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‘贰’ 加皇资本：这10大科技股可长期持有
最近一年以来，曾经在牛市当中风光无限的 科技 板块表现颇为挣扎，即便Alphabet(GOOG.US,GOOGL.US)和Facebook(FB.US)这样的超级巨头也难如人意。
然而，如果抛开眼前的是是非非，真正着眼于长期，投资者就会看到一幅迥然不同的画面。比如，将2025年视作当前投资的目标时间，这些大 科技 公司的股票，其吸引力就会实实在在的凸显出来——尤其是在当前的价位之上。
那么，哪些 科技 股票会值得投资者一直持有七年呢？加拿大皇家银行资本(RBC Capital)恰恰就构筑了这样一个“想象2025”投资组合，选择出了他们相信将成为长期赢家的 科技 股票。该公司在研究报告当中写道：“我们相信，下面这些企业是处于最佳的位置，在直至2025年的七年当中将获得超越平均水准的表现。”
Alphabet(GOOG.US,GOOGL.US)
诚然，强大如Alphabet也不能对市场的动荡免疫，但是这并不意味着它就不再是一只值得你第一时间考虑买进的股票。
归根结底，根据TipRanks的数据，这依然是绝大多数分析师都给出了“强力买进”评级的王牌股票，分析师们为其确定的平均目标价格是1346美元。
加皇资本写道：“亚马逊和Alphabet看上去在人工智能领域的投资尤其巨大，同时他们还都有大数据处理能力和强大的计算力基础设施，这就决定了他们将成为人工智能和机器语言发展潮流的最大受益者。”
谷歌母公司还有一个额外的强势所在，这就是他们的自动驾驶 汽车 子公司Waymo。Alphabet不久前披露，Waymo不久前刚刚达到了自动驾驶测试里程1000万英里的里程碑。
加皇资本指出：“在自动驾驶 汽车 创新领域，Alphabet尤其居于领先地位，这当然要归功于他们对Waymo自动驾驶技术的大力度投资。”
他们强调，Alphabet的利好之处就在于，自动驾驶正是人工智能未来将大展拳脚的重要领域之一。
英伟达(NVDA.US)
英伟达正在不断推动 科技 的边界向前拓展，而他们的努力在未来的年头里肯定会不断收获回报。
近几个月以来，英伟达股票表现欠佳，但是长期而言，他们依然是具有足够的资格要求在投资者最值得买进持有的股票清单上占据一席之地的。
比如，Jefferies分析师里帕西斯(Mark Lipacis)就表示，虽然在1月财季当中受挫，但是英伟达依然是人工智能、 游戏 和自动驾驶技术等诸多长期主题当中的“领先玩家”，他建议投资者抓住机会买进。
“尽管没有人能够担保英伟达一定能够成为人工智能赛跑当中的赢家，但是我们相信，该公司确实居于行业领先地位，而且主要拜Cuda软件的价值所赐，还将持续获得强大的推动。”加皇资本估计，现在有超过100万工程师都在Cuda的帮助下工作，后者正是“整个生态系统之下的关键基础”。
亚马逊(AMZN.US)
对于亚马逊出现在这个名单上，恐怕没有投资者会感到吃惊。电子商务巨头持续着眼未来，创新不止，而且为了获取新技术和进入新市场，在并购战线上也持续表现活跃。
不过，并非所有投资者都注意到了亚马逊的一个有趣的优势，这就是他们在机器人领域的领先地位。加皇资本写道：“亚马逊在机器人创新方面尤其居于领先地位，这当然与他们对Kiva物流机器人的持续投入有很大关系。”
他们现在已经在使用的Kiva机器人，数量已经达到了10万量级，堪称是一支机器人大军了。不难想象，真的到了2025年，亚马逊庞大的物流力量当中，机器人肯定还会占据更大的比重。
加皇资本指出，这当然就意味着亚马逊的运营效率将得到大幅度提升。
值得一提的是，亚马逊的评级情况可谓是笑傲华尔街。该股的平均分析师目标价格为2215美元。
Rapid7(RPD.US)
如果投资者是着眼于长期来购股，同时还希望当下的股价低廉，那么Rapid7就是不二之选。该公司利用自己独特的基于数据和分析的方法来提供网络安全服务。
在加皇资本看来，该股可谓是网络安全领域最具吸引力的候选之一，他们不久前对Komand的收购更是进一步强化了其魅力。2017年，该公司吃下Komand，来进一步强化其安全能力和自动化服务水平。
公司首席执行官托马斯(Corey Thomas)评论道：“对于设计良好的安全服务和IT自动化解决方案的需求极为迫切，资源是稀缺的，环境又日益复杂，各种威胁与日俱增。”
“安全和IT解决方案必须沿着文本驱动的自动化方向不断发展，让网络安全和IT专业认识能够将精力集中在更有战略意义的方面。”
加皇分析师海德伯格(Matthew Hedberg)尤其看好该股：“他们的成功让人持续领教了其平台方式的强大力量，在安全和IT解决方案融为一体的服务推动下，交叉销售表现让人印象深刻。”
Splunk(SPLK.US)
加皇资本写道：“在软件领域内，我们看好Splunk，这很可能是大数据领域的未来赢家。”
Splunk所做的，本质上就是将机器数据转化为答案。他们生产的软件通过网络式的互动界面来搜索、监控和分析机器产生出来的大数据。
这些答案当中的相当一部分是来自公司自己的机器学习系统。Splunk的Machine Learning Toolkit平台可以创造和测试各种适用于不同情况的灵活模型。
加皇资本表示：“Splunk创造的模型，关键价值之一就在于，用户可以将其顺畅适用于实时机器数据。”
必须指出的是，该股绝非加皇资本一家的宠儿。它的华尔街平均评级是“强力买进”，平均目标价格是155美元。
PayPal(PYPL.US)
在金融 科技 领域，最受分析师们青睐的股票之一就是整体评级“适度买进”的贝宝，该股的平均目标价格为1117美元。
首先，贝宝的规模引人注目。其次，该股享有一种 科技 股票当中堪称独特的双向性，同时面向消费者和商家，这就意味着该公司可以完整控制整个用户体验。
加皇资本认为：“贝宝独特的资产使得该公司可以充分利用经济向着数字商务转化的长期性全球趋势。”
“现在，全世界还有大约20亿人缺乏金融服务，我们相信，贝宝资产平台的持续成长将为这些人打开一扇大门。”
和他们观点类似，Oppenheimer分析师格林(Glenn Greene)也指出了贝宝具备“独一无二”的竞争地位。他甚至更加乐观，认为该公司近期与一系列关键玩家达成的合作伙伴关系可以确保其在未来几年持续实现15%以上的营收增长，以及20%以上的每股盈利增长。
苹果(AAPL.US)
加皇资本相信，苹果股价未来还有很长的上涨道路要走。
“我们相信，苹果将成为人工智能，以及虚拟现实/增强现实相关趋势发展的重大受益者，这些对他们的服务业务都是重大的利好消息。”他们指出，最新的iPhone已经配备了识别能力，可以进行预测，以及通过经验进行学习。
更为有趣的是，到2025年，这个世界就将迎来真正的“iPhone世代”——苹果的智能手机问世到2025年，正好是18年。
这些人是在iOS系统设备环绕当中成长起来的一代，苹果可以得到他们所使用的所有app的数据，掌握他们的每一次出行，每一次阅读，每一次购物，以及他们的学历， 健康 情况，以及家庭背景等等。
然后，人工智能可以利用这些数据大做文章。“人工智能将真正成为大家亲密的个人助手。一个高度定制化的中立网络具有极为强大的力量，使得所有的服务都变得极为出色，同时成为各种新服务的高效向导。”
Synopsys(SNPS.US)
这是芯片板块当中最值得买进的股票之一，几乎注定是未来 科技 发展潮流当中的赢家。加皇资本指出，人工智能的发展离不开人工智能芯片，而Synopsys本质上正是AI芯片和其他多种芯片的“军火商”。
“通过帮助其他玩家设计复杂的芯片，Synopsys在AI设计方面获得了极为重要的位置。”加皇资本写道，最美妙的地方在于，无论会有多少新玩家涌现出来，他们都离不开Synopsys。
“伴随新的和现有的企业持续推进技术进步，Synopsys也将持续帮助这些公司设计各种芯片，不管是GPU、CPU、FPGA、Digital Chip、Analog芯片，或者其他什么。”
现在，该股也受到华尔街的广泛看好，平均评级“强力买进”，平均目标价格109美元。
美光(MU.US)
在次级芯片领域，美光是最值得考虑的候选之一。所有指向未来的发展趋势都意味着将有大量的数据被创造出来，而美光的DRAM/NAND存储产品组合正完美适合这一发展方向。
加皇资本指出：“人工智能，以及虚拟/增强现实创造出的数据规模将难以想象，自动驾驶也会对记忆和存储提出更高的要求，无论是NAND还是DRAM方面，需求都将极为旺盛，而这正是美光巨大的长期利好。”
那么，怎样的入场点才合适呢？对此，德银分析师何(Sidney Ho)的回答是，该股当前的价格就堪称低廉。他刚刚重申了自己做出的买进评级和给予的60美元目标价。
科技 板块分析师们给予该股的平均评级是“适度买进”，目标价格54美元。
微软(MSFT.US)
任何一份当下的 科技 股荐股清单，都没有理由落下微软。
加皇资本在解释将该股纳入自家的2025投资组合的理由时表示，微软“在规模超级巨大的混合云平台上拥有领先地位，在人工智能、物联网、 游戏 和其他服务方面也都取得了巨大进展”。
和谷歌母公司或者亚马逊一样，微软也将从强大计算力、大数据集，以及旗下全球顶尖的数据科学家三点当中获益匪浅。
加皇资本将微软确定为公共云领域头号人工智能公司，他们迅速成长的Azure云平台也配得上这样的荣誉。
“我们相信，在公共云领域，微软的能力是令人羡慕的，因为他们的客户还可以同时使用微软强大的人工智能和机器学习能力，而这是亚马逊的AWS和谷歌的GCP自身难以匹敌的。”
在追踪微软的21位分析师当中，有20位都给出了“强力买进”的评级。平均目标价格142美元，意味着还有17%的上涨空间。
‘叁’ 如何利用机器学习技术提高股票预测精度
机器学习技术可以通过分析历史数据、评估市场变化和挖掘行业趋势等方式提高股票预测精度。具体而言，可以采用以下方法：
1.数据收集和处理：确定需要分析的数据集，并确保其质量和可靠性。
2.特征工程：通过对数据集进行特征选择和特征提取，以提高模型的预测能力。
3.模型选择和训练：选择合适的机器学习模型，并使用历史数据集对其进行训练。
4.模型优化和调整：通过交叉验证和调整超参数等方法，优化机器学习模型。
5.应用预测模型：将训练好的预测模型应用于实时的市场数据，进行股票价格预测。
总的来说，机器学习技术可以利用历史数据和市场趋势进行预测，提高股票预测的准确性和可靠性。但由于股票市场的波动性，预测结果也不是绝对准确的。