HUM (HUM)

二次决策视图:估值 · 组合视角 · 单源信号之上你需要的多维度数据。
中性 规则版

HUM 当前无明确信号。

  • 买入区间状态:far(距底价 +100.1%)
结论分桶由规则层确定(跨源校验 / 距底价 / 风险告警);LLM 仅做文字解读,不参与判断。

买入区域决策 规则信号

$387.12 → $193.46 引擎底价
远离底价 已触底

HUM 远离底价(距底价 100.1%)—— 现在加仓相当于在你自设阈值之上付溢价。等待或仅在强方向观点下小仓位试探。

命中你的规则与告警

登录后查看 HUM 在你的组合里命中了哪些规则。
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估值

该 ticker 的估值数据暂时无法获取,请稍后再试。

底价引擎

ideal USD 387.12 置信度 中
discount-to-floor: 2.00×
DIVIDEND ★ high ⓘ
USD 193.46
派息率回到历史 95 分位(极端股息率水平)
连续派息 16 年(≥10),dividend 方法历史可靠
VALUATION low ⓘ
—
方法跳过: insufficient PE history (11 months, need 60)
PE 回到历史 5 分位(极端低估水平)
EPV high ⓘ
USD 336.05
零增长情景 + 现有现金/债务(Greenwald franchise value)
EPV GROWTH PREMIUM low ⓘ
USD 628.03
EPV × franchise-value 倍数(ROIC > WACC 的复利溢价)
PB medium ⓘ
USD 225.42
P/B 回到历史 10 分位(适用于银行/资产驱动业务)

你的组合视角

○ 未登录
登录后你能看到
你的底价
$XXX.XX
黄金价
$XXX.XX
市场
XXX

· 你设定的底价 / 黄金价叠加到实时价上

· 该 ticker 触达你的阈值时主动告警

· 该 ticker 在你完整组合里的 P&L 影响

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隐含波动率

波动率数据暂未就绪 —— 每日扫描器下次运行时会补上。

财报反应

HUM
8 次财报反应 · 近 2 年
平均 Gap%
-0.33%
平均 Day%
+0.48%
上涨命中率
50%
下次财报 · 估计
2026-11-06
28 天后
24-10
25-02
25-04
25-07
25-11
26-02
26-04
26-07
柱高 = 当次 Gap% 绝对值(按本期间最大值归一化)。绿涨红跌。
财报日 时段 EPS Surprise Gap% Day% Week%
2026-07-29 BMO 7.61 +8.8% -0.13% -5.99% -6.40%
2026-04-29 BMO 10.31 +1.1% -5.45% +5.83% +7.23%
2026-02-11 BMO -3.96 +0.7% -5.70% -3.25% +5.07%
2025-11-05 BMO 3.24 +14.6% -7.50% -6.01% -14.68%
2025-07-29 AMC 6.27 +6.9% +7.30% +12.40% +10.32%
2025-04-30 BMO 11.58 +15.0% +5.43% +1.11% -2.41%
2025-02-11 BMO -2.16 -1.9% +2.56% -3.55% -0.48%
2024-10-30 BMO 4.16 +22.9% +0.87% +3.32% +11.93%

HUM(HUM)现在是否高估?

判断 HUM(HUM)是否高估,取决于你用哪个视角:自身历史 P/E、相对市场的 CAPE、相对国债的盈利收益率息差。我们把三个都摆出来,不让你只看一个就下结论。

HUM(HUM)—— SELL PUT 的风险视角是什么?

对 HUM(HUM)卖现金担保 put 是常见的收入策略,但合适的行权价取决于你的底价(你愿意持有的位置)以及期权链的 buffer 与 APY 平衡。完整阶梯视图(V1 上线)按 buffer% 优先 APY 次之排序——这套方法学说明为什么 buffer 比收益率更关键。

HUM(HUM)—— 哪个期权策略匹配你的观点?

如果你长期看多 HUM(HUM)但短期谨慎,SELL PUT 到底价区间收权利金、等待更好的入场点;如果你已经持有且中性偏多,COVERED CALL 限制上行但收时间价值。错的策略放在对的 ticker 上一样赔钱——让交易匹配你的观点,而不是反过来。

HUM(HUM)—— 现在是好的入场点吗?

HUM(HUM)的入场时机是底价(硬买入区)和黄金价(大幅加仓区)的函数。这两个都是私人化的——在自选里设好后,市场触达任一位置我们会提醒你。

常见问题

为什么 HUM 在不同网站上看到的 P/E 数字不一样?

不同数据源使用不同的盈利窗口(TTM vs forward、GAAP vs adjusted),更新频率也不同。我们以 TTM 市盈率 + 5 年分位排名的方式呈现——市盈率 30 对一只股票来说是高位,对另一只可能正好相反,分位数才是真正的横向标尺。

这个页面显示 HUM 的隐含波动率吗?

v0 页面不直接显示——专门的波动率工具页用多源投票(IBKR + Polygon + yfinance)覆盖 IV。纯 IV 查询用 /tools/volatility。这个页面是给「决策级 query」准备的,把估值 + 组合视角拼在一起。

这个页面跟 Yahoo Finance / 雪球的 HUM 页有什么不一样?

Yahoo / 雪球擅长 raw 数据发现——最新价、新闻、头条 P/E。这个页面是给二次决策用的:你已经在别处看到了单维度信号,需要多维度决策视角(你的底价 + 估值分位 + 组合视角)拼在一个视图里,而不是开五个 tab 自己拼。