TSM (TSM)

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

TSM 当前估值和价格均未提供明确的极端偏差信号,因此维持中性判断。

  • 当前市盈率处于历史第 72.5 百分位,属于偏贵区间,但并未触发极端低值警告(is_extreme_low: false)。
  • 股价 $397.28 高出经计算的工程下限估值约 4.2%,虽被归为理想类别,但偏离幅度不大,未进入买区。
  • 隐含波动率处于一年内第 94.1 百分位,显示市场短期情绪较高,但未伴随任何红色预警信号。
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

$397.28 $93.91 引擎底价
远离底价 已触底

TSM 远离底价(距底价 323.0%)—— 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。 估值偏贵(73% 分位)

宏观参考

过去 macro 事件后,TSM 5 日反应总体偏正 +0.5%
13 类宏观事件 · 107 个样本 · 54 涨 / 44 跌 · macro-beta 参考
分类明细 · macro beta 拆解
fed-fomc-rate-cycle → 平均 5d +0.8% 12 次 · 6 涨 / 5 跌
taiwan-strait-tension → 平均 5d +1.1% 12 次 · 6 涨 / 5 跌
oil-shock → 平均 5d -0.5% 10 次 · 6 涨 / 4 跌
us-china-tariff-escalation → 平均 5d -1.3% 10 次 · 4 涨 / 6 跌
big-ipo-event → 平均 5d -0.4% 9 次 · 4 涨 / 4 跌
bank-crisis → 平均 5d +5.1% 8 次 · 8 涨 / 0 跌
big-tech-earnings-shock → 平均 5d +3.1% 7 次 · 5 涨 / 1 跌
election-uncertainty → 平均 5d -1.8% 7 次 · 3 涨 / 4 跌
natural-disaster → 平均 5d +0.1% 7 次 · 2 涨 / 4 跌
pandemic-emergency → 平均 5d +2.6% 7 次 · 4 涨 / 2 跌
sovereign-debt-crisis → 平均 5d +1.2% 7 次 · 3 涨 / 2 跌
china-property-crisis → 平均 5d +0.6% 6 次 · 2 涨 / 3 跌
russia-ukraine-war → 平均 5d -6.4% 5 次 · 1 涨 / 4 跌
对比同行业 ETF(XLK,5日)
+6.7pp 领先板块
TSM +10.6% 板块基准 XLK +3.9%
macro-beta 参考:此 ticker 对宏观冲击的历史反应统计,**不构成 thesis 级判断**。AI capex 这条故事还活不活、关税风险演没演完,要看新闻、自己判断。

命中你的规则与告警

登录后查看 TSM 在你的组合里命中了哪些规则。
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估值

中性区
TTM 市盈率
33.8
5 年分位: 73%
市净率 P/B
87.9
5 年分位: 100%
p10
30.4
p25
31.2
p50
32.4
p75
33.8
p90
35.1
财报数据充足,P/E历史百分位可直接衡量当前估值偏贵或低估

底价引擎

AI 估值推荐
推荐 Floor
USD 198.84
推荐 Golden
USD 258.49
推导逻辑
Floor USD 198.84历史峰值(ATH) × (1 − 50%) 回撤。原因:场景方法选举出的底价(DIVIDEND USD 174.69EPV USD 93.27)远低于当前价(< 40%),引擎判断这些方法的历史样本已被过时的定价区间主导(典型 re-rated 股票),回退到一个对 wheel/options 仓位更可执行的回撤型底价。

Golden USD 258.49ATH × (1 − 35%)(同一回撤方法,更浅档位)。

注:下方场景卡片显示的 DIVIDEND/VALUATION/EPV 数字是引擎仍计算了但未采纳的原始候选 — 保留可见以便审视引擎判断。
外部对照(独立数据源验证)
本站 AI Floor USD 198.84
分析师目标价低端 (18 家) USD 351.00
分析师目标价均值 USD 463.45
5 年低点 USD 58.25
✓ 我们的 floor 比分析师低端低 43%(在合理区间内)。AI Floor 设计上就是『深度便宜』的价位,低于分析师 12 个月目标低端属于预期之内。
AI 综合解读
TSM 引擎判断历史估值方法的样本已被过时定价区间主导(典型 re-rated 股票)。场景方法(DIVIDEND USD 174.69、EPV USD 93.27)经引擎计算后未被采纳——选举出的底价远低于当前价,改用历史峰值(ATH)回撤模型:底价 USD 198.84,公式 ATH × (1 - 0.50)。置信度:低(启发式回退性质,建议结合下方场景卡片审视引擎判断)。
更新于 2026-05-02
术语解释(点开查看)
远期市盈率 (Forward P/E)
用未来 12 个月分析师预期 EPS 算的市盈率。比追踪 P/E 更前瞻,但受预测误差影响。
追踪市盈率 (Trailing P/E)
用过去 12 个月实际 EPS 算的市盈率。当 EPS 因一次性事件(资产出售、减值)扭曲时会失真。
市净率 (P/B)
股价 / 每股净资产。资产驱动型行业(银行、保险)参考价值高;轻资产行业(科技、消费)数值偏高是常态。
PEG
P/E ÷ 盈利增长率。通俗说:你为每 1% 增长付了多少 P/E 倍数。<1 偏便宜,>2 偏贵。
Regime-mismatch drawdown 模型
当历史 P/E 分布发生结构性突变(业务转型、行业重塑),传统"P/E 历史百分位回归"会误导。该模型改用"历史最大回撤 + 当前 EPS"估算潜在底部价格。
EPV (Earnings Power Value)
Greenwald 框架:假设公司零增长、当前盈利能力可持续,算出的资产+特许经营价值。给出"最保守的下限"。
启发式回退 (Heuristic Fallback)
主要估值方法(如 P/E 历史百分位、股息率回归)因数据问题或结构性失效时,引擎改用 ATH 回撤等启发式公式估算。**置信度较低**,仅作参考。详细判定逻辑见上方"推导逻辑"区块。
置信度 (Confidence)
主要方法适用 → 高;多方法一致 → 中;单一启发式回退 → 低。低置信度建议人工复核而不是直接照搬。
ideal USD 397.28 置信度
discount-to-floor: 4.23×
DIVIDEND high
USD 174.69
派息率回到历史 95 分位(极端股息率水平)
连续派息 23 年(≥10),dividend 方法历史可靠
VALUATION low
方法跳过: insufficient PE history (6 months, need 60)
PE 回到历史 5 分位(极端低估水平)
EPV high
USD 93.91
零增长情景 + 现有现金/债务(Greenwald franchise value)
EPV GROWTH PREMIUM low
方法跳过: ROIC data not available; falling back to pure EPV.
EPV × franchise-value 倍数(ROIC > WACC 的复利溢价)

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

登录解锁 →

隐含波动率

当前 IV 52.5% HV (30 日) 42.1% IV Rank (1 年分位) 94
IV 与 HV 过去一年走势

财报反应

TSM
8 次财报反应 · 近 2 年
平均 Gap%
+3.54%
平均 Day%
+2.15%
上涨命中率
88%
下次财报 · 估计
2026-07-16
64 天后
24-07
24-10
25-01
25-04
25-07
25-10
26-01
26-04
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%
2026-04-15 AMC 3.49 +4.7% -1.66% -3.13% +2.02%
2026-01-15 BMO 3.14 +5.5% +4.80% +4.44% +2.37%
2025-10-15 AMC 2.92 +11.2% +2.04% -1.60% -4.59%
2025-07-17 BMO 2.47 +6.8% +3.46% +3.38% +1.70%
2025-04-17 BMO 2.12 +3.2% +2.89% +0.05% +8.85%
2025-01-16 2.24 +0.7% +5.85% +3.86% +7.29%
2024-10-17 BMO 1.94 +8.4% +8.46% +9.79% +5.57%
2024-07-18 BMO 1.48 +4.0% +2.51% +0.39% -6.38%

TSM(TSM)现在是否高估?

TSM(TSM)当前 TTM 市盈率为 33.8,处在 5 年估值历史的 73% 分位。高分位说明市场正在以高于该股自身历史常态的水平定价——这是新建仓或卖期权前要先看到的视角。

TSM(TSM)—— SELL PUT 的风险视角是什么?

对 TSM(TSM)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。

TSM(TSM)—— 哪个期权策略匹配你的观点?

如果你长期看多 TSM(TSM)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。

TSM(TSM)—— 现在是好的入场点吗?

TSM(TSM)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 TSM 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 TSM 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 TSM 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。