📊 大盤板塊方向部署

Master Your Trade · J Law · 2026年6月20日 · 系統學習報告
📖 教學 🔄 系統學習 🧠 框架 🔍 Screener
呢份報告將老師 20/6 嘅完整教學整理成 系統學習材料，由宏觀市況分析、相對強度篩選邏輯、量化 Screener 實戰操作，到先進封裝與 SiC/GaN 供應鏈拆解，逐層深入。

學習重點：老師示範咗喺大盤下跌期間，點樣用系統化方法搵出抗跌強勢股，以及 AI 供應鏈嘅三個關鍵瓶頸層次。
⚠️ 純屬教學目的，跟隨笨笨老師框架作系統學習示範。所有 Screener 結果僅供教學展示，並不構成任何買賣建議。
📊

大盤走勢與 Mini Rotation 拆解

宏觀判斷
🎯 老師嘅核心結論：
「你不應該因為這個下跌而感到恐慌（Panic）。」
市況現狀
四個指數已升返去所有移動平均線之上，修復返正常狀態。Dow Jones 同 IWM（羅素2000）創咗 52 週新高。講者強調只要大盤表現正常，就唔需要過分解讀下星期升定跌。即使因為美伊談判有反覆，相信都只係短暫 Noise。
6月初回調三大原因
🥇 藉口（非真因）： 非農就業數據（Non-Farm Payrolls）強勁，市場借勢回落
🥇 真因一：巨頭資金預期差 — 市場原本預期 Google、Meta 等大型科技股能用自身現金流支撐發展，但佢哋突然表現出需要大量資金甚至集資去應付 AI 基礎建設
🥇 真因二：地緣政治 + 高利率 — 美伊談判前嘅不明朗因素，疊加潛在加息或高利率維持更耐
老師點解話「唔使恐慌」
1️⃣ 油價未繼續飆升 — 反而由高位回落至 $70+，技術 Setup 利淡油價。油價下行，通脹與加息疑慮難以成立。即使聯儲局真係要加息，最多都係一次性事件

2️⃣ AI CAPEX 繼續增加 — 就算 Google、Meta 需要資金，只要佢哋嘅資本支出繼續增加甚至維持不變，AI 產業趨勢就冇完結

關鍵思維：了解回調嘅真正原因，先可以判斷資金下一站會去邊個板塊。
💪

相對強度（Relative Strength）篩選邏輯

抗跌股
🧠 核心觀察指標
當市場回落到 50 MA（50天移動平均線）時，如果某啲股票表現非常抗跌，只回落到 20 MA 甚至 10 MA 附近，隨後大盤一反彈它就率先創新高 —— 呢個就係 相對強度（Relative Strength） 嘅體現。

資金在市場調整時依然源源不絕地流入呢啲板塊，佢哋極有可能係「下一隊接力的隊伍」。
抗跌個股實例（老師圖表展示）
股票市值抗跌表現
AMAT~$490B大盤下跌時完全原封不動，反彈隨即大陽線創歷史新高
ASML~$350B之前因 CAPX 不確定性回調，但 Mini Rotation 中反彈最強，持續破頂
KLAC~$85B極強勁，大盤回調時僅在 10 MA 附近休息，直接大陽線創新高
LRCX~$70B同樣極強抗跌性，大盤稍作修復便破頂創新高
ACMR~$5B市值較小波動較大，但回調時僅觸及 10 MA 附近，隨即大陽線破頂

呢啲股票嘅共同特徵：喺大盤調整期間只回落到短期 MA（10/20 MA），反映資金持續流入。
🔍

Seeking Alpha Screener 實戰操作

系統學習重點
🔍 老師設定嘅篩選條件
老師喺影片中親自操作 Seeking Alpha Screener，設定以下條件鎖定強勢股：

  • 價格表現（Price Change）：過去 1 個月股價上升 ≥ 5% → 然後收緊至 ≥ 10%（186 隻 → 85 隻）
  • 流動性（Turnover）：每日成交金額 ≥ $30M（Price × Volume），確保流動性充足
  • 技術排列（Technical Setup）：股價同時位於 10 MA、20 MA、50 MA、200 MA 之上（極度強硬多頭排列）
💡 呢個系統學習思維
老師示範咗一個好重要嘅流程：

① 先用 Screener 進行 量化篩選（客觀條件過濾）
② 然後用 圖表分析 確認技術走勢（睇 MA 排列、抗跌表現）
③ 再用 基本面 理解業務同催化劑（Supply Chain 定位）
④ 最後用 估值 思考風險回報（Forward PS、Growth vs Value）

呢個就係由 Macro → Screener → Chart → Fundamental 嘅完整流程。
85 隻入選股中的重點個股
老師強調 Show 出嚟純粹係 教學用途與程序展示，絕無買賣建議：

🔧 半導體設備
AMAT · KLAC · LRCX · ASML
💾 晶片設計/封裝
ARM · MRVL · ONTO
☁️ AI Cloud / NEO Cloud
IREN · NBIS
📦 其他強勢股
ENTG · MKSI · AMKR · TER · WOLF · FORM · STM · DOCN
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AI 先進封裝與供應鏈拆解

三層樽頸
🎯 老師嘅供應鏈觀點：
中端或終端嘅股票可能喺呢一波調整中表現不佳，但資金總會找出路。呢筆資金最終依然會流返去 AI 產業嘅上游同中游部分 — 受惠於巨頭源源不絕嘅 CAPEX。
先進封裝與檢測供應鏈角色對照
個股主要領域產業角色
AMKR先進封裝 OSAT核心封測產能提供者（Capacity Provider），直接食到封裝產能不足嘅訂單
ASMPT (522.HK)先進封裝設備高精密度焊接（TCB / Hybrid Bonding），封裝核心焊接設備
KLAC良率檢測設備先進製程與高階封裝中不可或決嘅良率控制、缺陷檢測龍頭
ONTO良率與量測控制Chiplet / CoWoS / HBM 後嘅量測、良率與缺陷檢測
關於 NBIS（Nebius Group）— 老師留低嘅功課
NBIS 係老師從 Screener 篩出的 NEO Cloud 代表之一。老師展示 Seeking Alpha 數據：市值 ~$72B，2026E 營收 ~$3.4B，2028E 營收預測 $21B（Forward PS 由 3.4x 再推遠可以去到 3x 甚至 1x）。

「唔評論啦，呢個自己睇，好無？」

👉 完整 NBIS 10層深度分析 · 👉 NBIS 個股分析頁
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第三代半導體與電源瓶頸（Power Bottleneck）

SiC / GaN
🧠 背景概念
AI 晶片運算功率越來越大，Data Center 嘅耗電量已成為下一個潛在嘅 Bottleneck（瓶頸）。電力路徑經過十幾層轉換，每一層都有耗損。如果能透過第三代半導體將電力轉換效率提升 1-2%，或者節約 27% 嘅功耗損害，對 Hyperscalers 嚟講係天文數字嘅電費節省。
SiC / GaN 四大優勢
  1. 耐高電壓 — 適合高功率場景
  2. 開關速度極快 — 更高頻率運作
  3. 能源損耗更低 — 效率更高、更節能
  4. 系統更小更輕 — 周邊元件可以微型化
Wolfspeed（WOLF）— Gen5 技術催化劑
市值約 $2B 嘅小個股，曾因產能過剩同債務面臨破產邊緣。但近期出現核心技術變數：
• 6月1日：宣佈成立專門 Data Center 團隊，提供高壓 SiC 解決方案（與 GE 簽約）
• 6月9日：發佈 第五代（Gen 5）技術，官方稱最高帶來 27% 嘅 Efficiency Improvement
• 消息刺激股價單日暴升 12-17% 強勁反彈
相關個股一覽
WOLF
SiC Gen5 技術催化劑
ON
高電壓功率控制器龍頭
STM
Power 半導體，Bull Flag 橫盤
IFNNY
歐洲功率半導體龍頭
AEHR
SiC/GaN 燒錄與可靠性測試
TER
高階邏輯/ASIC/HBM ATE 測試
COHU
軍用/車用/工業 Power 測試
MTSI / QRVO
高功率射頻（RF）
🧠

老師嘅總結思考框架

Fact Check
📖 老師最終叮囑：
「最好就是自己去多做幾次 Fact Check，AI 或者是篩選器給出來的東西不一定絕對是對的，我只是作為一個資料的寬蒐和總結傳遞給你。你需要再次自行 Fact Check。」
先進封裝 Bottleneck 問答框架
老師喺結尾梳理咗一個直觀嘅思考框架：

  • ❓ 哪隻股票最能直接吃到封裝產能不足嘅訂單？
    AMKR (Amkor) — 核心 OSAT 產能 Provider
  • ❓ 哪隻股票最能直接受益於先進封裝嘅 Capex 設備需求？
    ASMPT (522.HK) 或 KLAC — TCB 焊接或檢測設備
  • ❓ 哪隻股票最直接面對 HBM/Chiplet 嘅良率與量測檢測瓶頸？
    ONTO (Onto Innovation) — 量測、良率與缺陷檢測
🧠 系統學習總結：完整流程
① 宏觀判斷
理解市場回調嘅真因（唔係驚恐慌，係資金輪動）→ 確認 AI CAPEX 趨勢未斷

② 尋找抗跌股（Relative Strength）
喺大盤下跌時留意只回落到 10/20 MA 嘅股票 → 資金仲喺度買

③ Screener 量化確認
設定條件：1個月 ≥+10%、成交 ≥$30M、股價喺晒所有 MA 之上

④ 供應鏈定位
將篩出嘅股票放返去產業鏈嘅對應位置（WFE / 封裝 / 測試 / 雲端 / Power）

⑤ 估值思考
用 Forward PS、Revenue Growth 等數據判斷風險回報

⑥ Fact Check
所有分析都要自己再做一次確認 — 「AI 俾嘅嘢唔一定啱」
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