Re: [閒聊] 提倡買股不買房者 資產有比較多嗎
※ 引述《licklabium (2022mondeo wagon hybrid)》之銘言:
: 前陣子我去新北地方法院辦事情,出來後要到對面家樂福樓下的星巴克
: 在等紅綠燈時,左手邊來了一位阿姨問我,要怎麼搭公車到三峽北大特區
: 我跟她說,要再稍微往右邊走,那兒有公車站,先搭706到捷運永寧站,再轉搭922
: 「不能直接在這兒搭922嗎?」
: 「這裡沒有922,922只有到永寧站才有。這裡只能搭706到永寧,再轉搭922。」
: 「為什麼這麼沒有922?」阿姨繼續說:「永寧站搭922,排隊的人很多,我不喜歡。」
: 我又不是交通部長,我哪知道?
: 「不然你就是只能搭706,慢慢一路回到三峽。」
: 「706我搭過一次,那要一個多小時才會到北大特區,太久了。」
: 阿姨又問:「難道沒有更快的方法嗎?」
: 「搭計程車。」
: 「那太貴了啦。」
: 「那沒有更快的了。」我說:「我就住北大特區,你要相信我。」
: 「那如果我走天橋到對面搭公車,會更快嗎?」阿姨突然冒出這一句。
: 「那是要北上,到中、永和的,往三峽是南下耶。」
: 「是這樣子唷?沒關係,謝謝你。」阿姨說:「我還是到對面再問別人看看。」
: 我就這樣看著阿姨拖著蹣跚的步伐,走上天橋。我又等了一次紅燈後,走斑馬線到
: 對面,又看到那阿姨真的在公車站問別人,還笑著跟我揮手打招呼。
: 每個人心中有不同的考量,每個人都會有自己心中的一張地圖
: 這張地圖因為不同的生活經驗形成不同價值觀,而有不同的樣貌
: 好比底下這一段
這故事是要講什麼
耍什麼文青
: : 房價也是長期平盤向下
: : 對國家社會也是比較好的
: : 因為資金不再投入不會產生價值的房市
這裡我沒講得很清楚
主因是我也不是第一次講了
我的重點是平盤些微向下對社會是好的
因為錢會進股市而不是停留在房市
有一個科技的大老 葉國一
他是多家科技公司的投資人
英業達 廣達都有他的初始投資
但他晚年因為炒房被收押
為什麼會這樣呢
因為剛好那時炒房比投資好賺
如果連這種重要的科技大老都放棄投資了
而跑去炒房了
這是台灣的悲哀
你想像連張忠謀都去房地產賺錢的話
台灣會多可悲
那麼AI時代來的時候 就不會有公司準備好要上陣
AI這個技術早在三十年前就有了
是晶片力跟不上才沒有發展
所以炒房是危害社會的
當然你會說房地產也會帶動經濟
這是不同層次的
就讓房地產留在自住需求就好
我不是在講中國那種九十度向下的打房
我為什麼會說平盤向下
重點是平盤
否則我就說向下就好了
: 台灣加權指數以1966年平均為基期100,1986年來到1000;1989年來到一萬
: 2021年到1萬5千;2024年來到兩萬;2026年突破三萬兩千點
: S&P500指數1966年為100點,1998年來到1000點;2021年為4000點;2024年5000點
: 2026年突破7000點
: 從上面可以看出(1)2024到2026,台灣加權指數和S&P500指數大幅躍升
: (2)長期而言,總是向上的
: 因為這兩年的股票大漲,很容易讓人產生投資股票很好賺的想法
: 因此容易忽略了它的難以預料和風險,也忽略了房地產本身是防禦型資產
: 如果我前面文章提到的,即使去年4月關稅戰導致的股災,連0050都跌停
: 但我卻絲毫不受任何影響;這幾天美股、台股也大跌,也是如此
: 我更把目光放在(2),股市長期而言是向上的,所以我只有持續買進,長期持有
: 然而台灣的房地產也是如此,長期向上
: https://meee.com.tw/iNYbjLg
: 上面這位C網友的說法會導出幾個問題
: (1)如果房市長期平盤向下是對國家社會比較好的,那台灣這幾十年是愈來愈差嗎?
: (2)承(1),所以現在中國大陸房地產崩跌,是愈來愈好嘍?
: (3)當股票長期向上時,房地產又怎麼能長期平盤,甚至向下呢?
: 對了,再次定義一下,我所謂的長期都是指二十、三十、五十年,不是三、五年
: (4)蓋房子牽涉到各種建材、運輸、行銷、工人工資,房子需要房貸,可以增貸
: 老屋整理,要水電、泥作、木工、油漆,要換廚櫃和三機,要換冷氣和各種家具
: 每個環節都可以產生金融交易和經濟價值
: 房地產真的不會產生價值嗎?
: 又好比這一段
去問一下AI
三十年的股市報酬 vs 房市報酬
股市近12% 房市近5%
這東西幾乎已是常識了
: : 你真的覺得學那些如何修房的知識有趣嗎
: : 股市是在看未來看科技看AI看特斯拉
: : 房市是在看門把看水龍頭怎麼修
: 我真的覺得修房子的知識很有趣,而且非常具體應用
: 相反的,股市反而不需要知道什麼資訊,我總是無腦持續買進0050和QQQ,沒了
: 特斯拉怎麼樣、輝達怎麼樣、微軟怎麼樣、蘋果怎麼樣,我從來不理會
: 知道又怎麼樣?不知道又怎麼樣?對我只買0050和QQQ的,根本沒有任何差別
: 去年四月股災大逃殺的人、這兩天大跌趕緊賣掉停損的人,是知道還是不知道這些資訊
: 終究他們是賺到錢,還是賠了呢?
: 短線的交易就是零和遊戲,有人賺必定有人賠;
: 長期持有則不然,是隨整體經濟成長而獲益
: 如果是買大盤指數被動型股票,根本不需要知道這些資訊
: 房市只是看門把、看水龍頭怎麼修嗎?
: 我曾在買一間三樓公寓後,發現旁邊六十坪的空地被一樓屋主圍起來
: 看了權狀、請人鑑界後發現,那是一到四樓共有,只是被他長期佔據三十年
: 後來我們四戶屋主約在85度C交涉,最後他同意大伙一起出錢鋪設水泥地
: 我們每個人都有一個固定的停車位
: 談判不需要知識?知道要去看權狀請人鑑界不需要知識嗎?
: 看屋後怎麼下斡旋,怎麼讓房仲站在你這邊替你爭取能成交的價格
: 怎麼找銀行,提供証明,爭取好的貸款條件
: 怎麼和工班溝通,怎麼讓錢花在刀口上來裝修
: 怎麼樣過濾房客,怎麼樣保持房子在出租市場的競爭力
: 這些不需要知識,不用經驗嗎?
: 你可以說你的錢很多,不在乎省這些「小錢」,當然這種人也不會嫌房價貴
: 你也可以說這很麻煩,不如一鍵就能買賣的股票
: 偏偏這些大多數人覺得很煩的事,恰好是我覺得最棒的獲利空間
: 就說上面提到的這間三樓公寓,我買360萬,打到見磚含外牆全包鐵皮防水
: 連同爭取到平面停車位、鋪水泥、把一樓木門換成不鏽鋼門,一樓到三樓梯間粉刷
: 廁所整間重做,重新隔間三房、全戶全新家電家具和冷氣
: 這樣花費不到150萬,已經穩定出租八年,租金兩萬六
: 這些都不需要知識,你確定嗎?
: 因為這樣的操作,這間房子租金VS房貸已經自償性,讓我可以增貸再操作
: 同一時間,我也有0050和QQQ,同樣可以享受股市上漲的好處
: 卻更能承受股市震盪的風險
: 另外,我們家現在也是租房子,但我不是租屋股神,因為我只買0050和QQQ
: 我也不是看空房市,因為我也有買房子,只是都用來出租而已
: 我們家租屋只是單純因為,我們租便宜又大的房子(月租金一萬八)
: 但自己買的房子整理好,租金拉高(都在兩萬到三萬之間)
: 還是要再強調一次,買房永遠比「只有」買股票,能多開一層桿槓
: 買房>>增貸>>買股>>質押>>買股
: 買股>>質押>>買股
: 股房雙棲,才是對普羅大眾比較好的策略
每個人的興趣不同
當然也有人喜歡修門把修水龍頭修電燈
我只是覺得以後包租代管會更專業
他們甚至會有法務
會有水電工
會有清潔人員
會有長照
你學會的東西
在房市平滑下滑期會變無用就是了
房價是一個有天花板的東西
房價跟供需有關
供給是政府的政策
他可以放寬供給
給更多的容積
開放農地可以蓋農舍
都可以增加供給
甚至租房也是一種供給
可以替代品
而需求呢
跟你的所得有關
比如你月薪十萬
那你能買的房子就最頂給你1000倍
也就是一億的房價
所以房價是有天花板的
不可能你月薪十萬
然後房價都是百億起跳
這應該很基本
所以當你房價太高
要嘛就是大家都買不起
要嘛就是政府先受不了要打你房
房價不管如何
他是跟你的薪水所得有一個比例存在
所以他有天花板
雖然有天花板
但是還是可以賺錢就是了
你可以買好幾棟
或者當所得增加而比例固定
房價也是會漲
但是股價是沒有天花板的
股價跟你的所得是沒有關係的
股價可能是你所得一億倍 十億倍 一兆倍
從商品來看
股票是更有發展的商品
而其實從實例來看
過去三十年也是股市佔優
但我覺得更大的問題其實是靈活性
在房板會有一種路徑依賴
就算喔
這些房板的房蟲知道未來股市會更好
他們可能也沒有勇氣把房子出清去全力加碼股市
因為他們的資產大到一定程度
但在股市的經驗可能連大學生都不如
所以他們在股市的失敗
平平一樣的失敗
損失的金額位數是不一樣的
也因此
他們明明知道趨勢
也沒有勇氣
戰鬥力太低
AI是在改變社會
就算不是AI 以前的網路也是
你可以想像以前老一輩只會買房理財的
他們錯失了網路科技
所以選擇股市與房市
其實不是只是績效輸了
輸掉了未來 輸掉了趨勢 輸掉了勇氣
甚至某種科技發展到大家都不用住蛋黃了
不關心科技的結果就是還在傻傻買蛋黃的房子
而且我也不是說不要買房
我是說先買股再買房
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.235.109.95 (臺灣)
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※ 編輯: chal (36.235.109.95 臺灣), 02/08/2026 13:20:00
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這種主動選股輸太多次以後
就會被動選ETF了
如果沒輸就代表他有能力主動選股
※ 編輯: chal (36.235.109.95 臺灣), 02/08/2026 13:23:49
噓
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你可以問AI啊
還是不會用?
※ 編輯: chal (36.235.109.95 臺灣), 02/08/2026 13:29:37
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以下是 AI 發展的主要里程碑:
1. 概念萌芽期 (1943–1955)
1. 概念萌芽期 (1943–1955)
1943 年:Warren McCulloch 與 Walter Pitts 發表了神經元數學模型,這是類神經網路
的雛形。
1950 年:艾倫·圖靈 (Alan Turing) 提出著名的「圖靈測試」(Turing Test),探討
機器是否能展現人類智慧。
2. 正式誕生 (1956)
達特茅斯會議 (Dartmouth Workshop):由 John McCarthy、Marvin Minsky 等人發起。
會中正式定義了 「人工智慧」 (Artificial Intelligence) 一詞,標誌著該學科的創立
。
3. 三次發展浪潮
第一波(1950s–1970s):推理與搜索。主要集中於解決代數、邏輯問題及簡單遊戲(如
西洋棋)。
第二波(1980s–1990s):專家系統。模擬特定領域專家的知識來解決問題,但因成本高
昂且維護困難,隨後進入「AI 寒冬」。
第三波(2010s–至今):機器學習與深度學習。
2012 年:AlexNet 在 ImageNet 競賽大勝,引爆深度學習熱潮。
2022 年至今:生成式 AI (Generative AI) 爆發(如 ChatGPT),AI 開始具備強大的文
字與影像創作能力
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※ 編輯: chal (36.235.109.95 臺灣), 02/08/2026 14:02:32
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