汪汪財經隨筆集

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簡介: 汪汪財經隨筆集
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關鍵點分析—福懋科(8131) 114年9月

PS. 福懋科這支股票,我在去年(2024年)的投資研討會就介紹過了。當時我提到:因為美光、SK海力士和三星,會將產能著重在高頻寬記憶體(HBM),所以2024年下半年DRAM產業將出現轉機。而福懋科主要是幫南亞科做DRAM封測,也同屬於台塑集團體系。但去年各大機構和我一樣都沒預料,一直要到今年2025年下半年,DRAM才出現轉機。導致於我去年以38.3元買進的福懋科,到了最近才解套&...

台灣2025年10月海關進出口貿易統計速報:寫下歷年單月最高成績

台灣2025年10月海關進出口貿易統計速報,各項數據如下:一、進出口貿易變動(一)出口10 月出口618.0 億美元,創歷年單月新高,較上月增13.9%,較上年同月增49.7%(按新臺幣計算增42.6%);累計 1至10月出口5,144.5億美元,較上年同期增31.8%(按新臺幣計算增27.8%)。(二)進口10 月進口392.2億美元,較上月減6.3%,較上年同月增14.6%(按新臺...

如何緩解投資之痛?(沉浸式人生)

◤人生,是一場價值投資。◢ 本書作者維塔利.凱茨尼爾森被《富比士》譽為「當代的班傑明.葛拉漢」。他將價值投資的心法——長線、耐心、專注,應用至人生經營:透過家族故事、古典樂與斯多葛哲學的智慧,帶你跳脫市場漲跌的桎梏,將專注與熱情投注在最重要的標的。本篇只介紹「如何緩解投資之痛?&#1...

PCB設備商揪伴轉型 大搶商機

經濟日報/ 記者:尹慧中/台北報導 2025-11-02PCB設備商應對市場競爭積極轉型,搶賺半導體商機,包含相關設備商迅得(6438)、志聖(2467)、群翊(6664)以及牧德(3563)、由田(3455)等各擁優勢,不少設備商合作半導體後段夥伴一起切入,擴大客戶群,避免落入PCB設備殺價紅海&#1...

關鍵點分析—優群(3217) 114年8月

此利用傑西.李佛摩市場之鑰—關鍵點,我自己的關鍵點記錄分析結果。一、關鍵點分析二、結語優群的關鍵點記錄會發出突破買進訊號,主要原因是消息面。如下:經濟日報 記者:蕭君暉/台北即時報導 2025/08/11連接器廠優群(3217)11日舉行法說會,總經理劉興義表示,下半年業績將年增兩位數,成長動能包括客戶持續擴大採用DDR5,提高滲透率,AI客戶除...

中國2025年10月採購經理人指數:小幅下滑(仍處榮枯線下)

國家統計局服務業調查中心、中國物流與採購聯合會發布的2025年10月份中國製造業採購經理指數(PMI)為49%,較上月下降0.8個百分點。從企業規模來看,大型企業PMI為49.9%,較上月下降1.1個百分點;中型企業PMI為48.7%,較上月下降0.1個百分點;小型企業PMI為47.1%,較上月下降1.1個百分點。從13個分項指數來看,同上月相比,生產指數、新訂單指數、新...

機器人如何學習?(我們與機器人的光明未來)

羅斯是全球第一流的機器人專家和夢想家,透過專業作家莫恩的筆,生動介紹了當今最有前瞻性的尖端科技。如今,一場劃時代的機器人革命正在進行,羅斯也提出了對策,要讓機器人的力量用於為人服務,為每個人打造更美好、更令人興奮的未來。本篇只介紹「機器人如何學習?」。假設我們希望機器人學會「火是危險的,水是安全的」,我們可以建立一種電腦模擬環境,讓機器人自行在...

台灣2025年9月份領先、同時及落後指標數據

台灣2025年9月份領先指標呈現上升、同時指標呈現下滑和落後指標呈現上升。惟美中貿易協議後續進展,主要經濟體貨幣政策走向等不確定性仍存,對全球及臺灣經貿影響仍須密切關注。114年9月景氣對策信號綜合判斷分數為35分,較8月上修值31分增加4分,燈號由綠燈轉呈黃紅燈;其中,AI需求熱絡帶動相關供應鏈外銷動能,致批發、零售及餐飲業營業額轉呈黃紅燈、製造業銷售量指數轉呈紅燈,股價指數則因臺股走高,轉為黃紅...

關鍵點分析—奇鈦科(3430) 114年9月

此利用傑西.李佛摩市場之鑰—關鍵點,我自己的關鍵點記錄分析結果。一、關鍵點分析二、結語奇鈦科的關鍵點記錄會發出突破買進訊號,主要原因是基本面。成長力資料顯示,最近8~9月營收年增率大幅成長。如下圖:另外消息面,如下:MoneyDJ新聞 記者:劉莞青 發佈 2025-10-01奇鈦科(3430)今(2025)年以來特化產品線中以紫外光(UV)穩定劑呈最佳成長動能,後市仍看可望隨消費電子市場...

師法線蟲大腦(我們與機器人的光明未來)

羅斯是全球第一流的機器人專家和夢想家,透過專業作家莫恩的筆,生動介紹了當今最有前瞻性的尖端科技。如今,一場劃時代的機器人革命正在進行,羅斯也提出了對策,要讓機器人的力量用於為人服務,為每個人打造更美好、更令人興奮的未來。本篇只介紹「師法線蟲大腦」。研究界正極力解決機器學習的不足之處,包括:脆弱性、規模龐大、大量運算需求、缺乏可解釋性和偏誤。我與...