編按：傑西．李佛摩（Jesse Livermore）是美國股市與期貨史上最傳奇的投機客，從5美元（約合新台幣160元）本金起家，在1907年美股大崩盤，他精準洞察市場危機並反向操作做空，一天就賺300萬美元（約合新台幣9500萬元），一戰成名晉身華爾街巨富。諷刺的是，他一再提醒市場「不要聽小道消息」，自己隔年卻在棉花交易中誤信內線消息進場，賠錢後又不願認錯、拒絕停損，死撐部位，結果虧損約370萬美元（約1.2億台幣），最後宣佈破產。他的投資悲劇證明，投資的關鍵在於能不能做到紀律與克制。真正的風險，往往不是市場，而是失控的自己。
日期：2026-06-16
編按：AI 的算力極限，竟然被「電力」卡住了？當大家還在瘋搶記憶體、被動元件，有些聰明錢已經悄悄轉向最底層的基礎建設。輝達執行長黃仁勳已多次喊話：未來限制 AI 擴張的真正瓶頸，就是「電不夠用」！提到電力供應鏈，許多投資人頭一個想到穩健的台達電（2308），但股價居高不下讓不少人望而興嘆。本篇將由理財達人點名台股 13 檔隱形電力黑馬，其中包括光寶科（2301）、華新（1605）以及某檔訂單能見度直接排到 2028 年、外銷毛利驚人的重電狂飆股。不想押單一個股？也有電力基建 ETF 的懶人投資解方，卡位下一波 AI 黃金十年！
日期：2026-06-16
近期台股、美股波動加劇，指數上下震盪動輒千點，市場每天都有不同利空消息干擾，從中東地緣政治風險、科技股修正，到外資期貨空單變化，都讓投資人操作愈來愈保守。目前台股基本面仍有支撐，但短線消息面與籌碼面波動仍大。投資人與其每天猜測指數漲跌，不如盯緊三個轉強訊號：費半是否止跌、台積電(2330)是否突破、期指是否轉回正價差。等訊號確認後，再把資金投入那些「營收好、法人買、股價已修正」的個股，並適度分配給具備高殖利率或穩定現金流的防禦型標的，才是在震盪盤中提高勝率的關鍵。
日期：2026-06-15
面對職安法職場霸凌專章新法施行，職場霸凌調查，早已不是公司內部「找幾個人問一問、寫一張結論」就可以交差的內部程序。
日期：2026-06-15
從 COMPUTEX 的一個角落到 Green AI 的興起，當 AI 開始離開螢幕，我們真正需要準備的，或許不只是更強大的技術。
日期：2026-06-15
最近的台股，就像一台高速行駛中的雲霄飛車。昨天大漲、今天震盪；前一天創高、隔天又急殺。「江江老師，端午節過前台股大盤上下洗得這麼厲害，我是不是該先退場觀望？」「看著手上的股票上上下下，心裡真的很毛，這到底是出貨還是洗盤？」許多投資人被甩得頭昏眼花，甚至開始懷疑：「端午變盤！AI 行情是不是結束了？」
日期：2026-06-15
輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳五月底訪台時曾表示，AI時代父母不需要擔心孩子該讀哪一科，但「說故事的能力」、「創造力」和「判斷力」，這三樣能力現在和未來都同等重要。面對生成式AI快速改變媒體生態，中國文化大學大眾傳播學系持續與時俱進，將引進三位學經歷俱佳、榮獲國際級獎項與金鐘獎的廣播、電視與電影第一線業界師資任教，培育跨域傳播人才，打造AI時代的媒體製播專才。115新學年度第一學期文化大傳系將延攬資深媒體人徐沛緹博士開設「新媒體專題」課程，將結合採訪寫作、敘事能力、短影音製作等媒體內容創作，以及品牌故事行銷等實務，指導同學由各種真實的社會議題出發，製作具有個人特色的新媒體作品。徐沛緹強調：「AI可以生成內容，但無法取代人類的觀察力、判斷力與說故事的能力！」
日期：2026-06-15
編按：美國一對82歲奶奶為了慶祝生日，相約環遊世界80天，雖然她們裝人工膝蓋，一個裝有旋轉肌腱支撐帶，還換一副新髖關節，也無法使她們停下腳步，反而更堅定地活出想要的人生。她們在旅途中享受活在當下，更展現出面對未知的從容與智慧：「我們2個加起來快200歲又怎樣？人生是自己的！」這趟旅程，她們選擇用「平價旅行」走遍七大洲，走訪埃及金字塔、非洲草原到南極冰原，全程只花2萬美元（約新台幣63萬元），甚至比一輛平價小型車還便宜。她們住百元旅店、每人每晚控制在29美元（約新台幣920元）以內，搭臥鋪火車、靠里程換機票。購物幾乎能免則免，把錢留給真正重要的體驗，例如在搭熱氣球、走訪國家公園。飲食上，不追求精緻餐廳，而是走進街頭巷尾，尋找最道地、最平價的小吃。對她們來說，無論年紀多大，人人都能活出自己的人生。
日期：2026-06-15
台股周一（6/15）延續上周五強彈千點的反攻氣勢，在國際政經雙重利多激勵下，大盤開高走高，盤中一度漲逾1200點、寫下台股史上第14大盤中漲點紀錄，指數成功重返4萬5關卡。
日期：2026-06-15
網路上關於勞保、國民年金的討論很多，其中有一種說法特別容易誤導勞工朋友：「勞保要7到8年才能回本，國民年金卻只要2年就能回本。」乍聽之下，好像國民年金比勞保划算許多。勞保勞退達人張秘書針對這個問題釐清：這句話是把不同制度、不同算法、不同前提混在一起比較，很容易讓人得出錯誤結論。所以事實到底是什麼？
日期：2026-06-15
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