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Hi大家好我是韭a
這裡主要分享自己盤前盤後的思考策略
從觀察>思考>研究>規劃>執行
努力用清楚的表達方式讓您也能一起成長

「這裡永遠不會收費也不會開立訂閱」

這裡偶爾會有一些個股報告或是心法專題分享
本質是基本面但又偶爾帶有動能操作的色彩
在這裡其實是跟自己對話紀錄自己的想法
粉專上痞客邦連結有過往自己認為的精華文章

自我期許目標是成為一個勵志的全職投資人
合作請私訊或mail

03/09/2026

🥲🥲🥲🥲🥲

02/10/2026

最近美國的許多軟體股殺到老媽都不認得
看了一些影片簡單研究以後
覺得有一些想法

1.
傳統透過SaaS 訂閱服務的公司
容易被新興的agent產品取代部分功能
在軟體工具本質上全然吞噬應該不盡然
但如何透過原本的產品重新填加附加價值
以及產品轉型應該是這些軟體品牌商的下一個課題

2.
新興的軟體公司
透過「平台式」整合上中下游的data
大概率會是下一個明確的產業趨勢

AI Agent能做的事情隨著時間持續增長
工業用或實業用的延伸應用也會越來越多
這些零碎的data也會隨著時間堆疊起來
整個資料數據庫分析的內容會越來越準確
應該會有越來越多的精確客制化但在統一平台上計算

範例：
在台灣有一個神奇的現象
A.B兩位同為35歲有開車的男性

A先生一個月開車時數100小時由於常態通勤高速公路時速平均90KM
VS
B先生一個月開車時數8小時幾乎只在人口不密集的市鎮通勤時速平均45KM

但在保險公司上的保費大多為其頭平等的價金
對於B先生來說是不平等的對價關係
對於A先生來說可能是相對合理的保障
對於保險公司來說是一個抓長補短的平衡計算策略

未來透過平台化的數據分析後
是否三者就能夠更貼近所謂的使用者付費？

3.
快速的滾動式調整以及數位整合能力
透過大量的數位分析
應該能讓Agent能粗估未來可預期的情境

範例：
台灣大多會在夏季面臨偶爾缺電的情況
有時在某些時段的負載上
應該可以透過過往數據推測更精準分析
讓Agent提醒相關人員風險可能預計發生
在這些時刻預防調整相關的製造或使用情境

4.
自己擁有自己的Agent
讓自己能夠多一位數位管家
將你的生活習慣或使用情境落地變成鋼鐵人的Jarvis
在全球勞動力大多逐漸不足的情況下
數位客製化因為AI應該會是下一個階段

想法應該就這樣
壓力很大就上來隨便寫個字

預祝各位新年快樂
Andy

12/26/2025

今日動態：

準備喝馬桶水

12/24/2025

隨著AI的相關硬體設備逐漸落地
AI逐漸走入生活的實際應用也會開始雨後春筍出現
硬體負責算
軟體負責用

不管是在生活或是商業場所
這些應用都會開始加速走入我們的世界
未來AI應該會無所不在但你不會感受到什麼是AI
最終能讓產品走入每個人的生活才是真正的受用

今天真是一個很好的日子
覺得又學到了很多也很感動
感謝大家一路以來的幫忙又認識了很多新的朋友

痛苦的2025年即將再見
希望接下來的2026年能讓自己嶄新成長

Peace Out
Andy

12/19/2025

…..

12/16/2025

天冷心更冷
公園紙箱可能不夠禦寒
需要棉被支援

12/13/2025

隨著硬體股的PE推升到達短期上緣
不論是因為營收獲利遞延Miss
或是因為股價提前反應預期數字
都開始出現利多出盡或是預期的失望賣壓

在回檔開始時
開始觀察哪些族群相對有撐或尚未反應完全
應該會是一個不錯的做法？
又或者可以等待情緒宣洩完以後再重新加倉
沒有槓桿的甚至可以考慮硬扛這波的回檔（？

當然這些大AI的big name
舉凡 2383/3017/2330/3665/6223/2345
這些產業趨勢題材及公司體質穩健的產業龍頭
沒意外在某些價位還是會有市場共識去支持
（就算PE往下但EPS往上還是會有很高的股價）

希望這次大家包涵自己都能安然度過
阿密陀佛

Andy

12/12/2025

如果公司是用心經營
並且持續努力追求進步也從不欺瞞

我想
身為投資人僅僅需要的只是那一點點的耐心
（（（但要保持耐心真的是一件困難的事情

心存善念
盡力而為

Andy

12/09/2025

盤後隨筆:

隨著老AI逐漸因為反應營收獲利PE到達上緣
市場資金也因為記憶體報價短期漲幅過大急速反應股價後
開始有稍做休息
有發現資金有開始外溢到一些相對低基期的公司

另外隨著AI Agent開始導入許多公司
不管是在製程上或是研發上都有協助到許多公司降低資本支出
在獲利不變但研發成本降低的情況下
許多公司的潛在獲利持續上修

產品應用中又分為專業應用跟通識應用的情況
比較想丟給大家思考的地方是
對於AI逐漸滲透生活及工作
你們認為產品應用在"專業應用"還是"通識應用"哪一個困難度相對較大?

我想大家都會有自己的理由跟見解
因為不管哪一方的應用都會可以找到代表性的公司或產品

有一個情境可以模擬如下:

若你是一個創業的老闆
你對於人力聘僱的支出花費預算僅有5萬元
而你現在要開的是一間複合式飲料店(有飲料/咖啡/甜點)

此時有兩個人來投遞履歷兩位都同樣優秀且勤奮
你會選
A.待過一些連鎖飲料店是個調飲料的高手
B.待過711/全家是個全能工具人
（現在便利商店也有手搖）

在兩位近乎同樣硬體條件下各自專業可能相對不同
對於你的企業發展跟規劃道路就會有不同的策略

我自己認為：
理論上在"通識應用"足夠廣泛的人
在目前此時此刻反而是我會比較青睞的對象

原因在:
過度單一的技能未來難以應付複合式需求的發展

當然我們可以找到一堆反例
像是台中逢甲夜市的明倫蛋餅
他光是僅單賣蛋餅就可以支撐許多成本及擁抱海量獲利

在廣大的市場下
每間企業的營運策略總會有所取捨
有些人喜歡專注在自己已經擁有技術無上的策略
(EX:台積電)
有些人喜歡專注在廣泛應用走入每位生活的策略
(EX:食品/保險)

在整個市場隨著AI越來越開闊
人的消費方式越來越多元且複雜的情況
伴隨其他延伸應用以及透過數據分析客製化每個人的需求
我想這些市場都會隨著時間越來越擴增

當然
全部精力把一件事情做到登峰造極也會帶來可觀的收益
但當這些你以為不是AI的AI走入你的生活每一分鐘
我想這個市場的潛在性就會像智慧型手機一樣
在現代社會幾乎是每個人人手一隻一樣廣大

最後
如果你兩個都同時喜歡你也有足夠多的銀彈

歡迎你像個大人
講一句:
我全都要

Peace Out
Andy

12/04/2025

我沒有空寫這麼長篇幅的文章
我該寫的之前都已經寫的很完整

我自己覺得要專注在營收跟EPS的相對變化
舉例：
營收成長多少%
結果後來EPS成長多少%
而後面營收成長多少你就可以知道大略多少EPS

但市場要怎麼做要怎麼想我沒辦法一個人決定
堅持自己的原則
接受我們能接受的

共勉之。

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