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资本配置与资本定价
资本配置 Efficient frontier CAL CML 资本定价 CAPM SML SML与CML的区别 CAPM与对冲基金 估价 假设 对冲基金中的作用 概述 例子 资本配置 Efficient CAL CAL（Capital Allocation Line），资本分配线。 在考虑无风险资产的情况下，可以通过组合无风险与有风险资产得到多条CAL。 ? CML CML（Capital Market Line），资本市场线。 CML是特殊的CAL，其连接的有风险资产是上图中的R点，也就是过无风险资产做Efficient frontier的切线。 资本定价 CAPM CAPM是衡量证券中系统风险与期望回报关系的一种模型，其用途主要是证券定价，公式如下： [图片] 其含义是，投资者通过两种方式获益： [图片] ：衡量投资类似国债的低风险证券获得的收益率 SML与CML的区别 用途不一样：SML涉及资本定价，CML涉及资本投资。 横坐标不同：SML的横坐标是β\beta，表征的是该股票与市场的相关性，衡量系统风险。
4.6K50发布于 2018-01-03 - 来自专栏yeedomliu
《为什么精英可以快速积累财富》第4章 把自己当作赚钱的“资本”——人力资本
第4章 把自己当作赚钱的“资本”——人力资本 自己想做的事，具有 多少市场价值，而且未来的市场价值能否升值，也需要我们认真思考的问题。 我们要依据“擅长”、“喜欢”、“有升值空间”三个要素来选择自己该做的事情 ---- 了解自己当前赚钱能力的方法 人力资本主要包括以下几项无形资产 知识、技能（包括金融知识、技能） 人脉 健康 信用 提升自己的人力资本 这样，目标永远只能仪在头脑中 提高工资，最扎实有效的方法就是提高自己的能力，也就是提高自己的人力资本。能力提高之后，工资的增加不是一时的，而是长期的。为了提高 能力，上学深造是一个不错的选择。 从短期看，利润表会出现损失，但只要预计未来的收益能填补这一损失，就请不要吝啬金钱和时间，大胆地去投资自己的人力资本。 通过学习、构筑人脉可以提高自己的人力资本，从而提高赚钱能力，但如果把自己的时间都用来工作的话，就没有时间来充实自己、交朋友。
70910发布于 2020-05-18 - 来自专栏人称T客
资本｜从华山资本看硅谷公司为何看中华裔资本？
但如果你来到华山资本位于硅谷著名的「风投一条街」沙丘路的办公室前，会发现这个一层楼的大院子掩映在几棵环抱树下，在它的左右两边，分别是美国红杉资本和光速创投的办公室。 在硅谷，华山资本已颇有名气。 而华山资本主管合伙人杨镭告诉记者，90% 的投资项目华山资本都是领投。 2010 年在硅谷创办华山资本至今，管理资金规模超过 4 亿美元，投资公司将近 30 个。 在全球知名的大型金融机构支持下，华山资本基金管理规模超过了 4 亿美元。 用中国市场搞定第一笔硅谷投资 虽然初进硅谷时，有着深厚中国背景的华山资本有一定的先发优势，但最终是否能站稳脚跟根本上还得看华山资本团队的综合实力。 全球国家主权基金的背书加上华山资本团队的本地人脉与经验很快地使华山资本在硅谷崭露头角。 华山资本在硅谷的第一个投资项目是 Unity。2011 年，Unity 开始 B 轮融资。
1.3K60发布于 2018-03-23 - 来自专栏腾讯技术工程官方号的专栏
军备竞赛：DDoS攻击防护体系构建
通过对某年的DDoS攻击防护数据进行分析可以看到，业务遭受到的超过4G的攻击就有200多次，而当时大部分机房的防护能力为4G（一个重点机房部署一台商业设备），也就是说有200多次攻击超过了机房防护能力而让整个机房带宽拥塞 后记 DDoS攻击和防护的本质是攻防双方资源的对抗，一方要不断囤积大量资源具备超大流量输出，一方要不断建设能够抗住超大流量的带宽，对抗的成本和激烈程度甚至可以用军备竞赛来形容（每年我们的服务器运营成本就是数千万
8K30发布于 2019-09-30 - 来自专栏XINDOO的专栏
持续学习——程序猿的军备竞赛
国内在以宇宙条为代表的公司不懈的努力下，刷leetcode的军备竞赛已经逐渐开始了。 互联网行业，随着大家学习的热情越来越高，线上培训也越来越多。 但是你也别忘记了，别人也在学，所以这就是一场知识的军备竞赛，谁停下来谁死、谁慢谁死、谁低效谁死。
61910发布于 2021-01-22 - 来自专栏大数据文摘
硅谷新军备竞赛：人工智能
硅谷最新的军备竞赛是建造最好的人造大脑。 有报道指出，今年1月份，谷歌出资4亿美元收购了英国一家名为“深度思考（DeepMind）”的人工智能公司，知情人士称，谷歌正在大规模招揽人工智能领域的精英，收购“深度思考”是这一计划的一部分。
59080发布于 2018-05-22 - 来自专栏量子位
AI芯片，为何现在成为新军备竞赛？
雷刚 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 一场新的军备竞赛已经打响，不在地面，不在空中，它将是虚拟网络世界新一代基石，也是AI时代连接虚拟和现实的核心。 没错，AI芯片，正在引发一场无形但声势浩大的军备竞赛。 而且美国and中国，仍然是这场竞赛里的国家主角。 到底都有哪些“种马”？AI芯片又为何在当前风生水起？这样的竞合会把世界带往何方？ ? 此时此地此“芯” Bill Coughran，现红杉资本合伙人，之前一直在参与Google基础设施布局，他说：机器学习和人工智能重新讨论了如何构建计算机的问题。 Graphcore 这家英国公司由两位芯片行业的老将，CEO Nigel Toon和CTO Simon Knowles共同创立，他们俩还创立过蜂窝调制解调器制造商Icera——这家公司在2011年被英伟达以4亿 深鉴科技 清华系AI项目，去年10月完成了由蚂蚁金服与三星风投领投，招商局创投与华创资本跟投的共融资约4000万美金的A+融资。 今年随老股东赛灵思，进入ADAS领域，已获车厂订单。
74320发布于 2018-07-19 - 来自专栏点滴科技资讯
资本寒冬来临！？2016年4季度及全年美国和全球创业投资报告
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3K90发布于 2018-04-28 - 来自专栏孟永辉
嘲笑资本退潮后的共享单车，或在嘲笑资本大潮下我们
共享单车的错误或许正是过于看重资本，过于在乎市场，最终忽略了用户以及上下游产业的感受。毕竟，资本不能一直呵护共享单车这朵小花的成长，想要成长参天大树，共享单车必须找到唯资本之外的更多的盈利方式。 然而，如果仅仅只是以资本为主要导向的发展模式的溃败就否认共享单车本身的话，显然有些太过武断，因为共享单车本身还是给我们的生活带来了很多便利的，如果它能够找到一条适合自己的发展道路，不再仅仅只是唯资本至上的话 资本退潮后，共享单车到底要向何处去？ 有关资本退潮之后，共享单车到底要向何处去的问题或许我们早在共享单车诞生的时候就应该思考了，因为共享单车不能一直依靠资本的推动发展，想要获得更大的发展，共享单车需要找到一条资本之外的发展道路。 随着资本的退潮，共享单车市场的格局基本确定，那种单纯地以资本为主要驱动方式的逻辑同样正在经历一场变革。
63320发布于 2018-12-19 度量采集军备竞赛中搭救的采样方法
这再加上每GB硬盘的成本下降（如下图所示）和数据收集技术的成熟，似乎在度量收集方面产生了“军备竞赛”。 [zqft3ne0zd.png] [4e2y30jieg.png] 来源 下面的摘录反映了上述度量收集的军备竞赛： “......将其扩展到大约两百万个不同的时间序列。” [wjfjv9ei4d.png] 来源 除了收集的大量度量之外，还需要关注度量收集的速度。对应于后者的频度例如从两天粒度跨越到每日粒度。以精细的粒度来进行度量收集已经开始流行。 [xvrlj79x4m.jpeg] 粒度：10分钟。 对于更低的采样率，时间序列会是怎样的呢？下面的图对应于30分钟的采样率。
1.4K60发布于 2018-06-04- 来自专栏人工智能快报
人工智能革命引发新型芯片军备竞赛
系统开发副总裁布拉德·麦克雷迪（Brad McCredie）表示，大家一窝蜂加入进来的更大原因在于回报十分丰厚，“整个转折点就在于大家预期会有大量新资金注入IT行业，而且这些新资金全都与人工智能有关，这导致大量风险资本涌入人工智能领域
58610发布于 2018-07-26 7250亿美元的AI军备竞赛：四大科技巨头疯狂砸钱，到底在赌什么？
黑洞二：自研芯片——不想被 NVIDIA 卡脖子 四家公司都在投入自研芯片： Google 的 TPU v6（Trillium）：推理性能比上一代提升 4 倍，已经部署在 Google Cloud 和 NVIDIA H100 市场价约 3 万美元/张，H200 更贵，最新的 B200 在 4-5 万美元。大规模采购虽然有折扣，但万卡集群的 GPU 成本动辄 数十亿美元。 更关键的是供货。 ASML 是这场 AI 军备竞赛中最稳赚不赔的玩家——无论谁赢，ASML 都在卖铲子。就像加州淘金热时期，真正赚到钱的是卖牛仔裤的李维斯。 基础设施的军备竞赛，最终是为应用服务的。谁能在廉价算力之上构建出杀手级应用，谁才是最终赢家。 这场 7250 亿美元的军备竞赛，本质上是在为未来十年的 AI 应用铺路。路铺好了，关键是看谁先跑起来。 — 完 —
45610编辑于 2026-05-26- 来自专栏IT派
AI军备竞赛2.0：中美无冕之王争霸赛
全球AI军备竞赛领导者的关键因素 基于我们上面讨论的内容，我们将世界划分为三部分：西方，中国和世界其他地区。显然，这种细分是非常主观的，但我们认为它以一种非常实用的方式构建了围绕AI政策的对话。 结论 虽然今天很多人认为人工智能是一场新的军备竞赛，各国都在激烈竞争（而特朗普总统宣布的基调并没有帮助），我们相信人工智能的合作能够为所有人带来更好的成果。
82620发布于 2019-06-10 GPT-4训练花了1亿美元，DeepSeek只花了560万——AI模型的参数军备竞赛结束了
2023年3月，GPT-4发布，API定价每百万Token输出$1.10。性能？几乎打平。价格？差了55倍。训练成本？GPT-4花了超过1亿美元，DeepSeek-V3花了560万美元。差了18倍。 今天这篇文章，把大模型从"参数军备竞赛"到"成本效益竞赛"的范式转移讲透。 $60.00 更贵了 2023.11 GPT-4 Turbo $30.00 -50% 2024.05 GPT-4o $15.00 -75% 2024.07 GPT-4o-mini $0.60 -97% 技术 效果 原理 量化（Quantization） 内存减少2-4x FP16→INT4，精度损失极小 蒸馏（Distillation） 小模型替代80-90%大模型请求 大模型教小模型 投机解码（Speculative "军备竞赛"结束了，"效率竞赛"开始了。 DeepSeek用200人的团队、560万美元的训练成本，证明了算法创新可以打败暴力堆算力。
21210编辑于 2026-06-25- 来自专栏数字芯片实验室
英伟达和AI算力芯片的军备竞赛
4G？5G？ 英伟达是完完全全有营收和利润支撑的公司，但是也有估价修正的风险，因为公司越大，维持增长速度就越困难。一旦增长率下降，可能会出现大幅抛售。 人工智能的商业可行性尚不确定。 如果人工智能类比4G，那真的是iphone时刻，人工智能将是未来应用程序基于的平台。 还是希望人工智能真的是下一个Android、下一个iOS或下一个Windows，因为发展能够解决很多现实的问题。
42700编辑于 2024-03-11 - 来自专栏大数据文摘
电池军备竞赛！电动汽车时代提前到来
它计划明年开始在美国销售电动运动型多用途车ID.4。(ID是 "智能设计 "的缩写)。 但这有一个陡峭的学习曲线。 "从亨利-福特开始，我们就一直在大规模生产内燃机汽车。
51100发布于 2020-11-24 红皇后效应：AI世界的生存法则
军备竞赛：生命 vs 生命：零和游戏 当引入竞争对手后，环境从静态变为动态。兔子演化出白色皮毛后，拥有更敏锐嗅觉或夜视能力的狐狸存活率更高。 红皇后诅咒：OpenAI需投入数百亿美金研发GPT-4o、GPT-5等，仅能维持微弱优势，停止进步即相对后退。 中国依托国家资本和举国体制，能向关键领域注入不计短期回报的战略资本。欧洲、日本因风投规模小、保守且缺乏强动员能力而落后。 人才 AI竞争归根结底是顶尖天才的竞争。 美国凭借风险资本与顶尖人才领跑基础研究，中国依托国家资本与应用市场抢占落地先机。 4、垄断性生态或赢者通吃的封闭系统 典型案例：早期的操作系统（如微软 Windows）。
11810编辑于 2026-07-02- 来自专栏云深知网络 可编程P4君
军备竞赛的当口，他娘的意大利炮呢！
面对Gartner预测的 数据中心网络模型巨变 面对黄教主口中百亿大市场 分析师靠的住，智能网卡能上树 在各个军团 军备竞赛的当口 他娘的意大利炮呢 期待国产自用型车载榴弹炮！
47580编辑于 2023-02-15 - 来自专栏用户6167002的专栏
资本看上了面食生意
可以看出，在资本的支持下，品牌化和规模化是现在面食品牌们的主要发力方向，而拿到融资后，各个品牌的开店步伐也明显加快。 也因此，面食赛道近年来备受资本青睐，赛道内的品牌们也铆足了劲扩张规模，以期成为行业领头羊，吃下更多的市场份额。 可以看出，资本的支持给这些面食品牌的快速壮大注入了不小的动力，但并不是所有品牌都适合大规模扩张。 盲目扩张不可取 品牌扩张需要结合管理能力和自身定位制定计划，在资本的支持下盲目扩张，只会放大自己的问题。 比如，完全自营、定位高端的和府捞面，并不适合激进的扩张策略，而更应该加强内部的精细化管理。 而和府捞面在资本的催动下，大肆扩张规模只能给自己埋下诸多隐患。今年7月和府捞面店内就被顾客发现一只老鼠的尸体，随后店员直接将其从出餐口丢回去，引起食客不适，也给和府捞面招致外界强烈的质疑声。
60530发布于 2021-08-05 - 来自专栏毛利学Python
资本资产定价模型 CAPM
maoli.blog.csdn.net/article/details/90415391 什么是CAPM 来源：https://baike.baidu.com/item/%E8%B5%84%E6%9C%AC%E8%B5%84%E4% BA%A7%E5%AE%9A%E4%BB%B7%E6%A8%A1%E5%9E%8B/10867338? 基于这样的假设，资本资产定价模型研究的重点在于探求风险资产收益与风险的数量关系，即为了补偿某一特定程度的风险，投资者应该获得多少的报酬率。 如何计算 资本市场达到均衡时，风险的边际价格是不变的，任何改变市场组合的投资所带来的边际效果是相同的，即增加一个单位的风险所得到的补偿是相同的。 按照β的定义，代入均衡的资本市场条件下，得到资本资产定价模型 E(ri)=rf+βim(E(rm)-rf) E(ri) 是资产i 的预期回报率 rf 是无风险利率 βim 是[[Beta系数]]，即资产
3.1K00发布于 2020-03-16
腾讯云开发者
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