Sara Wang

Sara Wang

我擁有喜歡廣結善緣並對各領域抱持高度好奇的個性,近兩年時間我開始經營股市爆料同學會將我的戀愛對象—股票投資與教育工作相結合,開啟了我新的斜槓人生—教育大眾「股市形態學的重要性」。 Sara新式型態學融合了傳統技術分析的優點,並納入量價、均線理論及各種K棒型態,是一廣納綜效、去蕪存菁的進階操作心法;可套用於短、中、長線,皆可操作,是在股市穩定中求獲利的最佳方程式。

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光通訊類股無量跌停鎖死,APP 提前抓到潛在危機!近期全球股市重挫,原本受惠 AI 需求帶動的光通訊類股更是慘烈,包含波若威(3163)、華星光(4979)、光聖(6442)、聯鈞(3450)、光環(3234)、上詮(3363)、聯亞(3081)已經連續 3 根跌停鎖死,逃都逃不掉!我們有辦法提前知

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AI 伺服器出貨量遭外資下修,概念股紛紛大回檔
近期外資機構高盛證券發佈報告表示,考量 AI 伺服器處於新舊產品的轉換期,同時需求存在不確定性,因此調降 AI 伺服器的出貨數展望,將 2025、2026 年出貨量由原本的 3.1萬櫃、6.6 萬櫃,分別調降至 1.9 萬櫃、5.7 萬櫃。

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3月 2025年27

營建股利空出盡?長虹(5534)底部出量大漲,一文教你如何提前掌握

央行並未推出新的房市管制,營建股利空出盡
最近台灣央行召開理監事會議,表示住宅貸款餘額的增速已經明顯下降,同時也有效抑制民眾對於房價上漲的預期心理,因此決議不再推出新的房市管制措施,使營建股有利空出盡的味道。

「型態學教室 APP」提前抓到長虹(5534)起漲點
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3月 2025年19

GB300 晶片正式登場!新盛力(4931)一路漲 19%,小碎步型態早有跡象

GB300 晶片登場,帶飛 BBU 族群
Nvidia 在近期 GTC 大會中,正式推出下一代 AI 晶片 GB300 系列,整體運算效能相比 GB200 大幅提升 50% 以上。不過因為造價更昂貴,若供電不穩的情況發生,就可能使客戶產生更龐大的損失,因此市場預期隨著 GB300 推出,未來也

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3月 2025年11

DeepSeek 題材退燒!飛捷(6206)波段跌幅 3 成,穿心箭型態抓到起跌點

DeepSeek 題材退燒,工業電腦概念股大回檔
2025 年 DeepSeek 橫空出世,掀起新一波 AI 應用熱潮,尤其是工業電腦產業迎來升級轉型,帶動相關概念股紛紛起漲,包含飛捷(6206)、新漢(8234)、研華(2395)、艾訊(3088)、磐儀(3594)等公司。

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3月 2025年3

世界(5347)營運淡季不淡,法說會前股價偷偷上漲!如何掌握起漲點?

  • 最後更新於 
    2025.3.6 10:25
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  • 撰文者:

世界(5347)法說會釋放營運將淡季不淡的利多消息
晶圓代工世界(5347)近期在 2025/02/25 召開法說會釋放利多訊息,公司預計 Q1 晶圓出貨量將季增 8%~10%,且毛利率可以季增 0.3 個百分點以上,顯示整體營運將呈現淡季不淡,同時看好 2025 全年半導體市場將溫和成長。

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2月 2025年24

受惠電網強化需求爆單,華城(1519)狂漲 24.2%!如何提前抓到這波趨勢?

美國為強化電網供應急需進口,帶動台灣概念股起漲
近期美國總統川普於 2025/02/14 簽署行政命令,正式成立「國家能源主導委員會」,目的是希望強化美國電力生產與供應,並且確保可以滿足 AI、機器人、資料中心的龐大電力需求。

然而,美國地區目前電網老舊,導致電網傳輸損耗率高達

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2月 2025年18

國際 DRAM 大廠傳停產!華邦電(2344)受惠轉單 6 個交易日狂飆 31.6%

國際 DRAM 大廠傳停產,台記憶體概念股受惠轉單
近期市調機構 Omdia 表示,受到終端需求低迷及中國產能過剩影響,記憶體 DRAM 價格將持續下探並延續至 2025 下半年。然而就在此時,市場傳出國際大廠包含三星、SK 海力士、美光都可能會在 2025 年實施停產 DDR3 與 DDR4

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2月 2025年10

搶搭 AI 高階材料商機!富喬(1815)短線狂飆 19%,小碎步型態早有跡象

  • 最後更新於 
    2025.2.10 15:13
  • 瀏覽人次 :
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  • 撰文者:

AI 與高速運算時代來臨,高階玻纖材料需求爆發
隨著 AI 人工智慧、高速運算的快速發展,市場對於高頻、高速傳輸材料的需求不斷增加。其中,玻璃纖維材料作為關鍵材料之一,相關需求正在爆發成長中,主因為了維持穩定的訊號傳輸,會要求產品具備更低的介電常數(Dk),同時為了確保運作過程中有良好的耐用度

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DeepSeek 推出低成本 AI 模型,加速邊緣 AI 發展
近期中國公司 DeepSeek 推出 V3 版本的 AI 模型,精確度相當於 OpenAI,但僅用了不到 10% 的成本打造,因此有望加速 AI 應用的普及率,並帶動邊緣 AI 的快速發展。主因邊緣 AI 時常面臨算力有限的問題,

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