テスラに関するコメント

Q2において、カリフォルニア州におけるテスラの新車登録は前年同期比で24％減少し、売り上げが3四半期連続で低下しました。 $テスラ(TSLA.US)$
カリフォルニア州の自動車販売店協会からのレポートによると、テスラのEV市場シェアは昨年の64.6％から53.4％に低下しています。全体のテスラの売上は今年17％減少しています。
しかし、モデルYは依然として州内で最も売れている車種です。
さらに広い視野から見ると、テスラは世界で最も価値のある自動車メーカーで、時価総額は7630億ドルです。これは、第2位であるトヨタの時価総額2710億ドルを大きく上回っています。

tslaの様子を見ています
tslaはカップアンドハンドル形成のようで、収益は約195で、その後robo taxiのために300にバウンスするでしょう
$テスラ(TSLA.US)$

米国取引セッションの金曜日、私はFox News Businessでテスラとテクノロジーについて話していました。moomooでテスラが2週連続トップトレード株であることをカバーしました。しかし、より広く、先週moomooの顧客が最も買った5つの投資商品は再びすべてテクノロジーでした。そして彼らは、次の10年間にセクターに向かう人工知能支出の1.3兆米ドルの「貨物列車」の潜在的な恩恵を受ける可能性があります。最も売れた投資商品は次のとおりです。米国取引セッションの金曜日、私はFox News Businessでテスラとテクノロジーについて話していました。
テスラはmoomooのトップトレード株であり、2週連続であることをカバーしました。しかし、より広く、先週moomooの顧客が最も買った5つの投資商品は再びすべてテクノロジーでした。そして彼らは、次の10年間にセクターに向かう人工知能支出の1.3兆米ドルの「貨物列車」の潜在的な恩恵を受ける可能性があります。

さあ、先週の市場動向を見ていきましょう。S&P 500は約2％下落し、ナスダックは3.7％下落し、6週間の連勝がストップしました。
米国株式市場の大物７社のうち２社が今週、決算発表を予定しています。市場を活性化させるのはこの決算発表ですか？ここで、私たちが注目すべき点は何でしょうか？ブルームバーグから以下をご紹介。
大統領バイデンは、再選に立候補しないことと、民主党の大統領候補としてハリス副大統領を支援することを発表しました。これにより、投資家たちは、バイデンの決定を受けて「トランプトレード」にしがみつくかどうか悩んでいます。

6月末に購入したPUTs、株価は最初に200を超え、その後、保有して倍増させ、昨日12x 195 PUTsが無価値になりました
他のTSLA PUTsで徐々に回収しています
$テスラ(TSLA.US)$

テスラは7月23日に市場が閉まった直後にQ3の収益報告を発表します。あなたの予想は何ですか？壮大な急騰の後、テスラ株は徐々に下がってきています。現在、株式市場価格が過度に過大評価されているため心配すべきでしょうか？
個人的には、それは賛否両論のようになると思います。テスラの成長物語はまだ終わっておらず、高い評価額と最近の低下は投資家が慎重になりつつあることを示唆しています...

2024年7月15日から19日にかけての米国株式市場のレビュー
- $NYダウ(.DJI.US)$連邦準備制度理事会による潜在的な金利引き上げへの懸念から、ダウ平均株価は-0.93％（-377.49ドル、40,287.53ドル）下落し、経済成長や企業利益に影響を与える可能性がありました。
- $NASDAQ(NASDAQ.US)$（後日記載予定）
- $S&P 500 Index(.SPX.US)$（後日記載予定）

$テスラ(TSLA.US)$テスラは火曜日に収益を報告しています。以下は急ぎの収益前の概要🔎👇
勝つことができますか？

政治的討論により、防衛とサイバーセキュリティの株式市場が注目されます。今週は市場の変動に注意してください。
米下院と上院は休暇を終え、本週から再開し、トランプ大統領暗殺未遂事件の調査を開始します。この間、バイデン氏は米国大統領選挙から撤退し、イスラエルのネタニヤフ首相が米国政府と合同会議に出席する予定です...

数日前、HumanPlusロボットはNIKEシューズを自律的に履いて、結んで、立って歩く姿勢を取った動画が出て、人々の注目を集めた
HumanPlus、人型ロボット
スタンフォード大学が取り組んだ6フィートの人型ロボットであるHumanPlusは、2つのトランスフォーマーモデルとデュアルRGbカメラを使用し、2つのエンドツーエンドアプローチを一般用途のロボット工学に統合しています。すなわち、現実世界で人間の行動を模倣すること、そしてシミュレートされた環境での大規模な強化学習（RL）を組み合わせたものです。