
Technology entrepreneur; Santiago Canyon College instructor; investor
Harold Tan is an entrepreneur, educator and investor working across Bitcoin, renewable energy and technology. His professional biography identifies him as a co-founder of GigaWatt, a solar-energy business, an instructor at Santiago Canyon College and a consultant in web strategy. He earned a UCLA bachelor’s degree in cognitive science and mathematics with computing in 2004 and a Harvard ALM in information systems in 2010. His public speaking includes a TEDx presentation about money and Bitcoin. On Autopilot he publishes strategies focused on AI infrastructure bottlenecks and government spending. The academic and professional credentials below are sourced separately from portfolio marketing.
Harold Tanの人生の局面ごとに八角形が一つあります。八つの軸はそれぞれ、出典付きの文書化された証拠をもとに、書面の基準表に照らして0から5まで採点します。証拠のない軸は空白であり、0ではありません。合計も理想的な形もありません。これはプロフィールであり、順位付けではありません。外見と人格は、証拠から採点できないため軸にしていません。
合計も理想の形もありません。軸が長いほどその項目が多いことを意味し、「不正行為」の軸が長ければ記録された不正行為が多いことを示します。
最新の公開保有情報と出典の日付です。現在の保有状況とは異なる場合があります。取引の開示だけでは残存株数や取得原価は確定できません。
検証済みの個人ポートフォリオはありません。個人の保有銘柄と含み損益は不明です。関連ファンドや追跡戦略は別に表示します。
本人が公開した取引情報です。公開日と取引日は異なります。解説記事は完全な約定記録ではありません。
実現損益には、同じ銘柄・数量に対応する取得原価と売却代金が必要です。取引額の範囲、四半期の変化や解説から利益は確定できません。原価や約定情報がない場合は非公開とします。
検証済みの個人取引記録はありません。取引状況と実現損益は不明であり、ゼロではありません。
健康、体重、宗教は、本人、主治医、または信頼できる報道機関が公表している場合にのみ掲載し、それぞれ出典へリンクしています。
追跡戦略
2026/10/25時点
追跡戦略の保有銘柄と顧客ポートフォリオの収益率です。本人の保有銘柄や利益を示すものではありません。
| 銘柄 | 構成比 | 含み損益 |
|---|---|---|
| NVDANvidia Corp | 17.2% | 非公開 |
| IBITiShares Bitcoin Trust ETF | 13.9% | 非公開 |
| MUMicron Technology, Inc. | 13.2% | 非公開 |
ポートフォリオの一部のみ公開 · ほか10銘柄は非公開 (55.7%)
銘柄別損益には、公開された取得原価と同じ通貨での日付付き評価額が必要です。配当や実現益を含まない含み損益です。未公開の数値は推測しません。
2026/10/23時点 · 開始日:2026/05/08
The performance data presented reflects the aggregated results of actual client portfolios managed by the Registered Investment Adviser (RIA), based on the trading activity in the securities contained in the relevant portfolio over the specified period. If fewer than 10 clients are invested in the portfolio, the data represents the aggregate performance of all clients following this strategy. Performance figures are shown net of advisory fees, calculated using the applicable subscription fee and an assumed $50,000 account size. Because subscription fees are flat rather than asset-based, accounts smaller than $50,000 would experience a higher effective fee percentage and lower net performance, while larger accounts would experience a lower effective fee percentage. Actual investor outcomes can vary due to factors like brokerage support for fractional shares, account size, trade timing, fees, and taxes, and past performance should not be interpreted as a guarantee of future results or typical of all portfolios.
Harold Tanの経歴情報はウィキと番号付き出典に基づきます。保有銘柄と取引の開示は、それぞれのセクションに出典を記載しています。 ウィキを読む