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A. 盤勢狀態與體感：弱勢震盪下緣、難做是常態
1. 奇蹟日與結構疲軟
盤中殺到翻、尾盤強力收回形成「奇蹟日」，但整體走勢仍在破底邊緣徘徊。指數落在震盪格局下緣，就算拉上去也常被打回來。回看從現在一路到去年 11 月，向下 K 棒力道大且頻率高，操作難度上升屬正常現象。
2. 持股面：光通撐盤也不穩、軟硬體一起下
持股感受幾乎只剩光通族群在撐盤，但光通也未必撐得住；不只是近期被殺的軟體，連部分硬體也同步走弱，呈現「有的沒的全部都下去」的通殺體感。即便持股相對分散、也有買到市場強勢股，除非重壓強勢且部位夠大，否則整體仍會被市場往下拖。
3. 富台位置：開年紅盤機率高但仍有變數
富台目前點位落在相對不錯的位置，基本上可讓開年呈現紅盤氛圍；但後面仍有兩天變數，因此定調為「開年位置 OK」，而非宣告後續一定延續轉強。
B. 市場定調：Overshoot＋全面擠估值的通殺
1. 軟體亂殺與合理/不合理的分界
市場反應偏 overshoot，呈現一面倒亂殺軟體股。Salesforce 被殺相對合理：本就不偏好，且營收增速/表現不夠好，遇到提款容易先被拿去殺。若連 Cloudflare（軟體＋資安＋infra）與 Palantir 這類也被同樣方式處理，代表更像是全面性擠估值，而非只針對中小軟體。
2. 大型股也疲弱：MSFT、GOOG 一起被打
不只動到中小軟體，大型股也出現疲弱走勢：微軟被砍得很重，Google 近期也整體轉弱。若真是針對「軟體太強被修正」，理論上不該出現近似全面都去死的狀態，這更強化「通殺」的判斷。
3. Klarna 與敘事落空：自建取代 SaaS 也沒被獎勵
Klarna 走「自建軟體取代 SaaS、成本優化、提升獲利」的敘事，理論上應該被市場視為利多，但股價同樣被殺。進一步觀察也難找到「企業自建 AI → 財務投射變好 → 股價被大力推升」的明確案例，讓整體更偏向「全面性通殺」的定調。
C. 族群輪動與選股框架：抓錯殺、用財務佐證
1. 光通撐盤的後段風險：可能變提款機
類股急殺時常見資金集中到撐盤族群，因為市場容易識別相對強勢者，資金會先灌進去；但等其他族群回穩後，撐盤族群可能轉為提款對象。光通暫強不代表安全，反而需要防範後續也被擠一次估值或籌碼。
2. 第一順位策略：找「被錯殺」且能用數字證明的真受惠
優先識別在「AI 取代軟體」敘事下被無差別賣出的公司，並且要能用財務數字佐證其實是實質受惠者，而非題材受惠。營收增速慢、缺乏數字支撐的軟體（如 Salesforce）不在優先名單內。
3. 點名標的與理由：NET、MSFT、CRWD、PANW（等待更深）
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Cloudflare：資安與 AI 爬蟲流量下的「收費站」邏輯成立。即便 UI/軟體功能可能被取代，物理層需求不變（低延遲、CDN、資安建置）。人類可能只點 10 個頁面，但 AI 規劃旅程可能取用 200–300 個頁面；人類點擊下降不等於總請求下降，機器取用反而更大。估值偏貴但屬貴得合理，偏好的是「市場錯殺」而不是「沒那麼慘」的撿便宜。
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Microsoft：財報後市場丟出負面說法，但「把算力留給自己用」被視為強力宣示。供應鏈觀察到後續 ASIC 推進會更積極，即便 lifetime 規模仍只是幾千 racks，至少比原本生不出來好，位置仍屬正確。
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CrowdStrike：毛利不減反增，被視為資安受惠的明顯訊號。開源 agent 把權限放太大、資料可被取用到極限，不是每個人都會用沙盒隔離，後續容易出現災情；企業一旦受衝擊，資安需求更傾向要求 100% 防禦與可規則性。
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Palo Alto Networks：方向（平台化、把多套工具拉到同一平台）被視為正確，但公司承認短期為推平台會對客戶折讓，這種「短期財務不好看」在美股常被先殺，因此傾向等待更深的回檔再考慮。
D. 估值觀：反對迷信單一 PS 門檻、要看成長差
1. 高盛 PS=6 的說法與現實落差
市場傳出高盛內部以 PS ratio 6 倍作為可買的 rule of thumb，但在軟體/資安類股要等到 PS=6 其實很難。Salesforce 接近這個水位，但因增速不夠、仍不在偏好名單。
2. 估值不能把不同成長公司套同一模板
即便某些公司 ntm PS 仍在 10–15 倍，只要成長性差異極大，就不該用同一估值框架。以 Palantir 這種營收年增極高者為例，不可能與營收年增只剩 10–20% 的公司用同一估值水準評價。
3. EPS 比喻：同樣 EPS 10，「怎麼到 10」與「接下來去哪」才是重點
兩家公司都賺 10 塊，但若是 5→10 與 9→10，或明年 10→15 與 10→11，估值不可能一樣。恐慌時用同一模型硬套屬於放棄思考；更合理的方式是用成長差（類 PEG）去校正，不要過度依賴單一指標。
E. Apple 段落：延伸劇本與操作想法（屬想像/推演式觀察）
1. 用 Apple 檢驗敘事一致性：若 80% 軟體要死，Apple 應更慘
若「未來 80% 軟體要死、軟體稅被侵蝕」的說法成立，抽軟體稅的 Apple 應該跌更重；但實際跌幅相對有限，推論可能是市場部分買單、但未全面執行。解釋分兩派：Apple 還要跌，或市場亂恐慌、其他軟體/資安跌過頭；偏向後者。
2. 自身使用經驗：Agent 對股票研調幫助不大、資料外流疑慮高
日常用途是股票基本面研調與分析，現階段 AI agent 對工作幫助有限，NotebookLM 可能就能滿足不少需求。對 openclaw 類工具的顧慮在於讓它爬資料可能造成外流，因此不敢用。
3. Apple Intelligence 的觀察：通知摘要與優先信件已像「前半段 Agent」
Apple Intelligence 雖不算很強，但有在持續進步：通知會提取重點、訊息摘要更聚焦；也會篩出 priority，例如 Gmail 重要信件提示且判斷符合直覺。對照 YouTube 上 openclaw的分享，在「通知/任務中心式」的前半段功能，手機端其實已能做到相近體感。
4. 若補上自動化執行，硬體入口可能變 Agent 贏家
openclaw的核心可簡化為：串接資料做分析統整＋再做出執行。分析統整這一段，智慧手機已逐步做到不錯；差別在自動化執行。自動化見仁見智：有人用openclaw自動發文會出現亂碼、換行空格處理不好；廢文或小店折扣訊息可交給機器，但粉專/節目內容無法接受交給機器、也不認為能比人做得好。
同時，沙盒若不整合個人 data 會削弱 agent 潛力；Apple 的裝置端運算＋必要時上私有伺服器、並強調去識別化與不留可追蹤痕跡的做法，被視為在資安與可規則性上具優勢。使用者早已把支付與資料綁在手機裡，若 Apple 能把自動化補齊，硬體入口與黏著度可能被市場重新定價。因此 Apple 下跌時有試單，認為在市場不看好的 underdog 情境下反而值得追蹤。