段永平 $NVDA 操作总结：Buy Write策略解析

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段永平 $NVDA 操作总结：Buy Write策略解析

段永平的操作核心是他认为NVDA $92.49是便宜的（他怎么认为的并不重要），并用Buy Write策略把这个判断变成可执行的计划。他的目的未必是你想要的，但他的方法可以启发你：当你对某只股票有明确预期时，如何通过策略把想法落地。参考时，别纠结他怎么想的，重点是你想达到什么目的，然后找到适合自己的“把事情做对”的方式！

💵操作
- 买入100,000股NVDA正股，价格$116.76/股，总成本$11,676,000。  
- 卖出1000份2026年3月20日到期、行权价$120的看涨期权，权利金$24.27/股，总收入$2,427,000。  
- 实际成本价：$116.76 - $24.27 = $92.49/股。（以Mid计算，误差和手续费忽略不计）

💵策略
- Buy Write（买入并写期权），即Covered Call（备兑看涨期权）。  
- 通过卖出看涨期权降低持股成本，设定收益上限为$120/股。

💵 开仓目的
- 降低成本：以$92.49/股的实际成本持有NVDA（低于$120）。
- 锁定收益：最大收益锁定在$2,751,000（盈亏比23.56%），放弃股价超$120的额外上涨。
-温和看涨：预期NVDA一年内涨至$120左右，不追求过高涨幅。
- 平衡风险：利用权利金增加现金流，降低下跌风险。
Rocky
@Rocky_Bitcoin
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段永平 $NVDA 操作总结：Buy Write策略解析
段永平的操作核心是他认为NVDA $92.49是便宜的（他怎么认为的并不重要），并用Buy Write策略把这个判断变成可执行的计划。他的目的未必是你想要的，但他的方法可以启发你：当你对某只股票有明确预期时，如何通过策略把想法落地。参考时，别纠结他怎么想的，重点是你想达到什么目的，然后找到适合自己的“把事情做对”的方式！
操作- 买入100,000股NVDA正股，价格$116.76/股，总成本$11,676,000。  
- 卖出1000份2026年3月20日到期、行权价$120的看涨期权，权利金$24.27/股，总收入$2,427,000。  
- 实际成本价：$116.76 - $24.27 = $92.49/股。（以Mid计算，误差和手续费忽略不计）
策略- Buy Write（买入并写期权），即Covered Call（备兑看涨期权）。  
- 通过卖出看涨期权降低持股成本，设定收益上限为$120/股。

开仓目的
- 降低成本：以$92.49/股的实际成本持有NVDA（低于$120）。
- 锁定收益：最大收益锁定在$2,751,000（盈亏比23.56%），放弃股价超$120的额外上涨。
-温和看涨：预期NVDA一年内涨至$120左右，不追求过高涨幅。
- 平衡风险：利用权利金增加现金流，降低下跌风险。
























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经典教学：高手玩美股，的确跟普通投资者不同，看看段永平大佬的买入英伟达股票的策略：
股票上涨（> 120 美元）
• 股票升值，超过 $120 的部分被行权（因为买方会以 $120 购入股票）。• 投资者赚取 $120 - $116.76 = $3.24 每股的价差（总共 $3.24 × 100,000 = $324,000）。
• 加上期权费 $2,427,000，总收益为 $2,751,000。股票横盘（不超过 120 美元）
• 股票持有不变，赚取期权费 $2,427,000 作为被动收益。


股票下跌
• 股票价格下跌，投资者承受损失，但由于已经获得 $24.27 的期权费，相当于每股成本降低到 $92.52，一定程度上缓冲损失。
说明段永平大佬，目前的策略还是偏向保守，对英伟达股票有长期信心，但短期内存在不确定性，不预期有大涨，这套策略通过期权费有效降低了持仓成本。
但也有两个潜在风险：第一如果英伟达暴涨（例如涨到 150 美元），段总只能以 120 美元卖出，错失更大收益。另外如果英伟达股价暴跌，仍然会面临一定损失。



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[url=https://x.com/Rocky_Bitcoin/status/1902216178266993079/photo/1]
















引用






















Rocky





@Rocky_Bitcoin


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老黄的英伟达2025年GTC发布会，貌似没啥新鲜东西，股价也没动作，唯一觉得有点意思的，是这个机器人平台，但总觉得跟中国各家的人行机器人比较，有那么一点不合时宜，但还是挺萌的，功能性不得而知，要想像人行机器人提供家政服务，应该比较难。
其中有两个细节，一个是提到把3月20日定为量子日，老黄在1月份提到过量子芯片，并扬言要10-15年才能实现，其实老黄也是有点慌的。因为目前各家巨头，都有不同的路线，比如谷歌用博通的TPU定制方案，微软在大力投入量子芯片领域，未来在算力市场上，英伟达一家独大的局面，可能也是暂时的，老黄心里清楚，量子计算是未来，不然也不会搞什么量子日，说明英伟达也在悄悄布局中。
另外一个是设立了中国AI DAY，邀请了阿里，百度，字节，比亚迪等一众中国大厂来发布自己的AI技术和方案，说白了，英伟达不想失去中国开发者，没有中国的参与，英伟达的CUDA生态将会失去半壁江山。
过去几年中，GTC发布后，英伟达股价都会有所走高，这一次能否如愿以偿，不得而知，但这次发布会，的确没什么亮点！🧐

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内幕哥，如此大胆押注做空，可能对下周的宏观数据📊，持悲观态度，让我们了解一下，下周的重要事件：

1️⃣美国零售销售数据(星期一)  
科普大概逻辑：
零售销售数据反映了消费者支出水平，而消费支出约占美国GDP的70%，因此：
• 零售销售增长 → 经济扩张 → 企业收入增加 → 就业市场稳定→减少降息预期
• 零售销售下降 → 经济放缓 → 企业利润减少 → 可能导致裁员→增加降息预期

2️⃣英伟达 $NVDA GTC 2025，GTC会议是英伟达展示其尖端技术和增长前景的机会，也是投资者重要的信心之源(星期二)

3️⃣日本央行利率决议，前值为0.5%，预测值为0.5%(星期三)

4️⃣美联储利率决议+FOMC点阵图+鲍威尔讲话，前值为4.5%，预测值为4.5%(星期四的凌晨2点)

5️⃣首次申请失业救济人数(星期四)

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段永平开始对 #NVDA 下重手  买入100000股英伟达下图1是他的一个期权+现货结合操作策略下图2是Greeks值 看了这个期权操作 真实牛！
人弃我取  除了要在标的选择上面下功夫好的期权策略直接让抄底优质标的打了 8 折！






过去200年，股票为什么是增长最强的一项资产？
过去200年发生的工业革命、技术革命和全球化是驱动企业盈利增长的关键。
1、工业革命（19世纪）提升了生产效率和经济增长。
2、技术革命（20世纪至今）催生了新的行业和市场，如电力、互联网、人工智能等。
3、全球化 让企业获得更大的市场，从国内扩展到全球，提高了盈利能力。
全球经济（尤其是美国经济）持续增长，推动了企业收入和利润的不断提高，进而带动了股票的上涨。
过去200年，股票的年均回报率大约7%-10%（扣除通胀后约5%-7%），显著高于债券、黄金、房地产等资产。















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Lixon




@Lixon236

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之前想投美股的人，总是觉得价位高了，有泡沫了，有点犹豫和恐慌，迟迟不敢入手。

现在好了，给你了一次千载难逢的好机会让你买入，不仅价格更低，而且估值也没那么高“泡沫”了。

现在大家都恐慌了，实际上就是你该出手的最好机会了。

摆脱和避免贫穷的方法之一，就是不断的，持续的买入世界上最优质的资产，比如标普500和纳指100ETF。

时间终会把财富💰奖励给那些有勇气和耐心的人。

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NVIDIA GTC 2025 Memo
20250319

1. 三階段 AI：Generative AI、Agentic AI、Physical AI。如何實現每個階段，需要涉及三個基本事項：1. 解決數據問題 2. 解決訓練問題 3. 如何擴展模型。透過強化學習，能夠生成大量 Tokens，合成數據生成。
2. 前四大 CSP 廠 2024 年採購 130 萬顆 Hopper 晶片，2025 年採購 360 萬顆 Blackwell 晶片。全球數據中心資本支出增加，包括 CSP 和企業等，預計 2028 年數據中心建設支出將達一兆美元。
3. CUDA：超過 2600 萬開發者（遍及 200 多個國家）使用 CUDA。NVIDIA Blackwell 比第一代 CUDA GPU 快 5 萬倍。這樣的增長速度正在縮小模擬與即時數位孿生之間的差距。
4. 宣布與 思科（Cisco）、T-Mobile 和 Service ODC 合作，在美國共同構建完整的無線電網路技術棧，並將人工智慧（AI）導入邊緣運算。全球每年在無線電網路和通信數據中心的資本投入高達 1000 億美元，未來這些投資將轉向加速運算並融入 AI，徹底改變通信方式。
5. 與 GM（通用汽車）合作，共同打造未來自駕車隊。NVIDIA 正利用 Omniverse 和 Cosmos 加速自動駕駛系統（AVS）的 AI 開發。Cosmos 的預測與推理能力支持端到端可訓練 AI 框架，並採用新開發方法，如模型蒸餾、閉環訓練及合成數據生成。
資料中心部分
6. Blackwell 正在全面量產。
7. Dynamo 開源推理軟體，解決無法提供足夠 Tokens 的問題。目前合作夥伴之一為 Perplexity。模擬顯示，在 1 兆瓦數據中心，Hopper 的 8 顆 GPU 透過 InfiniBand 互連，每位用戶可產生約 100 tokens/s，數據中心可達 10 萬 tokens/s，若完全批量處理（super batched），則可達 250 萬 tokens/s，但客戶需等待更久。而 Dynamo + Blackwell 的效能較 Hopper 提升 40 倍。
8. NVIDIA Omniverse AI 工廠數位孿生（Digital Twin）藍圖，讓 AI 工廠可在建設前進行設計與優化。NVIDIA 工程師運用該藍圖規劃 1GW AI 工廠，整合 DGX 超級運算系統、Vertiv 和 Schneider Electric 的電力與冷卻系統，透過 NVIDIA Air 模擬網路架構，最大化總擁有成本（TCO） 和 能源效率（PUE）。
9. Blackwell Ultra 搭載 NVLink 72，提供 1.5 倍 FLOPS（浮點運算能力）、1.5 倍記憶體、更大快取（cache）、2 倍網路頻寬，將於 2024 下半年 推出。
10. Vera Rubin 擁有 144 NVLink 互連，全新 CPU 效能提升 2 倍，全新 GPU（CS-9 架構），全新網路技術 Smart NIC、NVLink 6，全新記憶體技術 HBM4，將於 2026 下半年 推出。
11. Rubin Ultra 每個封裝內含 4 顆 GPU，擁有 576 NVLink 互連，單機架（Rack）功耗達 600kW，包含 250 萬個零件，計算能力提升 14 倍，達到 15 exaflops（百萬兆次浮點運算），記憶體頻寬提升至 4.6 PB/s（4600 TB/s），使用 全新 NVLink 交換技術，支援 16 個站點，將於 2027 下半年 推出。
12. 算力提升：若以 Hopper 為 1 倍計算力，Blackwell 提升 68 倍，Rubin 達 900 倍。以 TCO（總擁有成本） 衡量，Hopper 為 1 倍，Blackwell 降至 0.13 倍，Rubin 降至 0.03 倍。
13. Rubin 之後的下一代產品將命名為 Feynman，2028 年登場。
14. 縱向擴展 使用銅線，橫向擴展 導入矽光技術。採用全球首款 1.6T 矽光子（SiPh）。
15. 矽光技術與 Co-packaged 技術結合，支援 Ethernet 為主的 Spectrum-X Integrated SiPh 於 2025 年下半年（2H25）推出，支援 InfiniBand 的 Quantum-X Integrated SiPh 於 2026 年下半年（2H26）推出。
機器人部分
16. 目標為通用機器人。在 Omniverse 中，開發者可根據不同領域、機器人與任務，匯總真實世界感測器或演示數據，並透過 Omniverse 調節 Cosmos，將原始照片擴增為大量真實多樣數據，以進行訓練與學習新技能。
17. NVIDIA Isaac Group N1 為 人形機器人的通用基礎模型，建立於 合成數據生成、學習與模擬 基礎之上，具備 雙重系統架構，能快速與緩慢思考，靈感來自 人類認知處理，並將 開源。
18. 宣布與 Google DeepMind、Disney Research 合作，開發 下一代開源 Newton 物理引擎，讓機器人學習如何更精確地處理複雜任務。