+关注
Monent
挑战年化100%
IP属地:江苏
81
关注
46
粉丝
2
主题
0
勋章
主贴
热门
Monent
02-04
贵??? 跟大A市盈率动辄上百上千的 贵?
1932年也是这样!美股集中度高并不可怕,真正危险的是太贵
去老虎APP查看更多动态
{"i18n":{"language":"zh_CN"},"userPageInfo":{"id":"3488860485185364","uuid":"3488860485185364","gmtCreate":1525848627887,"gmtModify":1762223622715,"name":"Monent","pinyin":"monent","introduction":"","introductionEn":"","signature":"挑战年化100%","avatar":"https://static.tigerbbs.com/ff641fd2530f3b59c60da87228825700","hat":"https://static.tigerbbs.com/0a8758340a08196056f8bc1e54805193","hatId":"ca_profile_frame_Lm11L6","hatName":"LV4 头像框","vip":1,"status":2,"fanSize":46,"headSize":81,"tweetSize":1,"questionSize":0,"limitLevel":900,"accountStatus":4,"level":{"id":3,"name":"书生虎","nameTw":"書生虎","represent":"努力向上","factor":"发布10条非转发主帖,其中5条获得他人回复或点赞","iconColor":"3C9E83","bgColor":"A2F1D9"},"themeCounts":2,"badgeCounts":0,"badges":[],"moderator":false,"superModerator":false,"manageSymbols":null,"badgeLevel":null,"boolIsFan":false,"boolIsHead":false,"favoriteSize":0,"symbols":null,"coverImage":null,"realNameVerified":null,"userBadges":[{"badgeId":"e50ce593bb40487ebfb542ca54f6a561-4","templateUuid":"e50ce593bb40487ebfb542ca54f6a561","name":"明星虎友","description":"加入老虎社区2000天","bigImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/dddf24b906c7011de2617d4fb3f76987","smallImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/53d58ad32c97254c6f74db8b97e6ec49","grayImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/6304700d92ad91c7a33e2e92ec32ecc1","redirectLinkEnabled":0,"redirectLink":null,"hasAllocated":1,"isWearing":0,"stamp":null,"stampPosition":0,"hasStamp":0,"allocationCount":1,"allocatedDate":"2023.10.31","exceedPercentage":null,"individualDisplayEnabled":0,"backgroundColor":null,"fontColor":null,"individualDisplaySort":0,"categoryType":1001},{"badgeId":"228c86a078844d74991fff2b7ab2428d-3","templateUuid":"228c86a078844d74991fff2b7ab2428d","name":"投资合伙人虎","description":"证券账户累计交易金额达到100万美元","bigImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/fbeac6bb240db7da8b972e5183d050ba","smallImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/436cdf80292b99f0a992e78750ac4e3a","grayImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/506a259a7b456f037592c3b23c779599","redirectLinkEnabled":0,"redirectLink":null,"hasAllocated":1,"isWearing":0,"stamp":null,"stampPosition":0,"hasStamp":0,"allocationCount":1,"allocatedDate":"2021.12.28","exceedPercentage":"93.82%","individualDisplayEnabled":0,"backgroundColor":null,"fontColor":null,"individualDisplaySort":0,"categoryType":1101},{"badgeId":"976c19eed35f4cd78f17501c2e99ef37-1","templateUuid":"976c19eed35f4cd78f17501c2e99ef37","name":"博闻投资者","description":"累计交易超过10只正股","bigImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/e74cc24115c4fbae6154ec1b1041bf47","smallImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/d48265cbfd97c57f9048db29f22227b0","grayImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/76c6d6898b073c77e1c537ebe9ac1c57","redirectLinkEnabled":0,"redirectLink":null,"hasAllocated":1,"isWearing":0,"stamp":null,"stampPosition":0,"hasStamp":0,"allocationCount":1,"allocatedDate":"2021.12.21","exceedPercentage":null,"individualDisplayEnabled":0,"backgroundColor":null,"fontColor":null,"individualDisplaySort":0,"categoryType":1102},{"badgeId":"518b5610c3e8410da5cfad115e4b0f5a-1","templateUuid":"518b5610c3e8410da5cfad115e4b0f5a","name":"实盘交易者","description":"完成一笔实盘交易","bigImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/2e08a1cc2087a1de93402c2c290fa65b","smallImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/4504a6397ce1137932d56e5f4ce27166","grayImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/4b22c79415b4cd6e3d8ebc4a0fa32604","redirectLinkEnabled":0,"redirectLink":null,"hasAllocated":1,"isWearing":0,"stamp":null,"stampPosition":0,"hasStamp":0,"allocationCount":1,"allocatedDate":"2021.12.21","exceedPercentage":null,"individualDisplayEnabled":0,"backgroundColor":null,"fontColor":null,"individualDisplaySort":0,"categoryType":1100},{"badgeId":"35ec162348d5460f88c959321e554969-3","templateUuid":"35ec162348d5460f88c959321e554969","name":"传说交易员","description":"证券或期货账户累计交易次数达到300次","bigImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/656db16598a0b8f21429e10d6c1cb033","smallImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/03f10910d4dd9234f9b5702a3342193a","grayImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/0c767e35268feb729d50d3fa9a386c5a","redirectLinkEnabled":0,"redirectLink":null,"hasAllocated":1,"isWearing":1,"stamp":null,"stampPosition":0,"hasStamp":0,"allocationCount":1,"allocatedDate":"2021.12.21","exceedPercentage":"93.84%","individualDisplayEnabled":0,"backgroundColor":null,"fontColor":null,"individualDisplaySort":0,"categoryType":1100}],"userBadgeCount":5,"currentWearingBadge":{"badgeId":"35ec162348d5460f88c959321e554969-3","templateUuid":"35ec162348d5460f88c959321e554969","name":"传说交易员","description":"证券或期货账户累计交易次数达到300次","bigImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/656db16598a0b8f21429e10d6c1cb033","smallImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/03f10910d4dd9234f9b5702a3342193a","grayImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/0c767e35268feb729d50d3fa9a386c5a","redirectLinkEnabled":0,"redirectLink":null,"hasAllocated":1,"isWearing":1,"stamp":null,"stampPosition":0,"hasStamp":0,"allocationCount":1,"allocatedDate":"2021.12.21","exceedPercentage":"93.81%","individualDisplayEnabled":0,"backgroundColor":null,"fontColor":null,"individualDisplaySort":0,"categoryType":1100},"individualDisplayBadges":null,"crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"location":"江苏","starInvestorFollowerNum":0,"starInvestorFlag":false,"starInvestorOrderShareNum":0,"subscribeStarInvestorNum":11,"ror":null,"winRationPercentage":null,"showRor":false,"investmentPhilosophy":null,"starInvestorSubscribeFlag":false},"baikeInfo":{},"tab":"post","tweets":[{"id":529105859814744,"gmtCreate":1770212287123,"gmtModify":1770212544245,"author":{"id":"3488860485185364","authorId":"3488860485185364","name":"Monent","avatar":"https://static.tigerbbs.com/ff641fd2530f3b59c60da87228825700","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3488860485185364","authorIdStr":"3488860485185364"},"themes":[],"title":"","htmlText":"贵??? 跟大A市盈率动辄上百上千的 贵?","listText":"贵??? 跟大A市盈率动辄上百上千的 贵?","text":"贵??? 跟大A市盈率动辄上百上千的 贵?","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/529105859814744","repostId":"2608735644","repostType":2,"repost":{"id":"2608735644","kind":"highlight","weMediaInfo":{"introduction":"追踪全球财经热点,精选影响您财富的资讯,投资理财必备神器!","home_visible":1,"media_name":"华尔街见闻","id":"1084101182","head_image":"https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e"},"pubTimestamp":1770193488,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2608735644?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-02-04 16:24","market":"sg","language":"zh","title":"1932年也是这样!美股集中度高并不可怕,真正危险的是太贵","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2608735644","media":"华尔街见闻","summary":"英国《金融时报》专栏文章指出,市场集中度本身并不可怕,真正需要警惕的是高估值。从历史角度来看,在工业时代,类似现在的集中度模式就已经存在。换句话说,少数大公司主导市场似乎是资本市场的一种常态。单独来看,市场集中度确实对回报有负向预测作用(高集中度,低后续回报),但保持估值不变的情况下,更高的集中度实际上与更高的未来回报相关!","content":"<html><head></head><body><blockquote><p>英国《金融时报》专栏文章指出,市场集中度本身并不可怕,真正需要警惕的是高估值。从历史角度来看,在工业时代,类似现在的集中度模式就已经存在。换句话说,少数大公司主导市场似乎是资本市场的一种常态。单独来看,市场集中度确实对回报有负向预测作用(高集中度,低后续回报),但保持估值不变的情况下,更高的集中度实际上与更高的未来回报相关!</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">周三,英国《金融时报》专栏作者Robert Armstrong发表了一篇关于美股市场集中度的深度文章,文章讨论了当前美股市场高度集中在少数科技巨头手中的现象,以及这种集中是否真的意味着市场风险上升。</p><p style=\"text-align: justify;\">Armstrong开篇描述了一个颇具戏剧性的市场日:当人工智能公司Anthropic推出新的法律工作自动化工具后,软件和专业服务类公司股价大跌超3%,但科技巨头们也没能幸免,反而是能源、电信、日用品和材料等传统经济板块成为了赢家。这个例子说明市场格局正在发生变化。</p><p style=\"text-align: justify;\">Armstrong的核心观点是:<strong>市场集中度本身并不可怕,真正需要警惕的是高估值。</strong>虽然Mag7科技股不再像几个月前那样主导市场,但标普500指数的集中度依然很高。更重要的是,历史数据显示这种集中度并非异常现象,1932年也曾出现过类似情况。</p><h2 id=\"486234b5\">市场集中度:六家公司撑起三分之一</h2><p style=\"text-align: justify;\">当前美股市场到底有多集中?Armstrong给出了详细的数据。仅仅六家公司就贡献了标普500指数总市值的三分之一,其中英伟达一家就占7%。如果看前62家最大的公司,它们合计占据了整个指数市值的三分之二。</p><p style=\"text-align: justify;\">从净利润角度看,情况略有不同但本质类似。那六大巨头贡献了27%的净利润,前62家公司则贡献了63%的净利润。Armstrong指出,<strong>这意味着最大的公司往往比较小的公司拥有"更高的估值——市盈率"。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">这种集中度引发了一个许多分析师都在追问的问题:市值的高度集中是否让市场变得更加危险?投资者是否应该相对于市场权重,减少对最大公司或行业的配置?</p><h2 id=\"2c99a20e\">历史告诉我们:集中度是常态</h2><p style=\"text-align: justify;\">Armstrong指出,Per Bye、Jens Soerlie Kvaerner和Bas Werker三位学者的研究论文提供了令人信服的历史证据。他们分析了自1926年以来在美国主要交易所交易的所有公司数据,包括市值和各种盈利指标。</p><p style=\"text-align: justify;\">研究结果颇为出人意料。论文作者写道:</p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">Mag7的相对重要性并没有什么特别之处。例如,从1930年代到1960年代,七家公司就占据了类似的份额。"最高峰出现在1932年5月,当时AT&T、标准石油、纽约联合煤气公司、通用汽车、杜邦、雷诺烟草和联合煤气改良公司七家合计占到了总市值的约三分之一。</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">这说明市场集中度并非当代独有的现象,也不是科技时代的特殊产物。在工业时代,同样的集中度模式就已经存在。换句话说<strong>,少数大公司主导市场似乎是资本市场的一种常态。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">研究还揭示了一个重要发现:公司基本面(如收入和利润)确实会跟踪市值集中度的变化,但这种相关性比较松散,并且呈现周期性波动。</p><p style=\"text-align: justify;\">论文还指出,当市值集中度达到极值时(即占总市值三分之一的公司数量降至历史低点,目前不到0.5%),这些最大公司占总收入、利润和现金流的份额反而处于历史低位,约为五分之一。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么,高集中度是否也预示着长期回报率低呢?论文指出:</p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">单独来看,市场集中度确实对回报有负向预测作用(高集中度,低后续回报),但如果控制估值因素就不是这样了……保持估值不变的情况下,更高的集中度实际上与更高的未来回报相关!</p></blockquote><h2 id=\"af84c491\">数学模型证实:集中是自然结果</h2><p style=\"text-align: justify;\">论文的第二部分用数学模型进一步强化了市场集中度属于正常现象的论点。研究使用了"基于标准几何布朗运动扩散过程"的模型,纳入了"共同市场因素和公司特定冲击"。</p><p style=\"text-align: justify;\">具体来说,在这个模型中,回报遵循随机过程。可以把公司的市值想象成不断受到各种冲击的影响——生产力和创新冲击、好的或坏的领导力、运气和不幸。随着时间推移,大多数公司保持小规模(它们的正面和负面冲击相互抵消),而少数公司获得了大量正面冲击并成长为巨头。</p><p style=\"text-align: justify;\">用一个比喻来说,股市就像一个持续进行的掷骰子游戏。大多数玩家的结果会趋于平均,但总有少数几个玩家运气特别好,连续掷出好点数。这并不奇怪,而是概率的自然结果。同样的道理,市场集中度也是市场机制自然运作的结果。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>1932年也是这样!美股集中度高并不可怕,真正危险的是太贵</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ font-size:24px; }\nh2{ font-size:20px; }\nh3{ font-size:18px; }\nh4{ font-size:16px; }\nh5{ font-size:14px; }\nh6{ font-size:12px; }\np,ul,ol,blockquote,dl,table{ margin:1.2em 0; }\nul,ol{ margin-left:2em; }\nul{ list-style:disc; }\nol{ list-style:decimal; }\nli,li p{ margin:10px 0;}\nimg{ max-width:100%;display:block;margin:0 auto 1em; }\nblockquote{ color:#B5B2B1; border-left:3px solid #aaa; padding:1em; }\nstrong,b{font-weight:bold;}\nem,i{font-style:italic;}\ntable{ width:100%;border-collapse:collapse;border-spacing:1px;margin:1em 0;font-size:.9em; }\nth,td{ padding:5px;text-align:left;border:1px solid #aaa; }\nth{ font-weight:bold;background:#5d5d5d; }\n.symbol-link{font-weight:bold;}\n/* header{ border-bottom:1px solid #494756; } */\n.title{ margin:0 0 8px;line-height:1.3;color:#ddd; }\n.meta {color:#5e5c6d;font-size:13px;margin:0 0 .5em; }\na{text-decoration:none; color:#2a4b87;}\n.meta .head { display: inline-block; overflow: hidden}\n.head .h-thumb { width: 30px; height: 30px; margin: 0; padding: 0; border-radius: 50%; float: left;}\n.head .h-content { margin: 0; padding: 0 0 0 9px; float: left;}\n.head .h-name {font-size: 13px; color: #eee; margin: 0;}\n.head .h-time {font-size: 11px; color: #7E829C; margin: 0;line-height: 11px;}\n.small {font-size: 12.5px; display: inline-block; transform: scale(0.9); -webkit-transform: scale(0.9); transform-origin: left; -webkit-transform-origin: left;}\n.smaller {font-size: 12.5px; display: inline-block; transform: scale(0.8); -webkit-transform: scale(0.8); transform-origin: left; -webkit-transform-origin: left;}\n.bt-text {font-size: 12px;margin: 1.5em 0 0 0}\n.bt-text p {margin: 0}\n</style>\n</head>\n<body>\n<div class=\"wrapper\">\n<header>\n<h2 class=\"title\">\n1932年也是这样!美股集中度高并不可怕,真正危险的是太贵\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n2026-02-04 16:24 北京时间 <a href=https://wallstreetcn.com/articles/3764935><strong>华尔街见闻</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>英国《金融时报》专栏文章指出,市场集中度本身并不可怕,真正需要警惕的是高估值。从历史角度来看,在工业时代,类似现在的集中度模式就已经存在。换句话说,少数大公司主导市场似乎是资本市场的一种常态。单独来看,市场集中度确实对回报有负向预测作用(高集中度,低后续回报),但保持估值不变的情况下,更高的集中度实际上与更高的未来回报相关!周三,英国《金融时报》专栏作者Robert Armstrong发表了一篇...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3764935\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/4f6ec6e99c0c8b9feb7f296b78c65a54","relate_stocks":{"BK4588":"碎股","BK4550":"红杉资本持仓","NDX":"纳斯达克100指数","BK4535":"淡马锡持仓","BK4581":"高盛持仓","SCHD":"Schwab US Dividend Equity ETF",".IXIC":"NASDAQ Composite",".SPX":"S&P 500 Index",".DJI":"道琼斯","BK4585":"ETF&股票定投概念","BK4534":"瑞士信贷持仓"},"source_url":"https://wallstreetcn.com/articles/3764935","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2608735644","content_text":"英国《金融时报》专栏文章指出,市场集中度本身并不可怕,真正需要警惕的是高估值。从历史角度来看,在工业时代,类似现在的集中度模式就已经存在。换句话说,少数大公司主导市场似乎是资本市场的一种常态。单独来看,市场集中度确实对回报有负向预测作用(高集中度,低后续回报),但保持估值不变的情况下,更高的集中度实际上与更高的未来回报相关!周三,英国《金融时报》专栏作者Robert Armstrong发表了一篇关于美股市场集中度的深度文章,文章讨论了当前美股市场高度集中在少数科技巨头手中的现象,以及这种集中是否真的意味着市场风险上升。Armstrong开篇描述了一个颇具戏剧性的市场日:当人工智能公司Anthropic推出新的法律工作自动化工具后,软件和专业服务类公司股价大跌超3%,但科技巨头们也没能幸免,反而是能源、电信、日用品和材料等传统经济板块成为了赢家。这个例子说明市场格局正在发生变化。Armstrong的核心观点是:市场集中度本身并不可怕,真正需要警惕的是高估值。虽然Mag7科技股不再像几个月前那样主导市场,但标普500指数的集中度依然很高。更重要的是,历史数据显示这种集中度并非异常现象,1932年也曾出现过类似情况。市场集中度:六家公司撑起三分之一当前美股市场到底有多集中?Armstrong给出了详细的数据。仅仅六家公司就贡献了标普500指数总市值的三分之一,其中英伟达一家就占7%。如果看前62家最大的公司,它们合计占据了整个指数市值的三分之二。从净利润角度看,情况略有不同但本质类似。那六大巨头贡献了27%的净利润,前62家公司则贡献了63%的净利润。Armstrong指出,这意味着最大的公司往往比较小的公司拥有\"更高的估值——市盈率\"。这种集中度引发了一个许多分析师都在追问的问题:市值的高度集中是否让市场变得更加危险?投资者是否应该相对于市场权重,减少对最大公司或行业的配置?历史告诉我们:集中度是常态Armstrong指出,Per Bye、Jens Soerlie Kvaerner和Bas Werker三位学者的研究论文提供了令人信服的历史证据。他们分析了自1926年以来在美国主要交易所交易的所有公司数据,包括市值和各种盈利指标。研究结果颇为出人意料。论文作者写道:Mag7的相对重要性并没有什么特别之处。例如,从1930年代到1960年代,七家公司就占据了类似的份额。\"最高峰出现在1932年5月,当时AT&T、标准石油、纽约联合煤气公司、通用汽车、杜邦、雷诺烟草和联合煤气改良公司七家合计占到了总市值的约三分之一。这说明市场集中度并非当代独有的现象,也不是科技时代的特殊产物。在工业时代,同样的集中度模式就已经存在。换句话说,少数大公司主导市场似乎是资本市场的一种常态。研究还揭示了一个重要发现:公司基本面(如收入和利润)确实会跟踪市值集中度的变化,但这种相关性比较松散,并且呈现周期性波动。论文还指出,当市值集中度达到极值时(即占总市值三分之一的公司数量降至历史低点,目前不到0.5%),这些最大公司占总收入、利润和现金流的份额反而处于历史低位,约为五分之一。那么,高集中度是否也预示着长期回报率低呢?论文指出:单独来看,市场集中度确实对回报有负向预测作用(高集中度,低后续回报),但如果控制估值因素就不是这样了……保持估值不变的情况下,更高的集中度实际上与更高的未来回报相关!数学模型证实:集中是自然结果论文的第二部分用数学模型进一步强化了市场集中度属于正常现象的论点。研究使用了\"基于标准几何布朗运动扩散过程\"的模型,纳入了\"共同市场因素和公司特定冲击\"。具体来说,在这个模型中,回报遵循随机过程。可以把公司的市值想象成不断受到各种冲击的影响——生产力和创新冲击、好的或坏的领导力、运气和不幸。随着时间推移,大多数公司保持小规模(它们的正面和负面冲击相互抵消),而少数公司获得了大量正面冲击并成长为巨头。用一个比喻来说,股市就像一个持续进行的掷骰子游戏。大多数玩家的结果会趋于平均,但总有少数几个玩家运气特别好,连续掷出好点数。这并不奇怪,而是概率的自然结果。同样的道理,市场集中度也是市场机制自然运作的结果。","news_type":1,"symbols_score_info":{"MNQmain":2,".DJI":2,"ESmain":2,"MNQ2612":2,"SCHD":1,"MNQ2603":2,"YMmain":2,"NQmain":2,".IXIC":2,".SPX":2,"NDX":2}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":11,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"hots":[{"id":529105859814744,"gmtCreate":1770212287123,"gmtModify":1770212544245,"author":{"id":"3488860485185364","authorId":"3488860485185364","name":"Monent","avatar":"https://static.tigerbbs.com/ff641fd2530f3b59c60da87228825700","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3488860485185364","authorIdStr":"3488860485185364"},"themes":[],"title":"","htmlText":"贵??? 跟大A市盈率动辄上百上千的 贵?","listText":"贵??? 跟大A市盈率动辄上百上千的 贵?","text":"贵??? 跟大A市盈率动辄上百上千的 贵?","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/529105859814744","repostId":"2608735644","repostType":2,"repost":{"id":"2608735644","kind":"highlight","weMediaInfo":{"introduction":"追踪全球财经热点,精选影响您财富的资讯,投资理财必备神器!","home_visible":1,"media_name":"华尔街见闻","id":"1084101182","head_image":"https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e"},"pubTimestamp":1770193488,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2608735644?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-02-04 16:24","market":"sg","language":"zh","title":"1932年也是这样!美股集中度高并不可怕,真正危险的是太贵","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2608735644","media":"华尔街见闻","summary":"英国《金融时报》专栏文章指出,市场集中度本身并不可怕,真正需要警惕的是高估值。从历史角度来看,在工业时代,类似现在的集中度模式就已经存在。换句话说,少数大公司主导市场似乎是资本市场的一种常态。单独来看,市场集中度确实对回报有负向预测作用(高集中度,低后续回报),但保持估值不变的情况下,更高的集中度实际上与更高的未来回报相关!","content":"<html><head></head><body><blockquote><p>英国《金融时报》专栏文章指出,市场集中度本身并不可怕,真正需要警惕的是高估值。从历史角度来看,在工业时代,类似现在的集中度模式就已经存在。换句话说,少数大公司主导市场似乎是资本市场的一种常态。单独来看,市场集中度确实对回报有负向预测作用(高集中度,低后续回报),但保持估值不变的情况下,更高的集中度实际上与更高的未来回报相关!</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">周三,英国《金融时报》专栏作者Robert Armstrong发表了一篇关于美股市场集中度的深度文章,文章讨论了当前美股市场高度集中在少数科技巨头手中的现象,以及这种集中是否真的意味着市场风险上升。</p><p style=\"text-align: justify;\">Armstrong开篇描述了一个颇具戏剧性的市场日:当人工智能公司Anthropic推出新的法律工作自动化工具后,软件和专业服务类公司股价大跌超3%,但科技巨头们也没能幸免,反而是能源、电信、日用品和材料等传统经济板块成为了赢家。这个例子说明市场格局正在发生变化。</p><p style=\"text-align: justify;\">Armstrong的核心观点是:<strong>市场集中度本身并不可怕,真正需要警惕的是高估值。</strong>虽然Mag7科技股不再像几个月前那样主导市场,但标普500指数的集中度依然很高。更重要的是,历史数据显示这种集中度并非异常现象,1932年也曾出现过类似情况。</p><h2 id=\"486234b5\">市场集中度:六家公司撑起三分之一</h2><p style=\"text-align: justify;\">当前美股市场到底有多集中?Armstrong给出了详细的数据。仅仅六家公司就贡献了标普500指数总市值的三分之一,其中英伟达一家就占7%。如果看前62家最大的公司,它们合计占据了整个指数市值的三分之二。</p><p style=\"text-align: justify;\">从净利润角度看,情况略有不同但本质类似。那六大巨头贡献了27%的净利润,前62家公司则贡献了63%的净利润。Armstrong指出,<strong>这意味着最大的公司往往比较小的公司拥有"更高的估值——市盈率"。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">这种集中度引发了一个许多分析师都在追问的问题:市值的高度集中是否让市场变得更加危险?投资者是否应该相对于市场权重,减少对最大公司或行业的配置?</p><h2 id=\"2c99a20e\">历史告诉我们:集中度是常态</h2><p style=\"text-align: justify;\">Armstrong指出,Per Bye、Jens Soerlie Kvaerner和Bas Werker三位学者的研究论文提供了令人信服的历史证据。他们分析了自1926年以来在美国主要交易所交易的所有公司数据,包括市值和各种盈利指标。</p><p style=\"text-align: justify;\">研究结果颇为出人意料。论文作者写道:</p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">Mag7的相对重要性并没有什么特别之处。例如,从1930年代到1960年代,七家公司就占据了类似的份额。"最高峰出现在1932年5月,当时AT&T、标准石油、纽约联合煤气公司、通用汽车、杜邦、雷诺烟草和联合煤气改良公司七家合计占到了总市值的约三分之一。</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">这说明市场集中度并非当代独有的现象,也不是科技时代的特殊产物。在工业时代,同样的集中度模式就已经存在。换句话说<strong>,少数大公司主导市场似乎是资本市场的一种常态。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">研究还揭示了一个重要发现:公司基本面(如收入和利润)确实会跟踪市值集中度的变化,但这种相关性比较松散,并且呈现周期性波动。</p><p style=\"text-align: justify;\">论文还指出,当市值集中度达到极值时(即占总市值三分之一的公司数量降至历史低点,目前不到0.5%),这些最大公司占总收入、利润和现金流的份额反而处于历史低位,约为五分之一。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么,高集中度是否也预示着长期回报率低呢?论文指出:</p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">单独来看,市场集中度确实对回报有负向预测作用(高集中度,低后续回报),但如果控制估值因素就不是这样了……保持估值不变的情况下,更高的集中度实际上与更高的未来回报相关!</p></blockquote><h2 id=\"af84c491\">数学模型证实:集中是自然结果</h2><p style=\"text-align: justify;\">论文的第二部分用数学模型进一步强化了市场集中度属于正常现象的论点。研究使用了"基于标准几何布朗运动扩散过程"的模型,纳入了"共同市场因素和公司特定冲击"。</p><p style=\"text-align: justify;\">具体来说,在这个模型中,回报遵循随机过程。可以把公司的市值想象成不断受到各种冲击的影响——生产力和创新冲击、好的或坏的领导力、运气和不幸。随着时间推移,大多数公司保持小规模(它们的正面和负面冲击相互抵消),而少数公司获得了大量正面冲击并成长为巨头。</p><p style=\"text-align: justify;\">用一个比喻来说,股市就像一个持续进行的掷骰子游戏。大多数玩家的结果会趋于平均,但总有少数几个玩家运气特别好,连续掷出好点数。这并不奇怪,而是概率的自然结果。同样的道理,市场集中度也是市场机制自然运作的结果。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>1932年也是这样!美股集中度高并不可怕,真正危险的是太贵</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ font-size:24px; }\nh2{ font-size:20px; }\nh3{ font-size:18px; }\nh4{ font-size:16px; }\nh5{ font-size:14px; }\nh6{ font-size:12px; }\np,ul,ol,blockquote,dl,table{ margin:1.2em 0; }\nul,ol{ margin-left:2em; }\nul{ list-style:disc; }\nol{ list-style:decimal; }\nli,li p{ margin:10px 0;}\nimg{ max-width:100%;display:block;margin:0 auto 1em; }\nblockquote{ color:#B5B2B1; border-left:3px solid #aaa; padding:1em; }\nstrong,b{font-weight:bold;}\nem,i{font-style:italic;}\ntable{ width:100%;border-collapse:collapse;border-spacing:1px;margin:1em 0;font-size:.9em; }\nth,td{ padding:5px;text-align:left;border:1px solid #aaa; }\nth{ font-weight:bold;background:#5d5d5d; }\n.symbol-link{font-weight:bold;}\n/* header{ border-bottom:1px solid #494756; } */\n.title{ margin:0 0 8px;line-height:1.3;color:#ddd; }\n.meta {color:#5e5c6d;font-size:13px;margin:0 0 .5em; }\na{text-decoration:none; color:#2a4b87;}\n.meta .head { display: inline-block; overflow: hidden}\n.head .h-thumb { width: 30px; height: 30px; margin: 0; padding: 0; border-radius: 50%; float: left;}\n.head .h-content { margin: 0; padding: 0 0 0 9px; float: left;}\n.head .h-name {font-size: 13px; color: #eee; margin: 0;}\n.head .h-time {font-size: 11px; color: #7E829C; margin: 0;line-height: 11px;}\n.small {font-size: 12.5px; display: inline-block; transform: scale(0.9); -webkit-transform: scale(0.9); transform-origin: left; -webkit-transform-origin: left;}\n.smaller {font-size: 12.5px; display: inline-block; transform: scale(0.8); -webkit-transform: scale(0.8); transform-origin: left; -webkit-transform-origin: left;}\n.bt-text {font-size: 12px;margin: 1.5em 0 0 0}\n.bt-text p {margin: 0}\n</style>\n</head>\n<body>\n<div class=\"wrapper\">\n<header>\n<h2 class=\"title\">\n1932年也是这样!美股集中度高并不可怕,真正危险的是太贵\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n2026-02-04 16:24 北京时间 <a href=https://wallstreetcn.com/articles/3764935><strong>华尔街见闻</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>英国《金融时报》专栏文章指出,市场集中度本身并不可怕,真正需要警惕的是高估值。从历史角度来看,在工业时代,类似现在的集中度模式就已经存在。换句话说,少数大公司主导市场似乎是资本市场的一种常态。单独来看,市场集中度确实对回报有负向预测作用(高集中度,低后续回报),但保持估值不变的情况下,更高的集中度实际上与更高的未来回报相关!周三,英国《金融时报》专栏作者Robert Armstrong发表了一篇...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3764935\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/4f6ec6e99c0c8b9feb7f296b78c65a54","relate_stocks":{"BK4588":"碎股","BK4550":"红杉资本持仓","NDX":"纳斯达克100指数","BK4535":"淡马锡持仓","BK4581":"高盛持仓","SCHD":"Schwab US Dividend Equity ETF",".IXIC":"NASDAQ Composite",".SPX":"S&P 500 Index",".DJI":"道琼斯","BK4585":"ETF&股票定投概念","BK4534":"瑞士信贷持仓"},"source_url":"https://wallstreetcn.com/articles/3764935","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2608735644","content_text":"英国《金融时报》专栏文章指出,市场集中度本身并不可怕,真正需要警惕的是高估值。从历史角度来看,在工业时代,类似现在的集中度模式就已经存在。换句话说,少数大公司主导市场似乎是资本市场的一种常态。单独来看,市场集中度确实对回报有负向预测作用(高集中度,低后续回报),但保持估值不变的情况下,更高的集中度实际上与更高的未来回报相关!周三,英国《金融时报》专栏作者Robert Armstrong发表了一篇关于美股市场集中度的深度文章,文章讨论了当前美股市场高度集中在少数科技巨头手中的现象,以及这种集中是否真的意味着市场风险上升。Armstrong开篇描述了一个颇具戏剧性的市场日:当人工智能公司Anthropic推出新的法律工作自动化工具后,软件和专业服务类公司股价大跌超3%,但科技巨头们也没能幸免,反而是能源、电信、日用品和材料等传统经济板块成为了赢家。这个例子说明市场格局正在发生变化。Armstrong的核心观点是:市场集中度本身并不可怕,真正需要警惕的是高估值。虽然Mag7科技股不再像几个月前那样主导市场,但标普500指数的集中度依然很高。更重要的是,历史数据显示这种集中度并非异常现象,1932年也曾出现过类似情况。市场集中度:六家公司撑起三分之一当前美股市场到底有多集中?Armstrong给出了详细的数据。仅仅六家公司就贡献了标普500指数总市值的三分之一,其中英伟达一家就占7%。如果看前62家最大的公司,它们合计占据了整个指数市值的三分之二。从净利润角度看,情况略有不同但本质类似。那六大巨头贡献了27%的净利润,前62家公司则贡献了63%的净利润。Armstrong指出,这意味着最大的公司往往比较小的公司拥有\"更高的估值——市盈率\"。这种集中度引发了一个许多分析师都在追问的问题:市值的高度集中是否让市场变得更加危险?投资者是否应该相对于市场权重,减少对最大公司或行业的配置?历史告诉我们:集中度是常态Armstrong指出,Per Bye、Jens Soerlie Kvaerner和Bas Werker三位学者的研究论文提供了令人信服的历史证据。他们分析了自1926年以来在美国主要交易所交易的所有公司数据,包括市值和各种盈利指标。研究结果颇为出人意料。论文作者写道:Mag7的相对重要性并没有什么特别之处。例如,从1930年代到1960年代,七家公司就占据了类似的份额。\"最高峰出现在1932年5月,当时AT&T、标准石油、纽约联合煤气公司、通用汽车、杜邦、雷诺烟草和联合煤气改良公司七家合计占到了总市值的约三分之一。这说明市场集中度并非当代独有的现象,也不是科技时代的特殊产物。在工业时代,同样的集中度模式就已经存在。换句话说,少数大公司主导市场似乎是资本市场的一种常态。研究还揭示了一个重要发现:公司基本面(如收入和利润)确实会跟踪市值集中度的变化,但这种相关性比较松散,并且呈现周期性波动。论文还指出,当市值集中度达到极值时(即占总市值三分之一的公司数量降至历史低点,目前不到0.5%),这些最大公司占总收入、利润和现金流的份额反而处于历史低位,约为五分之一。那么,高集中度是否也预示着长期回报率低呢?论文指出:单独来看,市场集中度确实对回报有负向预测作用(高集中度,低后续回报),但如果控制估值因素就不是这样了……保持估值不变的情况下,更高的集中度实际上与更高的未来回报相关!数学模型证实:集中是自然结果论文的第二部分用数学模型进一步强化了市场集中度属于正常现象的论点。研究使用了\"基于标准几何布朗运动扩散过程\"的模型,纳入了\"共同市场因素和公司特定冲击\"。具体来说,在这个模型中,回报遵循随机过程。可以把公司的市值想象成不断受到各种冲击的影响——生产力和创新冲击、好的或坏的领导力、运气和不幸。随着时间推移,大多数公司保持小规模(它们的正面和负面冲击相互抵消),而少数公司获得了大量正面冲击并成长为巨头。用一个比喻来说,股市就像一个持续进行的掷骰子游戏。大多数玩家的结果会趋于平均,但总有少数几个玩家运气特别好,连续掷出好点数。这并不奇怪,而是概率的自然结果。同样的道理,市场集中度也是市场机制自然运作的结果。","news_type":1,"symbols_score_info":{"MNQmain":2,".DJI":2,"ESmain":2,"MNQ2612":2,"SCHD":1,"MNQ2603":2,"YMmain":2,"NQmain":2,".IXIC":2,".SPX":2,"NDX":2}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":11,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"lives":[]}