अमेरिकी स्टॉक में सबसे अच्छे निवेशक सेरेनिटी की निवेश रणनीति का विश्लेषण
मूल लेखक: nini, क्रिप्टो विश्लेषक
आपने NVIDIA खरीदा और 30% बढ़ने के बाद बेच दिया, और लगा कि आपको थोड़ी बुद्धिमत्ता तो है।
बाद में यह 120% और बढ़ गया, आपने K-कैंडल चार्ट को पांच मिनट तक देखा, और जितना सोचा, उतना गुस्सा आया।
यह वास्तव में अधिकांश छोटे निवेशकों की स्थिति है।
2022 में एक व्यक्ति ने आम जनता के विपरीत काम किया। उसने NVIDIA नहीं खरीदा, बल्कि NVIDIA को सप्लाई करने वाली एक कंपनी खरीदी, जो $AXTI के नाम से जानी जाती है, एक 700 मिलियन डॉलर की कंपनी जिसके नाम को 90% लोग नहीं जानते थे। तब की कीमत 12 डॉलर थी, लेकिन बाद में यह 70 से अधिक हो गई।
इस व्यक्ति का नाम Serenity है, और इस वर्ष उन्होंने घरेलू और विदेशी निवेश समुदाय में बड़ी लोकप्रियता प्राप्त की है। उनके द्वारा उल्लिखित 35 अवसरों में से 31 ने वृद्धि की, जिससे 225 गुना का रिटर्न मिला, और भले ही Bloomberg और Reuters उनके ट्वीट्स को अपडेट करने के लिए पीछे भाग रहे हैं।
मैंने उसके दर्जनों पोस्ट्स को देखने के बाद पाया कि उसका काम पूरी तरह से लोगों के निवेश करने के तरीके से अलग है, जैसे वे निवेडिया में निवेश करते हैं।
जब लोग निवेश करने लगे तो उन्होंने PE देखा, फिर फाइनेंशियल रिपोर्ट की ग्रोथ देखी, फिर यह देखा कि सभी खबरें AI के विस्फोट की बात कर रही हैं, फिर उत्तरी धारा निवेशकों के खरीदारी को देखा, और फिर ऑर्डर दे दिया। मैं आंखें बंद करके भी ये सारी क्रियाएं पूरी कर सकता हूं।
Serenity ने $AXTI खरीदने से पहले क्या किया?
उसने NVIDIA के GPU से शुरुआत की और एक श्रृंखला मानचित्र बनाया। GPU को चलाने के लिए डेटासेंटर की आवश्यकता होती है, डेटासेंटर को डेटा भेजने के लिए ऑप्टिकल मॉड्यूल की आवश्यकता होती है, ऑप्टिकल मॉड्यूल में सबसे महत्वपूर्ण भाग लेजर होता है, और लेजर का कच्चा माल इंडियम फॉस्फाइड होता है। फिर उसने एक ऐसा काम किया जिसके बारे में मैंने कभी सोचा ही नहीं था—इंडियम फॉस्फाइड की वैश्विक उत्पादन क्षमता का वितरण देखने के लिए।
दुनिया भर में फॉस्फाइड इंडियम सब्सट्रेट का बड़े पैमाने पर उत्पादन करने में सक्षम कंपनियाँ दो हैं। $AXTI का हिस्सा एक चौथाई से एक तिहाई है।
दूसरे शब्दों में, जब तक AI चिप्स का उत्पादन जारी रहेगा, सभी ऑप्टिकल मॉड्यूल निर्माताओं को इन दो कंपनियों से कच्चा माल खरीदना होगा। और इस व्यवस्था में जल्दी कोई बदलाव नहीं होगा, क्योंकि स्थापना से बड़े पैमाने पर उत्पादन तक का चक्र वर्षों में मापा जाता है।
फिर उसने कंपनी के पेटेंट दस्तावेज़, ग्राहक सूची, उत्पादन की सीमा और ऊपरी खनन स्रोतों की जांच की। सब कुछ जांचने के बाद ही उसने ऑर्डर दिया।
紫苏叶理论
उसने इस रणनीति का नाम जाइसू पत्ती सिद्धांत रखा।
वह कहता है कि आप एक उच्च-वर्गीय सुशी रेस्तरां में जाते हैं, और सभी लोग टूना बेली पर नजर डाले हुए हैं। लेकिन पिछले कमरे में वास्तव में अनिवार्य चीज़ है परसो के पत्ते। बिना टूना के मेनू से कुछ पकवान कम हो जाएंगे, लेकिन बिना परसो के पत्तों के पूरा रेस्तरां बंद हो सकता है।
AI लाइन में, NVIDIA, Microsoft, और OpenAI टूना बेली हैं। पर्सिल पत्ता एक ऐसा सामग्री का नाम है जिसे बोलना भी मुश्किल है, एक कंपनी जिसका मार्केट कैप कई अरब है और जिसकी कोई विश्लेषक द्वारा कवरेज नहीं है, एक ऐसा कंपोनेंट जिसके दो ही वैश्विक आपूर्तिकर्ता हैं, और इसके बिना पूरी लाइन रुक जाती है।
इस सिद्धांत को अलग-अलग करने पर वास्तव में तीन चरण होते हैं।
पहला चरण: सबसे ऊपरी आवश्यकता से शुरू करें, एक-एक करके नीचे की ओर पूछें
AI बूम → GPU की मांग में वृद्धि → GPU निर्माण के लिए लिथोग्राफी मशीन की आवश्यकता → लिथोग्राफी मशीन का केंद्रीय घटक लेंस है → दुनिया भर में कौन लेंस बना रहा है? कैसी, केवल वही। आगे बढ़ें। कैसी के लेंस के लिए विशेष कांच कौन आपूर्ति करता है? शायद एक और जापानी छोटा कारखाना।
प्रत्येक स्तर पर एक ही प्रश्न पूछें: इस स्तर को काम करने के लिए, अगले स्तर का क्या भाग किसी और द्वारा बदला नहीं जा सकता?
अधिकांश लोग शायद दूसरे स्तर तक देखकर रुक जाते हैं और नविडिया के PE के महंगे होने पर चर्चा शुरू कर देते हैं। लेकिन सेरेनिटी पांचवें और छठवें स्तर तक विश्लेषण करती है, जब तक कि वह सबसे छोटे बाजार मूल्य वाली, सबसे कम परिचित कंपनी तक नहीं पहुंच जाती।
दूसरा चरण: उस कंपनी के स्थित होने वाले चरण में विश्वभर में कितने प्लेयर हैं, गिनें
तीन से अधिक, पास! क्योंकि पर्याप्त प्रतिस्पर्धा है, कोई मूल्य निर्धारण शक्ति नहीं है।
दो, देखते रहें।
एक या वास्तविक एकाधिकार, यही है।
बहुत सरल बात है। जितना अधिक AI बढ़ेगा, उतनी ही अधिक धनराशि श्रृंखला के ऊपरी भाग की ओर बहेगी। जैसे जल बढ़ता है, वैसे ही सभी नावें ऊपर उठती हैं।
लेकिन अगर किसी चरण में केवल एक जहाज है, तो यह केवल ऊपर की ओर बढ़ने के साथ-साथ नीचे की ओर धमकी भी दे सकता है, केवल मेरा उपयोग करें, मैं ही फैसला करता हूँ।
चरण 3: खरीदने से पहले, विश्लेषण शेयर करें और लोगों को गाली देने का इंतजार करें
किसी के समर्थन की आवश्यकता नहीं है, हम उल्टा करते हैं—हम विशेषज्ञों को आमंत्रित करते हैं जो आपको चुनौती दें।
किसी ने उसकी तर्कशृंखला में एक कदम बहुत तेज़ कूदने की बात कही, तो वह वापस जाकर पुनः गणना करता है। किसी ने बताया कि एक आपूर्तिकर्ता छूट गया है, तो वह वापस जाकर उसे जोड़ देता है। जब तक सभी खामियाँ ठीक न हो जाएँ और कोई भी आपत्ति न कर सके, तब तक ऑर्डर नहीं देता।
उसने खुद कहा था कि ChatGPT आपका विरोध नहीं करेगा। आप AI को विश्लेषण देते हैं, और यह हमेशा आपकी बात को सही बताएगा। इसलिए, आपको चीजें वास्तविक व्यक्ति को देनी चाहिए।
$SIVE: एक ही विधि की दूसरी पुष्टि
He has used this method more than once.
2025 में उन्होंने $SIVE में भारी निवेश किया, एक स्वीडिश सेमीकंडक्टर कंपनी, जो लेजर बनाती है। इसका बाजार मूल्य कई अरब डॉलर है, जो स्वीडिश क्रोना में मापा जाता है, और अमेरिकी विश्लेषक इसे लगभग कवर नहीं करते।
वह इसे क्यों चुन रहा है? क्योंकि डेटा सेंटर की अगली पीढ़ी की प्रकाश संचार व्यवस्था CPO है, और CPO का एक भौतिक स्तर पर एक बड़ा दोष है—सिलिकॉन प्रकाश उत्सर्जित नहीं कर सकता। अगर प्रकाश उत्सर्जित नहीं होता, तो डेटा कैसे भेजा जाए? इसके लिए अलग लेजर मॉड्यूल की आवश्यकता होती है। $SIVE द्वारा विकसित उच्च-शक्ति सतत तरंग लेजर, CPO के लिए बाहरी प्रकाश स्रोत है।
उसने फिर से उस श्रृंखला को दोहराया: NVIDIA GPU → डेटा सेंटर विस्तार → CPO प्रकाशिकी संयोजन → बाहरी प्रकाश स्रोत की मांग में वृद्धि → $SIVE दुनिया के कुछ ही आपूर्तिकर्ताओं में से एक है।
खरीदने के बाद, यह शेयर लगभग बीस गुना बढ़ गया।
RPI: वॉल स्ट्रीट द्वारा नजरअंदाज किया गया नया अनुरोध
और उसने फरवरी 2026 में Raspberry Pi जारी किया।
RPI, एक ब्रिटिश कंपनी, सस्ते माइक्रो कंप्यूटर बनाती है, जो एक बोर्ड को 35 डॉलर में बेचती है और बच्चों को प्रोग्रामिंग सिखाने के लिए उपयोग की जाती है। वॉल स्ट्रीट विश्लेषकों की समान अपेक्षा: पूरे वर्ष के लिए राजस्व में 14% की वृद्धि।
उसने एक और संख्या लिखी: 55%।
वह कैसे गिनता है? वह डेवलपर समुदाय को देखता है। GitHub पर बहुत सारे AI डेवलपर्स Raspberry Pi का उपयोग करके AI Agent डिप्लॉय करने लगे हैं, और संबंधित रिपॉजिटरी का वृद्धि वक्र लगभग ऊर्ध्वाधर है।
उसने विभिन्न फोरमों पर खरीदारी चर्चाओं और डेवलपर्स की वृद्धि के प्रवृत्तियों की गणना की, और फिर पीछे की ओर अनुमान लगाया कि वॉल स्ट्रीट के राजस्व मॉडल में यह नया मांग शामिल नहीं किया गया था, जिससे कम से कम 40 प्रतिशत की कमी हुई।
ट्वीट जारी होने के दो दिनों के भीतर, RPI के शेयर मूल्य में लगभग 90% की वृद्धि हुई। दो महीने बाद घोषित वार्षिक रिपोर्ट में वास्तविक वृद्धि 58% थी। वॉल स्ट्रीट की सहमति 14% थी।
तीन मामले, $AXTI, $SIVE, RPI, नींव का तर्क पूरी तरह समान है।
एक ऐसी स्थिति ढूंढें जहां श्रृंखला में कीमत अभी तक स्थिर नहीं हुई है, लेकिन मांग पहले से ही स्थिर हो चुकी है।
सामान्य छोटे निवेशकों द्वारा सबसे अधिक आमतौर पर गिरे जाने वाले तीन जाल
इस बातचीत के दौरान, मैं सामान्य छोटे निवेशकों द्वारा शेयर खरीदते समय सबसे अधिक आम तौर पर किए जाने वाले तीन गलतियों और इस विधि द्वारा किन समस्याओं का समाधान किया जा सकता है, इसके बारे में बताना चाहता हूँ।
पहला जाल: बढ़ते में खरीदना और गिरते में बेचना, हमेशा अंतिम खरीददार बनना
किसी ब्लॉक को गर्म होते देखकर, किसी टिकर को बढ़ते देखकर, समाचारों में सब कुछ बात करते हुए, आप अंदर घुस जाते हैं। लेकिन अंदर जाने के बाद यह गिरने लगता है, और गिरने पर आप इसे नहीं रख पाते और बेच देते हैं। बेचने के बाद यह फिर से बढ़ने लगता है, और आप इससे हैरान रह जाते हैं...
क्यों? क्योंकि जब कोई चीज इतनी गर्म हो जाती है कि मेरी तरह गहराई से अध्ययन न करने वाले भी इसके बारे में सुन लेते हैं, तो इसकी कीमत पहले ही बाजार द्वारा पूरी तरह से भर जाती है।
पहले और दूसरे स्तर की कंपनियाँ, न्यूडिया, माइक्रोसॉफ्ट, टाइवेन, पूरी दुनिया के विश्लेषक इन्हें देख रहे हैं, पूरी दुनिया का पैसा इनमें खरीद रहा है, मैं अपने आप को दूसरों से तेज क्यों समझूँ?
सेरेनिटी की रणनीति नीचे खोदना है। तीसरे स्तर के नीचे जाने पर, विश्लेषक इसे कवर नहीं करते, संस्थागत निवेशक इसमें स्थिति नहीं बनाते, और बाजार पूंजीकरण बहुत कम होने के कारण उनके लिए तरलता बहुत खराब है। इन स्थानों पर कीमत निर्धारण में कई अवसर होते हैं।
यह एक समस्या का समाधान है: आपको दुनिया भर के बुद्धिमान लोगों के साथ तेजी से दौड़ने की जरूरत नहीं है, आप एक ऐसी ट्रैक पर धीरे-धीरे आगे बढ़ रहे हैं जहाँ कोई आपके साथ प्रतिस्पर्धा नहीं कर रहा है।
दूसरा जाल: खरीद लेने के बाद, गिरने पर घबरा जाओ, बढ़ने पर भी घबरा जाओ
डर का वास्तविक कारण एक ही है, आपको नहीं पता कि आपने जो कुछ खरीदा है, उसकी वास्तविक कीमत क्या है।
आपने शायद बढ़ने के लिए खरीदा। लेकिन अगर गिरने का लग रहा हो, तो क्या आप बेच देंगे? अगर आपके पास अपना निर्णय का कोई आधार नहीं है, तो बाजार का थोड़ा सा हिलना भी आपके मनोबल को तोड़ सकता है।
सेरेनिटी की विधि आपसे ऑर्डर देने से पहले तीन प्रश्नों के उत्तर देने को मजबूर करती है: क्या यह चरण अपरिहार्य है? दुनिया भर में कितने आपूर्तिकर्ता हैं? निचले चरण की मांग बढ़ रही है या घट रही है?
इन तीन प्रश्नों के उत्तर देने के बाद, आपके पास शेयर मूल्य से स्वतंत्र एक तार्किक आधार हो जाता है। अगर छोटे समय के लिए गिरावट आ जाए, तो घबराने की जरूरत नहीं, जब तक कि इन तीन प्रश्नों के उत्तर न बदल जाएं।
यह एक समस्या का समाधान है: चढ़ाव-गिरावट विश्वास पर नहीं, बल्कि आपके पास जो लैंडस्केप मैप है, उस पर निर्भर करती है।
तीसरा जाल: सभी को एक जैसी जानकारी दिखाई देती है
PE, ROE, फाइनेंशियल रिपोर्ट की वृद्धि दर, उत्तरी धारा फंड, लॉन्ग एंड शॉर्ट लिस्ट। आप कोई भी स्टॉक ट्रेडिंग सॉफ्टवेयर खोलें, सभी को एक ही इंटरफेस दिखाई देता है। ये सभी जानकारियाँ पहले से ही कीमत में प्रतिबिंबित हो चुकी हैं।
सेरेनिटी क्या देख रही है? पेटेंट डेटाबेस, आपूर्तिकर्ता सूची, सीमा शुल्क निर्यात डेटा, उद्योग फोरम में डेवलपर चर्चाओं की मात्रा और शैक्षणिक पत्रों में तकनीकी रास्तों की तुलना।
ये चीजें मुफ्त और खुली हैं, लेकिन अधिकांश छोटे निवेशक इन्हें अपने पूरे जीवन में कभी नहीं खोलते।
यह एक समस्या को हल करता है: जब आपका स्रोत दूसरों से अलग होता है, तो आपका निर्णय भी दूसरों से अलग हो सकता है।
इस विधि से भी कुछ मुद्दे हल नहीं हो सकते
Of course, this method is not a panacea; there are a few things it cannot solve.
· सबसे पहले, सेरेनिटी ने खुद ही गलती की है। UPWK -35%, HIMS -50%, CRCL -45%। सही तरीका होना इस बात का गारंटी नहीं है कि हर ट्रेड सही होगा। जितना ही अच्छी तरह से उद्योग श्रृंखला बनाई गई हो, कंपनी के संचालन में समस्या होना, उद्योग की दिशा में अचानक बदलाव, या मैक्रो नीति में परिवर्तन, सभी कारणों से नुकसान हो सकता है।
· दूसरा, वह अज्ञात है। पूर्व AI वैज्ञानिक, Nature पत्रिका के लेखक, निवेडा के ऑफर को अस्वीकार करने वाला—ये सभी शीर्षक उसके अपने दावे हैं, जिनकी पुष्टि कोई नहीं कर सकता। उसने केवल माइक्रो-स्टॉक्स खरीदे हैं, जिन्हें एक ही ट्वीट से ऊपर खींचा जा सकता है, और उसके फॉलोअर्स का अनुसरण करना भी इसे आगे बढ़ा सकता है। वह कब बेचेगा, इसकी कभी कोई सार्वजनिक घोषणा नहीं हुई है।
· तीसरा, उसने अपनी पूरी पोजीशन दो अनुमानों पर लगा दी है: CPO केवल डेटा सेंटर की तकनीकी राह होगी, और मानव रूपी रोबोट की संख्या अरब स्तर तक पहुँच जाएगी। अगर इनमें से कोई भी अनुमान गलत साबित होता है, तो उसके कई टारगेट्स का तर्क ढह जाता है।
उसकी विधि आपको बताती है कि यह स्थिति गले को अटका रही है, लेकिन गला स्वयं हमेशा वहीं पर होगा, इसका निर्णय आपको स्वयं लेना होगा।
अगर आप क्रिप्टो को देखने के लिए इसका उपयोग करते हैं?
मैंने क्रिप्टो खेल को इस तरीके से देखने की कोशिश की।
मीम लॉन्च प्लेटफॉर्म से शुरू करें। Pump.fun जैसे प्लेटफॉर्म → किस पर निर्भर हैं? मार्केट मेकिंग प्रोटोकॉल → मार्केट मेकिंग प्रोटोकॉल की तरलता कहाँ से आती है? आगे जाएँ।
इस विधि से आपको क्या मिलता है, आम भाषा में समझें: जब आप ऊपर से नीचे तक खोजने की आदत बना लेते हैं, तो आप किसी भी चीज़ के बढ़ने पर तुरंत नहीं लपकेंगे। आप स्वाभाविक रूप से पूछेंगे, यह किस स्तर पर है? इसका ऊपरी स्रोत कौन है? ऊपरी स्रोत का ऊपरी स्रोत कौन है? वह कौन सा चरण है जहाँ केवल कुछ ही लोग काम कर रहे हैं और सभी को इससे गुजरना ही पड़ता है?
मैंने बहुत सोचा, बहुत विश्लेषण किया, और मुझे अचानक समझ आ गया।
मैंने कोई धन का रहस्य नहीं ढूंढ़ा है, बल्कि मुझे अचानक एहसास हुआ कि लोग जो भी खरीदते हैं, चाहे वह स्टॉक हो या क्रिप्टो, सब कुछ उद्योग के पहले स्तर पर ही घूम रहा है। जो कुछ ट्रेंड में है, उसे खरीदते हैं, और सभी निर्णय ट्रेडिंग सॉफ्टवेयर के उनके पसंदीदा पेज से आगे नहीं जाते।
इसलिए, शेक्स शेरेनिटी की रणनीति सीधे आपको कुछ खरीदने के लिए नहीं कहती, और न ही आपको उनके साथ FOMO करने के लिए कहती है।
हमें जो करना है, वह है एक अलग बात—आपको सभी के साथ भीड़ में फंसी पहली परत से बाहर निकालकर, आपको पांचवीं परत की कीमत दिखाना जो अभी तक बाजार द्वारा खोजी नहीं गई है।
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