,根據協同性和互補性來決定網絡中的生態夥伴。隨著佈局下沉和戰線拉長,構建網絡並不會容易,AI企業需要從挑戰中找尋機遇,用更縱深的網絡推動AI與產業持續交織。
2、AI企業能幫助傳統行業「化不確定為確定」,極大地提升給定資源條件下的生產效率,加速「光合作用」。而傳統企業應當主動與AI企業共同暢想未來,重新想像AI將為行業帶來什麼價值和機遇。
3、AI企業可以在垂直領域中探索將業務與AI以及生物、材料等諸多技術進行融合,持續深耕垂直領域。
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