【龔成問答信箱】(Q20141-Q20160)
Q20141:
老師,現時全球不斷印銀紙,股市應該長期向上,是否就不會有股災出現?
龔成老師:
1971年開始無再用金本位的貨幣制度,即是由1971年開始,我地已經不斷印銀紙,這段時間,資產價格大增。
但久不久,都會大跌,1973年港股跌9成,1987年股災,1997年金融風暴跌7成,2001年科網爆左跌6成,2008年金融海嘯跌7成。
無人知幾時發生,但歷史不斷發生。
真正的股災,是在你想都想不到的情況出現。
大家想到的股災,就絕對不是股災。
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Q20142:
龔sir 您好! 我終於完成了你的網上課程大富翁18課,所以趁機會整理一下自己的財務狀況,再請教您的意見! 多謝您常常耐心解答讀者的問題,而且您每天都向我們灌輸正面及積極的思維,實在令我獲益良多! 謝謝您!
內容可能有點長,首先多謝您耐心閱讀!
以下是我現時的狀況:
3X歲
每月收入:45K
每月支出:15K
每月供緊危疾及醫保:$700
每月可儲淨現金:30k
現金: 90萬
儲蓄保險: 20萬
現時股票大約70萬(詳情如下):
水桶1(約34.8%):
吉利汽車(0175), 1000股,平均價24.2,持倉佔比5.0%
中國鐵塔(0788), 2000股,平均價1.9,持倉佔比0.5%
阿里巴巴(9988), 1000股,平均價208.7,持倉佔比28.3%
中國生物製藥(1177) , 1000股,平均價7.5 ,持倉佔比1.0%
水桶2(約51.4%):
盈富基金(2800), 3000股,平均價25.5,持倉佔比8.7%
南方A50 (2822) , 400股,平均價20,持倉佔比0.5%
安碩恒生科技 (3067) , 200股,平均價16.5,持倉佔比0.4%
中國人壽(2628), 1000股,平均價20.9,持倉佔比2.9%
中電控股(0002), 500股,平均價88,持倉佔比6.0%
中銀香港(2388), 500股,平均價32 ,持倉佔比2.2%
太興集團(6811), 4000股,平均價3 ,持倉佔比1.6%
友邦(1299), 600股,平均價69.4 ,持倉佔比5.7%
港鐵 (66), 2000股,平均價38,持倉佔比10.3%
恒基地產 (12) ,2000股,平均價30,持倉佔比8.2%
香港交易所 (388) ,100股,平均價360,持倉佔比4.9%
水桶3(約13.7%):
工行(1398), 4000股,平均價4.6,持倉佔比2.5%
建行(0939), 10000股,平均價6 ,持倉佔比8.2%
匯賢(87001), 7000股,平均價3 ,持倉佔比3.0%
問題1:我知道持有以上18隻股票是過多,請問我應該怎樣取捨,以達至持倉5至10隻股票 ? 我未能多花時間留意每隻股票的狀況,所以希望只持有一些可以不用太理會的股票。
問題2: 如果重組股票組合,應該在甚麼時機賣出部分股票?
問題3: 以我的年齡、淺薄的投資知識及短缺的時間,我應該怎樣分配股票(水桶1-3)的比例?
問題4: 我平常買賣股票都是設定價位,並不會即市操作。請問以這樣類似月供,但每月手動的方式,是否適合? 但有時會買不到或賣不出? 抑或我應不理價格,定期定量買入? 還是等低位才大手買入?
問題5: 我和先生有一自住樓,但小朋友即將出生,長遠再購入一大單位的話,居住環境會較舒適,當然支出會相應大增。
但很矛盾的是現時並沒有時間及精力去處理買樓事宜,卻又擔心年齡愈大按揭愈難,將來樓價也會愈來愈難負擔,所以仍有點猶豫不決。您對此有甚麼意見? 這可能要用盡我現有的資金。
多謝龔sir的耐心解答,期待你的答覆~祝願身體健康! 平平安安! 事業更上一層樓!
龔成老師:
1)你的分配大致可以。你整個組合,有防守性產品,同時有股票這類進攻產品,基本上無問題。
中國鐵塔(0788)增長力略減左,暫時水桶1-2。3067是水桶1。中電(0002)是水桶2-3。
以一個$100萬以上的組合,大約可持有10-15隻,因此,你又唔算好散,只是適當的整合就得。
中國人壽(2628)、太興集團(6811)不宜加注,原有貨持有就得。
2)如果你3X歲,水桶3未必需要持有,這幾隻水桶3股都可以賣出。除非你本身較保守,就可以考慮持有。
3)水桶1可25%,水桶2可75%。到你有至多的知識,可以將水桶1加至40%左右。當然,都要考慮你的風險承受程度。
至於水桶3,0-20%。
4)如果你未有掌握大市買賣時機,以及未有企業估值的概念,你用自行分注的模式,可以的,總之將一注資金分開多注,慢慢買入就得,將買入價平均。
同時,當見到大跌市時,就可以加注。這是最平衡的做法。
5)不要太強行去換樓,自己的負擔能力是最大的考慮因素,如果這方面未得,就儲更多資金先,利用儲蓄及投資滾大,到有一定的數量後,你已經感到無太大壓力,到時先換樓。
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Q20143:
想問如果有10萬元本金,怎樣可每個月有1千至2千收入?
龔成老師:
$10萬要平均一個月收$1500,即是一年$18000,回報率18%,這是一個很高的回求回報率!
你預背後要承受一定的風險,才可爭取到這個回報。
我建議你用「先增值,後現金流」作方法,年輕人應投資較多增值類資產,而較年長的,則應投資較多保守類項目,因為年輕人的財富系統未成形,同時負擔較少,可承受的風險度較高,所以會著重增值為先。
例如初期投資較有潛力的股票,令財富較快增值,當增值到一定金額後,可開始將財富分配至平穩增值型股票,然後到年紀漸長或已累積了相當財富後,才漸漸轉成收息型股票。
如果你這刻好想用$10萬收息,不是不可,但預一般的工具,一年收息約$5000。
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Q20144:
阿sir 你好,想問問如果一啲未有盈利既公司,應該點計佢既合理價?用咩估值法比較好?同埋又點分析呢?例如宜家美國果啲科技公司,好多都無盈利,但又升到天花板咁高
另外,S&P500 個合理價可唔可以用你教既PE去計?
龔成老師:
每類公司都有不同的估值方法,有些公司可以同時用多種方法。
如果無盈利,可以用預測的盈利作計算,考慮一個佢已經建立好完整的生意,到時的盈利多少。然後就用行業的市盈率做推算。
至於S&P500,你可以睇翻佢過往的市盈率水平,然後大致將佢分區,以過往去推算平貴度。
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Q20145:
你好!想請問1971買唔買得過?
我用物管同業平均PE計到佢值8.18,唔知咁計啱唔啱?((59,061,000×1.1977×1.6)÷415,000,000)×30= 8.18
條式係 ((19年度股東應佔溢利 乘 人民幣兌港元 乘 盈喜公佈每股盈利增長百分比) 除 已發行總股本)乘 同業平均下限PE
係pe嘅公式
龔成老師:
你的計算方法,方向不是錯,但會出現了一些誤差。
最大的問題是最後X30,這是同業平均下限PE,但你要好清楚當中的「可比較性」。
中國物管行業,你會見有些企業市盈率好高,當中有8一個重要因素,就是有強大的母公司支持,市場預期母公司不斷發展物業,但的生意就能持續增長,因此值一個高市盈率。
但如果這因素不足,就不能用一個太高的市盈率去作計算基礎。
弘陽服務(1971)質素是有的,但未算好強。
佢主要係中國從事提供物業管理服務,包括安保、清潔、綠化及園藝、設施管理、維修及保養服務。
睇翻佢資料,佢總合同建築面積達2700萬平方米,其中在管總建築面積達1600萬平方米,在管項目主要分布於南京市及江蘇省,佢的在管物業主要為弘陽地產(1996)所開發的項目。
由於1996本身規模唔算好大,因此,都唔能夠弘陽服務的增長力好強。
所以,你在計算是估高了這公司。
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Q20146:
老師呀,咁想問有冇啲乜嘢高增長類嘅優質股推介
龔成老師:
坦白講,現時大部分潛力股都升左,這刻買入反而有風險。
安碩恒生科技(3067)是勉強可考慮的,這ETF可長線。
這基金追蹤恆生科技指數之表現,而恆生科技指數,都是一些有質素的潛力股,例如阿里(9988)、騰訊(0700)、小米(1810)、美團(3690)等的新經濟類公司,長遠有潛力。所以有長線持有價值。由於基金有30隻股票,比起單一股票,風險能減低。
不過,現價都唔平,大約在合理區頂,因此,這刻不能大注投資。最好的策略,就是月供,或自行分注小注慢慢收貨,原理如同不斷儲貨,這樣就能平均買入價,減少風險。然後就長線持有。
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Q20147:
成哥 好想請問下如果買樓 紅磡 深水埗 元朗 屯門 東沖 邊度好
龔成老師:
如果以投資價值來計,紅磡會較好。當進行長期樓市分析時,地點佔了好大因素,因此市區、交通較方便的地方,質素始終較高。
加上區份長遠可供應的數不算多,因此紅磡會較好。
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Q20148:
龔sir 我想問下如果儲到一筆首期 應該買樓或是投資股票較合適呢?
樓是自主住的
龔成老師:
如果你有實際的自住需要,而現時你首期足,供樓方面無問題,其實已經可以開始睇樓,選對就買。
但如果你資金好勉強,就唔建議太急,不如投資股票,將資金滾存更多,遲D先買。最好是你買樓後,仍有一定的資金剩。
比起分析樓市升跌,你本身的供樓能力更加重要。
香港樓市,中短期有可能向下(但不會大跌),長遠會向上。
首先要睇經濟基本面,如果經濟持續地差,失業率上升,樓市終會向下,這會對樓市有中期性的影響,不過,就算跌,都不會大跌,最多只是小跌,如果經濟差的情況不是太大,甚至不跌,這是由於背後的需求大。
在長遠計,我仍相信樓市在長遠計,因供求關係,仍是向上多。因為現時香港買樓的需求仍大,而長期供應不足,加上政府往後施政只會更加困難,好多所謂的大計劃都未必能夠實行,又或最後規模細左。
另一方面,需求大,我見唔少適婚年齡的朋友,都正等機會買樓,但未買樓,這些是「潛在需求」,過往每年不斷累積,只要樓市跌少少,就會有需求走出來,這令樓市不能大跌。
另外,樓市另一作用是「投資」,現時的租金無大跌情況,以投資回報率的角度分析,樓價都不會大跌,因此樓市平穩。
長遠計,租金及樓價會平穩,有少少向上,但不是倍升,不會好似過往般倍升,而是平穩向上。
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Q20149:
龔sir 你好,現時有10 手9988, 均價275, 請問是否可溝貨?
快手298 買入,是否可以再加持?
thanks a lot
龔成老師:
阿里(9988)將面對內地監管可能收緊,因此風險度增加左,不過,我相信佢的整體優質度仍在,內地不是不想佢賺錢,只是想規管佢。佢已建立好完善的業務,因此本身是無得輸,只是賺多賺少問題,現時監管多左,點都會影響賺錢能力。
又以佢的螞蟻貸款業務來講,這部分是一些網上的小型貸款業務,增長快,但監管並不如銀行般緊,因此,中央會有更多的監管針對這部分,影響了賺錢能力。
整體上,阿里,長遠仍是有發展,賺錢能力雖然有少少減,但長遠會同政府同意一些監管方法,以及找到合理的賺錢模式,你預阿里現價約在合理區頂部,這股可長線。不過,中短期會波動。
如果有貨,可持有,但就唔需要太急加注,最近由貴去翻合理區頂部,但由於你已有貨,因此,唔建議加注太急。
至於快手(1024)係全球數一數二大的直播平台,絕對是一隻優質股,有獨特性,有客戶群,有潛力,長遠的發展力正面。這股有長線投資價值。
快手與業務夥伴合作提供了一系列產品和服務,於滿足平台上自然產生的多種需求。快手提供的產品和服務包括娛樂、線上營銷服務、電商、網絡遊戲、在線知識共享等。
快手科技已建立了穩定的用戶,在全球已佔據了重要的位置,企業有一定的優勢,以及獨特地位。加上用戶仍在快速增長,以及增長趨勢仍持續,預期有一定的發展。
雖然這刻盈利不多,甚至因加強發展業務而出現虧損,但這類股的分析特點是將來,等之後的收成期。
由於已擁有一定的優勢,以及仍增長中,企業要將用戶化成現金並不困難,只是時間問題,以及多少問題,預期2022年盈利模式已穩定,同時有一定的盈利。
簡單來說,企業有質素,有發展。
現價雖然無之前咁貴,但仍略貴,但短期股仍會十分波動,如果想入貨加注,這刻唔建議。
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Q20150:
老師,好多謝你每日抽咁多時間解答咁多人既問題,唔只係投資上的問題,更多更重要係人生上的疑難。
有個職業交叉點好想問問老師的意見~
今年27歲,一直都做同一間公司。兩年前開始在公司做得唔開心,但好處係可以準時收工,同事關係亦很好。
正因為可準時收工,因此有時間在1年前發展副業做花藝。花藝方面每月大約有$10000或以上的收入,同時亦有意計劃今年生育。
原本計劃在現有公司做到生完小朋友(預算大約明年年頭),可以享受產假之餘,同時可以過到壓力測驗買樓。
但每天都抱住好想辭職和唔太開心既心態工作好辛苦,就你意思,你會建議一直忍住到原本計劃的時間才辭職/ 現在放心一搏全職做花藝呢?
補充少少 未辭職的另一原因是一直struggle 花藝會否是長遠的職業好選擇,因為之前老師有提及過手工藝未必是長遠發展的好選擇,會比較困身,難做成提及被動收入的行業。
多謝你既意思呀老師!
龔成老師:
如果你準備買樓,就最好等完成買樓過程先,當然這段工作時間你要調整心態,唔好太過負面,否則你好辛苦。
完成在買樓動作,過左按揭後,就可以辭職。
如果你現時單利用副業模式,花藝方面都有$1萬收入,我相信是有發展的,所以你之後可以全力去試,雖然手工藝未必能做到好大,但我相信是你的興趣,你可以試左先,之後再睇下點樣搞大佢。
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Q20151:
龔Sir你好,本人31歲,開始買股票大約已經過一年有多了,但我仍然會說我仲係新手。
月薪約$18,000,水電煤租家用每月支出$7,000,學費每月$2,000
以下是我持有的股票
阿里巴巴(9988) 200股@188.87
中海油(883) 2000股@6.95
以下是我持有的月供股票
每個月月供$7,000
(2)(5)(2800)各$2,000
(6823)$1,000
中電(2) 330股@77.44
匯豐(5) 798股@40.42
盈富(2800) 880股@26.49
香港電訊(6823) 1461股@11.24
我有幾條問題想請教下龔Sir
1. 我另外有很少的蟹貨,是(928)和(3313)各一手,請問我應該點處理他們 ?
2. 我目標係想5年內有一百萬港元或以上,請問咁樣會否太貪心 ?
3. 因為我認為我缺乏現金買股票,所以有諗過賣曬(9988)可以多D現金買其他股票。
如果我現在賣曬(9988)咁樣做會唔會係錯誤的決定 ?
4. 現在暫時有現金5萬,想買D倍升股又唔知擇邊D股,請問有冇好介紹? 令我更快有更多錢 ?
5. 另外想請問我的月供股票需要換組合嗎 ? 定係繼續咁樣ge組合供 ?
麻煩你!
龔成老師︰
1) 雅高控股(3313)和蓮和醫療(0928)無投資價值,建議沽出。
另外,中海油(0883)質素只算中等,不宜持有太多。所以,此股唔好再加注了。
2) 我地一般係希望組合可以做到一個合理增長,講緊係每年10-15%左右,如果你要5年內做到100萬,就要將月供加大至約$12000,會較為適當。
3) 價質架股票,長線會自行增值,所以只要有質素,我地就應該長線持有。阿里巴巴(9988)係優質潛力股,你長線持有會最理想。
4) 現時大市只在合理區,你5萬蚊先儲起,等大跌市才用。
5) 要,因為你組合相對你年紀,係太保守。匯控(0005)、香港電訊(6823)和中電(0002)增長力唔高,主要係收下息。
你月供組合,應該以增長股為主,以下都係合適選擇。
平穏增長股︰盈富(2800)、金沙(1928)、恆基(0012)、平安(2318)、中銀(2388)、港鐵(0066)、煤氣(0003)、長建(1038)、領展(0823)
潛力股︰安碩恒生科技(3067)、阿里(9988)、騰訊(0700)、港交所(0388)、舜宇光學(2382)、小米(1810)、中生製藥(1177)、福壽園(1448)。
現時大市只在合理區,每月儲蓄唔好盡用。最好留有部份,等大跌市出現時,可以用來掃貨。
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Q20152:
hello 龔SIR, 想麻煩你幫我做個案分析
本人40歲, 現在無持有任何股票,無物業, 租住私樓,未婚
銀行現金: 50萬
保險月供: $5000 (供到55歲)
每月儲蓄: $3000-5000
1. 現金50萬中應該用多少出來投資? 哪隻股票較好?
2. 每月應該用多少去月供股票? 哪隻股票較好?
3. 在疫情下很多行業都做唔住, 但股票卻不斷升, 是正常現象嗎? 大市仍有上升空間嗎?謝謝
龔成老師︰
1) 現時大市合理區,而新經濟股就有少少貴,50萬可先動用一半,以分注形式,慢慢咁入貨。餘下就等大跌市機會,才出手。
以下股票都適合你,當中"平穏增長股"應佔較大比重。
平穏增長股︰盈富(2800)、金沙(1928)、恆基(0012)、平安(2318)、中銀(2388)、港鐵(0066)、煤氣(0003)、長建(1038)、粵海(0270)、領展(0823)。
增長力較強的,可選安碩恒生科技(3067)、阿里(9988)、騰訊(0700)、港交所(0388)、舜宇光學(2382)、小米(1810)、中生製藥(1177)、福壽園(1448)。但佢地波動性和風險會較高,你要自己平衡。
另外,"保險"其實只係理財中防守性部份,買足夠保障就可以,增值應留比優質資產(如優質股、物業等)去做。你可以睇下,有無需要調整。
2) 你每月應先用5成儲蓄,去做月供,其餘先儲起,用一邊月供一邊儲蓄的策略。餘下一半,同樣等大跌市時機。
3) 短期股票走勢,可以完全跟基本面無關係。但長線,只要一隻股票有質素,佢真正價值自然會在股價中反映出來。
現時大市在合理水平,中短線會升定跌,我估唔到。但現水平,唔算係貴,長遠仍有一定上升空間。
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Q20153:
你好龔成老師,我41歲單親帶住個仔仔,想請教你我的財務組合ok ma?因為著前途苦惱中,想令財富增加令生活穩定
以下是手持股票平均價如下:
3988-31000股$3.7
0011-1000股$196
2800-500股$29.4
6823-33000股$10.5
0003-16000股$11.4
0778-4000股$7.2
1686-4000股$7.25
6088-3000股$3.7
1772-200股$137
我差不多全是收息股,3988,0011是18年尾買(蟹貨),其他都係近期買,但股價都向下走,
於是就入左6088和1772,你可以分析一下我的組合有問題嘛?
6088和1772值得長線持有嘛?
先謝謝你花時間了解及分析,候覆
龔成老師︰
你組合比較偏重係收息股,以你年紀,應該先做好財富增值。當累積了相當財富後,才漸漸轉成收息型股票,為自已創造穏定現金流。
你現時應將部份收息股(3988, 0011, 6823, 0778),換碼至一些"平穏增長股" 和 "潛力股",並以"平穏增長股"為主。
平穏增長股︰盈富(2800)、金沙(1928)、恆基(0012)、平安(2318)、中銀(2388)、港鐵(0066)、煤氣(0003)、長建(1038)、領展(0823)、粵海(0270)
潛力股︰小米(1810)、中生(1177)、福壽園(1448)、安碩恒生科技(3067)、港交所(0388)、阿里(9988)、騰訊(0700)。
你現有持股中,贛鋒鋰業(1772)上市時間唔算長,這類企業數據較少,好難分析。
只見佢的盈利略有波動,業務上有點潛力,但不宜持有太多。
FIT HON TENG(6088)質素中等,雖然都有投資價值,但企業不是最高質之列。
不過,這股始終不是無質素,暫時可以守住,但在有較大反彈時,可以賣出部分,餘下再守。
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Q20154:
龔成, 睇左你Facebook 都年幾, 我想問手持嘉華國際, 平均價3.7 , 應該點部署
龔成老師︰
嘉華國際(0173)算是香港的中型地產商,都有投資的價值。
如果睇翻佢的財務數據,雖然收入有點波動,但地產企業常有這情況,特別是中型一類,有時會令股價較為波動。
整體來說,都有質素的,但又未去到好強。你預佢只能平穩增長,潛力唔算好大,長線持有係可以,但不宜持有太大比重。
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Q20155:
龔老師你好,先講我下嘅生活背景,我47歲,從事陪月工作6年,薪金大概每月$25000左右
之前跟人炒倫敦金結果信錯人蝕$10萬,我一年前留意你的FB和買了你四本著作,獲益良多
開始明白資產配置好緊要,如何買入優質股永久持有便是資產,你提供的比亞迪我賺了6位數
十分滿足和開心,感謝你無私分享,你真係我們投資路上的明燈,非常欣賞平時好多正能量知識為我們加油打氣
每月家用+交通費+雜費支出$12000,去年買一個每月供$3300左右的年金,10年供完
我和女兒2018年各供20年的危疾+意外+住院醫療保險各$70萬保額的供款,每月供$4000左右
每月供領展$1500;盈富$2000;港鐵$1500,比亞迪就$120便停供,在$262買出一手,現時還有少部份打算長線持有
華夏恒生1手,(請問安碩和華夏邊隻好些?幾錢先平?打算分注入)
中生製藥2手
現金$20萬,住公屋
每月可儲$3000-5000
請問我的資產配置健康平衡嗎嗎?
如果我實現人生的第一個100萬,如何可以做到?
我是一個讀書唔多,對數字唔敏感和沒有記性的人,我其實好想報讀你提供課程,但我擔心自己讀唔到
我非常明白老師是非常繁忙,你時間許可先覆我
龔成老師︰
好多謝你架支持!
安碩恒生科技(3067)相對華夏恒生科技(3088)費用成本會較低,長線計會較好。但你要留意,由於幾隻恒生科技ETF都係初上市,追蹤誤差只能作參考。實際誤差未必一樣,你要知道這個風險。
你現時資產配置上,都可以。由於大市只在合理區,每月儲蓄唔好盡用。要留有部份,等大跌市機。
以你人生階段計,投資上要保守少少。中生(1177)、比亞迪(1211)、安碩恒生科技(3067)這類潛力股,不宜佔組合太大比重。未來重心,係應該放係"平穏增長股"上。
平穏增長股︰盈富(2800)、金沙(1928)、恆基(0012)、平安(2318)、中銀(2388)、港鐵(0066)、煤氣(0003)、長建(1038)、領展(0823)、粵海(0270)
20萬現金,扣除大約半年開支的應急錢後,現時可以先將小部份入市。餘下的同樣等大市有明顯回調,才出手。
至於課程方面,其實適合初學者的,因為整個課程的設計都是針對初中階投資者的,課堂頭3堂都是初階的內容,只要你課後好好溫習,能跟到之後的內容。
每一課後都會有指引比你,要你在一星期內找那些資料,溫那些內容,只要你跟著去完成,到你讀完整個課程後,你已能自己選股、投資時機、配置、評估平貴,在投資上已掌握了一定的知識。
另外,你上課之前,多睇理財、股票類的書,留意一下財經新聞,到時就較易跟到。
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Q20156:
Hello 龔Sir
1. 我宜家開始月供港鐵500同港交所500,請問咁嘅組合有冇問題?
2. 同埋我有一手陽光房地產3.9入,係咪應該放住先?
3. 我想買嘅股票都未去到合理價,但又好驚錯過咗個價就買唔返,應該點做?
4. 我最近留意到9992同埋2633,老師點睇?
麻煩晒你呀!
龔成老師︰
1) 如果你係年青至中年人士,這組合係可以。
2) 陽光房地產(0435)主要係收息,若你較年輕,這類股票不宜持有太多。只是一手的話,可持有。
3) 如果唔係貴得太緊要,你可以先入一小注,去平衡入唔倒貨架風險,或者用月供去儲貨都可以。
4) Pop Mart泡泡瑪特(9992)是一家覆蓋潮流玩具全產業鏈的一體化平台,當中包括藝術家發掘、IP運營、消費者觸達及潮流玩具文化的推廣。
根據弗若斯特沙利文報告,分別以2019年的零售價值(市場份額為8.5%)及2017年至2019年的收益增長計,集團是中國最大且增長最快的潮流玩具公司。
合作伙伴中不乏知名品牌,好似迪士尼、HELLO KITTY等等。而產品中,最為人所認識就是"盲盒",此銷售模式為集團貢獻不少。
雖然中央規管會有負面影響,但長線質素和發展前景依然係度。2019年純利為4.5億,但現時市值超過1000億。在這個水平投資,風險絕對唔細。就算想投資都要控制好注碼。
雅各臣科研製藥(2633)在香港從事非專利藥及中成藥的開發、生產、市場推廣及銷售。
見佢生意都穏定,但增長和賺錢能力只算係中等,都有投資價值。現價計,算是合理區,可分注入貨。
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Q20157:
請問老師152及590 及1928的合理區中下部係幾錢呀?值得投資嗎?
想收息加平穩增值
龔成老師︰
這3隻股票,都有長線投資價值。以現價計算,都已在合理區中下部範圍。
但3者所屬行業不同,深圳國際(0152)主要從事收費公路的開發、營運及管理;物流中心及綜合物流港的建設、營運及管理等業務,發展會較穏定。
金沙(1928)係澳門博彩業,六福(0590)係零售業,你預佢地中短期都會較弱,但長線持有係無問題。
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Q20158:
龔sir你好,你的讀者
想問以下股可入手的合理區
0001
9988
1972
1928
0027
1810
0388
龔成老師︰
港交所(0388)和小米價1810)現價略貴,要回較多才算合理區。現時月供較好。
其餘幾隻,都在合理水平,可以分注咁慢慢入貨。
但留意阿里巴巴(9988)只在合理區頂部,未算話平,入貨時要控制注碼。
上述都是有質素的股票,只是平貴度的問題。
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Q20159:
早晨你好 ,最近想搵一啲可以中長線投資既股票, 2013 同285 現價可考慮嗎? 或者有咩係適合加入
大約會投放資金係10萬左右。
另外手上持有 1789, 應否繼續持有🙏🏿
謝謝你
龔成老師︰
微盟集團(2013)集團主要在中國從事提供軟件即服務產品及營銷服務。
佢的產品分為「商業雲」解決方案、「營銷雲」解決方案及「銷售雲」解決方案三類。
「商業雲」可助商戶開設線上業務並助彼等提升顧客參與度、轉化率、收益及忠誠度。「營銷雲」通過大數據分析能力及AI技術為商戶提供智能營銷服務。
長遠業務上係有一定潛力,但盈利和股價上佢都幾波動。此股可投資,但只宜小注。
比亞迪電子(0285)質素不差的,有潛力。睇佢過往發展都正面,有技術,而前景都唔錯。
考慮到近期的增長,$30左右算係佢合理區頂部,現價己經略貴。
愛康醫療(1789)算是不差,從財務數據睇,佢的賺錢能力不錯,生意有理想增長,盈利增長快速,股本回報率高。
但上市年期不算太長,這點令過往的數據,未知能否反映佢的真實情況。
此股現價係貴,如果你持貨唔多,現貨可持有。現回到較合理水平,要回較多先算。
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Q20160:
早晨,想請教一下你意見
之前跟人買入3313,0.8入,已經蝕到入肉,應該有得佢放喺度,定係走晒佢算數?
仲有冇機會上返去?
龔成老師︰
雅高控股(3313)主要從事大理石開採、加工、貿易、銷售、商品貿易及貨運、倉儲和物流業務。
公司市值不高,盈利十分波動,質素不佳。企業不斷虧損,無乜投資價值,賣出這股較好。
其實如果你有上過我股票班,一定會發現此股無投資價值。其實投資股票就會買企業,你要好好研究佢質素和前景,確定是有質素才作投資。
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若你有問題想向本人發問,可在龔成的fb專頁中(www.facebook.com/80shing)inbox龔成,但要注意如無特別聲明,有可能將問答放上網,當然,會將發問者的身份,以及有關個人資料的部分刪去。
另外,我所給予的各種意見,只是供大家參考,當中無任何銷售及推介,不涉及任何利益,其實大家應該要有獨立分析的能力,我只是給予一些方向及純參考模式。
由於提問人數眾多,見諒無法即日回覆,如果是普通的提問,預起碼要7天以上才能回覆,若然是較複雜的提問,起碼要10天才能回覆,希望各位能諒解。
相對誤差百分比 在 Facebook 的最佳解答
「它將改變一切!」
DeepMind AI解決生物學50年來重大挑戰,破解蛋白質分子折疊問題。
本週振奮全球AI界的消息:Google旗下人工智能企業DeepMind發布了最新 AlphaFold成果,這是全球AI界無比振奮的重大科研突破。蛋白質存在於我們世界中的所有有機物體及奧妙人體中,全新的AlphaFold 算法揭秘了生物學界50年來試圖破解蛋白質分子折疊的難題,這項AI帶來的重大突破,將幫助科學家弄清某些困擾人們的疾病機制、加速找出新型流行病的具體原因(比如今年的全球新冠大流行),促進新藥設計、幫助農業增產、解析可有效降解廢棄物的嶄新成分、甚至探索為大氣減碳的全新解決方案。
我特別期待 AlphaFold 能為人類健康、環境生活推向更寬廣的可能性。在魔幻2020 最後一個月,這真是一個讓人懷抱希望的全新技術可能性,期待 AlphaFold之後締造更多 AI for Good 落地應用。
以下文章詳盡解釋了這項突破,內容經《機器之心》微信公眾號授權轉載。
▎生物學界最大的謎團之一,蛋白質折疊問題被 AI 破解了。
11 月 30 日,一條重磅消息引發了科技界所有人的關注:谷歌旗下人工智能技術公司 DeepMind 提出的深度學習算法「Alphafold」破解了出現五十年之久的蛋白質分子折疊問題。
最新一代算法 Alphafold 2,現在已經擁有了預測蛋白質 3D 折疊形狀的能力,這一複雜的過程對於人們理解生命形成的機制至關重要。
DeepMind 重大科研突破的消息一出即被《Nature》、《Science》等科學雜誌爭相報導,新成果也立刻獲得了桑達爾 · 皮查伊、伊隆 · 馬斯克等人的祝賀。
科學家們表示,Alphafold 的突破性研究成果將幫助科研人員弄清引發某些疾病的機制,並為設計藥物、農作物增產,以及可降解塑料的「超級酶」研發鋪平道路。
「這是該研究領域激動人心的一刻,」DeepMind 創始人、首席執行官德米斯 · 哈薩比斯說道。 「這些算法今天已經足夠成熟強大,足以被應用於真正具有挑戰性的科學問題上了。」
蛋白質對於生命至關重要,它們是由氨基酸鏈組成的大型複雜分子,其作用取決於自身獨特的 3D 結構。弄清蛋白質折疊成何種形狀被稱為「蛋白質折疊問題」。在過去 50 年裡,蛋白質折疊一直是生物學領域的重大挑戰。
DeepMind 的 AlphaFold 讓人類在這一問題上取得了重要突破。在今年的國際蛋白質結構預測競賽 CASP 中,DeepMind 開發的 AlphaFold 最新版本擊敗了其他選手,在準確性方面比肩人類實驗結果,被認為是蛋白質折疊問題的解決方案。這一突破證明了 AI 對於科學發現,尤其是基礎科學研究的影響。
在兩年一次的 CASP 競賽中,各組爭先預測蛋白質的 3D 結構。今年,AlphaFold 擊敗了所有其他小組,並在準確性方面與實驗結果相匹配。
對於不熟悉生物領域的人來說,CASP 的大名可能有些陌生——CASP 全稱 The Critical Assessment of protein Structure Prediction,旨在對蛋白質結構預測進行評估,被譽為蛋白質結構預測的奧林匹克競賽。 CASP 從 1994 年開始舉辦,每兩年一屆,目前正在進行的一屆是 11 月 30 日開始的 CASP14。
而 DeepMind 這一突破有什麼影響?
用哥倫比亞大學計算生物學家Mohammed AlQuraishi 在Nature 文章中的話來說,「可以說這將對蛋白質結構預測領域造成極大影響。我懷疑許多人會離開該領域,因為核心問題已經解決。這是一流的科學突破,是我一生中最重要的科學成果之一。」
▎蛋白質折疊問題
蛋白質的形狀與它的功能密切相關,而預測蛋白質結構對於理解其功能和工作原理至關重要。很多困擾全人類的重大問題(如尋找分解工業廢料的酶)基本上都與蛋白質及其扮演的角色有關。
多年以來,蛋白質結構一直是熱門的研究話題,研究者使用核磁共振、X 射線、冷凍電鏡等一系列實驗技術來檢測和確定蛋白質結構。但這些方法往往依賴大量試錯和昂貴的設備,每種結構的研究都要花數年時間。
1972 年,美國科學家 Christian Anfinsen 因「對核糖核酸酶的研究,特別是對其氨基酸序列與生物活性構象之間聯繫的研究」獲得諾貝爾化學獎。在頒獎禮上,他提出了一個著名的假設:從理論上來說,蛋白質的氨基酸序列應該可以完全決定其結構。這一假設引發了長達五十年的探索,即僅僅基於蛋白質的一維氨基酸序列計算出其三維結構。
但這一思路的挑戰在於,在形成三維結構之前,蛋白質的理論折疊方式是一個天文數字。 1969 年,Cyrus Levinthal 指出,如果使用蠻力計算的方式來枚舉一種蛋白質可能存在的構象,要花費的時間甚至比宇宙的年齡還要長。 Levinthal 估計,一種蛋白質大約存在 10^300 種可能構象。但在自然界中,蛋白質會自發折疊,有些只需幾毫秒,這被稱為 Levinthal 悖論。
CASP 14 比賽最新結果:AlphaFold 中位 GDT 高達 92.4
CASP 競賽由 John Moult 和 Krzysztof Fidelis 兩位教授於 1994 年創立,每兩年進行一次盲審,以促進蛋白質結構預測方面的新 SOTA 研究。
一直以來,CASP 選擇近期才經過實驗確定的蛋白質結構,作為參賽團隊測試其蛋白質結構預測方法的目標(有些結構即使在評估時仍然處於待確定狀態)。這些蛋白質結構不會事先公佈,參賽者也必須對其結構進行盲測,最後將預測結果與實驗數據進行對比。正是基於這種嚴苛的評估原則,CASP 一直被稱為預測技術評估方面的「黃金標準」。
CASP 衡量預測準確率的主要指標是 GDT(Global Distance Test),範圍從 0 到 100,可以理解為預測的氨基酸殘基在正確位置閾值距離內的百分比。 John Moult 教授表示,GDT 分數在 90 分左右,即可視為對人類實驗方法具備競爭力。
在剛剛公佈的第14 屆CASP 評估結果中,DeepMind 的最新AlphaFold 系統在所有預測目標中的中位GDT 達到92.4,意味其平均誤差大概為1.6 埃(Angstrom),相當於一個原子的寬度(或0.1納米)。即使在難度最高的自由建模類別中,AlphaFold 的中位 GDT 也達到了 87.0。
歷屆 CASP 競賽自由建模類別中預測準確率中位數的提升情況,度量指標為 BEST-OF-5 GDT。
CASP 競賽自由建模類別中的兩個目標蛋白質示例。 AlphaFold 能夠預測出高度準確的蛋白質結構。
這些令人振奮的結果開啟了生物學家使用計算結構預測作為科研主要工具的時代。 DeepMind 提出的方法對於某些重要的蛋白質類別尤其有用,例如膜蛋白(membrane protein)。膜蛋白很難結晶,因此很難通過實驗方法來確定其結構。
該計算工作代表了在蛋白質折疊這一具備 50 年曆史的生物學問題上的驚人進展,比該領域人士成功預測蛋白質折疊結構早了幾十年。我們將很興奮,它能從多個方面對生物學研究帶來基礎性改變。 ——Venki Ramakrishnan 教授(諾貝爾獎得主,英國皇家學會會長)
▎DeepMind 這樣解決蛋白質折疊問題
2018 年,DeepMind 團隊使用初始版 AlphaFold 參加 CASP13 比賽,取得了最高的準確率。之後,DeepMind 將 CASP13 方法和相關代碼一併發表在 Nature 上。而現在,DeepMind 團隊開發出新的深度學習架構,並使用該架構參加 CASP14 比賽,達到了空前的準確率水平。這些方法從生物學、物理學、機器學習,以及過去半個世紀眾多科學家在蛋白質折疊領域的工作中汲取靈感。
我們可以把蛋白質折疊看作一個「空間圖」,節點表示殘基(residue),邊則將殘基緊密連接起來。這個空間圖對於理解蛋白質內部的物理交互及其演化史至關重要。對於在 CASP14 比賽中使用的最新版 AlphaFold,DeepMind 團隊創建了一個基於注意力的神經網絡系統,並用端到端的方式進行訓練,以理解圖結構,同時基於其構建的隱式圖執行推理。該方法使用進化相關序列、多序列比對(MSA)和氨基酸殘基對的表示來細化該圖。
通過迭代這一過程,該系統能夠較強地預測蛋白質的底層物理結構,並在幾天內確定高度準確的結構。此外,AlphaFold 還能使用內部置信度度量指標判斷預測的每個蛋白質結構中哪一部分比較可靠。
DeepMind 團隊在公開數據上訓練這一系統,這些數據來自蛋白質結構數據庫(PDB)和包含未知結構蛋白質序列的大型數據庫,共包括約 170,000 個蛋白質結構。該系統使用約 128 個 TPUv3 內核(相當於 100-200 個 GPU)運行數週,與現今機器學習領域出現的大型 SOTA 模型相比,該系統所用算力相對較少。
此外,DeepMind 團隊透露,他們準備在適當的時候將這一 AlphaFold 新系統相關論文提交至同行評審期刊。
AlphaFold 主要神經網絡模型架構概覽。該模型基於進化相關的蛋白質序列和氨基酸殘基對運行,迭代地在二者的表示之間傳遞信息,從而生成蛋白質結構。
▎對現實世界的潛在影響
「讓 AI 突破幫助人們進一步理解基礎科學問題」,經過 4 年的研究攻關,現在 AlphaFold 正在逐步實現 DeepMind 初創時的願景,在藥物設計和環境可持續性等領域都產生了重要的影響。
馬克斯· 普朗克演化生物學研究所所長,CASP 評估員Andrei Lupas 教授表示:「AlphaFold 的精確模型讓我們解決了近十年來被困擾的蛋白質結構,重新啟動關於信號如何跨細胞膜傳輸的研究。 」
DeepMind 表示願與其他研究者合作,以進一步了解 AlphaFold 在未來幾年的潛力。除了作用於經過同行評審的論文以外,DeepMind 還在探索如何以最佳的可擴展方式為系統提供更廣泛的訪問可能。
同時,DeepMind 的研究者還研究了蛋白質結構預測如何幫助人們理解一些特殊的疾病。例如,通過幫助識別存在故障的蛋白質,並推斷其相互作用的方式,來理解一些疾病的原理。這些信息能夠讓藥物開發更加精確,從而補充現有的實驗方法,並更快找到更有希望的治療方法。
AlphaFold 是十分卓越的,它在預測結構蛋白質的速度和精度上有著驚人的表現。這一飛躍證明了計算方法對於生物學中的轉換研究,加速藥物研發過程都具有廣闊的前景。
同時許多證據也表明,蛋白質結構預測在未來的大流行應對上是有用的。今年早些時候,DeepMind 使用 AlphaFold 預測了包括 ORF3a 在內的幾種未知新冠病毒蛋白質結構。在 CASP14 中,AlphaFold 預測了另一種冠狀病毒蛋白質 ORF8 的結構。目前,實驗人員已經證實了 ORF3a 和 ORF8 的結構。儘管具有挑戰性,並且相關序列很少,但與實驗確定的結構相比,AlphaFold 在兩種預測上都獲得了較高的準確率。
除了加速對已知疾病的了解,AlphaFold 還具備很多令人興奮的技術潛力:探索數億個目前還沒有模型的數億蛋白質,以及未知生物的廣闊領域。由於 DNA 指定了構成蛋白質結構的氨基酸序列,基因組學革命使大規模閱讀自然界的蛋白質序列成為可能——在通用蛋白質數據庫(UniProt)中有 1.8 億個蛋白質序列。相比之下,考慮到從序列到結構所需的實驗工作,蛋白質數據庫(PDB)中只有大約 170000 個蛋白質結構。在未確定的蛋白質中可能有一些新的和未確定的功能——就像望遠鏡幫助人類更深入的觀察未知宇宙一樣,像 AlphaFold 這樣的技術可以幫助找到未確定的蛋白質結構。
▎開創新的可能
AlphaFold 是 DeepMind 迄今為止取得的最重要進展之一,但隨著後續科學研究的開展,依然有很多問題尚待解決。 DeepMind 預測的結構並非全部都是完美的。還有很多要學習的地方,包括多蛋白如何形成複合體,如何與 DNA、RNA 或者小分子交互,以及如何確定所有氨基酸側鏈的精確位置。此外,在與他方合作的過程中,還需要學習如何以最好的方式將這些科學發現應用在新藥開發以及環境管理方式等諸多方面。
對於所有致力於科學領域中計算和機器學習方法的人而言,像 AlphaFold 這樣的系統彰顯了 AI 作為基礎探索輔助工具的驚人潛力。正如 50 年前 Anfinsen 提出的遠超當時科研能力所及的挑戰一樣,這個世界依然有諸多未知的方面。
DeepMind 取得的這一進展令人們更加堅信,AI 將成為人類擴展科學知識邊界的最有用工具之一,同時也期待未來多年的艱苦工作能夠帶來更偉大的發現。
影片及原文,參考 DeepMind官方部落客 https://deepmind.com/blog/article/alphafold-a-solution-to-a-50-year-old-grand-challenge-in-biology
相對誤差百分比 在 US Taiwan Watch: 美國台灣觀測站 Facebook 的精選貼文
【美國選情怎麼樣?談民調估計】
隨著美國大選接近,許多人都很關心美國的選情。選舉報導和預測的網站滿多的,這邊要來介紹一下最熱門的一個網站叫做「FiveThirtyEight」。
538就是美國「選舉人團」票數的總和,這個網站是以政治民調起家的,後來事業做很大被ESPN收購,因此加入了很多休閒和健康相關的主題,然後再轉移到ABC新聞網來經營。538上面有很多分析文章很有趣,例如我們先前提到過:538曾經分析拜登在參院過去的投票紀錄,發現他是最中間派的人(沒有什麼特別立場,隨著主流立場而投),在黨內投票紀錄比44%同事更偏自由派,但比43%同事更偏保守派(https://pse.is/V5QKW)。
🥶 冷知識,ESPN和ABC News都屬於迪士尼集團,這集團真的超級大,不管你的他的都是我米老鼠的!
🗳 認識美國總統的選舉制度和「選舉人團」:https://pse.is/U4GZS
日前,FiveThirtyEight終於推出了2020總統選情網站
https://projects.fivethirtyeight.com/2020-election-forecast/
每次看美國選情分析網站,最期待的就是資料視覺化的部分。這次538也沒讓人失望,推出了「snake chart」!把候選人在各州勝選率和該州的選舉人票數結合,依由紅到藍的政黨光譜,像蛇蜷曲前進般蜿蜒展開,最後再一筆劃出270張選舉人票的半數門檻位置,哪些州是左右選情的關鍵「搖擺州」便一目了然。
搖擺州的意思就是,在大選中沒有明顯固定的支持對象,有一拚的空間。而之所以大家會特別關注搖擺州,是因為在選舉人團制度下,幾乎各州(緬因州和內布拉斯加州除外)都採取「贏者全拿」的規定:在該州獲勝的候選人(不管贏多少百分比),可以獲得該州所有的選舉人票。以這次選舉來說,像是佛羅里達州(29票)、威斯康辛州(10票)、賓夕法尼亞州(20票)、明尼蘇達州(10票)等,都是屬於關鍵搖擺州。只要能夠「翻轉」(flip)該州,一下子就能製造數十票的差距(一方增,另一方減)。相對來說,其他幾個深藍或深紅的州,出現扭轉結果的機率極低,所以通常不管怎麼投都不會對該州選舉人團票數的依歸產生變化。
雖然目前拜登民調領先,但最近的數字都表示差距有在縮小。儘管如此,對一個競選連任的總統選舉來說(通常選連任的人都有在位優勢),拜登的領先幅度對於現任者川普來說,還是非常實在的威脅。
不過,一定也會有人說「看民調不準啦,你看2016年 ...(下略)」,所以538也在開頭特別說明了:事實上希拉蕊2016在好幾個州的調查中都只有小部分優勢,且最終川普的勝出常常都只贏一點點,在統計誤差範圍中(https://pse.is/UDRMK)。在全國民調預估所有普選票數方面,最後希拉蕊也確實贏了兩百多萬票。
換句話說,2016年的民調並沒有不準。而且,各家民調都是估算機率,沒有什麼百分之百確定這回事。民調測不到的因素當然也是會有的(例:不想表態的人,沒有被抽樣到的人,問完之後改變心意的人。不包括:被政治人物鼓勵亂回答的人,台灣在這方面是獨步全球,不過這影響程度相當小)。
不過,也因為記取2016的教訓(所謂的「誤判」,與其說是民調,不如說很大一部分是自由派媒體太過自我感覺良好,造成對希拉蕊選情過度樂觀),538這次的預測模型考量了更多變數,或是根據他們的說法,他們現在有更多工具可以測量「不確定性」。其中最大的一個調整,就是針對covid-19疫情來預估選情的不確定性。像是「極化的社會氛圍」會讓不確定性變小;但在疫情影響下,經濟狀況的波動以及重大新聞事件的增加,都會讓不確定性升高。除了調整民調平均的計算方式外,這次他們也把總統辯論,以及在各州有多容易去投票等因素算進去(完整模型設計說明:https://pse.is/V3K5Q)。
我們先前就提到過,接下來拜登陣營最該擔心的大概莫過於辯論會了,從最近拜登的發言狀況來看,他的身心狀況似乎遠遠不如當副總統的時候。民主黨陣營當前最大難題是動員選民出來投票,因為民調顯示,表態支持拜登的人當中,有六成以上是因為討厭川普,只有三分之一是真的喜歡拜登。相對來看,支持川普的人當中,是有超過六成以上是真的很喜歡川普。另外,川普本人的支持度,從上任以來都維持在40~45%左右,不滿意度則是一直在50-55%左右,他的基本盤一直都非常穩。(538上面也有文章把歷任總統的滿意度變化圖做成視覺化的圖給大家看:https://pse.is/S75CW)
目前538算出來川普對拜登的當選機率是28%:72%。最有趣的地方在於,四年前538的封關預測剛好也差不多是這個數字,所以今年網站上線時,其中一位編輯還在推特上自我解嘲說:我們當時算出來川普當選的機率是各家媒體當中最高的喔!
最後再提醒一下,不管在哪裡,選舉民調都是參考就好。因為選舉是動態的過程(也就是說,一直會變化),就算民調方法做得再好,都只是一個估算而已,不可能反映完全的真實狀況。另外一提,我們傾向於不去質疑所謂「假民調」的問題,因為這無法驗證,只能變成陰謀論。還有一種作法是把各家民調蒐集起來做平均,這樣子去讓高估與低估的部份互相抵消。
我們認為,透過科學方式來蒐集資料以及詮釋,仍然是很有參考的空間,尤其,觀察各候選人陣營如何回應民意以及調整競選策略,是非常有趣的事。
延伸閱讀:
菜市場政治學 的民調專題:https://pse.is/TGZJB
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