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2023-09-04
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2021-04-19
除非你把生产出来的钱都烧掉
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2021-03-24
马后炮，反正猜对了就是牛，猜错了也没任何影响……
2021审判日？为什么不看好股市及商品超级周期
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2021-02-16
这么便宜的收购价？
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21:47","market":"us","language":"zh","title":"2021审判日？为什么不看好股市及商品超级周期","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1100080179","media":"泷韬全球宏观","summary":"美国复工对商品，或部分周期股，比如化工实际是利空。","content":"<p>作者：袁玉玮</p><p>去年，由全球央行放水驱动的股，债，商品三牛，导致无论国内外，大多数投资者都对2021过度乐观。</p><p>但是，从宏观基本面来说，2020年股市其实没有基本面支持（我不反对个别行业）。去年的牛市，其实是疫情诱发的金融危机和经济危机大背景下，央行看跌期权 —— 央行为了切断经济危机里的风险传导链，救市压制资产下行波动。那么，体弱内需的经济去年被人为压制的波动 —— 就像令狐冲被一群庸医用外力压制的内疾 —— 理论上会向后延伸分布，除非经济会快速繁荣（这非常不现实）。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/873e66b2fb1140bf4542722170c1b634\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"606\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/90d600bd87df2e4cf7aae3b231feea75\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"607\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p><p><b>为什么看空新兴市场，尤其土耳其，拉美股汇双杀</b></p><p>美债收益率是全球资产定价的锚。</p><p>无论你如何否认外力的作用，美国在全球的金融影响力目前无人匹敌。另外，2016年之后的广义价值投资，茅指数崛起，其实也是A股对外资开放后，投资风格机构化，长期化，被动化，基本面驱动的过程。</p><p><b>我个人认为，在内部资产虚火旺盛，充斥泡沫，过度高估（万得全A-ex银行石化PE达到41倍）的时候，外部因素影响一定超过内部因素</b>，从全球宏观的角度全方位评估风险。外部任何风吹草动都可能是压倒骆驼的稻草。</p><p>美元泛滥，发达国家0/负利率，在去年推动了全球资产泡沫，那么当美债利率上涨的时候，其实就是每个国家的“资产管理人”要面临一定hurdle rate才能收业绩费的考核 —— 潮退了，我们才知道谁没游泳。我们之前选了历史上一贯有债务危机传统的土耳其，拉美作为做空标的，近期暴跌之前，他们都面临疫情恶化，或国内恶性通胀的危险。作为石油产出国，巴西甚至害怕石油涨价恶化通胀，撤了<a href=\"https://laohu8.com/S/PBR\">巴西石油公司</a>的CEO，通胀风险可见一斑。</p><p>符合这2个标准的还有印度，俄罗斯，但因为：</p><p>前者的种姓制度根本忽略底层的“人”的生死，没有道德和经济包袱，疫情对他们来说就像一场内部优胜劣汰，所以从资产上很难观测波动；</p><p>而后者由于受益于石油上涨，而且前几年未雨绸缪，黄金储备高</p><p>—— 所以这2个做空逻辑都有瑕疵。</p><p>为了对冲EM风险，我们选择了多东亚/空土耳其和拉美。和Druckenmiller的观点一样，我们从去年在EM相对看好东亚 —— 得益于疫情控制，尤其在科技，新能源处于优势。但他说的买东亚/空美国，我觉得还是过于激进。</p><p>我们在18年就说过，美国一向在美元上短空长多，割EM韭菜。去年底，全世界都看空美元的时候，美元不跌，拥挤的空头们就该反省了。这也是为什么我们今年不那么看空美元，看空EM的原因之一。盲目长期看空美元，是危险的。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/579cf18d938f1606e8bbe2e91f397a98\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"607\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p><p><b>为什么不看好商品超级周期</b></p><p>商品超级周期？这个逻辑太荒谬。</p><p>历史上的商品超级周期都伴随人类经济的繁荣。最近一次由于中国加入WTO和全球一体化，变成世界工厂，叠加中国的地产经济驱动的消费升级和财富效应。</p><p>而<b>中国推动上一轮2000-2007超级商品周期，有很多精密的条件或偶然性</b>：</p><ol><li><p>文化：任劳任怨，勤劳致富，炫富，底层忍耐贫富差距能力强</p></li><li><p>基建</p></li><li><p>政府高效</p></li><li><p>中国经济的反身性：地产/通胀/工作效率/财富效应/消费</p></li><li><p>上次还有美国地产泡沫和金砖五国同时崛起的大背景</p></li></ol><p>我们至少在未来10-20年内看不到任何一个地区或国家可以复制中国模式：</p><p>印度和非洲人认命，无欲无求，或懒惰的天性，</p><p>欧美也都困扰于长期低成长，通缩和贫富差距扩大，低欲望；</p><p>根本无法复制2000-2007的中国。</p><p>而且，<b>2008年之后，全球央行用放水来保持经济相对稳定，实际很大部分得益于商品的通缩。在没有新兴国家替代中国驱动的条件下，商品如果进入超级周期，我看只有全球恶性通胀背景下才有可能 —— 那么离战争也就不远了</b>。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bafed14735b6f7bca7e02e39e60ef0ac\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"607\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ecd9e2823d5e4c1c0ac267dcd41fc486\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"606\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p><p>另外，本轮商品上涨，主要由于石油和铜上涨，但</p><ul><li><p>石油涨价因为供给侧；</p></li><li><p>铜，我们看到有类似GME的gamma squeeze，美股，A股，铜期货...的跨市从虚拟向实体操纵价格，做局的嫌疑。</p></li></ul><p>这2个品种的内在逻辑无法完成领导商品牛市。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/451727453c577f905b52af9a4a4b56b6\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"602\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/816b17c9ab75a6ef70e02a258d1697d5\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"601\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p><p><b>为什么不看好化工龙头</b></p><p>去年，驱动国内商品牛市有很多偶然因素：</p><p>2020商品上涨主要基于 —— 全球央行放水 x 中国复工/苏 x 订单流向中国 x 欧洲居家办公导致的买房和装修、家电需求 x 疫苗后复工强预期 —— 这些因素具备高度的偶然性，短期性，无法长期复制；长期上涨需要经济和消费需求实质性改善，我们目前没看到。</p><p>化工龙头去年享受了低油价，和美国去年石化产能被疫情冲击。这两个因素在今年都不存在。尤其美国复工，对国内化工是利空，而不是利多。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/026025199f3a4dae623db7c47c45afc8\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"609\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/641302e4981a313c34bf19ac25ebc2ae\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"603\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p><p><b>为什么港股有风险</b></p><p>年后的港股行情实际还是恒生科技股驱动，主要是南下抱团的懒惰思维。重夺港股定价权，是善良的价值投资者的一厢情愿。</p><p>那么，港股实际同时暴露在四大风险：</p><ul><li><p>反垄断</p></li><li><p>茅指数联动</p></li><li><p>通胀预期和美债利率上涨</p></li><li><p>美元升值</p></li></ul><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a33d97c677841a52863d8a370d0a9486\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"606\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p><p>综上，2021年，无论美股，A股，港股，都和2018年非常相似。但鉴于现在的高层领导强大的纠错能力，而且早已提前预警，并且要经济维稳、金融维稳；2021，不太可能完全复制2018。</p><p><b>Gamma Squeeze, 散户，SPAC，ARK, 网红基金</b></p><p>Mizuho Securities is the latest to push this idea, with a survey suggesting that 10% of the $380 billion in stimulus windfalls will be invested in stocks and bitcoin. That, according to Wall Street, means that about $40 billion in extra money will “come into the stock market,” driving it higher. Recently Deutsche Bank estimated young individual investors were ready to pour $170 billion into the market. —— 摘自MarketWatch</p><p>我们去年分析过，ARK去年业绩很大程度上，得益于</p><p>①0利率和负利率盛行，导致资金对成长股和中小盘股的追捧；</p><p>②疫情实际 = 大自然的供给侧改革，摧枯拉朽了受制于封城的旧经济 —— 对科技互联网是天上掉馅饼；</p><p>③Tesla高度暴露，但Tesla表现实际大部分来源于逼空效果，和空头减仓有高度的正相关性 —— Tesla股票有一定的金融资产属性，某种程度上，它和Bitcoin很类似，都是资金抱团的结果。</p><p>④中小盘暴露和低质量暴露：ARK持有大量中小盘股和资产负债表弱的股票。这其实得益于低利率催化了市场参与者的风险偏好，和散户羊群的偏好高度重叠。</p><p>⑤AUM扩张+散户跟踪→反身效应：ARK由于今年的超群业绩，导致资金流入不断加速，形成了正反馈效果 —— 后入的资金推动持仓进入正反馈。另外，由于ARK的基金持仓透明公布，吸引了众多散户跟风，又加强了正反馈。</p><p>年初，A股的网红基金其实也具备ARK的特征，实际大部分是类被动risk premia风格因子的被动投资，他们得益于央行放水的大beta，alpha含量并不高。而且散户的追涨网红基金，实际等同于散户在GME期权上long gamma，短期有大量的杠杆效应。他们实际不是价值投资，而是在和时间，和内在价值作对，想从未来攫取暴利，短期套现。</p><p>ARK目前不断抛出大盘股，买入小盘股，作最后一搏。但是我们观测到:</p><ul><li><p>ARK的交易量明显下降，</p></li><li><p>看涨期权市场已经显著萎缩 = 散户资产去gamma，去杠杆，缩水，Biden发完补助，我们并没观测到市场预期的散户大军的进场。</p></li><li><p>本周，美债收益率下降，一线科技股大幅反弹，但gamma squeeze标的却出现暴跌现象（讽刺的是，A股的一线龙头 —— 茅指数在和美国抱团票 —— 垃圾股，二线科技股共振）</p></li></ul><p>昨晚，Yellen和Powell又双双谈到目前存在资产泡沫（US Treasury Sec. Yellen: Asset Valuations Are High By Historical Measures）。</p><p>一场金融\"马陵道\"围剿的天时，地利，人和，也许都具备了。我们“慭慭然”，小心观测。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c594d0f35d546b7e772525962725ebdb\" tg-width=\"491\" tg-height=\"377\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cb27b96b2dec4cfd8ba23c1c66febb19\" tg-width=\"490\" tg-height=\"376\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p><p>西方传说上帝会在审判日那天赏善罚恶；</p><p>我们并不预期2021一定是大熊市，</p><p>但2021很可能是宏观层面均值回归的一年</p><p>—— 表现在各个层面：</p><p>时间，</p><p>地域，</p><p>供应链，</p><p>估值，</p><p>风格，</p><p>人性，</p><p>欲念，</p><p>地球引力...</p><p>“潮退了，你才知道谁在裸泳。”</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6c514a790774c86cfa09ba0d39d7de12\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"565\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p><p>图片：visualcapitalist.com</p>","source":"lsy1584520488112","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>2021审判日？为什么不看好股市及商品超级周期</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; 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That, according to Wall Street, means that about $40 billion in extra money will “come into the stock market,” driving it higher. Recently Deutsche Bank estimated young individual investors were ready to pour $170 billion into the market. —— 摘自MarketWatch我们去年分析过，ARK去年业绩很大程度上，得益于①0利率和负利率盛行，导致资金对成长股和中小盘股的追捧；②疫情实际 = 大自然的供给侧改革，摧枯拉朽了受制于封城的旧经济 —— 对科技互联网是天上掉馅饼；③Tesla高度暴露，但Tesla表现实际大部分来源于逼空效果，和空头减仓有高度的正相关性 —— Tesla股票有一定的金融资产属性，某种程度上，它和Bitcoin很类似，都是资金抱团的结果。④中小盘暴露和低质量暴露：ARK持有大量中小盘股和资产负债表弱的股票。这其实得益于低利率催化了市场参与者的风险偏好，和散户羊群的偏好高度重叠。⑤AUM扩张+散户跟踪→反身效应：ARK由于今年的超群业绩，导致资金流入不断加速，形成了正反馈效果 —— 后入的资金推动持仓进入正反馈。另外，由于ARK的基金持仓透明公布，吸引了众多散户跟风，又加强了正反馈。年初，A股的网红基金其实也具备ARK的特征，实际大部分是类被动risk premia风格因子的被动投资，他们得益于央行放水的大beta，alpha含量并不高。而且散户的追涨网红基金，实际等同于散户在GME期权上long gamma，短期有大量的杠杆效应。他们实际不是价值投资，而是在和时间，和内在价值作对，想从未来攫取暴利，短期套现。ARK目前不断抛出大盘股，买入小盘股，作最后一搏。但是我们观测到:ARK的交易量明显下降，看涨期权市场已经显著萎缩 = 散户资产去gamma，去杠杆，缩水，Biden发完补助，我们并没观测到市场预期的散户大军的进场。本周，美债收益率下降，一线科技股大幅反弹，但gamma squeeze标的却出现暴跌现象（讽刺的是，A股的一线龙头 —— 茅指数在和美国抱团票 —— 垃圾股，二线科技股共振）昨晚，Yellen和Powell又双双谈到目前存在资产泡沫（US Treasury Sec. Yellen: Asset Valuations Are High By Historical Measures）。一场金融\"马陵道\"围剿的天时，地利，人和，也许都具备了。我们“慭慭然”，小心观测。西方传说上帝会在审判日那天赏善罚恶；我们并不预期2021一定是大熊市，但2021很可能是宏观层面均值回归的一年—— 表现在各个层面：时间，地域，供应链，估值，风格，人性，欲念，地球引力...“潮退了，你才知道谁在裸泳。”图片：visualcapitalist.com","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":896,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":382556426,"gmtCreate":1613469384965,"gmtModify":1613469384965,"author":{"id":"3547076717533738","authorId":"3547076717533738","name":"lpxg","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"这么便宜的收购价？","listText":"这么便宜的收购价？","text":"这么便宜的收购价？","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/382556426","repostId":"1158241663","repostType":4,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1074,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"hots":[{"id":351236374,"gmtCreate":1616596522298,"gmtModify":1616596522298,"author":{"id":"3547076717533738","authorId":"3547076717533738","name":"lpxg","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"马后炮，反正猜对了就是牛，猜错了也没任何影响……","listText":"马后炮，反正猜对了就是牛，猜错了也没任何影响……","text":"马后炮，反正猜对了就是牛，猜错了也没任何影响……","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":3,"commentSize":1,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/351236374","repostId":"1100080179","repostType":4,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":896,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":373621456,"gmtCreate":1618843532575,"gmtModify":1618843532575,"author":{"id":"3547076717533738","authorId":"3547076717533738","name":"lpxg","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"除非你把生产出来的钱都烧掉","listText":"除非你把生产出来的钱都烧掉","text":"除非你把生产出来的钱都烧掉","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/373621456","repostId":"1147524572","repostType":4,"repost":{"id":"1147524572","pubTimestamp":1618838733,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1147524572?lang=&edition=full","pubTime":"2021-04-19 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referrerpolicy=\"no-referrer\">上周五的交易日当中，在对经济复苏前景的充分信心鼓舞下，标普500指数再度刷新历史收盘点位纪录。这也就意味着，美股市场已经来到一个微妙的节点——市盈率极端高企，每股盈利达到历史性高点，这样的情况史上一共就出现过两次，分别是2000年9月和现在。以4185.47点的收盘点位计算，指数相对于“正常”盈利（见后文）已经来到了30以上。</p><p>第一眼看上去，30的市盈率似乎也没有多可怕，毕竟去年6月的时候，最基础版本的市盈率，即基于过去四个季度通用会计准则净盈利记录的市盈率，曾经一度达到31，而那时候，大盘的点位较之现在还要低大约26%。到了去年第四季度结束的时候，市盈率，更是一度曾经达到近40。然而，这一数字当时并没有让牛派受到任何困扰，事实就是，标普500指数从那时开始还进入了狂欢派对模式。</p><p>关键在于，在经济受到疫情深度折磨的大背景下，用扭曲局面下的盈利去度量股票价格到底是昂贵还是低廉，这种做法已经彻底失掉了意义。比如，从2019年第四季度到2020年第四季度，企业盈利有三分之一灰飞烟灭，于是，各种估值指标都因此窜升到了极高的水平。</p><p>显而易见，伴随疫情危机逐渐成为过去，企业利润将会从低点大幅反弹。想要判断当今的股价到底在价格光谱上处于昂贵还是低廉的区间，进而据此预测股市未来的走向，首先必须得到一个关键的参照物，“正常化利润”。具体而言就是，当复苏最终落实时，标普企业最可能获得的盈利。在这里，可以使用2019年第四季度的每股盈利数据，年化后为139.47美元。</p><p>选用2019年的数据，主要有两个原因。首先，2019年的利润不但绝对高度创下了历史纪录，而且相对于销售额和其他项目的相对高度，也处在历史性的高水平。这也就意味着，未来真正出现的正常化利润想要超越其水平，难度将大幅提高。尽管牛派可能会坚持说，30的市盈率不成其为问题，因为2021年的利润甚至会让2019年相形见绌。</p><p>其次，哪怕是在2019年的强势经济之下，每个季度的盈利也基本上没有多大的变化，这就意味着企业利润相对于基本面已经达到了很高的水平，因此盈利已经没有多少进一步增长的空间了。哪怕现在，素来都以超级乐观闻名的华尔街分析师们，整体而言，也不过是预计2021年第二季度的每股盈利年化将达到与2019年第四季度持平的139美元。简而言之，就企业利润而言，重归那个峰值是2021年最可能发生的一幕。</p><p>历史角度看来，标普500指数失业率超过30，都是发生在盈利大幅下滑，甚至崩溃的周期当中，唯一一个例外就是当下。比如，1999年第四季度，互联网泡沫峰值将至时，指数市盈率曾经达到30.5，而当时，每股盈利又处在历史性的高水平，这就等于释放出了一个警报。投资者事实上就是在为每1美元的盈利开出超过30美元的价格，而这盈利已经是强弩之末，很难再进一步了。</p><p>虽然每股盈利后来又坚持了一阵子，至2000年第三季度再创新高，达到了53.70美元，但是之后整整四年时间里，每股盈利都再未能回到那个水平。创纪录的利润出现时，标普500指数也在2000年9月1日达到了接近最高纪录的1518点。当时，指数在之前四年当中累计上涨了120%。总之，最适合拿来和当今对比的，也许正是2000年的那段时间。毕竟，标普500指数每股盈利和点位同时达到峰值，只有这么两次。</p><p>二十年前的2000年9月1日，标普500指数的传统市盈率为26.75。从这个角度来看，今天的市盈率为30，比当初还要高出12%。不过，单单市盈率显然无法体现市场的全景。比如说，如果将基本面拿来参照，则2000年的每股盈利其实要比2021年还要高。从这个角度说，当时的市盈率实质上要比看上去更高，因为利润注定将要走低，而现在的市盈率实质上则比看上去要更低，因为利润水平将会大幅上扬。</p><p>虽然需要纳入考虑的各种因素错综复杂，积极与消极互见，但是整体而言，企业利润水平2019年第四季度看上去和科技泡沫巅峰时差不多，都是处于各自相对的周期内的高点，甚至前者还要更高一点。比如，2019年全年，标普500指数盈利合计相当于国民收入的5.4%，比起截至2000年9月的四个季度的4.4%还要高出一个百分点。从营业利润相对于销售额的比例，即所谓营业利润率来看，2019年的数字达到了11.1%，比起二十年前的周期更高出4个百分点。不过，二十年前指数的股本回报率确实要好于2019年，以17.5%领先于15.5%。</p><p>虽然不是所有，但是显然，大多数指标都显示，2019年的企业利润要相对高于2000年，现在姑且保守一点，就假定两者是在同一水平线上。总而言之，这是美股历史上仅有的两段市盈率达到很高的30上下，同时盈利达到历史性高点的周期。从这比较当中，能够得到关于标普500指数当下和未来的怎样的线索呢？</p><p>如果投资者是之前就已经入场，那么股市大繁荣之下，市盈率一路攀升到30，对于他们而言当然是好消息。不过，如果投资者是现在才准备入场，或者准备不兑现利得，继续持有美国大型股票指数，那对于他们而言，这可就不是什么好消息了。关于这一点，看看2000年9月1日之后发生了什么，就再清楚不过了。标普500指数进入了漫长的下滑通道，直至2003年3月11日跌至801点，过程当中损失幅度达到47%。指数重新回到2000年9月的水平，已经是七年之后，即2007年9月的事情了。</p><p>众所周知，在那之后，由于全球金融危机的缘故，等待着指数的是又一条新的下滑通道，等到再度攀升到1500点以上，已经是2013年的3月了。换言之，在一段长达十二年的周期之内，如果不计算股息收益的话，指数能够为投资者提供的回报率就是一个巨大的零蛋。</p><p>当然，美股未来是否会遭遇类似于当年互联网泡沫破灭之后那种暴跌的惨剧，是谁也不可能准确预测到的。目前，牛派的预期是，两大有利的顺丰因素驱动下，美股将进入全速航行模式，这两者即，快速增长的企业利润将大幅超越2019年，以及超低利率在未来几年还将继续保持，不断提供支持。</p><p>这两个可能性当然都不能完全排除，但是客观而言，又都不是很大概率的事情。至于要从两者当中得到多大好处，则概率还会进一步降低。首先来看看企业利润。如前所述，2019年的峰值利润已经相当于国民收入的5.4%，攀上历史性的高点了。盈利要像华尔街所预计的那样，增速超过国内生产总值，就意味着利润的相对比例还需要进一步提升，这显然很难指望。</p><p>更何况，上周结束时，标普500强的总市值相对于国民收入的比例已经达到了令人瞠目结舌的161%，比2000年时 的130%还要高出近四分之一，较之过去二十年的平均数字更是高出近一倍，这就意味着，利润占比想要提升，难度还将进一步增大。</p><p>现在，工资在停滞多年后终于开始上涨，而企业税率很可能在拜登政府任内大幅度提升，在这种情况下，盈利要保持高过国民收入160%的水平，就已经需要利润进一步扩张了，指望利润扩张再扩张，这任务未免太过艰难。</p><p>至于利率方面，牛派所指望的是，未来几年当中，十年期国债收益率的上涨速度将持续低于国内生产总值的增长速度，这是一切预期的前提，但遗憾的是，这样的事情在历史上极少发生。事实是，根据通货膨胀调整后的真实利率在正常情况下，其上涨速度是与经济增长同步的\"，而真实利率变成负数的周期，往往都极为短暂。</p><p>今天收益率甚至不及通货膨胀率的现象，最合理的解读只能是，这只是一个历史的例外，是一种经济遭受多少年都仅此一次的严重疫情打击后，出现的特殊现象。</p><p>总而言之，大家最好还是尊重一下历史，毕竟标普500指数市盈率攀升到30，且盈利见顶的情况，历史上只在二十年前和现在出现过。诚然，美股牛市可能还会继续一段时间，但是投资者不保持谨慎，不保持警惕，显然是不可取的。</p>","source":"txmg","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>警报拉响！美股牛市已高处不胜寒？</title>\n<style 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justify;\">Toews直言，尽管这些架构距离挑战Transformer的“王座”仍有较大差距，但不可否认的是，AI发展过程中新鲜的事物接连出现，不断更新换代的过程中，或许没有什么是永远屹立不倒的。</p><p style=\"text-align: justify;\">当算力需求激增之时，从某种程度上说，谁手握英伟达GPU，谁就掌握了AI时代最硬的“硬通货”。而如果在未来Transformer被对算力需求不高的架构取代，那对最大“卖铲人”英伟达来说将构成一定威胁。</p><h2 id=\"id_1412607848\">Transformer的庞大计算成本</h2><p>2017年6月12日，《Attention is All You Need》论文横空出世，让大模型领域变天的Transformer架构出现了。截至9月4日，Transformer诞生超过6周年，而这篇论文被引用高达87345次。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/71241e3c7fa434d467b734323aea558d\" tg-width=\"640\" tg-height=\"193\"/></p><p>分析指出，基于Transformer不断扩展的大模型们，都是以处理性能和功耗方面的高昂成本为代价。因此，虽然人工智能的潜力可能是无限的，但物理和成本却是有限的。</p><p style=\"text-align: justify;\">为什么Transformer对算力的要求如此之高？</p><p style=\"text-align: justify;\">Toews解释称，主要有以下两个原因:1.注意力（attention）机制的计算复杂度，2.越发庞大的模型规模：</p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">Transformer的基本原理是使用自注意力机制来捕获序列数据中的依赖关系，无论它们的距离有多远。</p><p style=\"text-align: justify;\">注意力机制需要将序列中每个词与其他所有词进行配对比较，这导致运算量随序列长度的平方增长，即计算复杂度为O(n^2)。这种平方级复杂度使得随着文本长度增加，所需计算成本急剧上升。</p><p style=\"text-align: justify;\">与此同时，Transformer架构可以更好地扩展大模型，所以研究者不断基于Transformer训练更大规模的模型。目前主流的语言模型参数量达到了数百亿级甚至万亿级，需要大量算力支持。随着模型规模的扩大，所需算力呈指数级上涨。</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">谷歌母公司Alphabet首席财务官Ruth Porat在财报电话会上表示，<strong>由于需要投资AI基础设施，资本支出将比去年的创纪录水平“略高”</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">微软最新报告显示，该公司季度资本支出超出预期，首席财务官Amy Hood称原因为加大AI基础设施建设。</p><p style=\"text-align: justify;\">微软在今年年初又向OpenAI砸了100亿美元，为了支撑起大语言模型训练所需的庞大计算资源费用。成立仅18个月的初创公司Inflection也融资超过10亿美元用于构建GPU集群，以训练其大语言模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达GPU在市场的“哄抢”中陷入产能瓶颈。最新的H100芯片早已全部卖空，现在下单要等2024年第一季度甚至第二季度才能排上队。</p><p style=\"text-align: justify;\">Toews指出，上述种种都不难看出，<strong>基于Transformer的模型对计算资源的需求之大，以至于当前的人工智能热潮引发了全球GPU供应短缺，硬件制造商无法跟上激增的需求。</strong></p><h2 id=\"id_248356418\">Transformer面临的难题</h2><p style=\"text-align: justify;\">同时，Toews指出，Transformer处理的句子长度受限，已有的方法大多使用截断的方式，这会导致信息损失，因此<strong>如何实现长文本的预训练是目前的一大难题</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">而这场AI军备竞赛注定还将持续下去，如果 OpenAI、Anthropic或任何其他公司继续使用Transformer架构，那么它们模型的文本序列长度会受限。</p><p style=\"text-align: justify;\">Toews指出，人们已经进行了各种尝试来更新Transformer架构，仍然使用注意力机制，但能够更好地处理长序列。然而，这些改进后的Transformer架构（如Longformer、Reformer、Performer、Linformer和Big Bird）通常会牺牲部分性能，因此未能获得采用。</p><p style=\"text-align: justify;\">Toews强调，没有一样事物会是完美的，历史的发展也不会停下脚步，尽管Transformer在现在占据绝对的优势地位，但它也并非没有缺点，而这些缺点为新的架构打开了大门。</p><h2 id=\"id_1652538388\" style=\"text-align: start;\">“王位”挑战者出现了？</h2><p style=\"text-align: justify;\">Toews认为，现在寻找可以替代"Transformer"的架构成了最有潜力的领域，而其中的一个研究方向是用一种新的函数替代注意力机制。包括Hyena、Monarch Mixer、BiGS、MEGA等提出了<strong>用Subquadratic方法来降低运算复杂度，减少算力需求</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">Toews强调，<strong>斯坦福和Mila的研究人员提出了一种名为Hyena的新架构</strong>，具有代替Transformer的潜力，它是一种无注意力、卷积架构，可以匹配注意力模型的质量，同时可以降低计算成本。在次二次多项式NLP任务上表现出色：</p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">据称，Hyena可达到与GPT-4同等的准确性，但使用的算力比后者减少了100倍。这是第一个能够在总FLOPS减少20%的情况下与GPT质量相匹配的无注意力架构，具有成为图像分类的通用深度学习运算符的潜力。</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">Toews表示，需要注意的是，最初的"Hyena"研究是在相对小的规模下进行的。最大的"Hyena"模型具有13亿个参数，而GPT-3有1750亿个参数，而GPT-4据说达到1.8万亿个参数。因此针对"Hyena"架构的一个关键测试将是，在将其扩展到当前"Transformer"模型规模的情况下，它是否能继续表现出强大的性能和效率提升。</p><p style=\"text-align: justify;\">Toews认为，而液态神经网络是另一个具有取代“Transformer”潜力的架构。麻省理工学院的两名研究人员<strong>从微小的秀丽隐杆线虫（Caenorhabditis elegans）中汲取灵感，创造了所谓的 “液态神经网络” （liquid neural networks）。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">据称，液态神经网络不仅速度更快，而且异常稳定，这意味着系统可以处理大量的输入而不至于失控。</p><p style=\"text-align: justify;\">Toews认为这种较小的架构意味着液态神经网络比"Transformer"更加透明且更易于人类理解:</p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">毕竟，对于人类来说，更容易解释具有253个连接的网络发生了什么，而不是拥有1750亿个连接的网络。</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">当架构不断改进，逐渐减少了对算力的依赖，是否也意味着会对未来英伟达的营收产生影响？</p></body></html>","source":"live_wallstreetcn","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta 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href=https://wallstreetcn.com/articles/3697092><strong>华尔街见闻</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>作者：葛佳明今年的英伟达确实“猛”，不遗余力拼算力似乎已经成了科技巨头们的共识，部分原因在于，不少大模型都以对算力需求较高的Transformer为架构，而如果在不断迭代的过程中，Transformer逐步被对算力需求少的架构取代，这是否也将成为英伟达的“潜在风险”？投资了OpenAI劲敌Cohere的著名风险投资家、Radical Ventures合伙人Rob Toews，在9月3日发布的专栏...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3697092\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/7d047358e0af1920417573b07259e5f2","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达"},"source_url":"https://wallstreetcn.com/articles/3697092","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/cc96873d3d23ee6ac10685520df9c100","article_id":"1171559997","content_text":"作者：葛佳明今年的英伟达确实“猛”，不遗余力拼算力似乎已经成了科技巨头们的共识，部分原因在于，不少大模型都以对算力需求较高的Transformer为架构，而如果在不断迭代的过程中，Transformer逐步被对算力需求少的架构取代，这是否也将成为英伟达的“潜在风险”？投资了OpenAI劲敌Cohere的著名风险投资家、Radical Ventures合伙人Rob Toews，在9月3日发布的专栏文章指出，Transformer在训练时支持并行化，与GPU的“爆火”时间点吻合。GPU拥有更多流处理器，适合对密集数据进行并行处理和并发计算，非常适合且支持基于Transformer的计算工作流负载。毫无疑问，Transformer的架构非常强大，彻底改变了AI界，但缺点也明显，当文章长度变长，计算复杂度就变得非常高，同时，随着模型规模不断扩大，所需计算量呈指数级增加，这两点都让Transformer的算力需求激增。Toews指出，为了弥补Transformer存在的问题，包括Hyena、Monarch Mixer、BiGS、MEGA等提出了用Subquadratic方法来降低运算复杂度，减少算力需求。Toews直言，尽管这些架构距离挑战Transformer的“王座”仍有较大差距，但不可否认的是，AI发展过程中新鲜的事物接连出现，不断更新换代的过程中，或许没有什么是永远屹立不倒的。当算力需求激增之时，从某种程度上说，谁手握英伟达GPU，谁就掌握了AI时代最硬的“硬通货”。而如果在未来Transformer被对算力需求不高的架构取代，那对最大“卖铲人”英伟达来说将构成一定威胁。Transformer的庞大计算成本2017年6月12日，《Attention is All You Need》论文横空出世，让大模型领域变天的Transformer架构出现了。截至9月4日，Transformer诞生超过6周年，而这篇论文被引用高达87345次。分析指出，基于Transformer不断扩展的大模型们，都是以处理性能和功耗方面的高昂成本为代价。因此，虽然人工智能的潜力可能是无限的，但物理和成本却是有限的。为什么Transformer对算力的要求如此之高？Toews解释称，主要有以下两个原因:1.注意力（attention）机制的计算复杂度，2.越发庞大的模型规模：Transformer的基本原理是使用自注意力机制来捕获序列数据中的依赖关系，无论它们的距离有多远。注意力机制需要将序列中每个词与其他所有词进行配对比较，这导致运算量随序列长度的平方增长，即计算复杂度为O(n^2)。这种平方级复杂度使得随着文本长度增加，所需计算成本急剧上升。与此同时，Transformer架构可以更好地扩展大模型，所以研究者不断基于Transformer训练更大规模的模型。目前主流的语言模型参数量达到了数百亿级甚至万亿级，需要大量算力支持。随着模型规模的扩大，所需算力呈指数级上涨。谷歌母公司Alphabet首席财务官Ruth Porat在财报电话会上表示，由于需要投资AI基础设施，资本支出将比去年的创纪录水平“略高”。微软最新报告显示，该公司季度资本支出超出预期，首席财务官Amy Hood称原因为加大AI基础设施建设。微软在今年年初又向OpenAI砸了100亿美元，为了支撑起大语言模型训练所需的庞大计算资源费用。成立仅18个月的初创公司Inflection也融资超过10亿美元用于构建GPU集群，以训练其大语言模型。英伟达GPU在市场的“哄抢”中陷入产能瓶颈。最新的H100芯片早已全部卖空，现在下单要等2024年第一季度甚至第二季度才能排上队。Toews指出，上述种种都不难看出，基于Transformer的模型对计算资源的需求之大，以至于当前的人工智能热潮引发了全球GPU供应短缺，硬件制造商无法跟上激增的需求。Transformer面临的难题同时，Toews指出，Transformer处理的句子长度受限，已有的方法大多使用截断的方式，这会导致信息损失，因此如何实现长文本的预训练是目前的一大难题。而这场AI军备竞赛注定还将持续下去，如果 OpenAI、Anthropic或任何其他公司继续使用Transformer架构，那么它们模型的文本序列长度会受限。Toews指出，人们已经进行了各种尝试来更新Transformer架构，仍然使用注意力机制，但能够更好地处理长序列。然而，这些改进后的Transformer架构（如Longformer、Reformer、Performer、Linformer和Big Bird）通常会牺牲部分性能，因此未能获得采用。Toews强调，没有一样事物会是完美的，历史的发展也不会停下脚步，尽管Transformer在现在占据绝对的优势地位，但它也并非没有缺点，而这些缺点为新的架构打开了大门。“王位”挑战者出现了？Toews认为，现在寻找可以替代\"Transformer\"的架构成了最有潜力的领域，而其中的一个研究方向是用一种新的函数替代注意力机制。包括Hyena、Monarch Mixer、BiGS、MEGA等提出了用Subquadratic方法来降低运算复杂度，减少算力需求。Toews强调，斯坦福和Mila的研究人员提出了一种名为Hyena的新架构，具有代替Transformer的潜力，它是一种无注意力、卷积架构，可以匹配注意力模型的质量，同时可以降低计算成本。在次二次多项式NLP任务上表现出色：据称，Hyena可达到与GPT-4同等的准确性，但使用的算力比后者减少了100倍。这是第一个能够在总FLOPS减少20%的情况下与GPT质量相匹配的无注意力架构，具有成为图像分类的通用深度学习运算符的潜力。Toews表示，需要注意的是，最初的\"Hyena\"研究是在相对小的规模下进行的。最大的\"Hyena\"模型具有13亿个参数，而GPT-3有1750亿个参数，而GPT-4据说达到1.8万亿个参数。因此针对\"Hyena\"架构的一个关键测试将是，在将其扩展到当前\"Transformer\"模型规模的情况下，它是否能继续表现出强大的性能和效率提升。Toews认为，而液态神经网络是另一个具有取代“Transformer”潜力的架构。麻省理工学院的两名研究人员从微小的秀丽隐杆线虫（Caenorhabditis elegans）中汲取灵感，创造了所谓的 “液态神经网络” （liquid neural networks）。据称，液态神经网络不仅速度更快，而且异常稳定，这意味着系统可以处理大量的输入而不至于失控。Toews认为这种较小的架构意味着液态神经网络比\"Transformer\"更加透明且更易于人类理解:毕竟，对于人类来说，更容易解释具有253个连接的网络发生了什么，而不是拥有1750亿个连接的网络。当架构不断改进，逐渐减少了对算力的依赖，是否也意味着会对未来英伟达的营收产生影响？","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":485,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":382556426,"gmtCreate":1613469384965,"gmtModify":1613469384965,"author":{"id":"3547076717533738","authorId":"3547076717533738","name":"lpxg","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"这么便宜的收购价？","listText":"这么便宜的收购价？","text":"这么便宜的收购价？","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/382556426","repostId":"1158241663","repostType":4,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1074,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"lives":[]}
