70岁张坚庭投资前每事问AI 看好英国楼收7厘息一类股份每跌10%就加仓｜百万仓

更新时间：06:00 2026-06-08 HKT
发布时间：06:00 2026-06-08 HKT

假如今日有$100万你会买甚么？张坚庭：先买曼城楼再加按买股持续买进量子概念股｜百万仓

「100万元，多又不算多，少又不算少」，著名导演张坚庭虽然这样说，但他却交出一个有楼有股的百万仓组合，认为可买入价值100万港元的英国楼，满足港人「买砖头」的情意结，兼赚7厘租金回报，同时借按揭套现买美股科技股「投资未来」，并特别点名量子概念股可持续买入。他更乐见近日美股下挫，建议持续逢低吸纳。

百万买曼城独立屋租金回报7厘

假如手持100万港元，张坚庭的首选策略是置业，心水之选在英国曼彻斯特，原因是他在当地有相熟朋友及地产经纪人脉，以100万港元计，可在曼城Warrington一带的校区Full Pay买到一间独立屋，租金回报约达7厘，胜过仅3至4厘的港楼。他指出，利用按揭可套现最多约60万港元，并转投股票市场。

六成资金买指数ETF 四成较进取

针对套现的资金，张坚庭建议六成买稳健的指数ETF，例如纳指或标指ETF。他坦言，自己是仿傚股神巴菲特，若不懂买股票便买ETF，紧贴大市走势，长远而言必定向上。余下四成资金，会分注在机械人ETF（Robotic ETF）、量子概念股以及日股ETF。其中，量子概念股是张坚庭长期跟进的板块。

他直言，自己对于一些「不明白的东西」有浓浓的兴趣，虽然对量子物理一窍不通，但钻研了《Quantum Physics for Dummies》一类入门书，以了解其核心概念，发现量子运算（Quantum Computing）能大幅提升计算速度，对AI未来发展有极大帮助，「AI和量子公司的结合，用在黄仁勋的GPU软件上，如果这个结合成功，那么量子公司的普遍应用就会大大提升。」

他早在两年前已投资量子概念股，这个主题亦不时炒上，例如早前美国政府入股量子计算公司，D-Wave Quantum（QBTS）、Rigetti Computing（RGTI）均单日飙升三成，惟其后股价大上大落，上周五更跟随大市急挫逾一成。

吁年轻人每月储一点量子概念股

由于量子概念股波动性高，张坚庭建议投资者有纪律地持续定期买入，例如每当股价下跌约10%便趁机加码，「每一次它跌的时候也持续买进」，同时上升多少也不要理它。他又建议，投身社会不久的年轻人每月储小量这类股票，例如每月买4,000港元，未来或可达成财务自由。

张坚庭除了专注量子概念股，亦看好稳定币前景，「美国政府过度发钞，爆起上来几大件事，那个时候稳定币可能会起作用，那时USDT比USDC较灵活。」不过，他曾因Coinbase急跌逾20%而止蚀离场，其后股价再度急升，令他略感可惜，但因对稳定币充满信心、早前政府监管亦有所松动，便慢慢重新吸纳：「我相信它，之后一定得。」

张坚庭热衷于AI等新科技，投资股票也选择与之相关的板块。

自言半退休买股享受肾上腺素飙升

张坚庭自言是半退休人士，投资股票是他保持头脑活跃的方法，「它令我的肾上腺素可以爆升一下，跟其他人可以威一下」，不过他强调，自己买股票的态度是投资而非赌博。他表示，「我买了几十年股票，早期听消息就是做傻子，跟人饮茶收风，全部都错的；还有明明是投机，却骗自己说是投资——股票可以跌八九成的。」

由于年轻时交过不少学费，让他领悟到做功课重要，其后更因此斩获不少。例如2016年，他阅读马斯克的传记，了解其「第一原则」（First Principle）的商业逻辑，再入市买Tesla股票，结果大赚约70万港元，买了一辆Tesla座驾，「当你对一样东西有认识，你去买它的股票，那份认识又会加深——这就成了我的兴趣。」

张坚庭亦将这些心得传授给子女，并透露女儿青出于蓝，投资逾一年回报约七成，台积电（TSM）是主要功臣。「她不像我，我有时买入卖出贪过瘾；她持有不动，反而享受到（股价）增长。」

宁每事问AI 不帮衬保险公司投资

张坚庭今年刚踏入70岁，应用新科技热情胜过不少年轻人，他分享日常会使用多个AI助手，包括xAI的Grok、Google Gemini及微软Copilot，甚至会就同一问题向多个AI发问，比较答案，「甚么都先问AI，不要自己独断独行。」

他分享早前请教AI的例子，向AI查询是否应该购买某保险公司的投资储蓄计划，AI不但分析了产品结构，更直接告诉他「不要买」，原因是保险公司的投资回报扣除行政费后，长远未必跑赢指数ETF，而且流动性低，赎回困难。「AI给了我一个比较广阔、比较中立的答案，这是它最大的价值。」他奉劝退休或半退休人士，保险应只用作保障健康，切勿依赖保险公司的投资产品，「你自己买ETF，更简单，而且套现快」。

张坚庭相信，人工智能前景极大，以AI解构蛋白质的例子，人类科学家用了50年时间、动用上千万名科研人员，仅解构了1.5万个蛋白质结构；而DeepMind创办人Demis Hassabis以AI运算，只用了3年便解构了约2亿个，因此获2024年诺贝尔化学奖，「现在治疗疾病，不是用年计，是用星期计。」

记者：叶卓伟

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