財金博士生的雜記Yi-Ju Chien

投資世界的五個層次
其實我們不需要當股神

當小夥伴第一次接觸投資時，往往認為成功的關鍵在於找到下一檔台積電、輝達或蘋果就可以了。然而，隨著金融市場的發展，投資並不只是挑到好股票那麼簡單。

根據我的學界和業界經驗，如果把投資世界畫成一座金字塔，最底層是適合絕大多數人的指數投資；再往上是價值投資與成長投資；接著是因子投資與量化投資；而最頂端則是高頻交易。隨著層級提高，需要的知識、技術、時間與資金成本也越來越高，能夠長期成功的人數則越來越少。

本文就依金字塔最底層來依次介紹，讓剛接觸投資的新手可以一窺投資世界的生態鏈。

第一層：指數投資（Index Investing）
代表人物：John C. Bogle（約翰．柏格）

1970年代以前，大部分投資人都相信只要找到優秀的基金經理人，就有機會獲得超越市場的報酬。然而，John Bogle 提出了一個顛覆性的問題：

「如果大部分基金經理人都無法長期打敗市場，那麼投資人為何不直接擁有整個市場？」

於是他創立了 Vanguard，並推出低成本指數基金，成為現代指數投資之父。

指數投資的概念非常簡單。與其花時間研究哪家公司最好，不如直接買進代表整體市場的 ETF，例如追蹤 S&P 500 的 ETF 或追蹤全球股市的 ETF。

更重要的是，數據支持了這個想法。

根據 SPIVA（S&P Indices Versus Active）長期研究，美國大多數主動型基金經理人無法持續打敗大盤。投資期間越長，落後市場的基金比例越高。換句話說，即使是專業經理人，也很難長期戰勝市場。

這也是為什麼巴菲特曾建議一般家庭：

「大多數投資人最好的選擇，就是持有低成本的 S&P 500 指數基金。」

因此，指數投資位於金字塔底層，不是因為它最簡單，而是因為它最適合絕大多數人。

第二層：價值投資與成長投資
代表人物：
Benjamin Graham（價值投資之父）
Philip Fisher（成長投資之父）

雖然兩人都在研究企業，但投資邏輯卻截然不同。

Benjamin Graham 認為市場經常受到情緒影響，因此股票價格有時會低於真實價值。投資人的工作就是尋找這些被低估的公司，並等待市場重新發現它們的價值。他的學生之一，就是後來成為投資傳奇的 Warren Buffett。

而另一方面，Philip Fisher 他所關心的不是今天便不便宜，而是企業未來能否持續成長。他特別重視創新能力、管理團隊以及企業競爭優勢。

如果說價值投資是在尋找「便宜貨」，那麼成長投資就是在尋找「下一個未來巨星」。

今天許多成功投資人其實同時結合了這兩種方法，既關心企業價值，也重視未來成長潛力。

延伸閱讀：(連結放置留言)
雙週好讀系列—《非常潛力股》

第三層：因子投資（Factor Investing）
代表人物：Cliff Asness

如果價值投資研究的是個別公司，那麼因子投資研究的則是整個市場。Cliff Asness 創立的 AQR Capital Management，是全球最知名的因子投資機構之一。

學術研究發現，某些特定特徵的股票，長期而言往往擁有較好的風險調整後報酬。例如：

Value（價值）

Momentum（動能）

Quality（品質）

Low Volatility（低波動）

舉例來說，動能因子認為：過去表現較好的股票，短期內仍有較高機率繼續上漲。

因此，因子投資不再依靠投資人的主觀判斷，而是透過統計與數據建立投資組合。許多大型退休基金、保險公司與機構投資人都廣泛運用因子投資策略。

第四層：量化投資（Quantitative Investing）
代表人物：Jim Simons

如果要選出華爾街最神秘也最成功的人物之一，Jim Simons 幾乎一定上榜。他原本是一位數學教授，後來創立 Renaissance Technologies，並建立傳奇的 Medallion Fund。

這檔基金被認為是歷史上績效最驚人的基金之一。量化投資最大的特色在於：

用數據取代直覺，用模型取代情緒。

量化投資人每天分析大量市場資料，透過統計模型尋找規律，再由電腦自動執行交易。

例如：

哪些價格模式容易重複出現？

哪些市場訊號具有預測能力？

哪些風險因子會影響未來報酬？

在人工智慧興起後，量化投資更結合了機器學習與大數據分析，成為現代金融最重要的領域之一。不過，量化投資需要大量資料、程式能力與研究團隊，因此門檻遠高於一般投資方式。

第五層：高頻交易（High-Frequency Trading）
代表機構：Citadel Securities、Virtu Financial 等

到了金字塔頂端，高頻交易其實已經不太像一般人認知的投資。高頻交易公司的目標並不是判斷企業價值，也不是尋找長期成長機會，而是利用速度優勢獲利。它們透過超高速電腦，在毫秒、微秒甚至奈秒之間完成交易。

為了搶快幾微秒，這些公司願意投入巨額資金建設：

專屬機房

超低延遲光纖網路

高效能伺服器

工程師與數學家團隊

如果一般投資人像是在高速公路開車，那麼高頻交易公司就像是在參加 F1 一級方程式賽車。因此，許多學者認為高頻交易更接近金融工程與市場微結構研究，而非傳統意義上的投資。

寫在最後
很多學生在看到正金字塔後，第一個反應是：「最高層是不是最好？」

我們可以從倒金字塔的相關成本來回答：其實不是。

越往上，需要投入的時間、技術、資金與成本就越高。雖然可能存在更高的報酬機會，但競爭也更加激烈。

對絕大多數人而言，指數投資可能已經是最有效率的選擇；而對少數熱愛研究企業的人，價值投資與成長投資則提供了更多發揮空間。

真正成功的投資，不在於使用最複雜的方法，而在於找到最適合自己的方法，並長期堅持下去。畢竟在投資世界裡，能夠持續數十年的人，往往比短期最聰明的人更容易成功。

AI寫作輔助揭露
本文內容、觀點與最終定稿由作者獨立完成。撰寫過程中使用生成式人工智慧工具進行文字潤飾、語句通順性調整，以及部分圖像與示意圖製作。作者已對所有內容進行審閱與查核，並對文章內容負最終責任。

最近看到市場有不少人說這波行情完全沒賺到。

仔細一看發文，不是因為作空，而是這些投資人每天都在當沖。

《最重要的事》一書提醒我們：賺到價差，不代表賺到趨勢；交易成功，也不一定等於投資成功。

當沖最大的成本不只是手續費與交易稅，

而是把原本可能翻倍的資產，在一來一往的當沖中沖掉了。

#投資這條路踏上了也要跪著走完

返樸歸真
AI 時代來臨後，我們究竟該教孩子什麼？

0. 引言
前陣子收到《Journal of Financial Education》Winter 2025 的正式出版通知，個人的文章〈Empowering Financial Education with AI: Enhancing Student Capabilities in Student-Managed Investment Funds〉也順利刊登於其中。

首先，仍要感謝期刊編輯、審查委員，以及一路上協助我的同事與學生。對於一位從產業界轉換跑道，每一篇論文的發表都不是理所當然的事情。

不過，這篇文章並不是想談論文發表本身。事實上，在這篇研究完成之後，我腦中一直思考的是，一個與論文標題看起來相關，卻又不完全相同的問題：

當 AI 愈來愈強大，人類究竟還剩下什麼？

過去兩年，幾乎所有產業都在討論 AI。

有人擔心工作被取代；有人擔心學生不再學習；也有人認為未來大部分知識工作都可能被自動化。身為一名金融教育工作者，我當然也有類似的疑問。

如果 ChatGPT 可以寫報告；

如果 AI 可以分析財報；

如果 AI 可以協助建立投資模型；

那麼，我們到底還需要教學生什麼？或者換個角度來說：未來的孩子，到底還需要學習什麼？有趣的是，在完成這篇研究之後，我得到的答案並不是更多科技，而是某種程度上的返樸歸真。

1. AI是投資績效的催化劑嗎？
很多小夥伴看到標題後，第一個反應大概都是：「所以 AI 讓學生投資績效變更好了嗎？」

老實說，這也是我一開始最好奇的問題。我任教期間，有一門課叫做 Student-Managed Investment Fund（SMIF），簡單來說，就是由學生實際管理學校的投資基金。

在 Valparaiso University，我所指導的學生管理約 100 萬美元的校友捐贈基金。學生必須自行研究公司、進行資產配置、撰寫投資報告，並向委員會說明自己的投資理由。

這其實和真實世界的基金經理人非常接近。唯一不同的是，現在的學生多了一個以前沒有的工具——AI。

從 Bloomberg、Yahoo Finance，到近兩年快速崛起的 ChatGPT、FinChat、Copilot 等工具，學生幾乎每天都在使用。因此，我開始思考一個問題：如果把 AI 導入投資管理課程，學生究竟獲得了什麼？

於是，我透過問卷調查及課堂觀察，比較學生使用 AI 工具與傳統金融工具後的學習感受。

大部分學生都認為，AI 確實提升了許多能力。例如分析個股、評估風險與報酬、檢視投資組合分散程度，以及製作簡報與視覺化圖表等。

其中最讓我印象深刻的一項指標，是「節省時間」。幾乎所有學生(得分4.97/5)都認為 AI 大幅縮短了資料蒐集與分析時間。

這其實不難理解。過去學生可能要花數小時閱讀財報、整理資料、搜尋新聞，再把資料輸入 Excel。現在很多工作，幾分鐘內就能完成。

某種程度上來說，AI 就像是多了一位二十四小時待命的研究助理。當我進一步檢視結果時卻發現，AI 並沒有像許多人想像的那樣，直接讓學生變成更好的投資人。

學生認為 AI 可以幫助他們分析；但不一定能幫助他們做出正確的決策。

AI 可以協助整理資訊；但無法替學生承擔判斷。

AI 可以提供答案；卻無法告訴學生哪個答案比較值得相信。

AI 最擅長的事情，其實是降低資訊取得成本。但投資真正困難的地方，不是資訊不足；應該是面對同樣的資訊，不同的人會做出完全不同的判斷。

同樣看到 NVIDIA 財報，有人選擇加碼；有人選擇獲利了結；也有人選擇觀望。

資訊是一樣的。決策卻完全不同。而決策背後所需要的，恰恰是 AI 最難取代的能力：那就是判斷力。

2. 世界經濟論壇其實也在講同一件事
有趣的是，當我整理完這些問卷結果後，腦中第一個想到的並不是金融市場，而是世界經濟論壇（World Economic Forum）近幾年發布的人才趨勢報告。

過去二、三十年，我們對於好學生的定義其實非常一致：會考試會計算；會寫程式；會使用軟體。我們的教育體系很長一段時間都在培養知識工作者（Knowledge Workers）。

因為在過去的年代，知識本身是稀缺的。

如果你知道別人不知道的事情，你就擁有優勢；

如果你比別人更會整理資訊，你就更有競爭力；

如果你比別人更會使用工具，你就更容易找到好工作。

但 AI 的出現，卻開始改變這件事。因為很多過去需要花數年學習的技能，如今可能只需要幾分鐘就能完成。

我記得剛到美國念博士時，許多課程還在教 Excel VBA、Python 或 Bloomberg Terminal 的操作。

然而短短幾年後，很多程式碼已經可以直接由 AI 協助完成。甚至連財報摘要、產業分析、簡報製作都能在短時間內完成。於是，一個值得我們思考的問題便出現了：如果大家都擁有同樣的工具，那麼真正拉開差距的會是什麼？

世界經濟論壇給出的答案其實很有意思。

在未來幾年最重要的技能排名中，

分析思考（Analytical Thinking）、

創造力（Creative Thinking）、

韌性（Resilience）、

好奇心（Curiosity）

終身學習能力（Lifelong Learning）

仔細想想，這些能力都有一個共同特徵。它們不是讓我們很擅於使用工具，但卻是使用工具的人格特質。它們不是知識本身。而是如何理解知識。

實際上，今天的市場資訊幾乎是公開透明的。真正讓投資結果不同的，往往不是誰看到資訊，而是誰能夠正確解讀資訊。同樣看到一份財報，有人看到成長，有人看到風險。同樣面對市場下跌，有人看到恐慌，有人看到機會。

這些能力都是來自於思考。某種程度上來說，這或許也是我把這篇文章標題命名為「返樸歸真」的原因。是因為我們發覺科技繞了一大圈之後，我們又重新回到教育最根本的問題：究竟要培養的是會操作工具的人，還是會思考的人？

結語
前陣子，Google DeepMind 執行長 Demis Hassabis 與 Anthropic 執行長 Dario Amodei 在達沃斯論壇上的討論，引起不少關於 AI 未來的爭論。

其中有個概念讓我印象深刻——Human in the Loop。當 AI 成為基礎設施之後，人類留在決策迴圈裡，究竟是因為不可取代，還是因為最後總要有人承擔責任？

老實說，我沒有答案。但在完成這篇研究後，我反而慢慢相信這些事：

AI 或許會取代許多技能，卻未必能取代判斷。

AI 可以提供資訊，卻無法替我們做選擇。

AI 可以生成答案，卻無法替我們承擔後果。

因此，未來教育真正重要的，或許不只是教孩子如何使用 AI，而是教他們如何思考、如何判斷，以及如何為自己的選擇負責。

科技一直是不斷向前，但教育的本質似乎從未改變。繞了一大圈之後，我們終究還是回到那些最基本、也最珍貴的能力。

這或許就是我從這篇論文裡得到最大的收穫。也是我想與小夥伴們分享的四個字：

返樸歸真！

AI寫作輔助揭示
本文寫作過程中使用生成式人工智慧工具（包括 ChatGPT）協助文句潤飾及校稿。

而本文觀點、內容判斷、案例選擇及最終定稿均由作者自行完成，並由作者負責全文內容。

Peter Thiel (Palantir & Paypal 共同創辦人) 曾說：You should never bet against Elon.

有趣的是，三天前的經濟學人討論了這個議題，SpaceX投資人買的是什麼？

1. 相信太空真的能賺大錢。

2. 未來太空裡最大的金礦，不是衛星，而是背後能高效運算的AI。

3. 也是最刺激的一點——得相信馬哥還是那個能把不可能變可能的人。

而最後經濟學人下的短評是：這家公司從頭到尾都牢牢握在他手上。功勞是他；但如果出了問題，也是他。

小夥伴，你也在等7/7號的被動買盤嗎？

圖片來源：經濟學人

#投資這條路踏上了也要跪著走完

從味精到 AI 晶片：一家被市場忽略的日本隱形冠軍 — 不應錯過的日股(下)

支撐 NVIDIA、AMD、Apple 高階晶片封裝的重要材料，背後最大的受益者之一，竟然是一家賣味精超過百年的日本公司。

當市場都在追逐 GPU、HBM 與 CoWoS 時，真正難以被取代的瓶頸，可能藏在更上游的材料環節。

從廚房裡的味精，到 AI 晶片裡的 ABF 載板材料，一家百年食品公司如何成為 AI 革命的重要推手？這家長期被市場忽略的隱形冠軍——味之素（Ajinomoto）。

而現任 CEO 中村茂雄早在 1990 年代就投入 ABF 研發，並親自參與大型半導體客戶的量產導入。很少看到一家公司的掌舵者，就是當年親手打造護城河的人。

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從味精到 AI 晶片：一家被市場忽略的日本隱形冠軍

歷史告訴我們：

最大的風險並不是戰爭，

而是在恐慌中離開市場。

小夥伴們一起撐過來了嗎？

#投資這條路踏上了也要跪著走完

本集podcas我特意邀來高中時期的好姐妹。

她一路從高中三類組唸到師大博班，

再由千里馬交換到芝加哥大學；

因優異的表現，在畢業後又回到芝大做博後研究。

這集很適合想踏上國際生醫研究之路的小夥伴們來聽哦！

🎙️ EP36｜從千里馬到芝大：女性癌症研究者的人生選擇

很多人以為科研是在實驗室裡做實驗。

但真正走進這條路後才發現，科研更像是一場沒有終點的馬拉松。

這集《代代財女》，我們邀請到一位專攻癌症研究的女性科學家，聊聊她從台灣師範大學出發，透過千里馬計畫到海外交流，之後前往芝加哥大學從事博士後研究，最終進入生醫產業的故事。

我們聊到：

🔹 一次海外交換，如何改變人生方向？

🔹 女性在科研領域面臨哪些看不見的壓力？

🔹 學術界與產業界最大的差異是什麼？

🔹 癌症新藥真的如市場想像般充滿機會嗎？

🔹 沒有金融背景的人，如何開始理財與退休準備？

最讓我印象深刻的是，無論是科研、投資，還是人生選擇，背後其實都有一個共同點：

願意長期投入，接受不確定性，並持續相信複利的力量。

如果你是學生、研究人員，或正站在人生下一個選擇路口，希望這集能帶給你一些啟發。

🎧《代代財女》EP36 已上線

#代代財女 #女性科學家 #癌症研究 #千里馬計畫 #芝加哥大學 #生醫產業 #退休理財 #財金博士生的雜記

祝辣個畫K線的男人80歲生日快樂🎂

恭喜各位小夥伴，

不知不覺已經陪伴這位雙子座總統川普走過第二任期的前 17 個月。

這段時間裡，關稅變過、政策變過、市場情緒也變過。

有人把人生過成一條直線，而雙子座總能把人生過成一張 K 線圖。

80 歲生日這天，他的資產從房地產、加密貨幣到 AI 股票，

他活得比許多年輕人還要精彩。

距離 2029 年 1 月 20 日卸任還有約 31 個月。

各位小夥伴們，請繫好安全帶囉。 🎂📈♊️

#投資這條路踏上了也要跪著走完

有個水瓶座的指數是什麼感覺？
你以為它只是不小心創高。
結果它一路創高。
你以為該回檔了。
它反手又漲給你看。

編按：那斯達克（NASDAQ）於 1971 年 2 月 8 日正式啟用，成為全球第一個電子化股票市場。

心得：水瓶座無誤


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《非常潛力股》抽書活動
挖掘潛力股的投資聖經

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0.引言：跨越半世紀的投資經典
在 ETF 盛行、人工智慧快速發展、高頻交易與量化投資當道的今天，一本出版於 1958 年的投資書籍是否仍然具有參考價值？這是我閱讀 Philip A. Fisher《非常潛力股》時最想討論的議題。

Philip Fisher 被許多人視為成長投資（Growth Investing）的重要奠基者之一，他的投資理念不僅深刻影響後世投資人，也深深地影響了股神巴菲特（Warren Buffett）的投資哲學。

相較於當時盛行的價值投資觀點，Fisher 更重視企業未來的成長潛力、管理團隊的品質，以及企業持續創新的能力。他認為，真正能為投資人創造巨大財富的，不是價格便宜的股票，而是少數能夠長期成長的優秀企業。

讀過本書後，我發現 Fisher 的許多觀念不但沒有因為時間而過時，反而是在 AI 時代顯得更加重要。因此，本文除了整理書中的核心觀念外，也將透過近年科技產業與 AI 浪潮中的案例，驗證 Fisher 的投資哲學是否仍然適用於現代市場。

本書最核心的觀念之一，是 Fisher 強調投資人應該投資一家體質穩健的企業，而非投資股票。因為許多投資人在投資時關注的是股價漲跌、市場情緒或短期財報表現，但作者Fisher 認為，股票價格只是企業價值的反映，因此真正重要的是企業是否具備未來數年甚至數十年的成長能力。

這個觀念看似簡單，卻與許多短線交易思維完全不同。當市場充滿雜訊時，投資人往往容易受到價格波動影響而做出情緒化決策。然而 Fisher 認為，若一家企業擁有優秀的產品、強大的競爭優勢以及卓越的管理團隊，短期股價波動並不會改變企業長期創造價值的能力。

1. Fisher 的十五項選股原則
本書最廣為人知的內容，莫過於 Fisher 所提出的十五項選股標準（15 Points to Look For in a Common Stock）。雖然這十五項標準涵蓋了許多投資人應注意的細節，但我個人認為可以濃縮為四個主要面向。

成長能力

Fisher 非常重視企業是否擁有足以推動未來數年銷售成長的產品或服務，以及管理層是否持續尋找新的成長機會。他特別強調研發（R&D）的重要性，因為真正優秀的企業不會只依賴現有產品，而會不斷創新以維持競爭優勢。

獲利能力

企業不僅需要創造收入，更需要具備良好的利潤率與成本控制能力。高品質企業往往能在競爭激烈的市場中維持較高的獲利能力，並持續改善營運效率。

管理能力

Fisher 認為，企業成功與否，很大程度取決於管理團隊的品質。他不僅關注高階主管能力，也重視員工關係、組織制度以及團隊合作文化。

誠信與資本配置能力

管理層是否願意誠實面對股東、是否能有效運用資金，以及是否具備高度誠信，都是他極為重視的因素。

值得注意的是，這些標準大多屬於質化分析，而非單純財務比率計算。這也讓 Fisher 的投資哲學與現代量化投資形成有趣對比。

2. Scuttlebutt Method：財報之外的研究方法
除了十五項選股原則之外，本書另一個重要觀念是著名的「Scuttlebutt Method」。作者認為，投資人不能只依賴財報或公開資訊，而應該透過與客戶、供應商、員工、競爭者及產業專家交流，了解企業真正的競爭力。

這種方法在今天可能看來十分合理，但在當時其實相當前衛。因為財報告訴投資人的是結果，而非原因。例如企業營收增加了、獲利成長了，但真正重要的是：為什麼客戶願意購買？為什麼競爭對手無法取代它？為什麼人才願意留在公司？

這些答案往往無法從財務報表中直接找到，而需要透過深入的產業研究與實地觀察才能理解。

3. AI 時代下的 Fisher：NVIDIA 與 Amazon 的驗證
如果要從近年的市場案例中尋找最符合 Fisher 理念的企業，也許會有不少投資人認為 NVIDIA 是最佳代表。

近幾年 AI 算力需求快速成長，帶動 NVIDIA 股價大幅上漲。許多人認為 NVIDIA 的估值過高，但若從 Fisher 的角度來看，該公司幾乎符合其大部分選股標準。

首先，AI 產業擁有龐大的長期成長需求。其次，NVIDIA 多年來持續投入研發，建立 CUDA 生態系統與技術優勢，形成強大的競爭門檻。再者，公司擁有卓越的管理團隊與明確的長期策略，使其在 AI 革命中占據領導地位。此外，其獲利能力與毛利率也長期領先同業。

因此，即使市場給予較高估值，長期投資人仍獲得驚人的報酬。這正好驗證 Fisher 的觀點：真正優秀的企業，即使價格不便宜，也可能持續創造超額報酬。

另一個值得討論的案例則是 Amazon。Fisher 非常重視企業是否具有長期成長視野（Long Range Outlook），而 Amazon 正是最典型的例子。多年來，公司不斷投資物流系統、雲端服務 AWS 以及人工智慧相關技術，甚至願意犧牲短期獲利來換取長期競爭優勢。

若投資人只關注短期財報，很可能無法理解 Amazon 的價值。然而從 Fisher 的角度來看，這正是優秀企業願意為未來投入資源的最佳證明。

寫在最後
不過，Fisher 的理論並不代表所有成長故事都值得投資。2023 年以來，AI 概念股成為市場最熱門的投資主題之一。然而許多企業雖然搭上 AI 題材，卻缺乏真正的技術優勢、競爭門檻與獲利模式。

這讓我想到 Fisher 一再強調的觀念：不要只因為產業熱門就投資，而是應該確認企業是否具備長期創造價值的能力。

AI 或許是未來的重要趨勢，但真正值得投資的並非所有 AI 公司，而是那些符合 Fisher 十五項標準、擁有技術優勢與長期競爭力的企業。

近年來，AI、量化投資與大數據分析快速發展，投資人可以取得前所未有的資訊與工具。然而，無論科技如何進步，投資最終仍是在判斷一家企業未來是否能持續創造價值。

在探索這本書時，我們會發現Fisher 的投資哲學並未因科技進步而失去價值。相反地，在市場資訊爆炸、投資人愈來愈追求短期績效的今天，他所強調的長期思維、企業研究與管理品質，反而愈發顯得珍貴。

六十多年前 Fisher 所提出的觀點，至今仍持續在市場上被驗證。當市場充滿短期情緒與熱門題材時，真正值得投資的，依然是那些能夠持續創新、誠信經營並創造長期價值的優秀企業。

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活動時間

留言截止：06/29（台北時間）23:59
開獎時間：07/02（台北時間）上午 10:00

誌謝
感謝 #寰宇出版 贈書，讓我有機會重新閱讀投資經典《非常潛力股》（Common Stocks and Uncommon Profits）。透過 Philip Fisher 對企業成長、管理品質與長期投資的深入分析，再次思考什麼才是真正能夠創造長期價值的企業，以及在 AI 與科技快速變遷的時代，投資人應該如何看待企業的競爭優勢與未來成長性。