Richierit

Loading...

[Whale Receipts @WhaleReceipts]

One of the BIGGEST insider buys of the year just hit.

$420 million on a single stock.

Here is the stock:

[TheValueist @TheValueist]

https://t.co/UcfMMj6XnX

[queady @queady]

https://t.co/D6LhfbcFkp

[H @hmmmmmm1458]

난 게임을 즐겨하지 않는데 이런건 진짜 유익함

만원으로 데이터 센터의 복잡한 구조와 컴퓨터 인프라를 이해하는 스팀게임 : Data Center

빈 방에서 시작해서
랙 구매 → 서버 장착 → 모든 케이블을 직접 손으로 하나하나 연결해야함

실제 데이터 센터처럼 고객 트래픽을 처리하는 시뮬레이션 게임

출시 48시간 만에 180개가 넘는 리뷰가 달렸고, 플레이어들은 “최근 본 시뮬레이션 게임 중 가장 몰입감 있다”, “컴퓨팅 인프라를 이해하는 데 최고”라는 평가를 하고 있습니다.

[Ole Lehmann @itsolelehmann]

i'm obsessed with AI DIY projects.

my favorite one right now is this broccoli farmer in hokkaido, japan using Codex to run his 100-hectare farm

this guy never studied agriculture, never inherited land, started out as a civil servant.

but he wanted his farm to run better, and instead of paying an engineering firm he couldn't afford, he just built the tools himself.

here's what he's built on his own:

> remote control of his greenhouse vents from a chat app, wired up with an esp32 board, a motor driver, and cloudflare workers

> a bot that checks each greenhouse's temperature and opens the vents when it gets too hot

> satellite crop-health data laid over a map of his own fields

> an airtable base linking his plots, tasks, materials, and sensors

> wiring diagrams of his electrical panels, generated from a photo

stuff like this used to be locked behind machinery and engineers only the big agribusinesses could pay for.

but this legend just breezed past all of it with a laptop and Codex lol

[high cagr @HiCagr]

https://t.co/pkUxTWB1mH

[TheValueist @TheValueist]

https://t.co/z5R3clnGYm

[bryan @BryzonX]

Today I added to my $POWI (Power Integrations) position, planting my flag in what I believe will be a massive Capex wave transforming the entire power semi space

Currently, $NVTS is getting all the love which is fair, however...

With the release of the specs for the upcoming architecture of the 800V Data center for VR200 it is quite clear that there will be a huge demand for high voltage GaN rather than high speed integration GaN in which NVTS provides

The server rack will be scaling from 120 kW to 600 kW (!)

The core issue isn't going to be how fast a chip can switch, it will be about how much raw voltage can actually survive

Navitas flagship GaN tech (GaNFast and GaNSafe) maxes out at 650V

It was originally designed for high speed switching in consumer electronics and lower volt apps not not megawatt scale AI infrastructure

A 800V data center will instantly destroy a lone 650v chip. To participate, NVTS has to combine lower voltage components in a highly complex stacked build which creates clunky workarounds, wastes physical space, and introduces severe points of failure

POWI's chips doesn't require these unnecessary workarounds

Their InnoMux-2 is the ONLY chip on earth that features a 1700v switch on a single piece of silicon

When NVDA starts to roll out these high power racks, a single PowiGaN chip will be able to handle it natively with an integrated safety buffer to spare

Which is IMPORTANT because in the case of power spikes, POWI's voltage leaves a 900v buffer that is built to handle the power spikes without creating a power failure

Let me put this into context for you guys

If NVDA said F it let's skip 800v and go straight to 1200v DC POWI's 1700v chips are still able to handle the power consumption TODAY still with a SAFETY BUFFER

Here is why $POWI is still undervalued:

They didn't build the 1700v chip for AI

They originally built it to handle unstable power grids in developing markets and heavy electric vehicle architectures

When $NVDA shifted the Vera Rubin architecture to an 800V DC baseline, their engineers realized they needed a battle tested SINGLE chip solution to safely drive the background cooling infrastructure (fans, liquid pumps, and logic controllers)

POWI was the only company in the world that had spent decades perfecting single chip high volt integration.

That deep reliability is why they are co-designing power blueprints alongside NVIDIA TODAY

If you track the projected power infrastructure spend per AI rack, the metrics are going vertical:

Current (GB200): $36,000 per rack

2026 (Vera Rubin): $76,000 per rack

2027 (Vera Rubin Ultra / Kyber): >10x increase (Over $360,000 to $398,000+ per rack)

POWI's TAM is literally multiplying right before our eyes

Currently, their entire business is still being dragged down by legacy

When you look at $POWI at surface level, you see flat YoY revenue, lower GAAP margins, and a high P/E ratio

but don't be fooled, their PowiGaN product division is growing at over 40% annually and will continue to accelerate as the VR is deployed

In February 2026, POWI even did a 7% workforce reduction to reallocate that money toward scaling DC revenue

You are essentially paying a cyclical multiple for a boring legacy appliance business, and getting a structurally protected, high voltage AI pure play for free even after the initial move

From a TA perspective, just look how coiled it is. Currently trading under it's HTF downtrend line while simultaneously allowing moving averages to play catch up

It's only a matter of when not if imo this breaks out

NFA. Research purposes only.

[K三 凯 @kaikaibtc]

我把Serenity和Crux这两个美股狂魔，蒸馏成了一个自动投研的Agent

上周我扒了 Serenity（@aleabitoreddit）的 1073 条推文，5 个月 32 倍。

这次我又扒了第二个人——Crux Capital（@crux_capital_），五个月 647 条原帖，126 个价值票。

Serenity窄而深：找一个制胜点，押死。
Crux 宽而有纪律：画一张六层栈，每层按执行力排仓位。

看完我有点难受，不是因为收益图太夸张。是我发现，这两个人干的根本不是传统意义上的“选股”。

他们是在搭一条投研流水线， AI 负责搬砖，人负责最后拍板。

1⃣ 他们的方法论：先拆机器，再找堵点

他们看一个赛道，不先问“谁会涨”。

先问的是：

这台机器到底长什么样？
BOM 里最难替代的零件是什么？
如果其中一家明天停产，下游要等多久？

这个问题一问出来，视角就完全变了。

大家还在盯 GPU、HBM、电力这些第一层热点时，
他们已经往下抠第二层、第三层：

激光器、InP 衬底、外延、测试、连接、冷却、配电……

Serenity 最狠的地方，是死盯单点故障。
Crux 更像工程师，先画一整张栈，再给每层贴标签：

谁是龙头，
谁是瓶颈，
谁只是会讲故事，
谁又是那种没人聊、但每台机器都得用的“无聊必需品”。

2⃣AI 在他们手里，不是军师，是苦力

普通人用 AI 做投资，喜欢问：

“这票能买吗？”
“帮我总结一下财报。”
“这个赛道有没有机会？”

这种问法，说到底还是在等答案。

他们不是这么用的，他们让 AI 去干最脏最累的活：

拆机器，
顺着零件找供应商，
再找供应商的供应商，
横着读多家公司财报和电话会，
把“产能打满”“认证快结束”“明年放量”这些零碎信号拼成一张图。

说白了，AI 没替他们赚钱，AI 只是把研究量的上限硬抬上去了。

3⃣所以我把这套东西蒸馏成了一个 skill

https://t.co/V6OUO1IuJZ

它不干一件很俗的事：上来就给你甩股票代码。

它先跑五步：

L1 先确认终端，到底研究的是哪台机器、哪套系统
L2 再画供应链栈，搞清楚谁在第几层
L3 找真正的卡点，卡的是产能、认证、热、电、良率，还是材料
L4 用财报、产业新闻、研报交叉验证
L5 先给方向，再给名字，最后才谈仓位

我蒸馏的不是他们买了什么，我蒸馏的是他们怎么提问，怎么排除，怎么把热闹拆成一个个能验证的环节。

4⃣举个例子，人形机器人接下来该买什么

大部分人第一反应都是特斯拉、英伟达、总龙头。
但这个 skill 不会先看这些。

它会先问：

如果 Optimus 真开始放量，最先紧张的是哪一层？

如果谐波减速器已经被市场盯得很紧，
那下一步就该继续往旁边看：

每个关节都离不开的力传感器，有没有被认真定价？

重点不是马上得出“买谁”。
重点是先知道：你该查哪一层。

顺着这套方法继续往后推，
我现在最想深挖的，反而不是更拥挤的 GPU 叙事。
而是AI factory 的供电 + 液冷 + 物理交付层。

原因很简单。

芯片再猛，电接不进去也白搭。
柜子再多，热散不掉也白搭。
模型再聪明，机房交不出来，还是得排队。

这条线不性感，不热闹，也不太适合吹牛。
但真缺了它，项目就只能往后拖。

最后

看完 Serenity 和 Crux，我最大的感受其实挺扎心的：

AI 没有让投研变轻松。
它只是先把偷懒的人淘汰了。

以后谁再跟我说
“AI 会让投资越来越简单”

我大概只会回一句：

简单个屁，马太效应罢了，你有的他给你更多，你没有的，他把你已有的都给抢走。

[BULL OF BRITAIN @BULLOFBRITAIN]

Loved the theme posting by @KawzInvests and @ParadisLabs (follow them)

So I decided to follow this up and go one step further by mapping out the timeline of all these themes and their ramp dates.

RUNNING NOW (Still biddable, but easy money gone)

> agentic AI flipped the CPU:GPU ratio from 1:8 to 1:4 already, server CPU prices up 20% with 6 month lead times
> general server MLCC rides the same CPU revival, already inflecting not waiting
> memory is the real bottleneck, DRAM revenue +303% in 26 and NAND +208%, squeeze runs into 27-28

SWEET SPOT (Inflection point)

> high end MLCC at 20+ week lead times, Murata order inquiries at 2x supply capacity, OEM price hikes land next quarter
> advanced packaging scales with the HBM4 and Rubin ramp
> liquid cooling is not a sleeper, Rubin mandates full liquid so it inflects with the GPUs, not after
> CPO and 1.6T optics scale hard with Rubin, Foxconn already shipping CPO switch from Q3, 10k units in 26

FRONTRUN (scale into H2 26)

> SiC and GaN power ride the 800V push, autos already matured the cost curve
> gallium is the GaN feedstock, upstream of the entire power buildout
> 800V HVDC hits mass deployment with Kyber in 27, supply chain gears up through H2 26 (Vertiv launches H2 26)
> 600kW racks arrive with Kyber in 27, the whole power chain rerates ahead of it

WATCH ONLY (too early to size)

> humanoids are a future demand pool, not a 26-27 trade
> 6G is a late decade story
> photonic memory still early stage
> quantum prototypes in 27, IBM fault tolerance target 29, Foxconn commercialization around 30, so the frontrun window is H2 28 to H1 29

Do not become dilution for Quantum. If you want a 1hr rundown on the future of Quantum I'd recommend you watch the @MartinShkreli and @StockSavvyShay debate.

[Rahul @sairahul1]

Anthropic just paid millions to hire Andrej Karpathy.

He gave you the same knowledge for $0 the same week.

Co-founder of OpenAI. Former head of AI at Tesla. The man who coined vibe coding.

No recruitment fee. No exclusive access. Just a link and 29 minutes.

LLMs are ghosts not animals.
Vibe coding is dead.
Software 3.0 is here.

Watch it.

Then read this.

Because Karpathy tells you what Software 3.0 is.

This shows you how to build one - a software factory with Claude Code that ships features while you sleep.

The full build guide is below.

[Jukan @jukan05]

I wasn’t planning to share this, but it’s such a high-quality explanation of CPO that I have to.

Just watch it. You’ll regret it if you don’t.

https://t.co/Z5M3TvHH2B

[Ren @renstocks_]

Here is a great explanation as to why FOCI and Shunsin are two of my biggest plays in the Taiwanese ecosystem.

FOCI is my main Taiwanese position.

FOCI (3363.TWO) -- $2.7B market cap. Independent. No parent company. No related-party dealings. Just technology.

FOCI is the originator and manufacturer of FAU -- Fiber Array Units. This is the precision component that connects fiber arrays directly to silicon photonic chips. Their patented ReLFACon technology eliminates design customization, shortens time to market, and is extremely hard to replicate. Led by founder DD Hu, this is not a me-too product. This is the source.

FOCI is one of TSMC's closest partners in the CPO field. Confirmed sole supplier of FAU for the COUPE optical engine -- the platform inside NVIDIA's Vera Rubin generation. Gen 1 and Gen 2 are locked.

The weaknesses are real and I will not hide them. Financials are currently weak. No parent company support. Chinese competitors are closing in. TFC's one-stop solution is competitive pressure worth watching. But the technology narrative is the purest of any name in the CPO supply chain right now.

2+2=4. I am waiting for the market to do the math.

Shunsin is my second biggest position.

Shunsin (https://t.co/YrGDyMnvB6) -- $1.79B market cap. Foxconn-affiliated. Three business pillars: SiP System-in-Package, Optical Transceiver Modules, and CPO/SiPh.

The CPO angle is the one that matters most right now. Shunsin handles the FAU optical alignment process in NVIDIA's CPO supply chain -- a higher-precision step than traditional OSAT packaging. Gross margins on CPO and 1.6T products could expand from the traditional OSAT range of 15-16% up to 30-35%. That margin expansion is the valuation rebuild story.

Subsidiary ShunYun Technology signed a mass-production OSAT agreement with Enablence Technologies in March 2026 to supply optical products for the AI data center market. Vietnam production capacity helps avoid tariffs. Foxconn supply chain relationships give it access to Apple Watch SiP modules on the consumer side -- diversification that pure CPO plays do not have.

FOCI is the technology originator. Shunsin is the downstream packaging and assembly layer. They are not competitors. They are sequential steps in the same supply chain.

Both are early. Both are small. Both are the kind of names that re-rate violently when the theme gets crowded.

Bullish FOCI. Bullish Shunsin.

Great job to @cherryPayment on this infographic.

[Calcus Cal @CalcusCal]

$TKR - (The Timken Co.)

Actuators account for 40%-60% of the entire BOM for a humanoid robot. This is the single largest cost structure in the humanoid/robotics industry. Humanoids have not started scaling yet, but when/if they do, actuators will open up a huge market for hardware suppliers imo. The bet here is scaling of the TAM. Actuators for humanoids and most robots need electric motors and precision gearboxes, $TKR provides the latter.

Specialized and niche precision gearboxes (Harmonic Drives) are an integral part in humanoids' rotary joints—the shoulders, elbows, wrists, and hips—to allow movement. There is a huge shortage of supply for these Harmonic Drives, there's a tall ladder when trying to bring on additional supply capacity with high lead times in tools needed like Multi-axis CNC, High-Rigidity Precision Grinding Machines, material procurement takes 12-16 weeks, and quality assurance taking anywhere from 45 mins- 1 hour per unit. I'm personally betting that there will be a huge increase in demand for harmonic drives as the humanoid industry scales. Currently most of Harmonic drive suppliers are foreign (Harmonic Drive SE/Japan, Nabtesco/Japan) and private/smaller U.S. firms focus more on worm/planetary/slew but not strain-wave harmonic at scale. There is currently only one U.S. based supplier of Harmonic Drives, $TKR. Historically known as a heavy industrial bearing manufacturer, Timken has spent the last several years aggressively acquiring its way into the exact precision motion control niches causing this manufacturing bottleneck. Through its Industrial Motion segment, Timken owns the complete mechanical stack for robotics:

Cone Drive

$TKR acquired this European business in 2018. This is Timken’s direct asset for the bottleneck and why I'm interested in them. Cone Drive manufactures harmonic strain wave gearing (specifically targeting humanoid robotic joints like hips, knees, and wrists) out of U.S.-based manufacturing facilities. Acquiring them makes $TKR effectively the only U.S.-based public supplier of harmonic drives.

SPINEA (Acquired 2022)

Produces cycloidal reduction gears, which provide the high-load rigidity and torque needed for a robot's heavier structural axes (waist and shoulders).

CGI Inc. (Acquired 2024)

Specializes in high-precision, miniaturized gearheads and sub-assemblies historically utilized in surgical robotics and medical devices.

By rolling up Cone Drive, SPINEA, and CGI, Timken operates as a "one-stop shop" capable of supplying precision gear systems across all six axes of a robotic or humanoid actuator. What makes them even more interesting is that the high-growth robotics harmonic drive business is consolidated inside a massive legacy industrial business. Timken operates under two primary reportable segments:

Engineered Bearings (~66% of FY '25 sales): This includes tapered roller bearings, spherical/ cylindrical roller bearings, ball bearings, and related components. Serves diverse end-markets including automotive, off-highway, rail, aerospace, wind energy, and general industrial. Revenue has been relatively stable/flat in recent years, with growth from pricing/mix and select markets (e.g., renewables) offset by softer demand in others. Q4 2025 sales +0.9% YoY; full-year adjusted EBITDA margin ~18.9–20.0%.

Industrial Motion (~34% of FY '25 sales): This includes precision gearboxes and gears (via brands like Cone Drive, Spinea, and CGI), drives, breathers, seals, automatic lubrication systems, linear motion products, chain, belts, couplings, and industrial clutches and brakes. This segment has shown stronger growth: +8.4% YoY in Q4 2025 (driven by demand, pricing, FX, and acquisitions) and has delivered double-digit internal CAGR in the automation/robotics end-market since 2018. Adjusted EBITDA margin improved to ~19–21% recently (21.0% in Q4 2025).

Peer Comparison

Bearings-heavy peers trade in the 8–12x EV/EBITDA range (e.g., SKF, NTN analogs, or diversified industrials like RRX in power transmission). Precision/aerospace-focused names like RBC Bearings command modest premiums but still align with cyclical industrial multiples rather than secular growth. TKR’s current ~12x EV/EBITDA and ~2.1x EV/Sales reflect its diversified but mature end-markets (auto, off-highway, rail, wind) and perceived cyclicality — not the high-growth robotics optionality.

In contrast, robotics/humanoids/automation peers Timken trades at a discount. $RRX trades around 15.5x EV/EBITDA, while $MOG.A commands a much higher multiple of 21.3x EV/EBITDA. Timken sits comfortably in the middle. I believe TKR’s humanoid exposure (via the faster-growing Industrial Motion segment) is not yet fully priced in by the market.

In the Q1 2026 earnings call, CEO Lucian Boldea highlighted automation/robotics as a strategic priority where Timken has “doubled down,” delivering double-digit CAGR since 2018. Humanoids are explicitly called out as a high-potential subset addressing labor gaps: "Cone Drive and Spinea provide harmonic/cycloidal drives for joints; Rollon for 7th-axis linear; CGI for medical robotics; Timken bearings and Cone Drive harmonics already present in humanoids/exoskeletons. We are nicely positioned to benefit… We will have our newly appointed Chief Technology Officer talk more at Investor Day about the opportunity.” The company participates in humanoid summits and frames harmonic solutions as core to scaling these platforms. With Industrial Motion already outgrowing the legacy bearings segment and backlog momentum building, the humanoid/robotics tailwind represents asymmetric upside that justifies a valuation re-rating above legacy auto/aerospace multiples — toward robotics/automation peers (15–20x+ EV/EBITDA) as revenue contribution scales.

This is my thesis for $TKR not financial advise. I'm simply jotting down my notes and sharing with you all so maybe you can have a new perspective on the industry or even find critics in the thesis yo may not agree with.

[Paradis Labs @ParadisLabs]

I really like $MTSI for the upcoming parabolic CPO growth in 2027+

TLDR:

Demand for the components they make/design will only intensify w/ CPO.

E.g. their SiPh drivers + CW lasers.

With management confirming:
-> "Our future products are increasingly optimized for CPO"
-> "We think that the CPO transition is a benefit to MACOM"

This sits on top of 800G/1.6T volume tailwinds that they're already enjoying:
- data center revenue keeps growing each quarter
- backlog is huge
- DC guidance keeps getting raised

With 3 (unnamed) hyperscalers already using Macom's chipset for pluggables/LPO.

I don't personally look too deep into financials for smaller MC names e.g. $SIVE etc.

But when you get to $MTSI's scale, that becomes important:

They're net cash positive + strong op. cash flow.

Plus GM expansion to ~58% w/ mix shift towards DC/CPO relevant products.

With Q3 quidance implying further expansion to ~60%.

Not to mention that 3.2T roadmap is being previewed currently, so you'd get further top line growth on top once rolled out eventually.

Green ticks all round.

Not to mention the £45M investment into $IQE which secures them InP capacity for lasers used in CPO/pluggables.

Which de-risks supply significantly (+ boosting IQE outlook in the process).

Fairly safe compounder imo, even at current premium valuations.

[Galadriel @Galadriel_TX]

กฎพื้นฐานของโลกตราสารหนี้ เมื่ออัตราดอกเบี้ยปรับตัวขึ้น ราคาพันธบัตรจะลดลง และจากกฎง่ายๆ ข้อนี้เอง มันนำไปสู่ความซับซ้อนมหาศาลในระบบการเงิน

ทำไมสถาบันการเงินถึงขาดทุนจากการถือพันธบัตรและตราสารหนี้

พันธบัตรเก่าที่ให้ดอกเบี้ย 2% ในยุคดอกเบี้ยถูกช่วงโควิด ย่อมไม่มีใครอยากถือ เพราะวันนี้พันธบัตรใหม่ให้เรทเกือบ 5% ดังนั้นราคาของพันธบัตรเก่าจึงต้องลดลงเพื่อชดเชยส่วนต่างนั้น สถาบันการเงินที่ถือพันธบัตรจำนวนมหาศาลก็ต้องบันทึก Mark-to-Market Loss หรือการขาดทุนทางบัญชีจากการคำนวณมูลค่าตามราคาตลาด ณ ปัจจุบัน

การขาดทุนเหล่านี้ไม่ได้อยู่แค่ในธนาคารหรือสถาบันการเงินเพียงอย่างเดียว แต่มันอยู่ทั้งระบบรวมถึงในงบดุลของ Fed เพราะช่วงโควิด Fed ซื้อ MBS ไว้มหาศาลผ่านมาตรการ QE

MBS ทำไมถึงอันตรายกว่าพันธบัตรทั่วไป

Mortgage-Backed Securities (MBS) คือตราสารหนี้ที่มีสินเชื่ออสังหาริมทรัพย์เป็นหลักประกัน ซึ่งมีความแตกต่างจากพันธบัตรทั่วไปเพราะ MBS มี embedded option เจ้าของบ้านสามารถรีไฟแนนซ์หรือปิดหนี้ก่อนกำหนดได้ทุกเมื่อ

พันธบัตรทั่วไปมี positive convexity หมายความว่าเมื่อ yield ลด ราคาจะขึ้นมากกว่าที่ราคาลงเมื่อ yield ขึ้นในปริมาณเท่ากัน ความไม่สมมาตรนี้เป็นประโยชน์ต่อนักลงทุน

แต่ MBS มีลักษณะตรงกันข้าม เรียกว่า negative convexity เมื่อ yield ลด ราคาจะขึ้นน้อยกว่าที่ควร เพราะผู้กู้แห่รีไฟแนนซ์ทันที นักลงทุนจะได้รับเงินคืนเร็วเกินคาด และเมื่อ yield ขึ้น ราคาก็ยังลงแรงอยู่ดี ความไม่สมมาตรนี้เป็นโทษต่อนักลงทุนทั้งขึ้นทั้งล่อง

ตอนที่เฟดซื้อ MBS ยีลด์ต่ำมาก แต่วันนี้ยีลด์สูงขึ้น ราคาของ MBS เหล่านั้นจึงลดลงอย่างหนัก ทำให้ Fed เองก็มี Unrealized Loss เพิ่มขึ้นเช่นกัน

ช่วงดอกเบี้ยต่ำ คนกู้เงินซื้อบ้านได้ดอกเบี้ย 3% นักลงทุนที่ซื้อ MBS คาดว่าผู้กู้จะรีไฟแนนซ์หรือปิดหนี้ภายในไม่กี่ปี แม้ว่าจะทำสัญญา 30 ปีก็ตาม แต่ในทางปฏิบัติพวกเขาคำนวณว่าจะได้เงินคืนในราว 5 ปี (ตัวเลขสมมติ) เหมือนถือพันธบัตรอายุ 5 ปี ไม่ใช่ 30 ปี

แต่เมื่อดอกเบี้ยพุ่งสูง คนที่กู้ไว้ที่ 3% ไม่มีแรงจูงใจที่จะรีไฟแนนซ์ผู้กู้ทุกรายจึงเกาะอัตราดอกเบี้ยเก่าเอาไว้ กระแสเงินสดที่สถาบันปล่อยกู้คาดว่าจะได้คืนเร็วกลับยืดยาวออกไปเรื่อยๆ ปรากฏการณ์นี้เรียกว่า Extension Risk และ duration ที่ยาวขึ้นทำให้ MBS ไวต่อการเปลี่ยนแปลงของ yield มากขึ้น ยิ่ง yield ขึ้นต่อ ราคา MBS ก็ยิ่งลงแรงกว่าเดิม

ในขณะที่สินทรัพย์ส่วนใหญ่เจ็บจากดอกเบี้ยขาขึ้น แต่รู้ไหมว่ามีสินทรัพย์ประเภทหนึ่งกลับมีมูลค่าเพิ่มขึ้นนั่นคือ Mortgage Servicing Rights หรือ MSR มันคือสิทธิในการเก็บค่าบริหารสินเชื่ออสังหา เช่น ค่าธรรมเนียมจากการรับค่างวด ค่าดูแลบัญชีลูกค้า ค่าธรรมเนียมจัดการ escrow สถาบันที่ให้กู้จะได้ค่าธรรมเนียมจากบริการเหล่านี้ทุกเดือน

MSR มี positive convexity ต่างจาก MBS ที่มี negative convexity มูลค่าของ MSR เพิ่มขึ้นเร็วเมื่อ yield สูงขึ้น และลดลงช้าเมื่อ yield ต่ำลง ซึ่งเป็นลักษณะที่เป็นประโยชน์ต่อผู้ถือ

แต่มูลค่า MSR ไม่ได้ขึ้นอยู่กับดอกเบี้ยเพียงอย่างเดียว ยังมีปัจจัยอื่นเกี่ยวข้องด้วย เช่น คุณภาพของลูกหนี้, ต้นทุนในการดูแลสินเชื่อ, ปัญหา NPL, วิธี hedge ความเสี่ยงของบริษัทรวมถึงสภาวะตลาด MBS และ bond spread ในช่วงนั้น

จะเห็นได้ว่าในขณะที่ MBS โดนดอกเบี้ยเล่นงาน MSR กลับทำหน้าที่เหมือนตัวกันกระแทกของธุรกิจ mortgage banking

เมื่อ duration ของ MBS ยืดออกโดยไม่คาดคิด สถาบันการเงินทั้งหลาย ไม่ว่าจะเป็นธนาคาร บริษัทประกัน กองทุน หรือ REITs ต่างไม่ต้องการถือสินทรัพย์ duration ยาวขนาดนั้น พวกเขาจึงต้อง hedge ความเสี่ยงด้วยวิธีต่างๆ เช่น ขายพันธบัตรรัฐบาลสหรัฐฯ short bond futures หรือ pay fixed in interest rate swaps

ปัญหาคือการ hedge เหล่านี้ยิ่งผลักดันให้ bond yield ปรับตัวสูงขึ้นต่อ ซึ่งทำให้มูลค่าของ MBS ลดลงไปอีก และกระตุ้นให้สถาบันต้อง hedge เพิ่มอีก กลายเป็นวงจรอุบาทว์ yield ขึ้น → duration ยืด → hedge เพิ่ม → yield ขึ้นอีก นี่คือสาเหตุที่ตลาดพันธบัตรบางครั้งผันผวนเร็วผิดปกติในช่วงที่ yield พุ่งแรง
เหมือนสัปดาห์ที่ผ่านมาแรงเทขายพันธบัตรสูงมากซึ่งส่วนหนึ่งเกิดจากการ hedge ของนักลงทุน MBS หลัง yield ปรับตัวสูงขึ้น

สิ่งที่ตลาดกังวลจริงๆ ไม่ใช่แค่ตัวเลขขาดทุนทางบัญชี แต่คือความเสี่ยงที่ดอกเบี้ยสูงนานเกินไปจนมีบางรายถูกบังคับให้ขายสินทรัพย์ Silicon Valley Bank เป็นตัวอย่างที่ชัดเจน ช่วงแรก Unrealized Loss ยังอยู่แค่ในบัญชี แต่เมื่อผู้ฝากเงินแห่ถอนเงินอย่างรวดเร็ว ธนาคารต้องขายพันธบัตรออกมา การขาดทุนที่เคยเป็นแค่ตัวเลขในบัญชีจึงกลายเป็นการขาดทุนจริง

นี่คือเหตุผลหนึ่งที่ว่าทำไมบางครั้งตลาดพันธบัตรถึงผันผวนเร็วผิดปกติตอนดอกเบี้ยพุ่งแรง ๆ

วิกฤตการเงินหลายครั้งไม่ได้เริ่มจากการขาดทุน แต่เริ่มจากการขาดสภาพคล่อง และนั่นคือเหตุผลที่ทุกวันนี้ตลาดจับตา bond yield แทบทุกชั่วโมง

[Anatoli Kopadze @AnatoliKopadze]

the engineer who built Claude Code just dropped a 28-minute video on how to write prompts that actually work

I've seen $300 courses that don't cover what he shows in the first 10 minutes

CLAUDE.md files, memory shortcuts, parallel sessions, prompting patterns

all in one video and completely free

works whether you're a developer, a beginner, or someone who's been using Claude for months

based on this, I put together 18 things you can copy and use in Claude today

full guide in the article below

[Serenity @aleabitoreddit]

https://t.co/IJPmDDBHcq

[Coffee House Stocks @CoffeeStocksGuy]

https://t.co/aAU99sFycK