星宇10/15公開申購!股票抽籤、新股申購怎麼做?手續費多少?懶人包來了
星宇10/15公開申購!股票抽籤、新股申購怎麼做?手續費多少?懶人包來了

抽股票的機會來了!星宇航空(2646)將在10/25掛牌上市,10月15日至10月17日為公開申購期間,一人可申購2張,公開申購價格為20元,10月21日公開抽籤。如以10月11日興櫃收盤價29.3元計算,抽中1張有機會賺到價差9300元。想試試手氣的投資人,可留意新股申購日程。

股票抽籤是什麼?想參與抽股票該怎麼做?如何完成申購程序?其實「抽股票」這一種買股票的方法,就像摸彩一樣得看你的手氣好不好,有幸中籤的投資人,如果在掛牌當天高點賣出的話,通常能現賺一筆。

但究竟要具備什麼資格,才可以加入股票抽籤的行列?股票抽籤的手續費、扣款時間又該怎麼看?股票抽籤技巧《經理人》一次解密!

股票抽籤|哪種股票可以申購?如何知道新股票開放抽籤了?

在開抽股票之前,應先了解股票抽籤的基本原理。首先,不是所有上市櫃股票,都可以「被抽」。只有初次上市、上櫃,或有現金增資需求的企業,根據法規規定,才需開放一定比例的股數供大眾申購。例如長佳智能就是初上市櫃開放新股申購,而晶焱則是因為有增資需求。

因此,這項投資行為精確來說,和一般理解的抽籤其實有些差異,投資人原本只是申購一檔股票,但這些公司為了吸引更多人來購買,所以會把「承銷價」,也就是你中籤之後需要付的價格,訂成低於市價、產生價差,大家才會想要來買,當申購人數大於企業提供的股數時,就得以抽籤決定誰能申購。

以 2020 年 10 月公開掛牌上市、中籤率僅 0.26% 的汎德永業為例,當時承銷價為每股 180 元,掛牌上市當天開盤價為 300 元,如果成功以 300 元賣出,就會有 12 萬元入袋,即使在盤中最低點 283 元賣出,也能獲利超過 10 萬元。正因多數開放給投資人的股票,開盤當天都會有一波行情,不失為賺點外快的方式,所以愈來愈多人都加入股票抽籤的行列。

至於哪些新股票會開放申購呢?基本上各大券商的下單軟體或 App 中,都會有申購股票的服務,進去之後就能看到各項資訊。另外,也可以到 HiStock 的網頁上查詢。

股票抽籤 4 階段,投資小白試手氣前必讀

了解基本原理之後,接著按照以下 4 個階段,輕鬆完成股票抽籤程序:

股票抽籤階段 1:持有台股證券戶,並依規定承銷張數申購

股票抽籤最基本的條件,就是要擁有一個台股證券戶。只是要注意,每個人只有一次申購機會,即使手中有多個台股帳戶,也不能多得個幾個抽籤名額。另外,通常一次是申購一張股票,但有時候承銷張數會是 2 張或 5 張,就得跟著規定走,無法自由決定要申購幾張股票。

股票抽籤階段 2:確認新股申購期間,以及抽籤日、退款日、撥券日

申購股票時,要留意以下 4 個日期:申購開始日、抽籤日、退款日和撥券日,抽籤日過後,沒有抽中的投資人,會在退款日領回部分金額,有抽中的人則會在上市當天,也就是撥券日拿到股票。

股票抽籤是什麼?怎麼抽股票?新股申購、股票抽籤流程、日程一次看
股票抽籤流程、申購時間一覽。
圖/ 製圖 / 王宥筑

股票抽籤階段 3:在交割戶頭預先備足扣款金額

記得在期間內申購之外,也別忘記放足夠的金額至你的交割戶頭中。例如 2020 年 9 月時,亞洲藏壽司的承銷價格是每股 55 元,但不代表只要準備 5 萬 5000 元就好,還有兩筆額外費用:20 元手續費,與中籤時通知掛號的 50 元郵寄費用,所以要存入的正確金額應為 5 萬 5070 元。這筆金額會在申購截止日的隔天扣款,建議最晚截止日當天就存到戶頭中,以免扣款失敗、無法參與股票抽籤。

股票抽籤階段 4:等待股票抽籤結果揭曉

股票抽籤的流程中,最後是等待中籤結果,假設沒抽中會退回 5 萬 5050 元,手續費是拿不回來的,換句話說股票抽籤最容易遇到的損失,就是這 20 元。至於中籤的投資人,可以考慮要不要在掛牌當天賣出、搶一波行情。

當然,很多人都會問「哪些股票可以抽?」通常券商申購股票的介面,會顯示承銷價與目前市價,投資人可自行斟酌這之間要存在多少價差,才有足夠吸引力,試試自己的手氣。

延伸閱讀:星宇10/15公開申購抽2張!張國煒送員工大禮包:不限年資可認購11張

本文授權轉載自:經理人月刊

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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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