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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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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