一、面对新事物，该如何全方位地吃透？

日常生活中当我们遇到一个新鲜的事物时，为了满足自己的好奇心我们总是想追本溯源的快速去全方位的了解它，因此我们需要用一个合理的模型来从不同的角度进行庖丁解牛，帮助我们快速认知新鲜的事物。具体来来说一般我们会从事物的主要特征和具体操作方法两个层面来进行解构。investment

1. 事物特征

任何一个事物我们都可以将其分为主要特征、次要特征、长尾特征，具体解构如下：

（1）主要特征

主要特征是指一件事物组成的框架和内核，像是支撑我们人身体的骨架一样。这部分的内容靠看书或者上课培训就可以进行全方位的了解，如读书时老师告诉你公式一、公理一，社会规律一、社会规律二等。通过对主要特征的理解可以让我们从理论角度读对事物进行高屋建瓴式的全方位了解。主要特征研究框定事物的边界为我们了解事物指明方向。

（2）次要特征

次要特征是指一件事物组成的支撑性因素。一个事物有很多复杂的次要特征，次要特征就像是我们身体中的毛细血管一样，通过遍布全身的无数个毛细血管为我们的身体输送营养。这些东西看书没办法了解清楚、老师也没办法全部讲清楚，只有通过实践实践体验才能掌握。

（3）长尾特征

一件事物会有无数个看的见和看不见的长尾，长尾特征属于感性化的层面的东西了，或者准确的说是属于“只可意会不可言传”的特征，这个老师都不会教给你，需要我们自己去多多实践然后去“感受”。

总的来说，主要特征靠看书解决，次要特征靠实践解决，长尾特征靠情商培养。

2. 具体方法

为了很好地掌握新事物的这三种特征，我们一般会从从四个维度进行解剖。具体而言，有四个层面：

$1§  第一层：理解

$1§  第二层：理会

$1§  第三层：感受

$1§  第四层：感知

（1）“理解”

就是通过看相关专业的书籍、理论化的知识，学习完全结构化的知识叫理解。如百度百科上对“金融”“互联网金融””风控“等等的专业化解释或者相关的专业书籍解释说明。是从理论的层面知道这是事情是个什么样子的。

（2）“理会”

就是在理解理论的基础上结合自己既有的知识、经验来对事物进行解读，或者是通过同别人交流学习到的知识等等。在人和人交流的过程中使用的知识都是在理论的基础上经过自己加工的了，是通过一种言简意赅说人话的方式让你明白弄明白了一件事情。正所谓”听君一席话胜读十年书“与大牛聊天他总结的精华都给你了。这或许就是“一千个人心中有一千个哈姆雷特”的最好解读了，每个人对事物的解读都会受制于自己的知识储备、历史经验、成长环境的影响。

（3）“感受”

在通过了自己的知识经验对新事物进行解读后并不能说明我们已经对整件事情完全了解清楚了，我们需要去进行实践来验证自己的想法和理解，最后在进行复盘总结对比。这个通常就算是智者或者行业大牛都没办法直接的告诉你，只有自己通过实践去体验其中的细节然后进行总结。

（4）“感知”

在实践的过程中我们会遇到许多我们理解能力范围外的坑，当我们经历无数次的循环后，就会形成自己独特的“感受”，如果下次在遇到同样的事情时不需要去思考，大脑会自动的弹出正确答案，这就是感知的力量。举一个发生在自己身上的例子，前段时间出去旅游的时候，在看到一个不同国家的人的时候，不用和他说话就能判断出这个人是印度人、韩国人、日本人、还是台湾人，这听上去是一种很神奇的体验，但背后却是多年文化的侵润的结果。

用个题外话来解释一件新事物的特征。

记得在印度电影《年度最佳学生》中印度首富在帝国理工大学的毕业典礼中对着演讲说道“教师传授规则，成功者制定规则”，这话听起来的确很伤老师的心但可以从另外的角度角度思考其合理性。如果只是直接等同于财富，那么这个世界的世界的首富就不是马云爸爸、小马哥之类的了，而是大学里学识渊博的教授、中科院做学术研究的大教授了。为什么会出现这种问题呢？其背后的逻辑是什么呢？

因为老师或者学者在对一件事情进行分析的时候，都是在一种理想的、单向的、静态的思维模式主导下进行分析，没有或者很少从动态的、多维度的角度去进行分析，但在实际情况中在分析一件事情的时候需要从纵向分析和横向联系两个维度来进行，纵向分析考察的是你的思维深度而横向联系考察的是你的思维广度。

纵向深度是有标准的，我们可以通过查找资料、看书、上培训课来吃透它，纵向的广度是没有标准的，从某种程度上来说纵向联系的越广泛越好（就是现在的大数据分析原理），但是实际的情况中因受制约经济因素和“大脑宽带容量”的限制一个人所能掌握的广度是有限的，广度中的每一个影响因素都是时时刻刻的此消彼长的变动的，当时刻变动的广度因子在某个时刻占据上风时就会开始影响纵向深度，任其发展最终横向广度因子就会占据了上风直至摧毁纵向深度因子导致事情失败。

横向广度联系思维需要我们的长时间的积累、总结才能够建立，只通过书本没有办法建立缜密的逻辑思维，这就是我们常说的“经验”。你经历的越多大脑的肌肉训练次数越多，横向联系的因子越多，在遇到同类型的事情时，大脑就是下意识的告诉你这件事情有哪些维度，该如何做决策。

三、你为什么要进行宏观数据分析？

“干小兵的活，操将军的心，不想当将军的士兵不是好士兵。”

可能会有小伙伴说，我就是一个底层的执行员工分析宏观数据能干嘛呢？那些都是高层领导需要关注的事情。好吧，那我们就来看看作为一个普通员工为什么需要分析宏观数据：

（1）正所谓”不谋全局者不足谋一域“分析宏观数据可以培养自己的全局认知思维模式，能够让自己很好的理解自己所在的行业、理解自己的公司、理解公司的业务，提前获取蝴蝶效应并将之用到工作中。公司的竞争遵从黑暗森林法则，需要你站在管理者的角度，思考公司真正需要的是什么，才能为负责的业务争取到更多的资源，在同其他部门合作时能够站在高处进行交流减少沟通障碍，方便快速的推进负责的业务前进。在公司中之所以会出出现那么多不必要的撕逼，其中一个很重要的原因或许就是每一个人都守着自己一亩三分地，没有高屋建瓴的从全局的角度去思考问题吧。

（2）任何一款互联网产品都是一种商业模式在手机内的缩影，做产品的最终目的是为盈利，具备全局分析思路可以让我们紧紧围绕主要目标来开展各项活动，跳脱出日常工作从宏观角度关注行业的发展态势，从框架化的行业分析套路中提炼、传播自己的观点，这样当你在做任何方案的时候都能够提前掌握更多的信息资源，预判未来的走势，输出的方案更能容易的通过。

（3）《用户体验的要素》中对产品设计的分层——即战略层、范围层、结构层、框架层、表现层。是否从宏观的战略层和范围层进行分析是自我能力提升的体现，刚入行时一般都是从表现层开始做起（最典型的现象就是会下载一堆行业相关的APP去体验），随着工作时间的增加需要我们从关注表现层到关注框架层、结构层、范围层、战略层完成一级级的升级打怪，具备宏观分析的认知和思路，只有这样才能进步，才能够在职场中获得一席之地。

（4）分析宏观数据找到不同行业的共通视角，掌握关键能力，就能以不变应万变。虽然具体的工作内容各不相同，但不同行业、不同岗位考察的关键能力是相同的，许多工作的思考角度也是类似的，只要找准共通点、让自己的能力提升，就能以不变应万变。换工作面试时面试官一般都会问到工作年限的问题，其实面试官真正在意的不是你在这个行业里工作的时长，而是你对这个行业的认识和见解，是你未来的发展潜力。

四、行业宏观数据分析是如何进行的呢？

1. 查阅相关报告

“如果说我看得比别人更远些,那是因为我站在巨人的肩膀上”

（1）为什么首先需要去查阅相关行业报告呢？

行业报告结构相对系统，可以帮助我们快速建立起对行业的整体认知，每一份行业报告都是一个专业团队按照科学的方法和既定的分析模型得出来的，阅读行业报告相当于有一个专家智囊团在帮助我们进行行业分析。

（2）一份标准的行业报告的维度有哪些？

A、行业环境

通常用用PEST模型进行分析，主要内容包括：政治、经济、文化、技术。如图：

政治

政治环境包括国际环境、国家的社会制度、政策法规、指导方针等等。或许很多人都觉得政治环境离我们太远，想想最近几件比较热点的”内涵段子永久关闭“”中兴危机事件“就会明白只有当更清晰全面的知道，我们正处在一个怎样的世界，生活在一个什么样的一个国家，正在经历什么样的变革，我们才能更准确地把握自己的定位，清醒地知道自己该往哪个方向走。

经济

包括一个国家整体的宏观经济环境和发展水平和微观消费者的水平和消费偏好。国家整体经济水平水平发展不行，居民的消费水平自然低下；国家整体经济发展较好，但在资源配置方面倾向于重工业而不倾向于消费，那么居民的消费水平也会变得底下，典型代表如俄罗斯。直白一点表述就是”东西是好东西，可你的让人有钱有原因去买啊“，最近几年兴起的视频付费服务、音乐付费服务等等。

社会

社会环境关注的重点在于居民的价值观念及消费习惯。比如像我们父母那一代人

的消费观念是除了吃饭和日常开支外剩余的钱都会存进银行，但是像我们这一代就是”花明天的钱办今天的事“先享受了再说，主要还是因为父母那那一代人真的是穷怕了所以储蓄意识很强，才会导致截然不同的消费价值观念。正所谓“仓廪实而知礼节，衣食足而知荣辱”。

技术

科学技术是第一生产力，随着信息技术的发展科技已经成为行业发展的基础设施，科学技术的发展速度和成熟度决定行业的发张速度。如移动互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术。随着互联网+、人工智能+、区块链+的发展对行业产生的促进作用与冲击需要我们重点关注。

B、行业生命周期

行业生命周期的分析一遍采用AMC模型来进行分析。不同行业

不同阶段有着不同的市场特点，不同的市场都会形成自己独特的生命周期，一般分为四个时期：市场探索期、市场启动期、高速成长期、市场成熟期、市场衰退期。如图：

行业处于不同的时期我们需要关注的重点也不同：

$1§  市场探索期：主要是快速验证行业发展的可行性。

$1§  市场启动期：解决用户认知的问题，关注的重点在于传播。

$1§  高速成长期。解决用户转化的问题，关注的重点在于运营。

$1§  市场成熟期。解决用户存量的问题，关注的重点在于抢夺存量市场、转型或者找到新的细分市场。

$1§  市场衰退期。解决产品转型和创新的问题，关注的重点在于如何将衰退期引入新的成长期。

C、行业规模

行业规模一般从市场规模、增长率、市场占有率三个维度进行分析。

市场规模

大池子才能养大鱼，市场规模是判断这个行业是否有机会的一个重要标准，市场规模的大小直接决定了企业可以获得多大的收入，可以容得下多少公司。

行业增长率

主要从平均增长率和复合增长率两个维度进行评估，合增长率就是按几何级数增长，以上一时期增长后的总数作为下一年计算的基数，复合增长率的数据更适合了解企业一段时间的发展情况。平均增长率是指整个行业的平均增长情况，一般用来衡量整个行业的增长情况。

市场占有率

通过对市场上主要玩家的市场占有率进行分析，找到整个行业势力版图的划分，通过分析测算自身能偶获得多大的市场份额。在互联网行业中很容易出出现强者恒强的马太效应，在传统行业中可能是二八定律但在互联网行业中可能是一九定律，头部玩家基本垄断整个市场份额。

行业核心竞争力：

行业竞争力的关键因素分析不是很容易区分，不同的行业的核心竞争力因素各不相同，但总结起来一般都围绕技术、价格、资本、营销、产品、服务等几个因素来展开。

互联网业内都流程着“百度的技术、阿里的运营、腾讯的产品”，反映了三家公司代表这不同的行业同时也体现出不同行业需要的核心竞争力。搜索引擎行业属于技术主导的，在方面百度依然是行业的龙头地位，不论后面的搜狗、360如何发力依然无法撼动其地位；互联网虚拟产品以产品导向，在这方面腾讯是绝对的行业老大，如社交、游戏、娱乐等的地位是一骑绝尘；电子商务属于强运营主导的，电子商务运营方面阿里绝对出于霸主地位。但随着行业的发展三家代表性的公司相互进入对方的领域，阿里成立达摩院发力研究技术，腾讯在游戏、互动娱乐方面发力运营。

最近这几年资本和价格的作用开始在行业中占据上风，从最初的“百团大战”“网约车大战”到近两年的“共享单车大战”“人工智能热”“区块链热”以及最近很火的“lucking coffee”，资本和价格在其中无不发挥着重要的主导地位。

行业用户画像：

任何一款互联网产品都是一种商业模式在手机内的缩影，做产品的最终目的是为盈利，产品是我们链接用户的桥梁，我们通过产品为用户解决问题，为用户的生活场景提供优质的解决方案。对于用户的研究一般会从一下几个维度展开：

目标用户是谁？

一款产品必然聚焦于某一类目标用户，为目标用户解决某一类问题，大而全的“大杂烩”是不会受到用户待见的。

目标用户群体的特征是怎样的？

正所谓“知己知彼百战不殆”确定了目标用户后就要去了解目标用户的特征。

产品的使用场景？

任何产品都需要结合相应的场景进行，脱离了场景的产品会变得独木难支。

目标用户的痛点是什么？关注需求点是什么？

明白了目标用户的痛点和关注的需求点，才能对症下药的去优化产品满足要和过户的需求。

针对用户的需求和痛点现在的解决方式是什么？

明确了用户关注的需求及使用过程中的痛点，以及现在行业中的解决方案，可以挖掘出用户的那些需求已经被满足，那些需求没有被满足，用户没有被满足的需求就是我们可以切入的点是我们未来的机会。

G、行业领跑者的数量及其经营策略

分析行业领跑者的经营策略，可以分析出不同领跑者利用自己所具有的核心资源的切入点，同时通过对行业领跑者的分析也可以找出用户在享受服务的过程中那些需求是没有被满足的，领跑者没有满足用户的需求就是我们的机会和切入点。

一个行业最终能不能成型，是否有大公司的人力、物力、资金的投入是非常重要的考量因素，有行业领跑者的存在能给投资人、市场一个积极的信号。

H、行业未来发展趋势

对行业的未来发展趋势做出预判是进行宏观分析的重要目的之一，对未来的发展趋势是否有信心是投资人是否投资的决定性因素之一，对未来发展趋势的研究也是企业制定长远战略和短期策略战术的重要依据。

2. 行业深度访谈

为什么要进行行业深度访谈？

阅读行业报告只能算是理解了事情的主要特征，算是万里长征的第一步，阅读再多的行业报告也不能算是真正的弄懂了一个行业。而且报告越读越多，问题也会越来越多，只有真正深入到一线去和行业相关的从业者进行交流沟通，才能完成理解事情的次要特征向万里长征的腹地深入，才能查漏补缺消灭自己的疑问，加深自己对该行业的理解。

怎样才能获得行业深度访谈的机会？

进行行业深度访谈的机会不是每个人都有的，这需要很高的门槛，进入这扇们是需要条件的。最基本的两个条件有：

$1§  提升自己的价值。只有提升自己的核心价值才能让自己认识更多厉害的人物，让自己有机会加入更有价值的圈子，才能有机会进行和行业大牛、从业者进行深度交流。

$1§  分析问题的思维方式和分析问题的方法模型。这一点非常的重要，只有具备一套属于自己的思维方式和分析问题的方法模型，才能在和别人进行沟通沟通交流的时候引导别人提供自己需要的答案，需要知道从哪些角度收集信息。在和别人聊天时单刀直入的获取最有效的信息，如果不具备自己思维方式和分析问题的方法模型，即使我们有人脉、有资源也不一定能从他人口中问出自己想要的的信息，即使拿着相同的信息，也不一定能推断出自己想得到的结论。

深度访谈的对象有哪些？

一般来说可以进行访谈的对象有以下几种类型：行业资深从业者、相关投资机构、行业媒体、产业链上下游、竞争对手、行业领头羊负责人。

3. 建立行业框架

当我们阅读完行业相关的报告、做完对行业相关人员的访谈后，我们已经能大致建立起对这个行业的整体认知，然后我们需要对搜集到的碎片化信息进行重构构建行业行业框架，总结概括出行业的共性、特征发现行业的本质规律。行业框架一般从产业链和价值两个维度展开：

（1）产业链

产业链就是将行业中负责不同模块的参与这聚合在一起，方便我们其中各个环节参者之间的联系、结构和价值。通过对产业链上中下游的分析能够方便我们全盘了解整个行业的价值分布，可以挖掘的行业机会、了解各个模块参与者的话语权分布。

（2）价值链

就是产业链中各方参与者在整个链条中的价值，价值链的分布主要关注利润价值和重要性。利润价值指的是一件商品，在“研发–生产–渠道–消费”的大致链条中，每一个节点摄取的利润有多少。比如消费者花100元在超市买了1kg猪肉—超市（零售商）从中赚了8元—给超市供货的代理（经销商）赚了6元—猪肉品牌公司（加工商）赚了24元—猪肉的中间商（供应商）赚了36元—猪肉农场获得40元。从这个链条可以看出来，猪肉的中间商摄取了很大的利润，那有可能是掌握了足够稀缺的猪肉资源，因此链条上其他节点的收入就会向此倾斜。

4. 持续跟踪

如果需要对一个行业保持敏感度的话需要我们长期的关注和侵淫其中，只有这样才能锻炼对该行业的“肌肉记忆”，做到见微知著、举一反三。每个行业都有属于自己。的时间窗口，当行业分析模型完成后持续的跟踪监测是必不可少的，定期保持数据更新，对所有研究资料归档整理，在行业发生变化时能够先于所有人预判出趋势，用数据驱动决策，这或许就是做行业研究的价值。

持续追踪的维度一般从一下几方面展开：

$1§  行业新闻：国家政策动态、产业发展动态、经济发展规划等等。

$1§  资本动态：行业投融资状态、兼并重组动态等等。

$1§  行业大哥：经营策略动态、负责人更替、业绩报告等等。

$1§  行业峰会：行业峰会一般会从顶层进行讨论行业的发展趋势和走向，有机会一定夺取参加参加，一方面可以了解行业未来的发展趋势和走走向，另外一方面也可以认识认识行业的大牛。

$1§  行业产品：下载行业产业链相关的APP产品多多体验。

$1§  订阅新闻：订阅行业相关的新闻。如：APP ANNIE、应用市场等等

美股投资网预测，英伟达 NVDA接下来很可能暴跌

在美国财长努钦“数日内”即将访华进行贸易谈判前夕，美国再次通过“四名匿名人士”向媒体放出消息，称白宫内部“正在讨论”动用《紧急权利法案》，对英伟达等美国芯片大厂在华业务活动进行审查，还“不经意”点名了英伟达与华为的芯片合作。

对此，中国商务部早已在昨天的例行记者会上把话说在前头：对于美方的言论，中方将听其言、观其行。我们已经按照底线思维的方式，做好了应对任何可能的准备。

路透社4月27日报道称，美国政府相关人士透露，美方正在讨论对人工智能等高科技领域的中美企业间合作开始审查。

截至目前，美国政府处于国家安全和其他问题而进行的审查仅限于投资和企业收购方面。不过，有四个匿名消息源表示，美国特朗普政府中的一些国会议员正推动扩大审查措施，直到国会立法对中国投资进行严格限制。他们担心中国偷取美国的技术，侵犯知识产权。

他们透露，人工智能领域是审查重点，因为这种技术可能被用于军事用途。而其他被审查领域包括半导体和自动驾驶技术。

目前这些讨论还在初步阶段，尚不清楚国会是否会继续推进，也不清楚这样的审查具体会影响那些具体企业。

报道称，任何旨在切断中美科技公司联系的措施都可能对整个行业带来巨大影响。包括 AMD、高通、英伟达 NVDA 和IBM在内的美国主要高科技企业都在中国拥有一些列业务合作——从研究实验室到人才培训项目，通常都是中国公司和机构的主要合作方。

目前，人工智能和芯片设计领域的顶尖人才目前在两国公司和学术机构之间有着广泛交流。各种形式的非正式合作关系在两国间广泛开展。

例如，美国芯片制造商英伟达公司(Nvidia)去年推出一款新的GPU，当时，该公司提前向30名人工智能专家提供试用样品，其中就包括3名与中国政府有合作的人工智能专家。

对英伟达这种五分之一的业务依赖中国市场的公司来说，这种样品试用非常正常。他们还有一些为本公司培训当地人才的合作，提供早期版本的产品也有助于销售。

但美国政府可以援引该国国内法《紧急权利法案》(International Emergency Economic Powers Act)对这种做法进行干预。

消息人士透露，此举将允许美国政府在相当广泛的领域阻止或审查中美企业间的各种非正式合作关系，还可以限制中国企业对美国科技的投资，以及中资在美国敏感军事区域购买地产。

另一名消息人士表示，“我认为，如果（美国）没有更强的（审查）机制，中国企业将变得更加强大。他们在10到15年内就能够挑战我们的公司。”

美国前外交官詹姆斯·刘易斯（James Lewis）现供职于国际战略研究所，他表示，如果动用紧急权利法案，财政部等美国政府部门的权力将极大突破现有限制，几乎“可以审查任何他们希望审查的目标”。

另一名白宫官员表示，不评论尚在内部讨论中的话题和猜测，但他补充说，“我们非常关注‘中国制造2025’，尤其在人工智能这样的领域。”

针对中美人工智能竞争？

报道称，目前，许多分析人士都在关注中美企业间目前正在开展的人工智能巅峰之争。

咨询公司欧亚集团(Eurasia Group)的数据显示，尽管目前谷歌等美国科技巨头还处于AI领先地位，但百度等中国公司已取得很大进步。

但对于英伟达这样的芯片制造商来说，竞争者寥寥，世界上很少有该公司这样的顶级人工智能芯片厂商。

目前尚无证据证据表明英伟达的活动对美国国家安全有任何威胁，或让中国企业取得任何获取商业秘密的集会。

英伟达在一份声明中表示，该公司在中国的业务活动，包括培训中国人才和提前让类似华为这样的中国公司接触到一些最新技术等，都只是为了芯片销售方面的目的。

英伟达表示，我们非常注意保护自己的专有技术，不向全球其他国家的任何公司提供核心技术。

成立于2003年10月的Splunk，将自身定位为专注于以日志数据为代表的机器数据分析平台。代号 SPLK

美股投资网曾对Splunk发展历程及财务状况等作了分析，时隔一年有余，我们对Splunk再做进一步探讨，旨在分析Splunk在扩张过程中的战略抉择、风险因素等，以借鉴于国内同类型厂商标的。

核心产品+解决方案+生态系统，打造机器数据分析平台

截至目前，Splunk已形成了完整的产品体系，涉及五类细分领域：IT运营、应用管理、安全合规、商业分析、物联网及工业大数据。

与传统日志分析工具不同，Splunk不对数据结构做预定义，支持多种数据来源，能够做到在数据采集的同时,运用Schema-on-the-fly（即时架构）技术对数据做结构化。

相对传统厂商先将数据结构化导入关系型数据库，再通过OLAP工具、数据挖掘算法做分析的方法而言，Splunk在成本和效率上有着不小的改善。

完成数据收集后，Splunk Enterprise通过将所有数据分解成事件（Event Processing），设置时间戳，进而完成索引创建。在此之后，用户便可通过SPL（Splunk Processing Language）等方式做数据搜索与分析，获得报表、告警等结果反馈。

在这个基础上，Splunk针对不同行业提供了解决方案，具体实现方式则是通过基于核心产品Splunk Enterprise开发应用与加载项（Apps & Add-Ons）以构建解决方案。目前主要的解决方案有三类：

面向安全信息与事件管理（SIEM）领域的Splunk Enterprise Security （ES）；

面向IT运营（ITOA）领域的Splunk IT Service Intelligence （ITSI）；

面向用户实体行为分析（UEBA）领域的Splunk User Behavior Analytics（UBA）。

最后，通过应用与加载项构建的生态系统也是支撑Splunk产品体系不可或缺的一部分。Splunk所提供的完善的SDKs和APIs，为用户准备了很好的软件开发环境。

不断收购，换来公司产品线与业务扩张

自2012年IPO以来，Splunk开始了快速收购之路。

至今不到6年时间里，Splunk收购了7家公司，借此对产品线做了很好的完善，这为其在应用领域的竞争力带来提升。从具体执行来看，产品组合的完善包括功能的优化（如数据采集等能力的加强、云计算、机器学习能力的引入等）、解决方案的完善等。

2013年9月，收购BugSense是为了补足Splunk在移动设备上的机器数据采集和分析能力的不足，丰富了Splunk所支持的数据来源类型；2013年10月收购Cloudmeter，则是出于提高Splunk核心产品网络数据抓取能力的考虑。

至于Metafor和Caspida的收购，则带来了ITSI和UBA这个两大重要解决方案的诞生，奠定了产品组合的基本框架。在2015年年中，完成此两笔收购案后，Splunk于2015年下半年一鼓作气推出了ITSI和UBA。前者是基于Metafor收购所获取技术衍生的IT运营异常检测方案，后者则是吸收Caspida在用户行为分析上的技术经验后推出的用户行为分析解决方案。

在此之前，Splunk虽已在ITOA、UBA（2015年Gartner将其更名为UEBA）等领域占据很高的市场份额，尤其在ITOA，更是于2014年便登顶TOP1厂商，但此次两大标准方案的推出，仍旧对其在此两大行业的拓展带来很好的帮助。

通过一系列的收购，Splunk对核心产品做了提升，同时也提升了其在SIEM、ITOA等应用领域的竞争力。

做大客户基数、提升大订单数量带来高营收增长

具体到财务层面，在通过持续的收购做大做强的同时，Splunk在营收上也获得了长足的提高。

首先，Splunk近年来一直保持着30%以上增速，毛利率水平则在80%左右。在同行业中，如此高的增速和毛利率的公司屈指可数。

扣除股权激励等所占成本后，毛利率略有上浮，而研发费、销售费用、管理费用则相应调低。

其次，收入结构发生了变化。产品收入整体占比下降，服务收入则相应上升。这主要是因为随着客户基数变大，运维收入随之提高，以及云端收入逐年增加等因素所致。

值得一提的是，占运维及服务收入大头的维护协议收入，由于人力成本较高，限制了毛利率的进一步上升。从现有产品、运维及服务营收比和其趋势来看，Splunk毛利率从2013年以来呈稳中有降趋势，可预见未来几年这种势头不会有明显改变。

细究Splunk近年来快速增长的原因，主要可归因于其“大客户战略”。

基于Splunk近年来营收有近80%来自现有客户，故其选择做大客户基数，提升客单价及增加大订单数，进而达到促进增长的目的。

客户基数方面，从2006年公司创立之初350+，到2015突破10000+，再到2017年接近达到15000+，财富100强企业中有超过85家已成为Splunk客户。

随着客户基数越来越大，获客能力也是稳步增长。从2010财年至今，每季度新增客户数已从200-300家，提高到了400-500家。

客单价及大订单方面，2017财年，Splunk客单价达到了近4万美元，超过10万美元订单数便达到了1942单，超过100万美元的订单数量也将达到140单左右。

可知，大订单收入在总营收中占比越来越高，Splunk大客户、大订单战略成效明显。

此外，关于Splunk为何能有效地执行上述策略，从而获得越来越多的大客户和大订单。除了加大销售团队的建设之外，其原因可简单概括如下：

第一，持续提升产品，保持产品优势。

Splunk Enterprise在对于非结构化数据的支持，实时数据检索等方面的特点，相较于传统SIEM、UEBA、ITOA等产品通过关系型数据库做数据采集并检索，有着部署周期短、检索效率高、用例（Use Cases）全面丰富等优势，这使得Splunk在产品上相较友商有着很强的竞争力。

第二，提供优质运维服务。

Splunk对于给客户提供的运维服务要求很高，尽管这带来了不小的人力成本，但也为其赢得了客户的一致好评，运维服务的续费率常年保持在90%以上。这是其赢得大客户、大订单的重要因素之一。

第三，积极打造“应用+插件”生态系统。

Splunk吸引用户与合作伙伴研发基于Splunk Enterprise的应用与插件，进而提高产品价值。

所切行业为增量市场，市场天花板远未到来

通过合理的战略选择和执行，Splunk在收获业绩的同时，也在主攻的SIEM、ITOA及UEBA领域成绩斐然，尤其在前两类市场均为TOP3厂商之一。

然而，对于Splunk设定的2020年营收目标20亿美元来说，其潜在市场（TAM）及可获得市场（SOM）决定了其天花板，因此有必要探讨Splunk实现20亿美元营收的增长空间何在。

首先，从当前切入的SIEM、ITOA、UEBA市场来判断Splunk可能面临的天花板。

SIEM市场上，根据Gartner发布的《Forecast: Information Security, Worldwide, 2015-2021, 3Q17 Update》可知，2015-2017年全球在SIEM市场预算分别为20亿、21.67亿、24亿美元，每年增速在10%左右，预计到2020年，该数值将达到32亿美元。

ITOA市场上，根据IDC发布的《Worldwide IT Operations Analytics Market Shares》2015及2016版本,2015年ITOA全球市场规模在14.2亿美元，比2014年增长约37.8%。2016年则为19亿美元，相较2015年增加了32.9%。其中，Splunk以5.897亿美元收入占据了31.2%的市场份额。

另据MarketsandMarkets所发布的ITOA报告，预测到2022年，ITOA市场将以CAGR 38.7%的速度增长。此处采取后者增速，至2020年ITOA市场规模将达到70.32亿美元。

UEBA市场上，根据MarketsandMarkets发布的《User and Entity Behavior Analytics Market by Type,Deployment Type, Vertical - Global Forecast to 2021》可知，全球UEBA市场规模预计将从2016年的1.32亿美元增长至2021年的9.1亿美元，年均复合增长率在47.1%，预计到2020年市场规模在6.18亿美元。该领域目前主要供应商为Splunk、Securonix、Varonis Systems等。

综上，SIEM、ITOA及UEBA三大行业在2020年总潜在市场（TAM）规模预计在108.5亿美元左右。而对于Splunk而言，仅就其目前在ITOA领域30%以上的占比，在2020年达到20亿营收并不是很困难。

因此，未来几年，Splunk的可获得市场（SOM）还足以支撑其业务目标的实现。而随着物联网等领域的兴起，其TAM与SOM必将再次扩大。

风险因素：虽有亏损隐忧但尚未伤筋动骨

与大多数扩张阶段的公司一样，Splunk目前存在着经年亏损、人力成本增加的隐忧。

如下表所示，截至2017财年，Splunk亏损已达3.55亿美元，较2016财年新增亏损额0.76亿美元。其中，营业成本、研发费、销售费用、管理费用总计对营业收入占比达到130%+。

细分来看，销售费用、研发费及管理费用的主要构成分别为相关的人力成本及设施成本。从Splunk所发布财报的相关表述及公司所处阶段来看，未来几年此三大费用削减的可能性很小。

考虑到Splunk长期亏损的局面可能带来的负债增加，我们对其偿债能力做了分析。

如下图，2013财年以来，Splunk的负债快速增加，而相应的资产负债率与流动比率也分别由39.16%、3.22，变为53.15%、2.04。

从当前数值看，资产负债率还处于40-60%的合理区间内，流动比率大于2，也还是比较合理的区间。

从现金流来看，无论是经营性现金流还是净现金流，都还未出现短缺，且呈现逐年递增趋势。支撑Splunk继续扩大规模的原因之一。

总体来说，近年来随着Splunk的扩张，负债水平也直线上升。但就目前而言，偿债能力还未受到过多影响，仍能支撑其当前的快速扩张策略。

对中国市场的借鉴意义

国内如Splunk一般专注于以日志数据为代表的机器数据的厂商不是很多，少数几家如日志易、LinkedSee等企业，也都还在初创阶段，整体规模与Splunk不可同日而语。

由于产品价格和配套服务不到位，Splunk等国外厂商在中国地区业务开拓并不尽如意，可以说，国内的日志分析市场还处在初期阶段，市场集中度较低。

纵观Splunk发展历程，我们可以得出日志分析领域三个趋势：一、与人工智能、物联网等行业的结合越来越紧密；二、注重产品向多行业的应用以增加成长潜力；三、对于生态系统的重视程度与日俱增，越来越多的资源被用于研发SDKs、APIs。

前两大趋势在国内也很容易看到，而对于生态系统与社区的构建上，国内日志分析领域并不多见，目前日志易也是通过将场景的解决方案以APP形式交付，但与社区创建尚有一定距离。

如Splunk所作的战略选择，单纯只是通过日志分析产品这一工具来创收，发展空间和潜力并不是很大。Splunk快速发展，很大部分在于后期所切入的应用市场具有足够大的市场空间和机会。

由于后发优势缘故，国内企业尽管起步较Splunk晚很多，但在发展路径上完全可以借鉴，当然受限于技术水平和行业发展阶段，最后的营收、市场规模以及格局可能会与国外市场有一定差异

美国股票市场中上市公司的总市值，就是总股本乘以每股价格，所得到的几亿、几十亿、甚至百亿、千亿、万亿的市场估值，通常代表投资者对公司未来成长规模、盈利能力和经营预期的一个认可程度。

所以，那些股票价格持续上涨的公司，其总市值所代表的市场估值水平大幅提高，是应该可以让公司经营业绩和规模的持续向好和扩大，来做支撑并获得投资者持续认可和追捧的。

而那些股票价格由历史高点持续下跌，甚至腰斩，逼近退市的股票，其总市值所代表的市场估值水平的大幅下跌，也会因公司经营业绩的持续下滑而得到验证。

那什么样的公司估值才能算得上是理性估值，是合理估值呢？

前纽约证券交易所大数据分析师Ken 给出一条华尔街的黄金公式：美国公司平均市销比率为14，一家公司，比如Facebook, 2017年全年销售额 400亿美金，400 x 14 = 5600 亿美金市值(估算值)

图片来源：第一证券数据

而实际在2018年2月23日，网上实际报价是528 B = 5280亿美金，这个数字会随着股价每天波动。 5600亿大于5280亿，Facebook被低估了吗？

图片来源：第一证券数据

另外，通常情况下，我们也会用同行业的公司规模、盈利能力、净资产收益率等来综合对比衡量。

而市盈率和市净率是一些分析人士常用的综合性指标，但因为各行业的评判标准不同，上市公司的实际运营发展和计划也有差异，因此市盈率和市净率这类指标是相对滞后的，并且在一些更为成熟和具有业务垄断类企业上，做估值对比更好。

在一些科技创新类企业，或同等规模和盈利水平的跨行业企业之间，这类指标的实际指导意义往往效果不够，或者滞后明显。

因此，对公司的理性估值不是一个或几个技术指标就可以得出较为准确的评估结果的，更多的是要综合性考虑对公司所处行业、地区、客户群体、盈利水平、未来发展计划、可能出现的不利竞争等多方面因素。

同时，也要考虑对公司估值的公允性，毕竟在股票市场上通过股票价格对上市公司做出较为合理的价值评估，是需要股票可以被更多，更广泛的投资者共同“投票”的。

图片来源：第一证券数据

我们以中国两家在国际市场都被公认为最具发展潜力的大公司为例，即阿里巴巴 BABA  和腾讯控股 。

截至10月末，阿里巴巴的股票市值已经高达4760亿美元，约合人民币3.2万亿。这可是在美国的纳斯达克市场，因此它的估值是国际市场公认的价格水平。

腾讯控股的股票市值钱高达3.4万亿港币，约合2.9万亿人民币。港交所也是被公认的国际股票交易市场，对全球各国投资者都开放，因此3.4万亿港币的市值也是较为公允的。

以这两家公司的相同点来看，其公司的客户群体和盈利来源，主要还是中国市场的广大消费者。公司的营业范围、盈利能力，所创造的净利润水平也基本相当，甚至苹果公司一家就是其它几家的总和。因此，其理性的估值水平应该基本相当。

然而，阿里和腾讯，与苹果的估值水平相差甚大，主要还是投资者对公司未来发展前景的评估上出现分歧。因为相比全球化而言，阿里做的要更好，腾讯也在努力扩张海外客户群体，他们的营业收入和净利润中，海外收入的占比要正在明显提高，这是成为世界级公司的潜质所在。

而苹果，谷歌虽然也有海外业的较大占比，但扩张的速度和实际的经营盈利能力，并没有太明显的改观，这就造成投资者对两大中国企业的理性估计水平偏低。

从欧美日等成熟资本市场来看，优秀的公司多是世界级的大公司。而成为世界级大公司的标准，就是其营业收入的40%以上，都来自本国以外地区。如此比较，即使是阿里和腾讯，也还需要在国际化上做出更多的努力。

股票估值水平的合理性，并不是股价下跌了就估值更合理，而是要看公司的实际经营水平和盈利能力。对那些即使涨幅已经较大，但公司的实际经营状况和未来发展预期良好的公司，不能简单的用股价泡沫来评判。

对上述有任何疑问，请和我们美股分析师交流，微信号 meigu88

同样，那些经营不善，甚至存在隐瞒和欺骗，亏损等负面因素的公司，即使其股票价格下跌了，其市场估值水平也未必是理性的，合理的。

关键词 估值计算 美国上市公司 估值怎么算 

Twitter 估值计算，不是那么便宜

1.做空美股的原理：

你预计一个股票会从现在的20美金，跌到10美金，而你并不持有该股，于是，你向你的证券商借来500股，瞬间用20美金卖出，你需要向证券商支付500股X 20美金=10000美金的保证金。

当该股果真跌到10美金，你就可以用那保证金买回500股，花10美金X 500股=5000美金，并把股数归还证券商，你的盈利部分就是10000-5000=5000美金

2.做空的具体操作：

在美股第一证券交易页面，类型选择做空(Sell Short), 之后输入代号，股数，做空的价格，点击确认就完成了。

当做空成功后，想了结这交易，在交易类型选择卖空回补(buy to cover)，之后输入代号，股数，要回补时买入的价格，点击确认后完成。

3.做空的股息：

　　你是做空的投资者，你是无法获得任何该公司股息。反之，你需要支付股息给买你股票的投资者，举例：公司固定派股息日，你账户会自动扣除股息20美分，等同于你亏了20美分，同时你会发现，该股的价格在当天会因为股息下跌20美分，你是做空着，因此你获利20美分，一亏一盈，刚好互相抵消，你不赚不赔。美股分析师微信号 investMAX

4.做空的风险：

       上面的例子，20美金做空后，如果该公司被高价收购，隔天一开盘就到了60美金，你付的保证金10000美金不够买回500股交还给证券商，但证券商将会催你增加资金20000，或证券商直接回补你做空仓位500股，然后在你账户显示欠债20000美金。

相反，买人一个股票，价格跌到零，你亏损最大值也就是10000美金，100%的幅度，而做空的亏损值是无上限的，以上例子就亏损了300%。特别是一些医疗生物类股，一觉醒来，公布重大事件，股价暴涨暴跌200% 也时常发生。

5.其他的做空策略：

     除了直接做空，你还可以买人看跌期权 Buy Put 来赚钱，或者卖出看涨期权 Sell Call 来赚取权利金。通常，证券商要求你拥有了该股才允许你卖出看涨期权。更多复杂的期权交易策略请看一下链接。http://www.tradesmax.com/classes 美股分析师微信号 MaxFund

美股投资网原创文章未经授权不得转载，违者追究其法律责任。

从昨天 (2月6日) 到今天 (2月7日) ，很多投资的人都被XIV，SVXY的消息刷屏了。各种谣言也是满天飞，什么瑞士信贷一天亏了5个多亿啊，明天XIV就被清盘啦。

XIV的本质是什么

XIV是Exchange trade note (ETN)。说到底，exchange traded note是公司债，和那些每半年付次利息，如果到期时发行方没有倒闭就还本的公司债，本质上是一样的：发行方（也就是融资的一方，XIV的发行方是Credit Suisse瑞士信贷）出一个offering document （募资文件），里面写清楚明白：只要发行方不倒闭，在不同的scenario下，发行方会给投资人什么样的回报。

所以，说到底，ETN个公司债。而且和普通公司债一样，是一种senior unsecured debt。

“senior unsecured”是什么意思呢？

Senior是指在capital structure的位置。在senior debt之后赔付的有junior debt, preferred equity, common equity等等。所以说，就算发行方倒闭，senior debt在清算环节还是非常优先的。相对应的，common equity，也就是股票，在公司倒闭情况下，是第一要被亏光光wipe out的。

Unsecured，是指没有抵押物。相对应而言，secured就是指有抵押物的贷款，比如房贷，在还清之前，房产证是押在银行的。大多数公司债都是unsecured，就是说没有抵押物，公司靠自己的信誉来融资，类似于拍拍胸脯说我到期肯定还。那没有抵押物空口画大饼的借债，大家为什么这么买账呢？因为能够发行unsecured debt的，通常都是些大公司啦。苹果啊，高盛啊，GE啊，等等。

总结：XIV本质上是瑞士信贷发行的公司债。

XIV为什么不像债券而像股票？

读到这里你肯定很奇怪，你说XIV是个公司债，可是通常债券是每半年或者每季度发一次利息的那种啊，而且普通人很难接触和交易。XIV则像股票一样，每天起起落落，可以不断买入卖出，还有个ticker。从各个方面看，都像是个股票或者ETF。

说得没错，这是发行方的初衷啦：希望把ETN设计得像股票一样容易交易来吸引投资者。还记得我们前一段提到的offering document吗？里面只要写好这个债券的交易方式，赔付方式等等细节，没有说债券不可以像股票一样交易啊。

事实上，多数ETN都是像股票一样，有intraday  price，可以随时买卖的。并且，ETN的回报如何计算，在发行前就是定好的，一切都清清楚楚地写进offering document的文件里面。Track什么index, fee是多少，ETN如何rebalance and reset，都是公式决定，100% passively track the index，没有任何hidden cost or tracking error（这点甚至比ETF还好，因为ETF有tracking error）。

ETN之所以像股票一样价格起起落落，和普通按期付利息的债券的不同的地方是：ETN的performance主要是由ETN追踪的指数决定。当然里面还有expense ratio啊,creation redemption fee啊，possible distribution, possible tax withholding啊等等细节，这里不做展开。

XIV performance到底是怎么算出来的

大多数人都知道：XIV是short volatility. Volatility一般和股市是反的。股票大跌，volatility就会大涨。

这个答案，可以给95分啦！但是从95到100分，其中还有很多细节。我们具体来一步步推演下XIV是怎么生产出来的：

天地玄黄，宇宙洪荒。万物开始的第一步，是S&P 500 index,标准普尔指数，大名鼎鼎没有人不知道了啦

有了标普指数，第二步是：有了SP500的期权。这个也很好理解: Options on SPX index

第三步：从SP500的期权价格，推算出implied volatility。这个需要些期权定价的金融知识，implied volatility是期权定价的重要因素，通常由Black Scholes模型计算。虽然在期权定价时，volatility是个input,但是谁也不知道volatility应该是多少。所以，反而volatility是从期权价格里面推算出来，所以叫implied volatility。大家耳熟能详的VIX index，就是spot implied volatility指数。

可是，volatility是个理论推演的数字，本身并不tradable，那怎么办呢？没关系，接下来VIX future登场，解决volatility本身不可交易的问题。有了波动率期货，就有标的物可以交易了。

波动率期货按不同到期时间，有不同的产品。比如二月到期期货，三月到期期货，半年后到期期货，一年后到期期货，等等。所有这些期货的价格以到期时间做横轴，以价格做纵轴，画个图连成一条线，叫做term structure。

XIV追踪的这个S&P 500 VIX Short-TermFutures™ Index excess return index呢，就是 link第一个月和第二个月的VIX future的一个指数。比如一个月有20天交易日，第一天全部是第一个月的future，第二天roll 5% from first month to second month。第三天再roll 5% from first month to second month。等一个月20个交易日结束，全部的对冲期货就是第二个月的了。这样可以保持平均期货到期时间为一个月。

XIV是反向这个指数，所以第六条说的，倒着来就可以。

简明扼要说来，就是： SPX=>SPX options=>implied volatility from options=>VIX futures=>index links to front and second month VIXfutures=>short the index=>XIV

XIV和SVXY有什么不同

说到XIV，不得不说XIV有个孪生兄弟叫SVXY。

XIV和SVXY，都是short volatility index。平时两个的涨跌几乎一摸一样，因为他们跟踪的指数几乎是一摸一样的。一切相安无事时，两者看不出什么差别，都可以随时买进卖出。

但是，两者有个根本差别: XIV是ETN，是公司债，是债权。而SVXY是ETF，是基金。具体说来：

１.  XIV是个debt instrument，发行银行只被要求deliver the promised performance, 不需要透露任何关于对冲的信息，发行银行收了投资者的钱，完全不对冲，或者去投其他项目，或者拿钱去买彩票，都无所谓，知道到期按公式提供performance就好。SVXY则需要对冲，以及每天公布持仓信息，在网站上都可以查到。

２.  XIV对发行商而言，更加灵活（也许对投资者来说并不是好事）。比如XIV的offering document里面写到，如果XIV比起前一天收盘价跌超过80%的话，Credit Suisse有权（有权利，但是不一样实施这个权力）accelerate the ETN. 也就是提前赎回。因为一天跌80%，对于发行商来说很难控制对冲的风险，与其承担那么大的风险，还不如直接把产品关掉。但是SVXY就不行了，不能退货的，无论怎样都要撑下去。

３.  Credit risk. 如果瑞士信贷倒闭，XIV和其他公司债一样清算，而SVXY是个独立的fund。不是本文讨论重点，不在此展开

４.  税务差别，XIV会给1099，SVXY给K1。不是本文讨论重点，不在此展开。

为什么XIV过去一直涨不停？

XIV自从横空出世，被很多个人投资者甚至机构青睐。为啥呢？因为XIV似乎一直上涨。任何一个小回调，都是抄底机会！

我们假设市场不涨不跌，VIX也不变，看看XIV是如何空手套白狼不断增值的。

当市场比较平静的时候，VIX term structure曲线是左下到右上的，叫做Contango。

从本质上说，为什么多数时候曲线是左下到右上的呢？因为VIX代表的是不确定性。长期的不确定性当然比短期高，所以长期的VIX期货价格也比短期的高。

而刚刚上一段说过，XIV追踪的指数，是不断roll front month future to second month future的。也就是说，index是不断卖第一个月的期货，买第二个月的期货。XIV则是反过来，不断买第一个月的期货，卖第二个月的期货。

聪明如你，看出来为什么XIV在曲线从左下到右上时，为什么总赚钱了吧？

注：很多人认为long vol的产品每天roll的时候高买底卖会产生decay，从而让long volatility的产品亏钱，short vol的产品赚钱。其实这个解释不严谨：Roll不会直接产生gain or loss。但是所有的VIX期货时最终要converge to VIX spot。曲线Contango时，在期货价格下落过程中，远期的会下落更多，产生loss。

所以，XIV像个卖保险的策略，只要市场风平浪静，XIV会每天都赚点小钱，小幅攀升。

直到昨天，acceleration event was triggered。

15亿市值，七年中翻了15倍，只需要一天时间，灰飞烟灭。

Eat like a bird, shit like an elephant。

如何解读今早瑞士信贷发的两条新闻

昨天晚上大家都讨论是不是可以去抄底，瑞士信贷是不是亏了很多钱，会不会倒闭，等等等等。对此，瑞士信贷今天早上发了两篇通告：

第一则：

Zurich, February 6, 2018 – In response to certain mediaenquiries, Credit Suisse confirms that it has experienced no trading lossesfrom VelocityShares Daily Inverse VIX Short Term ETNs (“XIV”) due December 4,2030.

大白话解释：大家别紧张。我们银行没亏钱，好着呢。

不少人有这个疑问：这么高调地说自己没亏钱，真得好吗？你没亏钱，客户亏了十几亿啊？这个PR做的太吃相难看吧？

其实，大菀菀觉得这个新闻还是很必要的。这个得回到XIV的本质：XIV是瑞士信贷的公司债。万一出问题，公司赔个十几亿，可怎么得了？其他的common equity和bond holder不是要被城门失火殃及池鱼？好在公司的offering document里面给自己留了退路，万一市场波动太大，对冲风险有困难，就壮士断腕，十五亿的asset under management我不要了！本着对公司股东负责的原则，直接把产品关掉，debt直接少十几亿，这下子放心多了。

第二则：

Credit Suisse AG Announces Event Acceleration of its XIVETNs

大白话解释: 这个产品不做了。结束，period。

XIV是要被清盘了吗？

好多人问：XIV是要清盘了吗？我买的XIV，是要亏光光了吗？现在还能买吗/卖吗？

这些问题，可以去offering document里面看。更方便的方法，是看第二则公告的具体内容：

Since the intraday indicative value of XIV on February 5,2018 was equal to or less than 20% of the prior day’s closing indicative value,an acceleration event has occurred. Credit Suisse expects to deliver anirrevocable call notice with respect to the event acceleration of XIV to TheDepository Trust Company by no later than February 15, 2018. The date of thedelivery of the irrevocable call notice, which is expected to be February 15,2018, will constitute the accelerated valuation date, subject to postponementdue to certain events. The acceleration date for XIV is expected to be February21, 2018, which is three business days after the accelerated valuation date. Onthe acceleration date, investors will receive a cash payment per ETN in anamount equal to the closing indicative value of XIV on the acceleratedvaluation date.

大白话解释：XIV一天内跌太多，触发了acceleration event。我们决定把这个产品提前召回（原本这个产品的到期日是2030年）。赎回价格按2/15号的close indicative value计算（注意不是交易价格，是close indicative value）。还是可以交易的。2/20最后一天交易日。2/21号把钱还给大家。

现在明白本文一开始啰里啰唆解释了一大堆公司债的概念，是多么必要了吧？公司债的offering document, 里面把种种可能发生情况以及发行商可以的应对措施，都讲得清清楚楚。只要发行方是按合同文件执行，就不是default，谈不上什么“清盘”。

一些经验：

1.      对于自己不熟悉的东西不要赌性太大。如果是一点点钱小赌怡情就算了。如果是大资金量，稳妥和增值是第一位。

2.      本文提到了offering document很多次。建议大家在买产品之前，一定要看看offering document。多数文件都很长，几百页。建议前十几页一定要看完，可以对产品知道个大概。

3.      一句圈内人的话：股市涨的好的时候，人人都是巴菲特。赚钱的时候也要有风险意识。XIV就是个好例子，不说散户，甚至很多基金也配置10-20%在XIV里面，翻了十几倍之后，一天赔光。

4.      对于普通投资人来说，什么对冲啊，卖空啊，衍生品策略啊，都比不上控制仓位重要。如果花5%的总资产买了XIV，最多也就赔5%。常常听到动则要all in，一亏几十万上百万，甚至自杀的例子，觉得非常不值。留得青山在，总能从头再来。

5.      成年人请为自己的行为买单，没有人逼着你把钱投到不明白的产品里面。阴谋论常常是因为不理解，于是描画出假想的邪恶对手。比如产品发行方和投资者对赌啊，散户亏钱某某机构就大赚啊，其实仔细看看offering document的前十几页就明白了。

佛罗里达州的一位基金管理主管称，盘中重挫1600点主要是因为电脑程式与高频量化交易，而非宏观事件或投资人急忙撤出市场。

但是，美国各大证券商，第一证券，TD Ameritrade, Charles Schwab 纷纷表示，他们的网站一度出现访问量过于拥挤的情况。

另外一些原因：

第一、美股在暴跌前的估值水平偏高。

第二、美股面临加息这个压力。

第三个、就是美股上涨了接近十年，都还没有一个像样的回调。而且我们美股投资网看VIX恐慌指数，也就是说整个市场的波动率，应该说是创下历史新低，这个应该说是一个预示大调整的来临。

而Tradesmax首席分析师 Ken 认为，近期的美国债券价格上涨，让部分机构投资者进行了仓位的调整，卖出股票锁住利润，买入债券和黄金，现货黄金隔夜曾一度急涨至1340上方，随后小幅回落。

道指盘中一度跌近1600点，创下史上最大盘中点数跌幅。标普创2011年8月份以来最大单日跌幅，收跌4.1%。恐慌指数VIX一度大涨超100%，创2015年8月份以来收盘新高。10年期美债收益率跌5个基点，脱离四年高位。

据Bitstamp平台报价，比特币在周一美股午盘最低触及6600美元，为去年11月15日以来首次失守7000美元，日内跌超18%，较日高下跌1800美元。

股市

道指收跌逾1100点，和标普均创逾六年最大单日跌幅。道指盘中一度跌近1600点，创下史上最大盘中点数跌幅，恐慌指数VIX一度大涨超100%。

标普500指数收跌113.14点，跌幅4.10%，创2011年8月份以来最大单日跌幅，报2648.99点。道琼斯工业平均指数收跌1175.28点，创2011年以来最大单日跌幅，跌幅4.61%，也创2011年8月份以来最大单日跌幅，报24345.68点。纳斯达克综合指数收跌273.42点，跌幅3.78%，报6967.53点。

美国科技股集体下跌。英伟达收跌8.49%，AMD收跌7.07%，谷歌母公司Alphabet收跌5.08%，奈飞收跌4.92%，Facebook收跌4.74%，微软收跌4.12%，英特尔收跌3.53%，亚马逊收跌2.79%，苹果收跌2.5%。

美国区块链概念股Riot Blockchain收跌12.01%，Overstock.com收跌11.61%，LongFin收跌9.82%，Long Blockchain收跌7.72%，柯达收跌3.88%，Accenture收跌3.23。在基于区块链的ETF中，Amplify Transformational Data Sharing ETF收跌5.69%，Reality Shares NASDAQ NexGen Economy ETF收跌4.23%。

中概股方面，新浪收跌4.26%，阿里巴巴收跌3.62%，百度收跌3.37%，微博收跌3.24%，京东收跌3.11%，网易收跌1.56%。其中，在美上市区块链概念股中网载线收跌8.13%，寺库收跌2.48%，人人公司收跌1.93%，兰亭集势收跌0.24%，迅雷收涨0.16%。在美上市网贷机构简普科技（融360）收跌6.08%，趣店跌3.12%，宜人贷跌3.07%，拍拍贷微涨0.28%。

欧股跌超1.5%创逾四个月收盘新低，非农就业报告后追随全球股市颓势。

富时泛欧绩优300指数收跌1.46%，报1500.94点。欧洲STOXX 600指数收跌1.56%，报382.00点，创2017年9月20日以来收盘新低。

从2月开始，美国股票证券商Robinhood 能让客户在自己股票账户里面，直接交易比特币和，不收取任何交易费，相比与Coinbase.com高昂的手续费而已，是货币交易者的福音，Robinhood 美国首家提供免交易费的股票交易平台，打破了美国证券经纪市场的行规。

Robinhood 对所有交易均不收手续费，只是在卖出股票时会有一笔很小的交易所费用，不是Robinhood 自己收取的。而其他大的股票经纪，比如 Charles Schwab 每笔交易收 $8.95, Fidelity 则是收 $7.95。这个特点使得 Robinhood 非常适合学生以及存款不是特别多的年轻人，还有初入股票市场想要学习的人。Robinhood 可在 iOS 和 Android 设备上交易，也可在电脑或网页上交易。

注册 Robinhood

注册 Robinhood 非常容易，只要点击下面链接，一步一步按照提示注册即可。

Robinhood

保证金交易 (Margin Trading)

保证金交易即从市场上融资或融券来投资，这些交易是有利息收入。Robinhood 官方称将在未来不久开放 Margin trading。

因为是免费交易的原因，交易的限制比较多，每次买入都需要额外提高买入价才能成交，所以大部分投资者更愿意选择第一证券 tradesmax.com/firstrade 2.95美金一个交易 

瑞士银行发布报告

1、税改使得行业的有效税率相比2017年下降了900个基点，将2018年的每股盈利上调15%，而由于收入的增长带动股本回报率增加，将行业的整体目标价上调10%。

2、个税方面，扣除标准增加至1.2万美元以及相关的免税政策将可能促使个人从购房转向租赁，对房屋待售市场产生不利影响。

3、最新税法将个人住房抵押贷款利息抵扣上限从100万美元下调至75万美元，且不再包括第二套住宅，高端住宅市场可能会受到部分影响，但预计整体影响有限。

4、在房屋供给不足，购房支付能力较好，信贷可获得性提高的背景下，房屋建筑行业在未来几年仍能保持良好发展态势。

瑞银投资建议：

LEN   评级：买入  目标价：99美元

PHM  评级：买入  目标价：41美元

TOL   评级：买入  目标价：58美元

DHI   评级：买入  目标价：58美元

刚到美国的华人，很多都喜欢去美国银行 Bank of America 开户，因为店面实在很多，存钱提钱方便。

美国的银行开户都会有两种最常见的帐户类型，checking account（支票账户）和savings account（储蓄账户)。Checking account支票账户是负责你的支票支出和刷卡消费的、savings account储蓄账户是活期储蓄。这两个账户是统一管理的，你可以随意把钱在这两个账户之间转移，没有手续费，称为内部转帐。

一般来说大家的做法是把自己存款的主要部分放在saving account里，而只在check account里面放一小部分钱主要用于日常消费支付，一旦自己从check account里提了一部分款，随时可以通过登陆网络银行从saving account里面转帐过来补充。

在开户的时候银行会开给你个人支票一般是一本或两本支票簿(check book)，每本一般有25张空白支票。支票簿用完了可以再向银行索取，但要交一定工本费，个人支票是和你的checking account挂钩的。

申请账户的时候一般也同时申请了同check account相挂钩的ATM卡，有时也称为debit card。这张卡的用法和国内的ATM卡没有什么不同。平时提款现金、刷卡消费等都可以使用这些银行的借记卡（debit card）,debit card 刷卡也是直接和个人的echecking account 关联的。提款或者支付的另一种常见方式是给别人开支票，给别人开支票是通常美国人之间现金往来最常见的做法，支票账户相对于现金的好处就是更安全。收到支票的人，可以把支票存到他自己的银行账户里面去，相当于转账。

如果在有美国银行的存款超过$25000美金。你可以免费增加 Merrill Edge 股票投资账户，每个月免费交易30次。详情点击 tradesmax.com/merrill-edge