什麼是新股申購?只要付20元就能抽籤,穩賺不賠嗎?牢記五大秘訣不踩雷
什麼是新股申購?只要付20元就能抽籤,穩賺不賠嗎?牢記五大秘訣不踩雷
2020.08.19 | 3C生活

相信大家都聽過「新股申購」 ,是股票市場中一種「類樂透」的投資工具。只要付20元手續費就可以進行新股抽籤,抽不到會損失手續費,但若幸運抽到,動輒都可能有雙位數以上的報酬率。和樂透相比,不僅價格較便宜,中籤率也更高,可以說是個風險低、獲利卻可能很高的投資方式。

不過!股票申購真的穩賺不賠嗎?以及有沒有哪些方式可以增加申購的成效?

今天就讓我們來介紹一下,並在這篇文章讓你了解:

  • 什麼是股票申購?
  • 申購真的穩賺不賠嗎?
  • 提高申購效率的五大秘訣

什麼是股票申購?

股票申購,就是去購買公司發行的新股票,而發行新股一般分成兩種:

  1. 新上市櫃公司發行新股
  2. 已上市櫃公司辦理現金增資

一般來說,新發行的股票為了要增加話題及吸引力,通常認購價都會定的比當時股價(興櫃價格或是已上市櫃的市價)低很多。而溢價差越大的股票,就越有利可圖,也就會吸引越多人參與認購。

當「欲認購股數」超過「可認購股數」時,就會造成超額認購,這時就會進行新股抽籤,以公平抽籤的方式決定哪些人能買到這些股票,而這個參與購買新發行股票的過程就是「新股申購」。

申購真的穩賺不賠嗎?

以歷史統計資料來看,申購中籤後,若在撥券日當天馬上賣掉,平均都能享有近100%的勝率,以及雙位數的報酬率。即使在2020上半年股市表現不佳的情況,平均也都有10~20%的報酬,其主要原因為當市場不好的時候,公司也會適時的調降申購價格,刺激申購率。

從下表也可知,申請初上市櫃股票的勝率和報酬率,都比上市櫃增資的還要高。(上市櫃增資中籤率普遍較高是因為未超額認購,造成中籤率超過100%,拉高了整體中籤率。)因此對想進一步提高勝率、降低風險的申購人,不妨可避開上市櫃增資的標的。

新股申購
新股申購回測
圖/ 理財果汁機

五個讓你大幅提高申購成效的秘訣

一、依自身收入評估,在帳戶留有約20-50萬元不等的現金,是緊急預備金、也是申購金

在台股市場中,基本上20-50萬元新台幣就足夠參與約8~9成的申購。因此平常存有一定的現金,除了能保有流動性,在標的出現吸引價格時投資外,還可以參加新股抽籤碰碰運氣,替自己加薪。

二、在撥券當天就賣出,不要長期持有

大部分投資人申購目的是為了賺價差,而不是看中公司價值的長期投資。因此如果幸運中籤,我們會建議在撥券日當天就賣出,不要抱著不確定、僥倖的想法長期持有。

因為以過去來看,長期持有非但不會比撥券日當天賣出有較高的報酬,還有可能錯過其他更好的投資機會。

三、避開價差太小、流動性太差的股票

從申請申購成功到實際中籤、撥券日(把股票放進你的集保帳戶的那一天),通常相隔有一段期間(約3-5天),而這段期間股價每天都會變化。因此如果申購的價差太小(例如5~15%),很有可能在撥券日前股價就跌破承銷價。這樣抽到的人不但沒獲利,甚至有機會賠錢。

除了避開價差小的申購外,也盡量避免成交量低、流動性較差的股票(例如開放新申購的張數約莫是過去5日平均成交張數的10倍),才不會在撥券後,面臨降價求售的窘境。

四、召集親朋好友一起抽,提高整體中籤率

申購是以身分證為基準,而非證券帳戶。注意囉!因此不管一個人有幾個證券戶,同一張身份證就只能在一家證券商申購同一檔股票一次,也就是說,你只能在一家證券商申購,如果在超過一家證券商申購的話,會自動變不合格件喔,務必注意!所以不妨召集親朋好友一起抽,增加整體的中籤率。如果獲利不錯,好友請吃個飯也是合理的吧(笑)!

五、萬一不小心申購到地雷股,使扣款失敗就可以使申購失敗

前面提過,從申購開始到扣款、撥券日間會有3-5天的間隔。而這段時間有可能因某些因素導致股價在撥券日前就跌破承銷價,但是申購送出後又無法取消,難道只能眼睜睜看著錢賠掉嗎?

這邊教大家一個小技巧,假如在申購後無法取消卻後悔了,我們只要在扣款日前將交割銀行的可動用餘額降到低於應付的交割金額,讓這筆申購扣款失敗,那麼這次的申購就會被自動取消了。

結論是,申購股票雖然中籤率不高,但只要幸運中籤就可以為自己加一筆不錯的報酬,而就算沒抽中,也只要付20元的手續費。不但比買一張樂透還便宜,中籤率也遠高於樂透。因此非常推薦手上有閒錢的投資人嘗試, 只要適當採用上述五大秘訣:保有一定現金、撥券日當天賣出、避開價差小、成交量低的、召集親朋好友抽籤、必要時讓扣款失敗的話,就可以進一步降低風險、增加申購的效率喔!

責任編輯:林芳如

本文授權轉載自:富果

關鍵字: #投資
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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