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G涨超3%，铁矿石涨超2%，合成橡胶、苹果涨超1%；沪锡跌超4%，沪镍、沪银、不锈钢跌超2%，棉花、SC原油、工业硅、菜粕跌超1%。

金融界2023-11-01

AMD 2023年Q3业绩电话会分析师问答

我很想听听您对 PC 架构的任何想法。苹果现在也推出了 M3。看起来相当健壮。高通有一款 X Elite 新芯片。有传言称 NVIDIA 也可能会这样做。很高兴您对这个市场的期望。这对于 AMD 的 TAM 发展意味着什么？ Lisa Su 所以看，我们对 ARM 的看法是，ARM 在很多方面都是合作伙伴，因此我们在产品组合的各个部分中都使用 ARM。我认为，就 PC 而言，x86 仍然占据 PC 销量的大部分。如果你考虑一下 x86 和 Windows 周围的生态系统，我认为这是一个非常强大的生态系统。在 PC 领域，我最感兴趣的实际上是 AI PC。我认为人工智能 PC 机会是一个重新定义 PC 的生产力工具和真正对用户数据进行操作的机会。所以我认为我们正处于这一浪潮的开始。我们正在大力投资 Ryzen AI，并有机会真正扩大未来 PC 的 AI 功能。我认为这就是谈话的主题。重点不再在于您正在使用什么说明，而更多在于您为客户提供什么体验。从这个角度来看，我认为我们拥有一个非常令人兴奋的产品组合，我对未来几年感觉良好。 Christopher Rolland 快速介绍一下适用于数据中心的 FPGA。这是一次非常酷的金融科技胜利。我明白了【技术难度】AI？我们是否可以在某个时候将 FPGA 混合到 MI300 模块中，或者目前是否真的没有 FPGA 的人工智能市场？ Lisa Su 是的。Chris，我的意思是，我对数据中心 FPGA 的看法是，它是另一个计算元素。我们确实使用 FPGA，或者许多系统中都有 FPGA。我想说，从收入贡献的角度来看，短期内它仍然相对较小。我们在未来取得了一些设计成果，我们会看到内容的增长，但到 2024 年不会有那么多，甚至会超出这个范围。我认为，对于我们的数据中心合作伙伴来说，我们价值主张的一部分是，无论您需要什么计算元素，无论是 CPU、GPU、FPGA、DPU，还是我们有能力将这些组件组合在一起。当我们思考这些数据中心未来的异构程度时，这是一个重点。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券2023-11-01

麦格理下调比亚迪电子目标价至42.45港元明年前景乐观

预期交易将于年内完成，有助提升公司来自苹果公司的业务贡献。麦格理维持对比亚迪电子的买入评级，明年前景乐观，但将未来三年盈利年均复合增长率预测从76%降至69%，计及新收购交易所带来的利息成本上升，将2023至2025年盈利预测分别下调1%、12%及11%，目标价从48.45港元下调至42.45港元。

金融界2023-11-01

FXTM富拓：标普自“技术性熊市”企稳，当前反弹能持续吗？

险事件：美国财政部公告、FOMC决定、苹果财报、非农就业报告标尔500指数周收盘可能连续第三周涨幅超过2% 眼下，标普500指数自“技术性熊市”中略微恢复，技术性熊市是指资产价格较近期峰值下跌超过10%。注意：标普500指数上周五(10月27日)的收盘点位比7月31日(今年以来的高点)的收盘点位低10.3%。而且该指数可能迎来连续第三个月下滑，这是自2020年第一季度疫情爆发以来所未见的。以下是该蓝筹股指数近期的表现： 8月：下跌1.77% 9月：下跌4.87% 10月（截至10月30日收盘）:下跌2.83% 在如此黯淡的背景下，本周标普500指数能否继续反弹的希望将取决于以下关键事件： 11月1日（周三）：美国财政部发布季度再融资计划届时美国政府将披露为维持预算必须向市场发售的新债详情。美国财政部周一将第四季度净借款预估下调至7760亿美元，7月底预估为8520亿美元。但新预测仍标志着第四季度借款规模创历史新高。即将揭晓的发债计划对全球市场影响重大，回顾美国财政部8月2日发布季度再融资公告曾引发美国债券市场大幅下挫， 10年期美债收益率自2007年以来首次突破5%大关！与此同时，标普500指数自8月初该公告发布一来稳步下跌，甚至在上周五跌入“技术性熊市”。股市的交易逻辑在于美国国债(被认为是世界上“最安全”的投资)收益率上升，降低了股票等风险较高资产的吸引力。市场预测美国财政部长期美债的标售规模将达到 1140 亿美元。潜在情形：发债规模高于预期(即美国财政部计划标售比市场预期更多的债券)，美债收益率进一步上行，进而导致标普500指数重拾跌势。发债规模低于预期或努力降低再融资成本，则股市下行压力有望得到一些缓解。 11月1日（周三）：FOMC利率决定市场普遍预期美联储本周将维持基准利率不变。美联储主席鲍威尔料重申“更长时间内将利率维持在高位”的信息。潜在情形：如果鲍威尔论调偏鹰，或者更详细地阐述美联储将在多长时间内保持高利率，这可能会引发标普500指数进一步下跌。而如果鲍威尔认同美联储首次降息时间可会比预期更早(市场目前预测2024年6月开始降息)，这有助于标普500指数止跌回升。 11月2日（周四美股盘后）：苹果公司季度财报苹果公司市值达2.66万亿美元，为全球市值最高的公司。仅苹果公司就占标普500指数总市值的7%左右，在该指数中权重最高。鉴于这支股票的庞大规模，市场对其财报的反应将对周末前标普500指数的走势产生很大影响。值得注意的是，苹果公司正面临着20多年来最长时间的销售低迷，而且iPhone 15在中国的销售也在放缓(中国市场约占苹果总收入的20%)。苹果有关2013年第四财季数据以及有关中国销售前景的声明都将引发苹果股价波动。 11月3日（周五），也就是苹果公司公布7月至9月（该公司2023财年第四季度）财报的次日，预计苹果股价将上涨或下跌3.7%。潜在情形：若苹果公司业绩好于预期，或者该公司对中国市场好转持乐观态度，可能有助于将标普500指数摆脱“技术性熊市”。若苹果公司业绩令人失望和/或对销售持续低迷有更多担忧，可能会推动标普500指数陷入更深的调整。 11月3日（周五）：美国就业报告在11月第一个周五，美国非农就业报告将如期出炉。以下是对10月份一些关键指标的预测：整体非农就业数据：10月份美国劳动力市场新增19万非农就业岗位(这将是自6月以来的最低读数) 失业率:3.8% (与9月份持平) 平均时薪：同比上涨4%(2023年10月vs. 2022年10月) (略低于9月份4.2%的同比涨幅) 平均时薪：环比上涨0.3%(2023年10月vs 2023年9月) (略高于9月份0.2%的环比增幅) 潜在情形：若非农就业数据强于预期，可能会让美联储“在更长时间内”维持基准利率在较高水平，或者甚至为本轮周期内再加息25个基点铺平道路。这样的情形可能给标普500指数带来更大的下行压力。若数据不及预期，劳动力市场降温，表明美国经济正在承受美联储自去年以来多次加息的冲击，则可能会关闭美联储进一步加息的大门，并为美联储早于预期的降息铺平道路。这样的情形可能为股市多头(那些希望市场上涨的人)带来鼓舞。技术面看… 标普500指数周一技术性反弹，其14日相对强弱指数试图自30超卖线回升。潜在阻力位： 4200：关键心理位，在2023年上半年曾多次击退多头 (也是2022年10月至2023年7月上升行情的38.2斐波那契回撤位) 潜在支撑位： 4142：自7月以来下行走势的低轨 4106：10月27日（周五）盘中低点 4052.2：2022年10月至2023年7月上升行情的50%斐波那契回撤位了解更多信息，请访问：FXTM 免责声明：本书面/视频材料为个人观点和想法，不应被理解为包含任何类型的投资建议和/或任何交易的邀请。它并不意味着有义务购买投资服务，也不保证或预测未来的业绩。FXTM富拓及其网络联盟商、代理机构、董事、管理人士或职员不保证任何信息或数据的准确性、有效性、时效性或完整性，对基于以上信息进行投资造成的损失不承担任何责任。风险警示：差价合约(CFD)是复杂的交易品种，由于杠杆原因，存在快速亏损的高风险。应该仔细考虑您是否理解了CFD的原理以及您是否能够承担亏损的高风险。编者按: FXTM富拓品牌：ForexTime Limited 受CySEC 监管(执照号：185/12)，获得南非FSCA许可， FSP编号46614。Forextime UK Limited获得FCA授权和监管 (执照号：777911)。Exinity Limited受毛里求斯金融服务委员会监管，执照号C113012295。作者：FXTM富拓首席中文市场分析师陈忠汉 2023-11-01

FXTM 富拓2023-11-01

华为概念股回调，5GETF(515050)冲高回落

、三安光电、歌尔股份、中科创达等华为、苹果产业链公司，以及中兴通讯、移远通信、广和通、美格智能、工业富联、天孚通信、闻泰科技等5G概念股。近日，华为发布2023年前三季度经营业绩，实现净利润730.56亿元，净利润率达16.0%。华为表示，未来将持续加大研发投入，发挥公司产业组合优势。长城证券分析指出，随着5.5G不断普及，华为相关智能产品系列技术不断突破，且国产替代化需求程度不断提升，将带动其相关产业链迅速发展，推动智能技术迭代升级。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-11-01

Web3数据产品总览：现有哪些Web3数据产品它们的护城河和商业模式

和Android，最终通过向同等地位的苹果等付费，使谷歌成为默认搜索引擎。仅苹果一家，谷歌每年就要支付200亿美元，以维持其Safari默认搜索引擎的地位。谷歌之所以支付这么高的溢价，是因为从本质上讲，它提供的是一个匹配引擎。匹配引擎将有需求的用户与提供产品的企业联系起来。大多数网络垄断的核心都是匹配引擎。亚马逊将卖家和买家匹配起来。Instagram将观众与创作者匹配起来。这些匹配引擎之所以有效，是因为基于这些产品的交互留下了丰富的线索，可以从中形成背景环境。本·埃文斯(Ben Evans)在2022年写过一句名言：没有数据这回事。我的内容、食物或旅行偏好等信息对第三方来说没有多大价值。只有当这些信息被聚合在一起，或融入背景环境时，才变得有价值——无论是对商业还是对研究来说，都如此。所以，可以凭借我在周五晚上吃咖喱饭的偏好信息，在我购买咖喱饭的几率最高的时候向我宣传咖喱饭外卖。总的来说，将我的购买概率与同一地区的其他人进行比较，有助于更好地锁定用户。数据要么需要大规模(大量)，要么需要背景环境才有价值。Web3和Web2产品在历来的不同之处在于它们留下的痕迹。只有亚马逊知道一周内Xbox游戏机的销量。但是你可以看到交易员任何一天在OpenSea上NFT的买卖模式，这就是因为每一笔交易都会留下公开痕迹。 Web3数据产品使用这些轨迹来构建背景环境。像以太坊和比特币这样的区块链分别每12秒和大约10分钟产生一个区块。每个区块都包含改变区块链状态的交易。像Etherscan这样的区块浏览器捕获与所有交易相关的数据。例如，如果你打开Etherscan并看到一个区块，你可能看到如下图像。（区块链上的交易具有丰富的背景信息。像Arkham和Nansen这样的产品是研究人员用来了解交易细节的解释引擎。）你可以查看自以太坊启动以来的所有区块。但是你能用这些信息做什么呢？几乎没什么用。因此，你需要一种在多个数据表中捕获有用数据的方法。例如，每当在一个区块中调用市场的NFT合约时，与该交易相关的数据应附加到NFT相关的数据表中，或者当调用Uniswap合约时，相关数据应存储在DEX相关的数据表中。（Dune提供此项服务。）如果不付出重大的基础设施成本，你就无法分析原始数据。所以，尽管数据是免费的，你还是会遇到相同的问题。作为投资者或dApp建设者，你将依赖外部数据。但是你的核心功能与收集和管理数据无关。将资源花费在必要但非核心的活动上并不是每个组织都能享受的奢侈。 3、背景驱动价值对于数据产品来说，使产品独一无二的是围绕数据的背景环境。Bloomberg运用其对金融的理解，将数据转换为投资者和交易员可以轻松使用的形式。Similarweb等网站或Newzoo等研究公司利用自己的核心竞争力，将社交或游戏相关背景应用到所追踪的数据中。区块链原生数据产品的与众不同之处在于，它们通过回答与特定用户群体相关的问题的查询提供用户背景信息。例如：TokenTerminal计算协议的经济基础；Nansen帮助市场参与者标记和理解资产动态；Parsec查询链上数据，以帮助交易员更好地分析DeFi头寸。所有这些产品都基于一种公共产品：链上数据。不同之处在于这些产品呈现数据的方式，不同的数据呈现方式会让它们吸引不同的受众。在我们的行业中，产品类别基于哪些数据在链上，哪些信息来自链下来划分的。（有些人经常两者都用。）数据提供商使用它们的背景过滤器来创建产品。正如Web2数据有其生态位市场一样，Web3数据公司已经或正在逐步利用其核心竞争力建立护城河。因此，创始人的背景往往决定了所发布产品的性质。如果一个核心团队在进入加密市场之前已经在资本市场上浸泡了大量时间，他们的产品往往会模仿Bloomberg，而加密原生产品则看起来像Nansen。不同的产品满足不同的需求，即使对同一数据的查询也是如此。例如，交易所通常在固定间隔后删掉数据。他们不从事数据业务，存储旧数据需要额外的服务器和管理。一些数据提供商，如Kaiko和Amberdata，维护交易所的历史订单数据。这些数据使交易员和投资者能够建立模型来检验自己的假设。但是，如果你想了解哪些DeFi合约有大量的ETH或稳定币流入，或者你想分析具体地址或实体的链上行为，那么你将需要用到Nansen或Arkham的产品。（市场图并不能代表所有类别的所有玩家。）了解产品市场定位的一种方法是通过加密消费者维度。加密消费者角色可以分为以下四大类。（1）金融机构在熊市期间，大多数通过加密数据产品流动的资金来自于金融机构。这些金融机构都是大客户，销售周期更长，数据需求更加复杂。了解产品定位是否面向金融机构的一种方法是，客户是否必须经过销售电话来确定成本。在Web2世界里，你不知道PitchBook或CB Insights的成本。在加密世界，你不知道像Chainalysis这样的产品要花多少钱。这种销售过程的部分原因是面向这一大型消费群体的数据产品为客户提供了亲身经历的高水平服务。这些客户通常选择高粒度和高度频繁的数据。它们需要数据不仅用于交易前的决策，还用于交易后的使用，以满足合规和税收要求。例如，他们需要产品能够告诉他们投资组合的历史价值，帮助他们进行税收计算，等等。Amberdata、Kaiko、CoinMetrics、CryptoCompare等公司为这些金融机构客户提供服务，在某种程度上说，还有Nansen。根据我的经验，只有拥有大型融资机构或团队工作背景的创始人，才能打开数据的机构市场。这里的准入门槛相对较高，任何企业级产品都是如此。（2）开发者对Web3的可组合性特性，我们并不陌生。这意味着Web3应用程序可以相互依赖。它们可能需要彼此之间能够提供数据。因此，它们需要不断地从对方那里读取数据。例如，像Yearn Finance这样的平台需要读取来自Aave和Compound的数据，像Tensor这样的NFT聚合器需要读取来自Magic Eden和其他市场的数据。但这些数据是存储在以太坊和Solana等区块链上的。以太坊每12秒创建一个区块，而Solana每400毫秒就可以创建一个区块。将区块链数据排序到数据表中并存储数据以供快速访问是一项非常重要的工作。这就是Covalent、Graph、Chainlink和Powerloom等索引器的用武之处。它们确保原始区块链数据以所需的格式存储，以便开发人员通过简单的API调用就可获取数据。该消费者角色中有一个新兴部分涉及到理解用户行为的工具。例如，ARCx支持开发人员使用链上数据（如钱包地址）映射链下数据（如浏览器行为），以捕获与dApp交互的用户信息。这是一个相对较小但高度相关的生态位市场，可以帮助开发者确定谁是他们的用户。（3）研究人员及出版物加密数据产品通常通过与研究人员和出版物合作来分销。例如，Bloomberg经常引用CCData的数据。研究人员被鼓励使用数据产品，因为它们有助于在收集、清理或整理数据方面节省时间和精力。像Dune这样的产品已经通过建立一个分析师社区建立了护城河，这些分析师相互竞争，以获取更高的排名。 The Block和Delphi等出版物展示了使用第三方提供商数据构建的仪表板。在Decentralised.co，我们完全依赖外部数据提供商，因为使用外部资源收集数据，可以帮助团队高效运作。迎合这一消费群体的挑战在于，不具规模的研究人员可能缺少所需的预算来证实：花费大量资源来获得可能只与一小撮人相关的见解是合理的。相反，公司也很有动力花费精力和资源与《金融时报》等重要出版物合作，因为这样的合作有助于分销。（4）散户投资者面向散户投资者的产品通常具有较低的数据粒度和频率。但它们却是高利润的生态位市场，因为这些产品具有规模经济。在一个不存在用户流失的世界里，1万名用户每人支付100美元就相当于100万美元的ARR业务。说起来容易做起来难，但这些经济特性解释了为什么会有这么多面向散户的加密数据产品。大量面向散户的产品都是免费的，或有广告支持。例如，像DefiLlama这样的免费资源不会告诉你如何通过不同的交易所（CEX和DEX）路由订单以避免滑点，因为它没有订单簿快照，但它却展示了有关代币解锁或收益解锁的信息。这部分消费者的一个变化是传递媒介打开新市场类别的方式——例如，Cielo通过Telegram以通知的形式传递数据。通过以一种易于使用的方式为不愿处理桌面界面的消费者群体传递信息，它已经发展为超过40,000名用户。如果做法得当，即使是分销媒介也可以成为早期创业公司的差异化因素。甚至在数据方面。虽然在某些点上分类比较模糊，但数据公司可以分为B2B或B2C方向。像Amberdata和Kaiko这样的公司都有迎合高水平参与者的产品。这些产品粒度更细（可用的数据细节）、频繁更高（例如，tick-by-tick及实时订单簿数据），它们满足诸如构建和测试模型、交易前分析、交易后报告、税收和合规等需求。数据以支持客户进行专有分析并根据自己的需求构建可视化的方式提供。这些公司的产品通常都是付费产品。由于基础设施需求、所涉及的客户性质和销售周期的长度，成本通常和粒度相关。上图在两个轴向上显示了不同的产品——深度和粒度与产品价格。请注意，这些显示并不绝对精确。有些点可能有误。但中心想法是建立一个思维模型，来思考一些产品及其在市场上的地位。面向散户的产品，如Dune或CoinGecko，几乎可以免费显示所有数据。但客户必须付费才能访问某些数据，或者通过API来运行分析。例如，你可以查看多个Dune wizard创建的所有图表，但却限制你以CSV格式下载的数据行数。你可以付费下载更大的CSV文件，查看私有查询。专注于散户的公司来自单个用户的收益较低，付费用户相比免费用户比例也很低。将此与互联网公司的免费增值模式的转化率进行比较的话，一般来说，转化率是2%-5%。10%的转化率已经是一个异常值了。他们的策略是拥有尽可能多的免费用户，这样4%的转化率就能带来显著的收益提高。这就是我们所说的漏斗的顶部。因此，数据公司需要漏斗顶部足够大，才能产生足够的收入，以在较低转化率水平上维持自己的运营。当网站有很多访问者时，公司也可以考虑广告收入。CoinGecko利用广告收入作为杠杆，继续免费提供大部分数据。多年来，公司已经填补了（B2B和B2C）两端，但在两者之间留下了一些空白。如果有人想看看中心化交易所的订单簿是如何变动的，或者put call ratio、IV和skew曲线是如何变化的，没有多少产品可以帮助实现可视化。介于CoinGeckos和单纯的B2B产品之间的产品是有发展空间的。 4、关于护城河在免费的企业中找到护城河并不容易。区块链数据是免费的。你收集的数据没有什么特别的。所以，数据业务的护城河并不仅仅基于你拥有别人没有的数据，而是基于团队以有洞见的、可使用的格式，按时、无误地提供数据的能力。许多公司声称拥有相同的数据，但数据质量和表示方式有所不同。例如，许多公司声称拥有链下订单簿数据。然而，像买卖订单数量、时间序列长度以及可用交易和交易对的数量等因素因供应商而异。Amberdata和Kaiko拥有加密市场最全面的订单簿数据。然而，为什么只有少数供应商能够提供这种数据呢？Web3数据中护城河的出现具体解释如下。人才——恕我直言，当原材料是免费的时候，你如何用它决定了产品的价值。将原始数据转化为有用的信息需要用到加密领域和传统金融市场中许多利基领域的专业知识。像Velo Data这样拥有传统市场经验的团队比其他试图构建类似B2C产品的团队更有优势。理解区块链数据结构并具有金融市场相关经验的开发人才是很难得的。基础设施——收集和交付大量数据需要基础设施，这并不容易实现。基础设施需要资金和人才。为什么基础设施是护城河？想想内存池数据。区块包含已确认交易的数据。那些未确认的交易呢？不同的网络节点（例如，连接到同一个池的节点）看到不同的未确认交易。仅运行一个节点是无法看到竞争交易的全局的。在几个区块链上维护多个节点会增加基础设施成本。就像人工智能（以及过去的内容网络）一样，随着时间的推移，保持低硬件成本的能力将决定在该领域谁输谁赢。网络效应——人们可以假设网络效应存在于很多加密数据产品中。以Chainlink为例。它是最早支持应用程序从其他应用程序或链读取数据的oracle之一。它成功获得了社区的支持，并拥有最强大的社区之一。另一个例子是Nansen。它的成功之处是地址标签，让它将资产移动挂钩真实的实体，而不是十六进制的地址。随后，它推出了NFT Paradise和 Token God Mode等功能，让用户可以更高效地跟踪NFT和代币。Arkham推出了一款类似于Nansen标签的产品，但在仪表板和研究方面的投资使Nansen向企业客户倾斜，并为他们提供定制化产品。值得一提的是，网络效应离不开前两点（人才和基础设施）。索引器体现的网络效用比较明显。一个产品支持的链数量越多，开发人员使用该产品而不依赖多个来源的可能性就越高。像Covalent这样的团队在这方面具有优势，因为他们在相当长一段时间内一直在优化支持链的广度（数量）。但一定要记住，深度和广度同样重要。现在要说一个产品在加密领域是否具有护城河还为时过早。我们已经看到了这一宏图中的先发优势。随着Web3社交等类别的出现以及人工智能和加密货币之间的重叠越来越大，加密数据产品可能会成为下一个Alphabet。但这将是一个长达几十年的故事；我们还处于故事的开端。 5、投机之外我们在本文中提到的许多用例都以某种形式关注了金融投机。甚至使用API查询数据的开发人员也在构建金融产品。这可能看起来很奇怪，但区块链（作为一种新型网络）遵循了与电报和互联网相同的趋势。新媒介的到来和新网络的出现加速了金融用例的发展。就互联网而言，直到21世纪初人们才意识到用户可以根据他们的位置区分定位。对于区块链来说，我们仍在研究如何根据公开的数据轨迹构建商业模式。在对这些平台的日常使用中，我们看到了一个关键变化——Dune Analytics在其产品中嵌入了人工智能。Dune为用户提供了一个基于SQL的界面，用于查询以太坊和Solana等区块链数据。此类产品市场通常仅限于那些懂得如何编写SQL查询的用户。这些产品最近开始使用人工智能来帮助分析师生成查询，而无需分析师成为SQL专家，但并不像人们希望的那样具有功能性。无论怎样，这仍然是迈向未来的一步。也许用不了多久，我们就可以让人工智能（比如ChatGPT）从区块链上查询数据并提供分析。在Web3背景下，思考“数据”的一种方式是通过谷歌Maps的角度。GPS至少在20世纪80年代就已出现了。谷歌投入精力绘制世界地图。在为第三方应用程序（使用API）提供地图覆盖的过程中，谷歌使新一代应用程序得以建立。从快递到叫车服务，一切都在蓬勃发展，因为一家专注于数据的公司从开发者手中接过了这个包袱。 Web3数据产品也将扮演类似角色。我们还不清楚这个公共可用资源之上可构建的应用程序的确切性质，但很明显，数据领域潜藏着无尽的可能。来源：金色财经

金色财经2023-11-01

华为产业链概念权重占比超70%！消费电子ETF(159732)连续7日获资金净买入

季的销售数据，以及AI手机、AI笔电、苹果MR等新品推出所体现的创新及成长性将成为电子行情延续的关键。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-11-01

跑赢苹果和亚马逊！巴菲特一场“比特币押注”获巨额利润坚持不出仓年涨幅逾109%

寸。如今，该股年涨幅逾109%，跑赢了苹果和亚马逊。巴菲特曾将比特币描述为“老鼠药的平方”，对加密货币的发展持悲观看法。但在今年，他却通过一家对比特币友好的银行持股，获得了巨额的利润。伯克希尔哈撒韦公司分两轮购买Nu Holdings的1.07亿股股票，后者是一家总部位于巴西的金融科技公司，也是加密货币友好型的银行。据CoinTelegraph周二(10月31日)报道，伯克希尔哈撒韦公司于2021年6月向Nu Holdings投资5亿美元，并于2021年12月又增持2.5亿美元的股份。根据2023年第二季收益报告，该公司自那以后没有出售过任何头寸。 Nu Holdings股价年初至今(YTD)上涨逾109%，这意味着巴菲特7.5亿美元的头寸现在价值约8.795亿美元，这是基于伯克希尔尚未出售任何Nu Holdings股票的假设。然而，在2022年2月的高峰期，该头寸价值超过10亿美元。 (来源:Trading View) 该公司被市场称为加密友好型的银行，因为其部分部门为超过135万用户提供加密相关服务。因此，投资Nu Holdings可以被视为间接接触加密货币行业。其中包括提供比特币ETF产品的交易平台Easynvest，以及提供比特币等主流加密货币的数字金融服务平台Nubank，其还在Polygon区块链上推出了忠诚度代币。 “此举增强了公司对比特币当前和未来颠覆该地区金融服务潜力的信念，”Nubank当时表示。据悉，Nubank是拉丁美洲最大的金融科技银行，在巴西拥有超过8000万客户。巴菲特持有的其他主要股票包括亚马逊和苹果，今年迄今分别上涨54.65%和36%。截至2023年9月，苹果公司是伯克希尔哈撒韦公司最大的持股公司，约占伯克希尔哈撒韦公司3540亿美元投资组合的45%。吸引长期投资者焦点的是，Nu Holdings的股价表现也优于伯克希尔哈撒韦公司，该公司今年迄今已上涨9.25%。尽管如此，比特币今年终于赶上Nu Holdings股票的价格表现。事实上，由于受到10月经典的利多展望(Uptober)，以及最近比特币现货ETF的狂热，比特币价格今年迄今也上涨了106%。 (来源:CoinTelegraph) 有趣的是，比特币在过去几周迅速上涨并赶上Nu Holdings，恰逢10月份比特币与股市脱钩。尽管这通常被视为看涨信号，但一些评论员认为，华尔街持续释出的ETF利多消息，是目前比特币价格上涨的推动力。 (来源:Twitter)

小萧2023-11-01

天猫“双11”155个品牌开卖即破亿多个国货新品牌首次迈入“亿元俱乐部”

长，155个品牌开卖成交即破亿。其中，苹果、海尔、美的、华为、斐乐、小米、珀莱雅、林氏家居、耐克、小天鹅等155个品牌争相破亿，花至、且初等国货新品牌也首次迈入“亿元俱乐部”。数据显示，正式开卖首小时，7.19万个品牌成交额超去年首日全天。29个直播间开局即破亿，店播成为品牌增长新红利，14个品牌直播破亿，280个店铺直播间成交破千万。

金融界2023-11-01

港股开盘：恒生指数涨0.16%，恒生科技指数涨0.08%，珍酒李渡涨7.21%

。大型科技股涨跌不一，特斯拉涨超1%，苹果、微软、奈飞、亚马逊小幅上涨；英伟达、谷歌、Meta小幅下跌。热门中概股普跌，纳斯达克中国金龙指数跌1.69%，10月累计下跌6.48%。满帮跌超8%，富途控股跌超4%，理想汽车、哔哩哔哩跌超3%，小鹏汽车、蔚来、拼多多、京东跌超2%，百度跌超1%，网易、阿里巴巴小幅下跌。

金融界2023-11-01

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