Whale na be 🐳 โตไปเป็นวาฬ

ปัจจัยที่ใช้ในการวิเคราะห์หุ้น จากหนังสืออ่านใช้รายใหญ่ด้วยราคาแบะวอลุ่ม โค้ชเคน

ที่ไหนว่าถูกเจอ กวางโจว เข้าไปแพ้หมด อาหารอร่อยระดับเยาวราชแต่ราคาถูกมากๆ โรงแรมดีมากในราคาต่ำพัน ข้อดีที่เหมือนกับ First jobber และ Investor ด้วยคือ เราได้ไปลอง - Alipay - Didi - GAC autopilot - Meituan - Luckin coffee & Coti ที่โมเดลร้านกาแฟต่างจากไทย ที่นี่มีหมดบริษัทใหญ่ๆทำให้เราเข้าใจธุรกิจและการลงทุนในตลาดจีนมากขึ้น ถ้ามีเวลานั่งรถไฟ 2 ชม. ไป Shenzen Silicon valley of China ได้ต่อ

ชั้น love เอเนอจี้คนไทยมาก ตอนแรกเฉยๆ สนามบินเก่า น้ำรั่วก็ให้อภัยได้ แต่พอ AOT ขึ้นภาษี เมิงเจอขุด+ลากทุกอย่าง ทวงทุกอย่าง QC มาทวงคุณภาพที่ควรจะได้จากภาษีที่จะต้องจ่ายยย เอาเลยยยย ชอบมากกก อีดอกเละมาตลอด

วิธีทำโคตรง่ายใส่ไก่และหัวหอมใหญ่ลงไปในหม้อหุงข้าวแล้วก็ใส่น้ำ ปิดหม้อแล้วรอสุกเปิดหม้อกินได้ อัตราส่วนของน้ำกับดาชินะ 🧅หม้อหุงข้าวขนาดใหญ่ ไซส์ครอบครัว - ใช้น้ำ 500 ml /เบสซุปดาชิ 5 ช้อนโต๊ะ - สะโพกไก่ 1-2 ชิ้น หัวหอมใหญ่ 2-3 ลูก 🧅ถ้าหม้อหุงข้าวขนาดเล็ก - น้ำ 300 ml /่เบสซุปดาชิ 3 ข้อนโต๊ะ - สะโพกไก่ 1 ชิ้น หัวหอมใหญ่ 1-2 ลูก

อีกหนึ่งคนที่ควรไปอยู่ในนรกขุมลึกสุด คือคนที่คิดฟีเจอร์ในเฟซบุ๊ก ที่เราจิ้มดูรูปแล้วมันเด้งไปหน้าคุยกับเพจ จะดูรูปโว้ย ไม่ได้อยากคุย!!

ชวนคุยเรื่องหุ้นทรงเจดีย์ที่เจ้าของหนีไม่ทัน ตื่นมาอีกทีหุ้นกลายเป็นเศษสตางค์ มีใครรู้ไหมว่าตัวไหน? ยุคพีคคือไล่ซื้อกิจการมั่วไปหมด ประกาศจะดันมูลค่าบริษัทให้แตะ 1 ล้านล้านบาท จนคนไล่ราคาไปเกือบ 40 บาท

ใครสายส่องหุ้นนอก มาลองทายตัวนี้กันค่ะ หุ้นเทคระดับโลกที่กราฟราคาร่วงจากร้อยกว่าดอลลาร์ลงลิฟต์มาเหลือ 35 ดอลลาร์ ทรงเจดีย์คว่ำ 🛕(AGAIN) 😂 แบบดุดันไม่เกรงใจใคร ใบ้ให้ 3 ข้อสั้น ๆ ลองเดาในเมนต์ดูว่าตัวไหน 1. ธุรกิจคือรับชิป AI ของ Nvidia มาประกอบร่างเป็นตู้เซิร์ฟเวอร์ยักษ์ส่งให้คลังข้อมูลหลังบ้านของ ChatGPT ยอดขายถล่มทลายของจริง 2. สินค้าโคตรดีเปลี่ยนโลก แต่ผู้บริหารทำพังพินาศ โดนแฉว่าแอบแต่งบัญชีเสกยอดขายทิพย์หลอกวอลสตรีท 3. พีคสุดคือโดน FBI บุกยึดหลักฐาน เพราะแอบใช้ "ไดร์เป่าผมลอกสติกเกอร์ซีเรียลนัมเบอร์" ลักลอบขนชิป AI ห้ามขายส่งลงเรือไปปล่อยเมืองจีน ใครรู้พิมพ์คำตอบไว้ในคอมเมนต์เลย แผลใครยังสดเดามาด่วน คืนนี้มาเปิดเธรดเล่าดีเทลฉากต่อฉากให้ฟัง! #หุ้นนอก #ลงทุน

กฎพื้นฐานของโลกตราสารหนี้ เมื่ออัตราดอกเบี้ยปรับตัวขึ้น ราคาพันธบัตรจะลดลง และจากกฎง่ายๆ ข้อนี้เอง มันนำไปสู่ความซับซ้อนมหาศาลในระบบการเงิน ทำไมสถาบันการเงินถึงขาดทุนจากการถือพันธบัตรและตราสารหนี้ พันธบัตรเก่าที่ให้ดอกเบี้ย 2% ในยุคดอกเบี้ยถูกช่วงโควิด ย่อมไม่มีใครอยากถือ เพราะวันนี้พันธบัตรใหม่ให้เรทเกือบ 5% ดังนั้นราคาของพันธบัตรเก่าจึงต้องลดลงเพื่อชดเชยส่วนต่างนั้น สถาบันการเงินที่ถือพันธบัตรจำนวนมหาศาลก็ต้องบันทึก Mark-to-Market Loss หรือการขาดทุนทางบัญชีจากการคำนวณมูลค่าตามราคาตลาด ณ ปัจจุบัน การขาดทุนเหล่านี้ไม่ได้อยู่แค่ในธนาคารหรือสถาบันการเงินเพียงอย่างเดียว แต่มันอยู่ทั้งระบบรวมถึงในงบดุลของ Fed เพราะช่วงโควิด Fed ซื้อ MBS ไว้มหาศาลผ่านมาตรการ QE MBS ทำไมถึงอันตรายกว่าพันธบัตรทั่วไป Mortgage-Backed Securities (MBS) คือตราสารหนี้ที่มีสินเชื่ออสังหาริมทรัพย์เป็นหลักประกัน ซึ่งมีความแตกต่างจากพันธบัตรทั่วไปเพราะ MBS มี embedded option เจ้าของบ้านสามารถรีไฟแนนซ์หรือปิดหนี้ก่อนกำหนดได้ทุกเมื่อ พันธบัตรทั่วไปมี positive convexity หมายความว่าเมื่อ yield ลด ราคาจะขึ้นมากกว่าที่ราคาลงเมื่อ yield ขึ้นในปริมาณเท่ากัน ความไม่สมมาตรนี้เป็นประโยชน์ต่อนักลงทุน แต่ MBS มีลักษณะตรงกันข้าม เรียกว่า negative convexity เมื่อ yield ลด ราคาจะขึ้นน้อยกว่าที่ควร เพราะผู้กู้แห่รีไฟแนนซ์ทันที นักลงทุนจะได้รับเงินคืนเร็วเกินคาด และเมื่อ yield ขึ้น ราคาก็ยังลงแรงอยู่ดี ความไม่สมมาตรนี้เป็นโทษต่อนักลงทุนทั้งขึ้นทั้งล่อง ตอนที่เฟดซื้อ MBS ยีลด์ต่ำมาก แต่วันนี้ยีลด์สูงขึ้น ราคาของ MBS เหล่านั้นจึงลดลงอย่างหนัก ทำให้ Fed เองก็มี Unrealized Loss เพิ่มขึ้นเช่นกัน ช่วงดอกเบี้ยต่ำ คนกู้เงินซื้อบ้านได้ดอกเบี้ย 3% นักลงทุนที่ซื้อ MBS คาดว่าผู้กู้จะรีไฟแนนซ์หรือปิดหนี้ภายในไม่กี่ปี แม้ว่าจะทำสัญญา 30 ปีก็ตาม แต่ในทางปฏิบัติพวกเขาคำนวณว่าจะได้เงินคืนในราว 5 ปี (ตัวเลขสมมติ) เหมือนถือพันธบัตรอายุ 5 ปี ไม่ใช่ 30 ปี แต่เมื่อดอกเบี้ยพุ่งสูง คนที่กู้ไว้ที่ 3% ไม่มีแรงจูงใจที่จะรีไฟแนนซ์ผู้กู้ทุกรายจึงเกาะอัตราดอกเบี้ยเก่าเอาไว้ กระแสเงินสดที่สถาบันปล่อยกู้คาดว่าจะได้คืนเร็วกลับยืดยาวออกไปเรื่อยๆ ปรากฏการณ์นี้เรียกว่า Extension Risk และ duration ที่ยาวขึ้นทำให้ MBS ไวต่อการเปลี่ยนแปลงของ yield มากขึ้น ยิ่ง yield ขึ้นต่อ ราคา MBS ก็ยิ่งลงแรงกว่าเดิม ในขณะที่สินทรัพย์ส่วนใหญ่เจ็บจากดอกเบี้ยขาขึ้น แต่รู้ไหมว่ามีสินทรัพย์ประเภทหนึ่งกลับมีมูลค่าเพิ่มขึ้นนั่นคือ Mortgage Servicing Rights หรือ MSR มันคือสิทธิในการเก็บค่าบริหารสินเชื่ออสังหา เช่น ค่าธรรมเนียมจากการรับค่างวด ค่าดูแลบัญชีลูกค้า ค่าธรรมเนียมจัดการ escrow สถาบันที่ให้กู้จะได้ค่าธรรมเนียมจากบริการเหล่านี้ทุกเดือน MSR มี positive convexity ต่างจาก MBS ที่มี negative convexity มูลค่าของ MSR เพิ่มขึ้นเร็วเมื่อ yield สูงขึ้น และลดลงช้าเมื่อ yield ต่ำลง ซึ่งเป็นลักษณะที่เป็นประโยชน์ต่อผู้ถือ แต่มูลค่า MSR ไม่ได้ขึ้นอยู่กับดอกเบี้ยเพียงอย่างเดียว ยังมีปัจจัยอื่นเกี่ยวข้องด้วย เช่น คุณภาพของลูกหนี้, ต้นทุนในการดูแลสินเชื่อ, ปัญหา NPL, วิธี hedge ความเสี่ยงของบริษัทรวมถึงสภาวะตลาด MBS และ bond spread ในช่วงนั้น จะเห็นได้ว่าในขณะที่ MBS โดนดอกเบี้ยเล่นงาน MSR กลับทำหน้าที่เหมือนตัวกันกระแทกของธุรกิจ mortgage banking เมื่อ duration ของ MBS ยืดออกโดยไม่คาดคิด สถาบันการเงินทั้งหลาย ไม่ว่าจะเป็นธนาคาร บริษัทประกัน กองทุน หรือ REITs ต่างไม่ต้องการถือสินทรัพย์ duration ยาวขนาดนั้น พวกเขาจึงต้อง hedge ความเสี่ยงด้วยวิธีต่างๆ เช่น ขายพันธบัตรรัฐบาลสหรัฐฯ short bond futures หรือ pay fixed in interest rate swaps ปัญหาคือการ hedge เหล่านี้ยิ่งผลักดันให้ bond yield ปรับตัวสูงขึ้นต่อ ซึ่งทำให้มูลค่าของ MBS ลดลงไปอีก และกระตุ้นให้สถาบันต้อง hedge เพิ่มอีก กลายเป็นวงจรอุบาทว์ yield ขึ้น → duration ยืด → hedge เพิ่ม → yield ขึ้นอีก นี่คือสาเหตุที่ตลาดพันธบัตรบางครั้งผันผวนเร็วผิดปกติในช่วงที่ yield พุ่งแรง เหมือนสัปดาห์ที่ผ่านมาแรงเทขายพันธบัตรสูงมากซึ่งส่วนหนึ่งเกิดจากการ hedge ของนักลงทุน MBS หลัง yield ปรับตัวสูงขึ้น สิ่งที่ตลาดกังวลจริงๆ ไม่ใช่แค่ตัวเลขขาดทุนทางบัญชี แต่คือความเสี่ยงที่ดอกเบี้ยสูงนานเกินไปจนมีบางรายถูกบังคับให้ขายสินทรัพย์ Silicon Valley Bank เป็นตัวอย่างที่ชัดเจน ช่วงแรก Unrealized Loss ยังอยู่แค่ในบัญชี แต่เมื่อผู้ฝากเงินแห่ถอนเงินอย่างรวดเร็ว ธนาคารต้องขายพันธบัตรออกมา การขาดทุนที่เคยเป็นแค่ตัวเลขในบัญชีจึงกลายเป็นการขาดทุนจริง นี่คือเหตุผลหนึ่งที่ว่าทำไมบางครั้งตลาดพันธบัตรถึงผันผวนเร็วผิดปกติตอนดอกเบี้ยพุ่งแรง ๆ วิกฤตการเงินหลายครั้งไม่ได้เริ่มจากการขาดทุน แต่เริ่มจากการขาดสภาพคล่อง และนั่นคือเหตุผลที่ทุกวันนี้ตลาดจับตา bond yield แทบทุกชั่วโมง

จริงงงง หาโพยหุ้นในทวิตไปทำการบ้านต่อมีโอกาสได้เงินมากกว่าติ๊กฟ้า

มีอีกคลิปนึงที่เราชอบมากก คลิปยืดของช่องคนไทย หลังทำแล้วตัวโล่งมาก วันไหนขี้เกียจๆ หรืออยากพักร่างจริงๆ จะเปิดคลิปนี้ทำเลย

ช่วงนี้หุ้นจีน(ฮ่องกง)ลงกันยับๆเลย เงินสดที่เตรียมไว้ก็ขอรอชมไปอีกสักพัก😂

คนที่ควรได้ขึ้นสวรรค์ชั้นฟ้า คือคนที่ถ่ายรูปเมนูทุกหน้าของร้านอาหาร แล้วแปะไว้ใน google maps ของร้านอาหารนั้นไว้ พี่ช่วยชีวิตคนหิว นับเป็นบุญใหญ่นะครับ

BEAUTY คือหุ้นตัวแรกที่ทำให้เรารู้จักคำว่า Growth stock (แม้สุดท้ายจะกลายเป็น Ghost stock ก็ตามที) . เราเริ่มลงทุนในหุ้นครั้งแรกด้วยตำรา defensive stock แบบจ๋าๆเลย พีอีต่ำ พีบีวีต่ำ หนี้น้อย อาโออีสูง ปันผล5%อัพ ฯลฯ คิดแค่ได้ปันผลมากกว่าดอกเบี้ยเงินฝากก็ดีใจแล้ว จนอาจารย์เราคนเก่าคนดีคนเดิม @pizad_sura เอาพอร์ตที่แกซื้อ BEAUTY มาอวด แล้วกำไรโคตรเยอะะะะ เรานี่ตาลุกวาวเลย จนเราคิดว่าหุ้นในพอร์ตเราที่ถือกินปันผล 5% กี่สิบปีถึงจะได้กำไรเท่าพี่เดชกำไร BEAUTY ตัวเดียว . นั่นแหละเป็นครั้งแรกที่ทำให้เรารู้จักว่า growth stock มันทำให้เรารวยเร็วกว่า defensive stock มากแค่ไหน

NVIDIA 10 ข้อสั้นๆ 1. Nvidia งบ Q1 FY2027 ดีกว่าคาดชัดเจน โดยรายได้อยู่ที่ $81.6bn สูงกว่าตลาดคาด $78.8bn และ EPS อยู่ที่ $1.87 สูงกว่าคาด $1.75 สะท้อน AI demand ยังแรงมาก 2. Guidance Q2 แข็งแกร่งกว่าคาดอีก โดยบริษัทคาดรายได้ $91bn สูงกว่าตลาดคาด $86.1bn และ implied EPS ราว $2.06 สูงกว่าคาด $1.92 3. Data Center revenue แตะ $75.2bn โตเด่นเหนือคาด ขณะที่ gross margin ยังสูงถึง 75% สะท้อน pricing power และ profitability ระดับสูงมาก 4. Nvidia ประกาศ buyback ใหม่ $80bn และขึ้นเงินปันผลจาก $0.01 เป็น $0.25 ต่อหุ้น ช่วยหนุน sentiment และ confidence ระยะยาว 5. นักลงทุนเริ่มจับตาว่า Nvidia อาจเพิ่มเป้ารายได้ Datacenter สะสม $1tn ในช่วงปี 2025-2027 หลัง hyperscaler ยังเร่ง AI capex ต่อเนื่อง 6. “Agentic AI” กลายเป็น growth driver ใหม่ โดยตลาดเริ่มมองว่า CPU-only racks และ AI orchestration workloads จะโตแรงควบคู่ GPU 7. บริษัทปรับโครงสร้างรายงานใหม่เป็น “Data Center” และ “Edge Computing” สะท้อนการ transform จาก GPU company ไปสู่ AI infrastructure platform เต็มรูปแบบ 8. Guidance ของ Nvidia ส่งผลบวกต่อหุ้น AI ecosystem ทั้ง Broadcom, AMD, Marvell และ ARM เพราะสะท้อนว่า AI spending environment ยังร้อนแรง 9. ความเสี่ยงสำคัญคือการแข่งขันจาก custom ASICs และ ARM-based chips รวมถึง margin pressure หากการแข่งขันในตลาด AI hardware รุนแรงขึ้น 10. อีก downside risk คือจีน โดยรายได้ Data Center จากจีนลดจาก $4.6bn ปีก่อนเหลือแทบศูนย์ หลังมาตรการ export restrictions ของสหรัฐฯ แม้ตลาด AI โลกยังโตแรงครับ #FunManager

ยังได้เลือดไม่ครบต่ะ หมอให้เลื่อนผ่าตัด ใครอยู่บุรีรัมย์ ขอความช่วยเหลือด้วยค่ะ ขอบคุณค่ะ🙏🙏🙏 #nontfam

หุ้นไทยรุ่นใหม่ๆ (ที่ไม่ใช่รุ่นเศรษฐกิจประเทศขาขึ้น เช่น cpall, mint, bh, bdms, hmpro) story หุ้น มันมักจะมีเซียน มาเกี่ยวโยงผูกพัน​ธ์กันด้วยเสมอ เช่น กรณี vi ทมิฬ แต่ ให้สังเกตว่า ช่วงหลังๆ ไม่ค่อยมีละ เซียนประจำหุ้นไทย... ก็ มันคงบอกได้ว่าพื้นฐานประเทศ​เปลี่ยนไปละจริงๆ

โดยทั่วไปแล้ว อัตราผลตอบแทนพันธบัตรสหรัฐ ถ้าสูงขึ้น = เงินแพงขึ้น เศรษฐกิจถูกกดดัน หุ้น Growth มักปรับตัวลง หากลดลง = เงินถูก เศรษฐกิจได้รับแรงกระตุ้น หุ้น Growth มักจะพุ่งขึ้น

@EspressonthRock กินไม่ไหวจริงๆ แล้วเป็นคนกินน้ำไวด้วย ดูด 2 ปืด หมดแล้ว

เดินผ่านงานขายมัทฉะห้างนึง แก้วนึงต่ำๆ ก็ 150 อัพละ บางร้านเห็น 250 แบบโอ้โห แก้วเกือบสองสามร้อยที่ให้นั่งกินยังไม่มีเลย

@mamiawqq ใจเยนนนน

💄 มหากาพย์ #BEAUTY จากจักรวาลเครื่องสำอางเบอร์หนึ่ง สู่โศกนาฏกรรม "ทัวร์จีนทุบดอย 23 บาท" ถ้าเคส NETBAY คือเรื่องของการกระโดดหนีระเบิดเวลาคดีความ และ JMT คือการสลัดพอร์ตหนี้เน่าลึกก่อนสึนามิจะมา... มหากาพย์ของ #BEAUTY (บมจ. บิวตี้ คอมมูนิตี้) เจ้าของร้าน Beauty Buffet และ Beauty Cottage คือตำนาน Super Growth Stock ที่พานักลงทุนโบยบินไปเกือบถึงดวงดาว ก่อนจะปล่อยทิ้งดิ่งลงเหวแบบไร้ร่มชูชีพ ในแบบที่ไม่มีใครคาดคิด

สัจธรรมหุ้นไทยไม่เหมือนหุ้นอเมริกาที่เน้นนวัตกรรมระดับโลก หุ้นบ้านเราส่วนใหญ่ที่กำไรเป็นกอบเป็นกำ มักจะผูกพันกับสัมปทาน โครงสร้างพื้นฐาน หรือดีลภาครัฐ (B2G) ทั้งนั้น ตัวเจ้าของเลยจำเป็นต้องมีบารมีและคอนเนกชั่นที่เหนียวแน่นมาก การดูว่าใครถือหุ้น หรือกลุ่มทุนไหนเข้ามารับไม้ต่อ (อย่างดีล GULF หรือ DITTO) มันเลยเป็นตัวบอกว่าธุรกิจนี้จะไปได้อีกยาวๆ หรือจะโดนสกัดขาพับกลางทาง แกะงบการเงินอย่างเดียวช่วยให้เราเห็นแค่อดีต แต่การอ่านทางเจ้าของและดูหน้าเจ้ามือ จะทำให้เรารู้ทันอนาคต และลุกหนีได้ทันเวลาก่อนระเบิดทำงาน