杰西·利弗莫尔最强大片，投机事业的祖师爷，但凡做交易的一定要看，一定要看。 真正的投机之王，精准预测多次市场崩盘，他在两次历史级行情中押中方向，把资产一路滚到1亿美元以上。 1929的1亿美元，是达到了当时美国GDP的约千分之一，在据说在当时可以买下两座以上的帝国大厦，或者买下整个北京内城的四合院。 只是他最终毁掉了这一切，违背规则，情绪化交易，重仓逆势，导致数次破产。 1940 年，他孤独地结束了一生。 想了解他的方法可以看看他的《股票作手回忆录》，想了解利弗莫尔一生的可以看看这个视频，油管大神Billionaire Bears的作品，可以说是看到过利弗莫尔最好的片子。

这是日一个极度厌恶亏损却赚到2100万美金的人物，日本的传奇交易员Bibirion，也是Cis书里说的受其影响很大的人物，他是一个能真正把情绪关进规则里的人。 他的厉害不在于他敢，而在于他稳。 从囊中羞涩的大学生起步在模拟盘里磨手感，到借父母钱买下第一笔真实仓位，到赚得2100万美金，这靠的不是多高的胜率。 而是每一步都谨小慎微，靠的是少数的几次暴涨把收益拉爆，他不信运气，只做概率。 他说：别急着下单，先把规则写清楚。 YouTube大神Billionaire Bears消失一年后的最新力作，已翻译，一定看完。

财报前瞻：Arista Networks (ANET) 2026年第一季度财报 历史业绩表现与当前市场预期一致性 Arista Networks明天即将发布的2026年第一季度财务报告。 Arista在过去连续多个季度中展现了极强的业绩韧性，其盈利能力和收入增长始终保持在分析师预期的上限。根据历史数据，公司在过去八个季度中每一次都实现了盈利超预期，这种极高的胜率在波动性巨大的科技板块中属于罕见现象。 对于2026年第一季度，市场一致预期已经形成了一个相对较高的基准。目前分析师对每股收益的平均预期约为0.81美元至0.82美元，较2025年同期的0.65美元有显著增长。在收入端，市场普遍预期为26.2亿美元，这与公司管理层此前给出的约26亿美元的业绩指引高度契合。 值得注意的是，在过去90天内，共有24位分析师上调了对ANET的年度盈利预测，而下调者为零。这种单向的业绩修正反映了投资界对于人工智能（AI）基础设施需求持续高涨的集体共识。这种“业绩修正向上”的势头通常是财报超预期的前导指标。 财报核心驱动因素：超大规模云服务商（Cloud Titans）的资本支出 Arista的业务模式高度依赖于“云巨头”的投资节奏，主要包括Meta、微软、谷歌和甲骨文。这些客户在2025年贡献了公司约48%的收入，因此其资本支出（Capex）的任何变动都会直接传导至Arista的业绩中。 微软与Meta的资本狂飙 微软近期公布的信号显示，其2026日历年的资本支出预计将达到1900亿美元，远超此前预测的1520亿美元。微软CFO Amy Hood明确指出，为了满足AI需求，必须在数据中心建设上进行更多投入，且由于GPU和存储容量的限制，这种投入在2026年之前都将维持高压状态。 Meta作为Arista的另一个核心客户，将其2026年资本支出指引从之前的1150亿-1350亿美元上调至1250亿-1450亿美元。Meta的AI广告引擎和Llama系列大模型的持续迭代，要求其底层网络具备更强的并发处理能力和更低的延迟。Meta在财报中提到，其AI支出不仅用于模型训练，更开始转向更大规模的推理（Inference）集群，这为Arista的800G交换机提供了庞大的增量市场。 谷歌Virgo架构的溢出效应 谷歌在2026年第一季度的表现同样亮眼，其云业务收入达到200亿美元，同比猛增63%。谷歌的“Virgo”AI数据中心架构被分析师视为Arista的重要利好因素。Virgo架构强调网络的可扩展性和开放标准，这与Arista一直推崇的以太网（Ethernet）优先策略不谋而合。随着谷歌云订单积压量（Backlog）翻倍至4620亿美元，Arista作为关键网络设备供应商，其订单能见度（Visibility）已经延伸到了2027年。 技术周期迭代：以太网对InfiniBand的替代效应 AI基础设施领域正经历一场从私有协议（如英伟达的InfiniBand）向开放标准以太网转型的结构性变革。这一趋势是Arista股价长期溢价的核心逻辑。 开放以太网联盟（UEC）与ESUN规范 Arista作为超级以太网联盟（UEC）的创始成员，正在推动针对AI优化的以太网规范落地。由于AI集群规模已从数千个GPU扩展到数百万个XPU（通用加速器），传统的InfiniBand在成本、互操作性和可维护性方面面临巨大挑战。Arista的EOS（可扩展操作系统）配合RoCE（聚合以太网上的远程直接内存访问）技术，已经能够在大规模训练负载中提供与InfiniBand相当甚至更优的性能。 公司管理层最近将2026年AI网络收入目标从27.5亿美元上调至32.5亿美元，涨幅高达18%。这种激进的目标上调反映了以太网在超大规模AI后端网络中的渗透速度远超预期。戴尔奥（Dell'Oro）的数据确认，以太网在2025年已经实现了对InfiniBand的反超，占据了AI后端网络市场的主要份额。 800G统治力与1.6T路线图 Arista的7800R4系列平台已成为当前AI数据中心的主力军。到2026年第一季度，Arista已向超过100家累计客户交付了800G产品，其在高端交换机市场的占有率维持在90%以上。 此外，Arista在OFC 2026展会上发布的XPO（超高密度可插拔光学器件）协议，为即将到来的1.6T时代奠定了基础。XPO技术通过液冷设计解决了1.6T模块的散热瓶颈，将交换机机架占用空间减少了75%。这种技术前瞻性不仅确保了公司未来的ASP（平均售价）提升，更进一步加深了与微软等液冷先行者的绑定。 尽管Arista在数据中心交换领域占据先机，但竞争对手的动作不容忽视。 思科的追赶与Silicon One架构 思科（Cisco）近期表现强劲，其在2026财年Q2录得了创纪录的153亿美元收入。思科的AI基础设施订单在单个季度内达到了21亿美元，公司预计2026财年全年的AI订单将突破50亿美元。思科的Silicon One架构提供了高达102.4 Tbps的吞吐量，正试图通过“安全AI工厂”理念抢夺企业级和主权云市场。然而，思科在超大规模客户中的积累仍不及Arista深厚，且其复杂的OS版本管理依然是不少云巨头的痛点。 博通的供应商与竞争者双重身份 博通（Broadcom）在2026年Q1的AI相关收入达到8.4亿美元，同比增长106%。博通的Tomahawk 6交换芯片是Arista等厂商的核心组件，但博通也在通过提供全栈定制ASIC（如谷歌的TPU和Meta的MTIA）来直接锁定客户的网络预算。博通CEO Hock Tan表示，到2027年其AI芯片收入将超过1000亿美元，这种量级的增长意味着博通正成为AI基础设施领域的新重力中心。 英伟达Spectrum-X的捆绑威胁 英伟达（Nvidia）虽然在InfiniBand领域面临挑战，但其迅速推出的Spectrum-X以太网平台正展现出极强的进攻性。通过将GPU与网络设备捆绑销售，英伟达成功锁定了包括Meta在内的多个核心客户的后续订单。Wolfe Research的分析师指出，Arista面临的最大战略风险在于英伟达利用其在计算领域的垄断地位进行垂直整合。 Arista的估值目前处于历史高位，这不仅是对其卓越业绩的认可，也预示着财报后的股价表现将面临极高门槛。 综合利多与利空因素总结 利多因素（Bulls） 强劲的二阶需求导向：英伟达GPU的每一次发货，最终都会转化为对Arista交换机的需求。 现金流充裕：截至2025年底，公司持有107亿美元现金，且没有任何债务压力。 软件定义的防御性：EOS系统的稳定性使其客户粘性极高，即使在硬件价格竞争激烈的环境下，也能维持超过60%的毛利率。 利空因素（Bears） 市场预期过高：如果EPS beat的幅度小于过去平均水平，市场可能解读为增长放缓。 供应链成本风险：内存和光通信组件价格的上涨可能在下半年挤压毛利。 主权AI转向自研：部分主权云客户开始尝试自研网络架构，可能减少对商用交换机的依赖。 综合各项指标，Arista Networks在AI基础设施竞赛中依然处于“蓝海”地位。尽管英伟达在计算领域处于主导，但在连接数百万计算节点的网络层，Arista的软件沉淀和以太网工程能力目前尚无同量级的对手。对于超大规模客户而言，网络的稳定性（Lossless Performance）比单一硬件的原始速度更为重要，而这正是Arista EOS的核心竞争力。 短期内，微软和Meta的资本支出指引已经为Arista Q1的财报超预期打下了坚实的基础。考虑到历史业绩的极高连贯性以及当前分析师普遍的上修态度，财报大幅超预期几乎是大概率事件。然而，考虑到当前市盈率已处于近两年的高点，且部分利好已在过去一个月31.7%的涨幅中得到体现，财报后的涨幅将主要取决于管理层对2026年下半年甚至2027年1.6T产品的交付信心。 免责声明：本人持有文章中提及资产，观点充满偏见，非投资建议，dyor

@beardomination @randnull @gttnnn @horsezhanbin 用《人力资源机》学习计算机科学，这个我可以发表比较靠谱的观点：这是很好的早期筛选手段，4-6年级小孩能自己把这个游戏通关，那就是算法竞赛圣体，甚至可以考虑all in

@beardomination @gttnnn @horsezhanbin @justone_he 用《席德梅尔的文明》学习世界历史，用《塞尔达传说》学习气象地理，用《坎巴拉太空计划》学习火箭工程，用《人力资源机》学习计算机科学，可乎？