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$兰亭集势(LITB)$ 1.$2.08-$2.10正在形成一个“市场底”。 Edison研报给的6.80是“估值底”,但“市场底”需要真金白银来确认。今天在宏观最差、板块最弱的时候,有人愿意在2.10接货,这就是市场底正在形成的信号。 2. 中概板块系统性下跌,反而给了LITB一次“压力测试”。 今晚金龙指数跌超2%,很多中概股跌5%以上。LITB跌4.48%,基本在板块跌幅范围内。它没有“比别人更惨”,也没有“脱离板块独自暴跌”——这说明没有个股层面的隐藏利空。 3. 但别太乐观:尾盘回落说明买盘力量还不够强。 盘中拉回2.21但守不住,说明抄底资金量还不够大,只是“试探性”的,不是“压倒性”的。Q1财报出来之前,这种情况可能还会反复。
在EGM前连涨,市场可能在交易“整改进展+业务更新”的预期。当然风险明牌:市值$43M还没过门槛,流动性和价格在起来,但还是没那么乐观。 $兰亭集势(LITB)$

“价值发现”框架怎么迁移

近期非常有成就感的一件事情,就是跟踪了大半年的票 $兰亭集势(LITB)$ ,起猛快翻倍了!最近也是在找新的好票,所以想把这个价值发现过程梳理一下。 先讲讲我的骄傲标的兰亭集势吧,这票今年4月底还趴在$1.94的历史低位,全天成交463股,被市场完全忘记。最初关注到它,是我总在网页上看到它家广告,财报基本数据确实都很不错,总觉得这只票有点东西,我就一直关注。 从5月中旬开始,它走出一波十一连阳,一路拉到$3.82,涨幅接近翻倍。真正有意思的不是涨幅本身,而是整个过程——营收恢复双位数增长、毛利率65%上市新高,这些数据在暴涨之前就躺在财报里,但市场因为退市风险、流动性枯竭和认知惯性,集体忽略了它。直到Q1财报和EGM落地,不确定性一块块被搬走,折价才一层层被剥开。 这波行情不是孤例,它提供了一套可复用的分析框架。市场里还有很多被遗忘的角落,基本面已经在改善,但被某种不确定性压着估值,一旦那块石头松动,修复就会发生。 这套框架的核心是问四个问题:基本面有没有改善?有没有被市场忽略?压着估值的不确定性是什么?那块石头有没有明确的消退路径? $云集(YJ)$ :被遗忘的社交电商幸存者 云集是中国社交电商的早期探索者,2019年在纳斯达克上市,巅峰市值超过30亿美元。随着拼多多、抖音电商的崛起,它的会员模式受到巨大冲击,营收从峰值大幅回落,市值缩水到不足1亿美元。 但翻开云集的财报,有一个被大多数人忽略的细节:它在2025年实现了全年盈利,毛利率稳定在40%以上,账上现金充裕,负债率极低。营收还在萎缩,这确实是硬伤,但公司不仅活着,还在赚钱。市场给它的定价,基本上是按“这个模式已经死了”来折价。如果它能证明会员电商这个细分赛道还
“价值发现”框架怎么迁移

GTC 2026倒计时:除了芯片,黄仁勋的“五层蛋糕”里还有哪些机会?

3月16日,加州圣何塞,黄仁勋将再次登台。 他说这次要发布“世界前所未见”的芯片。外界猜是Rubin新成员,也可能是Feynman架构提前亮相。 但说实话,现在盯着芯片本身,已经没什么超额收益了——中际旭创翻倍、浪潮信息涨60%,该反应的都反应了。 真正值得琢磨的,是黄仁勋最近提的一个框架:AI是“五层蛋糕”。 一、芯片层:预期已满,谨慎追高 这次大概率发Rubin平台新品。采用HBM4显存和第六代NVLink,单卡推理算力是前代5倍,运行成本降到十分之一。 数据很炸裂,但已经在预期之内了。 另一个方向是推理芯片。有消息称英伟达可能推出整合Groq LPU技术的全新推理系统。随着Agent应用爆发,算力需求重心正在从训练转向推理。这个结构转型,才是真正的中期逻辑。 二、基础设施层:CPO和液冷,预期差最大 芯片之外,GTC真正的看点可能在基础设施层。 CPO(共封装光学)正在从研发走向商用。英伟达刚宣布与Lumentum和Coherent达成战略协议,分别投资20亿美元,锁定关键光器件产能。 为什么需要CPO?铜缆传输距离受限,带宽提升难度大。CPO带宽密度更高,扩展能力更强。功耗对比更直观:Micro LED共封装光学的整体能耗可降至铜缆方案的5%。 本次GTC上,CPO技术从研发走向商用的路线图预计会重点展示。 液冷也在同步升级。随着单机柜部署更多GPU,散热需求指数级上升。柜外800V HVDC、柜内垂直供电等架构可能开始渗透。 三、应用层:Agent和物理AI,远期空间大 最上层是应用。GTC上值得关注的方向: Agent系统。OpenClaw的火爆已经证明,AI从“动嘴”到“动手”的跨越正在发生。 物理AI。机器人、自动驾驶。英伟达与Uber合作构建L4级自动驾驶出行网络,计划2027年起将全球自动驾驶车队规模扩展至10万辆。 量子计算。英伟达推出NVQLink连
GTC 2026倒计时:除了芯片,黄仁勋的“五层蛋糕”里还有哪些机会?

英伟达财报的“悖论”:当完美成为预期,市场便不再满足

北京时间2月26日凌晨,英伟达交出了一份让绝大多数公司望尘莫及的答卷。 然而,盘后股价的走势却让许多投资者困惑:先涨3%,随即转跌1.5%。 这并非孤例。过去八个季度,英伟达有五次在财报发布后当日收跌。 一、市场交易的永远是“边际变化” 理解股价反应的第一步,是要区分两个概念:“好”与“好到什么程度”。 对于普通投资者而言,看到的是“营收超预期68% vs 65%”,这是一个“好”的消息。但对于机构投资者,他们交易的是“超预期的幅度是否在扩大”。 让我们把过去两个季度的营收超预期幅度拉出来看: Q3:+18% Q4:+10% 趋势很清晰:超预期的幅度在Q3达到顶峰后,Q4出现了回落。 华尔街有一个不成文的共识,叫做“whisper number”——机构之间私下流传的真实预期。在本次财报前,这个数字大约是680亿至700亿美元。英伟达给出的答案,恰好落在区间上沿,但没有“击穿”它。 当一个股票在一年内上涨200%,市场对它的要求已经不是“好”,而是“好到令人窒息”。边际上的减速,比绝对值的高低更能影响短期情绪。 二、毛利率:比营收更敏感的警报器 如果说营收决定了一家公司的体量,那么毛利率决定的是它的定价权。 本季英伟达毛利率73.8%,环比上一季的74.6%下降了0.8个百分点。管理层的解释是:Blackwell初期产能爬坡带来短期成本压力,预计下季恢复至75%左右。 这个解释是合理的,但机构更关注的是“趋势”本身。 过去两年,英伟达的毛利率从60%一路攀升至75%以上,背后是三个因素的叠加:H100供不应求带来的溢价能力、规模效应的成本摊薄、以及几乎没有有效竞争的卖方市场。 但进入Blackwell时代,这三个因素都在发生变化: AMD MI300开始分食部分订单 云厂商自研芯片(TPU、Trainium)逐步落地 客户从“跪求产能”转向“ROI测算” 毛利率的拐点,往往
英伟达财报的“悖论”:当完美成为预期,市场便不再满足

EGM投票结果出炉,盘后拉涨7.6%

5月26日,EGM的投票结果正式向SEC提交了6-K文件,LITB立马走出一根放了量的阳线。 $兰亭集势(LITB)$ 成交量3.39万股,是近期平均水平的三倍多。盘中涨4.8%,盘后再涨7.63%,拉到$2.82。最高价:2.90,离3.01的前高只差一毛钱。 订单分布:大单净买入5,202股,小单净卖出2,615股。大单在买,小单在跑。 市值回到4,701万美元,离5,000万退市门槛差约300万,约6%。 EGM投票结果 具体来看: CEO何建(提案2):✅ 顺利连任。过去三年LITB从跨境卖家转向品牌矩阵、毛利率从47%提升到65%、品牌占比从零到24%,都在他任内发生。6-K文件也由他本人于5月26日签署,管理层稳定。 部分独立董事未连任,可能意味着股东对董事会独立性和治理结构有更高期待。董事换届有上有下,属于正常的公司治理调整。公司可在后续通过董事会任命临时董事填补空缺,不会出现治理真空。 提案12(授权董事执行决议):✅ 通过。这给了董事会在必要范围内推进已通过决议的灵活性,包括持续推进退市整改。 盘面为什么涨? EGM本身不是"退市决议",从来就不是。市场提前交易的不是"EGM通过一切"。退市整改截止6月26日,还有一个月。EGM只是这个过程中的一次治理动作,CEO连任、核心管理团队稳定、授权提案通过,市场当靴子落地来处理。 更关键的是价格本身。PE 5.14倍,市销率0.18倍,毛利率65%,品牌占比24%。Q1营收+11%,净利润$116万是去年同期10倍。这些基本事实不会因为投票结果而改变。 大单净买入5,202股,方向明确。结合之前几周"机构接、散户出"的痕迹——5月18日跌7%特大单跳升到近5,000单,5月19日反弹时机构纹丝不动,5月22日特大单和大单包揽97%成交
EGM投票结果出炉,盘后拉涨7.6%

一些近期财报复盘和前瞻

$迪士尼(DIS)$ $优步(UBER)$ $兰亭集势(LITB)$ 1.迪士尼 2026财年Q2 复盘 业绩双超预期 营收251.7亿美元,调整后EPS达1.57美元,均高于市场预期。 “体验事业部”(含主题乐园)营收同比增长7%,表现稳健。 流媒体盈利能否持续? 财报提到流媒体盈利主要得益于提价。虽然短期利润好看,但后续需要重点关注下季度用户数是否会因涨价而流失。 2.Uber 复盘 营收增速亮眼 总营收132.03亿美元,同比增长14%。 总预订额达537.20亿美元,同比增长25%。 净利润为何大降? 这是一个关键矛盾点。虽然打车的人多了(订单额增25%),但净利润为2.63亿美元,同比大降85%。这通常与投资损益或股权激励等一次性项目有关,需看财报细节判断。 3.兰亭集势(LITB) 前瞻 5月12日盘前发布Q1财报,Edison 分析师给的目标价是6.8。 看点一:营收能否连续两个季度实现正增长? 想确认拐点是否确立,Q1是试金石。去年Q4营收已同比增长9%转正,Q1虽是淡季,若能继续保持正增长(哪怕只有低个位数),则意味着公司已重回增长轨道,估值逻辑也将随之重塑。 Q1关键问题:Q4淡季+促销季通常是全年高点,Q1环比下滑是正常的,关键是能否维持同比正增长。Q4是+9%,Q1若能在低个位数(如+3%-5%)保持正增长,说明“拐点逻辑”进一步确认;若再次转负,则拐点可能只是“一次性”的假象。 管理层曾在2025年报中表示“有信心2026年将是营收与利润双增长之年”,但没有给出具体数字指引——Q1将是检验这一信心的首份答卷。 看点
一些近期财报复盘和前瞻

一周复盘:地缘冲突改写市场逻辑,谁在狂欢谁在买单?

这周的市场,只有一个主题:霍尔木兹海峡。 2月28日,美以对伊朗发动军事打击,伊朗随即宣布封锁霍尔木兹海峡——全球20%的石油运输通道被切断。一周过去,市场的反应已经清晰地告诉我们:资金的流向,就是枪炮声的方向。 一、原油:过山车式的一周 $W&T海底钻探(WTI)$ 周一开盘:WTI原油一度飙升超10%,布伦特突破81美元。市场陷入恐慌,船东不敢跑船,保险机构取消保单,运费和保费飙涨。 周三变盘:特朗普宣布“护航+保险”——美国海军将为油轮护航,政府提供政治风险担保。消息一出,油价迅速回落,涨幅收窄至不足1%。 周五收盘:市场开始冷静评估——护航需要时间,美军先要压制伊朗的打击能力。高盛将Q2布伦特预期上调至76美元,认为恢复需要数周。 一周涨跌幅:WTI原油全周累计上涨约4.5%,但过程堪称惊心动魄。 二、黄金:一夜狂泻233美元,然后呢? $黄金ETF-SPDR(GLD)$ 这周黄金给所有人上了一课:什么叫“避险资产”也会暴跌。 周一:现货黄金飙升至5379美元,创历史新高。 周二晚间:一夜狂泻233美元,一度跌破5020美元,单日跌幅超5%。 原因:流动性收紧引发恐慌抛售,VIX恐慌指数创去年11月新高。同时油价飙升引发通胀担忧,强化了美联储不降息的预期。 截至周五:黄金收于5150美元附近,全周下跌约3%,但年内仍涨近20%。 白银更惨:周一一度冲高,周二暴跌超8%,弹性大果然是双刃剑。 三、美股:AI信仰动摇,板块轮动加速 $英伟达(NVDA)$ 科技股承压:英伟达发布“炸裂”财报后,全周反而跌超6%。市场开始担心:AI的
一周复盘:地缘冲突改写市场逻辑,谁在狂欢谁在买单?

别再盯着美联储了,这个数据才决定你3月的收益

今晚(2月26日)21:30,美国1月PCE数据即将公布。 所有人都在猜:通胀是反弹还是继续回落? 但我刚看完市场预期,发现一个被99%的人忽略的细节: 核心PCE环比预期0.3%,前值0.2%。 如果超预期 → 加息延后 → 科技股承压(利好能源、价值股) 如果低于预期 → 降息提前 → 成长股狂欢(利好科技、小盘股) 但我想说的是:真正决定你收益的,不是PCE本身,而是市场怎么交易PCE。 复盘过去6次PCE公布后的走势: ✅ 3次“坏数据被当好消息”涨 ✅ 2次“好数据被当坏消息”跌 ✅ 1次“数据符合预期”横盘 结论:数据不重要,市场情绪才重要。 你们今晚怎么操作?挂单了还是观望? 评论区晒出你的PCE交易计划 👇 $标普500ETF(SPY)$ $纳指100ETF(QQQ)$ $英伟达(NVDA)$
别再盯着美联储了,这个数据才决定你3月的收益

当AI从“后台省钱”走向“前台体验”:一场正在发生的消费革命

聊到AI,公司谈到都是运营端应用的“降本增效”——客服机器人替代了多少人、库存预测准确率提升了多少、广告投放ROI涨了多少。很少有人从前端来探索AI发展对公司的影响。 这不难理解。 运营端的AI投入,效果是可量化的——省了多少钱、提了多少效,年底汇报的时候全是数字。 但问题是:所有公司都在讲同一个故事。 你讲客服机器人,别人也在讲。你讲智能仓储,别人也在讲。当大家都用同样的工具、讲同样的故事,AI就成了“军备竞赛”——你有我也要有,但谁也拉不开差距。 真正能拉开差距的,是“前端” 消费者不知道你后台用了多先进的算法,但他们能感知到一件事:这个品牌懂不懂我。 这就引出了AI应用的另一个维度——前端体验层。 举个例子: 你在刷手机的时候看到一件衣服,想看看自己穿上是什么效果。传统电商只能给你看模特图,而模特的身材和你的身材大概率不一样。 现在有了一种技术:上传一张照片,AI就能生成你穿着这件衣服的逼真图像。你还能转个身,看看侧面效果。 这不是科幻。谷歌在MWC 2026展会上已经展示了类似功能——用Circle to Search圈出喜欢的衣服,点击“试穿”就能生成穿着效果图。 Zara也在美国市场推出了AI试穿工具,用户上传一张全身照,AI就能生成穿着Zara衣服的数字形象,2-5分钟完成,还能和朋友分享。 结果呢?有零售商发现,使用了AI试穿的产品,退换货率降低了40%以上。 前端的想象力不止于此 再往深想一层。 AI试穿只是开始。未来的购物场景可能是这样的: 你输入“下周参加闺蜜婚礼当伴娘”,AI根据你的体型、肤色、预算,推荐三套合适的礼服。你选了一套,AI自动生成穿着效果图。你满意,下单。收到货后,AI再根据这套礼服推荐搭配的首饰和鞋子。 这背后不需要增加多少人力成本,但消费者感受到的是:这个品牌很懂我。 这种“被懂”的感觉,是品牌忠诚度的真正来源。 这给特定品类带来的
当AI从“后台省钱”走向“前台体验”:一场正在发生的消费革命

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