70歲張堅庭投資前每事問AI 看好英國樓收7厘息一類股份每跌10%就加倉｜百萬倉

更新時間：06:00 2026-06-08 HKT
發佈時間：06:00 2026-06-08 HKT

假如今日有$100萬你會買甚麼？張堅庭：先買曼城樓再加按買股持續買進量子概念股｜百萬倉

「100萬元，多又不算多，少又不算少」，著名導演張堅庭雖然這樣說，但他卻交出一個有樓有股的百萬倉組合，認為可買入價值100萬港元的英國樓，滿足港人「買磚頭」的情意結，兼賺7厘租金回報，同時借按揭套現買美股科技股「投資未來」，並特別點名量子概念股可持續買入。他更樂見近日美股下挫，建議持續逢低吸納。

百萬買曼城獨立屋租金回報7厘

假如手持100萬港元，張堅庭的首選策略是置業，心水之選在英國曼徹斯特，原因是他在當地有相熟朋友及地產經紀人脈，以100萬港元計，可在曼城Warrington一帶的校區Full Pay買到一間獨立屋，租金回報約達7厘，勝過僅3至4厘的港樓。他指出，利用按揭可套現最多約60萬港元，並轉投股票市場。

六成資金買指數ETF 四成較進取

針對套現的資金，張堅庭建議六成買穩健的指數ETF，例如納指或標指ETF。他坦言，自己是仿傚股神巴菲特，若不懂買股票便買ETF，緊貼大市走勢，長遠而言必定向上。餘下四成資金，會分注在機械人ETF（Robotic ETF）、量子概念股以及日股ETF。其中，量子概念股是張堅庭長期跟進的板塊。

他直言，自己對於一些「不明白的東西」有濃濃的興趣，雖然對量子物理一竅不通，但鑽研了《Quantum Physics for Dummies》一類入門書，以了解其核心概念，發現量子運算（Quantum Computing）能大幅提升計算速度，對AI未來發展有極大幫助，「AI和量子公司的結合，用在黃仁勳的GPU軟件上，如果這個結合成功，那麼量子公司的普遍應用就會大大提升。」

他早在兩年前已投資量子概念股，這個主題亦不時炒上，例如早前美國政府入股量子計算公司，D-Wave Quantum（QBTS）、Rigetti Computing（RGTI）均單日飆升三成，惟其後股價大上大落，上周五更跟隨大市急挫逾一成。

籲年輕人每月儲一點量子概念股

由於量子概念股波動性高，張堅庭建議投資者有紀律地持續定期買入，例如每當股價下跌約10%便趁機加碼，「每一次它跌的時候也持續買進」，同時上升多少也不要理它。他又建議，投身社會不久的年輕人每月儲小量這類股票，例如每月買4,000港元，未來或可達成財務自由。

張堅庭除了專注量子概念股，亦看好穩定幣前景，「美國政府過度發鈔，爆起上來幾大件事，那個時候穩定幣可能會起作用，那時USDT比USDC較靈活。」不過，他曾因Coinbase急跌逾20%而止蝕離場，其後股價再度急升，令他略感可惜，但因對穩定幣充滿信心、早前政府監管亦有所鬆動，便慢慢重新吸納：「我相信它，之後一定得。」

張堅庭熱衷於AI等新科技，投資股票也選擇與之相關的板塊。

自言半退休買股享受腎上腺素飆升

張堅庭自言是半退休人士，投資股票是他保持頭腦活躍的方法，「它令我的腎上腺素可以爆升一下，跟其他人可以威一下」，不過他強調，自己買股票的態度是投資而非賭博。他表示，「我買了幾十年股票，早期聽消息就是做傻子，跟人飲茶收風，全部都錯的；還有明明是投機，卻騙自己說是投資——股票可以跌八九成的。」

由於年輕時交過不少學費，讓他領悟到做功課重要，其後更因此斬獲不少。例如2016年，他閱讀馬斯克的傳記，了解其「第一原則」（First Principle）的商業邏輯，再入市買Tesla股票，結果大賺約70萬港元，買了一輛Tesla座駕，「當你對一樣東西有認識，你去買它的股票，那份認識又會加深——這就成了我的興趣。」

張堅庭亦將這些心得傳授給子女，並透露女兒青出於藍，投資逾一年回報約七成，台積電（TSM）是主要功臣。「她不像我，我有時買入賣出貪過癮；她持有不動，反而享受到（股價）增長。」

寧每事問AI 不幫襯保險公司投資

張堅庭今年剛踏入70歲，應用新科技熱情勝過不少年輕人，他分享日常會使用多個AI助手，包括xAI的Grok、Google Gemini及微軟Copilot，甚至會就同一問題向多個AI發問，比較答案，「甚麼都先問AI，不要自己獨斷獨行。」

他分享早前請教AI的例子，向AI查詢是否應該購買某保險公司的投資儲蓄計劃，AI不但分析了產品結構，更直接告訴他「不要買」，原因是保險公司的投資回報扣除行政費後，長遠未必跑贏指數ETF，而且流動性低，贖回困難。「AI給了我一個比較廣闊、比較中立的答案，這是它最大的價值。」他奉勸退休或半退休人士，保險應只用作保障健康，切勿依賴保險公司的投資產品，「你自己買ETF，更簡單，而且套現快」。

張堅庭相信，人工智能前景極大，以AI解構蛋白質的例子，人類科學家用了50年時間、動用上千萬名科研人員，僅解構了1.5萬個蛋白質結構；而DeepMind創辦人Demis Hassabis以AI運算，只用了3年便解構了約2億個，因此獲2024年諾貝爾化學獎，「現在治療疾病，不是用年計，是用星期計。」

記者：葉卓偉

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