筆記-股癌-Podcast-25.08.23
**市場反彈與個人操作心得*最近兩天市場出現強勁反彈，覺得自己成功抓到波段，非常滿意。
*曾因與他人比較而感到痛苦，特別是看到朋友在槓桿爆倉後快速翻身，資產短時間內從腰斬回到股災前水準甚至大幅成長。
*在禮拜三大修正時進場撿便宜，把績效拉回來，短線操作相當成功。
*從過去害怕恐慌，到現在能在恐慌時冷靜出手，視之為收割羊毛的機會。
*雖然平時已少做短線，但這次操作證明自己仍有實力，並感謝一路上朋友的指導。
*雖然已掌握穩定獲利的方法，但仍持續學習更有效率、更炫的交易技巧。
*曾跟朋友嘗試操作井噴式強勢股，雖因不熟悉與倉位太小，獲利有限，但認為所有嘗試和錯誤都會在未來發揮作用。
*這次行情讓他真正吃到大魚，印證過去學習的累積終有回報。
**技術派核心觀念
*技術派交易者多數只買右上股，不碰右下股。
*核心就是買強勢股，靠趨勢與均線判斷，避免逆勢。
*雖然自己過去偏好突破第一、二根，但勝率下降，常遇到假突破，因此調整為部位小量試單、確定走勢後再加碼。
**策略的循環與市場機會
*強勢股、處置股的交易策略會有週期性，當大家發現有利可圖時報酬會變薄，但幾年後又會重回舞台。
*近期台股妖股、處置股機會多，操作效果不錯，美股則偏向在重殺後補位。
*過去幾個月績效雖正成長，但因比不上飆股族群而痛苦。這次修正讓他補回績效，心情大幅改善。
*曾在Google供應鏈的光通股上第一次賺錢，雖然只買到五張，但終於參與題材，克服了過去 與我無緣 的遺憾。
*認為能至少吃到一點 就能避免遺憾，化解比較心態。
**市場消息氾濫與反應機制
*近期市場有許多消息流傳，像是美國政府將入股台積電 已被魏哲家否認。
*這類美積電等說法市場已漸趨淡化，但股市若下跌，媒體或投資人仍會拿來當理由。
*類似之前某大學稱 AI應用大多數賺不到錢的言論，本質上是廢話，但下跌時就被當作故事。
*市場總需要故事來解釋波動，投資人需認真看待每則消息，因為其中有些可能影響深遠。
*對分析者而言，工作就是針對各種傳聞、潛在併購案、漲價消息等進行查證，即使最後證明是假消息，也不能忽略。
**真假消息與操作思維
*有些消息一開始看似假，後來卻成真；或一開始真，因發展受阻最後變假，因此真假難以判斷。
*重點不是拼對錯，而是把握機會，若假消息最後成真就能賺錢，所以分析者仍須盡可能查證。
*市場如同the Information放出的各種新聞，雖常被批造假，但實際上反映的正是投資工作的日常。
*即使明顯唬爛的消息可以忽略，但其他模糊不清的仍要追蹤，以免錯失機會。
**美國入股台積電與政策觀察
*美國以補貼換股權，甚至提出無投票權的股權，邏輯本身顯得荒謬。
*這種傳聞可能反映內部確有討論，美方透過放話測試市場反應，類似當年要求台積電扶持Intel的過程。
*台積電的回應是 若一定要股權，那就不要補貼，我們自己出錢；要股權你就去市場買。
**美國政策本質：要錢與要控制
*過去關稅戰被認為是針對中國，但如今可見美國是真要錢，還要求盟友分擔軍費。
*由by country轉向by case/by company，即公司若在美國有投資，未來就可能免稅；沒投資就得吃關稅。
*TSMC等重量級公司因此被特別凹條件，美國對企業的直接介入與要求愈來愈明顯。
*Intel獲美國政府入股，雖不至於立刻獲得超強競爭力，但可能得到政策傾斜，例如要求fabless公司分訂單給Intel。
**川普政府特色與財政邏輯
*政府直接介入民企、公開要求錢的作風，是川普政府下才見得到的局面。
*本質上 羊毛出在羊身上，美國對企業減稅，卻透過關稅再補回收入。
*對台灣而言，多數出口商有轉嫁能力，關稅主要由美國進口商與消費者承擔，並非海外廠商負擔。
*因此，美國政府其實是從人民身上收錢，再以不同方式減稅，改變的是受害者與受惠者的分布。
**未來影響與通膨觀察
*目前AI相關產業極好，但非AI領域表現低迷，尚未全面復甦。
*關稅影響暫未顯著反映在通膨數據，需等待更廣泛復甦後才可能顯現。
*聯準會雖常被批評lag或bullshit，但其談話確實有部分真實性，未來仍需持續關注其影響。
**Apple與AI策略
*Apple傳出可能使用Google Gemini或OpenAI模型來強化Siri。
*市場對Apple的AI佈局有兩派看法：一派認為應該積極砸錢自建大模型；另一派則認為Apple用「綁定合作」方式槓桿外部技術，反而是更聰明的策略。
*Apple自研AI腳步過慢，但若能專注於使用者介面與應用體驗，再串接他人模型，也能持續獲利，類似Safari與Google合作模式。
*模型產業競爭已進入白熱化，後進者容易淪為燒錢、陷入人才戰，形成泡沫。
**OpenAI與模型競爭
*GPT-5剛推出時聲勢浩大，主打All-in-one介面，透過Router技術將簡單問題分流給輕量模型、複雜問題交由強模型處理。
*Router的確能優化成本與廣告配置，但技術並非突破性創新，更多是成本結構改善。
*對使用者體驗來說，GPT-4到GPT-5的迭代驚喜感下降，缺少早期「WOW」效果，市場逐漸轉向價格競爭。
*最終模型商未必會吞噬一切，應用層（軟體與服務）仍具重要性，因應用能針對需求做最佳化。
**Google的AI與雲端布局
*Google原本被視為AI時代的受害者（Search流量受AI壓縮，廣告收益受威脅），但憑藉AI Overview、Notebook LM等產品，展現強大競爭力。
*雲端三巨頭中，Google的表現最佳，新增伺服器產能幾乎立即被租用。
*ASIC發展領先，Meta與Apple的AI應用亦可能使用Google的模型。
*若Google未來將TPU伺服器直接銷售（而非僅限雲端租用），可能會大幅改變產業格局。
*整體而言，Google雲與AI供應鏈持續受惠，是值得關注的長線贏家。
**指數投資與超額報酬方法
*想在同樣標的下取得優於市場的報酬，關鍵在於：
-稅務優化：如借券避免股息課稅，改領資本利得。
-成本優化：降低手續費或用期貨降低持有成本，甚至在轉倉時賺取逆價差。
*槓桿能帶來倍數報酬，但同時也引入更高風險與斷頭可能，不是真正超額報酬的方法。
**Meta眼鏡與未來設備發展
*Meta在AR/VR產品線積極佈局，作者個人每代產品都購買體驗。
*VR：雖能帶來生產力與沉浸式體驗，但笨重、不適合普及，定位偏向居家或專業運算工具。
*AR眼鏡：更有可能成為未來主流，若能整合電量、算力與通訊模組，具備取代手機的潛力。
*現階段眼鏡仍須依附手機，定位類似智慧手錶的延伸應用。
*無人機與軍事應用上，實務仍以VR控制較符合成本與操作需求。許多未來科技的想像需回到現實成本面檢視。
**交易經驗與反思
*4月市場崩跌時，並未在當下減碼，而是之前已有降低部位。雖仍承受巨大回檔，但因未滿槓操作，心理壓力相對較小。
*一般投資人因資金小，可靈活移轉資金，反觀大資金操作需顧及銀行監管與流動性限制，因此會拆分部位管理。
**波浪理論看法
*過去認為波浪理論多半是唬爛，因為實務上分析者經常自打臉，不斷重畫。
*但跟隨熟練者學習後，發現仍有其規律與價值，不過需專人帶領，不能單靠書本或網路資料。
*波浪應用方式與主流 推動強勢股策略不同，需隱身於市場波動中，不可過度顯眼改變線型，否則會破壞規律。
*仍視為有趣但進階的輔助工具，非人人可隨意套用。
