跳到主要內容

國泰複委託買美股攻略

我使用國泰集團許多的金融服務,包括台股及美股複委託。藉由國複委託,我買過也賣過ETF。

今年,國泰複委託今年推出推出不論成交量手續費都只要3美元。我非常高興,因為手邊剛好有一筆小錢想進場IVV。這個優惠也只到2022/12/31,也就是今年底,真的要好好把握,畢竟國泰複委託原來的手續費買進、賣出都是0.35%,最低收29元,29/0.0035=8,285.7142美金,以匯率29算,8,285.7142X29=240,285,每次交易,包括賣出,最低額要24萬才划算。

優惠3美元手續費換算為費率

每筆只要達3/0.0035=857.14美金,也就是24857台幣,就跟手續費原價一樣,投資超過這個金額等於有省到。
投資金額 手續費 費率(%)
500 3 0.6
1000 3 0.3
1500 3 0.3
2000 3 0.15
2500 3 0.12
3000 3 0.1
原始手續費率計算機:
輸入單買進或賣出金額:美金
  • 手續費:29
  • 手續費律:2.900%

複委託適合那些人?

不常交易的人,與美國卷商像是Firstrade交易ETF免手續費相比,複委託需要手續費,頻繁交易會造成手續費很高。

需要領股利當生活費的人,我使用國泰複委託一陣子了,配息沒有扣過手續費,相較於美國券商,要用錢時要大筆匯回才能省匯款手續費,小額股利也只會在美國券商累積,無法在臺灣使用。

定期定股複委託好嗎?

不好,根據國泰官網,定期定股複委託成交價是以前日收盤價乘以110%來計算,也就是說,非常有可能買的比別人貴。有誰會交易股票時用前日成交價的110%下單的?

另外,國泰複委託標的中沒有我想要的標普500指數ETF,IVV,只有SPY跟VOO。
這個會產生一個問題,因為我的部位都是IVV,沒有VTI,之後如果要賣股,VTI在沒有很多股的狀況下,手續費會很高,前面算過,要一次賣掉超過240,285台幣等值的美股,才享有0.35%的手續費,賣太少,手續費率會很高。

國泰複委託原始手續費換算費率表

投資金額 手續費 費率(%)
100 29 29
500 29 5.8
1000 29 2.6
2000 29 1.45
4000 29 0.725
8000 29 0.3625
8285.71 29 0.35
10000 35 0.35
3美元限時優費手續費率計算機:
輸入單買進或賣出金額:美金
  • 手續費:3
  • 手續費律:0.300%

選擇有點少

雖說國泰定期定股購買美股,標的有60檔個股、60檔ETF及6檔特別股,但沒有我原本就持有的IVV,跟我喜歡的成長型ETF,像是IWF。

手續費固定0.3%?

如果手續費固定0.3%,那還比原本的0.35%便宜,而且沒有最低手續費限制,唯一的疑慮是用前日收盤價的110%下限價單會不會買貴的問題。

有別於定期定額

國泰美股定期定額,最低申購價格會因投資標的不同而不同,因為投資額度是依標的股數來計算,不像是基金,可以選擇固定投資額度,像是每月3000或4000之類的。

舉例來說,我設定每月購買1股VTI,若是VTI價格為220,我就要用220X110%X(1+0.3%)=242.726元投資。如果下個月VTI價格變動的話,我投資的金額也會因此改變。

另外,申購的標的不同,投資的金額也會不同,這是投資人要考慮的點,沒辦法固定額度,像定存或基金一樣。

小額定期投資?

以VTI每股220元為例,每個月較投資約6,000台幣,如果是買IVV,那就要大概12,000元,因為IVV每股約400元,所以有想要小額投資的人,這點也要納入考量,沒辦法像基金一樣每月扣款3000,甚至有些最低投資額為500元。

感想

為了實際測試國泰複委託到底好不好用,我決定自己嘗試,在2022/3/4申請了,每月5日申購1股VTI。
  • 提出國泰複委託申請,會隔日才生效。

國泰複委託定期定股成交價實測(VTI)

日期 開盤 成交
2022/3/8 217.68 217.92 211.22 217.68
2022/4/5 229.89 230.88 226.64 229.89
2022/5/5 213.29 213.31 205.46 213.29
2022/6/6 208.12 208.77 205.97 208.12
2022/7/5 188.36 191.29 186.39 188.36
雖然,國泰定期定股是以前日收盤價的110%下定價單,但是實際成交價並不是這麼高,以我的經驗為例,是以開盤價成交,再加上國泰定期定股買美股手續費固定為0.3%甚至比原本短0.35%更低,相當划算。

之後我又買了 LQD、HYG 跟 AGG,每次都成交在委託日開盤價。

複委託美股配息何時入帳

最近想了解美股複委託配息何時入帳,最近一次配息為美股 LQD,依照網路上公布的,2022 年 8 月的股息發放日為 8 月 5 日,當天是臺灣周五,我在 8 月 9 日 1518 收到匯款,假設假日不算,就要 2 天拿到錢,5 號、8 號、9 號。

國泰複委託美股配息退稅要申請嗎?

不用申請,不用臨櫃,不用打電話,不用寄電子郵件,美股直接下單,持有,配息時如果要退稅,就直接不會從原配息金額扣除。

國泰複委託買公司債 ETF 配息要課 30 % 股利稅嗎?

我手上有一些 LQD,也就是美國投資等級債 ETF,2022 年 8 月配息金額為 0.276 美金,我收到 0.26 美金,稅率為 5.797%。

LQD 年內扣費率為 0.14%,乘以稅率 5.797% 等於 0.81158%。
LQD 股利稅率:
2022年
9 月份配息 0.304,我收到 0.285,稅率為 6.25%。
10月份股利稅率為 5.6%
2023年
8月份配息 4.802759,我收到 4.59,稅率為 4.4%。

HYG 股利稅率:
2022年
10月份為 11.7%。

AGG 股利稅率:
2022年
10月份為 5.2%

與臺灣上市公司債殖利率相比

12月份 LQD 我收到的鼓利是 0.312 美金,而原本的配息金額為 0.332,也就是鼓利被課了 6% 的稅,假設 LQD 殖利率是 5%,5% * 6% = 0.3%,加上原本的管理費 0.14% 等於 0.44 % 略高於元大20年期以上BBB級美元公司債券ETF基金 (00720B) 的內扣費用,0.42 %,當 00720B 管理資產超過 30 億臺幣時,但這個前提是 00720B 的股利沒有被課稅。

留言

這個網誌中的熱門文章

母體變異數(population variance)、樣本變異數(sample variance)及自由度(degrees of freedom)

母體指的是所有的數據,樣本指的是從母體抽樣的數據,舉例來說,一個班級有40人,它們的身高,40個身高數據,若只針對這個班,就是母體,但是,卻只是代表全校學生身高的一部分,也就是樣本。 回到「機率統計」頁面 樣本平均數(mean)不是母體平均數,樣本變異數(variance)也不是母體變異數,一個班40個人身高的平均數很難剛好是全校學生的身高平均數。 一個班40個人的身高變異數也不會是全校學生的身高變異數。 變異數計算 母體變異數的定義如下: 而樣本變異數的定義如下: 奇怪的地方 平均數 雖然樣本平均數不是母體平均數,不過,如果不斷重複從同一個母體抽樣平均,會得到一個近似母體平均數的數字。舉例來說,從一個學校所有學生中,不斷隨機選出40個學生取平均數,再將這些平均數平均,結果會接近直接算全校學生的身高平均數。 也就是說樣本平均數的期望值就是母體平均數: 變異數 樣本變異數跟母體變異數就沒這麼單純了。奇怪的地方是,為什麼樣本變異數公式的除術是n-1,而不是像平均數計算一樣用n? 為何樣本變異數要除的是(n-1)? 除數為n的話,變異數會太小 如果樣本變異數的除數是n,樣本變異數就會常常比母體變異數小。為什麼呢? 因為,樣本是從母體抽取的,抽樣的數據算出平均,並且抽樣的數據會相對的接近抽樣的平均,總不會剛好抽出的樣本平均數剛好是母體平均數,且樣本數據離樣本平均數就像母體數據離母體平均數一樣分散吧? 假設母體數據為0-99的整數,共100個數據,從中選出10個數字,然後計算樣本的平均數,分別用n及n-1當作除數算出變異數,連續執行200次,並將200個樣本平均數及200個樣本變異數平均。 也就是取得樣本平均數及樣本變異數的期望值,結果如下: 母體平均數 = 49.5

中央極限定理(central limit theorem)證明

中央極限定理(central limit theorem )指的是從一個獨立同分布(Independent and identically distributed, i.i.d)取出之變數數量趨近無限多時,其平均數(mean)將趨近常態分布(normal distribution)。 回到「機率統計」頁面 目錄: 動差母函數(moment generating function) 常態分布的動差母函數 中央極限定理證明 中央極限定理模擬 中央極限定理應用 動差母函數(moment generating function) 動差母函數為機率密度函數(probability density fFunction, PDF)及累積分佈函數(cumulative distribution function CDF)之外,另一種描述機率分布模型的一種方式。 定義 M X (t) = E[e tx ] 而 e tx 的泰勒級數(Taylor series)為 e tx  = 1 + tx + t 2 x 2 /2! +  t 3 x 3 /3! + ... 則 M X (t) 的泰勒級數為 M X (t) = E[e tx ]  = 1 + tE[x] +  t 2 /2! E[x 2 ] +  t 3 /3! E[x 3 ] + ... 因此,當t = 0時,以t取 動差母函數m次微分,就可以找到其分布模型的第m動差。 特性 M X+Y (t) = E[e t(x+y) ] =  E[e tx+ty ] =  E[e tx e ty ]  =  E[e tx ]  E[ e ty ] =  M X (t)  M Y (t)  常態分布的動差母

HYG、LQD 與 TLT 風險報酬比較

10 年期公債除了站上 4%,再撰寫這篇文章時,已經在 4.3% 徘迴,上次在 這篇文章 研究了現在是否應該要買 LQD 而不是 TLT,本篇文章我想研究非投資等級債是否更適合。 買點 HYG 現在 HYG 價格為 74.04,距離近一次低點 2020/3/20 的 69.75,差別為 5.794% LQD 上次低點在 2020/10/14 的 100.38 附近,與目前的 105.01 相差 4.612%。 TLT 上次低點在 2022/11/4 的 94.22 附近,與目前的 95.16相差 1%。 殖利率上升時,公司債的表現 TLT 2009-01-06 到 2010-01-05 跌了 16.364% 這段期間美國 30 年期公債殖利率從 3.04% 漲到  3.74%,漲了 0.7%。 TLT 2012-11-14 到 2013-11-13 跌了 15.701% 這段期間 美國 30 年期公債殖利率從 2.73% 漲到  3.83%,漲了 1.1%。 TLT 2016-07-29 到 2017-07-28 跌了 10.307% 這段期間 美國 30 年期公債殖利率從 2.18% 漲到  2.89%,漲了 0.71%。 TLT 2021-11-18 到 2023-8-15 跌了 32.695% 這段期間美國 30 年期公債殖利率從 1.97% 漲到  4.35%,漲了 2.38%。 結論 HYG 現在也很便宜,在公債殖利率還有可能持續上漲狀況下,表現可能勝過公債及投資等級公司債。

如何在Chart.js的圖上加上X軸或Y軸名稱

 Chart.js可以幫助網頁顯示各類圖表,要在X軸及Y軸上標示名稱方法如下: 找到Chart物件。 在Chart物件內找到options。 在options內找到scales,若無,自行加上scales。 即可在scales下設定X軸及Y軸的標示。 程式碼範例 <div> <canvas id="myChart"></canvas> </div> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js"></script> <script> const labels = [ '1', '2', '3', '4', '5', '6', ]; const data = { labels: labels, datasets: [{ label: '數據', backgroundColor: 'rgb(255, 99, 132)', borderColor: 'rgb(255, 99, 132)', data: [0, 10, 5, 2, 20, 30, 45], }] }; const config = { type: 'line', data, options: {scales:{ x:{ title:{ display:true, text:"月" } }, y:{ title:{ display:true, text:"unit" } } } } }; var myChart = new Chart( document.ge

賭徒破產理論(Gambler's ruin)機率公式證明

賭徒破產理論(Gambler's ruin)指指的是兩位賭徒,每局賭1元,A賭徒有i元,B賭徒有n-i元,兩人不斷的賭,直到一人輸光為止。 回到「機率統計」頁面 前言 假設A賭徒勝率為p,輸的機率就是1-p,稱為q,我們要求算A贏光所有錢的機率。 讓p(i)代表A賭徒擁有i元的時候,獲得最後勝利的機率。 p(0) = 0,因為已經輸光所有錢並且賭局已結束。 p(n) = 1,因為已經贏光所有錢並且賭局已結束。 那麼p(i)呢? 遞迴公式(recursive formula) 假設A有i元,它下一局有可能贏,有可能輸。贏的機率為p,輸的機率為1-p = q。 不論這一局是贏還是輸,A要贏光所有錢的機率還是沒有算出來。 這局贏了,接下來贏光所有錢的機率為p(i+1)。 這局輸了,接下來贏光所有錢的機率為p(i-1)。 因此,p(i) = p*p(i+1) + q*p(i-1),且可以繼續延伸,例如p(i+1) = p*p(i+2) + q*p(i)、p(i-1) = p*p(i-) + q*p(i-2)... 每個公式需要套用原本的公式,稱為遞迴公式公式,而遞迴公式解法可以像解微分方程(differential equation)一樣,可以先用猜的! 例如dx/dt = rx,微分之後x還是在公式裡,可以先猜測x = e^y。 猜測 假設,p(i) = x i ,並帶入p(i) = p*p(i+1) + q*p(i-1),得到  x i   = p* x i+1  + q * x i-1 x = p* x 2  + q p* x 2  - x + q = 0 解一元二次方程式得 x = 1 或 x = q/p 微分方程 p(i) = x i , x = 1 或 x = q/p,且有兩已知數 p(0) = 0 及 p(n) = 1。 而x i 的x有兩個根(root),必須都帶入線性組合(linear combination)公式求解。 p(i) = A(1) i  + B ( q/p ) i  =  A +  B ( q/p ) i  p(0) = A + B = 0 , A = -B p(n) = A + B ( q/p ) n   = 1 A + B ( q/p ) n  = -B +  B ( q/p ) n  = B(-1 +  ( q/p ) n )