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$Unity Software(U.US$ 蹭上這波板塊輪動資金從高估值的科技巨頭流入低估谷底的小型成長股的浪潮,現在短期至少止跌了。30日均線站上去,下一個目標60日均線。
接下來的業績如無意外應該是好過公司Q1給出保守指引預期的,然而這也是新上任的CEO Matthew首份的演講,給予市場投資者理清發展的方向,公司在重組與改革後接下來的路要怎麼走,如何落實出來,比如說EPS轉正,營業額和賺幅成長等指引,符合“Rule Of 40”也就是說營業率和利潤率明年開始加起來要有40%的增速成長。
根據過往新上任CEO Matthew的履歷,好幾次都是在公司低谷時接手,然後改革重組整頓並且帶領公司業績和股價創新高,當然這需要時間的。更何況 $Unity Software(U.US$ 的技術含金量以及護城河比之前幾次接手公司的底蘊還要好。所以我個人是正面看待接下來在Matthew的帶領下,引領公司繼續成長。而公司所處的賽道故事主題趨勢隨着科技的進步才剛剛開始發力。。。
(遊戲引擎以及訂閱服務和廣告)是公司短期提供盈利現金流的保證
中長期應該留意的是公司在非遊戲領域的發展(AR VR MR可穿...
接下來的業績如無意外應該是好過公司Q1給出保守指引預期的,然而這也是新上任的CEO Matthew首份的演講,給予市場投資者理清發展的方向,公司在重組與改革後接下來的路要怎麼走,如何落實出來,比如說EPS轉正,營業額和賺幅成長等指引,符合“Rule Of 40”也就是說營業率和利潤率明年開始加起來要有40%的增速成長。
根據過往新上任CEO Matthew的履歷,好幾次都是在公司低谷時接手,然後改革重組整頓並且帶領公司業績和股價創新高,當然這需要時間的。更何況 $Unity Software(U.US$ 的技術含金量以及護城河比之前幾次接手公司的底蘊還要好。所以我個人是正面看待接下來在Matthew的帶領下,引領公司繼續成長。而公司所處的賽道故事主題趨勢隨着科技的進步才剛剛開始發力。。。
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高利率和靈活性快速提款,無需額外收費,使 MooMoo Cash Plus 成為在等待投資機會的同時保留多餘現金的最佳賬戶。選擇不同貨幣存款的選項也使 MooMoo Cash Plus 成為那些希望以不同貨幣賺取更高利率的人而言,與將錢留在普通銀行帳戶中相比,是一個有吸引力的選擇。
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相信很多人後悔,我並不後悔,因為我真的沒錢。.
在短短 2 天內,市場已經給了大家一個很好的教訓。
市場上任何事情都可能發生...
$寶澤安保資本工業房地產信托(O5RU.SG$
$豐樹物流信托(M44U.SG$
$豐樹工業信托(ME8U.SG$ $豐樹汎亞商業信託(N2IU.SG$
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Moomoo Money Plus 在投資理財上給了我很大的方便。讓我的閒錢可以更靈活有效的爲我賺取收益。另外,cash plus 可以在短時間內存取資金,可以當儲蓄戶口來使用。
富途的理財功能已經很完善,但我個人還是很期待一個基於個人風險承受能力的投資組合推薦功能。這樣可以讓用戶更有信心的分配資產(多少股票,多少債券,多少基金)
這一年下來cash plus給我帶來的收益令我滿意,請看下圖:
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$特斯拉(TSLA.US$
在電氣工程、計算機科學、統計計算和生物信息學中,鮑姆-韋爾奇算法是用於尋找隱馬爾可夫模型未知參數的最大期望算法,它利用前向-後向算法來計算E-Step的統計信息。
最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,又譯期望最大化算法)在統計中被用於尋找,依賴於不可觀察的隱性變量的概率模型中,參數的最大似然估計。
在統計計算中,最大期望(EM)算法是在概率模型中尋找參數最大似然估計或者最大後驗估計的算法,其中概率模型依賴於無法觀測的隱變量。最大期望算法經常用在機器學習和計算機視覺的數據聚類(Data Clustering)領域。最大期望算法經過兩個步驟交替進行計算,第一步是計算期望(E),利用對隱藏變量的現有估計值,計算其最大似然估計值;第二步是最大化(M),最大化在E步上求得的最大似然值來計算參數的值。M步上找到的參數估計值被用於下一個E步計算中,這個過程不斷交替進行。
最大期望值算法由亞瑟·P·丹普斯特,南·萊爾德和唐納...
在電氣工程、計算機科學、統計計算和生物信息學中,鮑姆-韋爾奇算法是用於尋找隱馬爾可夫模型未知參數的最大期望算法,它利用前向-後向算法來計算E-Step的統計信息。
最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,又譯期望最大化算法)在統計中被用於尋找,依賴於不可觀察的隱性變量的概率模型中,參數的最大似然估計。
在統計計算中,最大期望(EM)算法是在概率模型中尋找參數最大似然估計或者最大後驗估計的算法,其中概率模型依賴於無法觀測的隱變量。最大期望算法經常用在機器學習和計算機視覺的數據聚類(Data Clustering)領域。最大期望算法經過兩個步驟交替進行計算,第一步是計算期望(E),利用對隱藏變量的現有估計值,計算其最大似然估計值;第二步是最大化(M),最大化在E步上求得的最大似然值來計算參數的值。M步上找到的參數估計值被用於下一個E步計算中,這個過程不斷交替進行。
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