We came across a bullish thesis on Coupang, Inc. on R. Dennis’s Substack by OppCost. In this article, we will summarize the bulls’ thesis on CPNG. Coupang, Inc.'s share was trading at $20.16 as of January 30th. CPNG’s trailing and forward P/E were 95.19 and 41.67 respectively according to Yahoo Finance. Gap (GAP) Climbs 8.2% on Higher Growth Outlook Milles Studio/Shutterstock.com Coupang, Inc., together with its subsidiaries, owns and operates retail business through its mobile applications and internet ...

市场背景与近期变化 - 过去几年人工智能支出和进步加速 催生了“科技七巨头” 即英伟达、微软、苹果、Alphabet、亚马逊、Meta和特斯拉 这些超大市值股票贡献了不成比例的市场回报 这也是大盘股标普500指数在过去五年每年都跑赢小盘股罗素2000指数的一个主要原因 [1] - 然而今年开局有所不同 截至新闻发布时 罗素2000指数年内涨幅超过7% 而标普500指数仅略高于2% 更值得注意的是 在2026年的前14个交易日中 罗素2000指数每天都跑赢了标普500指数 直到1月23日（周五）标普500指数才首次单日表现优于罗素2000指数 [2] 小盘股跑赢的历史表现分析 - 罗素2000指数相对于标普500指数的近期14天连胜纪录是自1988年有数据以来的第二长纪录 最长纪录为16天 于1996年5月结束 [3] - 历史数据显示 在小盘股跑赢的连胜结束后 其优异表现往往在短期内得以延续 在连胜结束后一个月内 罗素2000指数平均回报率为2.72% 79%的情况下录得正回报 并且有74%的时间跑赢标普500指数 [4] - 具体数据表明 在罗素2000指数至少连续8个交易日跑赢标普500指数后 其后续表现如下：两周后平均回报1.76% 一个月后平均回报2.72% 三个月后平均回报3.37% 六个月后平均回报为0.00% 跑赢标普500指数的概率分别为68%、74%、63%和47% [5] 大盘股在连胜后的表现 - 在同样的罗素2000指数跑赢连胜结束后 标普500指数在短期内也表现出高于其典型回报的势头 一个月平均涨幅为1.49% 而任何时期的平均涨幅为0.83% [7] - 具体数据显示 在上述连胜结束后 标普500指数后续表现如下：两周后平均回报1.11% 一个月后平均回报1.49% 三个月后平均回报2.03% 六个月后平均回报为-0.36% 跑赢罗素2000指数的概率分别为32%、26%、37%和53% [8] - 相比之下 标普500指数在任何时期的六个月平均回报为4.98% 正回报概率为75% 而在上述连胜结束后的六个月 其正回报概率仅为53% 表现大幅弱于常态 [7] 综合表现模式与市场启示 - 图表显示 在小盘股持续跑赢的连胜结束后 两大指数均立即表现出强劲的动量 且罗素2000指数继续领先 大约三个月左右 两者出现回撤且波动性增加 最终在五个多月后双双进入负值区域 并在六个月后接近盈亏平衡点 [9] - 这种持续的小盘股跑赢表现 可能预示着未来几个月推动市场走高的短期买压 但历史数据也显示 这种短期买盘往往是高潮性的 并最终导致长期表现不佳 [10]

Silver didn't just rally—it went parabolic. Now Marko Kolanovic is calling the comedown. The former JPMorgan chief strategist said silver is "almost guaranteed to drop ~50% from these levels within a year or so." That doesn’t sound like a cautious forecast. It sounds like a near-certainty. In a market where silver ETFs like iShares Silver ETF (NYSE:SLV), abrdn Physical Silver Shares ETF (NYSE:SIVR) and Sprott Physical Silver ETF (NYSE:PSLV) have become momentum trades for macro tourists, that's a contrari ...

核心观点 - 企业软件股近期大幅下跌并非典型的周期性抛售或板块轮动机会 而是由人工智能驱动的结构性需求抑制的早期阶段 [2][4] - 分析师认为 当AI能以近乎零边际成本生成、修改和编排软件时 内部“构建”软件成为日常行为 这将压制整个软件采购市场 而非仅仅颠覆它 [4][6] - 市场将40%至60%的跌幅视为机会可能是一种假象 类比于在Ozempic等抑制食欲的药物普及后买入零食公司 AI代理正在消除“软件噪音” 抑制对采购软件的需求 [8] 企业软件公司股价表现 - Adobe股价处于2022年11月以来的低点 自2024年2月峰值已下跌55% [1] - Salesforce股价接近2024年5月水平 较2025年1月高点下跌约40% [1] - ServiceNow股价处于2023年11月以来最低点 较2025年1月峰值下跌约45% [1] 行业动态与历史背景 - 过去几十年 企业软件采用受制于内部构建软件成本高、速度慢、风险大的核心约束 这使得采购SaaS成为默认决策 [4] - 这种动态导致了软件堆栈的蔓延 每个工作流程都可能引入新供应商 每个部门积累自己的技术栈 管理范围随收入悄然扩大 [5] 市场对比与类比 - AI硬件股如美光科技和英伟达表现强劲 而软件股表现滞后 这被许多投资者视为经典的均值回归和板块轮动交易机会 [2] - 分析师将当前“廉价软件”交易类比于在GLP-1类药物（如Ozempic）抑制食欲成为主流后买入零食公司 AI代理正在消除“软件噪音” 两者都是“食欲抑制剂” 都在清算中间环节 [8]

核心观点 - Kinney资产管理公司大幅增持Avantor股份，使其成为该基金最大的单一股票投资，占其报告管理资产的34.3% [1][2][3] - Avantor股价在过去一年中大幅下跌46%，远逊于同期上涨约16.5%的标普500指数，公司正在进行业务重置 [3][6] - 尽管公司第三季度录得巨额非现金商誉减值，但调整后的盈利指标和现金流表现仍具韧性，管理层通过股票回购计划传递信心 [6][8][9] 公司财务与股价表现 - 截至新闻发布时，Avantor股价为11.52美元，过去一年下跌46% [3][4] - 公司市值为78.5亿美元，过去十二个月营收为65.8亿美元，但净亏损8220万美元 [4] - 第三季度营收下降5%至16.2亿美元，主要受生物制药需求疲软影响，并录得7.12亿美元亏损，其中包含7.85亿美元的非现金商誉减值 [6][8] - 剔除减值影响，第三季度调整后息税折旧摊销前利润为2.68亿美元，自由现金流为1.72亿美元，杠杆率维持在3.1倍调整后息税折旧摊销前利润的可控水平 [8] 公司业务与战略 - Avantor是一家为生命科学和先进技术行业提供关键产品和服务的全球供应商，业务重点包括实验室耗材和生物工艺解决方案 [5][7] - 公司通过销售自有及第三方产品，以及提供现场实验室支持、采购和生物制药材料开发等增值服务来创收 [7] - 公司服务于生物制药、医疗保健、教育、政府、先进技术和应用材料等领域的客户，业务遍及美洲、欧洲、亚洲、中东和非洲 [7] - 管理层在推进重组和成本行动的同时，授权了一项5亿美元的股票回购计划，作为对股价暴跌后的信心信号 [9] 投资机构动向 - Kinney资产管理公司在11月14日披露增持47万股Avantor股票，增持价值约452万美元 [1] - 增持后，该基金持有约185万股Avantor股票，季度末市值为2303万美元，占其报告管理资产的34.3%，是其三大持仓中最大的单一股票投资 [2][3] - 该基金的其他两项投资也具有周期性且不受市场青睐，表明其投资组合旨在捕捉均值回归，而非追逐动能 [10]

核心观点 - 全国大选年通常带来广泛不确定性 而市场厌恶不确定性 中期选举年往往是标普500指数波动最剧烈的时期之一 这并非源于党派政治 而是选举前不确定性对市场头寸、资本配置和投资者心理产生影响的结果[1] 历史数据揭示的中期选举年市场规律 - 回顾1962年以来的数据 在中期选举前的12个月里 标普500指数 consistently underperformed 在此期间的平均回报率为下跌1.1% 而在非中期选举期间的平均回报率为正11.2%[3] - 中期选举前12个月的平均负回报率高达18% 其中2022年中期选举前的12个月内指数下跌了22%[3] 中期选举年的市场特征与影响 - 进入中期选举年（例如2026年） 市场波动性加剧的可能性更高 上涨更可能受到限制 回调幅度往往比强劲牛市周期中投资者习惯的更深[4] - 投资者可能面临一段回报率持平在低个位数或伴随更高波动性震荡的时期 而非两位数的年度涨幅[6] 与中期选举相关的更广泛市场周期 - 市场存在一个重复的三年周期模式 历史上 市场经常经历连续多年的强劲上涨 随后是一年较弱或调整的年份 而这一年往往与中期选举周期重合[5] - 这些“下跌”年份并不总是导致全面的熊市 但常常引发均值回归 即在强劲回报之后出现一段冷却期[5]

文章核心观点 - 文章旨在探讨澳大利亚联邦银行股票的内在价值 通过市盈率估值模型和股息贴现模型两种方法进行计算 并将结果与当前市价进行比较 [1][4][7] 行业背景与投资逻辑 - 金融银行业与科技和工业板块一样 是澳大利亚投资者青睐的行业 [2] - 澳大利亚大型银行如联邦银行和国民银行在寡头垄断市场中运营 [2] - 尽管如汇丰等大型国际银行试图进入 但外国竞争对手在澳大利亚的成功非常有限 [3] - 寻求股息税务抵扣的股息投资者尤其偏爱澳大利亚证券交易所的银行股 [3] 市盈率估值模型分析 - 市盈率是将公司股价与其最近一个完整财年的每股收益进行比较的比率 [4] - 一种常见的估值策略是将公司的市盈率与其竞争对手比较 以判断股价是否高估或低估 [5] - 文章进一步应用均值回归原理 用每股收益乘以行业平均市盈率来计算公司的理论价值 [5] - 以联邦银行当前股价161.22澳元和2024财年每股收益5.63澳元计算 其市盈率为28.6倍 而银行业平均市盈率为19倍 [6] - 基于行业平均市盈率调整后的估值结果为105.59澳元 [6] 股息贴现模型分析 - 股息贴现模型是用于银行业公司估值的一种更有效的方法 [7] - 该模型依赖于最近全年股息或未来一年的预测股息 并假设股息在预测期内以稳定或温和的速率增长 [8] - 基本公式为：股价 = 全年股息 / (风险率 – 股息增长率) [9] - 文章假设去年每股股息4.65澳元持续增长 并使用6%至11%的风险率范围进行计算 平均估值为98.33澳元 [10][11] - 若使用调整后每股股息4.76澳元 估值则为100.66澳元 [11] - 考虑到股息完全税务抵扣 基于包含税务抵扣的预测总股息6.80澳元进行计算 估值结果为143.80澳元 [12] 估值敏感性分析 - 文章提供了不同增长率和风险率假设下的估值矩阵 例如增长率为2%且风险率为6%时 估值为119.00澳元 而增长率为4%且风险率为11%时 估值降至68.00澳元 [13] 投资研究延伸方向 - 估值方法仅是研究和估值过程的起点 [13] - 投资者应深入研究银行的增长策略 例如是追求更多贷款利息收入还是非利息收入 [14] - 同时需要密切关注失业率、房价和消费者信心等经济指标 [14] - 对管理团队的评估也至关重要 [14]

文章核心观点 - 文章旨在通过两种主流估值模型 市盈率法和股息贴现模型 来评估澳大利亚国民银行当前股价的内在价值 并与市价进行比较 [1][4][5][7] 行业背景与投资逻辑 - 金融银行业与科技和工业板块一样 是澳大利亚投资者青睐的行业 [2] - 澳大利亚银行业由大型银行主导 形成寡头垄断格局 包括澳大利亚联邦银行和澳大利亚国民银行在内的四大银行占据市场主导地位 [2] - 尽管有汇丰等大型国际银行试图进入 但外国竞争对手在澳大利亚市场的成功非常有限 [3] - 寻求股息和税收抵免的投资者尤其偏爱在澳交所上市的银行股 [3] 市盈率估值法 - 市盈率是衡量公司股价与其每股收益之比的通用工具 [4] - 一种常见的策略是将公司的市盈率与其竞争对手进行比较 以判断股价高低 这类似于认为同行业公司应具有相近的估值水平 [5] - 文章进一步采用均值回归原理 用每股收益乘以行业平均市盈率来计算公司的理论价值 [5] - 以澳大利亚国民银行股价42.13澳元及2024财年每股收益2.26澳元计算 其市盈率为18.6倍 而银行业平均市盈率为19倍 [6] - 将每股收益2.26澳元乘以银行业平均市盈率19倍 得到行业调整后的市盈率估值为41.85澳元 [6] 股息贴现模型估值法 - 股息贴现模型是评估银行股更有效的方法 其依赖于最近全年股息或未来年度预测股息 [7][8] - 该模型假设股息在预测期内保持稳定或以温和速率增长 并需要一个风险折现率 [8][10] - 基本公式为 股价 全年股息 风险折现率 股息增长率 [9] - 为应对不确定性 建议使用不同的增长率和风险假设进行多次计算 然后取平均值 [9][10] - 文章假设去年每股股息1.69澳元以固定速率增长 并采用6至11的风险折现率范围进行计算 [10][11] - 使用混合增长率与风险率计算后 得到的平均估值为35.74澳元 若使用调整后每股股息1.71澳元 估值则为36.16澳元 [11] - 由于公司股息完全免税 可基于总股息进行估值 即现金股息加上税收抵免 使用预测总股息2.44澳元 计算出的股价估值为51.66澳元 [12] - 文章提供了一个估值敏感性分析表 展示了在不同股息增长率 2 3 4 和风险折现率 6至11 组合下的估值结果 估值范围从19.00澳元到85.50澳元不等 [13] 估值总结与投资考量 - 文中提及的估值方法仅是研究和估值过程的起点 [13] - 在考虑投资澳大利亚国民银行时 应深入研究银行的增长战略 例如是追求更多贷款利息收入还是非利息收入 财务咨询和投资管理费等 [14] - 同时 需要密切关注失业率 房价和消费者信心等经济指标 [14] - 对管理团队的评估也至关重要 [14]

文章核心观点 - 文章旨在探讨如何对澳新银行集团股票进行估值 通过介绍两种主流估值模型 即市盈率倍数法和股息贴现模型 并应用具体数据计算得出参考价值 同时指出估值仅是研究起点 投资者需深入分析银行自身战略及宏观经济环境 [1][2][12][13] 行业背景与投资逻辑 - 金融银行业与科技和工业板块同为澳大利亚投资者青睐的行业 其中大型银行如澳大利亚联邦银行和澳大利亚国民银行在寡头市场中运营 [3] - 尽管汇丰等大型国际银行试图进入市场 但外国竞争对手在澳大利亚的成功非常有限 [3] - 澳大利亚证券交易所的银行股尤其受到寻求股息税务抵扣的股息投资者的偏爱 [3] 市盈率倍数估值法 - 市盈率是常用的估值工具 通过比较公司股价与其最近一个完整财年的每股收益来计算 其逻辑类似于比较同业公司的市盈率以判断股价高低 [4][5] - 将澳新银行当前股价35.76澳元与其2024财年每股收益2.15澳元结合 计算得出其市盈率为16.6倍 低于银行业平均18倍的市盈率 [6] - 将澳新银行每股收益2.15澳元乘以行业平均市盈率18倍 得出“行业调整后”的市盈率估值结果为39.77澳元 [6] 股息贴现模型估值法 - 股息贴现模型是银行业更有效的估值方法 其依赖于最近全年股息或未来一年的预测股息 并假设股息在预测期内保持稳定或以温和速率增长 模型还需输入一个“风险”贴现率 [7][8][9] - 简化模型采用去年每股股息1.66澳元 并假设其每年以固定速率增长 使用混合股息增长率和介于6%至11%之间的风险率进行计算 平均后得出澳新银行股票估值约为35.10澳元 [10][11] - 若使用“调整后”的每股股息1.69澳元进行计算 则估值升至35.74澳元 该估值与澳新银行集团35.76澳元的股价非常接近 [11] - 模型展示了不同增长率和风险率假设下的估值范围 例如当风险率为7% 增长率为2%时 估值为33.80澳元 当风险率为6% 增长率为4%时 估值可达84.50澳元 [11] 投资者需进行的进一步分析 - 估值方法仅是研究和估值过程的起点 银行是极其复杂的公司 [12] - 投资者应考虑银行的增长战略 例如是追求更多贷款利息收入还是更多非利息收入 如财务咨询和投资管理产生的费用 [13] - 投资者需密切关注失业率、房价和消费者信心等经济指标 并对管理团队进行评估 [13]

文章核心观点 - 文章旨在通过两种估值模型探讨昆士兰银行股票的内在价值 市盈率模型得出每股估值7.44澳元[6] 股息贴现模型得出估值范围在7.19澳元至10.57澳元之间[11][12] 当前股价6.43澳元低于模型估值结果[6][11] 澳大利亚银行业概况 - 银行业与科技业和工业并列为澳大利亚投资者偏爱的行业[2] 澳大利亚大型银行如联邦银行和国民银行在寡头垄断市场中运营[2] 尽管有汇丰等国际大行试图进入 但外国竞争对手的成功非常有限[3] - 澳大利亚证券交易所的银行股尤其受到寻求股息税收抵免的股息投资者青睐[3] 本迪戈阿德莱德银行和西太平洋银行也是澳交所非常受欢迎的银行股[2] 市盈率估值模型 - 市盈率是将公司股价与其最近一个完整财年的每股收益进行比较的估值工具[4] 昆士兰银行当前股价为6.43澳元 2024财年每股收益为0.41澳元 计算得出市盈率为15.7倍[6] 该值低于银行业平均18倍的市盈率[6] - 应用均值回归原理 将每股收益0.41澳元乘以行业平均市盈率18倍 得到行业调整后的市盈率估值为每股7.44澳元[5][6] 股息贴现模型估值 - 股息贴现模型是银行业更有效的估值方法 它基于最近财年股息或预测股息 并假设股息在预测期内以稳定速率增长[7][8] 模型公式为股价等于全年股息除以风险率与股息增长率之差[9] - 使用去年每股0.34澳元的股息支付额 并假设其每年以稳定速率增长 在6%至11%的风险率范围内进行计算 得出昆士兰银行股票估值为7.19澳元[10][11] 使用每股0.35澳元的调整后股息 估值则为7.40澳元[11] - 由于公司股息完全免税 可基于总股息支付额进行估值 即现金股息加上税收抵免 使用0.50澳元的预测总股息 估值达到10.57澳元[12] 估值模型应用说明 - 股息贴现模型考虑了不同的增长率和风险率假设 通过取平均值来应对不确定性并提高估值可靠性[9][10] 模型输入参数包括股息增长率 风险折现率等[8][10] 风险率是将未来股息折现为现值的折扣率 风险率越高 股价估值越低[10]