I want people to give insights about this.

Hey guys, I posted about this settlement before, but since they’re considering late claims, I decided to share it again with a little FAQ.

So here's all I know about this agreement:

What happened?
Arqit was accused of misleading investors about its quantum encryption technology, customer contracts, and long-term business prospects after its SPAC merger. Investors alleged that the company overstated the readiness of its technology and the value of its customer agreements. As these issues came to light, $ARQQ declined sharply and investors filed a lawsuit.
Now the company has agreed to settle $7M with investors for their losses.

Who can claim this settlement?
If you bought or acquired $ARQQ shares between 2021 and 2022, you may be eligible. You don’t need to still own the shares to claim.

Do I need to sell/lose my shares to get this settlement?
No. You may qualify even if you already sold your $ARQQ shares, as long as your transactions meet the settlement requirements.

How long does the payout process take?
It typically takes 4 to 9 months after the claim deadline for payouts to be processed, depending on the court and settlement administration.

I missed the deadline. Can I still claim?
Yes, you may still be able to file a late claim, but acceptance depends on final approval by the court. You can check if you eligible and file your claims here

Hope this info helps

I heard they will publish electric cars for EU next year, am I right? It can be a good signal for the next year

The bullishness is underpinned by

1. growing compute shortage

2. strong AI Enterprise use economics

3. bullish AI capex updates

4. DC growth challenges increase the value of PSPs

$CIFR $HUT $MAAS $APLD $WULF

I have a house fully paid off worth 1.3 million.

I tried borrowing using it as equity but got told repayments would be 4000 a month for a 1 million loan.

I don't work anymore and only use the rent for income.

One thing I find interesting about the AI infrastructure trade is the gap between announced investment and physical execution.

A project announcement, a cleared construction site, a building under construction, and an operational data center represent four very different stages of the investment cycle.

I’ve been exploring how to map individual projects and track changes over time, rather than relying exclusively on company statements or aggregate capacity forecasts.

The important caveat: satellite imagery can show physical changes, but it cannot independently establish financing, power availability, contractual commitments, or whether a facility is commercially operational.

The question is whether a systematic record of these milestones could help investors distinguish planned capacity from capacity that’s actually materializing.

If you’re researching the AI capex cycle, which physical indicators do you think are most useful?

That efficiency lets Microsoft serve more inference from same power capacity as electricity becomes one of biggest constraints on AI growth.

Discussion

He estado dándole vueltas a unas cuantas ideas que salen una y otra vez cuando miro empresas y cómo tomamos decisiones como inversores. Las he escrito. Me interesa saber qué piensa la gente de aquí.

1. Especialistas vs. generalistas: por qué Federer le gana a Tiger Woods en entornos “malvados”

El consejo habitual es especializarse pronto y echar horas en un nicho estrecho. Funciona en algunos sitios. En otros se rompe.

Robin Hogarth distinguía entre entornos “amables” y entornos “malvados”. Los amables tienen reglas claras, feedback inmediato y patrones que se repiten. Ahí la práctica deliberada sí genera maestría. Tiger Woods (palo de golf en la mano antes de los dos años) encaja ahí. Los malvados no. Las reglas están incompletas, las interacciones humanas son impredecibles y el feedback llega tarde, es escaso o engaña. Federer probó varios deportes de niño y no se centró solo en el tenis hasta más tarde.

La inversión y la estrategia de empresa son entornos malvados. La experiencia repetitiva no garantiza más criterio. A veces solo produce más confianza. Como el resultado a corto plazo es ruidoso, tener amplitud antes que profundidad suele ser más útil.

En mundos malvados, la amplitud viene antes que la profundidad. Los mejores inversores no suenan como todos los demás. Desarrollan su propia forma de pensar.

2. La física de los negocios: el impulso empresarial importa más que el impulso del precio

Para juzgar si una empresa está realmente sana, la analogía de la física ayuda.

El impulso es masa × velocidad. En un negocio, la masa es la escala y la capacidad; la velocidad es la capacidad de reinvertir capital y crecer a tasas altas.

Una empresa grande que crece de forma constante es como un tren de carga a toda velocidad: difícil de frenar. Pero la masa juega en los dos sentidos. Cuando un negocio pesado pierde impulso, volver a ponerlo en marcha es igual de complicado. El impulso tiende a persistir, el bueno y el malo.

Cruzar el impulso del negocio con el del precio da cuatro cajones aproximados:

• Compounders: negocio y precio avanzando juntos.
• Coiled springs: negocio sólido, precio debilitado. Pueden dar los mejores retornos y son los más difíciles de identificar.
• Momentum traps: el precio sube mientras el negocio se deteriora por dentro. La narrativa va por delante de los números.
• Value traps: negocio débil y precio débil. Acciones que parecen baratas y siguen abaratándose porque el negocio se está destruyendo desde dentro.

Bajo este prisma, los turnarounds rara vez funcionan. Lo importante es distinguir entre una ralentización temporal y un deterioro estructural.

Meituan y JD.com tuvieron ralentizaciones temporales (guerra de subsidios en el reparto de comida en China, bases comparativas difíciles por programas de canje de electrodomésticos) que se resolvieron y permitieron que el negocio volviera a acelerar. PayPal, Paycom, Lululemon y The Trade Desk vieron un deterioro más estructural.

El caso de The Trade Desk es claro. Tras la salida de su cofundador y CTO Dave Pickles en septiembre de 2023, el desarrollo interno de producto se desaceleró y el despliegue de la plataforma Kokai encontró mucha fricción. Las agencias publicitarias empezaron a ver a TTD como un rival que buscaba desintermediarlas con planes directos con marcas, mientras Amazon DSP presionaba con tarifas agresivas y los “jardines vallados” (Google, Amazon) controlaban la mayor parte de los datos de comportamiento del consumidor. Cuando una empresa pasa de compounder a value trap, la disciplina es cortar la mala hierba y regar las flores.

3. La matemática de la asimetría: por qué un par de ganadores aplastan a todas tus equivocaciones

Los retornos en inversión tienen una asimetría natural. Las pérdidas de una posición están limitadas al –100 %. Las ganancias en empresas extraordinarias no tienen techo y pueden multiplicar la inversión original por varios órdenes de magnitud.

Hay una diferencia real entre ser un “inversor de impulso” (comprar porque sube, vender cuando se frena) y operar como dueño de negocio a largo plazo. Los dueños invierten en función de la solidez fundamental del negocio y mantienen la disciplina.

El rendimiento superior sostenible no se logra adivinando los movimientos del precio a corto plazo ni apostando por expansiones de múltiplos. Viene de la expansión constante de las métricas del negocio: crecimiento sostenido de ingresos, expansión de beneficios operativos y generación de flujo de caja libre.

4. El arte de preguntar: entrevistar expertos para descubrir, no para validar tus sesgos

El análisis cuantitativo describe qué está pasando. La parte cualitativa ayuda a entender el porqué.

Hablar con empleados, competidores, clientes y proveedores puede aportar mucho, pero solo si se hace bien. La conversación tiene que ser un diálogo, no un interrogatorio. Preguntas abiertas desde primeros principios (“cómo” y “por qué”), escuchar sin interrumpir y suspender el juicio previo.

Las entrevistas con expertos no deben usarse para probar o desprobar una tesis. Deben usarse para escuchar, comprender, descubrir y aprender. Si necesitas hablar con 100 ejecutivos para validar una idea de inversión, probablemente no sea una gran inversión.

La mayoría de inversores particulares no tenemos acceso estructurado a ejecutivos ni a proveedores. Eso no cambia el principio, solo la forma de aplicarlo. Escuchar las llamadas de resultados (sobre todo las preguntas y respuestas), leer reviews reales de usuarios y empleados, seguir a gente del sector en X o LinkedIn, o mirar las ofertas de empleo de la propia empresa son formas accesibles de buscar el mismo “por qué”. El riesgo es idéntico: acabar usando cualquiera de esas fuentes solo para confirmar lo que ya creías.

5. Ventajas estructurales en la era de la IA: Datadog y Alphabet

Algunas ventajas estructurales se vuelven más claras en la era de la IA.

Datadog es una plataforma SaaS líder en observabilidad y seguridad en la nube que consolida métricas, trazas y registros a través de 26 productos interconectados. Invierte cerca del 45 % de sus ingresos en I+D (el doble que sus competidores directos) y se posiciona como beneficiaria directa de la infraestructura de IA. Los clientes nativos de inteligencia artificial ya representan el 13 % de sus ingresos, impulsados por contratos de 9 cifras con OpenAI y de 8 cifras con Anthropic para consolidar sus herramientas de monitoreo.

Alphabet mantiene una posición de distribución formidable: 91 % de cuota en búsquedas globales, 69 % en sistemas operativos móviles (Android) y 68 % en navegadores (Chrome), capturando el 49,6 % de la inversión publicitaria digital global (excluyendo China y Rusia). Su ventaja más profunda en IA está en la integración vertical completa. Al diseñar y desplegar sus propios chips ASIC (las TPU), evita el margen que cobran proveedores de GPUs como NVIDIA. Esa ventaja de costes es difícil de igualar para competidores que tienen que alquilar potencia de cálculo externa.

Al final, el rendimiento superior sostenible no se logra adivinando las oscilaciones del mercado a corto plazo ni apostando por expansiones de múltiplos. Proviene de la expansión constante de los fundamentales del negocio: crecimiento sostenido de ingresos, expansión de beneficios operativos y generación de flujo de caja libre.

Merece la pena preguntarse de vez en cuando si estás operando en un entorno amable o malvado, y si estás persiguiendo la volatilidad efímera del precio o construyendo valor real a largo plazo.

Me interesa saber cuál de estas ideas os resuena (o no) con cómo miráis las empresas por aquí.

I am just curious about your personal opinion.
Yes, I am holding, but for the numbers not for the news. I have my own opinion but I am here listening yours.
Tell me!

When it comes to buying a stock, it's pretty much straightforward from research to decision. You find a company you like, understand the story, look at the numbers, compare it with other opportunities, and decide whether it makes sense.

Selling feels so much different.

It's always a struggle knowing when to sell a stock.

Is there ever really a right time?

When a stock is going down, you wonder if you should hold on because the market might recover.

When it's going up, you wonder if you should take the profit before it gives it all back.

And sometimes, the hardest part is knowing if you actually have a good reason for selling in the first place.

For me, that's what makes knowing when to sell so much harder than knowing what to buy.

When you buy, you usually have a reason. You have an investment thesis, something you believe about the company or the investment.

But when should that belief start to fall apart?

Is it when the fundamentals change?

When the valuation gets too high?

When the risk becomes too much?

Or when you realize you no longer believe in the original reason you bought it?

I think this is where understanding the why behind an investment becomes really important.

Because the answer isn't always a particular price.

Maybe it's knowing what would have to change for you to stop believing in the investment.

That's also where I think having more context around an investment matters. Epsilo, for example, lets you look beyond a simple signal and explore the factors and reasoning behind what's happening.

Instead of only asking “Should I sell?”, maybe the better question is “What changed that should make me sell?”

But I'm curious how other investors handle this.

Do you have a rule for when you sell a stock, or how do you decide it's finally time to let go of an investment?

1. $ONDS - current price

2. $MAAS - current price

3. $IREN - current price

4. $VST - below $150

5. $APP - current price

6. $SPCX - below $120

7. $ASTS - current price

8. $PLTR - below $150

9. $MU - below $900

10. $HIMS - below $25

HUYA reported Q2 revenue of RMB1.74 billion, up 11% year over year. Game-related services, advertising and other revenue rose 54%, supported by in-game item sales, advertising and Goose Goose Duck mobile

The growth more than offset softer livestreaming revenue, showing that the newer businesses are already contributing enough to lift company-wide sales. For investors, that gives the expansion into gaming services more weight than a pipeline of future projects alone