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$Unity Software(U.US$ 蹭上这波板块轮动资金从高估值的科技巨头流入低估谷底的小型成长股的浪潮,现在短期至少止跌了。30日均线站上去,下一个目标60日均线。
接下来的财报如无意外应该是好过公司Q1给出保守指引预期的,然而这也是新上任的CEO Matthew首份的演讲,给予市场投资者理清发展的方向,公司在重组与改革后接下来的路要怎么走,如何落实出来,比如说EPS转正,营业额和赚幅成长等指引,符合“Rule Of 40”也就是说营业率和利润率明年开始加起来要有40%的增速成长。
根据过往新上任CEO Matthew的履历,好几次都是在公司低谷时接手,然后改革重组整顿并且带领公司业绩和股价创新高,当然这需要时间的。更何况 $Unity Software(U.US$ 的技术含金量以及护城河比之前几次接手公司的底蕴还要好。所以我个人是正面看待接下来在Matthew的带领下,引领公司继续成长。而公司所处的赛道故事主题趋势随着科技的进步才刚刚开始发力。。。
(游戏引擎以及订阅服务和广告)是公司短期提供盈利现金流的保证
中长期应该留意的是公司在非游戏领域的发展(AR VR MR可穿...
接下来的财报如无意外应该是好过公司Q1给出保守指引预期的,然而这也是新上任的CEO Matthew首份的演讲,给予市场投资者理清发展的方向,公司在重组与改革后接下来的路要怎么走,如何落实出来,比如说EPS转正,营业额和赚幅成长等指引,符合“Rule Of 40”也就是说营业率和利润率明年开始加起来要有40%的增速成长。
根据过往新上任CEO Matthew的履历,好几次都是在公司低谷时接手,然后改革重组整顿并且带领公司业绩和股价创新高,当然这需要时间的。更何况 $Unity Software(U.US$ 的技术含金量以及护城河比之前几次接手公司的底蕴还要好。所以我个人是正面看待接下来在Matthew的带领下,引领公司继续成长。而公司所处的赛道故事主题趋势随着科技的进步才刚刚开始发力。。。
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高利率和快速提款的灵活性,不收取额外费用,使MooMoo Cash Plus成为在等待投资机会的同时持有多余现金的最佳账户。与将钱存入普通银行账户相比,选择不同货币存款的选择也使MooMoo Cash Plus成为那些希望以不同货币获得更高利率的人的有吸引力的选择。
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我相信很多人都后悔了,我并不后悔,因为我真的没有钱....
在短短的两天内,市场给了所有人一个很好的教训。
市场上任何事情都有可能发生...
$宝泽安保资本工业房地产信托(O5RU.SG$
$丰树物流信托(M44U.SG$
$丰树工业信托(ME8U.SG$ $丰树泛亚商业信托(N2IU.SG$
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Moomoo Money Plus 在投资理财上给了我很大的方便。让我的闲钱可以更灵活有效的为我赚取收益。另外,cash plus 可以在短时间内存取资金,可以当储蓄户口来使用。
富途的理财功能已经很完善,但我个人还是很期待一个基于个人风险承受能力的投资组合推荐功能。这样可以让用户更有信心的分配资产(多少股票,多少债券,多少基金)
这一年下来cash plus给我带来的收益令我满意,请看下图:
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$特斯拉(TSLA.US$
在电气工程、计算机科学、统计计算和生物信息学中,鲍姆-韦尔奇算法是用于寻找隐马尔可夫模型未知参数的最大期望算法,它利用前向-后向算法来计算E-Step的统计信息。
最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,又译期望最大化算法)在统计中被用于寻找,依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中,参数的最大似然估计。
在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐变量。最大期望算法经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类(Data Clustering)领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算,第一步是计算期望(E),利用对隐藏变量的现有估计值,计算其最大似然估计值;第二步是最大化(M),最大化在E步上求得的最大似然值来计算参数的值。M步上找到的参数估计值被用于下一个E步计算中,这个过程不断交替进行。
最大期望值算法由亚瑟·P·丹普斯特,南·莱尔德和唐纳...
在电气工程、计算机科学、统计计算和生物信息学中,鲍姆-韦尔奇算法是用于寻找隐马尔可夫模型未知参数的最大期望算法,它利用前向-后向算法来计算E-Step的统计信息。
最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,又译期望最大化算法)在统计中被用于寻找,依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中,参数的最大似然估计。
在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐变量。最大期望算法经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类(Data Clustering)领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算,第一步是计算期望(E),利用对隐藏变量的现有估计值,计算其最大似然估计值;第二步是最大化(M),最大化在E步上求得的最大似然值来计算参数的值。M步上找到的参数估计值被用于下一个E步计算中,这个过程不断交替进行。
最大期望值算法由亚瑟·P·丹普斯特,南·莱尔德和唐纳...
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