『壹』 鑲＄エ涓浣嶆槸浠涔堟剰鎬濆晩
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『貳』 加皇資本：這10大科技股可長期持有
最近一年以來，曾經在牛市當中風光無限的 科技 板塊表現頗為掙扎，即便Alphabet(GOOG.US,GOOGL.US)和Facebook(FB.US)這樣的超級巨頭也難如人意。
然而，如果拋開眼前的是是非非，真正著眼於長期，投資者就會看到一幅迥然不同的畫面。比如，將2025年視作當前投資的目標時間，這些大 科技 公司的股票，其吸引力就會實實在在的凸顯出來——尤其是在當前的價位之上。
那麼，哪些 科技 股票會值得投資者一直持有七年呢？加拿大皇家銀行資本(RBC Capital)恰恰就構築了這樣一個「想像2025」投資組合，選擇出了他們相信將成為長期贏家的 科技 股票。該公司在研究報告當中寫道：「我們相信，下面這些企業是處於最佳的位置，在直至2025年的七年當中將獲得超越平均水準的表現。」
Alphabet(GOOG.US,GOOGL.US)
誠然，強大如Alphabet也不能對市場的動盪免疫，但是這並不意味著它就不再是一隻值得你第一時間考慮買進的股票。
歸根結底，根據TipRanks的數據，這依然是絕大多數分析師都給出了「強力買進」評級的王牌股票，分析師們為其確定的平均目標價格是1346美元。
加皇資本寫道：「亞馬遜和Alphabet看上去在人工智慧領域的投資尤其巨大，同時他們還都有大數據處理能力和強大的計算力基礎設施，這就決定了他們將成為人工智慧和機器語言發展潮流的最大受益者。」
谷歌母公司還有一個額外的強勢所在，這就是他們的自動駕駛 汽車 子公司Waymo。Alphabet不久前披露，Waymo不久前剛剛達到了自動駕駛測試里程1000萬英里的里程碑。
加皇資本指出：「在自動駕駛 汽車 創新領域，Alphabet尤其居於領先地位，這當然要歸功於他們對Waymo自動駕駛技術的大力度投資。」
他們強調，Alphabet的利好之處就在於，自動駕駛正是人工智慧未來將大展拳腳的重要領域之一。
英偉達(NVDA.US)
英偉達正在不斷推動 科技 的邊界向前拓展，而他們的努力在未來的年頭里肯定會不斷收獲回報。
近幾個月以來，英偉達股票表現欠佳，但是長期而言，他們依然是具有足夠的資格要求在投資者最值得買進持有的股票清單上占據一席之地的。
比如，Jefferies分析師里帕西斯(Mark Lipacis)就表示，雖然在1月財季當中受挫，但是英偉達依然是人工智慧、 游戲 和自動駕駛技術等諸多長期主題當中的「領先玩家」，他建議投資者抓住機會買進。
「盡管沒有人能夠擔保英偉達一定能夠成為人工智慧賽跑當中的贏家，但是我們相信，該公司確實居於行業領先地位，而且主要拜Cuda軟體的價值所賜，還將持續獲得強大的推動。」加皇資本估計，現在有超過100萬工程師都在Cuda的幫助下工作，後者正是「整個生態系統之下的關鍵基礎」。
亞馬遜(AMZN.US)
對於亞馬遜出現在這個名單上，恐怕沒有投資者會感到吃驚。電子商務巨頭持續著眼未來，創新不止，而且為了獲取新技術和進入新市場，在並購戰線上也持續表現活躍。
不過，並非所有投資者都注意到了亞馬遜的一個有趣的優勢，這就是他們在機器人領域的領先地位。加皇資本寫道：「亞馬遜在機器人創新方面尤其居於領先地位，這當然與他們對Kiva物流機器人的持續投入有很大關系。」
他們現在已經在使用的Kiva機器人，數量已經達到了10萬量級，堪稱是一支機器人大軍了。不難想像，真的到了2025年，亞馬遜龐大的物流力量當中，機器人肯定還會占據更大的比重。
加皇資本指出，這當然就意味著亞馬遜的運營效率將得到大幅度提升。
值得一提的是，亞馬遜的評級情況可謂是笑傲華爾街。該股的平均分析師目標價格為2215美元。
Rapid7(RPD.US)
如果投資者是著眼於長期來購股，同時還希望當下的股價低廉，那麼Rapid7就是不二之選。該公司利用自己獨特的基於數據和分析的方法來提供網路安全服務。
在加皇資本看來，該股可謂是網路安全領域最具吸引力的候選之一，他們不久前對Komand的收購更是進一步強化了其魅力。2017年，該公司吃下Komand，來進一步強化其安全能力和自動化服務水平。
公司首席執行官托馬斯(Corey Thomas)評論道：「對於設計良好的安全服務和IT自動化解決方案的需求極為迫切，資源是稀缺的，環境又日益復雜，各種威脅與日俱增。」
「安全和IT解決方案必須沿著文本驅動的自動化方向不斷發展，讓網路安全和IT專業認識能夠將精力集中在更有戰略意義的方面。」
加皇分析師海德伯格(Matthew Hedberg)尤其看好該股：「他們的成功讓人持續領教了其平台方式的強大力量，在安全和IT解決方案融為一體的服務推動下，交叉銷售表現讓人印象深刻。」
Splunk(SPLK.US)
加皇資本寫道：「在軟體領域內，我們看好Splunk，這很可能是大數據領域的未來贏家。」
Splunk所做的，本質上就是將機器數據轉化為答案。他們生產的軟體通過網路式的互動界面來搜索、監控和分析機器產生出來的大數據。
這些答案當中的相當一部分是來自公司自己的機器學習系統。Splunk的Machine Learning Toolkit平台可以創造和測試各種適用於不同情況的靈活模型。
加皇資本表示：「Splunk創造的模型，關鍵價值之一就在於，用戶可以將其順暢適用於實時機器數據。」
必須指出的是，該股絕非加皇資本一家的寵兒。它的華爾街平均評級是「強力買進」，平均目標價格是155美元。
PayPal(PYPL.US)
在金融 科技 領域，最受分析師們青睞的股票之一就是整體評級「適度買進」的貝寶，該股的平均目標價格為1117美元。
首先，貝寶的規模引人注目。其次，該股享有一種 科技 股票當中堪稱獨特的雙向性，同時面向消費者和商家，這就意味著該公司可以完整控制整個用戶體驗。
加皇資本認為：「貝寶獨特的資產使得該公司可以充分利用經濟向著數字商務轉化的長期性全球趨勢。」
「現在，全世界還有大約20億人缺乏金融服務，我們相信，貝寶資產平台的持續成長將為這些人打開一扇大門。」
和他們觀點類似，Oppenheimer分析師格林(Glenn Greene)也指出了貝寶具備「獨一無二」的競爭地位。他甚至更加樂觀，認為該公司近期與一系列關鍵玩家達成的合作夥伴關系可以確保其在未來幾年持續實現15%以上的營收增長，以及20%以上的每股盈利增長。
蘋果(AAPL.US)
加皇資本相信，蘋果股價未來還有很長的上漲道路要走。
「我們相信，蘋果將成為人工智慧，以及虛擬現實/增強現實相關趨勢發展的重大受益者，這些對他們的服務業務都是重大的利好消息。」他們指出，最新的iPhone已經配備了識別能力，可以進行預測，以及通過經驗進行學習。
更為有趣的是，到2025年，這個世界就將迎來真正的「iPhone世代」——蘋果的智能手機問世到2025年，正好是18年。
這些人是在iOS系統設備環繞當中成長起來的一代，蘋果可以得到他們所使用的所有app的數據，掌握他們的每一次出行，每一次閱讀，每一次購物，以及他們的學歷， 健康 情況，以及家庭背景等等。
然後，人工智慧可以利用這些數據大做文章。「人工智慧將真正成為大家親密的個人助手。一個高度定製化的中立網路具有極為強大的力量，使得所有的服務都變得極為出色，同時成為各種新服務的高效向導。」
Synopsys(SNPS.US)
這是晶元板塊當中最值得買進的股票之一，幾乎註定是未來 科技 發展潮流當中的贏家。加皇資本指出，人工智慧的發展離不開人工智慧晶元，而Synopsys本質上正是AI晶元和其他多種晶元的「軍火商」。
「通過幫助其他玩家設計復雜的晶元，Synopsys在AI設計方面獲得了極為重要的位置。」加皇資本寫道，最美妙的地方在於，無論會有多少新玩家涌現出來，他們都離不開Synopsys。
「伴隨新的和現有的企業持續推進技術進步，Synopsys也將持續幫助這些公司設計各種晶元，不管是GPU、CPU、FPGA、Digital Chip、Analog晶元，或者其他什麼。」
現在，該股也受到華爾街的廣泛看好，平均評級「強力買進」，平均目標價格109美元。
美光(MU.US)
在次級晶元領域，美光是最值得考慮的候選之一。所有指向未來的發展趨勢都意味著將有大量的數據被創造出來，而美光的DRAM/NAND存儲產品組合正完美適合這一發展方向。
加皇資本指出：「人工智慧，以及虛擬/增強現實創造出的數據規模將難以想像，自動駕駛也會對記憶和存儲提出更高的要求，無論是NAND還是DRAM方面，需求都將極為旺盛，而這正是美光巨大的長期利好。」
那麼，怎樣的入場點才合適呢？對此，德銀分析師何(Sidney Ho)的回答是，該股當前的價格就堪稱低廉。他剛剛重申了自己做出的買進評級和給予的60美元目標價。
科技 板塊分析師們給予該股的平均評級是「適度買進」，目標價格54美元。
微軟(MSFT.US)
任何一份當下的 科技 股薦股清單，都沒有理由落下微軟。
加皇資本在解釋將該股納入自家的2025投資組合的理由時表示，微軟「在規模超級巨大的混合雲平台上擁有領先地位，在人工智慧、物聯網、 游戲 和其他服務方面也都取得了巨大進展」。
和谷歌母公司或者亞馬遜一樣，微軟也將從強大計算力、大數據集，以及旗下全球頂尖的數據科學家三點當中獲益匪淺。
加皇資本將微軟確定為公共雲領域頭號人工智慧公司，他們迅速成長的Azure雲平台也配得上這樣的榮譽。
「我們相信，在公共雲領域，微軟的能力是令人羨慕的，因為他們的客戶還可以同時使用微軟強大的人工智慧和機器學習能力，而這是亞馬遜的AWS和谷歌的GCP自身難以匹敵的。」
在追蹤微軟的21位分析師當中，有20位都給出了「強力買進」的評級。平均目標價格142美元，意味著還有17%的上漲空間。
『叄』 如何利用機器學習技術提高股票預測精度
機器學習技術可以通過分析歷史數據、評估市場變化和挖掘行業趨勢等方式提高股票預測精度。具體而言，可以採用以下方法：
1.數據收集和處理：確定需要分析的數據集，並確保其質量和可靠性。
2.特徵工程：通過對數據集進行特徵選擇和特徵提取，以提高模型的預測能力。
3.模型選擇和訓練：選擇合適的機器學習模型，並使用歷史數據集對其進行訓練。
4.模型優化和調整：通過交叉驗證和調整超參數等方法，優化機器學習模型。
5.應用預測模型：將訓練好的預測模型應用於實時的市場數據，進行股票價格預測。
總的來說，機器學習技術可以利用歷史數據和市場趨勢進行預測，提高股票預測的准確性和可靠性。但由於股票市場的波動性，預測結果也不是絕對准確的。