《Marketwatch》週一 (2 日) 報導，被視為避險資產的黃金與白銀，近日卻出現罕見的單日重挫，引發市場對投資組合避險配置的重新檢視，著實讓投資人上了一堂痛苦卻必要的風險課。
日期：2026-02-03
馬年理財方向往哪走？年輕人投資理財也要買黃金？隨著網路資訊發達與金融商品多元化，年輕人積極投入理財行列，熱門工具如ETF、股票、比特幣、黃金等，成為新世代資產累積的主流選擇。針對年輕人理財，瀚亞投信投資長林如惠提出專業建議，強調「時間」是年輕人最大的資產，應善用時間複利效應，多元嘗試各式理財工具，同時落實紀律與分散配置，為未來財務自由打下穩固基礎。
日期：2026-02-02
黃金、白銀慘遭「血洗星期五」！黃金現貨價上週五（1/30）大跌9.5%，創1983年以來最大單日跌幅，報每盎司4883.62美元。週一（2/2）現貨黃金盤持續大幅波動，一度觸及4698.6美元，跌幅3.79%，延續先前創下的十多年來最大跌勢。週一亞洲交易早盤，黃金現貨價格一度下跌4%，白銀價格也下跌了類似幅度，甚至跳水近12%。截至台北時間上午8時5分，金價下跌2.2%、來到每盎司4784.54美元（約新台幣15.1萬）、白銀下跌2.1%、來到每盎司83.30美元（約新台幣2631元），金價還有可能走多遠？近期市場給目標價再度被拉高。英國媒體報導，金價2026年可能飆升至每盎司1萬美元（約新台幣31.2萬）；若保守一些，德意志銀行與法國興業銀行則預估，年底前金價可望挑戰6,000美元、摩根士丹利則給出5,700美元的目標價。
日期：2026-02-02
跟所有上班族一樣，Pony一直很努力工作，全心全意，聽話的把所有的時間精力都在追求體制內的成就，直到快變高齡產婦之際，35歲接連生了兩個孩子，一切都改變了... ... 孩子的成長變成生命裡最重要的project，工作上仍想像以前一樣的努力衝刺，什麼都不想放棄，但什麼都要掌握並不容易，即使職場上下屬都非常體恤給力，但那種身為職業媽媽的糾結，只有自己才懂，毅然決然決定要跟中年危機正面對決，好好面對心裡的聲音，另尋出路。
日期：2026-01-31
演算法算不出的人性脆弱（謹以本文悼念早逝的政大新聞系溫同學）震驚全台的台64線丟包乘客死亡案件，隨著檢警將其列為「重大刑案」並進行數位鑑識，法律定性已從單純的交通意外，轉向極其嚴肅的刑事犯罪與平台責任討論。
日期：2026-01-31
農曆春節封關進入倒數階段，台股周五(1/30)出現較大回檔，不免讓投資人擔心要不要抱股過年？事實上，台股自2025年4月關稅戰後已強勢上漲近10個月，投資人普遍獲利豐厚，面對農曆封關倒數，市場因擔憂長假期間的變數，近期盤面確實出現較明顯的波動與獲利了結賣壓。
日期：2026-01-30
霍落德成功徒手攀爬101，讓全世界看見台灣，與此同時有一場國際繩索救援專業賽事「橋（Ch’iao）繩索救援菁英賽」，有正在台灣舉行，同樣必須以高技術克服攀高，但該賽事強調用此訓練出更多高手，在防災救火時援救更多人命。
日期：2026-01-30
編按：這是一位操盤人橫跨十二年、在高度限制與市場風暴中淬鍊出的投資實戰全紀錄，林哲群，身為清華大學校務基金操盤人，從 2012 年起接手僅有 5,000 萬元的基金，在沒有制度、流程與先例可循的情況下，重新設計治理架構、風控機制與投資流程。他不是在華爾街操作，而是在最受法規束縛的公立教育體系中，用紀律和架構把一個基金做大。十多年後，基金規模突破 48多億元，成為支持校務發展、研究投入與人才培育的重要財務來源。他的成功不是靠押對一次行情，而是靠在市場恐慌時仍能做正確的事：面對 2015 年股災、2020 年疫情熔斷、2022 年升息衝擊，他用資產配置、再平衡與風險控管穿越波動，證明「穩健不是保守，而是能活下來的策略」。同時，林哲群告訴讀者，清華基金能活下來、變大、被信任，靠的不是天才的判斷，而是靠一套讓人性退出、讓制度進場的架構。
日期：2026-01-30
台灣半導體產業進入2026年持續強強滾，對於各類工程師的徵才依舊暢旺，但除了大家比較熟悉的製程或研發工作，有哪些是新出現或是需求上升中的職務？根據國際人才仲介業者Robert Walters華德士對台灣客戶的最新調查，能夠跨界工作的半導體人才在2026年的需求大增，無論是能夠整合類比設計及數位設計、AI加速運算，或是能把永續要求（sustainability）融入產品或工作流程的人才，都可望是2026年的重點需求。若以職務來看，Robert Walters華德士指出，AI邊緣運算工程師、神經型態（neuromorphic）處理工程師、半導體供應鏈韌性及在地化主管，以及ESG數據及永續性分析師等，在2026年都將是徵才重點。
日期：2026-01-29
生成式人工智慧正快速滲透製造、金融、教育與公共治理等關鍵領域，然而在實務導入過程中，企業與組織普遍面臨一項被低估的關鍵瓶頸，AI的表現高度依賴人類如何下指令，指令寫得精準，AI 表現就會很亮眼；指令稍有偏差，則可能產生偏誤、幻覺，甚至影響決策品質。當生成式 AI 逐步進入核心營運與治理場景。陳大正教授表示，如何降低對個人經驗型「提示工程」的依賴，已成為產業與政策端共同關注的新課題。
日期：2026-01-29
.jpg)
