<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>SSD AI Research</title><link>https://blog.ssd-ai.com/zh-hant/</link><description>Recent content on SSD AI Research</description><generator>Hugo</generator><language>zh-Hant</language><lastBuildDate>Thu, 15 Oct 2026 15:54:45 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.ssd-ai.com/zh-hant/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Meta Platforms（META）全面研究報告｜2026年10月14日</title><link>https://blog.ssd-ai.com/zh-hant/reports/meta-2026-10-14/</link><pubDate>Thu, 15 Oct 2026 15:54:45 +0900</pubDate><guid>https://blog.ssd-ai.com/zh-hant/reports/meta-2026-10-14/</guid><description>Meta截至2026年第二季度仍保持較快營收增長，但利潤與自由現金流承壓，AI相關高資本開支的回報節奏仍需後續財報驗證。模型綜合檔位為偏謹慎：基本面狀態良好，技術面、估值與市場環境中性，同時觸發4項風險信號。</description></item><item><title>Alphabet（GOOG）研究報告</title><link>https://blog.ssd-ai.com/zh-hant/reports/goog-2026-10-13/</link><pubDate>Wed, 14 Oct 2026 14:20:15 +0900</pubDate><guid>https://blog.ssd-ai.com/zh-hant/reports/goog-2026-10-13/</guid><description>Alphabet營收與營業利潤增長加快，但資本開支使第二季度自由現金流由正轉負，現金轉化承壓。基本面與市場環境提供支撐，技術面和估值維度存在分化，平臺決策參考最終為中性。</description></item><item><title>蘋果（AAPL）綜合研究報告</title><link>https://blog.ssd-ai.com/zh-hant/reports/aapl-2026-10-11/</link><pubDate>Sun, 11 Oct 2026 16:32:45 +0900</pubDate><guid>https://blog.ssd-ai.com/zh-hant/reports/aapl-2026-10-11/</guid><description>蘋果最新季度營收、利潤與現金流增長強勁，基本面模型狀態為strong；技術面綜合為neutral，市場模型為Bullish。估值模型總體為overvalued，新聞中iPhone需求報道尚未由公司或SEC確認，綜合決策參考為偏謹慎。</description></item><item><title>英偉達（NVDA）研究報告</title><link>https://blog.ssd-ai.com/zh-hant/reports/nvda-2026-10-10/</link><pubDate>Sat, 10 Oct 2026 21:30:51 +0900</pubDate><guid>https://blog.ssd-ai.com/zh-hant/reports/nvda-2026-10-10/</guid><description>英偉達（NVDA）基本面依舊強勁，營收與營業利潤快速增長，但現金轉化、週轉效率及企業價值估值維度面臨風險信號。決策參考綜合評級為中性。</description></item><item><title>評級與研究方法</title><link>https://blog.ssd-ai.com/zh-hant/method/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.ssd-ai.com/zh-hant/method/</guid><description>&lt;h2 id="數據來源">數據來源&lt;/h2>
&lt;p>所有結構化金融數據（行情、財務、估值、技術指標、市場指標）都來自自建的 Finance Platform。網絡搜索只用於新聞、公告、公司信息，以及 Finance Platform 缺失的數據；使用時會在報告的&amp;quot;數據說明&amp;quot;裡註明來源和日期。&lt;/p>
&lt;p>每份報告都會標註&lt;strong>數據日期&lt;/strong>。不同工具的數據日期相差超過 1 個交易日時，也會在報告裡說明。&lt;/p>
&lt;h2 id="研究流程">研究流程&lt;/h2>
&lt;p>每份報告都按同一套八步流程生成：&lt;/p>
&lt;ol>
&lt;li>識別股票代碼；&lt;/li>
&lt;li>判斷分析類型（快速行情、技術面、估值、新聞、綜合研究、多股對比、大盤）；&lt;/li>
&lt;li>調用 Finance Platform 獲取數據；&lt;/li>
&lt;li>整理基本面、技術面、估值、新聞、市場環境、同行比較六個維度；&lt;/li>
&lt;li>交叉驗證日期、價格、口徑和信號是否一致；&lt;/li>
&lt;li>按統一框架分析，各模型結論分別引用，不互相混用；&lt;/li>
&lt;li>綜合判斷，給出決策參考；&lt;/li>
&lt;li>按標準模板輸出報告。&lt;/li>
&lt;/ol>
&lt;p>模型評分原樣引用，不重新計算，也不生成規則以外的新評分。&lt;/p>
&lt;h2 id="決策參考五檔規則">決策參考：五檔規則&lt;/h2>
&lt;p>決策參考只在&lt;strong>綜合研究&lt;/strong>報告中給出。&lt;/p>
&lt;p>&lt;strong>第一步：四個核心維度各自定性&lt;/strong>，只依據模型的原始狀態：&lt;/p>
&lt;div class="tbl">
&lt;table>
&lt;thead>
&lt;tr>
&lt;th>維度&lt;/th>
&lt;th>正面（+1）&lt;/th>
&lt;th>中性（0）&lt;/th>
&lt;th>負面（−1）&lt;/th>
&lt;/tr>
&lt;/thead>
&lt;tbody>
&lt;tr>
&lt;td>基本面&lt;/td>
&lt;td>strong&lt;/td>
&lt;td>neutral / moderate 等中間狀態&lt;/td>
&lt;td>weak / deteriorating&lt;/td>
&lt;/tr>
&lt;tr>
&lt;td>技術面&lt;/td>
&lt;td>bullish&lt;/td>
&lt;td>neutral&lt;/td>
&lt;td>bearish&lt;/td>
&lt;/tr>
&lt;tr>
&lt;td>估值&lt;/td>
&lt;td>undervalued / deeply_undervalued&lt;/td>
&lt;td>fair_value&lt;/td>
&lt;td>overvalued / deeply_overvalued&lt;/td>
&lt;/tr>
&lt;tr>
&lt;td>市場環境&lt;/td>
&lt;td>Composite 為 Bullish&lt;/td>
&lt;td>Neutral&lt;/td>
&lt;td>Bearish&lt;/td>
&lt;/tr>
&lt;/tbody>
&lt;/table>
&lt;/div>
&lt;p>估值維度的正負只表示估值位置對整體狀態的影響，不是買賣信號。某個維度數據缺失時按中性處理，並在報告中註明。&lt;/p>
&lt;p>&lt;strong>第二步：計算基礎檔位&lt;/strong>，S 為四個維度分值之和：&lt;/p></description></item><item><title>搜索</title><link>https://blog.ssd-ai.com/zh-hant/search/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.ssd-ai.com/zh-hant/search/</guid><description/></item><item><title>關於</title><link>https://blog.ssd-ai.com/zh-hant/about/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.ssd-ai.com/zh-hant/about/</guid><description>&lt;p>SSD AI Research 是一個獨立的美股研究博客。&lt;/p>
&lt;p>名字裡的 &lt;strong>SSD&lt;/strong> 代表我們的研究方法：&lt;/p>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;strong>Screen 篩選&lt;/strong>：從行情、財務、估值、技術、大盤五類數據中找出值得研究的標的；&lt;/li>
&lt;li>&lt;strong>Score 評分&lt;/strong>：四個核心維度各計 +1 / 0 / −1，規則公開；&lt;/li>
&lt;li>&lt;strong>Decide 決策參考&lt;/strong>：經風險修正歸納為五檔參考，幫助判斷，但不替你做買賣決定。&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;p>&lt;strong>AI&lt;/strong> 指 AI-assisted Research：報告由 AI 按固定流程撰寫，數據來自自建的 Finance Platform，每篇都經人工確認後發佈。詳細規則見&lt;a href="https://blog.ssd-ai.com/zh-hant/method/">評級與研究方法&lt;/a>。&lt;/p>
&lt;p>技術類文章（AI、Linux、雲服務器等）已遷移到技術博客 &lt;a href="https://www.sshen.pp.ua">www.sshen.pp.ua&lt;/a>。&lt;/p>
&lt;blockquote>
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