這檔ETF,蘋果、Google、特斯拉全都包!複委託、海外券商戶哪個好?美股ETF投資懶人包一次看
這檔ETF,蘋果、Google、特斯拉全都包!複委託、海外券商戶哪個好?美股ETF投資懶人包一次看

受到美國量化寬鬆政策影響,造成美元一路貶值,2020年初起跌破30、29、28元,到現在看到27字頭也不意外。原打算趁低點買入美金,預備升值時賺價差的朋友恐怕要等好一陣子了。與其留美金在銀行,不如趁著匯率優勢,將美金轉為其他投資。購入美股ETF(指數股票型基金)就是獲利穩健、風險低的投資方式。美股ETF買賣該如何入門呢?

目前投資美股ETF的兩種方式,一是複委託,向國內券商委託申購美國股票;二是自行開美國券商交易戶,直接下單買賣股票。

美股市
圖/ AFP

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買美股的好處:可分散風險,投資成本較低

為什麼不只要買台灣的0050、0056等ETF,還要跨國買美國ETF呢? 一是基於風險分散原則 ,投資台灣的股市,僅能享受台灣的經濟成長,萬一台灣經濟表現不佳,資產也會連帶受影響,若能將資產布局全美、全世界,手上除了持有台積電的成份股外,還有特斯拉、臉書、微軟等股票,心裡應該會安心許多。

第二個理由是美國ETF的手續費較低 ,以美國資產規模最大的ETF「SPY」來說,內扣開銷(手續費、交易稅)只有投資金額的0.09%,相較之下,2020年0050的內扣開銷0.43%。若以投資10萬元並持有一年,SPY只要90元,但0050就要430元,中間價差340元,累積30年的差距幅度更大。

買美股,用海外券商戶還是複委託好?

複委託:不用有海外戶就能交易,但單筆買賣成本高

若你被上述理由說服,決定開始投資美股,接著就要評估是採用複委託,還是自行開美國證券戶。複委託的優點是方便,少了海外開戶的麻煩(但還是要辦國內證券戶),能連動自己的外幣帳戶下單買美股。然而, 複委託的缺點就是要付一筆手續費,且有低消的限制

以台灣手續費最低的大昌證券來說,每筆會收0.15%交易手續費,且手續費有低消限制,每筆是15美金(約450元台幣)。也就是說,單筆交易至少要30萬元,才會比較划算(30萬 x 0.15%=450元),低於30萬會吃虧,一年兩次買賣交易就要900元,成本非常高,不符合交易頻繁者的需求。

金融管理監督委員會日前也宣布,開放證券商辦理「定期定額」複委託買美股,買賣標的以股票及不具槓桿或放空效果的ETF為限。這讓美股買賣能夠小額進行,小資族投資更便利,目前永豐金與阿爾發投顧合作,推出每月不到3,000元即能買入全球ETF的實驗方案。

永豐證券
圖/ 永豐證券

延伸閱讀:不到3千元就能買全球ETF!永豐攜手新創阿爾發投顧,還要如何壯大數位理財生態圈?

美國證券戶:交易免手續費,但把錢匯回台灣的成本高

相較之下, 使用美國證券戶會更優惠,下單交易不需手續費 ,而大型美國券商多有中文線上開戶介面、下單交易教學,以及中文客服,第一證券(Firstrade)、嘉信證券(Charles Schwab)都是台灣投資人推薦的美國大型券商,可以試著了解。

不過開戶完畢後,將美金匯至國外戶頭、或將錢從海外匯回台灣,都需要手續費。將錢匯至國外的部分,以國泰世華銀行的規定來說,網銀匯款的電匯費每筆300元,再加上全額到匯的手續費500元,一共是800元(臨櫃匯款是1,100元)。因此建議每年匯款至美國券商戶次數以一兩次為限,以800元電匯費來看,一次匯款金額50萬以上,電匯費用就會低於0.15%,但享有無限買賣美股免手續費的優惠。

國外的錢匯回台灣的部分,可透過國外的網銀填寫匯款表單,第一證券會收35美元手續費、中轉行也會扣15-20美元、台灣的銀行也會收手續費,相加費用約2,000元。 如此高昂的費用,提醒我們美股投資以長期規畫為主,短期用錢較不適合

複委託與開美國證券戶的比較表
圖/ 資料來源:《睡美人投資法則》;簡鈺璇 整理;王宥筑 製圖

美股ETF怎麼選?股債怎麼配置最安全?

初次買美股ETF,建議選擇全球資產規模前5大ETF,像是股票代號VTI、VOO、VXUS、SPY、BND,作為入門的開始。ETF的投資報酬、資產規模、追蹤指數、每日交易量與公司組成等資料,都是你投資美股參考依據。

在台灣投資ETF,就會想到0050,0050是挑選台股市值前50大公司作為投資標的,在美國也有對應的ETF,由Vanguard所發行的VTI,它追蹤的是CRSP(美國整體市場指數),涵蓋美國3,500多家股票,公司市值愈高持股比例愈大。VTI的前10大持股就包括科技巨頭:微軟、蘋果、Google(Alphabet)、亞馬遜、臉書、特斯拉,若你想支持馬斯克成就太空夢,買VTI絕對比單買特斯拉股票,更能控制投資風險。

你也可以選擇VT,它是追蹤全球市場指數的ETF,涵蓋全世界公司的股票;或是買債券ETF,像是以美國債券為主的BND,或是國際債券ETF,協助你做股債資產配置。

stock market
圖/ Chris Liverani on Unsplash

延伸閱讀:「0050」也要看台積電眼色!怎麼買、有哪些成分股、投資優缺點,一次看懂國民ETF

巴菲特在2013年寫給股東的信中,也建議信託管理人將10%的現金投入短期政府債券ETF(他推薦Vanguard的VSBSX),90%的現金投入追蹤S&P 500(美國500個大型股指數)的ETF。巴菲特表示,如此配置的長期獲利,會高於多數經理人操盤的獲利。

當我們從台股ETF跨足美股時,會發現投資工具變得更全面和多元,若能謹慎理財與評估,對分散投資風險會很有幫助。在數位化時代,海外開戶與投資變得更方便,甚至與台灣開戶、下單一樣簡單,勇敢嘗試不同的方法,跨出全球資產配置的第一步吧!

本文授權轉載自:經理人
責任編輯:文潔琳、蕭閔云

關鍵字: #股票
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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