★★★每日一股☆☆☆ 2021/07/02 今天晚上有直播!
【今天很多傳產類股在午盤都開始震盪回檔,有些資金也跑到了電子去打游擊。但我認為電子要真正轉強必須是一個連續性看到資金回流的情況,這也是老王過去強調多次的重點!我們之前難道沒有看過單日電子股轉強大漲的畫面嗎?有啊,但我都是提醒各位要注意資金比重必須持續下去啊,上週三電子不就超強勢,結果又虛脫了一整周?跌深反彈的電子有面板族群,彩晶再一次站上月均線形成三陽開泰,就跟上周一樣。技術面上當然是轉強,但對於面板族群我一直提醒的就是,您要觀察外資啊!如果外資沒辦法連續買超,都只是隔日沖買來賣去,那技術面翻多也沒辦法推升股價真正大漲。過去一周彩晶為什麼無法守住三條短期均線,就是外資買買賣賣啊!群創跟友達今天也反彈要挑戰能不能重新站回月均線,最大的關鍵還是要考慮到外資能不能回來嘛,而且不是隔日沖那種買一天賣一天的外資喔!
基本上面板雙虎自從6月10日老王公開認錯並預告四面楚歌正式翻空至今,價格都還沒有漲回來當天的位置,您就知道有多弱勢了!假設您是6月10日跟著老王一起認賠出場,把股票隨便換到一檔傳產股就好,過去一個月的績效可就天差地了!您要是死抱面板那是到今天還在慘套啊,但傳產股都輪過一圈了,您早就可以把在面板賠掉的錢賺了回來!當然您現在還持有面板的就是耐心等待可不可以站上月均線,同時搭配外資連續回來買超,那麼就能真正出現反彈。比較強勢的電子族群則是IC設計,同時擁有記憶體題材的晶豪科又拉出漲停創高了,這就是投信買超的電子股續航力啊,比起其他沒有投信買超的電子股強得太多了!MOSFET是今日IC設計族群的亮點,富鼎與尼克森雙雙亮燈漲停,下周就是要挑戰前高壓力,能不能突破就是續漲的關鍵。】
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【精華重播】隔日沖攪局!記憶體是一日行情還是長線多頭?https://youtu.be/QISczaJZCmI
2021/06/29【老王不只三分鐘】台股另類歷史新高!電子成交量占比不到三成!航運創高回檔迎白浪滔滔?美股三大指數創新高命中!車用概念最強族群是它?鋼鐵突破看個股!https://youtu.be/INQrOyikd9I
老王給你問 #79 技術分析包羅萬象,指標打架怎麼辦?除了均線,老王最常用的還有...古人說買黑不買紅現在還是用嗎?最後老王愛Curry !!!https://youtu.be/Z3ebQFq0X1Q
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※王倚隆(老王)為浦惠證券投顧分析師,本影片僅為心得分享且不收費,本資料僅提供參考,投資時應審慎評估!不對非特定人推薦買賣任何指數或股票買賣點位,投資請務必獨立思考操作,任何損失概與本頻道、本公司、本人無責。※
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倚 強 科 歷史 股價 在 王董的大盤籌碼 Facebook 的精選貼文
★★★每日一股☆☆☆ 2021/05/27 晴
【台股現在死命撐在這,就是要等月均線開始翻揚往上,那原本的壓力就會變成往上的助力!決定月均線能不能扭轉翻揚的關鍵,就在於扣抵值的位置,目前扣抵到四月的歷史最高點,就是最高的位置當然壓力最大!但是從明天開始就往下快速扣抵急跌段囉,月均線的壓力就會越來越小;只要指數可以撐在這上頭,那麼很快下周就可以看到開始翻揚往上了。所以下周我覺得是一個很重要的關鍵,因為很多個股尤其是科技類股,就跟台股一樣,扣抵值都是從明天開始起到下周會往下扣抵急跌段!呵呵,因為當時都是跟著一起從歷史高點跳水的!反過來看貨櫃航運,不管是萬海、長榮、陽明,由於股價強勢並站上月均線,所以回頭來看不僅月均線維持翻揚,它們的月均線扣抵值也都在相對低檔位置,這就造成了月均線持續有助漲的多方力道!所以前二天不是長榮、陽明不是盤中急遽震盪嗎?
可是為什麼可以穩穩守住老王說的三條短期均線,就是因為月均線扣抵相對低值提供支撐嘛!陽明今天大漲打平波段新高了,請問從上週五三陽開泰至今能不能讓您賺錢?接下來怎麼看?來到波段最高點就要能夠突破,那就能複製萬海的噴出。如果過不去,那漲上來之後就還要震盪整理,那就以五日與十日均線當成短線與波段的參考!這兩條均線如果守住,我們可以接受高檔的震盪給它再一次挑戰看看前高壓力能否突破?長榮相對弱勢還沒碰到前高壓力,所以這邊觀察還是以三條短期均線為主。萬海守住大量低點後連續二天大漲反彈,這是前二天直播有分析的,看到爆量長黑不用過度害怕,大量低點如果可以守住都還是短線多方往上。今天不就再攻漲停創高了?漲停突破大量高點之後開始震盪,要觀察這個大量高點壓力能否站穩站好,剛好今天有個跳空缺口可以讓您當作依據!如果缺口就封閉就代表大量高點站上失敗還是要回來整理,缺口守住就是確認站穩換手成功。】
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本週壹電視年代向錢看錄影時間: 週四 21:00
【精華重播】歐美口罩喊脫!疫後解封推升紡織、塑化需求回溫!https://youtu.be/ZltlmxcSfA8
2021/05/25【老王不只三分鐘】航運翻船?電子回神?台股月季均線壓力達陣!那斯達克費半率先突破翻多!矽磊晶噴出領漲?記憶體跌深能反彈?紡織塑化強漲都是因為這原因!https://youtu.be/7wog_FvKkJA
老王給你問 #74 漲多回落?拉回再上?判斷關鍵看這點!掌握漂亮減碼點!初升段?主升段?末升段?老王怎麼看?持股轉弱轉追短線強勢族群?小心抓龜走鱉!老王的業配專線(02)2507-5068!歡迎業配!https://youtu.be/cRJ4RyWRkKg
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倚 強 科 歷史 股價 在 Eddie Tam 譚新強 Facebook 的精選貼文
譚新強:Galileo的教誨:人類非宇宙中心點
文章日期:2021年5月21日
【明報專訊】人類非常自以為是,一切以自己為中心的動物。自古以來,不止大部分人都以為大地是平或者是方的,他們更以為天上的星星、月亮和太陽,都是圍繞着我們而運轉的。當伽利略(Galileo Galilei)以望遠鏡觀察得來科學證據,支持哥白尼(Nicolaus Copernicus)的太陽中心論,他就被教廷批鬥和逼害了20多年之久。
即使現代人也有同樣自以為是的主觀願望。不少人偏見地以為近數十的所謂新發明,例如互聯網、手機、AI、機械人和加密貨幣等,都必然是人類史上最偉大和最重要發明。更有不少人甚至相信所謂加速回報定律(Law of Accelerating Returns),認為重要科技發明的速度不斷提升,很快就將達到人網合一的所謂「奇點」(Singularity)!
客觀點來看,這些科技發展雖重要,尤其互聯網和手機,令到日常生活更方便和豐富,但怎可能比火、蒸氣機、電力、電話、汽車和飛機等更重要?有人曾問過李光耀,什麼是偉大發明?他的答案是對新加坡而言,最重要的發明是空調!他認為在熱帶地區,如沒有空調,工作效率非常低,經濟發展必更困難。你可能以為李光耀此言是開玩笑,小小一台冷氣機,怎可能那麼偉大?但事實擺在眼前,新加坡是熱帶國家中,極少數(差不多唯一)能達到發達國家水平的國家之一,成功原素當然不止空調這麼簡單,但他立國不久即決定盡快在所有政府辦公室裝置空調,肯定對提升政府效率有極大幫助。
近20年科技無助提升生產效率
若以生產效率的趨勢來判斷近20年科技發展的成效和重要性,不幸客觀結論就必然是頗為失望,甚至驚訝。因為不論美國或中國,過去20年的勞動生產率(labour productivity)增長都不斷放緩(見圖1及圖2),就如數以萬億美元計的IT投資,每人手中一台超級電腦,都提升不了我們的生產效率。更不需遑論AI結合機械人,再加5G,所有工廠都應變得更自動化,需要的工人極少,理論上人均生產效率必定急速提升。
這麼多「超偉大」發明,怎去解釋生產效率增長率不加速反放緩的重大謎團?我認為可探討3個可能性。
(1)從1970年代開始,個人電腦(PC)開始崛起和普及,企業投入大量資源,期望生產力效率大幅提升。但長近20年的投資期,效果一直是失望的,在互聯網普及前,大部分電腦幾乎可算是獨立的,主要用途只包括文書處理(word processing)、電子試算表(spreadsheet)和簡單資料庫(database)等,即使有通訊功能,也只限於速度極慢、撥號連線的modem。在這個單打獨鬥的環境下,大部分PC亦是一台昂貴的高級打字機,對生產力提升當然有限。後來隨着互聯網崛起、寬頻普及,企業開始看得到大量投資IT的回報。當然互聯網的發展,提供了創立大量新企業的機會(但即使如此,上世紀七十年代至今的生產力增長也一直放緩)。
同一道理,過去30年的新科技發展,將有重新提升生產力效率的一天,可能只是時辰未到。我贊同有此可能性,但到底現代科技,缺乏什麼催化劑,防止它們完全體現潛能?我也沒有準確答案,部分可能是投放的量未足夠,例如5G,大家一直期待網絡速度馬上提升10倍以上至Gbps級別,但事實上在美國和中國的用戶體驗極差,平均速度提升50%不到,某些情况和地區,甚至比4G更慢,亦較受障礙物如牆壁阻礙接收。應用方面更缺乏「killer apps」,據說在中國的流行5G App是Speedtest,就是用來測試通訊速度!現時平均每個基站服務約7000用户,當然寄望繼續增加密度,到了某個水平,希望能較成功體現5G功能。除此,高頻率的mmWave網絡仍在起步階段,高頻率才可真正大幅提升速度,但不幸物理上,mmWave穿透力更差,要實現IoT夢想,實時遙控高速機器,進行精細手術和應用於交通系統等,仍面對極大挑戰。
(2)人均生產效率增長放緩,有可能是定義和數據準確度的問題。會否是不可以金錢來量度近代科技發展所帶來的所有好處,除經濟增長外,亦有助改善人類健康、延長壽命,以及提升快樂感?有可能,事實上在過去200多年,全球人類壽命的確上升很多,從不到30歲升至現在的70多歲;但大部分應該是公共衛生的改善,尤其自來水的普及,農業進步導致營養改良,以及接生技術和環境改善,大幅減低嬰兒夭折率等,而非來自先進癌症治療法或基因工程技術。當然,近年英美的平均壽命更出現下跌趨勢。快樂的定義更抽象,跟科技發展更沒有一個必然關係,去多幾次日本就一定開心啲?著名人類學家Steven Pinker認為,原始的hunter-gatherers,以狩獵為生,不用花太多時間工作和計劃生活,平均快樂度反而比生活較穩定和富庶的農業社會高很多。原因是農業需要長達一年的工作計劃、播種、灌溉、收割和儲糧等等,全年忙碌,亦需全年憂慮天氣和瘟疫等。現代人更惨,不止需要計劃一年,未上幼稚園,已需要開始計劃人生,每年每月每日都有無窮無盡的所謂工作、責任和煩惱。
有人企圖解釋,可能分母也有問題。人均生產力增長減速,或者是因為現代經濟高度自動化,需要工作的人愈來愈少,即是失業,underemployment和不需工作的人愈來愈多,所以人均生產效率就被拉低了。這個解釋有兩個問題,首先在這次COVID大流行前,以美國為例,失業率跌至3.5%的50年新低,何來工作人數在減少?近月隨着美國疫情減退,失業率又再急速下降,所以此論點不成立。
有人指出,雖然表面失業率低,但有不少人不再尋找長工,只做點「零工」(gig),或只領救濟,所以人均生產效率被拉低。我沒有深入研究過,但我懷疑近年underemployment的情况,是否真的比以前嚴重。我的印象是從前較以農業為重的社會,鄉下的「閒人」更多,城市化才是提升人均生產力的最重要元素。
總括來說,我承認經濟數據未必能夠完全反映科技進步對人類的影響,但仍不可以此為解釋生產效率增長放緩的藉口。
人類發展漸近兩科學極限
(3)我認為最重要的解釋是人類發展已逐漸走近兩個科學上的極限。第一個是地球資源所能提供的可延續發展極限。人類發展,從古至今,尤其從工業革命開始,都可說是建築在耗用地球資源身上,尤其倚賴化石能源,最初是最髒的煤炭,後來是更好用但更有限的石油,再加上較清潔但難儲存運輸的天然氣。近年我們當然開始發現化石能源的碳排放,帶來嚴重氣候變化問題,如不能在極有限時間內解決,足可導致一次全球大規模動植物滅絕災難!
樂觀來看,這個危機當然也提供很多發展再生能源、電動車輛(electric vehicle, EV)、儲能、碳捕獲(carbon capture),以至「地球工程」(geoengineering)技術的機會。但不能否認的是地球本身是個充滿有機化學(organic chemistry)的環境,最方便的能源必然是與炭相關的,石油的能源密度是任何電池技術的20倍以上。按《巴黎氣候協議》的計劃,人類必須在2050年前達到碳中和,談何容易?去年因疫情,全球碳排放確下降了約6.5%,接近但仍不到每年遞減7%的目標,今年美、中等經濟重開,有可能達標嗎?
另一個更根本的是物理的極限。歷史上最偉大的科學突破,毫無疑問是二十世紀初,愛恩斯坦的狹義和廣義相對論,和稍後由玻爾(Niels Bohr)、海森堡(Werner Heisenberg)和薛丁格(Erwin Schrodinger)等人所發展的量子力學(quantum mechanics)。兩套理論非常偉大,亦有極大實用性,核能和核武正是它們的結合,是禍是福,見仁見智。但不幸過去60年,理論物理已可說碰到了堅硬牆壁,相對論與量子力學有非常根本性,甚至哲學性矛盾,聰明如愛恩斯坦,窮人生最後30年努力,也無法解決此問題。後人想出很多充滿創意的理論,例如超弦理論(Superstring Theory),但全都是紙上談兵,毫無實驗證明,所以於事無補。
物理極限對應用科技和經濟發展有很大影響。整個IT革命都是由半導體技術進步所推進。最有名的摩爾定律(Moore's Law),雖並非一條真正永恒不變的物理定律,但在過去50年,一直是芯片發展的一個指標。事實是每一代的芯片發展,雖仍在進步,但速度早已放緩,最初摩爾定律預期每9至I2個月,芯片密度即可翻一倍,近年已放緩至兩年以上。強如過去的老大英特爾(Intel),已停滯於14nm兩年以上,只有台積電和三星能繼續推前,能成功生產7nm芯片。即使台積電等能如期做到2nm,無疑必將接近物理極限,再縮小必將帶出各種量子世界的奇怪現象如「穿隧效應」(tunneling effect),極難控制芯片性能。
在應用層面上,影響也必極大。單是AI無人駕駛,已是個極重要的科技夢想,亦是Tesla股價的一個重要支柱。馬斯克(Elon Musk)教主是個頂級銷售員,他一直不斷告訴「信徒」無人駕駛是個相對簡單的ANI(Artificial Narrow Intelligence)應用,只需GPU或ASIC夠快,加上視覺數據,必可在短期內成功。按馬斯克的說法,年輕一代不需要學駕駛汽車,法律甚至將禁止人類開車,所有汽車變成AI無人駕駛的EV。
無人駕駛為極複雜AI難題
事實上,無人駕駛是個極複雜的AI難題,最近連馬斯克開始承認困難比原先想像中高很多。不止Tesla,大部分其他公司都碰到同樣問題,不少甚至已放棄。Uber和Lyft都計劃出售無人駕駛部門,Alphabet的Waymo,近日CEO和CFO等多位高層相繼辭職。德國各大汽車廠近日都推出質量非常不錯的EV,但並無太多AI功能。
我一向認為無人駕駛沒那麼簡單,應屬於AGI(Artificial General Intelligence)問題,即需要所謂common sense。人腦當然遠比電腦慢,但複雜度遠比芯片高,人腦neurons(神經元)數量超過1000億,synapses(突觸)數量更超過125萬億,更加是三維物體,連形狀和組織都對人腦的思考、性格和整個意識(conciousness)非常關鍵,遠比現時最先進二維為主,7nm GPU的540億原子粒多和複雜。即使未來用到2nm技術,能做出人類common sense的機會仍很低。不少AI專家認為,AGI需要whole brain simulation,或甚至不可以矽為基礎原料,改以用所謂wet ware,不知是否想以基因工程技術,在試管中培植出一個以碳為基礎原料的有機AI系統?聽起來,比Frankenstein(科學怪人)更恐怖!
我沒有答案,只想提醒大家不要過度自以為是,人類始終是渺小的,我們對宇宙的認知非常有限!
(中環資產擁有Tesla、Uber、Alphabet、台積電及三星財務權益)
中環資產投資行政總裁
[譚新強 中環新譚]
https://www.mpfinance.com/fin/columnist3.php?col=1463481132098
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