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#股怪教授 #謝晨彥 #晨彥有約

【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 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

#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)

#AI
#關鍵趨勢100強
#華爾街見聞Podcast #EP314

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【股怪教授 Office Hour】除了分享重要的股市趨勢和產業解析外，還可以直接與「謝晨彥股怪教授」即時互動討論，讓謝老師為您解答投資上的疑難雜症。本節目於《 每週一~週四 22:00~23:00》進行免費直播 試播一季，提供給各位聽眾們更即時的資訊！

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