$Palantir Technologies Inc.(PLTR)$ $Tempus AI(TEM)$ $Roblox Corporation(RBLX)$ $Recursion Pharmaceuticals, Inc.(RXRX)$ 本文是美股实盘第五篇，相关文章： 我的港股和美股投资记录：盈利285.79% 美股实盘：盈利375.40%以及调仓 美股实盘：盈利408.35% 美股实盘：盈利406.39%以及调仓 美股实盘：盈利523.64%以及持仓业绩梳理 ————————      01 总收益率                             如上图所示，目前账户总收益来到了593.02%，上次是523.64%，可以看到收益继续上升，接下来说下持仓个股。                02 持仓个股                         如上图所示，目前持仓四个股票：PLTR(持仓占比47.82%，上次是56.48%)；TEM（持仓占比17.21%，上

$Palantir Technologies Inc.(PLTR)$ $Tempus AI(TEM)$ $Cloudflare, Inc.(NET)$ $Roblox Corporation(RBLX)$ $Recursion Pharmaceuticals, Inc.(RXRX)$ 本文是美股实盘第六篇，相关文章： 我的港股和美股投资记录：盈利285.79% 美股实盘：盈利375.40%以及调仓 美股实盘：盈利408.35% 美股实盘：盈利406.39%以及调仓 美股实盘：盈利523.64%以及持仓业绩梳理 美股实盘：盈利593.02%以及调仓 1、总收益率                     如上图所示，目前账户总收益来到了529.36%，上次是593.02%，可以看到收益出现了下降，接下来说下持仓个股。                 2、持仓个股                         &nb

由于下周开始没什么时间写文章了，今天开始写年终总结。 先回顾下2023年年终展望，详细内容可以看下这篇文章：2023年年终总结及展望。在这篇文章里我说了2024年布局的三个方向：医药、科技（科创50、科创100）、港股（恒生科技、恒生指数），那么下面一个个回顾下： 1、医药 2023年的展望内容如上所示，看看现在有什么变化： 如上图所示，申万一级医药生物指数连续四年下跌：分别为2021年-5.73%，2022年-20.34%，2023年-7.05%，2024年截止12月17日-10.90%，今年还有10个交易日了，可以看下2024年该指数是否会收涨。 今年医药没什么收益甚至是下跌，面临的问题主要是集采，不过长期逻辑还是人口老龄化。 2、科技 以上是2023年科技方面的内容，我展望的是科创板，相关指数是科创50和科创100，那接下来看下这两个指数涨幅怎么样： 如上图所示，看下指数的走势，可以看到两个指数在9月底到10月初的涨幅很好，科创50指数和科创100指数2024年截止12月17日涨幅分别为13.53%、-6.90%，这只是在年初一次投入的收益，如果定投会怎么样呢？ 如上图所示，以科创50指数为例，每月定投一次，定投收益率在20.82%，这个收益我认为不错了。 所以今年科技这边收获还不错。 3、港股 如上图所示，2023年展望的港股内容，重点关注恒生指数和恒生科技指数，那么回顾下恒生指数和恒生科技指数的涨幅怎么样？ 如上图所示，今年恒生指数和恒生科技有两波涨势：一波在4月，一波在9月，9月那波涨幅最好，恒生指数和恒生科技2024年截止12月17日涨幅分别为+15.56%、+16.60%，这只是在年初一次投入的收益，如果定投会怎么样呢？ 如上图所示，以恒生科技指数为例，每月定投一次，截止12月17日定投收益率在18.47%，如果是在10月8日，收益会更高，当然这都是回头看，

养老金（退休以后，一种替代工资的资金来源），国内退休都是在六十多岁以上，所以养老金的配置时间跨度很长，至少在四十年。 教育金（作为子女以后上大学和读研究生的资金），所以教育金的配置时间至少在十五年以上。 那么在这么长的时间里面，怎么选择投资标的？我在《股市长线法宝》最新的第 6版中，找到了作者统计了美股 1802—2021年五种不同类型的资产剔除通货膨胀之后的真实收益情况：股票资产的年收益率为 6.9%；长期国债的年收益率为 3.6%；短期国债的年收益率为 2.5%；黄金的年收益率为 0.6%；美元现金的年收益率为 -1.4%。可以发现在这220年中，股票的年化收益率是最好的。不要小看股票年化收益率比长期国债高3.3%，在时间的影响下差距很大的，比如起始资金为1元，在20年后两者的变化情况，如下图所示，股票实际收益为3.80元（3.8倍），长期国债收益为2.03元（2.03倍），可以看到在这20年里股票收益高于长期国债近1.8倍，如果时间在长点差距会更大。 为什么股票长期收益率会高于债券呢？在《用普通股进行长期投资》这本书中说明了5种原因，其中最重要的原因是公司可以保留利润的一部分，然会用同样的回报率进行再投资。 前面提到了剔除通胀，这就回到了投资的目的，股神巴菲特说：“投资是为了在未来更有能力消费而放弃今天的消费。”简单点说投资就是为了维持甚至是超越现在的购买力（跑赢通胀）。 所以关于养老金和教育金选择的投资标的选择就是股票。一般的投资者很少了解股票的投资知识，不具备投资个股的能力，所以就可以选择指数基金。就像巴菲特就建议一般的投资者购买指数基金，为了支持这个建议，股神开了百万美元赌局：10年内任何基金管理人选择的5只股票基金跑不赢先锋标普500指数基金。当然最后的结局是巴菲特赢了。 指数基金涉及的品种很多，比如有宽基指数（中证A500、沪深300、标普500等），行业指

原文标题：PsiQuantum: making the leap to quantum computing September 2024 作者：Luke Ward 关于作者：爱丁堡全球投资信托基金副经理 Luke Ward 是爱丁堡全球投资信托基金的副经理。他毕业于爱丁堡大学机械工程专业。 要点： PsiQuantum 的目标是在本十年结束前推出具有实际用途的量子计算系统 这项创新可加快新药研发速度，并带来更好的能源系统和肥料等进步 爱丁堡全球投资信托基金是这家私营公司的早期支持者   量子计算的潜在用途：   药物发现 制药公司应能模拟复杂的原子级相互作用，开发新分子并分析其行为，从而更快、更安全、更低成本地生产药物。   农业 化肥的生产是能源和碳密集型的。量子计算可以解开让微生物将氮转化为氨的催化剂，而这一过程目前过于复杂，难以建模。   交通运输 新材料可以使电动汽车更轻，电池更强劲。量子计算在优化流程方面的优势将有助于物流公司和运输网络缩短运输时间，改善车队管理。   量子计算机 通过帮助研究人员优化硬件设计和增强量子纠错能力，量子计算机可以为自身的发展提供动力，从而推动更多突破。   金融服务和安全 据推测，量子计算可以改善风险管理，创建更高效的交易算法。它们还可能被大量用于破解和创建更严密的加密方法。   能源系统 新材料的发现可以提高太阳能电池板的效率。通过模拟等离子体的行为，量子计算可以帮助工程师利用核聚变，为太阳提供能量。       今年 4 月，澳大利亚政府承诺出资 6.2 亿美元，支持 PsiQuantum 公司在布里斯班建造世界上第一台“有用的”量子计算机（QC）的计划。经过两年的评估，PsiQuantum 在 20 家竞争对手中脱颖而出，这是对这

原文标题：Why growth investors can't ignore China 2024年10月 Helen Xiong Helen 是全球阿尔法团队的投资经理。她于 2008 年加入 Baillie Gifford，并于 2020 年成为合伙人。除 Global Alpha 团队外，Helen 还曾在我们的亚洲发达国家团队、英国团队、美国股票增长团队和新兴市场股票团队工作过。她于 2007 年获得华威大学经济学荣誉学士学位，并于 2008 年获得剑桥大学经济学硕士学位。 要点： 中国正从以房地产为主导的经济转型为以先进制造业为重点的经济； 电动汽车制造商理想汽车和电池生产商宁德时代是引领这一发展的企业之一； 近期的刺激政策可能会吸引新的投资兴趣，但长期投资者应谨防贸易壁垒的上升。   中国很重要。中国是世界第二大经济体，是全球需求的重要来源，外交影响力不断上升，尤其是在亚洲。   投资经理Helen Xiong在我们的Short Briefings on Long Term Thinking播客节目中说："作为全球投资者，即使你选择不直接投资中国公司，你也不能忽视中国，因为不了解中国就无法了解世界。   “全球供应链依赖于中国，中国是一些领先科技公司的发源地，只有中国发挥主导作用，绿色能源转型才有可能实现。”   然而，在最近的刺激措施出台之前，市场关注的焦点一直是中国相对疲软的GDP数据、房地产的问题以及疲软的消费。   Xiong承认，中国并没有像许多西方国家一样在新冠疫情事件后实现复苏。但作为全球阿尔法团队（Global Alpha Team）的投资者和蒙克斯投资信托基金（The Monks Investment Trust）的联席副经理，她看到了中国ZF最优先发展的行业所蕴含的机遇。   “中国

$英伟达(NVDA)$ $台积电(TSM)$ $阿斯麦(ASML)$ 在书《人类群星闪耀时》中有这一个片段：加利福尼亚发现了黄金，这个消息一经传播，美国其他地方的人，还有英国、法国、德国都来到了这里淘金，不过在这场淘金热中最赚钱的不是淘金者，而是卖铲者，比如说牛仔裤、铁锹等。   随着ChatGPT 横空出世，人工智能的步伐也随之加快，生成式人工智能时代开始了。那么人工智能的“买铲者”是哪些公司呢？我认为是硬件提供商，这里涉及的公司有英伟达、阿斯麦、台积电等   作为 ChatGPT 的核心，大型语言模型（或称 LLM）学会了从海量文本中理解人类语言、先验知识甚至一些常识，而且不仅仅是人类语言。LLM 已经学会理解文本、语音、图像，甚至氨基酸和蛋白质这种生物学语言。通过多模态学习--例如，同时从语言和图像中学习--生成式人工智能对世界有了更深入的了解，并能在不同模态之间进行转换。   前面提到的LLM的训练和推理都要用到英伟达的GPU，GPU一个重要的特点就是并行计算，当然市场的需求也很旺盛，这种需求直接体现在英伟达的业绩上，股市也把英伟达的市值推升至3.36万亿美元，这个市值在全球排名第二，第一是苹果市值为3.75万亿美元。当然现阶段英伟达的GPU也有了新对手，谷歌最新的发布会上发布了新一代TPU芯片Trillium，这个芯片全程支持了大模型Gemini 2.0的训练和推理，同时这个芯片也向客户开放；亚马逊也开发了自己的人工智能训练芯片：AWS Trainium2 。   前面提到用于LLM的推理和

$Palantir Technologies Inc.(PLTR)$ 上篇文章：梳理下满仓持有Palantir的过程以及未来的看法，只是简单的说了下Palantir的估值，今天详细说下。   先回顾下PLTR过去的业绩：   2022年Q4实现了实现了公司历史上的首次盈利，盈利金额为3100 万美元，公司的股价涨幅为+21.16%，时间是2023年2月14日； 2023年Q1再次实现盈利，根据公认会计原则，我们获得了 1700 万美元的净利润，时间是2023年5月8日，2023年5月9日股价+23.39%； 2023年Q2继续盈利，根据公认会计原则，实现了 2800 万美元的净利润。时间是2023年8月7日，不过财报公布后股价反映一般； 2023年Q3实现了 7200 万美元的净利润，时间是2023年11月2日，这是该公司连续四季度实现盈利，当天股价+20.44%； 2023年Q4实现了 9300 万美元的利润，实现了连续第五个季度盈利，并使 2023年成为公司成立以来首个盈利年；时间是2024年2月5日，2024年2月6日股价+30.8%； 2024年Q1营收6.34 亿美元，净利润为 1.06 亿美元，这是公司 20 年历史上最大的季度利润，时间是2024年5月6日，当天涨幅为8.06%； 2024年Q2营收6.78 亿美元，实现了 1.34 亿美元的净利润，这是公司 20 年历史上最大的季度利润，时间是2024年8月5日盘后，2024年8月6日股价+10.

$Recursion Pharmaceuticals, Inc.(RXRX)$ 原文标题：Decentralized Drug Discovery Is Creating The App Store For Therapeutics 作者：Nemo Marjanovic 博士，研究分析师 作为医疗创新的基石，药物发现在经济上正变得难以为继。目前，每种药物的成本为 10 亿至 25 亿美元，但成功的几率仍然低得惊人：在进入药物研发管道的 20,000 至 30,000 种化合物中，只有一种获得了美国食品及药物管理局的批准，失败率高达 99%。 在一个与 App Store 很相似的生态系统中，研究人员和组织为开放的药物管道做出贡献，去中心化药物发现的愿景正在形成。在人工智能代理和机器人技术的支持下，自主实验室可以大幅降低实验成本，缩短实验时间。基于区块链的平台提供透明的资金、数据共享和知识产权所有权。像Molecule这样的平台利用知识产权NFT（IP-NFT）和DAOs将研究人员、资助者和患者连接在一个共享的创新生态系统中。 计算工具和基础人工智能模型的开源正在加速去中心化药物发现的可行性。越来越多的开源模型，如英伟达公司的 Alphafold 和 BioNEmo，凸显了无障碍创新日益增长的势头。 这种模式将颠覆制药行业。像 Recursion 这样的公司可以作为基于云的研发（R&D）实验室，提供实验平台。像Molecule这样的平台应通过数字基础设施和经济激励措施实现去中心化合作，而临床研究组织（CRO）则专注于传统框架下的临床试验。 通过将自我驱动实验室、开放式基金会模式和分散式管理相结合，这一系统将解决转化研究方面的差距。得益于全球参与和共享激励机制，长期被忽视的疾病和资金不足的治

$Palantir Technologies Inc.(PLTR)$ 在2020年10月份的时间，我在一个公众号文章上看到了写关于特斯拉和PLTR的文章，特斯拉的创始人是埃隆·马斯克，PLTR的创始人是彼得·蒂尔，那时候特斯拉的股价已经起飞了，但是这个文章说彼得·蒂尔和马斯克一样厉害，这就引起了我的注意。马斯克和蒂尔的交集出现在他们两个创立的公司合并，取名为PayPal。之后蒂尔领导Founders Fund的也投资了马斯克创立的公司：SpaceX（火箭）、The Boring Company（隧道）、Neuralink（脑机）。 后面这个作者还写了snowflake和Palantir的一篇文章，那时候snow有股神巴菲特站台，所以股价涨幅很大，作者认为市场明显低估了Palantir，那时候我记得snow的市值大概在七八百亿左右，Palantir在200多亿。 说到彼得·蒂尔，那就要重点说下他和特朗普的关系，他是2016年少数公开支持特朗普竞选总统的硅谷大佬之一；回到2024年，他是副总统万斯在硅谷的前老板，从万斯开始做风险投资到他成为俄亥俄州的参议员，彼得·蒂尔一直是他背后的助推者。这两次他都站对了位，同时2024年特朗普所在的共和党全部拿下众议院和参议院的控制权意味着以后他的政策后面会很快执行。 总的来说，他和特朗普、万斯、马斯克的关系都非常好。 以上两个片段是我现在还记得的（这些文章已经被删除了），接触文章的时期也恰好：PLTR在2020年9月30日在纽交所上市，上市时没有发行新股，发行价格为7.25美元，上市首日开盘价为10美元，收盘价为9.5美元，涨幅为31.03%。 下面就说下我的PLTR投资过程。 01 Palantir投资过程记录 如上图所示，我是在2020年11月首次建仓PLT

了解巴菲特早期投资理念和投资方法，可以看下这本书：《巴菲特致股东的信：投资原则篇》，我想重点说明内容有两个：合伙公司成立时的7个基本原则、他在合伙公司运用的三种投资策略。 上篇文章巴菲特合伙公司的基本原则说明了合伙公司成立时的7个基本原则，从今天开始详细介绍他在合伙公司运用的三种投资策略。三种策略分别为：低估值型投资、套利型投资、控股型投资。 今天重点介绍低估型投资策略。 巴菲特合伙公司起步时资金为10.5万美元，这时候运用的投资策略主要是低估值投资。在书的P133页巴菲特致合伙人的信1969年1月22日说：“在合伙股市早期我们的所有投资机会中低估值型占了很大部分。在巴菲特合伙公司这12年的历程中，把低估值型的每一笔投资都算在一起，我们实现的总利润大概是总亏损的50多倍。”可以知道低估值投资对于刚起步做股票投资的人来说是一种很好的策略。那么这个策略怎么用呢？ 巴菲特将低估值投资策略分为两类：低估值型——基于私有资本视角；低估值型——相对低估； 低估值型——基于私有资本视角 低估值型——基于私有资本视角【也称为净流动资产价值（net-net）】具体方法是使用清算价值，最先使用这个方法的是他的老师本杰明·格雷厄姆，计算方法是：公司拥有的流动现金资产（指银行中的现金、交易性金融资产、未出售的存货、应收账款，其中现金和交易性金融资产不用折价，存货和应收账款有折价）合计下来，即使扣除公司的全部债务后其总价值都要远高于公司当前的市场价值，这种方法主要是看资产负债表。 按照这种方法筛选公司，巴菲特有两周方法获利：第一种是在外部因素下股价上涨，第二种是以低廉的价格获得一家公司的控股权。巴菲特大部分投资是在第一种情况下获利，也有小部分是第二种方法控股型（这就涉及到第三种投资策略控股型投资），比如桑伯恩（地图）和登普斯特（农业机械）。其中第一种获利因素对于一般投资者是最有利的，我们买卖股票不是

原文标题：Will President Trump Transform Healthcare With A Market-Driven Approach To Innovation, Competition, And Prevention? 作者：Nemo Marjanovic ，PhD（博士），研究分析师 即将上任的特朗普政府可能会对医疗保健进行一些重大改革。我们的研究表明，可能会采取一系列积极举措。总体而言，我们认为新政府可能会将医疗保健转向竞争和创新。 特朗普可能不会废除《平价医疗法案》（ACA），而是通过使保险选择更加灵活、扩大短期医疗计划和提高价格透明度来推动竞争和降低保费，从而改善该法案。此外，改革可能会促进跨州销售保险，增加消费者的选择并降低成本。这些转变不仅会优先考虑消费者的选择，还应该激励保险公司进行创新，推出更具成本效益的个性化计划。 另一种可能性是对食品与药物管理局进行现代化改造，加快新疗法的审批速度。通过减少监管障碍，食品与药物管理局可以创造一个更具竞争力的制药环境，并加速基因编辑、精准医疗和人工智能诊断的审批。我们相信，这些变化将鼓励人们更快地获得挽救生命的治疗，并与当选总统特朗普提高政府效率的总体目标不谋而合。 政府还可以支持利用人工智能、基因组学和其他数字工具来促进从被动的 “疾病护理 ”向主动的预防性医疗转变的医疗保健计划。在强调早期检测和治疗方法的同时，允许医疗保险（Medicare）对药品价格进行谈判，这有可能腾出资金投资于从根本上治疗疾病的突破性疗法，最终降低长期成本。 最后，我们认为药品定价改革--例如将医疗保险（Medicare）价格与国际基准挂钩--可以提高药品的可及性。 我们认为，放松管制、竞争和预测性医疗保健相结合，可以将美国的医疗保健转变为一种可持续的、以患者为中心的模式，优先考虑健康和长寿，而不是慢性病管理。 免责声明：本

原文标题：Is AI Progress Hitting A Plateau? 作者：Frank Downing & Jozef Soja（Next Generation Internet Team） 最近的头条新闻显示，人工智能性能指标与下一代模型的内部目标相去甚远，似乎达到了一个高点。我们的研究表明，现实情况更加微妙，多项指标都在稳步提高。 例如，在编码任务方面，基础模型的改进与新的代理框架相结合，在 SWE-Bench 基准测试中取得了持续进步。代理框架将基础大型语言模型与提示技术和编程工具相结合，解决了 SWE-Bench 基准测试中的实际软件开发任务。Anthropic 的最新模型目前已解决了 SWE-Bench 基准中 53% 的案例，与去年同期最佳解决方案解决的约 4% 的案例相比，取得了惊人的进步，如下图所示。 人工智能模型的经济性正沿着两条道路发展。 在第一条道路上，由使用人工智能的成本决定的应用编程接口（API）定价已大幅下降，如下图所示，从而实现了访问和企业采用的民主化。 在第二条道路上，构建人工智能的成本急剧增长，影响了训练前沿人工智能模型所需的资金量。因此，OpenAI 和 xAI 等人工智能实验室以更高的估值在私人市场上获得了数十亿美元的融资。谷歌、微软、Meta Platforms 和亚马逊等超级计算机公司正在通过增加资本支出计划来证实这一趋势，目前预计到 2025 年将达到 3000 亿美元。 重要的是，在解决扩展困境的其他措施中，推理时间计算可以抑制培训成本的上升。换句话说，将更多计算分配给推理--让模型 “思考 ”更长时间--正在加速性能的提升。根据我们的研究，OpenAI 和其他公司正在寻求推理时间计算创造新扩展模式的可能性。 尽管参与人工智能性能的前沿研究需要大量投资，而且传统的预训练方法带来的回报也在不断减少，但我们根据赖特定

欢迎大家关注公众号：投阅笔记。 重要指数 本周关注指数中，A股和港股相关指数全部上涨。 A股在连续两周下跌后迎来了上涨，可以看下这周每天的市场简况： 说下成交量统计范围是上交所、深交所、北交所。这周A股5交易日。 11月25日成交额为1.52万亿，环比-16.98%，173只股票涨停，27只股票跌停，3734只股票上涨，1537只股票下跌，赚钱效应较好。 11月26日成交额为1.33万亿，环比-12.29%，连续两天大幅缩量，108只股票涨停，68只股票跌停，1536只股票上涨，3707只股票下跌，赚钱效应较差。 11月27日成交额为1.49万亿，环比+11.50%，在连续两天大幅缩量后今天市场成交额大幅上涨，109只股票涨停，25只股票跌停，4329只股票上涨，914只股票下跌，赚钱效应很好。 11月28日成交额为1.53万亿，环比+2.56%，成交额环比变化很小，114只股票涨停，8只股票跌停，2530只股票上涨，2699只股票下跌，赚钱效应略差。 11月29日成交额为1.75万亿，环比+14.42%，成交额环比大幅上升，142只股票涨停，13只股票跌停，4270只股票上涨，929只股票下跌，赚钱效应很好。 可以看到这周成交额先是下降之后上升，特别是11月26日的1.33万亿跌破了10月以来成交额的最低额（截止11与月25日之前这期间最大成交额为3.48万亿，最低成交额为1.39万亿。），如上图所示。 不过之后三天市场成交额环比继续上涨，这是个很好的现象说明了市场又活跃了起来，我每周的周报都会统计成交额，只要成交额环比不是大幅下降，市场机会就很多，不过这期间（11月）我也有感受就是小市值或者机构持仓很少的公司涨幅很大（同时它们的基本面很差），而机构重仓的大市值公司股价涨跌幅一般有的甚至跌幅还不小。 在这期间持有大市值公司看着其他公司上涨，我是没什么感受，毕竟每个人都要想

原文标题：Autonomous Science: AI Agents And Self-Driving Labs Are Redefining Drug Discovery 作者：Nemo Marjanovic，PhD 人工智能代理和先进机器人技术的融合使自主科学成为研究领域的一次变革性飞跃。 虚拟实验室（VL）就是一个典型的例子。VL 由James Zou在斯坦福大学的团队开发，采用人工智能代理来复制人类协作。在这个系统中，一个主要研究员代理指导计算生物学家和免疫学家应对复杂的挑战。通过快速设计 SARS-CoV-2 纳米抗体结合体，这种方法整合了 AlphaFold-Multimer、ESM 和 Rosetta 等工具。VL 生成了 92 个候选体，其中两个与变异体的结合力有所提高，这凸显了人工智能加速发现的潜力。 Recursion Biosciences 的自我驱动实验室是自主科学的另一个例证，该实验室由其专有的 LOWE LLM 系统驱动。该系统在一个闭环框架中自动生成假设、执行实验和进行数据分析，并根据实时结果动态改进实验。 自主科学依赖于两大支柱：用于预测建模和决策的人工智能代理以及用于执行精确、可扩展实验的机器人自动化。机器人平台实现了高通量筛选和持续学习，为创新创造了一个综合生态系统。 这种模式有望彻底改变各学科的生产力。通过将计算能力与实验自动化相结合，自主科学将释放出前所未有的发现潜力，重塑我们对自然世界的理解和互动方式。 免责声明：本内容仅作为翻译记录，不构成任何投资建议。