Una vez compraste acciones de NVIDIA y las vendiste después de una ganancia del 30%, sintiéndote un poco inteligente. Luego se disparó otro 120%, y te quedaste mirando el gráfico de velas japonesas durante cinco minutos, cada vez más frustrado. Este es, de hecho, el comportamiento típico de la mayoría de los inversores minoristas. En 2022, alguien hizo todo lo contrario al público general. En lugar de comprar NVIDIA, invirtió en una empresa proveedora de NVIDIA, una empresa poco conocida, con una capitalización de mercado de 700 millones de dólares, de la que el 90% de la gente nunca ha oído hablar, $AXTI. La acción tenía un precio de 12 dólares en ese momento, pero luego se disparó a más de 70 dólares. Este individuo se llama Serenity, y se ha convertido en una sensación en la comunidad inversora este año. De las 35 posiciones que reveló públicamente, 31 obtuvieron ganancias, con un retorno del 22.500%, incluso Bloomberg y Reuters ahora cubren sus tuits. Después de revisar docenas de sus publicaciones, descubrí que lo que hizo fue completamente diferente a la compra de NVIDIA por parte del público general. ¿Qué hizo el público general cuando compró NVIDIA? Analizó el ratio precio/beneficio, examinó el crecimiento del informe financiero, escuchó noticias sobre el auge de la IA, vio la entrada de capital extranjero y luego realizó el pedido. Podría haberlo hecho con los ojos vendados. ¿Qué hizo Serenity antes de comprar $AXTI? Empezó con la GPU de NVIDIA, dibujando un mapa de la cadena de valor de la industria. Para operar una GPU, se necesita un centro de datos, que requiere módulos ópticos. El componente principal de los módulos ópticos es un láser, y la materia prima para el láser se llama fosfuro de indio. Luego hizo algo que nunca se me había ocurrido: verificó la distribución de la capacidad de producción global de fosfuro de indio. A nivel mundial, hay dos empresas capaces de producir sustratos de fosfuro de indio a gran escala. $AXTI posee una participación de entre un cuarto y un tercio. En otras palabras, mientras se sigan fabricando chips de IA en el futuro, todos los fabricantes de módulos ópticos tendrán que obtener las materias primas de estas dos empresas. Y esta estructura no cambiará a corto plazo porque desde la construcción de la fábrica hasta la producción en masa, el ciclo es anual. Luego, revisó los documentos de patentes de la empresa, la lista de clientes, el límite de capacidad de producción y los proveedores. Tras comprobarlo todo, finalmente realizó el pedido. Bautizó este conjunto de tácticas como la Teoría de la Hoja de Perilla. Según él, cuando uno va a un restaurante de sushi de alta gama, todo el mundo se centra en ese trozo de ventresca de atún graso. Pero el ingrediente que la cocina nunca puede dejar de tener es la hoja de perilla.Sin el atún graso, el menú perderá varios platos, pero si no hay hoja de perilla, todo el restaurante puede cerrar. En la cadena de la industria de la IA, NVIDIA, Microsoft y OpenAI son el vientre graso del atún. La hoja de perilla es un nombre de material difícil de conseguir, una empresa de bajo perfil con un valor de mercado de más de diez mil millones que ningún analista cubre, una parte de la cadena de suministro con solo dos proveedores globales, y si falta, toda la cadena se detendrá. Desglosando esta teoría, en realidad son tres pasos. Paso uno: comenzar desde la demanda de nivel superior y preguntar capa por capa. Auge de la IA → Aumento de la demanda de GPU → La fabricación de GPU requiere máquinas de litografía → El componente central de las máquinas de litografía es la lente → ¿Quién fabrica la lente globalmente? Es Zeiss, el único. Sigamos. ¿Qué pequeña fábrica japonesa posiblemente suministra el vidrio especial para las lentes de Zeiss? Haz la misma pregunta en cada nivel: Este nivel necesita funcionar, ¿cuál es el elemento irremplazable en el siguiente nivel? La mayoría de la gente podría detenerse en el segundo nivel, comenzando a discutir si la relación precio-beneficio de NVIDIA es alta. Pero Serenity lo desglosa hasta la quinta o sexta capa, rastreándolo hasta llegar a la capitalización de mercado más pequeña, la empresa menos conocida. Paso dos: Cuenta los actores en el segmento de esta empresa a nivel mundial. Tres o más actores, ¡paso! Debido a la competencia suficiente, no hay poder de precios. Dos actores, observa atentamente. Un actor o un monopolio de facto, eso es todo. La lógica es simple. Cuanto más se expande la IA, más dinero fluye hacia arriba a lo largo de la cadena de la industria. A medida que sube la marea, todos los barcos suben con ella. Pero si solo hay un barco en un segmento determinado, no solo sube con la marea, sino que también puede darse la vuelta y amenazar hacia abajo, diciendo: "Solo puedes usarme a mí, yo tomo las decisiones". Paso tres: Antes de comprar, comparte tu análisis y espera las críticas. No es necesario buscar aprobación; Vamos contracorriente, invitando específicamente a personas expertas a presentar contraargumentos. Algunos señalaron que, cuando se tomaba una decisión lógica con demasiada rapidez, él volvía atrás para reevaluarla. Si alguien mencionaba la falta de un proveedor, él volvía atrás para cubrir la carencia. Solo cuando se cerraban todas las lagunas y nadie podía criticar más, realizaba el pedido. Como él mismo dijo una vez, ChatGPT no te desafiará. Si alimentas tu análisis con IA, siempre estará de acuerdo contigo. Por lo tanto, debes presentar tus hallazgos a una persona real.En 2025, invirtió fuertemente en $SIVE, una empresa sueca de semiconductores especializada en láseres. Con una capitalización de mercado de más de doce mil millones de dólares estadounidenses, cotizada en coronas suecas, y apenas cubierta por analistas estadounidenses. ¿Por qué la eligió? Porque la arquitectura de comunicación óptica de próxima generación para centros de datos, llamada CPO, tiene una limitación física: el silicio, un material, no puede emitir luz. Si el silicio no puede emitir luz, ¿cómo se pueden transmitir los datos? Debe usar un módulo láser externo. $SIVE produce láseres de onda continua de alta potencia, que sirven como fuente de luz externa para CPO. Una vez más, siguió esa cadena: GPU de NVIDIA → Expansión de centros de datos → Interconexión óptica CPO → Aumento en la demanda de fuentes de luz externas → $SIVE es una de las pocas empresas a nivel mundial capaces de suministrar. Después de comprar, esta acción casi se multiplicó por veinte. Pasando a su elección de febrero de 2026, Raspberry Pi. RPI, una empresa del Reino Unido, produce computadoras de placa única económicas, que se venden a $35 cada una, utilizadas por niños para aprender a programar. Los analistas de Wall Street esperaban unánimemente un crecimiento anual de los ingresos del 14%. Él presentó una cifra diferente: 55%. ¿Cómo llegó a esta conclusión? Se adentró en la comunidad de desarrolladores. Descubrió que un gran número de desarrolladores de IA en GitHub estaban empezando a implementar agentes de IA usando Raspberry Pi, con una curva de crecimiento de los repositorios relacionados casi vertical. Analizó las discusiones de compra en varios foros, las tendencias de crecimiento de los desarrolladores y luego trabajó a la inversa. El modelo de ingresos de Wall Street no tuvo en cuenta esta nueva demanda, omitiendo al menos 40 puntos porcentuales. A los dos días del tuit, el precio de las acciones de RPI casi se duplicó. Dos meses después, tras la publicación del informe financiero, el crecimiento real fue del 58%. El consenso de Wall Street era del 14%. Tres casos, $AXTI, $SIVE y RPI, comparten la misma lógica subyacente: encontrar una posición en la cadena de la industria donde el precio aún no está establecido, pero la demanda ya está asegurada. En este punto, me gustaría analizar los tres errores más comunes en los que caen los inversores minoristas al comprar acciones y qué problemas puede resolver este método. Primer escollo: Perseguir las alturas y vender las bajas, quedándose siempre con las manos vacías. Ves un sector prometedor, una acción en alza, noticias que la promocionan, y te lanzas a comprar. Solo para ver cómo empieza a caer justo después de tu entrada. A medida que cae, no puedes aguantar y terminas vendiendo. Después de vender, vuelve a subir, dejándote confundido… ¿Por qué?Porque cuando algo es tan popular que incluso alguien como yo, que no se adentra en la investigación, ha oído hablar de ello, su precio ya ha alcanzado su máximo en el mercado. Empresas de primer y segundo nivel, Nvidia, Microsoft, TSMC, con analistas de todo el mundo observándolas y fondos globales comprando, ¿por qué iba a pensar que soy más rápido que los demás? El método de Serenity es profundizar. Bajar al tercer nivel y más abajo, donde los analistas no cubren, las instituciones no tienen posiciones, la capitalización de mercado es demasiado pequeña y la liquidez es demasiado baja para que puedan entrar. En estas áreas, hay muchas lagunas de precios que explotar. Esto resuelve un problema: no tienes que competir por velocidad con las personas más inteligentes del mundo; asciendes lentamente en una carrera donde nadie compite contra ti. Segundo escollo: comprar, entrar en pánico cuando baja, entrar en pánico cuando sube. La razón del pánico es en realidad una sola: no sabes cuánto vale realmente lo que compraste. Puede que hayas comprado porque parecía que iba a subir. Pero si parece que va a bajar, ¿venderás? Sin tu propio criterio, tu mentalidad colapsará con cualquier movimiento del mercado. El enfoque Serenity te obliga a responder tres preguntas antes de realizar un pedido: ¿Es este nodo irremplazable? ¿Cuántos proveedores globales hay? ¿Está aumentando o disminuyendo la demanda posterior? Una vez que respondas estas tres preguntas, tendrás un ancla lógica independiente que no se verá afectada por los precios de las acciones. Por lo tanto, no hay necesidad de entrar en pánico por una caída a corto plazo a menos que cambien las respuestas a esas tres preguntas. Esto resuelve un problema: los movimientos de precios no se basan en la fe, sino en el diagrama de la cadena industrial que tienes en tus manos. El tercer escollo: todos ven la misma información. Relación precio-beneficio (PER), rentabilidad sobre el capital (ROE), tasa de crecimiento del informe financiero, fondos de inversión, lista de los principales accionistas. Cuando abres cualquier aplicación de negociación de acciones, todos ven la misma interfaz. Toda esta información ya se refleja en el precio de las acciones. ¿Qué analiza Serenity? Bases de datos de patentes, directorios de proveedores, datos de exportación aduanera, debates de desarrolladores en foros del sector y comparaciones de hojas de ruta técnicas en artículos académicos. Estos recursos son gratuitos y públicos, pero la mayoría de los inversores minoristas nunca los han consultado. Esto resuelve un problema: cuando tu fuente de información es diferente a la de los demás, tu juicio puede diferir del de ellos. Por supuesto, este método no es infalible y hay algunas cosas que no puede resolver. En primer lugar, Serenity ha cometido errores.UPWK -35%, HIMS -50%, CRCL -45%. Tener razón con el método no significa que cada transacción sea correcta. No importa cuán precisa sea la descripción de la cadena industrial, los problemas en las operaciones de la empresa, los cambios repentinos en la industria o los cambios de política pueden llevar a una caída. Segundo, Serenity es anónimo. Ex científico de IA, autor de un artículo en Nature, rechazó una oferta de NVIDIA; todos estos títulos son autoproclamados y nadie puede verificarlos. Solo compra acciones de microcapitalización, un solo tuit suyo puede hacer subir el precio y los seguidores que se suman pueden impulsarlo aún más. Nunca ha revelado cuándo vende. Tercero, toda su cartera se basa en dos predicciones: CPO se convertirá en la única hoja de ruta técnica para los centros de datos y los robots humanoides alcanzarán una escala de mil millones de unidades. Si alguna de estas predicciones se revierte, la lógica detrás de muchos de sus objetivos colapsará. Su enfoque te dice que esta posición es muy arriesgada, pero si el riesgo siempre estará ahí es algo que debes juzgar tú. Intenté aplicar este enfoque al sector de las criptomonedas. Comienza a analizar desde el Meme Launchpad. Plataformas como Pump.fun → ¿De qué dependen? Fondos de liquidez → ¿De dónde proviene la liquidez para los fondos? Sigue profundizando. En pocas palabras, lo que este método puede ofrecerte es: Cuando estás acostumbrado a profundizar de arriba hacia abajo, no te perderás la oportunidad solo porque algo esté subiendo. Instintivamente te preguntarás, ¿en qué nivel está? ¿Quién está arriba de la cadena? ¿Quién está arriba de la cadena? ¿Dónde está ese inevitable cuello de botella donde solo operan uno o dos jugadores y todos están interconectados? Reflexioné durante mucho tiempo, revisé la situación exhaustivamente y de repente tuve un momento de iluminación. No descubrí un secreto para la riqueza ni nada por el estilo; es porque de repente me di cuenta de que cada compra realizada por muchas personas, ya sea una acción o una criptomoneda, está circulando en el primer nivel de la cadena de la industria. Sea cual sea la tendencia, el radio de toma de decisiones de cada persona no se extiende más allá de esa página autoseleccionada de la aplicación de trading. Por lo tanto, la estrategia de Stock God Serenity no consiste en decirte directamente qué comprar, y mucho menos en incitarte a que te dejes llevar por el miedo a perderte algo (FOMO). Lo que necesitamos hacer es otra cosa: sacarte de la primera capa, donde todos están, y mostrarte que el mercado aún no ha descubierto el precio en la quinta capa. [BlockBeats]