В фокусе: пять ведущих акций AI на Nasdaq

marsbitОпубликовано 2026-06-17Обновлено 2026-06-17

Введение

**Анализ пяти ведущих акций NASDAQ в сфере ИИ: стратегическое разграничение вместо единого подхода** В центре внимания — пять компаний: Micron (MU), MaxLinear (MXL), AMD, Lumentum (LITE) и Vicor (VICR). Все они получают выгоду от роста капитальных затрат на ИИ-инфраструктуру, но представляют собой разные узлы в цепочке создания стоимости: полупроводники для вычислений и памяти (MU, AMD), оптические коммуникации (LITE), силовые модули (VICR) и компоненты сетей (MXL). Их финансовые профили, волатильность и пути оценки рисков существенно различаются. Автор подчеркивает, что текущая фаза развития ИИ требует не слепой веры в концепцию, а ответа на три вопроса: реальность капитальных затрат, способность прибыли оправдать оценку и устойчивость портфеля к высокой волатильности. Исторические данные показывают, что, несмотря на значительный рост, эти акции переживали существенные коррекции (до 32%), что требует жесткой дисциплины управления капиталом. Инвестиционная стратегия, предложенная в материале, основана на разделении акций на три уровня: 1. **Основные активы (MU, AMD):** более предсказуемые компании с проверенной бизнес-моделью. Подходят для постепенного накопления на коррекциях. 2. **Спутниковые активы с высокой волатильностью (LITE, VICR):** акции с высоким потенциалом роста, но и высокими рисками. Требуют строгого лимита позиции и стоп-лоссов. 3. **Активы для наблюдения (MXL):** компании с перспективным продуктом, но нуждающиеся в дальнейшем подтверждении финансовых ре...

Мой вывод однозначен: эти пять акций — это не одна и та же «AI-сделка», а пять различных звеньев в цепочке AI-инфраструктуры; если рынок продолжит коррекцию из-за опасений по поводу инфляции, процентных ставок или пузырей, я включу их в иерархический список для наблюдения, а не стану рассматривать «покупку на просадках» как сигнал к полному инвестированию в погоне за ростом. В этом отчете обсуждаются MU (Micron), MXL (MaxLinear), AMD (Advanced Micro Devices), LITE (Lumentum) и VICR (Vicor). Все они выигрывают от капитальных затрат в AI-центрах обработки данных, но источники риска, устойчивость результатов и способы переваривания оценок у них разные. [1] [2] [3]

Я считаю, что на нынешнем этапе AI-рынка действительно важны не «остались ли еще истории про AI», а три вопроса: во-первых, смогут ли капитальные затраты трансформироваться в реальные заказы; во-вторых, смогут ли корпоративные прибыли оправдать оценку; в-третьих, сможет ли инвестиционный портфель выдержать высокую волатильность. По оценкам McKinsey, для удовлетворения потребностей в вычислительной мощности к 2030 году глобальные центры обработки данных могут потребовать около 6,7 трлн долларов капитальных затрат, из которых около 5,2 трлн долларов придется на центры обработки данных, связанные с AI-нагрузкой; это говорит о том, что AI-инфраструктура — это длинный инвестиционный цикл, но Fidelity также напоминает, что рост прибыли, оценка, устойчивость капитальных затрат и цикл процентных ставок определят, превратится ли AI-сделка из долгосрочной темы в краткосрочный пузырь. [1] [2]

Вывод в одном предложении: AI-инфраструктура по-прежнему является направлением, которое я готов изучать на просадках, но точка входа должна подчиняться дисциплине распределения активов; на этапе, когда одновременно сосуществуют высокая доходность, глубокие просадки и высокая волатильность, сначала нужно создать уровни, а затем действовать.

1. Сначала общая картина: история AI-инфраструктуры — это не история об одной акции GPU

Самая распространенная ошибка рынка — упрощенно приравнивать AI-тенденцию к «покупке акций лидера в производстве GPU». На мой взгляд, реальная структура AI-инфраструктуры — это цепочка капитальных затрат: на переднем крае требуются чипы для вычислений, в середине — высокоскоростная память, сетевое подключение и оптическая связь, на заднем плане — питание, охлаждение, центры обработки данных и программное обеспечение для планирования. Рассматривая лишь один сегмент, легко ошибиться в выборе времени, когда оценка предельно высока; разобрав цепочку на части, можно понять, является ли каждая коррекция сбросом оценки, сбросом из-за заказов или просто обычной перезагрузкой высокобетативных активов.

Расчеты McKinsey по капитальным затратам на центры обработки данных дают важный контекст для этой структуры. Они не означают, что все компании получат выгоду одновременно или что все AI-акции должны расти, но показывают, что если спрос на вычислительные мощности продолжит расти, инвестиционные возможности будут распространяться по цепочке «вычисления — память — соединение — оптика — питание». [1] Обсуждение Morningstar структуры AI-акций также напоминает мне, что выбор AI-акций нельзя основывать только на популярности концепции, нужно одновременно учитывать позицию в отрасли, экономический ров, оценку и неопределенность. [3]

Мое суждение таково: возможности AI-инфраструктуры — это не «линия», а «сеть». Когда рынок корректируется, наиболее ценным для изучения является не то, какой актив упал больше всего, а то, в каком звене фундаментальные показатели не были опровергнуты, но оценка была сбита общим снижением аппетита к риску.

Данные публичных цен за последний год показывают, что все пять этих объектов AI-инфраструктуры значительно опередили Nasdaq 100 и полупроводниковый ETF SMH. LITE, MU, MXL, VICR и AMD показали высокий рост, причем LITE и MU выделяются больше всего; но те же данные также показывают, что максимальные просадки пяти акций за последний год в основном находятся в диапазоне от -28% до -32%, что значительно выше максимальной просадки Nasdaq 100 примерно на -12,1%. [9]

Эти данные дают мне четкое понимание: сильный тренд не означает низкого риска, высокая волатильность не означает, что можно покупать в любой момент. Если актив вырос в несколько раз за год, но в процессе мог просесть на треть, то логика покупки не может быть просто «долгосрочный оптимизм в отношении AI», она также должна четко описывать «как пережить волатильность». Другими словами, покупка на просадках — это не эмоциональный лозунг, а система управления капиталом.

Я буду использовать эту таблицу в качестве отправной точки для управления позициями. Для активов с более сильной фундаментальной обоснованностью, таких как MU и AMD, я готов наблюдать за ними партиями на просадках; для высоковолатильных звеньев, таких как MXL, LITE, VICR, я сначала установлю верхний предел для позиции, а затем учту ценовой уровень. Причина проста: сама волатильность является издержками, а «покупка на просадках», игнорирующая издержки, легко может превратиться в пассивное удерживание убыточной позиции.

2. Различия между пятью акциями: не «покупать того, кто больше вырос», а «у кого цепочка доказательств полнее»

Я не согласен с грубым сравнением этих пяти компаний в одной корзине. Суть MU — это цикл памяти и спрос на AI HBM, суть AMD — это платформа для вычислений в центрах обработки данных, суть LITE — облачные и AI-оптические коммуникации, суть VICR — поставка источников питания высокой мощности для серверов, а MXL больше ориентирована на плоскость управления AI-центра обработки данных и высокоскоростные соединения. Все они выигрывают от AI, но финансовая устойчивость, структура клиентов и пути переваривания оценок у них разные.

Согласно публичным материалам компаний, Micron в пресс-релизе за 4-й квартал 2025 финансового года сообщил о квартальной выручке в 11,315 млрд долларов и годовой выручке за 2025 финансовый год в 37,378 млрд долларов, связав сильные показатели со спросом на AI-центры обработки данных; AMD в пресс-релизе за 3-й квартал 2025 года сообщила о квартальной выручке в 9,246 млрд долларов, что на 36% больше, чем годом ранее, при этом выручка от центра обработки данных составила 4,3 млрд долларов, увеличившись на 22%; Lumentum в пресс-релизе за 3-й квартал 2026 финансового года сообщила о выручке в 808,4 млн долларов, что на 90,1% больше, чем годом ранее, и подчеркнула важность фотонных технологий для AI, облачных вычислений и связи следующего поколения; MaxLinear в публичном пресс-релизе представила свои решения Coronado и Laguna USB UART для соединений плоскости управления AI-центра обработки данных; Vicor, в свою очередь, в публичных материалах подчеркивает спрос на 48-вольтовые модульные системы питания со стороны роста вычислительной мощности для AI, HPC и центров обработки данных. [4] [5] [6] [7] [8]

Моя сортировка — это не просто «сортировка по росту». Если смотреть только на рост за последний год, LITE и MU выглядят ярче всего; если смотреть на полноту цепочки фундаментальных доказательств, MU и AMD легче отслеживать институциональным средствам на постоянной основе; если смотреть на высоковолатильные спутниковые позиции, MXL, LITE, VICR предлагают более крутую кривую доходности, но одновременно требуют более строгого стоп-лосса и верхнего предела позиции.

3. Позиция риск/доходность: верхний правый угол — не рай, а экзамен на дисциплину

Многим инвесторам нравится видеть графики высокой доходности, но не нравятся графики просадок. Мое мнение прямо противоположное: для высокобетативных AI-активов доходность — это лишь результат, а максимальная просадка — это условия, которые необходимо принять до входа. На рис. 3 доходность за последний год и максимальная просадка показаны на одном графике, и видно, что все пять акций находятся в зоне высокой доходности, но просадки по оси Y также глубоки. Это говорит о том, что

они не являются акциями роста с низкой волатильностью, а представляют собой высоковолатильные активы, которые необходимо переваривать с помощью дисциплины позиционирования. [9]

Я буду использовать три уровня для работы с такими акциями. Первый уровень — «основные для отслеживания», то есть активы с более полной фундаментальной доказательной базой и более полным охватом со стороны институционалов, например, MU и AMD. Второй уровень — «высоковолатильные спутники», то есть активы с ясной отраслевой логикой, но очень высокой волатильностью, например, LITE и VICR. Третий уровень — «наблюдаемые волатильные», то есть активы, направление продуктов которых имеет потенциал, но для финансовой реализации仍需 подтверждения в течение большего числа кварталов, например, MXL.

Следовательно, мое определение «покупки на просадках» — это не покупка при любом падении, а поглощение волатильности партиями по заранее установленным правилам позиционирования, когда цена корректируется, фундаментальные показатели не ухудшаются, а цепочка капитальных затрат продолжает реализовываться. Особенно для высоковолатильных активов, таких как MXL, LITE, VICR, размер позиции важнее цены покупки.

4. Оценка цепочки поставок: пять акций — не одна сделка, а пять звеньев

Чтобы не смешивать все AI-акции в одну концепцию, я оцениваю пять акций по пяти параметрам: непосредственная связь с вычислительной мощностью, чувствительность к AI-капитальным затратам, циклические колебания, давление на реализацию оценки и ценность для диверсификации портфеля. Эта оценка не является прогнозом доходности или инвестиционным рейтингом, а помогает мне определить: если я создаю корзину для наблюдения за AI-инфраструктурой, какую роль на самом деле играет каждая акция.

Этот график дал мне понимание, что MU и AMD больше похожи на основные подтверждающие активы основной линии AI-инфраструктуры; LITE и VICR больше похожи на высоковолатильные звенья в цепочке, которые легко раздуваются капиталом; MXL же больше склоняется к наблюдаемому активу типа «переоценка может произойти после внедрения продукта». Все пять акций имеют ценность для исследования, но логика покупки не может быть полностью одинаковой.

Мой подход к распределению таков: если нужна только основная экспозиция на AI, в первую очередь стоит изучить MU и AMD с более полной доказательной базой; если готовы нести более высокую волатильность, можно рассматривать LITE, VICR в качестве спутников для наблюдения; если распределять средства в MXL, необходимо признать ее свойства акции малой капитализации и неопределенность в реализации выручки, позиция должна быть более сдержанной, чем по другим акциям.

5. Операционная структура: настоящая точка входа возникает, когда одновременно происходят три вещи — «просадка, подтверждение, партии»

Я не стану рассматривать любую просадку как точку входа только потому, что тема AI сильна. Просадка, на которой действительно стоит действовать, должна одновременно удовлетворять как минимум трем условиям: во-первых, цена уже высвободила краткосрочные эмоции; во-вторых, фундаментальные показатели компаний не ухудшились одновременно; в-третьих, в портфеле еще есть наличные средства и бюджет на риск. Если отсутствует любое из этих условий, покупка на просадках превратится в эмоциональную торговлю.

Здесь стоит упомянуть структуру Fidelity о рисках AI-пузыря. Она напоминает нам, что хотя тема AI, возможно, останется многолетним циклом, инвесторы должны отслеживать рост прибыли, качество прибыли, оценку, устойчивость капитальных затрат и цикл процентных ставок. [2] Я полностью согласен с этим подходом. AI — это не то, во что нельзя инвестировать, но нельзя делать это в момент наивысшей оценки, самого жаркого настроения и максимальной загрузки позиций, прикрываясь «долгосрочностью», чтобы скрыть краткосрочные риски.

Одним словом, я включу эти пять акций в пул наблюдения за AI-инфраструктурой, но не стану рассматривать их всех как список покупок с одинаковым весом. Для меня правильный порядок — сначала определить роль, затем определить размер позиции и только потом определить цену.

6. Заключение: на просадках можно покупать, но сначала спросите себя, сможете ли вы пережить волатильность

Итоговый вывод возвращается к заголовку: покупка на просадках пяти ведущих AI-акций Nasdaq — это можно изучать, но нельзя лениться. Если капитальные затраты на AI-центры обработки данных продолжат расширяться, сегменты памяти, вычислений, оптической связи, питания и соединений, в которых находятся MU, AMD, LITE, VICR и MXL, имеют основу для дальнейшего получения выгоды; но если процентные ставки снова пойдут вверх, облачные капитальные затраты замедлятся, реализация AI-заказов окажется ниже ожиданий или оценка уже заложила рост на несколько кварталов вперед, эти высокобетативные активы также быстро скорректируются.

Моя стратегия ясна: основные позиции в первую очередь отдаются активам с более сильной фундаментальной доказательной базой, спутниковые позиции — высоковолатильным, но с высоким потенциалом роста звеньям, наблюдаемые позиции — возможностям малой и средней капитализации, которые все еще требуют подтверждения. Покупка должна осуществляться партиями, позиция должна быть ограниченной, риски должны быть записаны на бумаге заранее. Зрелое инвестирование в AI — это не возбуждение при виде коррекции, а знание, какую часть коррекции можно покупать, сколько покупать и что делать в случае ошибки.

Итог в одном предложении: долгосрочная логика AI-инфраструктуры все еще сохраняется, но покупка на просадках — это не сигнал к атаке, а таблица дисциплины; сначала разбейте пять акций на пять звеньев, затем используйте размер позиции и время, чтобы переварить волатильность.

Предупреждение о рисках

Данный отчет предназначен только для исследовательского обсуждения и не является каким-либо обещанием доходности или рекомендацией по покупке/продаже отдельных акций. Компании, связанные с AI-инфраструктурой, обычно обладают свойствами высокой волатильности, высокой чувствительности к оценке и сильной цикличности, инвесторам необходимо самостоятельно оценивать с учетом своей толерантности к риску. В дальнейшем необходимо отслеживать пять основных категорий рисков: во-первых, если капитальные затраты облачных провайдеров окажутся ниже ожиданий, заказы в цепочке поставок AI-оборудования могут быть переоценены; во-вторых, если процентные ставки снова пойдут вверх, акции роста с высокой оценкой столкнутся с давлением со стороны ставки дисконтирования; в-третьих, в таких сегментах, как память, оптическая связь, питание и соединения, существуют риски цикла запасов и концентрации клиентов; в-четвертых, высоковолатильные активы малой и средней капитализации могут столкнуться с усилением колебаний ликвидности и оценки; в-пятых, если тема AI столкнется с недостаточной реализацией прибыли, рынок может перейти от «оценки долгосрочного потенциала» к «оценке текущего денежного потока».

Данный отчет составлен приглашенным аналитиком. Мнения, выраженные в отчете, отражают личную позицию автора и не обязательно совпадают с точкой зрения платформы BIT. Материал предназначен только для информационных целей и не является инвестиционной рекомендацией.

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QКакова основная идея автора о пяти акциях, связанных с инфраструктурой ИИ (MU, MXL, AMD, LITE, VICR)?

AАвтор подчеркивает, что эти пять акций не представляют собой единую "сделку по ИИ", а являются пятью разными узлами в цепочке создания стоимости инфраструктуры ИИ. Каждая из них имеет разные источники риска, потенциал роста прибыли и способы оценки. Их следует рассматривать по отдельности и вкладывать в них с разной долей в портфеле и разной стратегией входа, а не покупать их все вместе как единый пакет.

QКакие три ключевых вопроса, по мнению автора, становятся наиболее важными на текущем этапе развития темы ИИ?

AАвтор считает, что на текущем этапе действительно важны три вопроса: 1) Могут ли капитальные затраты превратиться в реальные заказы; 2) Может ли прибыль компаний оправдать их высокую оценку; 3) Может ли инвестиционный портфель инвестора выдержать высокую волатильность, связанную с этими активами.

QКак автор предлагает управлять позициями в этих высоковолатильных акциях, связанных с ИИ?

AАвтор предлагает трехуровневый подход к управлению позициями: 1) **«Основные для отслеживания»** (например, MU и AMD) — акции с более прочной фундаментальной основой. 2) **«Спутниковые с высокой волатильностью»** (например, LITE и VICR) — акции с четкой отраслевой логикой, но высоким риском. 3) **«Наблюдаемые с волатильностью»** (например, MXL) — акции с потенциалом, но требующие дополнительного подтверждения. Для каждой категории устанавливаются разные лимиты на размер позиции, и покупки осуществляются поэтапно при соблюдении строгой дисциплины.

QКакие пять основных рисков, связанных с инвестициями в инфраструктуру ИИ, выделяет автор в конце отчета?

AАвтор выделяет пять основных рисков: 1) Более низкие, чем ожидалось, капитальные затраты со стороны облачных провайдеров, что может привести к переоценке заказов. 2) Рост процентных ставок, создающий давление на дорогие акции роста. 3) Риски, связанные с циклом запасов и концентрацией клиентов в отдельных сегментах (память, оптика, питание). 4) Усиление волатильности ликвидности и оценки малых и средних компаний. 5) Смена рыночной парадигмы с оценки «долгосрочного потенциала» на оценку «текущих денежных потоков», если прибыльность ИИ окажется ниже ожиданий.

QЧто, по мнению автора, является обязательным условием для «покупки на падении» (buy the dip) в контексте этих акций?

AПо мнению автора, настоящая возможность для «покупки на падении» возникает только при одновременном выполнении трех условий: 1) Цена уже отразила негативные краткосрочные настроения (произошел достаточный откат). 2) Фундаментальные показатели компаний не ухудшились одновременно с падением цены. 3) В портфеле инвестора есть свободные денежные средства и предусмотрен риск-бюджет для такой операции. Отсутствие любого из этих условий превращает покупку в эмоциональную сделку.

Похожее

Почему AI-агенты для покупок не так широко распространены?

**Почему AI-агенты для покупок не получили широкого распространения?** Идея о том, что AI-агент с кошельком может полностью заменить человека в совершении покупок, кажется простой, но содержит логические изъяны. Она смешивает два ключевых аспекта шопинга: **информационный поиск** (сбор, фильтрация, сравнение) и **ценностную оценку** (субъективное суждение о качестве, уместности, доверии к продавцу). Машинный поиск данных успешно автоматизируется. Однако ценностная оценка, особенно **определение потребностей** (что важно для меня и почему), остается прерогативой человека. Исследования показывают, что предпочтения нестабильны и формируются в процессе выбора, поэтому взаимодействие с AI должно быть итеративным, а не разовым. Критическое разграничение — является ли сам процесс выбора **рутиной или удовольствием**. * **Стандартные товары** (бумага, батарейки): выбор не имеет ценности, идеальны для полной автоматизации. * **Товары для удовольствия** (вино, книги, одежда): сам выбор — часть наслаждения. Здесь AI должен выступать как помощник, сужая опции для финального решения человека. Схема **«дать AI кошелек»** решает лишь самую простую проблему — проведение платежа, и только в сценарии, где AI обладает полной автономией. Отраслевые решения (Stripe, Mastercard, Google, Visa) уже разделяют **авторизацию** и **хранение средств**, предоставляя AI ограниченные, одноразовые платежные токены, а не полный контроль над кошельком. Истинные сценарии для автономных AI-кошельков лежат не в розничной торговле, а в **B2B-закупках** и **межмашинных расчетах (M2M)**, где процессы стандартизированы, а решения лишены субъективизма. Таким образом, главными препятствиями для повсеместного внедрения AI2C-покупок являются не технологии платежей, а: 1. **Недостаток достоверных данных** (фальшивые отзывы, поддельные товары), без которых любая автоматизация опасна. 2. **Принципиальная невозможность автоматизировать определение человеческих потребностей и ценностей**. Итог: будущее AI в шопинге — не в полном замещении, а в усилении. AI должен взять на себя утомительный поиск и анализ, оставляя человеку ключевые права: **определять критерии выбора** и **получать удовольствие от самого акта выбора**. Платформам следует сосредоточиться на улучшении именно этого опыта.

Foresight News1 ч. назад

Почему AI-агенты для покупок не так широко распространены?

Foresight News1 ч. назад

После девяти месяцев шортинга полный переход в лонг: известный трейдер открывает позицию по биткоину около 64 000 долларов, расхождения между быками и медведями на крипторынке усиливаются

Популярный трейдер Doctor Profit закрыл все короткие позиции по биткойну после девяти месяцев успешного шортинга и начал покупать на уровне около $64 000, заявив, что фундаментальные изменения — такие как возможное принятие закона CLARITY и институциональный спрос — могут привести к досрочному достижению дна рыночного цикла. Тем временем, аналитик on-chain gumsays отмечает, что бычье расхождение на недельном графике биткойна длится уже 147 дней, что близко к 161 дню перед минимумом 2022 года. Однако исследователь циклов Джейк Пахор указывает, что три ключевых условия для рыночного дна, наблюдавшихся с 2014 года, пока не выполнены: с момента пика октября 2025 года прошло лишь 9 месяцев (вместо типичных 12), индекс страха CSH ни разу не опускался ниже 20, а цена не пробивала реализованную цену (~$53 000). Рынок разделён: одни считают, что институциональный спрос через ETF и регулирование изменили правила игры, другие ждут классических сигналов капитуляции. Стратегия Пахора отражает этот раскол — он продолжает периодические покупки, но сохраняет крупный капитал для более низких цен, если историческая модель повторится.

marsbit1 ч. назад

После девяти месяцев шортинга полный переход в лонг: известный трейдер открывает позицию по биткоину около 64 000 долларов, расхождения между быками и медведями на крипторынке усиливаются

marsbit1 ч. назад

Опытный трейдер рассказывает: Как торговать на ошибочных ожиданиях рынка?

Опытный трейдер делится историей успешной сделки, построенной на торговле против ошибочных рыночных ожиданий. В основе его метода — анализ не самих данных (например, слабого CPI), а того, как рынок *ожидает*, что эти данные повлияют на цены, и проверка, остаётся ли этот механизм влияния (функция реакции) в силе. На примере сделки с Nasdaq (NQ) он показывает: после слабых данных CPI рынок ожидал общего снижения ставок и роста акций, особенно технологических. Однако долгосрочные реальные ставки (10-30 лет) достигли многолетних максимумов, отказавшись подтверждать этот сценарий. Это означало, что «дешёвых» долгосрочных денег для роста дорогих tech-акций не будет. Рост NQ на фоне слабого CPI стал ошибочным定价ованием. Трейдер выявил несоответствие: рынок предполагал цепочку «слабый CPI → смягчение политики → падение долгосрочных ставок → рост оценки NQ», но ключевое звено (падение долгосрочных ставок) не сработало. Это создало возможность для short-позиций по NQ, наиболее уязвимому к дорогим долгосрочным деньгам индексу. В статье изложена структура для поиска подобных возможностей: 1. Определить текущую рыночную причинно-следственную цепочку. 2. Найти в ней ключевую переменную с «правом вето». 3. Проверить, отказывается ли эта переменная подтверждать цепочку. 4. Дождаться, пока цена по инерции продолжит двигаться по старому сценарию. 5. Выбрать наиболее чистый актив для выражения этой ошибки. 6. Заранее определить условия для выхода (опровержение гипотезы или реализация логики). Главный вывод: альфа часто возникает не из-за информпреимущества, а из-за разницы в функциях реакции. Когда макрорежим меняется, рынок может по привычке реагировать на данные по-старому, создавая ошибку в цене. Ключевой вопрос: «На какую причинно-следственную цепочку опирается первая рыночная реакция, и остаётся ли она справедливой сегодня?».

marsbit1 ч. назад

Опытный трейдер рассказывает: Как торговать на ошибочных ожиданиях рынка?

marsbit1 ч. назад

Тезис: Взаимосвязь хеджирования между казначейскими облигациями США и фондовым рынком перестала работать, BTC как рискованный актив испытывает двойное давление

За последние 20 лет хеджирующая связь между падением госдолга США и ростом фондового рынка (и наоборот) полностью нарушилась. Теперь оба актива падают синхронно, что устраняет последний «амортизатор» в инвестиционных портфелях. Биткоин, находящийся на самом дальнем конце кривой рискованных активов, испытывает двойное давление. Механизм, при котором облигации служили страховкой во время падения акций, перестал работать примерно в 2020 году. Корреляция между индексом S&P 500 и доходностью 10-летних казначейских облигаций достигла -0.69, самого низкого уровня с 1996 года, что свидетельствует о беспрецедентной синхронности их колебаний за 30 лет. Ключевая причина — изменение доминирующего фактора на рынках. Когда ведущую роль играет рост экономики, акции и облигации движутся в противоположных направлениях. Однако с 2022 года доминирующим фактором стала инфляция, которая вредит обоим классам активов одновременно. Важна не столько абсолютная величина инфляции, сколько её волатильность. Инвесторы теперь стремятся к безопасности без риска дюрации (чувствительности к изменению процентных ставок), предпочитая наличные доллары и краткосрочные казначейские обязательства. Спрос на длинный конец кривой доходностей падает на фоне растущего госдолга США и сокращения иностранного спроса, например, со стороны японских инвесторов. В результате доходность 30-летних облигаций впервые с 2007 года превысила 5%. Для биткоина это создаёт сложную ситуацию. Он демонстрирует высокую чувствительность к макроусловиям, таким как рост реальной доходности, усиление доллара и ужесточение финансовых условий. Падение рынка облигаций одномоментно лишает его ключевых опор. Более высокая безрисковая доходность повышает альтернативную стоимость владения активом, не приносящим выплат, а снижение аппетита к риску на фондовом рынке сокращает приток капитала. Таким образом, условия, которые в долгосрочной перспективе укрепляют логику биткоина как актива с фиксированным предложением, в краткосрочной перспективе оказывают на него давление. Пока волатильность инфляции не снизится, а доминирующим риском снова не станет замедление роста, старая хеджирующая модель не восстановится. До тех пор биткоин будет торговаться на рынке, где самый глубокий класс активов в мире больше не поглощает шоки, удаляя страховочную поддержку из-под всех рискованных активов, и в первую очередь — из-под тех, что не выплачивают доход в процессе ожидания.

marsbit1 ч. назад

Тезис: Взаимосвязь хеджирования между казначейскими облигациями США и фондовым рынком перестала работать, BTC как рискованный актив испытывает двойное давление

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

2025 год — год институциональных инвесторов, в будущем он будет доминировать в приложениях реального времени.

1.9k просмотров всегоОпубликовано 2025.12.16Обновлено 2025.12.16

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на AI (AI) представлены ниже.

活动图片