最珍贵的是什么?

之前写过《最珍贵的》,现在进一步,展开得更广泛一些。

手机,现在不算珍贵吧,但90年代,那时叫“大哥大”,大概97年在国内,也得上万了。

那时的一万,可比现在的一万,价值高很多倍哦。

当时服务员300元左右的工资,现在服务员,大概4000元每月。

当时房价几百元,现在,以万计。

你就想象一下,成都的房价,按2万算吧,当时800元左右,按1千算吧。

1万块,就是10平方,现在10平方,值20万。

20万,买个手机。贵不贵?是不是大哥,才舍得也花得起这钱?

所以,当年,那叫“大哥大”。

性能,也就能打个电话,最初的,好像屏幕都没有。短信都没办法。

现在的手机,几百块,就超过当时的大哥大了。

更早一点1946年第一台电子计算机,一开机,周边几公里的电灯都会闪几下。

价格嘛,当然是贵得离谱,有钱,也买不到。

性能嘛,比现在手机差几个数量级。现在的手机,已经比当年阿波罗登月用的计算机还强了。

那价格即比它们便宜N个数量级。

其他的,如房车和普通车,价格差距也很大。并不是房车有多好的用料和性能。

工业机器人,就那种机械臂,和普通机械,那价格也是数量级的差别。普通的机器臂那种机器人,要说技术含量和用料,并不算多高。当然,BostonDynamics那种机器人,的确,应该贵,那是真牛。

保安、保洁、服务员和些医生、律师,有多大区别?主要还是体现在头脑(软件上的差别)。身体(硬件)的区别不大。

而空姐、模特,和普通人,区别主要在硬件上,软件上,也有一些区别,但不太大。

总之,不管是硬件、软件上的差距,远没有他们收入上的差距大。

不过,话又说回来,普通汽车20来万,和200万的汽车,性能、舒适、外观上,也差不了10倍。

但这就相对合理,为了解决噪声、性能、舒适性上,每上升10%,需要付出的成本,不是线性的10%,可能需要多付出几倍的成本,才能提升10%,所以,这样考虑,价格上贵几十倍,也是恰当的。

同样,计算机、手机的价格判别,也可以这样理解,单独造一台计算机,需要的零件,大部分是定制的,和批量生产的,成本天壤之别,况且,这手机,产量、销量又数以亿计,当然,就成本降下来了。

扯了这么多,说明一个问题,物以稀为贵,这一个大家早已知道的道理。

但是,再展开一下,这“”,也是以出发者的角度来看待的。

比如:打工人,在老板的眼里,就是普通的,你不干了,自然有人干,反正,这个职位,市场平均水平,就是每月1万的工资。

但同样是这个打工人,他在父母,和儿女的眼里,就是珍贵的,别说一个月一万块,就是100万,也换不了他。

人,都是这一个人,只因出发点,不同,价值就大不同。

物也是这样,喜欢此物的人,愿意出高价,而不喜欢的,送手上,也会扔掉。

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昨晚中概互联KWEB跌6.25%,本以为今天,可以看看,是否有机会,再买点场外的006327,场内,我知道,不太可能在近期触发0.832的买入价。

结果,才跌了0.96%,之前上涨时,因为溢价,513050是涨不过159605的,感觉吃亏了,但最近,明显513050比159605有点优势。

反正,我也懒得细算,就像511990操作时,也不太在意那分毫的。我感觉,一正一负,总体应该是差不多的。既然差不多,我就买我喜欢的。它们的差别,我之前写过《多种中概互联的区别及常见问题

正如,我最近在玩的猜涨跌游戏一样,我知道结果会是无限趋近于50%的胜率,但还是会玩一个月,最后统计一下。1个月,交易日,也才22天左右,一般不会是50%,但次数达到上万时,会更趋近于50%的胜率,这也是我为什么把它做为游戏,并不会按这个猜测来进行真正的操作。

昨天猜今天中证全指000985,是跌,就是猜错了。

4月6号的,我就4月5号,写文章时,再猜吧。

为了更好地回答常见问题,我特意准备了《73只蚂蚁简要文集》,请先看一下这篇文章,写得很详细,比一问一答,更好理解。

如果,是此文及文中提到的那些文章上,都没有的问题,请发消息,并描述问题。

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这是我之前公布的关注的品种,很多是已经买入过多次了,下一次买入的触发价格:

中概互联网ETF 513050 0.832

证券ETF 512880 0.867

消费ETF 159928 0.782

H股ETF 159954 0.564

农业ETF 159825 0.813

银行ETF 512800 0.966

基建ETF 516950 0.913

传媒ETF 512980 0.593

证券保险ETF 512070 0.572

双创ETF 159780 0.641

科创50ETF 588000 1.119

​作者公众号:73只蚂蚁

 

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基金0.5免五,即:

每万元成交,只交0.5元的费用。

而不免五的,每万元成交,股票需要交12.5元的费用,基金需要交至少5.2元的费用,多交10倍以上的钱。

对于交易次数很多的人来说,这就省了不少成本。

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