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美股大盘今天大跌的原因是，美国总统特朗普确认，三大股指齐跌，道指收跌1.48%，标普500指数跌1.76%，纳指跌2.6%。从当地时间3月4日周二起，美国将对进口自加拿大和墨西哥的商品征收25%的关税。此后加拿大外长表示，加拿大方面准备对价值1550亿加元的美国商品加征关税，首批关税将针对价值300亿加元的美国商品。
芯片股普跌，英伟达(NVDA)大跌9%、Arm(ARM)跌超8%，英特尔(INTC)跌4%。特斯拉(TSLA)跌5%。纳斯达克中国金龙指数收跌近3%，阿里巴巴(BABA.N)跌超1%
中国买家正在规避美国出口管制，订购英伟达公司（Nvidia）的NVDA最新人工智能芯片，这说明特朗普政府在拦截美国尖端技术方面将面临挑战。
詹姆斯-罗（James Luo）是中国科技中心深圳的一家供应商，他说自己在 1 月份收到了上海一位客户的十几台 Blackwell 服务器订单。根据交易记录和《华尔街日报》看到的一份合同，该客户为这笔订单向一个托管账户存入了约 300 万美元。
包括罗在内的中国经销商表示，他们利用在中国境外注册的实体从马来西亚、越南和台湾等地的公司购买 Nvidia 服务器。他们说，这些公司包括数据中心运营商和 Nvidia 的授权客户，他们购买服务器供自己使用，并将一部分转售到中国。
英伟达表示，它将调查每一份可能被转售的报告，并采取适当行动。该公司表示，购买尖端人工智能设备的客户需要服务和支持，而“声称拥有 Blackwell 系统的匿名交易商无法提供这些服务和支持”。
Nvidia 于 12 月开始出货 Blackwell 机器。在截至 1 月的一个季度里，该处理器的销售额达到 110 亿美元，约占这家硅谷公司总收入的 30%。
分销商称，一台包含 8 个人工智能处理器的 Blackwell 服务器在中国的零售价可能超过 60 万美元，比全球定价高出不少。
该国的交易商正在通过附近地区的第三方销售安装了英伟达公司黑韦尔芯片的计算系统。一些卖家向买家承诺在六周内交货。
马斯克在X前推特应用上表示，回复网友如果特斯拉预期利润增长率258%（未来5年）。
马斯克称：这需要出色的执行力，但我认为特斯拉在5年内实现1000%的利润增长是可能的。
而同一天，中国国内电动车竞争更加激烈，【雷军：Ultra订单远超预期】
小米集团董事长兼CEO雷军在微博表示：Ultra订单远超预期，今天下午继续讨论Ultra提产问题。
蔚来在 2 月份共交付 13192 台新车，同比增长达 62.2%。
小鹏在 2 月继续保持高歌猛进，30453 的月交付量相比 1 月甚至还有了微微的增长，而对比去年同期，表现更加可观：同比增长高达 540%。
理想在 2 月交付 26263 台新车，相比去年同期增长了约 30%。
不知道你怎么看？
美股投资网是一家专门研究美股的金融科技公司，2008年成立于美国硅谷，由前纽约证券交易所分析师Ken创立，联合多位摩根斯坦利分析师，谷歌 Meta工程师利用AI和大数据，配合十多年美股实战经验和业内量化模型，建立了一个股市数据库 https://StockWe.com/ 以追踪华尔街机构期权异动，暗池主力大单和每天突发新闻，挖掘潜力大牛股，发送美股实时行情、投资策略、交易技巧、公司研究报告、量化交易。
美股量化交易（Quantitative Trading in U.S. Stock Market）是指利用数学、统计学、计算机编程和金融工程等方法，通过算法和模型在美国股票市场进行自动化交易。量化交易依赖数据分析和计算机程序来制定和执行交易策略，减少人为情绪影响，提高交易效率和准确性。
与传统的投资方式相比，量化交易能够更快、更准确地捕捉市场机会，且具备更强的风险控制能力。随着计算机技术的不断进步和数据获取渠道的日益丰富，越来越多的投资者开始将量化交易应用于美股市场，希望借助这一科学化的投资方式获取稳定的收益。然而，要在美国股市成功开展量化交易，投资者不仅需要具备扎实的金融知识和编程技能，还需面对多方面的挑战与准备工作。接下来，我们将详细探讨美股量化交易所需的关键准备条件，帮助您全面了解这一高效的投资方式。
一、技术条件
1. 编程技能
在美股量化交易中，编程和算法开发是整个交易过程的核心，具备良好的编程技能是开展量化交易的首要条件。通过编程，投资者可以有效地处理大量数据、构建交易模型、执行自动化交易策略，最终实现高效的交易目标。以下是量化交易中常用的编程语言：
Python
由于其简单易学且功能强大，Python成为量化交易领域最受欢迎的编程语言之一。它拥有丰富的金融数据分析库，如Pandas、NumPy、SciPy和Scikit-learn，这些工具为投资者提供了强大的数据处理和机器学习能力，便于快速开发和测试交易策略。
R
R语言以其卓越的统计分析和数据挖掘能力而著称，特别适用于数据分析和可视化工作。对于需要进行复杂数据建模和统计检验的量化交易者来说，R是一种理想的选择。
C++
在高频交易和需要低延迟的交易系统开发中，C++具有无可替代的优势。其高效的性能和较低的延迟能够满足高频交易对速度和稳定性的极高要求，适用于对执行速度敏感的策略开发。
其他语言
如Java和MATLAB等也常用于量化交易，尤其在特定领域或应用场景中。Java拥有良好的系统稳定性，适合构建大型交易系统，而MATLAB则以其强大的数学计算能力在模型开发和算法验证方面具有优势。选择哪种编程语言应根据自身的交易需求和技术背景来决定。
二、数据获取
1. 高质量市场数据
在量化交易中，获取准确、全面的市场数据是构建有效交易策略的关键基础。数据的质量和及时性将直接影响策略的执行效果和交易结果，因此，量化交易者需要关注以下几类数据：
2. 数据供应商
在量化交易中，选择一家可靠的数据供应商至关重要，因为数据的及时性和准确性将直接影响交易策略的有效性和盈利能力。市场上有多家知名的数据供应商可供选择，其中美股大数据 StockWe.com和Bloomberg都是值得信赖的合作伙伴。
美股大数据 StockWe.com以其全面的市场覆盖和高频低延迟的数据服务而受到量化交易者的青睐，尤其适用于需要实时数据和高精度的策略开发者。美股大数据 StockWe.com提供多元化的金融数据，包括股票、外汇、商品、加密货币等，满足量化交易对各类资产的需求。同时，美股大数据 StockWe.com的数据接口支持多种编程语言，方便用户快速集成并定制化数据解决方案，为策略执行提供无缝的数据支持。
相比之下，Bloomberg也是一家享有盛誉的金融数据供应商，拥有广泛的市场数据和研究报告。然而，对于希望获得更具性价比且灵活性更高的数据服务的量化交易者而言，美股大数据 StockWe.com无疑是一个更具竞争力的选择。因此，在构建量化交易策略时，美股大数据 StockWe.com能够帮助您以更高效、精准的方式获取关键数据，提升交易表现。。
三、策略开发
1. 金融理论和数学基础
成功的量化交易策略始于对金融市场理论和数学工具的深刻理解。掌握基本的金融市场理论，如有效市场假说（EMH）、资本资产定价模型（CAPM）、套利定价模型（APT）等，可以帮助交易者了解市场的运行机制和投资机会。此外，熟练运用数学工具，如统计分析、时间序列分析、机器学习等，有助于量化交易者构建和优化交易策略。
统计分析是策略开发的核心，帮助交易者识别市场中的模式和趋势；时间序列分析则用于处理金融市场数据的时间依赖性和动态变化。随着人工智能技术的兴起，机器学习已逐渐成为量化交易中不可或缺的一部分，能够用于构建更具预测力和适应性的交易策略。
2. 量化策略设计与回测
策略设计是量化交易的核心环节，交易者通常会根据技术指标、基本面分析、事件驱动等多种方法，结合自身对市场的理解，设计出具有实战价值的交易策略。例如，技术指标策略基于市场价格和交易量的历史数据，而基本面分析策略则根据财务报表和经济数据等基本信息做出买卖决策。事件驱动策略则通过分析重大新闻、政策变化等事件对市场的影响来制定交易计划。
策略设计完成后，回测是验证策略有效性的重要步骤。通过利用历史数据，交易者可以检验策略在不同市场环境下的表现，评估其风险和收益特征。一个成功的策略不仅需要在历史数据中表现良好，还应具有稳定性和一致性，能够适应未来市场的变化。回测时需要关注交易成本、滑点等实际交易因素，确保策略在真实环境中也具备可行性。
掌握金融理论、数学工具、策略设计与回测，将帮助量化交易者建立一套科学、有效的交易体系，从而在美股市场中获取稳定的盈利机会。
四、交易平台和执行系统
1. 交易API接入券商
在量化交易中，选择支持API接入的券商是实现自动化交易的重要一环。通过交易API，投资者可以将自己的交易策略与券商的交易系统直接连接，实现程序化的下单与交易执行。常用的支持API接入的券商包括：
通过这些API，量化交易者可以实现全自动化的下单、撤单、订单状态查询等操作，提高交易效率，减少人工干预带来的延迟和错误。
2. 低延迟交易执行
在量化交易中，低延迟的交易执行是获取盈利的关键，尤其在高频交易或策略对价格变化敏感的情况下，快速响应市场波动可以避免错失交易机会和减少交易滑点。为了确保低延迟和高可靠性，交易者需要考虑以下几个方面：
确保交易系统具有低延迟和高可靠性，可以帮助量化交易者在瞬息万变的市场中迅速作出反应，抓住交易机会，并降低执行风险，提升整体交易策略的盈利能力。
五、风险管理
1. 风险模型建立
在量化交易中，风险管理是确保长期稳定盈利的关键环节。要实现有效的风险管理，首先需要建立多维度的风险模型，对交易过程中的各种风险进行全面评估和控制。常见的风险类型包括：
通过构建一套全面的风险模型，量化交易者可以在策略执行过程中持续监测和评估风险指标，确保交易策略在不同市场环境下的稳定性和抗风险能力。
2. 资金管理策略
资金管理是风险管理的重要组成部分，合理的资金管理策略能够有效控制投资风险，确保交易账户的长期稳健增长。制定资金管理策略时，需考虑以下几个方面：
通过建立科学的风险模型和资金管理策略，量化交易者可以有效防范潜在的投资风险，提高策略在实际市场中的抗风险能力和盈利稳定性。
六、法律和监管要求
1. 注册和合规
在美股量化交易中，遵守法律和监管要求是确保交易合法性的关键一步。根据交易规模、业务性质和所涉资产类别，量化交易者可能需要向相关监管机构进行注册。例如：
注册和合规流程通常涉及提供详细的公司信息、交易策略、资金来源等资料，并定期向监管机构提交报告。因此，了解和遵循这些要求，对于确保量化交易活动的合法性和持续性至关重要。
2. 遵守美国证券法规
在美国市场开展量化交易，交易者需熟悉并遵守一系列与证券交易相关的法律法规，以确保交易行为的合法性和合规性。主要法规包括：
了解并遵守这些法律法规，有助于交易者规避法律风险，确保在美国市场的量化交易活动符合监管要求。此外，建议定期咨询法律专家，及时了解最新的监管变化，确保量化交易策略和业务运营始终保持合规状态。
七、资本要求
1. 初始资金投入
开展美股量化交易通常需要较高的初始资金投入，因为这一领域涉及多个方面的支出。首先，交易者需要资金来获取高质量的市场数据，购买专业数据供应商的服务。此外，系统开发、服务器租用、交易平台搭建等方面的成本也不容忽视。如果采用高频交易策略，还需要投资于高性能计算设备和低延迟网络连接，以确保交易速度和效率。因此，初始资金规模应足够支持这些必要投入，确保交易系统的顺利搭建和运营。
2. 交易费用和成本考虑
除了初始资金投入，交易者还需充分考虑日常交易中的各类费用和成本，确保策略在扣除这些费用后仍具备盈利能力。常见的成本包括：
在制定交易策略时，必须将这些成本因素纳入收益计算，确保策略能够在实际市场环境中实现盈利。通过精细化管理和控制各类成本，量化交易者可以提高整体交易策略的收益水平，确保在美股市场中获得长期稳定的盈利。
八、团队和资源
1. 多学科团队
成功的量化交易离不开一支具备多学科背景的专业团队。量化交易涉及金融市场分析、数学建模、统计分析、编程和算法开发等多个领域，因此团队成员应具备以下学科的专业知识：
通过协作，多学科团队可以充分发挥各自的专业优势，共同开发和优化交易策略，确保在市场中保持领先地位。
2. 持续的研究和开发
金融市场瞬息万变，交易环境和市场条件不断变化，因此，持续的研究和策略优化是保持竞争优势的关键。量化交易者需要不断跟踪市场趋势、技术进步和新数据源的出现，定期对现有策略进行回测和优化，以确保策略的有效性和适应性。
同时，随着人工智能和机器学习技术在量化交易中的应用日益广泛，持续进行前沿技术研究和模型创新，能够帮助团队开发更具竞争力的交易策略。建立一个完善的研发体系和学习机制，鼓励团队成员不断学习、分享经验，将是量化交易团队保持长期成功的有效途径。
九、心态和经验
1. 对市场的深刻理解
在量化交易中，虽然技术、数据和算法是成功的关键，但对市场的深刻理解同样不可或缺。只有充分了解市场运作机制、交易规则、以及影响市场的各种因素，才能制定出有效的交易策略。例如，美股市场的交易时间、流动性特征、重大经济数据的发布、公司财报季的影响、以及政策变化等，都会对市场走势产生显著影响。对这些因素的敏锐把握，有助于交易者更准确地预测市场变化，提高策略的有效性和应对能力。
此外，了解不同资产类别（如股票、期权、期货等）和市场结构（如主要交易所、做市商机制等）的特征，也有助于量化交易者更好地调整策略，适应各种市场环境。
2. 量化交易的耐心和纪律
量化交易是一项需要长期投入的过程，成功并非一蹴而就，因此，耐心和纪律是量化交易者必须具备的品质。市场行情变化莫测，短期内可能会出现与预期不符的波动，但交易者应始终坚持已验证的交易策略，避免情绪化决策或频繁调整策略。保持对策略执行的一致性和稳定性，能够有效减少心理波动对交易的干扰，确保在市场中获得长期盈利。
同时，交易者应严格遵守预设的风险管理规则，如止损、仓位控制等，避免因市场波动而陷入过度交易或扩大亏损的陷阱。通过持续的经验积累、不断学习和完善交易策略，量化交易者可以在市场中逐步建立起对交易策略和自身能力的信心，最终实现长期稳定的交易收益。
周五，尽管白宫上演了一场地缘闹剧，且特朗普的关税威胁让更广泛的经济数据笼罩在不安之中，但波动剧烈的交易日最终以各大主要股指的全线上涨收尾。
截至收盘，道指涨幅为1.39%；科技股占重的纳指在周四遭遇英伟达领跌的抛售后，今日涨幅为1.63%；标普500涨幅为1.59%。这三大主要股指均扭转了早前的跌幅，以一场解压反弹为二月画上句号。
今年2月份，道指累计下跌1.58%，标普500指数下跌1.43%，纳指下跌近4%。
下周特朗普国会演讲或成“大雷”？
周四，英伟达股价跌幅超过8.5%，创下了近一个月来的最大单日跌幅。而这一跌势，又因一笔巨额看跌期权交易而进一步加剧。
当天下午交易时段，一位投资者大量购入了超过30万份期权合约，押注英伟达股价将在3月7日前跌至115美元，较前一交易日收盘价下跌12%。
美股大数据StockWe.com数据显示，这笔交易使得英伟达看跌期权的成交量达到了过去20天平均水平的两倍以上。
对此美股投资网分析认为：“这位看跌期权买家的交易行为，显然涵盖了下周特朗普国会演讲和非农就业数据发布的重要时间窗口。”
此外我们在英伟达财报发布前就提醒，有机构在暗池darkPool卖出21亿美元的英伟达，值得注意！
特朗普将于3月4日在国会联席会议上发表讲话，这是他第二任期内的首次重要演讲。
值得注意的是，尽管此次演讲的形式与国情咨文相似，但在技术上并不被称为“国情咨文”。自1981年里根总统以来，新就职的总统通常会在任期初期向国会发表演讲，但这些演讲并未被正式命名为“国情咨文”。
据媒体报道，众议院议长Mike Johnson在正式邀请特朗普时表示，此次演讲是分享其“美国优先”愿景、规划国家立法未来的重要机会。预计特朗普的演讲将围绕其证策重点、经济计划和外交事务议程展开。
目前已确定的是，特朗普将于美国东部时间晚上9点在国会联席会议上发表演讲，这一安排遵循了新当选总统的一贯传统。市场预计，他的演讲将概述关键的立法目标，并为其第二个任期定下基调。尽管特朗普的演讲可能会涉及经济、国家安全和外交证策等多个方面，但具体的证策声明仍尚待揭晓。
特斯拉股价暴跌击垮韩国散户!
美股投资网了解到，韩国三大券商——未来资产证券（Mirae Asset Securities）、NH投资证券（NH Investment & Securities）和三星证券（Samsung Securities）的最新数据，截至2月21日，韩国投资者持有的伦敦上市Leverage Shares 3x Tesla交易所交易产品（ETP）总额高达3580亿韩元（约2.45亿美元），占该基金当日资产的90%以上。
Leverage Shares 3x Tesla ETP是一款旨在提供特斯拉股票日收益三倍的杠杆产品。然而，自去年12月达到峰值以来，该产品已累计下跌超过80%。同期，特斯拉股价本身也大跌了41%。
此外，美国市场上另一款追踪特斯拉股价日回报两倍的杠杆ETF，自2024年12月17日峰值以来已暴跌近70%。存托数据显示，截至周三（2月26日），韩国投资者共持有该基金价值15亿美元的份额，占该基金总资产的43%。
这已经不是韩国散户第一次因高风险投资遭受重创。此前，他们在加蜜货币投资中多次经历巨额亏损。然而，高波动性和高杠杆似乎仍然深受韩国散户的青睐，被视为快速积累财富的捷径。
其实早在特斯拉公布财报前（2025年1月28日），我们发布了一篇5000字的长文，向大家做出明确的风险预警，并清楚表明我们在财报前对特斯拉持看空立场。当时股价为406美元，发布文章后，股价一路下跌，本周五已经跌至273.6美元，跌幅达到32.6%。
这就是美股投资网的价值所在——通过深入分析，提前帮助投资者识别风险，避免亏损。
Leverage Shares亚太区策略主管Bora Kim表示：“长期以来，特斯拉一直是韩国投资者最热衷的股票之一，他们的兴趣也自然延伸到了像TSL3这样的杠杆产品上。特斯拉股价的大幅波动对韩国投资者极具吸引力，但这些杠杆产品其实是为短线交易设计的。”
韩国散户的巨额损失，也引发了监管机构和券商的高度警惕。上周，韩国头部券商未来资产证券（Mirae Asset Securities）宣布，将暂停部分风险最高的海外杠杆ETP交易，并提醒投资者警惕可能遭受的重大亏损。
目前杠杆ETP产品在全球市场愈发流行，尤其在美国大选后的牛市行情中，华尔街各大金融机构纷纷推出此类产品，吸引投机资金入场。然而，随着“科技七巨头”（Mag 7）股票因特朗普关税证策等不确定性因素出现回调，押注美国科技股持续上涨的高杠杆产品正面临系统性风险。
宝马电池新技术挑战特斯拉
最近，宝马推出了全新一代电驱技术，其中包括了新的大圆柱电池（4695和46120型号）以及支持超级快充的800V高压平台。这一技术的亮相，不仅是一场电池技术的比拼，更反映了全球新能源产业链的变化与重构。
对特斯拉来说，宝马的这一战略无疑形成了很大的压力。
虽然特斯拉的4680电池曾承诺提高能量密度并降低成本，但由于在量产过程中遇到的高失效率和工艺不成熟问题，4680电池的技术尚未完全实现规模化。相比之下，宝马通过采用更加成熟的湿法工艺，确保了较高的生产良率，甚至达到了98%。这一稳定的量产进展可能让宝马在未来几年内在电池技术的实际应用上超越特斯拉，尤其是在技术成熟度和市场适应性方面。
与特斯拉依赖内部垂直整合的策略不同，宝马则通过与多个电池厂商合作，建立了一个强大的供应链网络。这种生态协同的方式，使宝马的电池技术能够迅速投入生产，且在全球范围内推进其生产布局。宁德时代、亿纬锂能和远景动力的支持，让宝马能够在中国、欧洲和美国等重要市场建立生产基地，这让其在供应链和区域产能方面具备了更大的灵活性和竞争力。
相比之下，特斯拉虽然有较强的垂直整合优势，但其依赖单一供应链的模式可能会在某些市场上显得局限，给宝马带来了更多的市场机会。
此外，宝马的新一代大圆柱电池在性能上也表现突出，尤其是在充电效率和安全性方面。宝马的46系列电池支持6C快充，可以在10分钟内充电至80%，这一点对于消费者的吸引力非常大。而特斯拉的4680电池虽然在能量密度上有所提升，但由于生产问题，快充和安全性方面还存在一定的挑战，导致它在与宝马的直接对比中处于劣势。
特斯拉当然也在积极应对。它依然在4680电池技术上投入大量资源，一旦突破量产瓶颈，4680电池有望成为未来的主流技术。加上特斯拉在自动驾驶和智能化技术上的优势，它依然保持着整体竞争中的强势地位。但宝马的稳定技术路线、与全球供应链的合作以及高效的生产布局，可能会让它逐渐蚕食特斯拉在欧洲和美国等关键市场的份额。
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美国银行最近疯狂看空美股，直接指出现在的美股泡沫程度是历史最高，火热程度已经超越了60年代“漂亮50”泡沫以及90年代晚期的网络泡沫，这种“新经济”一旦破灭，标普500指数将下跌40%。
主要理由就是，该银行的策略师将当前的市场情况与 20 世纪 60 年代和 90 年代末臭名昭著的“Nifty Fifty ”和“网络泡沫”进行了比较。他们强调了这些时期与当前市场的相似之处，暗示市场可能即将崩溃。
根据美股投资网的报道，该银行论点的关键在于市场的集中度。与世界其他国家相比，美国股票市值与历史平均水平相差 3.3 个标准差。标准普500 指数前五大股票目前占该指数的 26.4%。
美国银行的贾里德-伍德（Jared Woodard）认为，被动投资是市场集中的一个主要因素。“伍德表示："被动型基金占据了 54% 的市场份额。他提醒说，忽视估值和基本面可能会在萧条周期中带来巨大风险。
伍德的预测与华尔街其他主要银行策略师近期的观点一致。摩根士丹利（Morgan Stanley）的迈克-威尔逊（Mike Wilson）和高盛（Goldman Sachs）的大卫-科斯汀（David Kostin）都预测，标准普尔 500 指数十年内的回报率将持平。
尽管预测悲观，但该银行还是提出了规避潜在熊市的策略。这包括监控标准普尔 500 指数的等权重指数，投资于优质股票，减少对“科技七巨头”股票的风险敞口，以及分散持股。
为何重要
美股投资者和市场观察家越来越关注标准普尔 500 指数的高度集中程度。少数股票（通常被称为“科技七巨头”）的主导地位引发了对市场整体健康和稳定性的质疑。美国银行的这一警告强调了这些担忧，并凸显了高度集中的市场所带来的潜在风险。
2025年最佳的美股投资策略是什么？美股大数据为大家准备了一份详细指南
随着2025年全球经济环境的变化，美股市场也迎来了新的投资机遇与挑战。在科技创新、AI发展、绿色能源转型以及美联储货币政策调整等多重因素的影响下，投资者需要更加精准的策略来获取稳定回报。
一、美联储政策与市场趋势
二、AI与科技股仍是核心赛道
三、高股息与防御性板块配置
四、绿色能源与ESG投资机遇
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美股近日持续下跌，原因是随着对经济增长放缓的担忧与特朗普政府政策引发的贸易不确定性席卷市场，昔日推动美股上涨的“动量交易”正遭遇寒冬。曾经在2023-2024年领跑标普500指数的科技、通信和非必需消费品股票，如今在2025年集体垫底，而医疗保健和必需消费品等传统防御型板块则异军突起。
Roth Capital Partners 首席市场技术分析师JC O'Hara指出，“当投资者看到防御型股票开始领涨，他们的避险情绪会愈发强烈。”
标普500指数周四便再次大幅下跌逾1.5%，在经历了年初的火热之后，2025年迄今这一美国基准股指反而累计下挫了0.3%，表现逊于欧洲甚至加拿大的基准指数。从周线和月线的角度来看，标普500指数本周已下跌了2.5%，月线则重挫3%，再跌1.4%就将抹去特朗普当选以来的所有涨幅。
与此同时，对股票投资者的一连串打击还在继续。
英伟达公司周三盘后公布的业绩和财测未能让对其寄予厚望的投资者眼前一亮，周四其股价大跌了约8%，目前已从1月6日触及的纪录收盘高位下跌了近20%，市值则跌破了3万亿美元大关。
“英伟达的财报本质上其实不错，但与过去一段时间财报披露期的重量级表现相比，仍算小巫见大巫，”Certuity首席投资官Scott Welch表示。
在此之前，DeepSeek 1月份推出的低成本人工智能模型已使华尔街AI概念股的涨势降温。上周末的一份分析师报告暗示微软将取消部分数据中心的租约，也引发了人们对人工智能行业产能过剩的担忧。
而科技大盘股近来的走软，又恰逢美国经济数据表现持续不佳，以及特朗普不断释放关税威胁。
周四公布的经济数据便再度显示，美国通胀预期、消费者信心、成屋销售和初请失业救济人数发出着令人不安的信号。虽然10年期美债收益率隔夜出现了七天来的首次上涨，但仍徘徊在年内低点附近。目前，10年期美债收益率已较1月份4.8%的峰值下跌了约50个基点。
O'Hara表示，标普500指数原本理应欢迎美债收益率下降，但当下跌如此迅猛时，投资者的第一反应就是询问市场出了什么问题。他补充称，由于市场将债券市场的上涨解读为一种防御性举措，这也加速了投资者从风险较高的追逐趋势的交易中撤出。
由于美国经济数据表现持续低迷，联邦基金利率期货市场定价已显示，交易员预计美联储今年将降息约60个基点，即至少进行两次降息，每次25个基点。美联储很可能在6月或7月的政策会议上恢复降息。
在过往，散户投资者通常会蜂拥进行由动量驱动的投机交易，但现在他们也正在暂停买入并转而抛售。摩根大通的数据显示，本周一开盘后两个小时内，散户投资者就抛售了11亿美元的股票，这是自2020年3月疫情爆发以来最大的单日资金流出。
根据美国个人投资者协会(American Association of Individual Investors)的最新调查显示，总体而言，散户投资者情绪已变得极度悲观。截至本周三的一周内，对未来六个月股价下跌的预期飙升了20个百分点以上，达到近61%。
注：红色部分为持悲观观点的占比
而很显然，投资者眼下面临的考验或许还远没有结束——在大摩看来，标普500指数周四大跌背后一个潜在的危险信号是，其已经跌破了触发CTA(大宗商品交易顾问)中期清盘的一条红线：5887点。
摩根士丹利量化和衍生品策略部门在周四临近尾盘时表示，“过去30分钟内，市场紧张情绪变得更加明显。我们预计未来一周宏观系统性策略将需要抛售超过400亿美元的股票，其中大部分来自CTA。”
大摩指出，这是因为美国股票期货的触发因素开始转变——ES/NQ/RTY（标普500/纳指100/罗素2000三大指数期指的代码）在未来几天内都应该转为空头。当然，大摩也提到，月末的100亿至150亿美元养老金/资产配置再平衡需求，可能将部分抵消这一抛盘。
美国经济降温迹象愈发明显，滞胀风险加剧。就业市场持续放缓，上周首次申请失业救济人数升至24.2万，创下去年12月以来的新高。
房地产市场同样承压，高房价与高利率的双重挤压使得新房与二手房销量低迷，1月待售房屋销量环比下降4.6%，刷新历史最低纪录。从食品价格到房地产，各类消费成本上涨推动通胀再度升温，最新数据显示PCE通胀被上修至2.7%。
四季度美国实际GDP年化环比增速修正至2.3%，与市场预期一致。同时，1月耐用品订单在飞机订单激增的带动下环比增长3.1%，创下自去年7月以来的最大增幅。
市场目光正聚焦于周五即将公布的1月个人消费支出（PCE）数据，预计月环比增速将由0.2%升至0.3%，但年同比增速可能从2.8%降至2.6%。
美联储方面，证策制定者的分歧仍在加深。今年FOMC票委、堪萨斯联储主席施密德对通胀前景持更为谨慎的态度，警告当前美国经济增长放缓与通胀风险并存，美联储可能需要在二者之间做出权衡。而明年票委、费城联储主席哈克则继续展现鹰派立场，认为当前利率水平已接近中性，美联储短期内没有必要急于降息。
贸易证策的不确定性进一步打击市场信心。特朗普方面，关税证策再度升级，美方确认将对欧洲汽车及其他商品加征25%关税，同时对墨西哥和加拿大的关税将于3月4日正式生效。这一举措令市场避险情绪升温，投资者信心受到冲击。
科技股的剧烈波动加剧了市场下行压力。英伟达大幅下挫8.48%拖累整个半导体板块。特斯拉同样表现低迷，收跌3.04%。该股已经连续6个交易日下跌，6日累计下跌21.8%，进入技术性熊市区域。
截至收盘，科技股占比较高的纳指领跌，跌幅超过 2.8%；标普500下跌近 1.6%；而道指下跌 0.4%。
特斯拉推出出租车服务
随着全球电动车市场竞争日趋激烈，特斯拉正面临自成立以来的首次年度销量下滑。传统车企加速向电动化转型，价格战持续加剧，进一步挤压了特斯拉的盈利空间，使其增长模式遭遇挑战。在这一背景下，特斯拉正寻求新的业务突破，以应对市场变化。
据美股投资网了解到，特斯拉正在申请加州的出租车运营许可，计划未来通过自动驾驶车辆提供网约车服务。
美股投资网分析认为，这一举措不仅是业务上的拓展，更像是马斯克在销量承压的情况下，对公司未来战略方向的一次调整，试图借助自动驾驶技术的商业化探索，为公司寻找新的增长动力。
从目前的进展来看，特斯拉已经获得在加州测试自动驾驶车辆的许可，但如果要让乘客通过App召唤车辆，公司仍需额外的监管批准。即便获得批准，初期仍然可能需要配备安全员，真正实现完全自动驾驶还需要时间，而市场对其安全性仍存疑。过去几年，FSD（全自动驾驶）系统因事故频发，屡次被监管机构调查，消费者是否愿意信任这一技术，仍是个未知数。
与此同时，网约车市场的竞争格局已经成熟，Uber(U)和Lyft(LYFT)长期占据主导地位，用户习惯已经形成。特斯拉的优势在于自动驾驶，但短期内仍需人工介入，这意味着其与现有网约车模式并无本质区别，难以形成直接冲击。同时，这一行业并非轻资产运营模式，车队规模、成本结构、用户体验的优化都是难以回避的问题。如果特斯拉选择让现有车主加入平台，模式的可行性仍需验证；而如果选择自建车队，前期资金投入将十分庞大，对公司的现金流也将形成压力。
市场对特斯拉的这一举措保持谨慎态度。当前，科技股整体承压，英伟达财报表现不及预期导致市场情绪降温，特斯拉的股价在此背景下持续下行。投资者关注的重点，不是马斯克能否描绘一个自动驾驶出租车的美好愿景，而是这项业务何时能够真正落地并带来可观的收入。
自动驾驶技术的监管障碍、商业模式的可行性、市场竞争的激烈程度，都让这一计划充满不确定性。在电动车市场增速放缓的当下，特斯拉是否能依靠网约车业务找到新的增长曲线？这依然是一个悬而未决的问题，而资本市场不会仅凭马斯克的承诺买单。
大摩：制造才是特斯拉的护城河
摩根士丹利近日发布的报告强调，制造能力才是特斯拉最重要的护城河。
随着AI技术不断突破虚拟领域，迈向物理世界，硬件制造和规模化生产正成为竞争的核心壁垒，而特斯拉的优势正是建立在这一基础之上。报告指出，特斯拉的核心竞争力可归纳为“DREAMS”六大要素：数据、机器人、能源、人工智能、制造以及太空，但真正难以复制的，是其制造能力。尤其是在具身智能领域，数据决定软件，软件塑造硬件，而硬件最终取决于制造，换句话说，在这场物理AI的竞赛中，制造就是护城河。
特斯拉的制造体系之所以显得尤为关键，不仅在于其生产能力，更在于全球制造格局的变化。过去八十年来，美国制造业持续衰退，而AI时代对于高精度、智能化硬件制造的需求正在上升，特斯拉此时展现出的制造能力填补了这一空白。普通的无连接设备可以在世界各地生产和销售，但涉及智能自动化的代理机器人并非所有地区都能制造，这正是特斯拉的独特价值所在。凭借其成熟的制造体系和大规模生产能力，特斯拉有望成为将AI机器人愿景变成现实的企业，而这正是竞争对手难以复制的壁垒。
与此同时，报告也提到，中国在电动车领域已占据技术优势，进入美国市场只是时间问题。而在这一过程中，特斯拉可能扮演关键角色，成为中国电动车厂商进入美国市场的“桥梁”。特斯拉不仅掌握着美国本土生产资源，同时在供应链、制造网络和市场渗透方面具备独特优势。如果特斯拉不承担这一角色，其他企业也会抓住机会。随着美国电动车市场份额的提升，围绕AI和智能制造的讨论将增多，而特斯拉有能力在这一过程中占据主动权，强化自身的市场地位。
这份报告清晰地展现了特斯拉在未来竞争中的关键立足点。无论是AI与物理世界的融合，还是电动车制造体系的重塑，最终的核心依然回到制造本身。特斯拉正在构建的，不仅仅是AI驱动的产品，而是具备深厚护城河的智能制造体系，这才是其真正的竞争力所在。
2025年初，DeepSeek的爆火，无疑让全球AI产业为之震惊。
DeepSeek通过优化算法和架构，以较低的算力成本实现与世界顶级大模型相当的性能。这让许多投资者都将目光转移到对过去两年全球大型科技公司AI支出浪潮的最大受益者英伟达(NVDA.US)的质疑，这甚至一度引发美股市场的剧烈动荡。
尽管如此，无论关于英伟达算力需求的底层逻辑证伪与否，这都无法改变这一技术突破背后的另一重大意义——AI从云侧走向端侧。
端侧AI的崛起：从云端到终端的范式转移
事实上，DeepSeek通过蒸馏技术将百亿参数模型压缩至端侧设备可运行的创新，不仅让AI推理成本大幅下降，更以“算力平权”的姿态，为端侧AI的爆发按下加速键。
端侧AI指在终端设备本地完成数据采集、处理与决策的AI技术。相较于依赖云端的集中式处理，端侧AI具有低延迟、高隐私性、低带宽依赖的优势，尤其适用于实时性要求高的场景(如自动驾驶、AR交互)。
在ChatGPT掀起AI浪潮后，为普及应用，不少公司发力端侧AI，然而进展都不尽如意，其中一大原因在于算力与模型需求不匹配。传统端侧设备(如手机、IoT设备)的本地SoC芯片算力有限，难以支持大模型的推理需求。例如，早期大模型参数规模动辄千亿级别(如ChatGPT)，而端侧芯片算力通常仅支持十亿级以下模型，导致功能效果大打折扣。
这让许多企业更多地依赖云端部署AI模型，但实际上云端也存在显著缺陷：延迟和时效性。由于需要依赖互联网连接，一旦网络环境不稳定，可能会导致数据传输延迟，影响实时性任务的执行;隐私和安全。将敏感数据传输到云端处理，存在数据隐私和安全风险，需采取严密的防护措施;成本问题。建立和维护云端计算资源需要巨大的资金投入，尤其是对小型企业来说，云端计算可能成本高昂。
而DeepSeek-R1的突破在于其“蒸馏模型”技术，通过压缩大型模型参数并优化推理效率，这使得原本需云端算力支持的复杂AI任务可在终端设备本地运行。
高通(QCOM.US)最近发布了一份白皮书，阐述了DeepSeek的问世将如何推动AI在终端侧的发展。
该公司指出，得益于蒸馏等多种技术，现在小模型正在接近前沿大模型的质量。
该公司的研究显示，基于通义千问模型和 Llama模型的DeepSeek蒸馏版本展现了诸多明显优势，尤其是在GPQA基准测试中，与GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet和GPT-o1 mini等先进模型相比，取得了相似或更高的分数。
白皮书称：“许多主流模型系列包括DeepSeek R1、Meta Llama、IBM Granite和Mistral Ministral都推出了小模型版本，且面向特定任务的性能和基准测试都表现出色。将大型基础模型缩减为更小、更高效的版本，不仅能实现更快的推理速度、更少的内存占用和更低的功耗，同时可以保持较高的性能水平，从而使此类模型适合在智能手机、PC和汽车等终端上部署。”
研究总结道，当前先进的AI小模型已具有卓越性能，模型参数规模正在快速缩小，模型数量的增加正在帮助开发者在边缘侧打造更丰富的应用，与此同时，个性化多模态AI智能体将简化交互，高效地跨越各种应用完成任务。这些进展预计将降低训练新模型的成本，使AI更加普及。
设备载体丰富多样
事实上，不只有高通，许多分析师和科技巨头对于端侧AI的前景也表示非常看好。
知名分析师郭明錤在最近的一份研报中表示，DeepSeek的爆红将加快端侧AI趋势的崛起。他指出，DeepSeek不仅在功能上进行了优化，更为重要的是，它引发了一场关于在本地端部署大型语言模型(LLM)的热潮。
包括台积电(TSM.US)和英伟达在内的许多行业巨头都预计，端侧AI市场将在2026年前后显著增长。
根据DataM Intelligence在1月发布的端侧AI市场报告，全球端侧AI市场在2023年达到168亿美元，预计到2031年将达到738亿美元，2024年至2031年期间的复合年增长率为20.6%。
在应用落地层面，据分析称，由于规模巨大的用户群体，软硬件生态成熟，以及拥有丰富的使用场景，手机和PC可能是端侧AI的最完美应用载体。而在未来，AI 眼镜、智能汽车、机器人等领域或将拥有更大的应用潜力。
从多家机构的预测来看，端侧AI设备的前景将非常广阔。
AI手机：据Canalys预测，2024年全球市场AI手机渗透率达到17%，2025年更多中高端机型将配备更强大的端侧AI能力，推动全球市场渗透率达到32%，出货量接近四亿台;
AI PC：据IDC预测，2027年全球AI PC出货量将达1.5亿台，渗透率提升至79%;
AI眼镜：据IDC预计， 2025年全球AI眼镜市场出货量为1280万副，同比增长26%，并预计至2030年全球AI眼镜市场规模突破3000亿美元;维深Wellsenn XR的预测数据显示，到2029年AI智能眼镜的年销量将达到5500万副，到2035年有望突破14亿副。
总体而言，市场研究机构Research And Markets最新发布的报告预测，2024年全球端侧AI硬件市场规模为23亿部，预计到2030年将达到60亿部，从2024年到2030年的复合年增长率为17.6%。
SoC：承载市场巨大增量
端侧AI载体丰富多样，DeepSeek的技术突破有望加速更多端侧AI设备的发展，但作为硬件终端的底座，SoC芯片的增长潜力似乎更为明显。
SoC(System on Chip)芯片，顾名思义就是把系统所需的所有组件集成到一块芯片上，包括CPU、GPU和NPU等。可以说，SoC芯片是各类型硬件设备的主控单元，承载着运算控制等核心功能，是硬件的“大脑”。
而在端侧AI应用中，SoC扮演着至关重要的角色。随着AI技术的不断发展，端侧设备如智能手机、可穿戴设备、耳机、眼镜等都需要更强大的AI处理能力。SoC通过集成NPU(神经网络处理单元)等模块，显著提升了设备的AI算力。
前文提到，传统端侧设备的SoC芯片算力有限，难以支持大模型的推理需求。但随着AI在端侧的应用越来越广泛，芯片厂商开始在NPU上发力，推动算力达到几十甚至数百 TOPS，叠加DeepSeek的技术突破，让端侧模型部署难度显著减小，从而使硬件厂商加大对AI设备的研发生产，AI SoC芯片需求预计也将水涨船高。
高通在白皮书中指出，DeepSeek的崛起标志着AI发展的一个潜在转折点。“这一关键时刻是更广泛趋势的一部分，凸显了行业在打造高质量小语言模型和多模态推理模型方面的创新，以及这些创新正在为AI的商用应用和终端侧推理落地做好准备。这些新模型能够在终端侧运行，将加速强大边缘侧芯片的规模化扩展，并创造对此类芯片的需求。”
据Markets and Markets数据，SoC市场预计将从2024年1384.6亿美元增长到2029年2059.7亿美元，预计复合年增长率(CAGR)达到8.3%。
该机构指出，移动设备、物联网(IoT)和可穿戴设备对能效和紧凑设计的需求不断增长，推动了SoC在市场上的广泛应用。SoC在更小的尺寸内提供了更高的处理能力，促进了其在可穿戴设备和互联设备中的普及。随着AI和机器学习算法的持续进步，针对AI优化的SoC开发日益增多，尤其是在AI PC和智能手机的本地处理领域。这些AI优化的SoC具备边缘计算能力，从而在连接有限的区域也能提升隐私保护和电池续航能力。此外，汽车高级驾驶辅助系统(ADAS)、自动驾驶和车载信息娱乐系统对SoC的需求不断上升，进一步推动了系统级芯片市场的显著增长。
高通将成潜在赢家
近年来，作为SoC芯片领域的巨头，高通股价表现远不及英伟达等为AI数据中心提供芯片的同行。在AI掀起热潮后，许多分析人士都曾期待端侧AI将推动智能手机销量增长，从而提振高通股价。
然而，这一效应迟迟未能显现，原因可能有很多，包括疫情需求爆发后换机周期的延迟、端侧AI部署缓慢难以带动需求等。
但如今，随着时间的推移，客户库存的持续消化，以及DeepSeek为端侧AI部署带来可能，智能设备升级周期有望即将形成。
高通最新发布的白皮书也显然表明公司已准备好迎接AI推理创新时代的到来，而从最新的财报同样可以看到，该公司已经开始受益于AI走向端侧这一大趋势。
根据本月早些时候发布的业绩，高通2025财年Q1实现营收116.69亿美元，同比增长17%。
其中高通提到，得益于AI推动智能手机需求增长，手机相关销售额增长13%至75.7亿美元，超出市场预期。
AI手机的兴起开始促使厂商采用更高性能的SoC以增强AI计算能力，业务增速也较上一季度有所加快。高通预计，下季度手机业务营收仍将同比增长10%，继续回暖趋势。
Melius Research分析师Ben Reitzes在一份研究报告中写道：“与苹果类似，高通在高端市场也看到了增长，尤其是那些引入了AI相关功能的手机制造商。”Reitzes维持对高通“持有”评级，但将其目标价从180美元上调至190美元。
另外值得注意的是，高通在端侧AI领域的增长潜力可能远不止于AI手机。
事实上，高通对于未来的手机市场增速持谨慎态度，该公司预计，2025年智能手机市场增幅仅为低个位数。
但这并不影响高通未来的乐观前景，原因在于高通正积极拓展核心市场之外的业务版图，这为其营收增长注入了新动力。
高通在财报中指出，5G与高性能、低功耗计算及设备端AI的结合，将推动智能手机技术向其他行业扩展，如PC、汽车和IoT。这也是高通近年来拓展更多业务领域的核心逻辑。
早在去年12月的投资者日上，高通首席执行官Cristiano Amon就曾表示，将扩展高通的长期战略，目标是在本十年末实现手机和非手机市场各占50%的收入。作为端侧AI的引领者，高通的解决方案已涵盖了数十亿台智能手机、汽车、XR头显和眼镜、PC以及工业物联网终端等。
第一财季，高通的IoT业务实现持续增长，营收达到15.49亿美元，同比增长36.1%。据了解，IoT业务收入涵盖消费电子、边缘网络、工业类产品及AI PC，得益于行业领先处理器和设备端AI能力的新产品推出，IoT业务在经历低谷后迎来了连续增长。
展望未来，该公司预计在消费电子需求回升及AI PC增长的带动下，下一季度IoT业务有望实现15%的增长。
Summit Insights分析师Kinngai Chan表示：“市场对高通的预期较高，但我们认为这是合理的，因为高通在PC客户端市场的潜在市场规模扩张和智能手机市场的份额增长方面有着不错的前景，尤其是在高端市场占据强势地位。”
高通的汽车芯片业务营收同样大幅增长60.7%至9.61亿美元，虽然增速较上一季度的68%有所放缓，但仍处于高速扩张阶段。增长主要由智能座舱市场的扩展、智能驾驶和自动驾驶需求上升以及电动汽车市场的智能化升级推动。
高通指出，汽车企业对高通骁龙数字底盘解决方案的需求增加，更多厂商采用其高性能计算平台，提高了对高端汽车芯片的需求。高通预计未来几年汽车业务将继续保持高增长，并计划到2029财年将非手机业务收入提升至220亿美元。
以Samik Chatterjee为首的摩根大通分析师表示，基于高通加速多元化带来的长期机会，预计到本十年代末，来自非智能手机市场的收入占比将显著提高，PC、IoT和汽车业务都将对公司产生更为重要的影响。在边缘计算领域的技术领导地位日益重要，尤其是在AI在端侧设备中普及的背景下，这一点显得尤为关键。目前，该行予以高通“增持”评级，目标价为195美元。
总结
DeepSeek的横空出世，无疑证明了AI正在经历重要变革，这一技术突破将推动科技行业更多地聚焦于如何在边缘侧实际应用中高效地部署模型，进而推动端侧AI加速发展。
正如高通在白皮书提到的：“对大型基础模型的蒸馏已催生大量更智能、更小型、更高效的模型，使各行业能够更快地规模化集成AI，特别是在终端侧加速集成。随着AI创新在边缘侧爆发，高通在可扩展硬件和软件方面的投入将进一步巩固其领导力。”
特朗普税改提案获通过，美股三大指数盘初一度齐涨，但特朗普贸易证策引发担忧，令美股从盘中高点回落。
截至收盘，道指跌幅为0.43%；纳指涨幅为0.26%；标普500涨幅为0.01%，结束四连阴。
美联储最喜欢的衰退指标再次发出危险信号。周三交易中，10年期美国国债收益率降至低于3个月期国债收益率的水准，即出现被称为“收益率曲线倒挂”现象，而收益率曲线倒挂是用于预测经济衰退的、有着可靠预测纪录的指标之一。
过去一周公布的一系列最新数据——包括令人失望的零售销售数据和疲软的消费者信心数据——引发了交易员对美国经济放缓的担忧，美股也受到了负面影响。
英伟达业绩表现
英伟达公布了其第四季度财报，整体表现虽符合市场预期，但未达到以往几季那种令人印象深刻的增长水平。盘后股价小幅波动 -0.36%
在财报公布前，美股投资网公众号就预测过，这次财报应该是中规中矩的，小幅的波动是最好的结局。
在我们的视频评论区，我们就回复粉丝们，预计财报后股价小幅度波动
主要财务数据：
业绩指引：
黄仁勋对新一代Blackwell芯片的前景持乐观态度。他表示，“对Blackwell的需求令人惊叹”，并称这是英伟达历史上“最快的产品发布”。财报数据显示，该系列芯片在本季度的收入达到了110亿美元，刷新了公司的产品推出速度和规模纪录。然而，这些令人鼓舞的销售数字并未完全转化为投资者信心，英伟达股价在财报发布后出现了一定波动。
这种市场反应背后有多重因素。首先，Blackwell产品线虽需求旺盛，但其推出复杂性较高，产能扩张仍需时间。
首席财务官Colette Kress指出，公司预计在本财年后期提升毛利率至70%以上的水平，表明目前的生产成本仍对盈利能力构成压力。供应链限制、制造环节挑战以及转型至新技术的过程中可能遇到的不确定性，都让投资者对公司的短期增长持保留态度。
其次，数据中心业务虽然依然是公司收入的支柱
但分析师担心该领域的增速能否持续。英伟达核心的游戏业务收入下滑至25亿美元，不及市场预期的30.2亿美元，说明非数据中心业务的贡献正在减弱。汽车业务虽然增长至5.7亿美元，但在整体收入中的占比仍然较小。整体来看，英伟达的增长逐渐依赖数据中心业务，而其他领域的表现相对疲软。
尽管黄仁勋对Blackwell的未来充满信心，但投资者更为关心的是公司能否有效解决供应链和产能问题，从而维持高增长态势。市场的谨慎态度和对长期增长的担忧反映在了股价波动上，表明投资者希望看到更全面的成长战略和实际的利润改善迹象。
因此，尽管Blackwell芯片需求惊人，但英伟达股价“毫不领情”的背后，可能是对其未来盈利模式和增长质量的更高期待。
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