📊 股票資訊分析堆疊架構（7-Level Stock Information Stack）¶
| 層級 | 分類名稱 | 核心追蹤來源 | 關鍵指標 / 核心思想 | 應用說明 |
|---|---|---|---|---|
| Level 1 | 基本面（Fundamentals） | ✅ FactSet ✅ GoodInfo 🔸MOPS |
📌EPS 預測 📌ROE 📌毛利率 📌本益比 📌營收 YoY 📈估值位階（本益比標準差） 🧮內在價值估算 📌安全邊際 |
評估企業質地與財報表現 透過估值模型衡量價格合理性 並納入「買得便宜」的投資原則 |
| Level 2 | 預期面（Market Expectation） | ✅ FactSet 🔸Refinitiv 🔸Bloomberg 🔸Zacks |
📌EPS 共識修正 目標價分歧 📌分析師一致性 📌法人進出方向 📌預期與現實落差 |
了解市場情緒與機構資金流向 挖掘市場可能低估或高估的錯誤定價資產 |
| Level 3 | 籌碼面（Ownership & Flow） | 🔸TWSE 🔸集保 ✅ GoodInfo TEJ |
📌借券賣出比 📌融資融券餘額 📌法人佈局 📌主力籌碼集中度 |
判斷短期籌碼壓力與機構布局是否支持當前價格 搭配估值考量形成買賣決策依據 |
| Level 4 | 總體與資金風向（Macro & Liquidity） | ✅ VIX ✅ JNK 🔸TrendForce 🔸DIGITIMES 🔸FRED |
📌波動率（VIX） 📌高收益債（JNK） 📌AI/伺服器週期 📌利率政策 📌景氣循環 |
研判市場處於何種週期 資金是否偏好風險資產 輔助逆向操作與風險管控策略 |
| Level 5 | 市場情緒（Sentiment） | 🔸PTT Tech_Job 🔸Google Trends |
📌關鍵字熱度 📌群眾討論 📌恐慌與樂觀週期 📌鐘擺效應 |
觀察社群與大眾情緒極端化現象 作為逆向投資進出時機的輔助工具 |
| Level 6 | 技術驗證與回測（Technical & Validation） | ✅ FactSet 🔸MOPS 🔸TradingView 🔸XQ |
📌EPS Surprise 📌實際 vs 預測誤差 📌價格 vs 籌碼背離 |
驗證市場是否低估價值 透過回測與技術線型加強判斷進出點與估值修復可行性 |
| Level 7 | 策略應用與資金配置（Strategic Layer） | 🔸自建模型 ✅ FactSet 🔸投資哲學（如 Howard Marks） |
📌機會成本 📌比較利益 📌風險意識 📌ROE 回歸均值 📌量化 vs 質化 📌耐心與紀律 📌逆向思考 📌買好價格 vs 買好公司 |
將所有資訊內化為策略執行 包含價值投資的安全邊際原則 不同風格策略選擇（如均值回歸 vs 長期複利） 資金配置 風險管理與週期判斷 最終回到「買得好」的核心精神 |