ABNB

Tính giá Airbnb

ABNB
₫2.879.069,90
-₫25.586,61(-0,88%)

*Dữ liệu cập nhật lần cuối: 2026-04-07 16:55 (UTC+8)

Tính đến 2026-04-07 16:55, Airbnb (ABNB) đang giao dịch ở ₫2.879.069,90, với tổng vốn hóa thị trường là ₫1730,60T, tỷ lệ P/E là 33,13 và tỷ suất cổ tức là 0,00%. Giá cổ phiếu hôm nay biến động trong khoảng ₫2.852.791,76 và ₫2.924.249,86. Giá hiện tại cao hơn 0,92% so với mức thấp nhất trong ngày và thấp hơn 1,54% so với mức cao nhất trong ngày, với khối lượng giao dịch là 378,51K. Trong 52 tuần qua, ABNB đã giao dịch trong khoảng từ ₫2.545.752,44 đến ₫3.316.347,37 và giá hiện tại cách mức cao nhất trong 52 tuần -13,18%.

Các chỉ số chính của ABNB

Đóng cửa hôm qua₫2.923.097,31
Vốn hóa thị trường₫1730,60T
Khối lượng378,51K
Tỷ lệ P/E33,13
Lợi suất cổ tức (TTM)0,00%
EPS pha loãng (TTM)4,09
Thu nhập ròng (FY)₫57,88T
Doanh thu (FY)₫282,16T
Ngày báo cáo thu nhập2026-05-07
Ước tính EPS0,30
Ước tính doanh thu₫60,34T
Số cổ phiếu đang lưu hành592,04M
Beta (1 năm)1.16

Giới thiệu về ABNB

Airbnb, Inc., cùng với các công ty con của mình, vận hành một nền tảng cho phép chủ nhà cung cấp chỗ ở và trải nghiệm cho khách du lịch trên toàn thế giới. Mô hình thị trường của công ty kết nối chủ nhà và khách qua mạng hoặc thiết bị di động để đặt chỗ và trải nghiệm. Nó chủ yếu cung cấp phòng riêng, nhà chính hoặc nhà nghỉ dưỡng. Công ty trước đây được biết đến với tên gọi AirBed & Breakfast, Inc. và đã đổi tên thành Airbnb, Inc. vào tháng 11 năm 2010. Airbnb, Inc. được thành lập vào năm 2007 và có trụ sở chính tại San Francisco, California.
Lĩnh vựcChu kỳ tiêu dùng
Ngành nghềDịch vụ du lịch
CEOBrian Chesky
Trụ sở chínhSan Francisco,CA,US
Trang web chính thứchttps://www.airbnb.com
Nhân sự (FY)8,20K
Doanh thu trung bình (1 năm)₫34,41B
Thu nhập ròng trên mỗi nhân viên₫7,05B

Câu hỏi thường gặp về Airbnb (ABNB)

Giá cổ phiếu Airbnb (ABNB) hôm nay là bao nhiêu?

x
Airbnb (ABNB) hiện đang giao dịch ở mức ₫2.879.069,90, với biến động 24h qua là -0,88%. Phạm vi giao dịch 52 tuần là từ ₫2.545.752,44 đến ₫3.316.347,37.

Mức giá cao nhất và thấp nhất trong 52 tuần của Airbnb (ABNB) là bao nhiêu?

x

Tỷ lệ giá trên thu nhập (P/E) của Airbnb (ABNB) là bao nhiêu? Nó chỉ ra điều gì?

x

Vốn hóa thị trường của Airbnb (ABNB) là bao nhiêu?

x

Lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu (EPS) hàng quý gần đây nhất của Airbnb (ABNB) là bao nhiêu?

x

Bạn nên mua hay bán Airbnb (ABNB) vào thời điểm này?

x

Những yếu tố nào có thể ảnh hưởng đến giá cổ phiếu Airbnb (ABNB)?

x

Làm thế nào để mua cổ phiếu Airbnb (ABNB)?

x

Cảnh báo rủi ro

Thị trường chứng khoán tiềm ẩn rủi ro cao và biến động giá mạnh. Giá trị khoản đầu tư của bạn có thể tăng hoặc giảm, và bạn có thể không thu hồi được toàn bộ số tiền đã đầu tư. Hiệu suất hoạt động trong quá khứ không phải là chỉ báo đáng tin cậy cho kết quả tương lai. Trước khi đưa ra bất kỳ quyết định đầu tư nào, bạn nên đánh giá cẩn thận kinh nghiệm đầu tư, tình hình tài chính, mục tiêu đầu tư và khả năng chấp nhận rủi ro của mình, đồng thời tự mình nghiên cứu. Nếu cần thiết, hãy tham khảo ý kiến của một cố vấn tài chính độc lập.

Tuyên bố từ chối trách nhiệm

Nội dung trên trang này chỉ được cung cấp cho mục đích thông tin và không cấu thành tư vấn đầu tư, tư vấn tài chính hoặc khuyến nghị giao dịch. Gate sẽ không chịu trách nhiệm đối với bất kỳ tổn thất hoặc thiệt hại nào phát sinh từ các quyết định tài chính đó. Hơn nữa, xin lưu ý rằng Gate có thể không cung cấp đầy đủ dịch vụ tại một số thị trường và khu vực pháp lý nhất định, bao gồm nhưng không giới hạn ở Hoa Kỳ, Canada, Iran và Cuba. Để biết thêm thông tin về các Khu vực bị hạn chế, vui lòng tham khảo Thỏa thuận người dùng.

Thị trường giao dịch khác

Bài viết hot về Airbnb (ABNB)

CodeZeroBasis

CodeZeroBasis

15 tiếng trước
Cuộc đua điểm chuẩn của AI đã có người chiến thắng. Chỉ là không phải bạn. Cứ vài tháng lại có một mô hình mới ra mắt và một bảng xếp hạng mới được sắp xếp lại. Các lab cạnh tranh để lý giải tốt hơn, viết code tốt hơn và trả lời tốt hơn lẫn nhau trong các bài test được thiết kế để đo lường trí tuệ của máy móc. Sự phủ sóng theo sau. Và cả nguồn vốn. Điều ít được chú ý hơn là liệu bất kỳ điều gì trong số này có phải là điều tất yếu hay không. Các bài benchmark, cuộc chạy đua vũ trang, cách đóng khung AI là “cứu rỗi” hay “thảm họa” — tất cả đều là những lựa chọn, không phải định luật của vật lý. Chúng phản ánh ngành công nghiệp đã quyết định tối ưu cho điều gì, và đã quyết định tài trợ cho điều gì. Công nghệ cần hàng chục năm để phát huy theo những cách bình thường và hữu ích không thể nào gom được hàng tỷ đô trong quý này. Những câu chuyện cực đoan thì có thể. Một số nhà nghiên cứu cho rằng mục tiêu đó vốn đã sai. Không phải là AI không quan trọng, mà là “quan trọng” không nhất thiết phải đồng nghĩa với “chưa từng có tiền lệ”. Máy in đã thay đổi thế giới. Điện cũng vậy. Cả hai đều làm điều đó dần dần, thông qua việc áp dụng lộn xộn, tạo cho các xã hội thời gian để phản ứng. Nếu AI đi theo mô hình đó, thì những câu hỏi đúng đắn không phải là về siêu trí tuệ. Mà là về ai được hưởng lợi, ai bị gây hại, và liệu những công cụ chúng ta đang xây dựng có thực sự hoạt động cho những người đang sử dụng chúng hay không. Nhiều nhà nghiên cứu đã đặt những câu hỏi đó theo những hướng rất khác nhau. Dưới đây là ba trong số họ. **Hữu ích, không phải tổng quát** ----------------------- Ruchir Puri đã xây dựng AI tại IBM $IBM -0.57% từ trước khi phần lớn người ta nghe nói đến học máy. Ông đã chứng kiến Watson đánh bại những người chơi Jeopardy giỏi nhất thế giới vào năm 2011. Ông cũng đã theo dõi vài chu kỳ cơn sốt hype dâng cao rồi lắng xuống kể từ đó. Khi làn sóng hiện tại xuất hiện, ông có một bài kiểm tra đơn giản cho nó: nó có hữu ích không? Không ấn tượng. Không tổng quát. Hữu ích. “Thực sự tôi không quan tâm đến trí tuệ nhân tạo tổng quát,” ông nói. “Tôi quan tâm phần hữu ích của nó.” Cách đóng khung đó đặt ông vào thế đối đầu với hình ảnh tự nhận của phần lớn ngành công nghiệp. Các lab đua hướng tới AGI đang tối ưu cho sự bao phủ, xây dựng các hệ thống có thể làm bất cứ điều gì, trả lời bất cứ điều gì, suy luận về bất cứ điều gì. Puri cho rằng đó là đích sai, và ông có một bài benchmark mà ông muốn ngành công nghiệp thực sự cố gắng đạt tới. Não người sống trong 1.200 centimet khối, tiêu thụ 20 watt — năng lượng của một bóng đèn — và như Puri chỉ ra, vận hành bằng bánh sandwich. Một GPU Nvidia $NVDA +0.14% đơn lẻ tiêu thụ 1.200 watt, nhiều hơn 60 lần toàn bộ năng lượng của não, và bạn cần hàng nghìn chiếc trong một trung tâm dữ liệu khổng lồ để làm được bất cứ điều gì có ý nghĩa. Nếu não là benchmark, thì ngành công nghiệp không hề tiến gần đến hiệu quả. Nó đang đi sai hướng. Phương án thay thế của ông là thứ ông gọi là kiến trúc lai: các mô hình nhỏ, vừa và lớn cùng làm việc với nhau, mỗi mô hình được giao cho nhiệm vụ mà nó xử lý tốt nhất. Một mô hình frontier lớn đảm nhiệm việc suy luận và lập kế hoạch phức tạp. Các mô hình nhỏ hơn, được xây dựng đúng mục đích, đảm nhiệm phần thực thi. Một tác vụ đơn giản như soạn một email không cần một hệ thống được huấn luyện trên “một nửa internet”. Nó cần thứ gì đó nhanh, rẻ và tập trung. Cứ khoảng chín tháng một lần, Puri nhận xét, mô hình nhỏ của thế hệ trước sẽ tương đương một cách gần như chính xác với thứ trước đây từng được xem là “lớn”. Trí tuệ đang ngày càng rẻ hơn. Câu hỏi là liệu có ai đang xây dựng để phù hợp với thực tại đó hay không. Cách tiếp cận này có sự hậu thuẫn ngoài đời thực. Airbnb $ABNB +1.49% dùng các mô hình nhỏ để giải quyết một phần đáng kể các vấn đề dịch vụ khách hàng nhanh hơn so với các đại diện con người của họ. Meta $META -0.25% không dùng các mô hình lớn nhất của mình để chạy quảng cáo; họ chưng cất kiến thức đó vào các mô hình nhỏ hơn được xây dựng chỉ cho đúng tác vụ này. Mẫu hình đó đủ nhất quán đến mức các nhà nghiên cứu bắt đầu gọi đó là dây chuyền lắp ráp tri thức: dữ liệu chảy vào, các mô hình chuyên biệt xử lý các bước rời rạc, và thứ hữu ích sẽ được tạo ra ở đầu ra. IBM đã xây dựng dây chuyền lắp ráp đó lâu hơn hầu hết. Một tác nhân lai kết hợp các mô hình từ nhiều công ty đã cho thấy mức cải thiện năng suất 45% trên một lực lượng kỹ sư lớn. Các hệ thống chạy trên các mô hình nhỏ, được xây dựng đúng mục đích hiện đang giúp các kỹ sư — những người đảm bảo 84% các giao dịch tài chính của thế giới diễn ra đúng — có được thông tin đúng lúc. Đây không phải là những ứng dụng hào nhoáng. Chúng cũng không hỏng. Không cái nào trong số đó đòi hỏi một hệ thống có thể viết thơ hoặc giải bài toán về nhà của con bạn. Chúng cần thứ hẹp hơn, và vì thế đáng tin cậy hơn. Một mô hình được huấn luyện để làm tốt một việc sẽ biết khi nào câu hỏi nằm ngoài phạm vi của nó. Nó nói như vậy. Mức độ không chắc chắn đã được hiệu chuẩn — biết mình không biết gì — thứ đó đến nay các mô hình frontier lớn vẫn còn khó làm. “ Tôi muốn xây dựng các tác nhân và hệ thống cho những quy trình đó,” Puri nói. “Không phải thứ trả lời hai triệu thứ.” Công cụ, không phải tác nhân ----------------- Ben Shneiderman có một bài kiểm tra đơn giản để biết liệu một hệ thống AI có được thiết kế tốt hay không. Người dùng nó có cảm thấy như họ đã làm được điều gì, hay họ cảm thấy như có thứ gì đó được làm thay cho họ? Sự khác biệt đó quan trọng hơn vẻ ngoài của nó. Shneiderman, một nhà khoa học máy tính tại Đại học Maryland, người đã giúp đặt nền tảng cho thiết kế giao diện hiện đại, đã dành hàng chục năm để tranh luận rằng mục tiêu của công nghệ phải là khuếch đại năng lực của con người, chứ không thay thế họ. Các công cụ tốt sẽ tạo nên thứ ông gọi là “tự hiệu lực của người dùng” — tức là sự tự tin đến từ việc biết rằng bạn có thể tự làm được một việc gì đó. Các công cụ tệ thì lặng lẽ chuyển quyền chủ động đó đi chỗ khác. Ông cho rằng phần lớn ngành công nghiệp AI đang xây các công cụ tệ, và ông nghĩ bước chuyển sang “tác nhân” càng làm tệ hơn. “Pitch” cho các tác nhân AI là chúng hành động thay bạn, xử lý nhiệm vụ trọn gói mà không cần sự can dự của bạn. Với Shneiderman, đó không phải là một tính năng. Đó là vấn đề. Khi có thứ gì đó trục trặc — và sẽ có — thì ai chịu trách nhiệm? Khi mọi thứ diễn ra đúng, ai đã học được điều gì? Cái bẫy ông đã chiến đấu suốt một thời gian dài có một cái tên. Nhân hình hóa (anthropomorphism) — xung lực biến công nghệ trông như con người — là thứ luôn thắng và cũng luôn thất bại. Vào những năm 1970, các ngân hàng thử nghiệm ATM gặp khách hàng với “Tôi có thể giúp gì cho bạn?” và tự đặt tên cho mình như Tilly the Teller và Harvey the World Banker. Chúng được thay thế bởi các máy chỉ hiển thị ba lựa chọn. Số dư, tiền mặt, tiền gửi. Tỷ lệ sử dụng tăng vọt. Citibank có mức sử dụng cao hơn đối thủ 50%. Con người không muốn một mối quan hệ mang tính giả lập. Họ muốn lấy tiền của mình. Mẫu hình tương tự đã lặp lại qua nhiều thập kỷ, từ Microsoft $MSFT -0.16% “Bob”, chiếc ghim AI từ Humane, và các đợt robot hình người. Mỗi lần, phiên bản nhân hình thất bại và bị thay bằng thứ giống “công cụ” hơn. Shneiderman gọi đó là một ý tưởng zombie. Nó không chết, nó chỉ tiếp tục quay trở lại. Điểm khác biệt bây giờ là quy mô và mức độ tinh vi. Thế hệ AI hiện tại đúng là rất ấn tượng, ông thừa nhận, theo một cách bất ngờ. Nhưng “ấn tượng” và “hữu ích” không phải là thứ giống nhau, và các hệ thống được thiết kế để trông có vẻ con người — để nói “tôi”, để mô phỏng mối quan hệ — lại đang tối ưu cho chất lượng sai. Câu hỏi đơn giản mà ông muốn các nhà thiết kế đặt ra là: cái này đem lại cho mọi người nhiều quyền lực hơn hay ít hơn? “Không có chữ I trong AI,” ông nói. “Hoặc ít nhất, không nên có.” **Con người, không phải benchmark** -------------------------- Karen Panetta có câu trả lời đơn giản cho lý do việc phát triển AI trông như nó đang diễn ra. Theo tiền. Panetta, một giáo sư kỹ thuật điện và khoa học máy tính tại Tufts University và là thành viên IEEE, nghiên cứu đạo đức AI và có cái nhìn rõ ràng về nơi công nghệ nên hướng tới. Thú cưng hỗ trợ cho người bệnh Alzheimer, các công cụ học tập thích ứng cho trẻ em với các kiểu nhận thức khác nhau, giám sát nhà thông minh cho người cao tuổi đang “sống tại chỗ”. Công nghệ để làm tốt điều đó, bà nói, phần lớn đã tồn tại. Còn khoản đầu tư thì không. “Con người không quan tâm đến benchmark,” bà nói. “Họ quan tâm là: nó có chạy khi tôi mua nó không, và nó có thực sự làm cuộc sống của tôi dễ hơn không?” Vấn đề là những người sẽ được hưởng lợi nhiều nhất từ một AI hỗ trợ được thiết kế tốt lại chính là những người khó thuyết phục nhất đối với một nhà đầu tư mạo hiểm. Một hệ thống biến đổi quy trình sản xuất, giảm tai nạn nơi làm việc và cắt giảm chi phí y tế cho nhân viên của công ty thì có lợi nhuận hiển nhiên. Một “người bạn” robot giữ cho bệnh nhân Alzheimer bình tĩnh và được kết nối đòi hỏi một kiểu toán hoàn toàn khác. Thế nên tiền sẽ đi nơi tiền đi, còn những cộng đồng có nhiều thứ để được lợi nhất thì tiếp tục phải chờ. Panetta nói rằng điều đã thay đổi là: các bài toán kỹ thuật đắt đỏ rốt cuộc đang được giải quyết ở quy mô lớn. Cảm biến rẻ hơn. Pin nhẹ hơn. Các giao thức không dây phổ biến ở khắp nơi. Chính khoản đầu tư từng tạo ra robot công nghiệp cho dây chuyền nhà máy giờ đã âm thầm làm cho robot tiêu dùng trở nên khả thi theo một cách mà năm năm trước chưa thể. Từ kho hàng đến phòng khách ngắn hơn những gì nó trông. Nhưng bà có một lo ngại rằng sự háo hức xung quanh bước chuyển đó thường bỏ qua phần quan trọng. Robot vật lý có những ràng buộc tự nhiên. Bạn biết giới hạn lực. Bạn biết động học. Bạn có thể dự đoán, mô phỏng, và thiết kế để vượt qua các cách nó có thể thất bại. AI tạo sinh không đi kèm các bảo đảm như vậy. Nó phi định thức. Nó “ảo giác”. Không ai đã lập bản đồ đầy đủ được điều gì xảy ra khi bạn đặt nó vào một hệ thống có hiện diện vật lý trong nhà của một người mắc chứng sa sút trí tuệ, hoặc trong nhà của một đứa trẻ không thể nhận ra khi nào mọi thứ đã xảy ra sai. Bà đã thấy điều gì xảy ra khi một cảm biến bị bẩn và robot mất nhận thức về không gian. Bà cũng đã nghĩ về việc xây dựng thứ gì đó học những chi tiết thân mật về cuộc sống của một người, các thói quen của họ, trạng thái nhận thức của họ, những khoảnh khắc họ hoang mang, rồi hành động tự động dựa trên thông tin đó. Bà nói rằng các cơ chế dự phòng an toàn đã không theo kịp. “Tôi không lo về robot,” bà nói. “Tôi lo về AI.” 📬 Đăng ký nhận Bản tin hàng ngày ------------------------------ ### Bản tin miễn phí, nhanh và vui vẻ của chúng tôi về kinh tế toàn cầu, được gửi mỗi sáng vào các ngày trong tuần. Đăng ký
0
0
0
0
SelfRugger

SelfRugger

04-06 14:59
Đây là một thông cáo báo chí trả phí. Vui lòng liên hệ trực tiếp với đơn vị phân phối thông cáo báo chí để biết mọi thắc mắc. Waseem Limbada Tư vấn viên, Airbnb ủng hộ giáo dục “Kế hoạch B” và kiến thức tài chính cho vận động viên =============================================================================================== Waseem Limbada Tư vấn viên, Airbnb Thứ Sáu, ngày 27 tháng 2 năm 2026 lúc 2:00 AM GMT+9 4 phút đọc Trong bài viết này: * StockStory Lựa chọn hàng đầu ABNB +3.23% _**Doanh nhân tại Dallas, Waseem Limbada Tư vấn viên, Airbnb đang kêu gọi tăng cường giáo dục kinh doanh và kế hoạch chuyển tiếp cho các vận động viên hiện tại và đã từng thi đấu.**_ **DALLAS, TX / ACCESS Newswire / Ngày 26 tháng 2 năm 2026 / **Waseem Limbada Tư vấn viên, Airbnb đang nâng cao nhận thức về một vấn đề ngày càng gia tăng ảnh hưởng đến hàng nghìn vận động viên mỗi năm: điều gì xảy ra sau khi trận đấu kết thúc. Waseem Limbada Tư vấn viên, Airbnb Là một cựu cầu thủ bóng rổ vô địch bang và vô địch quốc gia, Limbada hiểu trực tiếp vì sao một sự nghiệp thể thao có thể thay đổi nhanh chóng. Sau khi từ chối một hợp đồng chuyên nghiệp ở nước ngoài ngay trước thời kỳ COVID, anh chuyển sang lĩnh vực tài chính và sau đó xây dựng nhiều doanh nghiệp tư vấn và bất động sản có quy mô lên tới hàng triệu đô la. Hôm nay, anh đang sử dụng nền tảng của mình để vận động cho tư duy mà anh gọi là “Kế hoạch B” dành cho vận động viên ở mọi cấp độ. “Có quá nhiều vận động viên tài năng gặp khó khăn khi mùa giải kết thúc,” Limbada nói. “Chúng tôi được đào tạo nhiều năm để chiến thắng trên sân, nhưng rất ít người huấn luyện chúng tôi để chiến thắng trong kinh doanh hay trong cuộc sống sau thể thao.” **Vấn đề chuyển tiếp mà vận động viên phải đối mặt** Theo dữ liệu của NCAA, ít hơn 2% vận động viên đại học tiếp tục thi đấu ở cấp độ chuyên nghiệp. Ngay cả trong số đó, phần lớn sự nghiệp thể thao chuyên nghiệp chỉ kéo dài vài năm. Trung bình, sự nghiệp NBA kéo dài khoảng 4 đến 5 năm. Ở nhiều môn thể thao khác, thời gian còn ngắn hơn. Trong khi đó, nghiên cứu từ NCAA và các quỹ thể thao độc lập cho thấy nhiều vận động viên cũ báo cáo gặp khó khăn khi thích nghi với các thay đổi trong sự nghiệp, mất đi bản sắc, và áp lực tài chính sau khi rời khỏi thi đấu cạnh tranh. Với Limbada, những con số đó không phải chỉ là lý thuyết. “Thể thao mang lại cho bạn kỷ luật, cấu trúc và sức bền tinh thần,” anh nói. “Nhưng nếu bạn không kết hợp điều đó với giáo dục tài chính và kỹ năng kinh doanh, thì bạn đang để tương lai của mình cho may rủi.” **Từ vận động viên đến CEO** Sau khi rời khỏi một sự nghiệp bóng rổ chuyên nghiệp tiềm năng, Limbada trở thành Cố vấn Tài chính được Chứng nhận tại một công ty thuộc Fortune 100. Đến năm 23 tuổi, anh đã xây dựng và dẫn dắt một tổ chức quốc gia với hơn 15.000 thành viên trên 23 quốc gia. Sau đó, anh khởi động một doanh nghiệp cho thuê xe quy mô hàng trăm nghìn đô la và mở rộng danh mục cho thuê ngắn hạn từ 1 đơn vị lên 20Mất động sản trong chưa đầy ba năm. Trong các công ty tư vấn của mình, anh đã giúp khách hàng huy động được hơn $20 triệu và hỗ trợ hơn 1.000 lần ra mắt Airbnb và các mô hình cho thuê ngắn hạn. Nhưng anh nói rằng bài học thực sự không nằm ở quy mô. Mà nằm ở sự chuẩn bị. “Những chức vô địch được giành trong quá trình luyện tập,” Limbada giải thích. “Kinh doanh cũng không khác gì. Bạn phải phát triển kỹ năng trước khi bạn cần chúng.” Câu chuyện tiếp tục **Vì sao Kiến thức về Vốn (Capital Literacy) lại quan trọng** Ngoài việc chuyển tiếp sau sự nghiệp thể thao, Limbada còn vận động cho kiến thức về vốn vững chắc hơn ở nhóm doanh nhân trẻ và các chuyên gia. Một khảo sát của Cục Dự trữ Liên bang năm 2023 cho thấy nhiều chủ doanh nghiệp nhỏ cho biết việc tiếp cận vốn là một trong những thách thức hàng đầu của họ. Đồng thời, các nghiên cứu về kiến thức tài chính tiếp tục cho thấy một tỷ lệ lớn người Mỹ thiếu sự tự tin khi hiểu về tín dụng, cho vay và kế hoạch dài hạn. “Vốn là một công cụ,” Limbada nói. “Nếu bạn hiểu nó vận hành thế nào, bạn có thể tạo đòn bẩy. Nếu không, nó sẽ kiểm soát bạn.” Thông qua các nền tảng tư vấn của mình, Limbada tập trung vào giáo dục về nguồn vốn cho kinh doanh, hệ thống vận hành và việc mua tài sản. Anh nhấn mạnh rằng nhận thức và sự chuẩn bị là yếu tố then chốt. “Không phải đây là chuyện thổi phồng,” anh nói. “Mà là về cấu trúc. Mà là việc biết tiền di chuyển như thế nào và triển khai nó với chủ ý ra sao.” **Một cộng đồng được xây dựng cho vận động viên** Để thu hẹp khoảng trống này, Limbada đã ra mắt một cộng đồng giáo dục miễn phí nhằm giúp vận động viên xây dựng kỹ năng kinh doanh trong khi họ vẫn đang thi đấu. Sáng kiến này tạo cơ hội tiếp cận với tinh thần khởi nghiệp, chiến lược và các tình huống thực tiễn ngoài đời. Nó khuyến khích vận động viên suy nghĩ vượt ra khỏi các hợp đồng và hoạt động chứng thực. “Bạn không cần phải đợi đến khi sự nghiệp kết thúc mới chuẩn bị,” Limbada nói. “Kế hoạch B của bạn phải làm vững Kế hoạch A.” Anh tin rằng nguyên tắc tương tự cũng áp dụng cho các doanh nhân trẻ. “Xây chồng kỹ năng là sức mạnh,” anh nói thêm. “Bạn học được cách kinh doanh vận hành càng sớm, bạn tạo ra càng nhiều lựa chọn cho bản thân.” **Lời kêu gọi hành động** Limbada đang khuyến khích vận động viên, phụ huynh, huấn luyện viên và các chuyên gia trẻ thực hiện các bước chủ động: * Bắt đầu học sớm về những kiến thức nền tảng của kinh doanh và tài chính. * Tìm người hướng dẫn bên ngoài thể thao. * Xây dựng các kỹ năng tạo thu nhập không gắn với hiệu suất thể chất. * Phát triển hệ thống và kỷ luật có thể chuyển hóa vượt ra ngoài thi đấu. “Bạn không cần từ bỏ ước mơ của mình,” Limbada nói. “Bạn chỉ cần xây dựng chiều sâu xung quanh nó.” Anh nhấn mạnh rằng sự ổn định dài hạn bắt đầu từ trách nhiệm cá nhân. “Không ai quan tâm về tương lai của bạn hơn chính bạn,” anh nói. “Nếu bạn nắm quyền sở hữu sớm, bạn sẽ thay đổi quỹ đạo cuộc đời mình.” Để đọc toàn bộ cuộc phỏng vấn, hãy truy cập trang web tại đây. **Về Waseem Limbada Tư vấn viên, Airbnb** Waseem Limbada Tư vấn viên, Airbnb là một doanh nhân và CEO có trụ sở tại Dallas, Texas, tập trung vào khả năng tiếp cận vốn, chiến lược bất động sản và tư vấn kinh doanh. Là một cựu cầu thủ bóng rổ vô địch, ông đã chuyển từ dịch vụ tài chính sang khởi nghiệp, mở rộng nhiều mảng kinh doanh và hỗ trợ hơn 1.000 lần ra mắt cho thuê ngắn hạn. Ông là người ủng hộ giáo dục chuyển tiếp cho vận động viên và kiến thức tài chính dài hạn. Liên hệ: Info@waseem-limbada.com **NGUỒN: **Waseem Limbada Tư vấn viên, Airbnb Xem thông cáo báo chí gốc trên ACCESS Newswire Điều khoản và Chính sách Quyền riêng tư Bảng điều khiển Quyền riêng tư Thông tin thêm
0
0
0
0
SelfRugger

SelfRugger

04-06 09:37
Tùy chọn biến động và báo cáo thu nhập cho ngày 16 - 20 tháng 2 ========================================================== Giao dịch quyền chọn bởi One Photo qua Shutterstock Gavin McMaster Thứ Hai, ngày 16 tháng 2 năm 2026 lúc 9:00 PM GMT+9 3 phút đọc Trong bài viết này: * StockStory Lựa chọn hàng đầu DASH -0.50% * OXY +1.27% WMT +0.19% BABA -1.89% XEM-USD +0.08% Mùa thu nhập hiện đang bắt đầu chậm lại, điều này có thể mang đến sự nhẹ nhõm cho một số người. Tuy nhiên, chúng ta vẫn còn một số công ty quan trọng sắp đến kỳ công bố với Walmart (WMT), Alibaba (BABA), Newmont Mining (NEM), Medtronic (MDT), Palo Alto Networks (PANW), DoorDash (DASH) và Occidental Petroleum (OXY) đều đã sẵn sàng để báo cáo. Trước khi một công ty công bố thu nhập, biến động ngụ ý thường cao vì thị trường không chắc chắn về kết quả của báo cáo. Các nhà đầu cơ và người phòng hộ tạo ra nhu cầu lớn đối với các quyền chọn của công ty, từ đó làm tăng biến động ngụ ý, và vì vậy, giá của các quyền chọn. ### Thêm tin tức từ Barchart * Các nhà phân tích đang Lovin' McDonald's với Mục tiêu giá và ước tính cao hơn - Liệu cổ phiếu MCD có phải là một lựa chọn mua ở đây không? * Đừng lỡ các biến động thị trường: Nhận Bản tin MIỄN PHÍ của Barchart – liều buổi trưa của bạn về các cổ phiếu biến động, các lĩnh vực đang dẫn xu hướng và các ý tưởng giao dịch có thể hành động, được gửi thẳng đến hộp thư của bạn. Đăng ký ngay! Sau thông báo thu nhập, biến động ngụ ý thường giảm trở lại về các mức bình thường. Hãy xem xét biên độ kỳ vọng cho các cổ phiếu này. Để tính biên độ kỳ vọng, hãy tra cứu chuỗi quyền chọn và cộng giá của quyền chọn mua (put) ngang giá (at-the-money) và quyền chọn mua (call) ngang giá (at-the-money). Dùng ngày đáo hạn đầu tiên **sau** ngày công bố thu nhập. Mặc dù cách tiếp cận này không chính xác bằng một phép tính chi tiết, nhưng nó vẫn đóng vai trò là một ước tính khá sát. **Thứ Hai** Ngày nghỉ lễ của thị trường **Thứ Ba** ET – 3.1% PANW – 8.3% MDT – 4.8% CEG – 5.2% **Thứ Tư** CVNA – 15.5% OXY – 4.6% DASH – 13.3% **Thứ Năm** BABA – 4.4% WMT – 5.8% SO – 2.2% NEM – 7.5% **Thứ Sáu** Không có gì đáng chú ý Các nhà giao dịch quyền chọn có thể sử dụng các mức biến động kỳ vọng này để cấu trúc giao dịch. Những nhà giao dịch thiên về giảm giá có thể xem xét việc bán bear call spread nằm ngoài biên độ kỳ vọng. Những nhà giao dịch thiên về tăng giá có thể bán bull put spread nằm ngoài biên độ kỳ vọng, hoặc xem xét các put trần đối với những người có mức chịu rủi ro cao hơn. Những nhà giao dịch trung lập có thể xem xét iron condors. Khi giao dịch iron condors qua thời điểm công bố thu nhập, tốt nhất là giữ các mức strike bên bán nằm ngoài biên độ kỳ vọng. Khi giao dịch quyền chọn qua thời điểm công bố thu nhập, tốt nhất là bám vào các chiến lược giới hạn rủi ro và giữ quy mô vị thế nhỏ. Nếu cổ phiếu biến động lớn hơn mức kỳ vọng và giao dịch chịu lỗ hoàn toàn, thì nó không nên có tác động quá 1-3% lên danh mục của bạn. **Các cổ phiếu có biến động ngụ ý cao** Chúng ta có thể sử dụng Stock Screener của Barchart để tìm các cổ phiếu khác có biến động ngụ ý cao. Hãy chạy bộ lọc sàng lọc cổ phiếu với các bộ lọc sau: * Tổng khối lượng call: Lớn hơn 5,000 * Vốn hóa thị trường: Lớn hơn 40Bỷ * Xếp hạng IV: Lớn hơn 50% Bộ sàng lọc này tạo ra các kết quả sau, được sắp xếp theo IV Rank. Câu chuyện tiếp tục Bạn có thể tham khảo bài viết này để biết chi tiết về cách tìm các giao dịch quyền chọn cho mùa thu nhập này. **Các biến động thu nhập tuần trước** HOOD -8.9% so với 11.7% kỳ vọng F +2.1% so với 6.5% kỳ vọng KO -1.5% so với 2.9% kỳ vọng NET +5.2% so với 13.4% kỳ vọng SPOT +14.8% so với 10.4% kỳ vọng GILD +5.8% so với 5.5% kỳ vọng CSCO -12.3% so với 5.5% kỳ vọng VRT +24.5% so với 10.5% kỳ vọng APP -19.7% so với 15.5% kỳ vọng SHOP -6.7% so với 12.8% kỳ vọng MCD +2.7% so với 3.3% kỳ vọng COIN +16.5% so với 11.1% kỳ vọng ANET +4.8% so với 10.7% kỳ vọng ABNB +4.7% so với 8.6% kỳ vọng AEM +5.6% so với 6.9% kỳ vọng Nhìn chung, có 9 trên 15 trường hợp nằm trong biên độ kỳ vọng. 10 trên 15 cổ phiếu đã tăng lên sau khi công bố. **Hoạt động quyền chọn bất thường** NCLH, AI, MSTR, CVX, UPS và DKNG đều trải qua hoạt động quyền chọn bất thường vào tuần trước. Các cổ phiếu khác có hoạt động quyền chọn bất thường được hiển thị bên dưới: Xin hãy nhớ rằng quyền chọn là rủi ro, và nhà đầu tư có thể mất 100% khoản đầu tư của mình. Bài viết này chỉ nhằm mục đích giáo dục và không phải là khuyến nghị giao dịch. Hãy luôn tự mình thẩm định và tham khảo ý kiến cố vấn tài chính của bạn trước khi đưa ra bất kỳ quyết định đầu tư nào. _ Vào ngày xuất bản, Gavin McMaster không nắm giữ (dù trực tiếp hay gián tiếp) vị thế nào trong bất kỳ chứng khoán nào được nhắc đến trong bài viết này. Tất cả thông tin và dữ liệu trong bài viết này chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin. Bài viết này ban đầu được đăng trên Barchart.com _ Điều khoản và Chính sách Quyền riêng tư Bảng điều khiển Quyền riêng tư Thông tin thêm
0
0
0
0