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華爾街見聞 在 謝晨彥股怪教授 Instagram 的最佳貼文
2021-09-17 17:49:28
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華爾街見聞 在 謝晨彥股怪教授 Instagram 的最佳貼文
2021-09-13 12:06:54
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華爾街見聞 在 謝晨彥股怪教授 Instagram 的最佳解答
2021-09-16 09:49:35
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華爾街見聞 在 謝晨彥 股怪教授財經研究室 Youtube 的精選貼文
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2021-09-14 12:55:18※ 直播時間: 每週一~週五 22:00~23:00,喜歡節目的您,千萬別錯過!
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華爾街見聞 在 謝晨彦股怪教授 Facebook 的最佳貼文
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【搞懂期貨|短線波段避險攏嘛也通】
期貨的誕生
早在17世紀就有所謂的期貨合約,而當時的環境與技術不如現在來得便利。首先,光是農產品的產量就不夠穩定。再來,運輸效率上不論是陸運或海運,都相當容易遭遇強盜、海盜或是自然災害等意外,而導致貨物價格波動劇烈。因此,貿易商為了規避價格波動的風險,期貨合約便就此孕育而生。
期貨交易規則
舉例來說,餐廳打算一個月後進貨一批蘋果,因為擔心未來叫貨時可能會漲價,所以先和供應商用現在的價格簽訂一份合約,等一個月後供應商依合約交付那批蘋果,而餐廳則依照合約簽訂時的價格購買蘋果,並在簽約時先支付貨款1成的保證金給供應商。以上就是一種簡單的期貨交易概念。
所以期貨交易有幾個重點,首先,買賣雙方交易的是會到期的合約,到期時便以合約結算價來計算買賣價差的損益。接著,期貨交易採保證金制度,以台股期貨來舉例,加權指數報價為18000點,1點200元,交易1口台指期的合約「價值」為3千6百萬。但投資人僅需準備18萬4千元的保證金即可買賣1口台指期,等於是用20倍左右的槓桿來交易。
期貨運用方式
投資人常聽到的金融商品,大部分都有期貨。以大項目來分類可區分為金融期貨,如股指期貨、外匯期貨、利率期貨等,也是台灣投資人常接觸的期貨。另一項則是商品期貨,如農產品、貴金屬、工業金屬、能源等。
由於期貨可以較低成本進行交易,因此主流的運用方式就是作為現貨部位的避險。舉例來說,投資人長期定期定額買進0050、QQQ或是00752等指數型ETF,但近期因為政治或經濟因素,導致股市開始修正,此時就可放空賣出相同標的的期貨,來幫ETF部位避險。
當然,期貨交易成本相對較低,因此也常被投資人用來賺取價差的操作。擁有大資金的機構,因為具對現貨市場的趨勢有較大主導力,因此會運用期貨賺取較長線的波段價差。資金量較少的散戶,則是以當日買進並當日賣出的當沖策略,賺取短線的價差。
槓桿型ETF運用
在ETF中可以看到有些商品名稱帶有「正2」、「反」等字眼,這類ETF就是所謂的槓桿型ETF,發行機構透過買進期貨來獲得比原型ETF報酬更高的「正2」,或是放空期貨讓在原型ETF價格下跌時讓反向ETF獲利。
只要是槓桿型ETF,兩者都不適合長期持有。但如果運用的好,也能達到聘美期貨的效益,還不需多開一個期貨帳戶。例如正2ETF,就適合在趨勢起漲初升段,來加碼布局放大利潤。同樣的,當股市轉入空頭時,就可買進反向ETF或是券空正2ETF來替長線投資部位避險。
(以上資訊僅供參考,並無任何推介買賣之意,投資人請自行承擔交易風險)
#期貨
#槓桿型ETF
#華爾街見聞Podcast #EP318
華爾街見聞 在 謝晨彦股怪教授 Facebook 的最佳解答
【華爾街見聞 ETF 大哉問!】
#留言你就有機會上華爾街見聞
最近許多粉絲對 ETF 很有興趣
都會私訊問我問題 ✉✉✉
我決定來個最近很流行的
AMA(Ask my anything)時間
只要你在下方留言有關 ETF 的問題
我會選一個粉絲邀請 10/1(五)22:00
來上華爾街見聞節目
想問什麼我本人在空中直接給你問到飽!
至於留言什麼樣的問題我會有可能挑選呢?
告訴你~越爛的問題我越有可能選中 😎
因為這種人正需要股怪教授的救贖!
這是很大的福利吧!
趕快在下方留言~
你就有機會上節目,
讓我親自回覆各種 ETF 疑難雜症!
#股怪教授 #華爾街見聞Podcast
華爾街見聞 在 謝晨彦股怪教授 Facebook 的最佳解答
#股怪教授 #謝晨彥 #財經小教室
【AI 的挑戰與衝突|科技經濟社會產業】
科技發展效率
隨著電腦運算速度提升,
海量的數據資料需要更有效率的解讀方式。
舉例來說,
NASA的克卜勒任務(Kepler Mission),
需透過天文望遠鏡從145,000萬顆恆星中來尋找類似太陽系的恆星系統。
透過Google的AI對觀測數據進行掃描,
2017年從過去被忽略的訊號中,
成功找到2500光年外的克卜勒90恆星系統的第八顆行星。
除了天文領域發展,
包含材料科學、基因科學等,
任何涉及數據分析的研發項目,
在AI的輔助下都能更有效率縮短研發時間。
共享&平台經濟
AI的出現也孕育出共享經濟與平台經濟,
尤其在新冠疫情的環境下,
人人都叫熊貓與Uber eat的外送服務,
買東西透過PChome、天貓、亞馬遜網路訂購。
未來如果恢復海外旅遊,
Airbnb、Klook等訂票平台相信也會是許多人的首選工具。
消費者能更精準的被滿足消費需求,
商家的資源分配也能更有效率,
更加速這種新經濟模式的發展。
生活環境變遷
AI是否將取代人類?
一直是各界都關注的議題,
可以肯定的是高度重複性的瑣事必然會被AI取代。
但以正向來思考,
讓AI作為輔助的腳色仍是利大於弊,
試想,
當有一台家庭助理幫我們處理各種生活瑣事,包含:
水電費繳交、冰箱需要補貨、房屋安全檢測等。
除了提升我們的生活品質外,
人們也將有更多的精力集中在更有創造力的事物上。
AI產業發展關鍵
AI作為輔助腳色在各行各業,
協助提升資訊精確度、資源有效分配,
但前提是須建立大量的數據資料。
前面提到的Google AI能找到行星,
也是先在NASA的數據庫做過深度學習後,
才實際進行資料分析。
因此數據庫的建立成為產業發展關鍵,
以淘寶為例,
其網站日瀏覽量超過1億人次,
年交易額更超過1兆人民幣,
使其擁有超越亞馬遜的零售市場數據。
百度旗下搜尋系統月活躍使用超過6億人,
也使其擁有龐大的使用者行為數據。
近期正夯的語音技術,
也由科大訊飛穩坐中文智能語音寶座。
由此可見在AI產業的發展上,
數據量的多寡將是主導該產業的關鍵。
(以上資訊僅供參考,並無任何推介買賣之意,投資人請自行承擔交易風險)
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#華爾街見聞Podcast #EP314