朱成志教你開春賺大錢!
朱成志教你開春賺大錢!
2004.02.15 | 人物

2003年台股在經歷SARS衝擊後,經過一年大多頭走勢。這十多年來,現在是台股第五次的循環波,仍持續加溫中。

**今年行情可望站上萬點?

**
今年行情樂觀無比,一般認為,台股將在2004年第一季挑戰十年線,最樂觀的看法甚至有人喊到一萬點。雖然行情看好,但是今年的精華可能會落在上半年,尤其是選舉過後的第二季,力道會非常強勁!全球景氣向上的趨勢明確,不管誰當選總統都改變不了。
然而,不管多頭、空頭,要在股市中長久獲利,其實都不是一件容易的事。
回顧過去的歷史,投資股市,10人中有8人賠錢,不管股市是多頭、空頭,到最後,只有極少數的投資人能真正從股海中獲利,其他大多都是套牢一族的常客。也許每個人都會有幾次傑出的獲利績效,但多半是誤打誤撞,最終結算還是以賠錢收場,許多人一輩子辛苦掙得血汗錢都奉獻給股市,實在非常不值得。
這些會賠錢的投資人,必定有一些「賠錢基因」。而這些潛在的「賠錢基因」使得他們無法克服人性弱點,不斷地犯下重複的投資錯誤,因此無法在股市中獲得利潤。
想要投資股市,首先必須確認你是否有「賠錢基因」?或者你很幸運地具有「賺錢基因」?
如果你擁有「賺錢基因」,那麼恭喜你可以邁向投資的第一步;即使是擁有「賠錢基因」也不用感到氣餒,因為這並不代表你一輩子都不適合投資,而是要等到你的投資功力及心態調整正確之後,才適合開始投資理財。

**如何培植股市賺錢基因?

**
要怎樣才能培養自己的賺錢基因呢?我認為應該做好以下幾點投資準備:

**1.操作最適合自己個性的股票: **
投資是可以讓您當老闆經營一輩子的事業,每個人都應該修好理財學分,才能把錢放在最有利的地方,想要持久投資並且投資成功,關鍵便在於你對投資是否真的有興趣。
市場上許多成功的投資者,都有屬於自己的投資哲學,要進場投資,首先要了解自己是怎麼樣的投資人,及你如何看待投資風險。
要是你天生輸不起,屬於極端的風險規避型投資人,你就得走安全模式,買穩定性較高、潛在風險較小的股票,或是買價值型投資的股票,千萬別硬著頭皮冒高風險。

**2.借專家的腦子,用自己的原則,將投資視為作戰: **
台灣的股市已經邁入專業選股的時代,我必須提醒讀者:這個時代,沒有懶人投資致富法!
消極地買債券型基金或定存,不可能致富!要追求利潤一定要冒「合理及看得懂」的風險,從現在開始,要將投資視為作戰,嚴格控管資金,謹慎選股。
歐洲股神科斯托蘭尼在其著作《一個投機者的告白》中寫到:「沒有自己見解的人,就不能投入股市」。90%的股市玩家沒有主見,更不用提建立自己的投資哲學。股市上最難的兩件事是接受損失和不贏小利,但更難的是有自己的獨立見解,做與多數人相反的事。
許多人會強調逆向思考的重要性,但我認為投資人應該要的是獨立思考,而不單是逆向思考。
因為市場上很多操作哲學在邏輯上是互斥的,譬如:有些投資大師是以人棄我取、逆向思考的方式獲利;有些則根據技術指標,追隨momentum順勢而為。我建議讀者必須認清自己的投資性格,建立專屬的投資哲學,你的目的是為了投資獲利,不是當投資學老師或財務專家,不必諸子百家都學,搞得自己精神分裂。
在投資的道路,贏家往往是孤獨的。但孤獨的意思是要獨立思考,並不是要離群索居。訊息的廣泛收集是獨立思考的前提,在產業變化迅速的時代,沒有快速且廣泛的訊息,是不可能在投資領域上贏得先機的。

**3.不畏利空來襲,全面估算變數,找出因應對策: **
股票市場年年有意想不到的利空衝擊,去年有SARS,今年有禽流感,但投資人無須過度悲觀,因為大盤往往都在跌無可跌、破底再破底,市場上哀鴻遍野、人心潰散之際,便開始出現「奇蹟式反轉」,所謂行情總自絕望中誕生,就是這個道理。
因此在大起大落的股市一定要有一套方法,使自己的情緒不被媒體的煽情報導打亂,穩定的EQ才能使你的IQ正常理性地發揮,而掌握最佳賺錢時機。
對空手的投資人來說,遇到突發利空,可說是難得一見的絕佳投資時點。因為市場往往對利空消息反應過度使股價超跌,「超跌」便蘊含賺取「超額利潤」的機會。
投資理財是人生的一門必修課,對任何人而言都是相當重要的,要投資成功便得對投資有興趣,享受投資研究過程中的樂趣,以及證明看法正確的成就感,當然還有最實質的獲利報酬。
如果讀者能夠同時兼顧以上的投資原則,循序漸進地建立安心的投資哲學、做好萬全的進場準備、選擇致勝的進出時點、透析專家的選股密技!那麼要在今年的股市中,自然獲利可期!

朱成志小檔案
學歷:台大EMBA
經歷:16年證券、投顧、投信、創投服務資歷,現任萬寶週刊社長、中華民國證券分析協會理事、退休基金協會理事
最新著作:著有《改變您發財的DNA—朱成志股市實戰36堂課》。

往下滑看下一篇文章
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
立即報名

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓