每日台股車況-24.04.17三

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每日台股車況-24.04.17三

今日牛棚:

大聯大3702、華泰2329


今日上車: 

今日下車: 

*國巨2327     24/03/29(開盤)  24/04/17  -0.5%    連續第二天在20MA以下,出場

整理後上/量增O/被動元件稍微轉強=/輝達Blackwell的電感量價都成長O;外資↑投信=大戶↑


目前組合       上車日期              近期概況:

*中興電1513  24/03/19(開盤)    上漲,出場點為10MA

高檔上漲/量小增O/同業 士電、華城多頭格局O/台電電網、漲電價題材O;外資↑投信↑大戶=

*麗臺2465     24/04/11              上漲,漲回10MA以上,出場點為10MA

整理後上/量大增=/板卡同業的撼訊、美超微沒漲=/與美超微的合作O;外資↓投信=大戶↓


投資交易的方法、觀念、流派眾多,但把交易的流程拆解,可以簡化成以下步驟:

1.選股:                             

2.決定買點(與加碼點) 上車

3.監控持股變化

4.決定賣點(與減碼點) 下車

​5.對於賣出後的資金,重複上述1-5的過程。在此紀錄執行過程,每日更新。

流程說明:

*今日牛棚: 從成交量排行、市值排行、投信買超排行、盤面熱門題材,

選出日K格局符合多頭格局(均線上揚、底底高)+股價經過收斂整理。

*今日上車: 在牛棚股當中,進一步通過檢核表者(檢核表: 型態/量能/同業/題材)。

*今日下車: 在組合當中,滿足下車條件者。

*目前組合: 目前仍在車上的組合。

*歷史紀錄: 過往組合紀錄。


歷史紀錄:        加入日期  退出日期  漲跌幅

*采鈺6789       24/04/10   24/04/11   -8.4%      跌破第一日的紅K低點,出場

高檔上漲/量增O/CIS產業 同欣電 底部轉強O/CIS漲價、預估營收表現佳O;外資=投信=大戶↑

*中砂1560     24/03/25     24/04/12    +0.4%        連續第二天低於20MA,出場

回檔後整理/量增O/半導體產業普遍強O/鑽石碟隨先進製程漲O;外資=投信=大戶↓

*健喬4114     24/03/28(開盤)   24/04/15  -3.4%  跌破上漲紅K的低點,第二天跌破20MA,出場。

底部整理/量增O/同業 美時稍微轉強=/今年業績預估持續成長=;外資↑投信=大戶↑

*川湖2059     24/04/03/     24/04/15   -5.6%  跌回10MA以下,出場。

整理後上/量增O/同業 AI伺服器供應鏈轉強O/營收成長、後續業績持續貢獻O;外資=投信=大戶↑

*國巨2327     24/03/29(開盤)   24/04/17  -0.5%    連續第二天在20MA以下,出場

整理後上/量增O/被動元件稍微轉強=/輝達Blackwell的電感量價都成長O;外資↑投信=大戶↑


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筆記-財經皓角-24.04.17 *股市漲多了要回調,所以要找利空的理由, 目前企業財報表現也不差,所以找高利率當作理由, *鮑爾,彙總FED委員的談話,顯示FED內部的看法不一致。 --副主席 傑佛森,認為通膨會持續溫和,不用升息,但把利率維持在目前水準越久,越有利於壓通膨、也有利於經濟成
賺錢,再自然不過(Trading in the Zone)-(作者:馬克 道格拉斯)- 24.04.16 *交易市場一場風險與機率的遊戲,由五個基本事實所組成: 1.市場當中,任何事情都可能發生,市場的本質就是不確定, 我們無法確定股票買進後一定會漲或跌,買進的理由 只是因為賺錢的機率比較高。
每日台股車況-24.04.16二 今日牛棚: 無 今日上車:  無 今日下車:  無 目前組合       上車日期              近期概況: *中興電1513  24/03/19(開盤)    大跌,停損點為10MA 高檔上漲/量小增O/同業 士電、華城多頭格
*藉由技術分析,知道市場上其他人在想什麼,觀察市場的共識。 *市場共識: 大戶、券商、投信、外資等大咖,認定一檔目前10倍本益比的股票,未來本益比可以到20倍,這個共識會讓買盤進場推升股價。 --另外一個例子,當市場普遍認為台股大盤的萬點是高位階,只要達到萬點、市場都會盯著看, 市場共識=萬點
*思考技術分析背後的邏輯與原因,比一直學新的技術指標重要。 --實際嘗試後,就會知道技術線圖並非萬能。 *原本以為非常容易執行的交易策略,在真正進場的時候,反而變得難以執行。 例如模擬交易策略: 股價站上均線就買,跌破均線就賣。 真的進場時,股價卻是一下站上均線、一下又跌破均線,結果一直反手
*從Embedded World看到,AI在工業領域的發展,會比原本預期再慢一點。 *目前在消費端、服務端,例如顧問業者、客服、buy now pay later等業務,有很多AI功能、LLM模型導入。 --初階的碼農容易被AI取代。 *工業端,最早是PLC編程,到IPC,未來在IPC裡面 會
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