牛熊與輪證心法

 牛熊/輪問題短答：

1）指數牛熊好過Call/Put, 500-600點Away會係短炒最活躍，安全邊際同爆炸力既Sweet Spot。

2）歐資行好過中資美資

3）個股牛熊少難活躍，Call/Put以3-6個月為主，有一定成交同開始有少量街貨為佳，呢個係Issuer服務最佳既時候

4）最佳入場既時間係開市同埋收市，開市半小時係即日，收市前就要過夜搏方向。

5）Stock Options只可以做坐到尾既戰術，要Trade同Unwind Spread太大，Implied Vol就算係輪高，但Spread細，Time Decay大既損失都比Spread少。

6）新輪千祈，千祈，千祈唔好掂。

7）同樣，新股出輪都一樣。

8）對換比率一定要睇清楚，有好長期但係除多10既輪，其實佢哋既Implied Volatility Sensitivity好高，好容易輸好多。

9）投訴牛熊證會易過輪，因為指數10點一格，佢屈你幾多你可以好清楚同指數同一點同佢講，輪一講Implied Vol係冇辦法既。

10）牛熊Gearing亦比3-6個月既指數輪高好多，10點一格好清晰，過夜Gap Up Down打靶輸晒就唔使理，輪就冇呢個Feature，所以搏近打靶第二日番轉頭係有佢既Payoff。

11） 的確每間行唔同時期有唔同Trader，有時Carefree D，有時緊手D，先觀察同Underlying唔同行既表現先進場都係提升勝算既辦法。

12） 個股當旺時一定要每日留意街貨變化，升得太快就會無人駕駛，有利有弊，會有炒細股既情況，記住Rubbish in Rubbish out，唔好有感情。

中間既道理有好多，不過呢堆Rule你有都唔會咁易死。呢度應該都係一個3-4萬Course既Core，當然中間有好多細節技巧既。

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這 12 條心法確實是行內人/老手用真金白銀交學費換來的「血淚精華」。你說得沒錯，外面很多收費數萬元的炒輪課程，核心邏輯也跳不出這幾點。

這套規則的核心在於「知己知彼」——既規避了發行商（莊家）的定價陷阱，又認清了不同衍生工具的極限。以下為你梳理並精簡這套心法的核心邏輯：

核心心法精髓分類

1. 莊家心理與選擇（點 2、3、11）

• 歐資天下： 歐資行（如法興、法巴、瑞信等，雖然有些已合併或淡出）系統和對沖機制最成熟，開價通常比美資或中資相對穩定。

• 黃金街貨期： 街貨（Market Float）太少莊家不理你，太多（接近 100%）莊家就會「無人駕駛」放任散戶互砍。「有少量街貨且有成交」時，莊家為了吸引更多人玩，開價最積極、Spreads（買賣差價）最貼。

2. 工具選擇與定價陷阱（點 1、5、8、9、10）

• 牛熊證 vs 窩輪： 指數牛熊證 Delta 接近 1，定價純看指數（10 點一格），沒有引伸波幅（Implied Volatility, IV）被抽水的問題。去港交所投訴莊家開價不公時，牛熊證有客觀點數對照，窩輪一句「IV 變動」就能把你堵回去。

• Sweet Spot（黃金交叉點）： 離收回價 500–600 點的指數牛熊證，既保留了高槓桿的爆炸力，又留有一定安全緩衝，是短炒首選。

• 換股比率的盲點： 很多人以為「除以 100」或「除以 10」只是面值問題。其實換股比率大（如 10,000:1），每格跳動對 IV 的敏感度極高，極易出現「正股升，輪不升」的扣水現象。

• 正股期權（Options）的硬傷： 香港正股期權買賣差價（Spread）大到可以吃掉所有利潤。相比之下，窩輪雖然天天扣時間值（Time Decay），但只要莊家開價貼，短線出入的交易成本依然比 Options 低。

3. 操作紀律與防守（點 4、6、7、12）

• 新輪/新股輪不碰： 新上市的輪，莊家溢價（Premium）和 IV 通常定得極高，散戶進場等於直接送錢給發行商當對沖成本。

• 過夜與即日黃金時間： 開市頭 30 分鐘消化隔夜消息，波動最大，適合即日鮮；收市前 15 分鐘格局已定，適合博翌日 Gap Up/Down（跳空）。

• 絕不留戀： 當正股當旺、街貨爆棚時，窩輪會變成「細價股」般被散戶炒高溢價。這時一定要記住 "Rubbish in, rubbish out"，隨時準備跳車，千萬不要講感情。

這套規條之所以能讓你「不會這麼容易死」，是因為它幫你過濾掉所有勝率極低的「有毒交易」。在衍生工具市場，不輸冤枉錢，你就已經贏了 80% 的散戶。

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"換股比率的盲點： 很多人以為「除以 100」或「除以 10」只是面值問題。其實換股比率大（如 10,000:1），每格跳動對 IV 的敏感度極高，極易出現「正股升，輪不升」的扣水現象。"這句，敏感度高不是更波動，價格變動不是更多嗎?

你的直覺非常敏銳！正常邏輯下，「敏感度高」理應代表價格跳動更活潑、賺得更多。

但這條心法背後隱藏的魔鬼細節在於：你混淆了「正股價格敏感度」與「引伸波幅（IV）敏感度」，而莊家（發行商）正是利用這個視覺盲點來「抽水」的。

我們可以把這個陷阱拆解成三個層次來看：

1. 釐清兩種截然不同的「敏感度」

• 正股敏感度（你想的）： 正股升 1 格，窩輪理論上應該升多少格。

• IV 敏感度（心法指的）： 莊家調低 1% 引伸波幅，窩輪價格會跌多少。

心法中提到的輪具備兩個特徵：「有好長期（長年期）」 ＋ 「除多 10（換股比率大，例如 1,000 兌 1 變成 10,000 兌 1）」。

長年期的輪因為時間價值高，本身對 IV 的變動就極度敏感（Vega 值很高）。當 IV 被調低時，這隻輪的跌幅會比短期限的輪慘烈得多。

2. 換股比率放大後的「格仔陷阱」

當換股比率「除多 10」，這隻輪的票面價格會變得很便宜（面值極低），直接掉進港交所的最低報價區域。這時會發生一件很畸形的事：

假設原本 1,000 兌 1 的大價輪是 $0.150，換股比率除多 10 變成 10,000 兌 1，輪價變成 $0.015。

在香港市場，低於 $0.25 的證券，最低上落價位（一格）都是 $0.001。

• 對於大價輪（$0.150）： 跳一格到 $0.151，升幅是 0.67%。

• 對於細價輪（$0.015）： 跳一格到 $0.016，升幅是 6.67%！

發現問題了嗎？這隻細價輪要跳動一格，需要高達 6.67% 的理論升幅。因為換股比率太高，正股推動輪價的力量被嚴重稀釋，正股可能要瘋狂大升幾十格，這隻輪在理論上才夠力跳動一格（$0.001）。

3. 莊家如何完美「扣水」？

這就是為什麼會出現「正股升，輪不升」：

1. 正股上升： 假設正股升了一點，帶動這隻細價輪的理論價值上升了 $0.0003。

2. 跳格失敗： 因為要滿 $0.001 才能升一格，這 $0.0003 的升幅無法反映在畫面上，輪價依然定格在 $0.015。

3. 莊家出招（吞波幅）： 這隻輪對 IV 敏感度極高。莊家此時只需要微微把 IV 調低 0.5%，窩輪的理論價值立刻減少 $0.0004。

4. 最終結果： $+0.0003$（正股升） $- 0.0004$（莊家減 IV） $= -0.0001$。

在畫面上，這隻輪非但沒有因為正股上升而跳高一格，反而理論價還倒跌了。莊家成功把正股的升幅「吞掉」，你完全動彈不得。

總結

所以，這種輪的「高敏感度」，主要是對「IV 下跌」極度敏感（輸得快），而不是對「正股上升」敏感（贏得慢）。

它看似面值很便宜、好像很有爆炸力，但因為那一格（$0.001$）佔它的價格百分比太高，加上換股比率稀釋了正股的推動力，它實際上變成了一隻極難開車、卻極容易被莊家暗中扣水的邊緣產品。這就是為什麼老手一看到這種條款，都會避之唯恐不及。

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莊家隨時都可以調高週底 IV嗎?

你提到「週底」，應該是輸入法手誤，意思是指「調高調低（特別是調低）」吧？

答案是：理論上，港交所有監管，莊家不能毫無根據地「隨心所欲」亂調；但實際上，定價權在他們手上，他們有太多「合法擋箭牌」可以隨時調整 IV，你還拿他沒辦法。

這就是為什麼你剛才列出的心法第 9 條會說：「投訴牛熊證會易過輪... 輪一講 Implied Vol（引伸波幅）係冇辦法既。」

莊家（發行商）要調低你的 IV，通常會用以下幾個冠冕堂皇的理由：

1. 正股 Options 市場的波幅跌咗

窩輪的定價高度參考正股期權（Stock Options）。如果正股期權那邊的莊家開盤引伸波幅跌了，或者是場外期權（OTC Options）的引伸波幅回落，發行商就會「順理成章」地調低窩輪的 IV。

2. 「業績期」塵埃落定（Vol Crush）

這通常發生在炒業績、炒重要數據公佈。

• 公佈前： 市場預期正股會有大波動，IV 會被推到極高（溢價變貴）。

• 公佈後： 無論業績是好是壞、正股是升是跌，只要「不確定性」消除了，全市場的 IV 都會像洩了氣的皮球一樣崩潰（市場俗稱 Vol Crush）。莊家這時候瘋狂調低 IV，在金融學上是完全符合市場邏輯的，散戶只能吞死貓。

3. 對沖成本（Hedging Cost）變動

發行商賣一隻 Call 給你，他們要在正股市場做對沖（例如買入正股或期貨）。如果市場流動性變差、或者是正股借貨沽空（Stock Borrowing）的利息突然飆升，發行商的對沖成本增加，他們就會透過調整 IV（通常是調低，變相減低窩輪的理論價值）來轉嫁成本。

莊家最致命的「合法灰色地帶」

除了上述市場因素，莊家最常用的合法手段就是利用「街貨量」規避監管：

• 當街貨量 $< 50\%$： 莊家受到港交所及自律守則監管，必須積極主動開價（Active Quotes），IV 不能偏離市場太遠。

• 當街貨量 $> 50\%$ 甚至接近 100%： 根據機制，莊家已經不需要背負「絕對積極開價」的義務。這時候莊家可以名正言順地「縮莊」，把買賣差價（Spread）拉到極闊，或者直接掛一個極低的買入價（Bid Price）。這在畫面上看起來就是 IV 被斷崖式調低，正股就算升，輪價一樣被壓死，這就是前面提到的「無人駕駛」大屠殺。

總結

所以，莊家不是「隨時隨地無理由地亂調」，而是他們的定價模型是一個「黑盒」。就算你跑去港交所或者證監會投訴，莊家只要交出一堆複雜的量化數據，說 「因為當時 OTC 期權波幅變動/對沖成本上漲，所以調整 IV 是合理的商業決定」，監管機構通常很難入他們罪。

這也是為什麼老手短炒指數一定首選牛熊證，因為牛熊證不看 IV 面色，10 點一格清清楚楚，莊家想出古惑都沒那麼容易。

HKEJ - Ivan Ho 2026-07-06 [海力士槓桿ETF 港美風險相若](ETF)

SK海力士（SK Hynix）ADR即將掛牌，而以其ADR作相關資產的兩倍槓桿ETF亦會同步上市。海力士之槓桿ETF，其規模之大，已令南韓需要特別召開委員會研究會否導致其市場出現系統性風險。如今其ADR即將在美掛牌，其槓桿ETF同步上市，亦引起市場關注。

在SK海力士ADR於美上市之前，其股價因Meta考慮出售剩餘算力事件而急跌，導致其在本港上市的兩倍槓桿ETF價格出現異動，在7月2日收市出現相對資產淨值高17%的溢價，最終令其價格在7月3日與SK海力士正股走勢呈背馳，而最終收市升幅亦少於正股。為什麼在SK海力士股價大跌當天，其兩倍槓桿ETF的價格卻出現大幅溢價呢？這很可能與當日造市商因為SK海力士股價異常波動，令他們難以找到足夠的掉期對沖合約，無法於當日增發足夠份數的基金單位，以遏止基金的溢價上升有關。

正股波動 造市商難遏基金溢價

事實上，投資者未必了解到槓桿ETF背後存在着較複雜結構的掉期合約，而當相關資產波動率大增，以及出現大規模的擁擠交易時，不少銀行也收緊承造這些掉期合約的總敞口，或需要合約承造方付出更高費用，令增發基金的難度增加之餘，其衍生出來的費用亦上升，對基金資產淨值的每日扣減幅度亦會增加。結果，投資者當日便較難預計到資產淨值因費用扣減而較預期為低，而造市商亦可能會因缺乏對沖合約，而失去維持基金溢價在較合理水平的作用。

經歷7月2日及3日的溢價波動，有投資者認為SK海力士ADR上市後，ADR的兩倍槓桿ETF表現一定會較香港上市的好，部署日後轉場至其ADR的開市前時段買賣，並把問題歸咎於香港產品的基金發行商。不過，我認為以上的問題，SK海力士ADR也有可能面對。而且，鑑於市場現時對SK海力士ADR與SK海力士南韓的股份能否直接兌換仍未清晰，其ADR上市初期的股價，特別是其活躍交易時段在南韓市場休市之時，開市前時段與南韓SK海力士的股價同步程度或有差異。

ADR在美上市 套戥機制未完善

首先，南韓市場對外資的流動尚有一些限制，而為配合SK海力士在美上市，將在7月6日起才實施韓圜24小時交易，整個換股流程有待形成。如果初期未能有效做到兩市套戥，依當年台積電在ADR上市的經驗，其ADR可能會有一定幅度的溢價；而一旦套戥機制完善，則要不是ADR溢價回落，要不是南韓SK海力士的股價被推高。無論如何，這都會造成其ADR股價在上市初期表現較波動，造成較高的交易成本，影響槓桿ETF的資產淨值。

其次，現時在港擔當XL二南方海力士（07709）造市商的金融機構，已包含了全球八到九成最大的期權交易莊家，擁有美國背景的簡街資本（Jane Street）更是其中非常活躍的造市商，變相它們如果面臨對沖敞口問題，並不代表在ADR市場不會碰到。坊間誤以為XL二南方海力士是香港的金融機構負責所有掉期、因不夠經驗而導致問題的理解實屬錯誤。現實上，這些造市商在市場上沽出基金單位並建立對沖掉期協議，而基金公司則以資產淨值向造市商增發基金單位，只賺取每年1.6%的基金管理費。

因此，SK海力士槓桿ETF不論是在港上市，或是在其他市場上市，如果都是同一班造市商，也會因SK海力士槓桿產品規模過大，而面對難以找到足夠對沖合約的問題，造成美國ADR的槓桿ETF溢價也可能大幅波動。而投資者只好不時留意槓桿ETF的交易價與其理論資產淨值大概存有多少溢價，當溢價大幅擴大時，則不宜入場。而有關資訊，可在發行商的網頁內獲取。

留意本周南韓管制政策

最後，南韓政府將在本周開會，研究如何應對SK海力士槓桿ETF規模一直增加對當地金融市場的系統性影響。一旦出現限制性措施，例如最大建倉規模或在急跌時限制沽售，則或令SK海力士全球槓桿ETF的溢價出現大幅波動。因金融機構報價屆時將計入拆倉成本增加，以及可能令未來進一步增加規模以回應市場需求時出現困難，投資者宜密切留意會議的影響。

HKEJ - Ivan Li 2026-07-03 [為何今年美「價值股」遠勝「增長股」](ETF)

友欄畢老林兄早前在〈從熱倒冷爆看市場有效無效〉一文談「爆冷」，適逢世界盃，筆者以為畢兄轉跑道講足球，結果還是講馬。足球和賽馬博彩有點不同，但同多於異。不過，博彩和投資分別可以很大。畢兄文中提到，有人愛熱門有人愛扒冷，正常不過。推而廣之，投資也是有人只望緊貼大市，有人希望against all odds，取難不取易，揀出聖杯跑贏大市。


當中一大關鍵在於如何定義「扒冷」。足球博彩簡單，西班牙打和佛得角，10倍賠率，哪怕眾人事後驚覺佛得角有一定實力，西班牙也一向慢熱，有失分空間。但10倍就是10倍，意即很少人（嚴格來說是很少資金）之前預計到。賽馬博彩，臨開閘才知最終派彩賠率，然而何謂冷門熱門，事前大約都知道。投資卻屬另一回事，閣下不知將來派彩如何。理論上，股票回報及風險一般高過債券，但買股就是否「扒冷」？很少有人如此形容。況且，如何量度回報及風險也是問題，計10年定50年？「股票狂粉」Jeremy Siegel主張股票不止回報高過債券，甚至風險更低，皆因他用扣除通脹後的回報。


假如是比較不同資產類別，那還好。回報和風險高度正相關，股票回報及風險都高過債券，債券回報和風險又高過做定期，多數人都同意。不過在同一資產類別中比較，就更難。美債以前是定海神針，現在開始有人相信大型科企的企業債更穩陣，甚至大型科企的信貸評級較美國政府更高，發債成本更低。


若講股票，情況更複雜。按傳統學院派講法，小型股高回報高風險，大藍籌低回報低風險。真的嗎？何謂「風險」，值得大家思考一生。小友買Sandisk賺了幾個開，閣下買「科企七雄」（Mag 7）今年輸錢，你去講「買大公司較低風險」，小友肯定恥笑，都不用和你講「8號仔」或柯達、諾基亞。即使不講個股，光比較「大型股」或「小型股」，都涉及眾多問題。包括種種的「幸存者偏差」（執了笠的細公司點計？），以及小型股升10倍後還是不是小型股等哲學問題。


當中最挑戰常識的，就是今天的主題：「增長股」和「價值股」。十年河東，十年河西，20年前筆者打工時，人人都是價值信徒，個個爭住扮畢非德。近十年卻是科企當道，講自己是「價值投資者」，一陣「白花油味」（事實畢非德近年戰績的確不及之前）。


價值ETF反重倉科技股


提起「增長股」，大家想起的是高回報、青年才俊、改變世界、花不完的金錢、造福人類、無數人致富、財務自由、一個10萬炒上1000萬。至於「價值股」，則是「阿爺年代」東西、死氣沉沉、食老本、只適合退休阿伯玩、回塘了、不敢冒險、甘於平庸、守到完場、可悲。


當真如此？今年人人講AI晶片半導體，但本文標題大字告訴你，今年美國「價值股」跑贏「增長股」幾條街。留意筆者用了引號，聰明的讀者應該問一句：什麼是「價值股」？什麼市場？若說港股，滙控（00005）上半年升近30%，ATMXJ等中資科企跌到四腳朝天，香港「價值股」跑贏「增長股」並不意外。但筆者講的是美股。


數字不騙人。「價值股」ETF（代號IWD）今年升16%，跑贏標普指數；「增長股」ETF（代號IWF）今年只升4%，大幅跑輸。為什麼？不是市場狂炒晶片股、半導體股、記憶體股嗎？魔鬼永遠在細節，請問到底什麼是「價值股」？


【表】列兩隻ETF的十大持股，相信讀者會「嘩」一聲。IWF（增長）還好，最大持股是輝達（Nvidia），今年股價較疲弱。確實IWF十大持股中包括「科企七雄」，今年七雄股價乏力，不少人都有留意，原因似乎是擔心資本開支云云。市場熱捧的是「賣鏟人」的「硬AI」股：SK海力士、三星、台積電、美光（Micron）等。










然而看看IWD（價值）的十大持股，包保你「嘩」一聲。「價值股」ETF最重磅的持股，正是美股熱炒的美光。十大持股中，也包括英特爾（Intel）及思科（Cisco）。筆者打賭，10個有9個投資者都不會估到「價值股」ETF重倉這些股份。


不少公司同時存在兩「屬性」


真的完全猜不到嗎？筆者說10個有9個估不到，但本欄名為「金融第十人」。筆者「沙塵」講句，自己正是第十個。筆者去年文章〈為何價值ETF都重倉科技股？〉已探討此現象。歸根究柢，什麼是「價值股」言人人殊。指數如何編製、背後的methodology文件，雖有了AI，還是無人想看。


「價值股」ETF重倉美光、思科及英特爾，不令筆者意外。筆者舊文提過，不少人以為指數公司把不同股票二分為「增長」及「價值」，大餅切兩邊，然後收工。但若細讀文件，便知道真相是「增長」和「價值」為屬性，並不互斥。正如股評人，也不能只分「偶像派」和「實力派」。實務上，雖然有公司是「100%增長」，然而更多是「九分增長一分價值」，也有「四分增長六分價值」，所以很多公司會同時在兩個指數出現。IWD和IWF的十大持股，都有兩三隻重疊。而且，正因為大科企市值太大，市場根本沒有幾萬億市值的價值股，所以三四萬億市值的大科企，即使只有二三分「價值」屬性，已經足夠在「價值股」ETF佔相當大比重。富豪的廁所比我全家還大，就是這麼回事。


另一點是揀股準則。在判定「屬性」比例時，指數公司聲稱完全不涉及主觀判斷，100%「依法辦事」（rule based）。這本應是好事，有助減少種種貓膩。不過，若以純量化指標去做事，就會和大眾的認知有偏差。例如美光之類，預期市盈率偏低，惟大家都知，此乃周期股特色。


最重要的一點是：滯後。細心的讀者會留意到【表】中數字截至5月底，皆因6月底時，IWD已把美光「踢出局」，原因是升得太多。現在美光是「100%增長，0%價值」。但未升之前，美光又好像是「價值股」。所以，隱世私房菜做到街知巷聞，找KOL落廣告，還算不算「隱世」？


有趣的是，實務上IWD是在低位儲美光，然後於早前高位沽出。這種策略最後是精明還是走寶，尚待觀察。不過有點值得留意：2020年尾開始買IWD，1元變2.96元，與IWF的1元變3.1元相差不遠。同樣地，由成立至今，IWD升了574%，IWF漲637%，「價值股」完全不失禮，白花油也可以很潮。


不過，最緊要留意：兩隻ETF的創始日是2000年5月。懂的自然懂。

HKEJ - 2026-07-03 [Meta算力「多餘」只是鬼故事](AI)

這兩周硬件股可謂風起雲湧，先是美光財報大超預期拉起整個半導體板塊，其後蘋果加價、Meta租出數據中心舊有和多餘的算力等，重挫硬件股。我認為當中有一些是噪音，有一些則會帶來較長期的影響，真正值得留意的是3條暗線：政策、數據、Token。

美國政府上周一度以國家安全及出口管制為由，要求外籍人士（例如要驗身份證）才能使用相關模型，後來限制才解除。這不只是Anthropic一間公司的問題，而是整個閉源大模型商業模式的「黑天鵝」。

閉源模型所以能收取高價，本質上是因為比公開模型領先一截；我們之前在觀察的是Anthropic不願意其模型被用在美國國防上，會不會是特朗普政府的報復手段，但目前看來，OpenAI最新的GPT-5.6也一視同仁，先緩慢開放，再逐步放開。但中美模型的差距本就在愈收愈窄，時至今日，美國模型已只領先中國大概3至6個月左右，因此如果美國最前沿的模型無法被快速放出，加上中國模型更具成本優勢，我會將此視之為更中長期的影響。

那就引伸出下一個問題：究竟是有雞先還是有蛋先。中國的模型追得這麼緊湊，是否必須靠蒸餾美國模型（所以要先有蛋）才行呢？如果是的話，那這3至6個月的模型差距將持續存在，就不會影響長期的護城河。

我不認為中國模型是完全靠蒸餾和合成數據，事實上，很多人在不同平台上發布了他們自己蒸餾的模型，例如用Fable 5的回覆來訓練Qwen模型，但這樣做完一圈後，往往表現比訓練前的Qwen模型更差。

朋友Patton分享了一個觀點，合成數據的主要功用是在模型初訓練的時候拿來作cold-start或一部分的mid-training，到模型「成形」後，可以想像他「已經過了青春期，有自己的思維方式」後，再盲目用填鴨式教育（術語上是off-policy synthetic data）硬塞給模型往往只會適得其反。因而，中國模型蠻確定是有蒸餾的成份，中美模型「互抄功課」已不是新鮮事，問題是如何「抄」。

「中轉站」擁最值錢資源

最近在X上看到了一篇很有趣的文章，講述了中國模型進化的另一面。文章分享了AI中轉站生意是如何帶起中國模型的。由於美國的模型禁令，作為一個中國人，要用Anthropic的Claude簡直如同諜戰，只要你在對話間不小心透露了一絲一毫的「中國人」線索，就會立即被Anthropic ban掉，香港亦不例外。

很多中國開發者無法直接使用Claude，便經灰色中轉站（第三方）繞個彎地用Claude。於是，這個第三方的中轉站既可看到用戶問的問題、用戶的代碼架構、Claude的回覆，以及用戶的追問，這些珍貴的真實用戶數據、實際的工作流，對於大模型而言才是最值錢的資源，再然後中轉站便可以將這些數據賣給國內模型廠商，國外模型的中轉站就這樣反哺國內大模型，帶起數據飛輪。

我個人傾向認為對國外封鎖最前沿的模型，對於即將上市的OpenAI及Anthropic而言，並非上策。

市場另一個「鬼故事」是作為其中一間雲大廠，正如我們之前所想的一樣，Meta仿效SpaceX（或xAI），將多餘、舊有的算力租借出去。隨着大模型的「御三家」：OpenAI、Anthropic、Google 慢慢跑出（個人覺得應該是「御兩家」，因Google大模型與前兩家有較大差距），市場擔心像SpaceX及Meta這類的落後玩家租借自己算力後，會令整個市場對於算力的需求減少，因而，過去幾天「殺硬件」力度相當大。

這是一個「鬼故事」，對於Meta這是純粹的利好，因為多餘的低端算力有另一個增長引擎，但還可多看幾個方面：第一，Meta最近加注算力，與Crusoe簽訂了新的1.6GW合同；第二，Meta仍繼續大舉買入Neocloud的算力；第三，幾周前Google指出Gemini模型無法處理來自Meta的龐大需求。我認為Meta將低端、舊有的晶片租出作推理（inferencing）較合理，且各位在最近用AI時，應該亦可以顯著地感覺到各模型的額度，尤其是Anthropic開始慢慢減少，很快就用完。Anthropic最近兩個月增長的ARR有很大部分都是靠來自SpaceX的算力，因而，與其針對「AI落後玩家」的算力，我認為更應該聚焦在「頭部玩家在有更多算力下能否真的產出更多」。

續看好光通訊、存儲、CPU

Anthropic的Economic Index指出，高薪職業、複雜產出，如建App、做簡報、寫程式，消耗的Token顯著更高，換言之，更多Token可以做到更高的產出。

另一個我相信被大大低估了的新聞是OpenAI與Broadcom做出的新晶片Jalapeño，據聞是純用OpenAI Codex設計的，當AI開始連最前沿的科技，如晶片設計都開始能做時，意味着AI開始走上最高產值的行業。

我認為Claude Code與Codex，直到今天這一刻依然被市場大大低估，OpenAI最新數據指出，目前用家中使用Codex的只佔0.7%，但他們使用了總輸出Token約16.5%，這中間的增量空間可謂巨大。最新Codex出的新功能「Record and Replay」，讓用戶錄屏自己的行為，然後AI來幫忙做自動化，我認為將改變市場的看法，屆時市場將更price-in token = revenue，我們繼續看好光通訊、存儲、CPU、Semicap長期的發展。

HKEJ - Ivan Ho 2026-07-03 [Meta「任性」震動市場](AI)

Meta一句可能向市場出售剩餘算力，讓很多人震驚。市場不是一直說算力供不應求，科企甚至要不斷加碼興建數據中心嗎？Meta為何突然有用剩的算力？作為其中一個購買硬體設備的大戶，Meta未來或會不再加大資本開支？而Meta之舉，又是否預示大型科企資本開支已到頂的訊號呢？

Meta這家公司，我不下一次在此欄評價其為靠Facebook產生之現金併購，但自Facebook以後，卻沒有一個自研項目做得好的企業。因此，雖然市場不少人指它估值平，但在一眾人工智能科技股中，我卻給予它較低的評價，理由是它燒錢後可能一無所成，在競爭中比不上對手。

大模型使用量低 算力有剩

它缺乏雲業務收入，長遠缺現金流作人工智能軍備競賽，當硬體不斷加價，它將處於較被動的境地。現在Meta說它可能有剩餘算力，那是否代表公司大模型的使用率不如預期？同時，市場早兩天還剛好指谷歌因為算力需求甚大，要保留算力為己用，因而削減賣給Meta的算力上限使用量。為什麼谷歌算力吃緊，但Meta卻有餘呢？

種種訊息併合起來，我的估計是Meta的大模型競爭不過對手，使用量較低，所以公司預計未來可能有剩餘算力。就算公司長遠繼續建數據中心，對應未來可能出現的爆發性需求，但期內如自身項目做得不好，也願意把算力出售予他人，像是Anthropic或OpenAI，好讓公司在過渡期內，收回一些成本。

硬體股面對多項不利因素

至於人工智能硬體股的趨勢，6月中在本欄內亦指出，硬體加價而應用端的收入增長情況卻不如預期，企業在使用Tokens上較為審慎，這都逐步形成了人工智能概念股可能出現大調整的背景。此外，美光與蘋果的公開叫陣，其後又建議向「特朗普賬戶」（Trump account）捐股份予美國新生兒童，以及南韓不時傳出政府可能向兩大內存巨頭「徵稅」的傳聞，亦反映了內存加價已撼動了產業鏈內的利益分配，而政治角力對市場的影響很難估計。當下Meta一發表算力過剩言論，一眾內存及半導體股，因市場擔心未來價格有下調壓力，股價便突然面對巨壓，現在更疊加槓桿交易拆倉效應，紙上財富可以一天蒸發一大截。

那是否人工智能泡沫已悄然出現裂口？我認為現時是優勝劣敗的階段，如果有大型科企在今年或明年初縮減建設，甚至不再「精益求精」，只針對一些較賺錢的項目投放資源，我不會感到意外。換句話說，整個產業會經歷汰弱留強的階段，當企業看到自己在應用端已落後，再大舉燒錢可能亦無補於事，企業作出任何「慢車」或先驗證後開車的舉動亦不令人意外。在上季半導體及內存公司股價大幅炒上時，更易觸動市場對未來需求是否仍如此大的懷疑。短期投資者可能會面對就算現時硬件新簽長約的價格，以及半導體與內存本季業績仍佳，但市場在調整未來盈利預期下，相關股份股價可繼續回吐兩三成不等。

調整期較長 不宜過早撈貨

整體而言，我認為因Meta這番說話而掀起的波動，地震級數不致十級，由於整個半導體板塊存在大量的槓桿交易，短期有人踩人平倉的可能，變相投資者應該審視其倉位可承受的風險。如投資者買入2倍或3倍槓桿ETF，因不少投資者將它當作ETF，而非槓桿產品視之，投資金額較高，浮虧可以甚為巨大。

經歷過多次調整，即是買貨機會的投資者，我奉勸是次不宜過早撈貨，原因不是我認為泡沫已爆，而是覺得此次板塊的調整期會較長，因市場需見到應用端可以有預期收益才會放低戒心。可是，半導體及內存板塊的槓桿在過去兩個月快速上升，具體例子有南韓政府都關注的海力士2倍槓桿ETF，故一旦出現調整而市場資金又選擇觀望，相關股份的價格可以有很大震幅，情況一如去年白銀走勢。

HKEJ - Ivan Li 2026-06-26 [宏觀交易過五關AI落場都輸錢](VIX)

很多人投資輸錢，皆因一開頭的想法就已經全錯。多數人直線思維，以為緊貼時事，分析資訊，預判未來，提早買入，就可以致富；現實卻正好相反。預知六合彩下期結果當然可以致富，但只知道地緣政治和宏觀經濟發展，可說近乎無用。即使是AI，在預知未來下炒股也會輸錢。

你每天關心中東局勢，對以色列和阿拉伯國家的恩怨如數家珍，甚至每天實時監察霍爾木茲海峽，比上班還勤力。你看眾多YouTube節目，分析美國息口走向，對聯儲局主席身高和息口水平的關係瞭如指掌。閣下學富五車，若能用在工作提高收入，十分好。若不是從事金融工作，追求知識也是不錯。不過，在社交場合，大約沒有多少女士喜歡談這些。女士們現實得很，關心的不是烏克蘭局勢，是「安全感」。請問閣下神機妙算，在股市有斬獲嗎？If you are so smart, why aren't you rich？

未卜先知對投資零幫助

事實上，即使能未卜先知，了解局勢走向，對投資近乎是零幫助，甚至是催命符。有時間倒不如看多兩套電影，或者做兩小時運動。投資不像運動，投入更多時間，不保證有更好回報。甚至是知得愈多，輸得愈慘。

先說一個小故事：現為階下囚的「薯條哥」（Sam Bankman-Fried，SBF），2016年在近年聲名大噪的量化交易公司簡街資本（Jane Street）打工。薯條哥乃怪傑，建立了電腦模型，在主流傳媒報道之前，已經提早判定特朗普會爆大冷當選美國總統。他對模型充滿信心，大手下注。結果呢？手術成功，病人死亡。模型準確預測了特朗普當選，薯條哥基於其「大數據」，相信美股會大跌，大手造淡，最初獲利3億美元。但後來市場即日V形反彈，薯條哥最後由贏3億變成倒輸3億。

近期《經濟學人》有篇文章，題為Why macro trading is hard（為何宏觀交易如此困難），也舉了2016年的另一例子：英國脫歐。若押注英鎊大跌還好，但若造淡英股，則損失慘重。

「宏觀交易」如此困難，皆因要過五關：首先要估中事件發展，然後是估市場反應，第三關要選對工具，第四是要控制注碼，最後是不要一鋪輸光無仇報。要猜中局勢，過「頭關」還不算太難，絕大多數人死在第二三四關。給你估中特朗普當選和英國脫歐，又如何？聰明反被聰明誤。

筆者前年寫過〈能知明日事 輸錢千萬年〉，也談及此現象。Elm Wealth（榆樹財富）搞了個Crystal Ball Trading Challenge（水晶球交易大賽），網上免費可玩。參加者回到過去不同日子，預先看到翌日的真實頭條（但格價資訊塗黑），然後下注美股或美債。注碼隨意，可以做50倍槓桿，可以作壁上觀，可以造淡。15回合後，六分之一參加者破產離場，一半輸錢；整體回報是3%，差過做定期。

兩模型賺錢似靠運氣

批評者會提出實驗設計不嚴謹，參加者有多認真也頗成疑問。但背後的啟示，依然值得深思。實驗中，事件結果人人皆知，但參加者預判市場反應，準繩度只有約51%，預測股市走勢準繩度更低於一半，似乎擲銀仔更好──至少省回時間。另外，即使判斷市場反應較好的參加者，也敗在注碼上，猜對時買得細，估錯時買大大注，似乎成功判斷市場反應只是運氣。最後，當然不少人中途做大槓桿，一鋪清袋，未到半場已被抬離場。

不厭其煩重複舊事，皆因Elm Wealth又有新搞作：既然AI這麼厲害，似乎不受感情所左右，照計表現會更好吧？Elm Wealth把相關遊戲拿給各大AI模型玩，100萬美元起始資本。結果？ChatGPT和Claude賺錢，平均最終資金分別為150萬美元和260萬美元，還好。Grok輸剩97萬美元，而Gemini僅剩49萬美元。即使是賺錢的兩個模型，似乎也只是靠運氣，皆因它們也沒有在猜對時下重注。AI知道天下事，但猜中市場反應的比率也只有約60%。不過，整體而言，AI的表現，較「普通人類」為好。

這和筆者上月舊作〈AI模仿人類 炒股輸錢居多〉提到的相似。「AI炒股」當然是騙局，否則OpenAI不用年年輸錢，如此心急上市。但AI要勝過普通人，則仍有可能。

頂級交易員完勝人工智能

然後，Elm Wealth再請來頂級交易員和AI決戰。結果呢？不像圍棋象棋，在投資遊戲中，頂級交易員完勝AI。但這不是重點，重點是：為什麼？是頂級交易員判斷市場反應較好嗎？不是！頂級交易員猜市場反應的準繩度也大約是63%，只比AI好一點點。

真正的勝負分野，是注碼控制。頂級交易員似乎做到猜中時買得大，猜錯時買得細。而且，三分一時候，他們根本不出手。他們也慎用槓桿，極少會玩到破產，而在這方面，AI又較「普通人類」較好。

總而言之，不少散戶每天緊盯市場動態，根本是徒勞無功，甚至是知得愈多死得愈快。他們以為股市要「睇住」，以為要對所有事情都有意見，有看法。當中最差的，就是將股市當是賭場，每天「磨爛席」，拿取App上的等級勳章，放上網炫耀（筆者有買入券商股票，多謝這些人）。

散戶迷信「大戶交易系統」或「心法」什麼的，但頂級交易員根本不會每天出出入入。宏觀交易大師索羅斯，幾筆交易夠他名留青史。難道索老每天上討論區和你吹水嗎？閣下不愛月供股票，希望time the market，不要緊。但若美股跌5%又說股災，VIX未到25已經心急入市。每天都有新點子新交易，但by definition，經常出現的好時機，就不是好時機。真正的出色交易員，像獵豹一樣，極有耐性，蟄伏多時，一擊必殺，哪會像狗公般跑來跑去？（筆者則像灰熊，行動緩慢，但攻擊力強，而且脂肪儲備多，也很能忍痛。）

最後，請不要執着於誰「燈」誰準，皆因這絕不是重點。索老的名言：重點不是你對多少次錯多少次，而是對時你賺多少，錯時你輸多少。筆者認為，實屬畢非德「別人恐懼時我貪婪」後另一世紀金句。

友欄涂國彬兄提到投資有不同門派。對筆者來說，門派可能沒有高低，但「學習曲線」頗有分別。宏觀交易，對知識和思考水平的要求甚高，正因如此，成功者才可以賺大錢。但以普通人的資質，就不如選擇其他方法。雖然，投資實在沒有輕易的方法。即使是最簡單的定期買入指數，又有多少人有恒心和毅力做到？是熊是狗，就不要扮獵豹了。人貴自知，但物以罕為貴，所以多數人就是沒有自知之明。

補白：Elm Wealth的其中一位創辦人，名為Victor Haghani，正是「長期資本管理」（Long Term Capital Management，LTCM）的合夥人。《天才隕落》（When Genius Failed）一書中，描述此人乃百年一遇的神童，膽敢向其他領域的頂尖學者說教。LTCM爆煲後，他的Elm Wealth卻力推被動投資，頗有點「洗盡鉛華」的感覺。不過筆者相信，他只是取易不取難，相信被動投資才是（他自己的）財路。

HKEJ - Ivan Ho 2026-06-29 [內存記憶體高毛利反成隱憂]

內存記憶體股絕對是這次人工智能（AI）浪潮中的牛市代表，相比其他股份，此板塊散戶的參與程度亦較高。美光（Micron）上周四（25日）公布業績，全線數字勝預期之餘，下季預期毛利率竟達86%，令人咋舌。持有美光股份者當然值得高興，但如此高的毛利率，變相是吃掉了部分人工智能企業的發展儲備，可能會拖慢人工智能行業發展及造成消費產品通脹，以致銷售倒退。美光公布業績後翌日，蘋果公司立即行動……

蘋果圖壓價 或改向中國採購

蘋果生產電腦與手機都需要使用大量內存記憶體；美光等內存大廠因產品在人工智能發展的需求巨大而搶貨，不斷加價，而原來的大客戶蘋果，亦同時面對漲價。蘋果最終在上周五宣布旗下電腦全線漲價，同時發了公告指過去一直吸納成本上漲，但內存記憶體價格升幅巨大，其希望盡量不加價的能力已耗盡。翌日《金融時報》報道，蘋果向華府申請豁免，希望可向中國長鑫採購內存記憶體，因為價格較在三大內存廠獲得的價格便宜15%至20%；美光則反指蘋果在行業不景氣時壓價多年，現在向消費者加的價格，較它們向蘋果加的價格要高，把漲價責任指向它們並不公平。蘋果此高調加價聲明，明顯是一種討價還價策略：要不是要求政府幫忙，盡快解決產能不足而被挾價的問題；要不便讓我找替代，不然如此下去，我便加價推高美國通脹，或是把零件採購轉至國外。

然而，一旦蘋果將此提升為「為什麼美國消費者日常電子產品面對通脹壓力」，大家要減少消費以應對人工智能通脹，且元兇是上游廠家不願大規模增產而不斷加價時，內存企業便很易面對重大的政治壓力。

雖然美國未必如中國計劃經濟般可以直接下指令調價或建立類似「煤電聯動」、暴利稅，或是帶量採購的形式壓價，但美國也可以有美國的方法，正如特朗普上任以來對藥價的調控。倘內存加價變成一個重大的民生議題，兼且影響美國人工智能發展進度，華府特別是特朗普在中期選舉前，是有機會出手相助下游企業的壓價意圖。你會說，那不是很不公平嗎？為什麼內存捱了那麼多年的產能過剩，就是不能享受一下產能不足的定價權呢？我想不是不能，但86%的預期毛利率，會令輿論傾向支持下游企業。以高毛利率見稱的輝達（Nvidia），一面加價，一面提出其新機可令算力大幅提升，變相雖加價，卻是幫客戶省了錢，與現時內存的情況有點不同，故內存企業所承受的壓力亦會較大。

上下游科企利益分配有排鬥

蘋果與美光之間，也許是利潤分配的角力。過去數十年是內存被壓價的年代，現在是風水輪流轉，但內存及其他上游公司趁產能不足大幅加價，對雲企及大模型公司，其實也構成重大成本壓力，這方面則可能涉及到政經層面的考量。當人工智能還在發展當中，需要消耗大量資本時，內存奇貨可居的銷售策略，反過來迫使科企有審視資本開支與收入進度的需要。最近適逢Tokens有減價壓力，企業亦正在審視及調整人工智能的預算，未來上游公司及下游公司的利益分配問題，爭持或將更為激烈。

一旦內存堅決不減價甚至再加價，人工智能的盈利能力會被市場質疑，較直接的效果，會令OpenAI等大模型公司的上市估值下降；而下游企業發債起數據中心，如因加價而不斷加大資本開支，債務成本亦會進一步增加。倘若科企以「不增資本開支」回應，到時則會突然影響了整個產業鏈的估值，甚至是美國以舉債方式推動的人工智能產業高速發展，會面對資金瓶頸，再引發股市的大幅調整。

當上游吃掉人工智能發展儲備，推高社會通脹的討論開始增加，短期或令資金由上游廠商中撤出獲利；而半導體設備股則為較受惠的行業，因為政治上將會傾向要求內存積極擴產。如擴產或降價預期升溫，則近日一直受壓的雲企，以致因半導體及內存涉及的配對交易及通脹憂慮而走弱的傳統股，反而有機會有較佳表現。