Cathie Wood買入了350,700股Coreweave股票,繼續押注人工智能基礎設施和加密貨幣。
這家獲得英偉達支持的雲基礎設施業務剛剛下調了銷售預期,導致其股價急劇下滑,並在過程中驚動了整個市場。作爲參考,該股僅在過去一個月內就暴跌了超過42%。
雖然大多數投資者選擇退出,Cathie Wood做了Cathie Wood一貫做的事情,她購入了350,734股,花費了近2,400萬美元。然而,目前持股比例仍然非常小,不到1%,他們可能會繼續逐步增加持倉。
重要的是,這並不是她在人工智能領域的唯一一次大膽投資。
她悄然重新買入了 $英偉達 (NVDA.US)$,這是自8月以來首次增持這家芯片巨頭的股票。她購入了93,374股(價值1,700萬美元)。雖然這不是一個巨大的倉位,但顯然是重新進入了定義AI交易的這家公司。
Wood對加密貨幣的高信念立場是看漲的。
Wood不止步於 CoreWeave。她還擴大了在加密貨幣和生物技術領域的押注。
ARK 增持了49,900股 $Bullish (BLSH.US)$,這是一家擁有CoinDesk的知名公開加密貨幣交易所。此外,它也是2025年最引人注目的IPO之一,募資規模達11億美元,估值達到54億美元。
Wood還購入了31,890股 $Bitmine Immersion Technologies (BMNR.US)$,3529股 $Circle (CRCL.US)$ 以及1800股 $Robinhood (HOOD.US)$ .
此外,ARK買入了67,078股 $CRISPR Therapeutics (CRSP.US)$ ,這價值330萬美元的舉動表明她長期堅信基因編輯是醫學領域的下一個篇章。Wood還增持了 $Tempus AI (TEM.US)$ CoreWeave,一家人工智能驅動的精準醫療公司,和 $Recursion Pharmaceuticals (RXRX.US)$ 一家人工智能製藥平台。
賣出:大幅拋售了Gitlab和Precision Sciences
$Gitlab (GTLB.US)$,全球第二大開源代碼託管平台,今年表現不佳,累計跌幅超過26%。Cathie Wood拋售了67萬股。
此外,Cathie Wood利用高價時機出售了Precision Sciences,在連續兩天內拋售了超過115萬股。此前有報道稱,雅培將以每股105美元的價格收購Precision Sciences,總股權價值約爲210億美元。該股在公告發布後的三天內上漲了近45%。
來源:ARK,The Street
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Watermelon Bull : ndiva唯一的缺點是估值較高,但其基本面完美,未來前景光明。高估值是合理的,也很容易規避,只要在其下跌時買入即可。![undefined [undefined]](https://static.moomoo.com/nnq/emoji/static/image/default/default-black.png?imageMogr2/thumbnail/36x36)
NVDAvsTSLA : 每次看到這個女人買東西,我都處於極度恐懼的狀態。 $CoreWeave (CRWV.US)$$Circle (CRCL.US)$$Bullish (BLSH.US)$
Sendo_7 NVDAvsTSLA : 你知道
TACO Trump Tariffs : LOL,這是個玩笑嗎?她就賣了一股Pinterest?
10baggerbamm Watermelon Bull : 如果從其前瞻性預測來看,英偉達的估值相對於市盈率如何?它的交易價格是25倍的盈利,這幾乎沒有比標普的歷史平均水平高多少,也僅略高於道瓊斯的歷史平均水平。然而,它擁有更高的收入增長率、更高的利潤率以及顯著更高的盈利水平,比99%的標普或道瓊斯股票都要高。因此,我的問題是,因爲他們的增長速度相對於其他公司並沒有放緩,只是相對於大數法則有所放緩,但如果是這樣的話,沃爾瑪當前40倍的市盈率應該減半,好市多也是如此,你還可以繼續列舉,蘋果也是如此,8%的營收增長,這些公司都沒有因爲大數法則而實現營收增長。那麼,爲什麼你們認爲英偉達估值過高並且從估值角度來看存在風險呢?
Watermelon Bull 10baggerbamm : 也許市場正在消化未來收益的下降...
10baggerbamm : 她買入暴跌的股票,這就是她的做法。她在股價一路下跌時購入,等待均值回歸。
151417455 TACO Trump Tariffs : 手抖按錯了![憨笑 [憨笑]](https://static.moomoo.com/nnq/emoji/static/image/default/default-black.png?imageMogr2/thumbnail/36x36)
新手上路中 NVDAvsTSLA :