盤中零股交易怎麼買?小資族入門股市新選擇,一張表揭露前20大熱門標的
盤中零股交易怎麼買?小資族入門股市新選擇,一張表揭露前20大熱門標的

2020年已來到最後一季,今年股市熱不熱?在歷經第一季的大幅波動後,指數再度來到新高點,而象徵市場人氣的成交量值,也從前三年(2017–2019)日均成交值的1,048億、1,302億、1,200億,2020年的日均成交值來到1,900億。

今年有2個交易制度的重大變革,第一是今年3月23日,由施行多年的集合競價撮合,改採用 逐筆交易撮合 ,讓交易的效率與價量的反應更快速即時;另一個交易制度的改變, 自10月26日起,零股可在盤中交易時間,進行競價撮合 ,這將讓零股交易擁有非常多的交易彈性,可望帶來小資族群的零股交易風潮。

延伸閱讀:台股改制大解密!逐筆交易是什麼?4大改變與6種下單方式一次看

股市
今年10月26日起,零股可在盤中交易時間,進行競價撮合。
圖/ Shutterstock

零股都是什麼人在買賣?

一般人交易股票很少買賣零股,長期以來零股的交易額,大約都僅佔整體大盤交易的0.1%–0.15%之間,相較於也是供小額投資人交易的權證商品,今年以來平均月交易金額為420億;零股的平均月交易金額為45億,大約只有十分之一的市場。

大多數人的零股是這樣來的,買了兩三張的股票,放了兩三年,公司也持續獲利配息配股,現金股息一元股票股利一元,第三年配完後,你的股票帳戶多了630股,想賣掉持股了,卻多了630股不成一張,必須到盤後零股交易拋售,有時候零股交易不熱絡或價格不好,630股還必須花兩三天分次處理完畢,超級麻煩。

但是零股雖然是股票的零頭,卻也是公司股權的一份子,也同樣有領股息、配股、參與股東會、領紀念品等等權利。相較起槓桿型的衍生性金融商品,零股投資是個了解市場脈動、小額投資、參與公司成長,非常好的入門標的。

股票
配股票股利逐年生成零股
圖/ 林冠宇製作

盤中零股交易新制度

此次最大的變化就是零股的交易不用再等盤後一小時單次撮合,而是跟著正常的交易時間多次撮合,增加很多交易便利性,從開盤後9:10開始撮合交易到13:30的最後一盤,每3分鐘一次競價撮合,約有87次交易機會,可以跟著行情的起伏與零供的供需狀況調整價量。其他的漲跌幅限制、瞬價穩定措施、資訊揭露等,大多與集中市場的整數股交易相似,符合大家的交易習慣。另外,如果錯過了交易時間,也是可以依往常習慣,下午兩點半進行最後一次的撮合交易。

其他主要股市對於零股的交易規則各有不同,像最具彈性的美股是以1股為單位即可交易。上海交易所是最低100股為交易單位,因分割產生的零股則是可賣但不可買;香港也是盤中可交易零股,但是透過券商間OTC交易而非集中競價。台股多了盤中零股交易,對於小額買賣零股的投資人多了許多便利,當大家開始習慣後,可以預期零股交易量將放大多倍。

股票
盤中零股交易比較表
圖/ 林冠宇製作

熱門的零股交易標的

盤中零股交易上路前,零股交易比較冷門,整體零股成交量占不到大盤成交量的0.15%,但如果細看一些熱門成交的股票,可以預期10月26日起,盤中可零股交易後,這些熱門標的成交量將可迅速放大。

觀察今年前九個月上市公司、TDR、ETF等等零股成交資料,分析每月前50大零股成交量的個股,大概可以有以下結論:

1、高價股

上市中股價千元以上的高價股有四家,要參與集中市場買賣,動輒要準備數百萬以上的資金,像是九月底買入一張大立光,至少就要336萬元,對於小資族、存股族來說,高價股雖然代表獲利好體質好、市場認同度高,但是高股價墊高市場參與門檻,小額投資人只能望股興歎,或轉往零股交易。

從交易習慣來看,這些千元的高價股,平均的成交股數在10–50股之間,每筆成交額約在3萬至8萬元間,與大部分人的交易習慣相似。另外,從今年前九個月前20大零股成交量的個股來看,有17家是百元以上的股價,可由此預期,開放盤中交易,這些零股交易可望成為高價股的另一項選擇。

2、權值股

在前九月前20大零股熱門標的中,非百元的交易標的,像是鴻海、玉山金、元大高股息ETF,再加上台灣50 ETF也是長期占據前5的零股交易標,這些主要的權值股,本來就是熱門交投個股,或是小額投資人喜愛的存股標的。

基金公司已成功的教育市場投資人,以長期、分散的的定期定額方式投入基金,降低風險追求穩定成長報酬。拿來套用在直接投資股市,也類似每個月定期配置一萬元預算在投資理財上,如果又要分散在金融、電子的績優公司,真的要好幾個月才花幾萬元買入一張,但像玉山金、國泰金這類金融股權值標的,平均每日都有100–300萬的零股交易額,也都是小額投資人匯流成為的穩定交易量能。

3、特殊題材

九成以上個股、零股交易占個股全月的成交值在百分之一以下,但也有少數個股、零股交易特別活絡,甚至可以超過10%以上。以今年來看,像是柏文、鮮活果汁、日友等個股,就同時具備了高股價,同時自身零股交易也非常活絡。

除了高股價因素以外,公司也有配發股票股利,使得原持有整張數的股東,領到現金股息與配股股利,如鮮活果汁2016年上市後,2019配股1元,今年的零股交易量特別多;柏文在2019上市後,連續2年都有配現金跟股票股利。高價股的零股投資需求強勁,公司持續配股讓零股、散股的供給充足,這類型的股票也可以預期在盤中可零股交易後,交投更加熱絡。

股票
2020年前9月20大零股成交個股。
圖/ 林冠宇製作

責任編輯:文潔琳、蕭閔云
本文授權轉載自:Eric市場漫步

關鍵字: #投資
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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