(2009/05/11更新)

近低點日 近低點 加權低點 近日股價 漲跌幅 加權指數漲跌幅
0050 2008/11/21 28.53 3,955.43 46.20 61.93% 68.06%
0051 2008/11/21 12.80 3,955.43 24.88 94.38% 68.06%
0052 2008/11/21 16.49 3,955.43 29.00 75.86% 68.06%
0053 2008/11/21 11.08 3,955.43 20.80 87.73% 68.06%
0054 2008/11/21 9.41 3,955.43 16.68 77.26% 68.06%
0055 2008/10/28 5.94 4,110.09 11.46 92.93% 61.74%
0056 2008/10/28 11.73 4,110.09 20.22 72.38% 61.74%
0057 2008/11/21 14.73 3,955.43 24.96 69.45% 68.06%
0058 2008/10/28 15.45 4,110.09 25.11 62.52% 61.74%
0059 2008/10/28 12.12 4,110.09 24.26 100.17% 61.74%
0060 2008/10/28 13.11 4,110.09 22.75 73.53% 61.74%

金融好猛,去年低點至今漲超過90%的有三檔。

沒買…可惜…

去年最低點日2008/11/21(3955.434171.10

ETF 參考指數
寶五十0050 台灣50指數
寶中型0051 台灣中型100指數
邦科技0052 台灣資訊科技指數
寶電子0053 電子類加權股價指數
寶台商0054 S&P台商收成指數
寶金融0055 MSCI台灣金融指數
寶股息0056 台灣高股息指數
邦摩台0057 MSCI臺灣指數
邦發達0058 台灣發達指數
邦金融0059 金融保險類股指數
寶新台0060 未含電子股50指數

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  • May 10 Sun 2009 20:02
  • 264貓

好久不見,先來捕個蜻蜓。

因為上廁所不乾淨的關係,我買了新被套及床包,以便換洗…(後來知道應該是飼料的關係)

看來…還滿喜歡新被套的。


帶去朋友的老傢俱店玩

幫他打個廣告,店在台中市民族路264號,不一定開…我就撲空過幾次。

這位是老闆,藍色的椅子極好看。

剛好來了三位老闆的朋友,其中一位外國女生,地上六包菸都是她的,抽很大…

(據我偷聽到的結果,她說台灣菸很便宜,所以不小心多買了幾包…)

最後,跟大家說聲晚安…

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Bagel喜歡三隻腳疊在一起

假爸媽生日,行大吃之實。

效法網路文章,外帶鼎王鍋底,另外買菜買肉,一不小心就是一大鍋,可吃兩三餐。

只知道Bagel四月出生,不然就訂今天0425是生日,一起吃好料吧!

被我老媽強逼上座,無奈…

話說,老媽每次見到Rocker跟Bagel,都很興奮,叫他養又不要…

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最近看的電影中,覺得這三片還不錯…

departures.jpg  

送行者-算是有名的片子吧!不必再多介紹。題外話:我在這部片發現廣末滿好看的…老弟國中就先知先覺。

milk.jpg

自由大道-看著看著,會有點像看《心靈點滴》熱血的感覺。Sean的演技真的不錯,非常自然,在《他不笨,他是我爸爸》認識他的,雖然有朋友說,演智能者來說Leonardo在《戀戀情深》表現更好。

school days with a pig.jpg

和豬豬一起上課的日子-如果不是噗浪上的網友,我也不知道這部片。題材很棒,而且是依據事實新拍的。在小學的最後一年,你有過什麼回憶呢?全班一起養一隻豬,畢業時,該送給三年級養?還是交給肉品市場?

我還滿喜歡這個想法的,雖然會很難過,但讓孩子在小時候,就接觸同時是”生離”及”死別”的議題,全班一起討論,一起開心,一起難過。

觀注…

goo goo cat.jpg

咕咕貓-是日本片啦!看到上野樹里小泉今日子應該認的出來…只是找到的圖片是用韓文…在PTT貓版看到的,純粹只是最近養了貓。

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電影熱潮過 柴犬被割聲帶棄養
華視 更新日期:"2009/04/22 15:57"

dog_news

感動人心的狗狗電影經常掀起飼養風潮,嘉義縣卻有繁殖場棄養二十隻柴犬,還狠心割掉狗狗聲帶,其中三隻已經死亡,動保團體很憂心動物電影會引發棄養潮!

被棄養的柴犬全身髒污,看到人連想要汪汪都發不出聲音,甚至還有三隻柴犬已經死亡曝屍街頭,總共二十隻柴犬,原本是繁殖場的搖錢樹,不景氣,狗狗就這樣被棄養。

去年五月上映的電影,心動奇蹟,柴犬可愛的模樣和賺人熱淚的劇情,一度掀起飼養熱潮,但現在熱潮退燒,棄養潮也隨之而來。

現實生活中,養狗真的沒有這麼容易,一時感動只會讓無辜的生命成為電影熱潮過後的犧牲品。

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台東聖母醫院瀕臨關門 1人1萬盼募集3000愛心

銀行轉帳
華南商業銀行台東分行(銀行代碼:008)
830-20-050683-9
戶名:天主教聖母醫院

《賽德克巴萊》2003試片導讀

莫那魯道當然是英雄,但處理他的英雄性格並不容易。

莫那魯道的英雄光芒太耀眼了。他固然不是義和團(義和團自認必勝,他自知必敗),亦非恐怖份子(恐怖份子有所脅,他無所脅)。但是,任何把「凡人」描繪為「完人」的嘗試,結果常是模糊、甚至摧毀了他真正值得崇敬之處。例如,當莫那魯道厲聲問出「你將來要進我們祖靈的家,還是日本人的?」這樣一句話時,台北人必是血脈賁張,但東京人會不會嗤之以鼻?還有倫敦、紐約的觀眾呢?兩軍交戰各為其主,有何好說?我們的犧牲永垂不朽,別人的犧牲就永朽不垂?賽德克人過彩虹橋,日本人進靖國神社,各為同胞瞻仰,孰辨高下?有沒有其他的觀察角度,可以讓自家人、敵人、事不關己的人,都震撼到內心深處?

What's in the Future?

最近的資本市場讓所有人都傷透腦筋,不知道到底現在在往哪裡走。我沒有水晶球,當然也沒有答案,不過想法總是有的。

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發現把被子摺起來,就是很好用的貓窩…

為了少喝水的問題,弄了小魚缸和外掛過濾,但牠還是很不賞臉,沒什麼喝…

這是自動自發的面壁思過嗎?

做成銅鑼燒好了…

第一次藥浴,第一次買罐頭。洗完後,本想獎勵性的餵罐頭加水,但只吃一點而已…昏…

真好奇貓為什麼可以劈腿睡覺,這就算了…

還可以頭掉出來兼翻白眼繼續睡…

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話說Bagel的皮膚問題不小,今天請到小康與他女友來到府剃毛服務。

要扒光你的衣服,也是為你好啊!

你有千百個不願意也認了吧!

真無辜…

洗個澡就舒服了

感謝兩位

橫著看,很像…烤鴨…


看到蜻蜓逗貓棒,依然活力十足,不錯!

裸女寫真

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高鐵半年虧140億 不排除再減班

2009-4-7 自由時報

八年虧675億 利息佔560億

〔記者曾鴻儒/台北報導〕高鐵昨日公布最新財報,至去年底累計虧損達六百七十五億,高鐵公司將虧損嚴重主因歸責利息負擔太重,八年付了近五百六十億利息,「已經夠蓋一棟一○一大樓了」,希望能儘速調整財務結構,降低利息負擔。

繳交利息可蓋一棟101

根據最新財報,短短半年,高鐵累計虧損就比去年上半年的五百三十五億暴增一百四十億;高鐵公司分析,通車兩年內的利息與折舊攤提負擔,導致虧損增加五百四十四億,是高鐵在通車不到兩年,資本額虧損達六成五主因。

台灣高鐵公司發言人賈先德表示,現階段先反求諸己,繼續強化開源節流措施,昨天開始,列車平日清潔工作,已經由列車服勤員負責,僅在假日繼續委託清潔公司處理。此外,如果景氣仍然沒有好轉,載客率沒有增加或滑落,如有必要,高鐵不排除再度減班,當然,也會一併評估「人力結構合理化」。

將協調融資結構重組

至於解套方式,賈先德強調,高鐵通車前虧損僅一百三十一億,二○○七年初通車後,兩年內利息負擔高達三百一十九億,折舊攤提則是三百七十九億,合計六百九十八億,雖然兩年累計營收達三百六十五億,但仍入不敷出。

賈先德強調,要減輕高鐵虧損,除了修正折舊攤提年限的計算方式,合理的延長折舊攤提年限,更重要的就是融資結構必須重組,雖然銀行團今年初曾經降息,但四%利息仍偏高,高鐵公司希望能儘速與交通部、銀行團達成融資結構重組的共識,以減輕利息負擔

高鐵公司人員曾經計算,從二千年敲定聯貸合約至今,高鐵已經付出五百五十八億的利息,此一金額,足夠蓋一棟一○一大樓或十二座小巨蛋,「難怪高鐵喘不過氣。」

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我研發成功 美日韓重視 大地震前30秒預警
李宗祐/台北報導 中國時報 2009.04.06

  現有科技無法預測地震,卻可提前預警!

  台大地質系副教授吳逸民研究完成災害性地震預警系統,可搶在震波擴散到各地前的十到三十秒發布警報,警告民眾應變,降低傷亡和財產損失。

  這項研究受到國際重視,美國夏威夷太平洋海嘯警報中心去年已採用這套電腦程式,進行海嘯預警監測。

  吳逸民的研究成果陸續在《地球物理研究通訊》等國際知名期刊發表,除了引起美國地震界重視之外,韓國氣象廳去年底也邀請他發表演講;日本京都大學決定用此概念研發地震預警系統。

  吳逸民目前正研發結合微機電技術、可隨身攜帶的掌上型地震預警器,一旦有災害性大地震發生時,民眾可在第一時間收到氣象局傳送的警訊,就地及時採取應變措施。

  吳逸民指出,地震引發的水平震波(S波)震幅較大,是主要災害成因;垂直震波(P波)破壞力較小,傳遞速度卻比S波快一.七三倍,若能掌握P波特徵與地震規模、震度大小間的關聯性,就能在具有破壞力的S波抵達前,提早發布地震警報。

  破解P波隱藏的災害性地震密碼後,吳逸民開發地震預警系統電腦程式,並以南加州地震網觀測資料測試驗證,發現地震發生後七秒內,至少有四到六個測站記錄到震後三秒鐘的P波訊號。若再加上網路傳輸時間,僅須十秒就可判定地震規模和震度大小,並快速辨認是否是災害性地震。

  以九二一大地震為例,利用這套預警系統,可為距震央三十公里以外的地區爭取到十到三十秒、甚至更多的黃金救命時間。

  再以民國七十五年十一月發生的花蓮地震為例,震央在花蓮,但主要災情在台北(中和華陽市場部分房屋倒塌),S波從花蓮擴散到台北約須三十秒,利用P波訊號發展預警系統,台北可爭取到廿秒的預警及應變時間。

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