投資小白的出場攻略：你不是賣太早，就是賣太晚，你缺的是這套出場思維曲終人散前，如何規劃完美的退場機制 ------------- 當我們投資或交易到一個階段時，就開始需要思考「出場策略」這件事。很多人第一個直覺就是看帳上的獲利有多少，但事實上，真正成熟的投資人會先問自己：我這檔股票的位置又落在哪個階段？你手上的個股，已經漲到誇張的高檔？只有把層次都釐清了，才會知道該不該出場、怎麼出場。 最穩健的出場方式，很多人都知道「分批獲利了結出場」。但是很多人就是死抱不放，遇到回檔後獲利全吐。如何能保住戰果，也能參與最後一段的紅利行情，進可攻退可守就是大家希望能做到的事情。 至於目標價，只是個「參考點」，有時候股價還沒到你設的價格，但大盤已經轉弱、技術面破位。 出場不一定要等到什麼技術高點，有時候你該離場的訊號，其實早就出現在基本面、政策面、技術面甚至資金管理的壓力上。你就該果斷處理就應該要處理，而不是抱著希望撐下去。 真正在交易操作存活下來的人，不是希望賣在最高，而是能在風險來臨前，冷靜退場，高低點不是靠猜高點，而是靠紀律與策略，把「穩健獲利」變成投資或交易的重點。 完整文章：<a href="https://mimivsjameseasy.beehiiv.com/p/new-post-d845">https://mimivsjameseasy.beehiiv.com/p/new-post-d845</a>

投資理財

MimiVsJames 公開貼文

我是 MimiVsJames，一位熱愛財務經濟學、宏觀經濟分析與量化金融的量化工程師，目前在美國大型資產管理公司工作。從台灣到國外，這一路上的學習與成長讓我深刻體會到分享的重要，希望能在這裡用簡單溫暖的方式，傳遞實用的投資理財知識。

MimiVsJames的美股投資分享

投資小白的出場攻略

有沒有AI泡沫？AI泡沫破裂不會是在於高估值崩跌，而是在於其他因素，最終連動到金融機構的骨牌效應我們認為AI「像2000年的科技沫破滅」的路徑可能性不大，但有其他破滅的因素存在。為什麼最近ORCL股價會連續下跌的主要原因，以機構的觀點，告訴你他們在擔心什麼----------------------現在市場上談論 AI 泡沫的時候，許多人第一時間會想到「估值太高」，彷彿只要本益比、股價漲多了，就一定是泡沫。但這樣的思維其實過於表面，甚至可能讓你錯失真正的風險訊號。事實上，現在市場上最該警惕的，不是表面上的高估值，而是那些企業財報背後正在不斷膨脹的「債務槓桿」。 尤其是那些中小型、現金流薄弱的 AI 公司，它們並非因為業績成長而擴張，而是靠「先借錢搶市佔」，這才是引爆泡沫的真正火藥庫。估值再高，只要營運有基本面支撐、現金流穩健，還有時間讓市場慢慢消化；但債務一出問題，就是整條信用鏈一口氣連環爆的開始。 從泡沫的生命週期理論來看，現在的 AI 泡沫明顯已經進入第二階段：槓桿與假性繁榮期。企業大舉舉債、投資人瘋狂搶債、信用利差壓到 30 年低點，看起來好像資金多到溢出來，但這些資金其實正被金融工程悄悄包裝，風險正默默在市場下層醞釀。這不是泡沫剛起步的時期，而是正在快速膨脹的加速階段。 更重要的是，真正會引爆泡沫的關鍵，並不是某家公司股價跌了 20%、30% 這種事，而是「債務違約」與「再融資失敗」。當你打開新聞看到科技股跳水時，其實已經太遲。你應該更早關注的，是債市出現的異常訊號，這些才是第三階段即將開啟的前兆，是泡沫進入破裂的核心訊號。 所以，如果你是長線投資人，這時候不是該逃跑，而是要兩手準備：一邊享受 AI 成長帶來的紅利，另一邊則要學會盯住信用市場的風險訊號。因為這場泡沫最終會不會爆，不是看股價漲得多高，你想在泡沫爆裂之前逃出，那你就得先學會金融市場的語言。與其天天喊「估值太貴不敢買」，而是了解整個金融宇宙的槓桿、資金流向與機構信用結構。現在AI 泡沫不是「故事敘事」太多，而是誰能提前看懂債市的腳步，誰才有可能在風暴前調整布局。 完整文章：<a href="https://vocus.cc/article/68d854f2fd897800015649c4">https://vocus.cc/article/68d854f2fd897800015649c4</a>

有沒有AI泡沫？

我們認為AI「像2000年的科技沫破滅」的路徑可能性不大，但有其他破滅的因素存在。為什麼最近ORCL股價會連續下跌的主要原因，以機構的觀點，告訴你他們在擔心什麼

















前言：

最近常常聽到AI最熱門的一件事情在討論，就是到底有沒有「AI泡沫」？說有AI泡沫的大多都是說估

職場

國際

以行動支持創作者！付費即可解鎖

MimiVsJames 美股投資分享

經典必讀

公司債

金融

風險

投資人

市場

打包

債務

融資

基本面

違約

有沒有AI泡沫？AI泡沫破裂不會是在於高估值崩跌，而是在於其他因素，最終連動到金融機構的骨牌效應

三爺說：今天公布了很棒的經濟數據（3.8%！），展現我們正在取得的成功，但我們的利率實在太高了！如果不是因為 Jerome「太慢了」Powell，我們現在應該已經在 2% 的水準，同時正在進行預算平衡。好消息是，儘管他無能，我們依然挺了過來，而且很快，整個國家將會比以往任何時候都做得更好！ 裡面有幾個重要數字...#比較引起我的興趣是2....呵呵～知道的都知道...

三爺說：

ETF 核心介紹 ETF 代號： VOOETF 名稱： Vanguard S&amp;P 500 ETF (Vanguard標普500指數ETF)追蹤指數： S&amp;P 500 Index (標準普爾500指數)投資目標： VOO 是一檔追蹤美國 S&amp;P 500 指數的 ETF，由 Vanguard 基金公司發行。該指數包含了美國市值前500大的上市公司，被廣泛視為衡量美國股市整體表現的重要指標。VOO 的目標是讓投資人能以低成本，一次性投資美國最頂尖的500家企業，參與美國經濟的長期成長。 前五大持股 VOO 的持股權重會隨著S&amp;P 500指數的調整而變動，但由於採市值加權，其前幾大持股通常為美國最具影響力的科技巨頭。(1) 蘋果 (Apple)(2) 微軟 (Microsoft)(3) 輝達 (NVIDIA)(4) 亞馬遜 (Amazon)(5) Meta (Facebook)補充說明： VOO 的持股涵蓋多個產業，但前幾大持股的權重非常高，尤其是科技股。因此，其表現與這些科技巨頭的股價走勢高度相關。 特性與適合對象 極低費用： VOO 的管理費用率極低，在全球ETF中名列前茅，這讓投資人的報酬不會被高昂的費用侵蝕。高分散性： 投資標的涵蓋美國500家頂尖公司，能有效分散個股風險。適合長期投資： VOO 適合相信美國經濟能長期成長，並追求資本利得的長期投資人。對於沒有時間選股的ETF新手來說，它是建立核心美股部位的理想選擇。 總結與提醒 VOO 是全球最受歡迎的ETF之一，它提供了一種簡單、低成本的方式來投資美國股市。雖然它高度分散，但仍會隨著美股大盤波動，不適合追求短期暴利的投資。所有內容僅為資訊分享，不構成任何投資建議。

【ETF】專區

一個被工作耽誤的投資家
每天下班後才是我賺錢的開始
這裡沒有艱澀的財報，只有輕鬆有趣的投資日常
一起變成「不務正業」的富翁吧！

不務正業的投資家

【ETF 專區】美股 ETF：VOO

本報告旨在為尋求專業分析的投資者，提供關於兩大美國股市核心指標——標準普爾500指數（S&P 500）與納斯達克100指數（Nasdaq-100）的全面比較與深度洞察。透過解構其指數特質、歷史表現、風險與成本結構，並結合對未來宏觀經濟與產業趨勢的評估，本報告最終針對不同風險偏好的投資者，

閱讀書評

深度分析報告

指數

投資

核心

波動

資產

成分股

產業

成長

標普500與QQQ指數根據風險偏好的投資策略與資產配置建議

事件分析：NVDA與INTC合作，未來將跨足 SoC 系統設計（CPU + GPU 整合）的看法對NVDA、INTC、TSM和AMD等半導體大公司基本面與股價的分析與觀點 NVDA與INTC合作，背後代表的是NVDA希望擺脫單一 GPU 設計者的定位，轉型為一個以平台定義為核心的 AI 超級系統供應者。從 Grace CPU、Blackwell GPU，到自研 SoC、NVLink、NVSwitch、NVOS，再到 MGX 架構的整合伺服器模組與軟體棧，NVDA的野心是在整合競爭，要做的是定義整套效能與生態系統的體驗。 而INTC 在這場交易中的角色，此次 NVDA 給出的機會更像是一場測試：是否有能力在 18A 製程下，同步完成複雜 SoC 的晶圓製造、3D 封裝整合、以及高良率量產。 對 Intel 而言，這也是生存保衛戰。若失敗，這筆數億美元的資本支出將讓這家過去的王者走向更沒落之路；若成功，有機會打開另一個新篇章。 對台積電來說，這場合作在短期內不構成實質威脅。現階段 NVDA 的 Blackwell 平台、GB200 超級晶片、NVL72 等高階伺服器模組仍嚴重依賴 TSMC 的 N4/N3 製程與 CoWoS 封裝產能。考量 Intel 製程尚處 early ramp、工具鏈尚未成熟，NVDA 要轉移高階主力產品的代工權至少還需要更久的時間。 過去 AMD 最大的護城河是整合型 APU 架構，能以高效能功耗比＋性價比方案切入雲端與 AI 加速器市場。MI300 系列更是 AMD 嘗試與 NVDA 抗衡的旗艦武器。若 NVDA 成功將 Grace CPU 與 Blackwell GPU 整合為單一 SoC，並藉由 Intel 完成先進製程與封裝，甚至把 CUDA 生態延伸至 CPU 架構層，那麼 AMD 的整合優勢未來有可能被挑戰。對雲端業者來說，NVDA 將不再只是 GPU 提供者，而是能交付「端到端 AI 平台」的一站式解決商。從股價與操作角度來看，NVDA 雖然基本面長期邏輯更為鞏固，建議以拉回分批佈局為宜；Intel 後續走勢將取決於製程驗證進度與實單落地；AMD 若市場出現情緒性錯殺，反而可能提供價值重估的反向機會。 NVDA 正從設計者晉升為生態定義者，Intel 力圖用製程找回產業主導話語權，AMD 則需尋找下個戰略利基。 完整文章：<a href="https://vocus.cc/article/68cc4234fd897800015e8b16">https://vocus.cc/article/68cc4234fd897800015e8b16</a>

事件分析：NVDA與INTC合作

對NVDA、INTC、TSM和AMD等半導體大公司基本面與股價的分析與觀點


美股即時策略分享

整合

Intel

產品

台積電

設計

CoWoS

軟體

事件分析：NVDA與INTC合作，未來將跨足 SoC 系統設計（CPU + GPU 整合）的看法

Meta 今天發表首款內建顯示螢幕的 AI 智慧眼鏡「Meta Ray-Ban Display」，售價 799 美元，此舉不僅延續其在 VR、MR 領域的布局，象徵 Meta 正積極將自家 AI 生態系從語音助手擴展至穿戴式運算終端。本次更新最具突破性的是 Meta Neural Band 的神經腕帶控制系統。這套系統利用神經訊號感測手勢指令，非接觸式操作，是人機介面（HMI）領域的重要創新。 從產品規格來看，單眼 600x600 螢幕、八小時電池續航，但這款產品的戰略價值遠高於其硬體表現本身。包含升級版無螢幕 Ray-Ban（主打高畫質影像與更長電池）與強化運動功能的 Oakley Vanguard 系列。這類產品策略顯示出其正在推動一種「多價位、多場景」的市場佈局，更是為了測試各場景對 AI 穿戴裝置的接受度與用戶習慣養成，強化平台黏性。 Meta 向雷朋母公司 EssilorLuxottica 投資 35 億美元、取得 3% 股權，是本輪戰略升級的重要配套。同時，在面對 Apple Vision Pro、Samsung AR 眼鏡、中國 Xreal 加速擴張的背景下，這也可能是 Meta 對「時間視窗」的積極反應，在 AR 真正普及之前，以較輕量的 Display 型態建立用戶黏性。 Meta 內部估計該產品至 2025 年底可銷售超過 10 萬副，雖然規模不大，但屬於策略型產品測試期。若考慮其 AI 軟體與服務後續付費變現可能性（如 AI 助理升級、訂閱制內容、廣告應用等），則整體 lifetime value 將遠高於單次硬體毛利。 Meta 的目標並不是賣出幾百萬副眼鏡，而是用這一波硬體＋AI 體驗去建立「從語音輸入到視覺輸出」的閉環平台，長期目的是將 AI 使用習慣從手機轉向穿戴裝置。結合現實實驗室（Reality Labs）的未來佈局藍圖，包括雙眼顯示、行動網路支援版本、專屬 App Store 以及 2027 年目標推出的消費級 AR 眼鏡，Meta 顯然是當作切入 AI 與 AR 整合終端的踏板市場。 Meta 此次推出的 Ray-Ban Display ，真正的價值取決於 Meta 能否在未來三年內，順利將「AI 輕量穿戴終端」導入主流消費場景，並成功塑造出一個屬於 AI 時代的 iPhone 時刻。 針對長線投資者而言，不只是看產品銷量，而是看它會不會成為那個 把 AI 從雲端拉到人類日常的關鍵。未來如果成功，META的估值將進一步提升，未來股價「破千元」應該指日可待。

META AI眼鏡發表後的感想

產業報告（深度會員討論區）：AI故事新篇章：誰是下一個世代的英雄？受惠NVDA下一代Rubin或是Rubin CPX架構下的相關供應鏈公司，現階段可以關注或找機會佈局的個股 參考資料：<a href="https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-rubin-cpx-accelerates-inference-performance-and-efficiency-for-1m-token-context-workloads/?utm_source=chatgpt.com">https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-rubin-cpx-accelerates-inference-performance-and-efficiency-for-1m-token-context-workloads/?utm_source=chatgpt.com</a> Rubin CPX 是 NVDA 在 2025 年 9 月 9 日宣佈的 Rubin 架構下的新 GPU 加速器，專為長上下文 AI 推理進行硬體優化，與傳統 Rubin GPU 不同，它使用 GDDR7 記憶體（非 HBM）、強化 Attention 處理、支援影片編解碼等功能，使其在輸入大規模上下文資料時效率更高、成本更低。並非完全新架構，而是 Rubin 的演進／專用版本，是 NVDA 的 disaggregated inference 戰略中的關鍵一環。 Rubin GPU 我們已經熟悉，它負責的是生成階段，需要依靠 HBM 這種高頻寬、低延遲的記憶體來確保逐 token 的輸出流暢。而 Rubin CPX 則是專職輔助 GPU，專攻上下文處理，改用 GDDR7 降低成本，並針對長序列推理做硬體優化。兩者不是互相取代，而是分工合作：一個專心生成，一個專門消化龐大的輸入資料。 為什麼需要 Rubin CPX？因為 AI 已經從單純生成文字，進化到多步驟推理、長期記憶甚至處理影片與程式碼，也就是所謂的Agent 系統。這種應用需要巨大的算力、能持續記住百萬級 token 的記憶體，以及低延遲的網路互連。傳統 GPU 難以同時滿足這三大條件，因此 NVIDIA 推出了「推理分解」的策略，把上下文處理與生成分開，CPX 就是解決長上下文瓶頸的關鍵。 在架構上，一個機櫃會同時塞進 Rubin GPU、Rubin CPX、Vera CPU 與 ConnectX-9 網卡，形成完整的推理工廠。效能可達 8 exaFLOPs，比前一代 Blackwell NVL72 強上七倍以上，記憶體帶寬突破 1.7 PB/s，等於一座能處理龐大語料、影片、程式的超級系統。 從經濟效益上來看，CPX的版本經濟效益也增加不少，官網文章中有提到投資一億美元的 CAPEX，就可能換來五十億美元的潛在營收。原因在於 Context 越長，用戶願意付費的單價就越高，因為 AI 會更像「真正的助手」。Rubin CPX 正是把這個痛點轉換為高 ROI 的武器。 最後，這波趨勢背後，牽動的是整條供應鏈。我們把上中下游受惠的供應鏈公司整理出來，並且有推薦的受惠個股，未來該如何佈局？我們將有詳細的分析。 完整文章：<a href="https://mimivsjames2.substack.com/p/ai-018">https://mimivsjames2.substack.com/p/ai-018</a>