【#Podcast更新了】
#菜雞變司機
EP4:為什麼不該拿學校教的東西來投資?只要學會這些就不用花大錢去上 _____ 了!(財管篇)
🎙️ Podcast 連結:https://gamma.soci.vip/
✍🏻 分析全文:https://gamma.to/notes/qnl4cB0ycao1f0VhjB28
🔖 財務管理課程中唯一重要的概念就是「未來的一塊錢跟今天的一塊錢不等價」。這樣的概念就被稱為 DCF (Discount Cash Flow,折現現金流)。在投資領域裡面,除了 DCF 沒有其他事情是真的有用的。
以下我們列出大學通常會教的課程內容,並來一個一個檢視這些概念與知識是否對投資人是有幫助的。
🔖 1) DCF (Discount Cash Flow,折現現金流):
這是在財金領域中唯一重要的觀念。如果你預期在 1 年後收到 $100,那這個未來的 $100 將會被折現因子所折現,來換算成現在的價值 (aka 現值 Present value)。打個比方,若折現率為 10%,那麼一年後的 $100,現在的價值為 $90.9 (= $100 / (1 + 10%))。那若情況改變,若是你預期將在 5 年後收到 $100,那麼在同樣 10% 的折現率下,這 5 年後的 $100 的現值變成 $62.1 (= $100 / (1 + 10%)^5 )。只要你了解這個概念,你就可以從商學院畢業了。
🔖 2) 財務報表分析:
這是一個經典的「分析完了,然後呢?」的分析,財金教授很熱情的在教這些給學生們,但這些教授甚至也不知道這些分析到底哪裡有用 (主筆:答案就是這些分析其實沒用)。這些分析最大的問題在於這種分析都是 backward looking (回顧過去的分析)。但投資最重要的是對未來的預測,你只會想要透過對於未來的預測而投資,而不是因為過去的財務數字如何去決定該如何投資。
🔖 3) 資產定價模型 (Capital Asset Pricing Model,CAPM):
CAPM 的概念很簡單,這個模型潛在的假設是認為整個市場 (S&P 500) 會上漲或下跌都是基於經濟的前景。而這樣的波動在一些經濟敏感度低的產業中較不明顯 (受總體經濟的影響較小),這種產業有像是健康照護、公用事業、民生必需品,但對於某些經濟敏感度高的產業中會更明顯,比如說工業、非必須消費品等等。而這個波動可以透過 beta 值來衡量,即衡量金融資產相對於對標指數的敏感度。
🔖 4) 加權平均資金成本 (Weighted Average Cost of Capital) (WACC is Whack lol):
現在你知道怎麼計算權益的資金成本了,你可以透過將權益的資金成本和債務的資金成本結合在一起,算出資本成本 (cost of capital)。比如說,如果 A 公司有 $50 的權益、$50 的債務,權益的資金成本為 4%,債務的資金成本為 2% (稅率為 20%),那麼資本成本將為 2.8% (4% * 50% + 2% * (1 - 20%) * 50%)。這就是 WACC 的概念。你可以使用 WACC,並透過未來的無槓桿自由現金流來算出企業價值。
🔖 5) 現代投資組合理論 (Modern Portfolio Theory):
現代投資組合理論的基本概念是,將沒有相關性或是有著負相關性的多個資產組合在一起,可以達到更高的風險調整後報酬。這也是基本上為何投資人需要將資產配置到債券中,儘管債券往往相對於股票有著更低的預期報酬。
🔖 6) 夏普比率 (Sharpe Ratio):
不像其他 Gamma 在這篇文章所提到的東西,Sharpe ratio 是真的在真實世界中最有用的概念。Sharpe ratio 就是在衡量風險調整後的報酬。
雖然 Sharpe ratio 公式對不是數學家的投資人來說可能會看起來有點複雜,但是你不需要去記這個公式。投資人唯一需要記得的是「越高的 Sharpe ratio 越好」,相對於追求更高的報酬,更高的 Sharpe ratio 可能才是更重要的目標。
🔖 7) 股利政策:
財金領域最重要的基本概念是,「透過股利支付或是買回在外流通股票來回饋給權益持有者,並不會改變權益持有者的價值」。
🔖 8 ) 實質選擇權 (Real Option):
一個新的投資項目因為很新,所以它可能會有非常多種不同的結果,因此要去估計該專案未來的現金流是很困難的。實質選擇權是一個替代的概念,與其去為一個專案做一堆假設很難預期的假設 (如:營收、獲利率和現金流等),實質選擇權鼓勵投資人去做出一些更難的假設,比如說結果的波動性、該專案的成長耐久性,來透過選擇權定價公式 (Black & Scholes) 去計算該專案的價值。
🔖 9) 效率市場假說 (Efficient Market Hypothesis):
效率市場假說是一種財務經濟學中的假說,該假說認為資產的價格會反應市場全部可得的資訊。這個概念直接的暗示就是「要想在風險調整的基礎下一直打敗市場是不可能的」,因為價格應該只會對新的資訊有所反應。
#各項細節於全文中
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過37萬的網紅Fields Food,也在其Youtube影片中提到,Fortnite、PUBG、Realm Royale、Islands Of Nyne・・・ 様々なバトロワゲームが出てる中、突如登場した荒野の星! それが世紀末バトロワFractured Landsだッ! 今はバトロワ戦国時代、勝ち上がるのがどのタイトルかな? そんな自分は次に流行るジャンルを調査中...
beta 計算 公式 在 股魚-不看盤投資 Facebook 的精選貼文
【存股敵8個3】第17集!|存ETF選配息vs不配息? 不配息ETF飆60%! 配息型最狂是它 大勝0056?
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這集討論 ETF 配息與不配息產品的選擇性差異。
基本原則:要報酬率沒高配息率。要高報酬率又要高配息率,沒這種神奇兩面通吃的產品
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不配息與低配息率的產品,其長期的報酬率表現較佳:
若是鎖定題材型,遇到題材熱度大增時一年大漲50%也不是不可能的。以今年來講,鎖定尖牙股的00757、鎖定數據資安的00875、集中投資半導體類股的0052 都交出超過15%以上漲幅。
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延伸閱讀:
1. 六檔高息ETF (0056、00878、00713、00730、00701、00731)比較
▶️▶️ https://bit.ly/3ip3cBH
2. 大盤追蹤型ETF 哪檔最適合定期定額?
▶️▶️ https://bit.ly/3begcrw
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為甚麼高息產品的報酬率會偏低?
高息產品選股依據是殖利率,殖利率計算公式 = 現金股息/股價。
現金股息不變但股價下跌 = 高殖利率,高息型的產品容易編入獲利衰退的個股影響報酬率表現。
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甚麼是Smart Beta ETF?
看成具備【題材】選擇性的ETF,傳統的ETF主要是貼近大盤指數,Smart Beta ETF則是會根據特定選股邏輯,像是ESG邏輯、高息低波邏輯、AI邏輯、生技邏輯進而創造投資話題,這是近年最夯的ETF發行模式。
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beta 計算 公式 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
GitHub 最強 AI 數學解題神器!拍照上傳秒給答案,連微積分都難不倒他
Posted on2019/05/27
TO 精選觀點
【為什麼我們要挑選這篇文章】AI 應用越發奇葩,過去寫數學一支筆、一顆腦,現在連腦都不用,帶個 AI 就行。
中國 GitHub 大神研發數學 AI,透過深度學習與影像識別,打造最強解題神器。每個學生都夢寐以求的數學 AI 究竟怎麼下載?怎麼用?接著看下去。(責任編輯:陳伯安)
作者:量子位/ 曉查 銅靈
一位叫 Roger 的中國學霸小哥的拍照做題程式 mathAI 一下子火了,這個 AI,堪稱數學解題神器。
輸入一張包含手寫數學題的圖片,AI 就能辨識出輸入的數學公式,然後給出計算結果。
不僅加減乘除基本運算,就連高等數學中的微積分都不在話下。
就像下面這樣:
還在苦苦糾結高數作業如何求解?還在東奔西走的找學霸借作業?手握 mathAI,不就是手握了新時代的解題利器嗎?
此項目程式碼已半開源
短短幾天時間,這個項目在微博就收穫了上百次轉發。看到畫風如此新奇,似乎還能開啓無限可能應用,網友們紛紛召喚自己的印象筆記(中國版 Evernote)小助手收藏,大呼:以後教數學就是它了。
作者表示,這個專案已經是半開源狀態了,目前開源的部分可以辨識計算加減乘除簡單運算。
如果想要辨識更加複雜的運算式,可以參考數學公式辨識的論文自己進行擴展。
具體來看看這個解題神器。
深度學習辨識數學題,正確率逼近 80%
全能型選手 mathAI 是怎麼實現這個功能的?
作者在 Github 中介紹說,整個程式使用 python 實現,具體處理流程包括:圖像預處理 → 字元辨識 → 數學公式辨識 → 數學公式語義理解 → 結果輸出。
整個系統的處理流程如下:
圖片預處理主要以 OpenCV 作為主要工具,將圖片中的字元單獨切割出來,避免無關變數對字元辨識的影響。
隨後,國際數學公式辨識比賽資料集(CROHME)對通過卷積神經網路進行訓練。
此外,還進行結構分析,對字元的空間關係進行判定。比如一個字元的上標和下標,含義自然不一樣。
在語義分析階段,就需要匯集上面得到的資訊,判斷運算該如何進行了。節點屬性傳遞過程如下圖所示:
作者在用 160 道手寫測試題進行了測試:
結果表明,平均字元辨識率達到了 96.23%,且系統做題的平均正確率達到了 79.38%。
手把手教學怎麼用
來,實際上手操作下。
作者給出兩種使用模式:網頁模式和介面模式(Interface)。介面模式比較直觀,只需打開網頁上傳圖片即可自動給出解題結果。
下面以介面模式為例介紹一下 mathAI 的安裝使用方法。
首先需要安裝 flask、虛擬環境、科學資料庫 numpy、sympy 等,它們都可以用 pip 安裝。
pip install flask
pip install virtualenv
將項目的 lib.zip 檔解壓到系統目錄的 venv 資料夾下。(lib.zip 可以回覆 lib 獲取)
配置置好運行環境後,用 PyCharm 打開下載好的專案,在載入過程中,PyCharm 會自動安裝好專案依賴的軟體資料庫。
使用命令列進入專案所在目錄,並啓動虛擬環境:
. venv/bin/activate
將 FLASK_ENV 環境變數設置為啓用開發模式:
export FLASK_ENV=development
然後使用指令運行 flask 網站框架 :
export FLASK_APP=welcome.py
flask run
打開流覽器,在位址中輸入 127.0.0.1:5000,即可打開項目網頁。在網頁中輸入一張包含數學公式的圖片,就好返回運算結果。
目前 GitHub 專案頁上的程式碼只支持加減乘除這樣的簡單運算。
中國神人 Roger 的其他 GitHub 發明
做出這個自動求解系統的,還是一位元中國少年。
這位 GitHub ID 為 Roger,本名羅文傑,是中山大學資料科學與電腦學院的研一在讀碩士生,主要攻讀電腦視覺方向。
不僅這個解題神器,在 Roger 的 GitHub 主頁上還能看到其此前參與的很多有趣研究。
比如這個基於帖子的校園互助交友平臺 LiBond。用戶可以在裡面發佈任務,然後使用虛擬幣荔枝進行交易。
羅同學的設想是,有閒置時間的同學可以在此平臺上幫助他人,然後結交好朋友,荔枝幣還能用來兌換喜歡的物品。
再比如,一個基於 C++ 的無禁手五子棋 AI,可以通過 openGL 實現圖形介面。
在這個項目中,羅同學使用了最經典的極大極小博弈樹、alpha-beta 剪枝、置換表等演算法,還附上了核心程式碼。
確認過眼神,是學霸無疑了。
資料來源:https://buzzorange.com/techorange/2019/05/27/math-ai/…
beta 計算 公式 在 Fields Food Youtube 的最佳解答
Fortnite、PUBG、Realm Royale、Islands Of Nyne・・・
様々なバトロワゲームが出てる中、突如登場した荒野の星!
それが世紀末バトロワFractured Landsだッ!
今はバトロワ戦国時代、勝ち上がるのがどのタイトルかな?
そんな自分は次に流行るジャンルを調査中です。
Fortniteの建築バトルに答えがありそうな気がします。
*これはベータバージョンの動画になります
[SteamのURL] パソコンのゲームです
https://store.steampowered.com/app/751240
[ベータ参加方法]
公式サイトから登録しよう
http://www.fractured-lands.com/
公式Twitterでも稀にキーを配布しています
https://twitter.com/FracturedLands
次回のベータ開催日は以下になります
All times are in Pacific Time zone(PDT)
(全て米国太平洋時間表記です)
Second Beta Weekend(2018/6)
Friday, June 22nd, 10AM-2PM | 6PM-10PM
Saturday, June 23rd, 10AM-2PM | 6PM-10PM
Sunday, June 24th, 10AM-2PM | 6PM-10PM
Third Beta Weekend(2018/6)
Friday, June 29th, 10AM-2PM | 6PM-10PM
Saturday, June 30th, 10AM-2PM | 6PM-10PM
Sunday, July 1st, 10AM-2PM | 6PM-10PM
時差計算サイトで日本時間を確認して遊びましょう。
http://www.jisakeisan.com/
配信もして問題ないみたいですね。
最初は配信NGだったのですが何時の間にかOKになってました。
https://twitter.com/FracturedLands/status/1005157049842298881
[使った音楽]
Track: ELPORT - What We Live For
Link: https://youtu.be/mrY1e6qW7l0
Toxiyls - Momentum [Outertone Free Release]
https://youtu.be/ZEAp16ucqK4
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