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透過 00735 國泰臺韓科技基金參與 AI 晶片/HBM/記憶體 產業的成長,建議投資人關注整體供應鏈而非單一股票。
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本文深入探討全球最大對沖基金之一橋水基金的持股策略,特別是其為何重壓 S&P 500 ETF,以及此策略對臺灣投資人,特別是 00981A 的啟示。文中分析了主動型基金在擴大資產規模時,佈局被動式ETF以追蹤大盤績效(Beta)的必要性,並探討了費用疊加及Alpha效益的潛在疑慮。
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探討基金市場中「績效冠軍」的迷思,分析主動型基金難以長期超越指數型基金的原因,包括高昂費用、內耗、擇時操作的心理陷阱等,並提出以被動投資為核心、衛星為輔助的資產配置策略,強調長期紀律、分散配置及時間複利的重要性,提供穩健累積財富的投資建議。
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本文深入剖析 2025 年臺股 ETF 市場的兩大關鍵趨勢:主動式 ETF 的強勢崛起,展現專業選股的超額報酬實力;以及科技、電子、半導體產業持續引領漲勢。同時,也點出高漲幅背後的高度產業集中風險,並建議關注資產配置的平衡策略。
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深入解析 00757 (統一 FANG+) ETF 成分股季度調整。同時,009815 (大華美國 MAG7+) ETF 即將上市。本文比較兩檔 ETF 的核心持股、費用率及優劣勢,為投資人提供市場趨勢與投資標的評估。
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儘管指數化投資強調低成本,本文探討在特定市場環境下,頂尖主動型基金如何透過產業集中和動能交易創造超額報酬(Alpha)。然而,這也伴隨著倖存者偏差的風險。文章建議採取「核心-衛星策略」,以大盤 ETF 作為核心,優質主動基金作為衛星,兼顧穩健增長與超額報酬機會,實現長期持盈保泰。
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許多投資人對於ETF的「成交量週轉率」與「持股週轉率」感到混淆。本文釐清兩者定義,探討高成交量週轉率的優缺點,特別是以00981A為例,說明流動性佳、不易折溢價等優點,同時也警示其可能增加的波動性及羊群效應,並提供投資人參考。
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文章分析下半年受益人數顯著增加的海外 ETF。同時,深入介紹五檔具特色的主題式 ETF。
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本文深入分析 2025 年臺股 ETF 規模增長數據,揭示市場三大趨勢:指數型 ETF 作為主流、高股息 ETF 的穩定現金流吸引力,以及主動型 ETF 崛起的超額報酬潛力。數據勾勒出投資人多元化的資產配置策略,預示著臺灣 ETF 市場正走向更成熟、更多元的發展階段。
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「不配息型ETF」透過複利效益與稅務效率來達成資產長期增值。文中以凱基投信的臺灣TOP50 ETF(009816)為例,說明其「滾入機制」如何創造雪球式報酬。文章也建議觀察優先考慮臺灣50連結基金(不配息),並提醒投資人應根據自身投資目的與心理預期做出選擇。
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透過 00735 國泰臺韓科技基金參與 AI 晶片/HBM/記憶體 產業的成長,建議投資人關注整體供應鏈而非單一股票。
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本文深入探討全球最大對沖基金之一橋水基金的持股策略,特別是其為何重壓 S&P 500 ETF,以及此策略對臺灣投資人,特別是 00981A 的啟示。文中分析了主動型基金在擴大資產規模時,佈局被動式ETF以追蹤大盤績效(Beta)的必要性,並探討了費用疊加及Alpha效益的潛在疑慮。
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探討基金市場中「績效冠軍」的迷思,分析主動型基金難以長期超越指數型基金的原因,包括高昂費用、內耗、擇時操作的心理陷阱等,並提出以被動投資為核心、衛星為輔助的資產配置策略,強調長期紀律、分散配置及時間複利的重要性,提供穩健累積財富的投資建議。
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Aletheia Capital報告激勵!臺積電目標價上調至 2400 元,上看五成上漲空間。報告核心論點圍繞AI 超級週期,指出晶片與雲端大廠競爭將加深臺積電的依賴。特別值得關注的是,將舊有八吋廠轉型為先進封裝基地(如 CoWoS、SoIC),預計可為舊資產帶來5至10倍的價值。
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前言:昨日的白菜價,今日的奢侈品 如果你曾在 2023 年升級過電腦,你大概還記得當時的記憶體 (DRAM) 和固態硬碟 (SSD) 是多麼便宜。那是一個電腦攢機者難得的「好消息」時代,高效能儲存產品的價格跌至歷史低點,唾手可得。然而,進入 2024 年後,情勢徹底逆轉。價格一路飆升,讓許多準備升
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Nvidia與Intel合作開發新世代AI PC晶片,將對聯發科在AI PC市場帶來競爭壓力。本文分析此合作對聯發科的衝擊,並探討聯發科的因應策略,包含持續推進與Nvidia的既有合作、強化手機晶片、車用電子及雲端解決方案的競爭力,以及加速產品上市與技術升級。
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Nvidia宣佈入股Intel,雙方將在資料中心和個人電腦業務展開深度合作,此舉震撼全球科技圈,並將對臺積電、AMD和聯發科等公司造成深遠影響。本文深入分析此事件對相關企業的衝擊,以及未來半導體產業可能出現的變化。
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本文探討瞭如何透過 6 個關鍵提問步驟,將 AI 輔助開發的產出從初級水準提升至專家級。文章強調,與其將 AI 視為搜尋引擎,不如將其視為架構師,透過提升提問深度來實現高效協作。最終目標是讓工程師能夠更精準地定義問題,成為 AI 的引導者,而非單純的指令者。
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本文探討瞭如何透過 6 個關鍵提問步驟,將 AI 輔助開發的產出從初級水準提升至專家級。文章強調,與其將 AI 視為搜尋引擎,不如將其視為架構師,透過提升提問深度來實現高效協作。最終目標是讓工程師能夠更精準地定義問題,成為 AI 的引導者,而非單純的指令者。