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硅谷王川 Chuan
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Twitter is my Chain-Of-Thought. Reading history is my end-to-end training. Not financial advice. 一言不合就拉黑。评论区只对订阅用户开放。 Runner: 1 km, 3'49; 5 km, 23'07
포스팅
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硅谷王川 Chuan
01-12
많은 사람들이 모르는 몇 가지 기본적인 사실: 첫째, 대부분의 AI 기업들이 막대한 손실을 보고 있지만, 많은 사람들이 수익과 이익이라는 두 가지 기본 개념을 완전히 혼동하고 있으며, 이러한 실수로부터 아무것도 배우지 못하고 있습니다. 둘째, 어떤 회사가 연간 반복 매출(ARR)이 1억 달러에 도달했다고 말하는 것은 지난 1년간 총 매출이 1억 달러에 달했다는 의미가 아닙니다. 기껏해야 최근 한 달간의 매출이 830만 달러에 도달했다는 뜻일 뿐입니다. 당신의 오해와 과신은 당신 스스로의 문제입니다. 셋째, 기업의 침묵은 실제로 말하는 것보다 더 많은 정보를 드러낼 수 있습니다. 예를 들어, 수익성에 대해 언급하지 않는 것은 상당한 손실을 암시합니다. 만약 기업이 6개월 전에 연간 반복 매출(ARR)이 1억 달러에 달했다고 밝혔지만 지금은 언급하지 않는다면, 월 매출이 800만 달러 이상에서 감소했을 가능성을 시사합니다. 이와 같은 맥락에서 다양한 해석이 가능합니다. 넷째, 특수목적법인의 가장 큰 리스크 은 법적 문제입니다. 투자 대상 기업의 가치가 상승하더라도 결국 모든 것을 잃을 수도 있습니다. 하지만 모든 것을 잃은 사람들은 자신의 고통스러운 경험을 세상에 알리려 하지 않을 것이므로, 새로운 투자자들이 끊임없이 유입될 것입니다.
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硅谷王川 Chuan
09-24
스레드
주식 선택의 관점에서만 보더라도 지난 30년을 돌이켜보면, 정말 좋은 기회는 모두 상장 후 7년 만에 나타났습니다(유일한 예외는 2004년에 상장 여기서는 고려하지 않은 구글입니다. 하지만 구글 상장 후 7년이 지나서 시장에 진입하더라도 너무 늦은 것은 아닙니다). 상장 후 7년을 기다리는 이유는 회사가 최소 한 번의 베어장 (Bear Market) 이라는 혹독한 시련을 겪어야 하기 때문입니다. 회사가 새로운 수준으로 계속 발전할 수 있다는 것은 회사 핵심에 일종의 복잡하고 자발적인 반복 능력이 있다는 것을 의미합니다. 이를 통해 대부분의 리스크 자동으로 걸러내고, 운동과 수면 시간을 크게 절약하며, 수익률도 훨씬 높아질 수 있습니다. 예를 들어, 테슬라는 2019년 하반기에 상장되었을 수도 있습니다. 주가는 2010년 상장을 시사하지만, 테슬라는 2013년 1분기에 파산 리스크 직면했고, 저가에 구글에 거의 매각될 뻔했습니다. 2016년 2월과 2018년 6월에도 여러 제조업계의 위기로 인해 회사의 재정 상황은 매우 위태로워 파산 직전까지 치달았습니다.
硅谷王川 Chuan
@Svwang1
09-22
拉长到三十年看,关键的有高价值的信号一目了然,完全不用着急,95%以上的时间可以无动于衷,彻底躺平,每天睡到自然醒。 缩短到三年以内看,大家都好像赚得比自己多很多,每天猴急的不得了,担心睡觉也是浪费时间,把自己淹没于噪音和虚假消息的汪洋大海之中,大脑长时间处于过激反应的状态。
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硅谷王川 Chuan
06-24
인간의 사후 현명함에 대한 환상은 매우 강렬하다. 현실 세계에 의해 20~30년 동안 혹사당하지 않고, 자신이 저지른 다양한 실수를 진지하게 한 걸음씩 되짚어보지 않으면, 가볍게 자신의 미래에 10배, 100배 주식의 기회를 쉽게 잡을 수 있다고 순진하게 믿을 것이다. 하지만 실제 기회가 왔을 때, 잡지 못하거나; 잡았더라도 조금의 돈을 벌고 도망가거나; 또는 잘못된 기회에 유혹되어 조금의 돈을 벌다가 곧바로 큰 구렁텅이에 빠져 더 많은 손실을 입게 된다. 이는 마치 피상적으로 이해하는 사람들이 완전히 왜곡된 역사서를 보고, 가볍게 과거 사람들은 바보라고 여기며, 자신이 그 자리에 오르면 분명 신의 관점에서 모든 것을 꿰뚫어보고, 간언을 잘 받아들이고, 현명한 사람을 존중하며, 굴하지 않고 무비할 것이라고 생각하는 것과 같다. 결과적으로 첫 번째 움직임에 완전히 패배하여 참수당한다. 진지하고 지적으로 정직한 되짚어보기는 다음과 같이 이루어져야 한다: <AI에게 문의>: 왜 특정 주식이나 자산이 특정 연도에 대중에 의해 심각하게 저평가되었는지(따라서 그 후 수십 배의 상승)? AI가 당시 저평가된 구체적인 이유를 상세히 나열한 후, 계속해서 문의: 당시 내가 가진 정보를 바탕으로 다른 사람보다 더 멀리 볼 수 있었을까? 어떤 종류의 정보를 수집하면 다른 사람보다 더 멀리 볼 수 있을까? 어떤 (이전에 인식하지 못했던) 상황에서 효율적으로 이러한 정보를 수집하여 높은 신뢰도의 결론을 도출할 수 있을까? 이 회사의 주가가 특정 연월에 급락했을 때, 당시의 배경과 직접적인 원인은 무엇인가? 그런 상황에서 나도 공포에 질려 매도했을까? 어떻게 사고 모델, 문제에 대한 관점, 정보 경로를 조정하여 공포에 휩싸이지 않을 수 있을까? 등등. 5~10개의 질문을 한 후에는 결국 다음 중 하나를 인정하게 된다: 이 기회는 당시 조건에서 잡을 수 없었다. 또는 특정 상황, 특정 유형의 정보에 더 민감해져 높은 신뢰도로 예측할 수 있는 명확하고 효과적인 조언을 얻게 된다. 효과적인 정보 수집과 분석은 실제로 열심히 일하는 것보다 적어도 한 차수 더 쉽고, 일부 방법론은 다른 산업에도 적용될 수 있다.
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