暴力超变★无限刀


                    事实上■■■比特币诞生早期创始者也想将比特币注册为“比特金”■■■但由于已被抢注进而成为了比特币。

                    3.3·但正如黄金投资一样■■■比特币的最大问题是它作为基础资产不会产生任何现金流■■■这也是价值投资者们最恐惧的噩梦。

                    所以比特币们注定是一场基于区块链IP❤总量不断稀缺❤法币不断贬值下的共识型投资(TOUJI)■■■即持有者愈来愈多■■■认知范围越来越广。

                    3.4·比特币网络在区块链技术中非常落后■■■它的网络速度非常窄慢。

                    但高达千亿美元市值的体量内核■■■来自于它作为世界头号代币的品牌■■■支撑它价值的■■■是芝加哥期货市场的上线❤是财经媒体们的头条❤是主流论坛中的争论■■■是各国央行乃至IMF的关注。

                    当我们越讨论它■■■甚至越诋毁它■■■它反而因为知名度问题而获得价格上的再度提升。

                    3.5·比特币正在衍生出金融领域的避险功能■■■去年底朝鲜半岛局势升级时■■■韩国成为了比特币交易规模最大的国家;但和黄金❤美元等超级资产相比仍然微弱。

                    3.6·比特币不是价值投资■■■黄金白银也不是。

                    但在笔者看来■■■投机和投资都是市场中的中性词■■■投资本身是一种市场化行为■■■是具有非道德属性的■■■本身也不见得比投机更加高明和崇高。

                    但投机的问题是■■■风险会成倍递增■■■其交易操作难度也必然走高■■■所以不建议没有投机经验者参与。

                    有更多关于区块链的问题■■■你可以《点击这里向作者提问》22018国企改革■■■有哪些行业或公司值得关注?饶守春■■■财经版记者无论是从过往的经验■■■还是往后的趋势来看■■■国企改革都将是个长期概念■■■并随着中央政策的不变而始终延续下去。

                    但国企改革是个大概念■■■不是简单的为改革而改革。

                    就资本市场而言■■■国企改革将细分为以下四个领域:(1)“供给侧改革”和“三去一降一补”:自2015年“供给侧”这个词为市场所熟知■■■这项改革已经推进两年余■■■所取得的成效也是举世瞩目的。

                    从目前的形势看■■■供给侧改革以及“三去一降一补”政策还是持续推进下去■■■且重点领域仍然是一些传统行业■■■比如煤炭❤钢铁等■■■但推动的力度会随着时间的流逝而稍弱。

                    (2)央企间的兼并重组:按照最高层的表态■■■央企的数量是要减至100家以下的■■■目前这一目的已经接近完成■■■但这并不意味着这一项改革会就此而停止。

                    单纯就这一项改革的意义而言■■■通过将业务趋同❤业务互补的央企通过重组■■■能够很好地避免无效竞争■■■同时也起到去产能的目的。

                    当然更值得探讨的一个意义■■■是为了“中国制造”的“走出去”战略■■■这也是“中国神车”等案例出现的原因。

                    (3)“混改”:2017年■■■被认为是国企推进“混改”取得实质性效果的一个年份■■■所以在今年下半年■■■“混改”概念股是很值得关注的一个题材。

                    尤其是不久前中国联通“混改”方案的披露■■■这对于市场来说可以说是一剂强针剂。

                    不过■■■也需要注意的是■■■中国联通在“混改”方案披露后■■■只有两个涨停■■■随后就出现下跌■■■这也是不得不值得注意的问题。

                    这意味着■■■市场对“混改”概念股的预期是不足的■■■甚至于因为一直在消费这一概念■■■使得市场对此理解趋弱。

                    (4)地方国改:在央企改革已经过去两年多时■■■地方国企改革的概念兴起是可以预见的。

                    在这一领域■■■需要抓住的概念是国改活跃的地区■■■最具有代表性的是上海❤浙江❤广东这三个地区。

                    为什么是这三个地区呢?一个是经济发达■■■再就是有改革的动力。

                    地方国改怎么改革■■■这是下一步需要关注的话题。

                    这一块■■■可以通过不同的案例来摸出规律。

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