三位基金經理人笑傲股市的秘訣
三位基金經理人笑傲股市的秘訣
2003.08.15 | 人物

《數位時代雙週》特別邀請了三位投資標的分別為台股、生技、美股,且操作績效傑出的基金經理人,分享自身的操盤經驗,儘管標的不同,操盤哲學也不盡相同,但選擇擔任工作壓力極大的基金經理人,卻是他們共同無悔的選擇。

**謝靜慧(凱基投信投資管理部資深協理)
以價值型投資法則,選擇長期標的
**管理壓力,遠比紓解壓力來得重要,」擔任基金管理人至今已滿6年的凱基投信投資管理部資深協理謝靜慧,一語道破多年來的職場心得。由她操盤的凱基開創基金,在今年2月至8月半年間,以淨值成長35.8%的績效,在各檔以台股為標的的基金中,高居榜首。
選擇基金作為理財工具,原則是「長期」、「穩定」的增加財富,但對股市是全民運動的台灣來說,「基金跟著變相扭曲成短期的買賣,」謝靜慧指出。瀏覽各主要財經網站,針對各檔基金,從日、週、月、季、半年、一年……各種績效排行,不停的檢視各檔基金,以供投資人參考,也因此直接造成各經理人肩上沉重的績效壓力;而台股多散戶的特色,也經常使得投資人一看當下基金績效不理想,就解約自己下場玩股票,「很多菜籃族,對產業現況也能侃侃而談,好像捲起袖子,就可以去生產DRAM了,」她開玩笑說。
對謝靜慧而言,如何面對強大的壓力,她選擇從工作上去做自我管理。「基金經理人最大的挫折,來自看法不被市場認同,」她指出,在每一檔股票進出前,都經過仔細研究或是親自走訪公司,再進行判斷,以價值型投資法則,去選擇長期產業趨勢向上的標的,但市場變數很大,難免會碰上買股票後大跌、賣股票後大漲的情況,「若頂不住這樣的壓力,很可能會做出更錯誤的判斷。」

**親自挑選團隊成員革命情感共拚績效

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為了避免獨自承受來自市場的壓力,謝靜慧藉由親自面談,選出與自己理念相同的研究員加入。「一個人的力量,怎麼去面對全世界?」她指出,目前她手下的研究團隊共有5人,藉由每天不斷的互動討論,達成對個股前景的判斷,培養革命情感,在流動頻繁的投信業,2年多下來,整個團隊沒有一人離開,「儘管短期市場不認同我的判斷,但我知道這條路上並不孤單,」在面對大盤上下起伏時,使得她多了一份安穩的感覺,並把壓力轉換為整個團隊的責任。
「重視基本面分析的,要執行信念,耐得住短期不被市場認同的寂寞;選擇技術分析的,則要堅持理念,不要因市場大漲大跌而失去判斷線圖的冷靜,」選股重視基本面分析的謝靜慧,道出多年來操盤的哲學,而這也是她繳出亮眼成績單的關鍵。

傅子平(德盛全球生技大壩基金經理人)
以平常心面對股市起伏,以長期投資心態來操盤

草莓族」會想讓你聯想到什麼?「外表光鮮亮麗、一旦遇到挫折就亂了方寸的新新人類」、「無法吃苦耐勞,抗壓性低、常常換工作的社會新鮮人」……當同事爭相為草莓族下定義時,德盛全球生技大壩基金經理人傅子平聽完之後,竟眼睛一亮,脫口說出,「這樣我該來看看製造抗憂鬱藥物的藥廠,現在的股價表現如何」。
員工編號是第七號的傅子平,從退伍後便進入台灣德盛安聯資產管理公司,從生技產業研究員做起,在研究單位多年紮實的訓練,讓傅子平累積雄厚的產業知識基礎,當去年德盛安聯要在台灣募集第一檔生技基金時,傅子平便是公司首推操盤的不二人選。
流行感冒與癌症至仍今沒有解藥、難以臆測的傳染病以及人口逐漸老化等現象都是造成生技產業總是供不應求的原因,因此全球生技產業的發展趨勢將是一路向上。但是在募集之初,傅子平便遇上了全球股市的大空頭,道瓊工業指數跌破八千點,NASDAQ指數只剩1500點,面對不久前才將資產交到自己手上的投資人,傅子平回憶說,「當時的壓力真的很大」,但是冷靜看清楚指數漲跌的邏輯之後,傅子平判斷那是生技類股的底部浮現,便決定在五天內將持股增加到90%,「看對趨勢,就要熬得住」,也正因為當時傅子平能夠理性地放手一搏,才能創造今天高達20.86%的傲人績效。

**實地走訪醫療需求深耕醫療生技領域

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投資生技產業的知識門檻不亞於電子產業,德盛安聯集團旗下、長期關注生技產業的生技產業研究平台,提供全球基金經理人充分的資訊,但是重視Grassroots(草根性)的特性,卻是德盛安聯與其他市場上同樣擁有生技基金的基金公司最大的不同。除了研究員蒐集二手資料外,還有更多特約研究員,會親自到民間醫療院所,了解醫生用藥的真實情況,掌握第一手消息。
從研究員到基金經理人,傅子平認為兩者最大的不同,在於研究產業已經不是為了專注技術提昇,而是幫助自己瞭解手中持股獲利的可能性。剛升格為人父的傅子平,從陪妻子到醫院產檢、生產,或是定期帶新生兒到醫院打預防針時,他都不忘利用空檔與醫護人員聊聊,「親身體驗Grassroots的精神」,往往幫助傅子平從數據資訊中跳脫,進行更周延的持股佈局。
相較於台股基金經理人每日review績效的壓力,「生技產業產品週期較長,基金經理人一定要用長期投資的心態來操作」,因此面對股市的起起伏伏,「堅守原則比追逐績效更重要」,或許就是傅子平讓手中基金表現相對穩定的魔法。

陳愛萍(日盛美國成長基金經理人)
內化產業知識,師法外資操盤模式

當了三年的證券研究員,陳愛萍決定接下海外基金經理人工作時,就知道自己未來的工作形態將是「內在壓力大於外在壓力」。個性直爽樂觀的她,並沒有特別抒解壓力的方式,因為她早已透過「一週六天、一天十四小時」的工作模式將「壓力化為行動」。
「選對股票、打敗類股指標(benchmark,例如費城半導體指數)」幾乎是所有基金經理人的最大壓力來源;但是陳愛萍卻覺得管理海外基金最大的挑戰在於,如何「有系統而精準」地消化龐雜的市場資訊。
因此陳愛萍練就一套有效管理資訊的方式:由於時差的關係,陳愛萍每天張開眼第一件事就是先在家看美國股市的前日表現,如果手中持股在盤中有異常表現,一進公司便會開始蒐集相關資訊以找出原因,並和國外券商電話討論,以便在晚上開盤前,完成下單、改單的設定。
此外,閱讀雅虎財經新聞以及Bloomberg(彭博通訊社)的重要訊息是陳愛萍每日必做的早課,雪片般的大量國外券商電子郵件報告、大型投資銀行最新的投資策略、專業機構的技術分析以及海外基金市場資金流向等,都是陳愛萍必須時時去掌握的重要資訊。

**快速掌握金融脈動保持高度企圖遠見

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除了練就一身上山下海找資訊的好功夫外,操盤時間不到一年的陳愛萍,對自己的期許很高,「我的競爭對手都在美國市場,外資的操盤模式才是我學習的對象。」
陳愛萍發現,國外的分析師對於公司的財務狀況瞭若指掌,而台灣分析師則喜歡高談自己對研發技術的瞭解;國外分析師會從資產負債表中去推算未來兩三年該公司究竟可以賺多少現金,但台灣分析師只看損益表,往往只能做短期的判斷。因此除了「拚績效」之外,陳愛萍期許自己「像國外知名分析師一樣,能將產業知識內化到解讀財務數字上,進而做出正確的判斷」。
陳愛萍是國內少數擁有CFA(Certified Financial Analyst,美國特許財務分析師)資格的基金經理人之一。在一般大眾的認知中,CFA資格可以幫助陳愛萍取得更多更高薪的工作機會,但是陳愛萍認為,考CFA只是想檢視自己的知識基礎是否紮實,「考取之後,才是督促自己學習金融新知的開始」。操盤致勝的關鍵在於快速掌握脈動,保有高度的企圖心與遠見,陳愛萍這位六年級的基金經理人未來的表現,值得期待。

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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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