摩爾定律放緩　靠啥提升AI晶片運算力？

作者 : 黃燁鋒，EE Times China
2021-07-26

對於電子科技革命的即將終結的說法，一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續，也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯，那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有的，但這波革命始終也沒有結束。AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續……

人工智慧(AI)的技術發展，被很多人形容為第四次科技革命。前三次科技革命，分別是蒸汽、電氣、資訊技術(電子科技)革命。彷彿這“第四次”有很多種說辭，比如有人說第四次科技革命是生物技術革命，還有人說是量子技術革命。但既然AI也是第四次科技革命之一的候選技術，而且作為資訊技術的組成部分，卻又獨立於資訊技術，即表示它有獨到之處。

電子科技革命的即將終結，一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續，也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯，那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有，但這波革命始終也沒有結束。

AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續，它的發展也依託於幾十年來半導體科技的進步。這些年出現了不少專門的AI晶片——而且市場參與者相眾多。當某一個類別的技術發展到出現一種專門的處理器為之服務的程度，那麼這個領域自然就不可小覷，就像當年GPU出現專門為圖形運算服務一樣。

所以AI晶片被形容為CPU、GPU之後的第三大類電腦處理器。AI專用處理器的出現，很大程度上也是因為摩爾定律的發展進入緩慢期：電晶體的尺寸縮減速度，已經無法滿足需求，所以就必須有某種專用架構(DSA)出現，以快速提升晶片效率，也才有了專門的AI晶片。

另一方面，摩爾定律的延緩也成為AI晶片發展的桎梏。在摩爾定律和登納德縮放比例定律(Dennard Scaling)發展的前期，電晶體製程進步為晶片帶來了相當大的助益，那是「happy scaling down」的時代——CPU、GPU都是這個時代受益，不過Dennard Scaling早在45nm時期就失效了。

AI晶片作為第三大類處理器，在這波發展中沒有趕上happy scaling down的好時機。與此同時，AI應用對運算力的需求越來越貪婪。今年WAIC晶片論壇圓桌討論環節，燧原科技創始人暨CEO趙立東說：「現在訓練的GPT-3模型有1750億參數，接近人腦神經元數量，我以為這是最大的模型了，要千張Nvidia的GPU卡才能做。談到AI運算力需求、模型大小的問題，說最大模型超過萬億參數，又是10倍。」

英特爾(Intel)研究院副總裁、中國研究院院長宋繼強說：「前兩年用GPU訓練一個大規模的深度學習模型，其碳排放量相當於5台美式車整個生命週期產生的碳排量。」這也說明了AI運算力需求的貪婪，以及提供運算力的AI晶片不夠高效。

不過作為產業的底層驅動力，半導體製造技術仍源源不斷地為AI發展提供推力。本文將討論WAIC晶片論壇上聽到，針對這個問題的一些前瞻性解決方案——有些已經實現，有些則可能有待時代驗證。

XPU、摩爾定律和異質整合

「電腦產業中的貝爾定律，是說能效每提高1,000倍，就會衍生出一種新的運算形態。」中科院院士劉明在論壇上說，「若每瓦功耗只能支撐1KOPS的運算，當時的這種運算形態是超算；到了智慧型手機時代，能效就提高到每瓦1TOPS；未來的智慧終端我們要達到每瓦1POPS。 這對IC提出了非常高的要求，如果依然沿著CMOS這條路去走，當然可以，但會比較艱辛。」

針對性能和效率提升，除了尺寸微縮，半導體產業比較常見的思路是電晶體結構、晶片結構、材料等方面的最佳化，以及處理架構的革新。

(1)AI晶片本身其實就是對處理器架構的革新，從運算架構的層面來看，針對不同的應用方向造不同架構的處理器是常規，更專用的處理器能促成效率和性能的成倍增長，而不需要依賴於電晶體尺寸的微縮。比如GPU、神經網路處理器(NPU，即AI處理器)，乃至更專用的ASIC出現，都是這類思路。

CPU、GPU、NPU、FPGA等不同類型的晶片各司其職，Intel這兩年一直在推行所謂的「XPU」策略就是用不同類型的處理器去做不同的事情，「整合起來各取所需，用組合拳會好過用一種武器去解決所有問題。」宋繼強說。Intel的晶片產品就涵蓋了幾個大類，Core CPU、Xe GPU，以及透過收購獲得的AI晶片Habana等。

另外針對不同類型的晶片，可能還有更具體的最佳化方案。如當代CPU普遍加入AVX512指令，本質上是特別針對深度學習做加強。「專用」的不一定是處理器，也可以是處理器內的某些特定單元，甚至固定功能單元，就好像GPU中加入專用的光線追蹤單元一樣，這是當代處理器普遍都在做的一件事。

(2)從電晶體、晶片結構層面來看，電晶體的尺寸現在仍然在縮減過程中，只不過縮減幅度相比過去變小了——而且為緩解電晶體性能的下降，需要有各種不同的技術來輔助尺寸變小。比如說在22nm節點之後，電晶體變為FinFET結構，在3nm之後，電晶體即將演變為Gate All Around FET結構。最終會演化為互補FET (CFET)，其本質都是電晶體本身充分利用Z軸，來實現微縮性能的提升。

劉明認為，「除了基礎元件的變革，IC現在的發展還是比較多元化，包括新材料的引進、元件結構革新，也包括微影技術。長期賴以微縮的基本手段，現在也在發生巨大的變化，特別是未來3D的異質整合。這些多元技術的協同發展，都為晶片整體性能提升帶來了很好的增益。」

他並指出，「從電晶體級、到晶圓級，再到晶片堆疊、引線接合(lead bonding)，精準度從毫米向奈米演進，互連密度大大提升。」從晶圓/裸晶的層面來看，則是眾所周知的朝more than moore’s law這樣的路線發展，比如把兩片裸晶疊起來。現在很熱門的chiplet技術就是比較典型的並不依賴於傳統電晶體尺寸微縮，來彈性擴展性能的方案。

台積電和Intel這兩年都在大推將不同類型的裸晶，異質整合的技術。2.5D封裝方案典型如台積電的CoWoS，Intel的EMIB，而在3D堆疊上，Intel的Core LakeField晶片就是用3D Foveros方案，將不同的裸晶疊在一起，甚至可以實現兩片運算裸晶的堆疊、互連。

之前的文章也提到過AMD剛發佈的3D V-Cache，將CPU的L3 cache裸晶疊在運算裸晶上方，將處理器的L3 cache大小增大至192MB，對儲存敏感延遲應用的性能提升。相比Intel，台積電這項技術的獨特之處在於裸晶間是以混合接合(hybrid bonding)的方式互連，而不是micro-bump，做到更小的打線間距，以及晶片之間數十倍通訊性能和效率提升。

這些方案也不直接依賴傳統的電晶體微縮方案。這裡實際上還有一個方面，即新材料的導入專家們沒有在論壇上多說，本文也略過不談。

1,000倍的性能提升

劉明談到，當電晶體微縮的空間沒有那麼大的時候，產業界傾向於採用新的策略來評價技術——「PPACt」——即Powe r(功耗)、Performance (性能)、Cost/Area-Time (成本/面積-時間)。t指的具體是time-to-market，理論上應該也屬於成本的一部分。

電晶體微縮方案失效以後，「多元化的技術變革，依然會讓IC性能得到進一步的提升。」劉明說，「根據預測，這些技術即使不再做尺寸微縮，也會讓IC的晶片性能做到500~1,000倍的提升，到2035年實現Zetta Flops的系統性能水準。且超算的發展還可以一如既往地前進；單裸晶儲存容量變得越來越大，IC依然會為產業發展提供基礎。」

500~1,000倍的預測來自DARPA，感覺有些過於樂觀。因為其中的不少技術存在比較大的邊際遞減效應，而且有更實際的工程問題待解決，比如運算裸晶疊層的散熱問題——即便業界對於這類工程問題的探討也始終在持續。

不過1,000倍的性能提升，的確說明摩爾定律的終結並不能代表第三次科技革命的終結，而且還有相當大的發展空間。尤其本文談的主要是AI晶片，而不是更具通用性的CPU。

矽光、記憶體內運算和神經型態運算

在非傳統發展路線上(以上內容都屬於半導體製造的常規思路)，WAIC晶片論壇上宋繼強和劉明都提到了一些頗具代表性的技術方向(雖然這可能與他們自己的業務方向或研究方向有很大的關係)。這些技術可能尚未大規模推廣，或者仍在商業化的極早期。

(1)近記憶體運算和記憶體內運算：處理器性能和效率如今面臨的瓶頸，很大程度並不在單純的運算階段，而在資料傳輸和儲存方面——這也是共識。所以提升資料的傳輸和存取效率，可能是提升整體系統性能時，一個非常靠譜的思路。

這兩年市場上的處理器產品用「近記憶體運算」(near-memory computing)思路的，應該不在少數。所謂的近記憶體運算，就是讓儲存(如cache、memory)單元更靠近運算單元。CPU的多層cache結構(L1、L2、L3)，以及電腦處理器cache、記憶體、硬碟這種多層儲存結構是常規。而「近記憶體運算」主要在於究竟有多「近」，cache記憶體有利於隱藏當代電腦架構中延遲和頻寬的局限性。

這兩年在近記憶體運算方面比較有代表性的，一是AMD——比如前文提到3D V-cache增大處理器的cache容量，還有其GPU不僅在裸晶內導入了Infinity Cache這種類似L3 cache的結構，也更早應用了HBM2記憶體方案。這些實踐都表明，儲存方面的革新的確能帶來性能的提升。

另外一個例子則是Graphcore的IPU處理器：IPU的特點之一是在裸晶內堆了相當多的cache資源，cache容量遠大於一般的GPU和AI晶片——也就避免了頻繁的訪問外部儲存資源的操作，極大提升頻寬、降低延遲和功耗。

近記憶體運算的本質仍然是馮紐曼架構(Von Neumann architecture)的延續。「在做處理的過程中，多層級的儲存結構，資料的搬運不僅僅在處理和儲存之間，還在不同的儲存層級之間。這樣頻繁的資料搬運帶來了頻寬延遲、功耗的問題。也就有了我們經常說的運算體系內的儲存牆的問題。」劉明說。

構建非馮(non-von Neumann)架構，把傳統的、以運算為中心的馮氏架構，變換一種新的運算範式。把部分運算力下推到儲存。這便是記憶體內運算(in-memory computing)的概念。

記憶體內運算的就現在看來還是比較新，也有稱其為「存算一體」。通常理解為在記憶體中嵌入演算法，儲存單元本身就有運算能力，理論上消除資料存取的延遲和功耗。記憶體內運算這個概念似乎這在資料爆炸時代格外醒目，畢竟可極大減少海量資料的移動操作。

其實記憶體內運算的概念都還沒有非常明確的定義。現階段它可能的內涵至少涉及到在儲記憶體內部，部分執行資料處理工作；主要應用於神經網路(因為非常契合神經網路的工作方式)，以及這類晶片具體的工作方法上，可能更傾向於神經型態運算(neuromorphic computing)。

對於AI晶片而言，記憶體內運算的確是很好的思路。一般的GPU和AI晶片執行AI負載時，有比較頻繁的資料存取操作，這對性能和功耗都有影響。不過記憶體內運算的具體實施方案，在市場上也是五花八門，早期比較具有代表性的Mythic導入了一種矩陣乘的儲存架構，用40nm嵌入式NOR，在儲記憶體內部執行運算，不過替換掉了數位週邊電路，改用類比的方式。在陣列內部進行模擬運算。這家公司之前得到過美國國防部的資金支援。

劉明列舉了近記憶體運算和記憶體內運算兩種方案的例子。其中，近記憶體運算的這個方案應該和AMD的3D V-cache比較類似，把儲存裸晶和運算裸晶疊起來。

劉明指出，「這是我們最近的一個工作，採用hybrid bonding的技術，與矽通孔(TSV)做比較，hybrid bonding功耗是0.8pJ/bit，而TSV是4pJ/bit。延遲方面，hybrid bonding只有0.5ns，而TSV方案是3ns。」台積電在3D堆疊方面的領先優勢其實也體現在hybrid bonding混合鍵合上，前文也提到了它具備更高的互連密度和效率。

另外這套方案還將DRAM刷新頻率提高了一倍，從64ms提高至128ms，以降低功耗。「應對刷新率變慢出現拖尾bit，我們引入RRAM TCAM索引這些tail bits」劉明說。

記憶體內運算方面，「傳統運算是用布林邏輯，一個4位元的乘法需要用到幾百個電晶體，這個過程中需要進行資料來回的移動。記憶體內運算是利用單一元件的歐姆定律來完成一次乘法，然後利用基爾霍夫定律完成列的累加。」劉明表示，「這對於今天深度學習的矩陣乘非常有利。它是原位的運算和儲存，沒有資料搬運。」這是記憶體內運算的常規思路。

「無論是基於SRAM，還是基於新型記憶體，相比近記憶體運算都有明顯優勢，」劉明認為。下圖是記憶體內運算和近記憶體運算，精準度、能效等方面的對比，記憶體內運算架構對於低精準度運算有價值。

下圖則總結了業內主要的一些記憶體內運算研究，在精確度和能效方面的對應關係。劉明表示，「需要高精確度、高運算力的情況下，近記憶體運算目前還是有優勢。不過記憶體內運算是更新的技術，這幾年的進步也非常快。」

去年阿里達摩院發佈2020年十大科技趨勢中，有一個就是存算一體突破AI算力瓶頸。不過記憶體內運算面臨的商用挑戰也一點都不小。記憶體內運算的通常思路都是類比電路的運算方式，這對記憶體、運算單元設計都需要做工程上的考量。與此同時這樣的晶片究竟由誰來造也是個問題：是記憶體廠商，還是數文書處理器廠商？(三星推過記憶體內運算晶片，三星、Intel垂直整合型企業似乎很適合做記憶體內運算…)

(2)神經型態運算：神經型態運算和記憶體內運算一樣，也是新興技術的熱門話題，這項技術有時也叫作compute in memory，可以認為它是記憶體內運算的某種發展方向。神經型態和一般神經網路AI晶片的差異是，這種結構更偏「類人腦」。

進行神經型態研究的企業現在也逐漸變得多起來，劉明也提到了AI晶片「最終的理想是在結構層次模仿腦，元件層次逼近腦，功能層次超越人腦」的「類腦運算」。Intel是比較早關注神經型態運算研究的企業之一。

傳說中的Intel Loihi就是比較典型存算一體的架構，「這片裸晶裡面包含128個小核心，每個核心用於模擬1,024個神經元的運算結構。」宋繼強說，「這樣一塊晶片大概可以類比13萬個神經元。我們做到的是把768個晶片再連起來，構成接近1億神經元的系統，讓學術界的夥伴去試用。」

「它和深度學習加速器相比，沒有任何浮點運算——就像人腦裡面沒有乘加器。所以其學習和訓練方法是採用一種名為spike neutral network的路線，功耗很低，也可以訓練出做視覺辨識、語言辨識和其他種類的模型。」宋繼強認為，不採用同步時脈，「刺激的時候就是一個非同步電動勢，只有工作部分耗電，功耗是現在深度學習加速晶片的千分之一。」

「而且未來我們可以對不同區域做劃分，比如這兒是視覺區、那兒是語言區、那兒是觸覺區，同時進行多模態訓練，互相之間產生關聯。這是現在的深度學習模型無法比擬的。」宋繼強說。這種神經型態運算晶片，似乎也是Intel在XPU方向上探索不同架構運算的方向之一。

(2)微型化矽光：這個技術方向可能在層級上更偏高了一些，不再晶片架構層級，不過仍然值得一提。去年Intel在Labs Day上特別談到了自己在矽光(Silicon Photonics)的一些技術進展。其實矽光技術在連接資料中心的交換機方面，已有應用了，發出資料時，連接埠處會有個收發器把電訊號轉為光訊號，透過光纖來傳輸資料，另一端光訊號再轉為電訊號。不過傳統的光收發器成本都比較高，內部元件數量大，尺寸也就比較大。

Intel在整合化的矽光(IIIV族monolithic的光學整合化方案)方面應該是商業化走在比較前列的，就是把光和電子相關的組成部分高度整合到晶片上，用IC製造技術。未來的光通訊不只是資料中心機架到機架之間，也可以下沉到板級——就跟現在傳統的電I/O一樣。電互連的主要問題是功耗太大，也就是所謂的I/O功耗牆，這是這類微型化矽光元件存在的重要價值。

這其中存在的技術挑戰還是比較多，如做資料的光訊號調變的調變器調變器，據說Intel的技術使其實現了1,000倍的縮小；還有在接收端需要有個探測器(detector)轉換光訊號，用所謂的全矽微環(micro-ring)結構，實現矽對光的檢測能力；波分複用技術實現頻寬倍增，以及把矽光和CMOS晶片做整合等。

Intel認為，把矽光模組與運算資源整合，就能打破必須帶更多I/O接腳做更大尺寸處理器的這種趨勢。矽光能夠實現的是更低的功耗、更大的頻寬、更小的接腳數量和尺寸。在跨處理器、跨伺服器節點之間的資料互動上，這類技術還是頗具前景，Intel此前說目標是實現每根光纖1Tbps的速率，並且能效在1pJ/bit，最遠距離1km，這在非本地傳輸上是很理想的數字。

還有軟體…

除了AI晶片本身，從整個生態的角度，包括AI感知到運算的整個鏈條上的其他組成部分，都有促成性能和效率提升的餘地。比如這兩年Nvidia從軟體層面，針對AI運算的中間層、庫做了大量最佳化。相同的底層硬體，透過軟體最佳化就能實現幾倍的性能提升。

宋繼強說，「我們發現軟體最佳化與否，在同一個硬體上可以達到百倍的性能差距。」這其中的餘量還是比較大。

在AI開發生態上，雖然Nvidia是最具發言權的；但從戰略角度來看，像Intel這種研發CPU、GPU、FPGA、ASIC，甚至還有神經型態運算處理器的企業而言，不同處理器統一開發生態可能更具前瞻性。Intel有個稱oneAPI的軟體平台，用一套API實現不同硬體性能埠的對接。這類策略對廠商的軟體框架構建能力是非常大的考驗——也極大程度關乎底層晶片的執行效率。

在摩爾定律放緩、電晶體尺寸微縮變慢甚至不縮小的前提下，處理器架構革新、異質整合與2.5D/3D封裝技術依然可以達成1,000倍的性能提升；而一些新的技術方向，包括近記憶體運算、記憶體內運算和微型矽光，能夠在資料訪存、傳輸方面產生新的價值；神經型態運算這種類腦運算方式，是實現AI運算的目標；軟體層面的最佳化，也能夠帶動AI性能的成倍增長。所以即便摩爾定律嚴重放緩，AI晶片的性能、效率提升在上面提到的這麼多方案加持下，終將在未來很長一段時間內持續飛越。這第三(四)次科技革命恐怕還很難停歇。

資料來源：https://www.eettaiwan.com/20210726nt61-ai-computing/?fbclid=IwAR3BaorLm9rL2s1ff6cNkL6Z7dK8Q96XulQPzuMQ_Yky9H_EmLsBpjBOsWg

***生命科學閱讀之 4 ***

世界從何而來，生命從何而來，心智從何而來？
量子科學是否能夠解釋這一切？
（有中文版）

“There‘s Plenty of Room at the Bottom" — Richard Feynman
（在最底下的微小的世界中，還有很大的探索空間— 諾貝爾物理學獎得主費因曼）

這是去年第一波疫情期間宅在家買的書，當時覺得如果牛頓在家工作期間可以發展出微積分的概念，那我只是嘗試了解量子科學應該還好吧？可是心裡還是有覺得困難的障礙所以就拖到今年這波疫情，跟著其他生命科學相關的書一起讀。有點難度，但真的好有趣。讀完真的覺得對於感覺困難的東西，不要太快自我設限啊！

這本算是難度比較高的科普書籍，但作者盡量用我們一般人可以理解的現象當成切入點。在我們肉眼可看到的世界牛頓的物理學基本上都是可以充分解釋的。當愛因斯坦把思考的框架拉到整個時空，就發現在那個世界當中古典物理學的概念不能解釋，於是產生出他的相對論。而當我們反向進入極為小的世界當中，發現量子完全不是按照我們平常的邏輯在運作時，感覺又開啟了一個嶄新的世界觀。20世紀初著名的物理學家薛丁格，提出所謂「薛丁格的貓」這個思想實驗，就是已經進入到量子物理學的開端，讓他開始思考是否在更微小的量子級別當中，他們有一套截然不同的運作原理呢？接下來數十年開發出的實驗方式和測量儀器當然就更精準了，看到了量子可以跳動，可以有類似穿牆的能力，甚至可以同時擁有好多不同的狀態（不是只有0和1）。我們真的需要開始跳脫數位的思考，進入量子的世界，才有可能揭開它無窮的潛力。

首先他從候鳥遷徙的故事開始講到基因，這個攜帶生命資訊的程式，到底是如何延續下去以及當中如何產生變化的。我們現代的人比較了解基因和DNA一代一代抄寫下去的概念，可是對於中間變異或是凸槌（例如癌細胞）的部分，卻一直沒有夠好的解釋。記得小時候自然課會講到演化，常常會舉的例子就是那個脖子可以伸最長的長頸鹿才能吃到葉子所以適者生存。從某些角度來講是有它的道理，但脖子在伸長的資訊為什麼這樣的資訊會傳到下一代呢？作者用量子物理學補足了這樣說法當中一些論證不足之處。

再來就是講到能量和動能，即便我們能組合出所有需要的分子，但是所謂的「生命力」是從何而來呢？我很新奇的讀著作者講到大自然中，小學生都知道的「光合作用」，竟然是這麼一個不可思議，效率極高的動能引擎。從工業時代設計的蒸汽機，或是現代的燃油引擎，以及最尖端的發電動能，都無法與光合作用的效能相比。

最後講到人的心識思想和做夢，這是古典物理學完全不能解釋的。作者先帶著我們把人腦和腦細胞想成是類似電路的概念解釋，然後在討入量子物理學驅動實體世界的觀點，才發現原來我們的人腦可能就是一個設計令人讚嘆的量子電腦啊！經他這麼一解釋，我也才稍微明白量子電腦為什麼會有這麼大的潛力，但也明白量子電腦現在為什麼這麼難模擬和製作。

作者最後用一個很有趣的圖來比喻古典物理學和量子力學中間的關係。如果說我們生活的這個實體世界像是航行在海上的一艘船，這艘船受到海面上的浪以及外面的風所影響。但船底下的這個還是深不可測的，他下面有一大部分的底層是由熱力學來支撐的，熱力學底下就是量子物理力學。當上面船隻的航行和節奏與最底層一致的時候，即便有風浪也還算能夠平靜行駛。但是當這樣子的連結被打斷的時候，船就很容易覆沒，而一旦覆沒，也是一個不可逆的現象了 （例如基因突變或是死亡）

探索世界無止境的奧秘，不管是物理，化學，天文，還是生命科學，總會有一種敬畏的心。就像牛頓所說的 :

“我不知道世界怎麼看待我，但我認為我就像沙灘上玩耍的一個男孩，投入在探索中。偶爾會找到一個圓滑的石子，或是一個不尋常的漂亮貝殼。而在我的前方一片像是汪洋大海的真理，等待探索”

“I do not know what I may appear to the world, but to myself I seem to have been only like a boy playing on the seashore, and diverting myself in now and then finding a smoother pebble or a prettier shell than ordinary, while the great ocean of truth lay all undiscovered before me”

全文與中文版鏈接在部落格中
https://dushuyizhi.net/life-on-the-edge-%e8%a7%a3%e9%96%8b%e7%94%9f%e5%91%bd%e4%b9%8b%e8%ac%8e/

#lifeontheedge #quantumbiology #quantumphysics #量子科學 #量子物理學 #量子生物學 #解開生命之謎

【龔成問答信箱】（Q21481-Q21500）

Q21481：

你好! 老師。我今年28歲，疫情問題，搞到我現收入對比之前少左差唔多4-5成人工，現時收入得17000。

而我對於金融知識可以話係0，之前一直都無去接觸投資或者相關知識！

近一兩年我更加體會到合適投資理財既重要性，最近機緣巧合之下我接觸你個page ，所以我忍唔到想問一些有關好新手既問題。

我想問︰

1. 投資是否要有一定既本金，才可以開始。我有朋友一直都叫我合理投資，佢話就算你得幾千蚊都可以！唔一定要幾萬/幾十萬。

而我就覺得本金覺得要有返一定既數目，例如兩三萬不等。

2. 另一個問題係，我身邊有部分朋友佢地投資股票，大部分都係短線投資（我唔知佢地對該股票本身公司既了解程度深淺）

係宜類事上樣，佢地算係投資定算係投機!?

3. 最後我想問一下，28歲先開始慢慢學（本身興趣不大）會唔會係好遲

可能真係問左幾個好愚蠢既問題，但我覺得如果開始要學，更加應該要解決我眼前既疑惑先。

龔成老師︰

「發問」，係學習必經階段，唔好覺得愚蠢，而停步。因為，無人一出世就乜都識，好多野，都係後期努力學習得來。

所以，你想做投資，就要努力去吸收知識。睇財經新聞、睇企業年報、投資書籍、上相關課程，都會對你有幫助。

1) 我地開始投資，唔一定要有一筆較大的起動資金。只要你每月有一定儲蓄能力，就可以利用這筆閒錢，以月供股票形式，去進行投資增值。

以你28歲，可以選擇一些「平穩增值股」+「潛力股」作投資目標。

以現時大市合理區狀況，你可以考慮用部份儲蓄，進行月供股票。你可以每月先用一半儲蓄，另一半就先儲起架策略。

由於你投資知識不高，因此可較集中在平穩增長類股，至於潛力股，只宜小小注。此期間，你最好是努力提高投資知識，才慢慢增加翻潛力股比例。

餘下現金就是等大跌市時出手，如果你能在這段時間學好選股等技巧，到大跌市時就能把握機會，財富增值會更明顯。

2) 我地買入一隻股票，就等同買入一間企業，一定要知道佢質素、行業前景、財務狀況等，才去考慮否投資。

當我地確認係值優質股後，我地會用平貴定入貨策略，並長線持有。而唔係做短炒，去賺差價。

因為短線股價會受市場氣氛、資金流向等，與企業質素不相關的事情影響。這些因素，我地係不能估計。

但長線，企業價值會係股票上展現出來。因此，優質股你買入後，長線持有，讓其自然增值，永遠都係最有效的財富增值方法。

而你朋友，不論佢地對企業了解多寡，短線操作，必然受很多不能預計的因素影響。因此一定賭博成份，故算係投機。

3) 你28歲，唔算遲，依然有好充裕時間做財富增值。你除了盡力儲蓄、投資、學投資知識外。也要把握你年青優勢，盡力儲錢，做好財富增值部份。

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Q21482：

老師，今日隻ASM 近期上升，雖然得一手，我在50值博倍升股中挑選的，1177都有三手，好有滿足感!

但係佢地升咁多，我点加碼再入再長線持有呢？好矛盾
二月開始學習股票，終於睇到威力，都滿足又請教!

等番跌落合理價，又可能冇我入咁低，個值博率咪又低左囉？

龔成老師：

太好了！

ASM PACIFIC（0522）有質素的，這瘓《50股》其中一隻，優質度4分，可見值得長線持有。至於中生（1177），同樣可以長線。

如果你本身有貨，就唔好太急去買入，ASM PACIFIC約在合理區頂，中生就略貴，你都一以耐心少少，等佢地回翻D先加注。

有時就算未到你之前的買入價，只要合理，而你又資金足，買入後仍有現金剩，都可以考慮的。

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Q21483：

拜讀完財務自由行後, 有些關於物業投資的問題,想請教下, 先講下本人的資料先:

-女性, 單身, 40歲
-無買過物業, 現住我媽名下之自置公屋, 已供完, 未補地價, 無住屋問題
-現在財務狀況:
*人工$29000, 收入穩定
*基金USD30000 , 月供HKD2000 *股票$450000, 分佈如下:

2 - 15%,
3 - 6.5%,
11 - 14%,
66 - 10%,
590 - 5%,

737 - 0.3%,
823 - 3%, 939 - 4%, 1177 - 6%, 1398 - 1.4%, 1448 - 1.9%,

2382 - 1.6%,
2638 - 0.9%,
2800 - 23%, 2823 - 0.5%, 2828 - 4.9%,
3067 - 1.5%, 9988 - 1.4%

並現在月供
66 - $1000,
823 - $1500,
2382 - $1000,
2800 - $1500, 9988 - $1000

*現金$200000,
*公積金$1600000,
想問:

1. 睇完財務自由行時才發現物業都好重要, 但以我的年齡才買樓會否太遲? 我驚銀行不會做太長年期按揭?

2. 如買樓可以, 要如何儲首期? 因買後打算放租, 要預較多首期, 再要儲幾年錢, 驚按揭難做

3. 還是不買樓了, 買股票儲資產算了
買樓這問題, 我想了幾個星期, 問不同人有不同意見, 都不知怎決定好, 所以都好想聽聽龔老師意見, 謝謝你的回覆!

其實我驚年紀大，現在才供樓負擔太重，另外股票打算長線投資，但如因買樓要賣出，又唔知好唔好

龔成老師：

你現時的股票組合，基本上都無問題，大多是優質股，同時算是一個平衡狀態，而部分持有較多比例的，就不要再加注，你預一隻股票去到15%是上限。

1）在我地財富配置中，應該長遠建立「股樓平衡」的組合，不過，你現時無住屋方面的逼切需要，因此，你在這方面變成了不是「必然」。

但長遠，建立股樓平衡都是方向，但要留意，雖然這是方向，但我地買樓有一個好重要的原則，就是「供得起」，要確保在這方面無問題。

如果太勉強，就未必是好事。

以你的情況，暫時不用急於買樓，因為當你買樓後，財富會太偏重在物業，同時你在供款方面，都會有一定的數目用於供樓。

因為你這刻的財富與收入，並不算好高，因此在置業後，會用了一定的資金同時供樓可能會有吃力，就算收租現時亦未能對消供款，每月都要有支出。

2）儲首期以儲蓄及投資股票滾存，然後到接近買樓時，就要賣出股票去套取現金準備買樓。

3）你可以視買樓為一個方向，但不用一定要完成，同時不用好急去進行。可以等你財富有更大累積後，例如定一個3年的儲蓄投資計劃（試試在3年內，盡全力去儲蓄、投資），睇下到時的財富與收入情況，再作決定。

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Q21484：

老師 想請教一下 組合入面想減少一啲質素無咁好既股票套現 可唔可以俾啲意見減邊隻好

405 66 788 1558 823 2342 8083 2806 1980 336 2208 6618 6993 1810

大部份都蝕緊 未返到家鄉 除左823 66 1980 1810 8083有賺

龔成老師：

上述持股的隻數，的確有少少多，管理會較難（但又不是好多）。

而我地決定一隻股票去或留，不是睇賺蝕，最重要睇質素。而我見組合內的股票，其實又不是差，因此問題的確大。

京信通信（2342）、中國有贊（8083）、天鴿互動（1980）、華寶國際（0336），並不是無質素，只是風險較高，又或業務較為波動，可考慮減持部分。

至於其他，無問題，可以長線。

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Q21485：

522 ASM 之前公怖第一季純利急升，對估值有沒有提升，現在加注是否合適？謝謝

至於700，1177，9988，等等我直等老師說到合理位置才入，所以700，9988，未有加注，1177就越等越貴，不知如何是好。謝謝你

龔成老師：

ASM PACIFIC（0522）有質素。

佢係半導體和發光二極管行業的集成和封裝設備供應商，為跨國芯片製造商，為獨立集成電路（ＩＣ）裝配工廠和消費電子產品製造提供半導管裝配設備及材料。

過往的生意與盈利都有增長，不過盈利有點波動，這都會令股價略有波動。

佢業績正面的，會對估值有少少提升，但我在分析時，會以更長期的角度分析，不能只睇短期業績。因此，雖然現時睇佢業績正面，但都不能太過調高企業價值。

而佢長遠有一定的發展，可長線投資。現價合理區頂位，如分注小注或月供，仍可以。

如果本身不太多貨，都可加小小，加如果已有一定的貨就唔好加。

至於另外三隻，你可以月供的，如資金不多，就停一停，不要急於買入。

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Q21486：

你好，我想問下，如果月供股票會否產生很多碎股日後出售比較困難？

龔成老師：

的確會有碎股，但其實不用太擔心。

第一，碎股都可以賣到的，一些大型股，只要價位低少少就賣到。

第二，當你好長期去供的時候，碎股佔比其實好少。

第三，有些銀行提供「你在該銀行月供股票，該銀行比你用正股價賣出」，佢地會提供這服務。

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Q21487：

龔成老師你好，我最近開始由讀醫書，放假開始研究投資。想透過投資，為屋企人帶來更穩定嘅退休生活。

但我係投資新手，想問應該如何入手，因為平時鑽研醫書用上好多時間。

我是一位醫學院畢業生，投入職場數年，最近因為打算為屋企人帶來更穩定嘅退休生活，並有出國進修嘅目標，

開始在工餘時間，由鑽研醫書，抽撥時間開始研究投資，因而關注了你的專頁。

我是投資新手，所以把握時間，清楚自己嘅投資能力同方向

龔成老師︰

你讀醫，相信會投資一定的時間去得到專業資格，而這個事業的回報，比一般的其他職業為高，因此，你要好好發展這事業。

因為這個事業可以為你帶來理想的初期本金，之後再配合投資，可以為你帶來長遠理想的財富。

怍為一個位投資新手，你建議你先要做三樣野。

第一，增加知識，你要學理財及投資的知識，記住，投資並不是坊間的炒炒賣賣，你要從書本或課堂上認真學習。

你可以先睇我本《股票勝經》，適合初階投資者的。

第二，了解銀行及證券行，去開一個證券戶口，並準備做月供股票。

其實兩者都可以，銀行就較方便，但手續費就較貴，證券行收費就較平，香港的監管不差的，風險不大。你可以先了解下不同的收費。

第三，將每月的部分資金，去做月供股票，供盈富（2800）。對初階投資者來說，月供股票是一個很好的累積財富方法，因為可避免你一次過在高位買入的風險。

原理如同儲錢，不過就不是儲現金，而是儲股票。計劃要長期進行。

另外，盈富是一個包含55間優質企業的組合，適合絕大部分人投資，風險不高，長期儲貨可助你財富平穩增值，記住要長線持有。

當你在做上述三件事的同時，開始學下股票，了解下那些股票適合你自己。

上述只同你簡單供盈富，當你過幾個月，有知識及少少經驗後，就可以利用你手上的資金，其中一部分，去投資股票。

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Q21488：

唉！成哥！好惨！朋友介紹我買輪。買左華虹12479..0.26買，就死得。係米冇可能升返0.26

其實我第一次睇你fd，我已經覺得你好好，好細心幫d網民分析。如果之前我大胆d問下你的介绍同分析，我一定吾係咁結果

龔成老師︰

我20年前，都是短炒者，技術分析者，用左幾年，輸足幾年，之後長線投資，就開始不斷賺錢。

其實我當時，用左幾年時間去學分析技術，我當時不斷睇書、上堂學短炒，但最後都是輸，可能是我能力不足吧。

但我之後做銀行同證券行，見大部分輸錢的客，都是偏向短炒的。

當然，你問我有無人贏錢，是有的。但就我觀察，長線投資贏錢的人，比短炒的較多。

另外，如果你分析全球真正賺錢的投資者、經金經理，佢地都無人短炒，都是長線投資的，巴菲特都是反對短炒的，佢都唔用技術分析。

因此，我相信長線投資，是真正助我地贏錢的方法。

所以，我不停會叫讀者，唔好短炒，唔好用衍生工具，就係這個原因，這都是經驗之談。

以你現時情況，建議唔好再用衍生工具。因為短期股價，主要係受市場氣氛、資金流向等，與企業本質不相關的因素所影響，好難估。

但長線，只要係優質股，企業價值一定會係股價上慢慢反映出來。因此，若你睇好個別企業，你係應該買正股，而唔係短炒工具，並長線持有。

華虹半導體（1347）有質素，發展不差。

佢主要從事半導體產品的生產及貿易，開發及提供晶圓工藝技術組合，包括嵌入式非易失性存儲器及功率器件，以及ＲＦＣＭＯＳ（射頻互補式金屬氧化物半導體）、模擬及混合訊號、ＣＭＯＳ圖像傳感器、電源管理及ＭＥＭＳ（微機電系統）等多種其他技術。

佢客戶主要為集成器件製造商與系統及無廠半導體公司。中國因為想發展這方面的技術，政策在長遠會對這公司有利，增長正面。

但你現時投資12479這些衍生工具，投資策略與正股好唔同，這些衍生工具當你見到唔對路，就要立刻賣出，無得守，因為佢時間值會不斷減少，你持有愈耐，就愈貶值，你只能等多短時間，現時距離到期有2、3個月，你最好在1個月內，無論升跌多少，都要賣出，否則之後時間值跌得好快。

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Q21489：

龔成老師， 同朋友一齊做生意，但係佢叫左自己屋企人黎反工，我就開始有種唔知點既感覺，又唔知點叫佢做野，我應該點處理。

龔成老師：

第一，你要同佢溝通，做生意要多溝通，要大家知道各自的想法，比佢知你想點，同時你都要了解佢想點，要找一個大家都平衡到的方法。

第二，要定規則，要盡早定立營運模式，要向企業化去行不能一個人話事。

當企業化，就大家要守規則，事情就會較易處理。

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Q21490：

老師你好，考慮左好耐，始終都係心思思想向你請教一下。

因此近年係FB睇到老師分享資料好有用，而且你強調買股票應該採用價值投資法，而唔好只係為短炒波覆，呢一點真係好警醒我。

回顧過去買賣股票，因為只顧短線波覆，其實鑊利唔多，可以只係打和。

所以而家開始，我都希望自己可以跟從老師既方法去投資，請老師指教一下。

我今年32歲，月入3萬。存款100萬，月息可收約2％，股票約30萬（2388,2628,9988,3069）

以前買股票，短炒為主，波覆收入會儲一半，花一半。未來1-2年希望買樓，請問老師覺得我應該從現金再投資幾多去股票市場會比較好？

同埋想問一下3888,909呢類是否可以低吸儲貨？
謝謝

龔成老師︰

記住，我地投資股票，係希望長線持有一些優質企業，透過佢自然增長，達至財富增值目的。

而唔係做短炒，去賺差價，這個方法係好錯。

32歲計，你應先做好增值部份。但由於你1-2年內要置業，資金係有一個明確的使用目的。

而且時間太短，如果用來投資較有潛力股票，會有一定波動性，影響最終回報。

以你情況，資金最多可以投資一半在收息股，另一半則以現金或定期持有。再保守D，你可以只持有現金或定期都可以。

收息股︰港燈（2638）、香港電訊（6823）、工行（1398）、恆生（0011）、置富（0778）、陽光（0435）、深高速（0548)。收息基金(3110)，都可以。

現有持股，華夏恒生生科(3069)和阿里巴巴(9988)波動性會較大。中國人壽(2628)質素只是中等。

如果置業時都需要贖回現有持股，我建議你減持部份﹐將佢換成收息股，定期或現金持有，會較好。

到你買樓後，新資金才投入較有增長力股票，幫你作財富增值。

金山軟件（3888）主要從事遊戲研發及提供網絡遊戲、手機遊戲及休閒遊戲服務；提供雲存儲及雲計算服務；設計、研發及銷售推廣辦公軟件產品及服務。

業務有質素，長遠發展力不差，不過擔心股價較為大上大落，現價合理區頂位，這股前景正面的。

明源雲（0909）有潛力。

佢主要係中國房地產開發商及房地產鏈參與者，提供企業級ERP解決方案及SaaS產品。

睇翻佢之前的資料，佢係中國房地產開發商的第一大軟件解決方案供應商，市佔率有約2成。係呢個市場裡面，按收入計，亦為ERP解決方案及SaaS產品的最大提供商。

其實，佢的角色可以話中國房地產行業的數字化轉型，為房地產開發商及其他參與者，開發了一套行業垂直的ERP解決方案及SaaS產品，以助其管理廣泛的業務運營。

包括銷售及營銷、採購、成本管理、項目管理、預算以及房地產資產管理，佢的SaaS產品包括雲客、雲鏈、雲採購及雲空間。

業務雖然有增長力，但股價都唔平，如果初步分析，處貴水平，值博率未算強，始終市場現時對這類股有好大期望。

但由於3888和909都係波動性高架股票，暫時不適宜你用來投資，等你置業完成才再考慮。

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Q21491：

龔成老師你好，本人36歲，單身，正職加freelance收入大約每月兩萬元。最近一年才認真開始儲錢。

現在儲了10萬元港幣，另有多年前買入的5萬元人民幣。有意分注買入股票作長線投資。很想請教您的意見！

現在我可以keep住每月儲一萬元。我打算平均一個月用大約＄5000 分注買入股票。餘下的$5000儲起，等在大市回落時用來買平貨。

我初步的想法是：

1. 每月買一手安碩恆生科技（03067）
2. 大約每隔兩三個月買一手雅生活（03319）或者中國生物製藥（01177），你建議買哪一隻較佳？

請問我這樣方案可行嗎？定係有其他更加好的組合更適合我？

另外你會否建議初學投資的人先集中只買港股？其實我亦有意投資美股ETF，原因是我見它長缐的回報不錯，有不同成份股亦可分散風險。

只是現在我資金不多所以暫時不打算買。

我有信心半年後我的freelance收入會有所增加，到時可有多些資金投資，打算之後每月keep住用分注買入VOO，長期月供。這樣可以嗎？

感謝龔sir寶貴時間回答。

龔成老師︰

我地投資會運用「先增值，後現金流」作方法，初期應投資較多增值類資產，較後期則應投資較多保守類項目。所以係分配投資項目時，會因應番你的人生階段。

你現時36歲，應以增長力為主。現時你先用$5000分注，另外$5000儲起等大跌市機會，這策略係可以。

安碩恆生科技（3067）、雅生活（3319）和中國生物製藥（1177）都係有質素，和較有潛力股票。3319和1177相比，潛力度1177會高少少。

而現有人民幣，如果無特別用途，可以換回港幣，連同10萬元作投資之用。

但我地投資增值，唔係只係講求增長力和優質程度。同時間，我地都要考慮成個資產配置。唔可以太集中係個別資產、行業或者股票。

你所提到的股票，都係潛力股類別。佢雖然有增長潛力，同時風險都較高，不宜持有過多。

你每月分注，暫時集中係潛力股係可以，但現有資金，必需較集中在平穏增長股部份，去平衡個風險。

長線計，你要留意平穏增長股和潛力股比重，以你年紀，最多只可以50:50。而你只係初學者，要再打折扣，大約佔3成好了。

另外，50:50這個比重不是永遠。到你年紀日長，你要慢慢下調潛力股佔比，去平衡個風險。

平穏增長股：金沙（1928）、恆基（0012）、港鐵（0066）、平安（2318）、粵海（0270）、領展（0823）、希慎（0014）、太古地產（1972）、長建(1038)

至於初學者，無話一定要港股先，定美股先。個重點係你較了解邊個市場，和當中股票。

美股都有質素，若你對美股有一定認識，將來都可以將VOO加入月供組合之中。

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Q21492：

老師，20歲 Year2，我好希望大學畢業之前儲到半個百萬即係500,000！

龔成老師：

這是一個高目標，不過，不是不可能。

最基本你要你要做好理財，盡力儲蓄，之後就要睇下你點樣滾大財富。

主要方法有兩個，第一，投資，較集中投資增長力較高的股票，當然會有風險，但同時要求你有一定的投資實力，但只要付出，我相信$50萬目標不是不可能的。

第二，做生意，你現時大學生，應該能找到時間做生意，同時可以找一一個年輕人的市場，這是你的優勢，只要做得好，你可以有理想回報。

加油！我等你完成目標的好消息！

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Q21493：

似乎Alibaba 近况普通，想把它換了腾訊

1357聽講它買了很多Bitcoin, 我又無膽買Bitcoin, 所以考慮它，你覺得如何？

龔成老師：

我地分析企業時，最重要是睇翻企業的長遠發展，唔好單比這一刻的情況影響，要睇長遠。

阿里（9988）有質素，有增長力，之前貴，現價去翻合理區。其實仍不差的，佢同騰訊（0700）的質素，接近。

阿里係業務層面，擁有相當的優勢，不少業務處於壟斷狀態，同時增長理想。加上正不斷發展延伸業務，這都會成為企業增長的潛力，預期增長會持續，這是阿里最大的賣點。

以企業的長期發展計，這股的確優質，但股價都有一定的波動，現價算是合理翻D，但都不是大手時候。

始終將面對內地監管可能收緊，因此風險度增加左，不過，我相信佢的整體優質度仍在，內地不是不想佢賺錢，只是想規管佢。佢已建立好完善的業務，因此本身是無得輸，只是賺多賺少問題，現時監管多左，點都會影響賺錢能力。

對於這類優質、有發展，但現價未算特別平的股票，小注分注投資，或月供，是較好的方法，算是平衡了風險與增長的考慮。這股可以長線投資的。預佢現價約合理區中上部。

至於美圖公司（1357），佢的確有投資比特幣，你當間接投資，都可以的，但你預佢上落較大。這股業務都算正面，佢過左最差時期，現時正向好。

佢主要從事提供在線廣告及其他互聯網增值服務；以及開發、製造及銷售智能硬件產品。

見佢財務數據改善，這企業仍有發展力，有長線投資價值。不過業務變化始終大，不建議大注投資。

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Q21494：

你好，老師，有些問題想請教你：

本人30歲已婚，家庭月入約18萬，平均儲蓄每月13萬，現持有一幢樓齡約34年的物業，市值800萬，現欠按揭350萬。

目標想購置一個三房港島單位作永久居住使用, 現有物業則用作放租用途。

本人和太太現金約有420萬，由於理想單位大約需要1800-2000萬，首期不足，故此有兩個方案,還望老師指教：

1）儲蓄多3-4年和平穩投資，儲夠首期以買到心儀3房單位

2）投資一個兩房新樓，如康城/啟德/黃竹坑等，待物業升值後再發售並換上心儀單位

請問上述方案更好？定還是有其他可能？
謝謝

龔成老師：

其實兩個方案都可以，但從這刻的投資項目值博率考歲，方案（1）較好。

當我地考慮你長遠的置業計劃時，會考慮怎樣最有效達到，怎樣將現時的財富，最有機會及最快，能完成你的目標。現時股市的平貴度，相比起香港樓市為平，因此在增長力方面會較好。

再加上股票的流動性較強，以及買賣的成本比你物業買賣成本為低，因此，（1）對你來說是較好的。

另外，當你進行（1）的方法，其實不一定硬性規定要3-4年，如果你持有股票升值較快，同時樓市出現下跌，這已經可以買。

相反，如果資金未足，就可以遲少少先買，可彈性處理。

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Q21495：

呀Sir~我想加番多d潛力股落個組合到（暫時我只有盈富同六福）

想問問中生製藥1177，是否$8以下都可以入？
另外，福壽園1448係咪around $7.5以下都可以入呢？
我想暫時各入1-2手

另外，小米都想買一手，依家可否都入一手呢？

龔成老師：

這3隻都可以，你可以在適當位置加入。

褔壽園（1448）$7以下合理區頂，如果$7以上你小小注好了。

中生（1177）$8以下合理區頂。

小米（1810）$24以下合理區頂，如果在這價以上，你小小注，或月供好了。你可以買入一手，等跌再加。

另外，你可考慮安碩恒生科技（3067）。

這基金追蹤恆生科技指數之表現，而恆生科技指數，都是一些有質素的潛力股，例如阿里（9988）、騰訊（0700）、小米（1810）、美團（3690）等的新經濟類公司，長遠有潛力。所以有長線持有價值。由於基金有30隻股票，比起單一股票，風險能減低。

不過，現價都唔平，大約在合理區頂至略貴，因此，這刻不能大注投資。最好的策略，就是月供，或自行分注小注慢慢收貨（例如每月買一次、或2個月買可次），總之慢慢入，不能用盡現金，原理如同不斷儲貨，這樣就能平均買入價，減少風險。然後就長線持有。

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Q21496：

阿Sir 之前睇咗你嗰條片關於25歲再讀四年full time course, 好有少少問題想請教你。

我18年大學畢業主修英語研究。 畢咗業兩年半我都係做luxury零售業,因為我知道未來嘅路我唔係想做零售 我三月中辭咗職。

我計劃左打算今年8月考試CFA所以而家嘅時間溫習多。 而家暫時都係冇做嘢，有時會做兼職， 之前儲嘅錢都有做少少投資。

對於呢個轉變呢一刻我有少少迷惘 但係因為我選擇咗咁樣去做，所以都要硬着頭皮繼續去。

所以你對於例如考 CFA 或者FRM認為係點？

我之後都想會喺金融或者銀行個方面發展

我以前中學係讀商科 同埋都有考LCCI。因為而家疫症嘅關係我短期內都應該唔會搵到工 屋企人都為我有啲擔心。

龔成老師︰

我地考慮重點，應集中係你長線發展。

首先，你要了解CFA和FRM對你將來工作，會唔會有實際幫助。

如果有，你就努力去做。心態上，只要唔好為左有張沙紙，人有我有而去做。而係從實際作用出發，去考慮這件事。

另外，現時除左讀書和兼職外。你都可以睇下，有無一些工作，係可以吸收相關經驗。

可以幫助你將來，進入你心儀的工作，都值得去試一試。

短期可能因為讀書、學習，令收入偏少(當然，收入減少不致嚴重影響家人。)。但長遠係有利的話，你就應向這方向進行。

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Q21497：

你好龔成先生， 我想請問點樣可以增重增肌，同時又可以兼顧儲錢呢方面。

因為健身需要大量食物補充，是否只能降低少許儲蓄平衡。

龔成老師︰

如果增重增肌是你工作所需，而又對你工作有利。你係可以調整一下儲蓄部份。

但若果係個人興趣，你就要找出儲蓄增值和生活興趣中，取得一個平衡點。

若你放棄今天興趣的消費，去加大儲蓄，自然財富增值會較快。當財富累積較多，將來你就有更多資金實現你夢想和興趣。

當然，這個平衡點無一個絕對答案，你可以自己衡量。

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Q21498：

龔sir, 我持有以下股票，有乜評價，應否繼續持有？

3968
2319
3993
2628
5

941
861
1515
338
6869

588
1666
3613
3382
1
1113

龔成老師︰

首先，你持有組合好雜亂，而且太多隻。長線計，你要集中翻係8-10隻左右，會較易管理。

你組合配置上，算係一個偏保守的平穏增長型組合。若你係較中年，這個組合係可以。

整體而言，你持股質素都無大問題，但要留意翻以下幾隻。

洛陽鉬業（3993）、天津港發展(3382)質素上唔算最高，加上波動大，不宜大注。

中國人壽(2628)、質素只係中等，同樣不宜持有過多。

北京北辰實業股份（0588），本質不算差，但賺錢能力又不算好高，同埋企業規模較細，都是較負面的因素。如果你持有的股票不算多，可以繼續持有。

若持有較多，建議沽出部份，平衡個風險。

同仁堂科技（1666）有質素的，不過增長力比過往略減。唔值得投資太大注，小注等佢回勇係可以。

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Q21499：

龔sir想請教下你。

本人25歲，每月可儲蓄14000，其中月供股票8000，餘下6000等大跌市先用。

現有7萬現金，40萬股票組合如下︰

0257 光大環境 12.5%
1177 中國生物製藥 12.5%
1833 平安好醫生 5%

2800 盈富基金 20%
3067 安碩恒生科技 25%
3091 A日興電遊 25%

月供股票都係用這比例供，想問5年後累積200萬資產可能性大唔大。

同埋問如果資助配置係，每年做一次rebalancing 好定係用升一倍放一半好d？

謝謝

龔成老師︰

你現時持股都有質素，月供資金分配都可以，都係適合你年紀。

安碩恒生科技（3067）及A日興電遊（3091）有少少都是同類，因為有不少都是科技類別，因此，你持有的比例其實已開始多，你要留意翻（這刻問題未算大，加上你年輕，可承受風險），只是長遠要留意比例不能過多。

但留意光大環境（0257）業務本質不差的，不過負債不斷增加，令風險度提高左。

其實有長期投資價值計，只是太宜大注。現貨可持有，但唔好再加注。

我假設投資回報有10%（連股息再投資），你每月投資$14000 + 47萬(現金和持股)，5年後大約會增值至170萬。

故你要再加大少少投入，每月大約去到月供$16000-17000，才有較大機會達至你的財務目標。

至於幾時重整組合比重，其實你1年左右做一次就可以。當你發現個別行業，或者潛力股比重開始過高，你就要作出調整。

調整唔一定係沽出現有股票，可以透過新資金的配置，去令組合平衡翻。同時睇下有無持股質素轉差，就要沽出部份，甚至全部持貨。

至於"升一倍、沽一半"這策略，但比人些不懂定平貴，或者好保守架投資者。讓他們先收回成本，所以唔係一定要做。

因為只要持股係優質，長線持有永遠都係最好。

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Q21500：

龔成老師你好 我想請問係没有會計基礎下 有無書藉可以推薦 讓我可以睇明白年報？ 還是必須要去上會計課程？

我是澳門人 一直沒機會上你的課程 過去一年睇左各種各樣嘅書藉 但一睇公司年報就頭痛 基礎知識太差 希望老師可以指點一下

（其待有日你可以到澳門開班）

龔成老師：

你可以睇《年報勝經》，這是是寫比一些無乜會計知識，而又想學睇年報分析的人，相信是適合你的。

你睇完這書後，再試下睇企業年報，自行分析。

如果日後有需要，就再講會計課程。

另外，如果你想學股票基本知識，可以睇《股票勝經》。

其實我之前都有開過澳門班的，不過現時疫情，所以暫時停左，之後會再開翻的。

你或者可以預早留位，只要whatsapp 852-55457212我同事講，打「留位澳門班」就得。我地有具體資料就會 whatsapp你。

因為現時已有好多澳門人留左位。

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若你有問題想向本人發問，可在龔成的fb專頁中（www.facebook.com/80shing）inbox龔成，但要注意如無特別聲明，有可能將問答放上網，當然，會將發問者的身份，以及有關個人資料的部分刪去。

另外，我所給予的各種意見，只是供大家參考，當中無任何銷售及推介，不涉及任何利益，其實大家應該要有獨立分析的能力，我只是給予一些方向及純參考模式。

由於提問人數眾多，見諒無法即日回覆，如果是普通的提問，預起碼要7天以上才能回覆，若然是較複雜的提問，起碼要10天才能回覆，希望各位能諒解。