ER的財經專欄

資料來源： https://www.books.com.tw/products/0010598105 大數據時代來臨，巨量的資訊在現今的每分每秒都在產生，然而，人類真的能藉由巨量的資訊做出更好的決策嗎？事實上，這點仍是未知數。本書作者提出詳細指出運用數據做預測會面臨到的困境及限制，這點不管是在資料科學以及投資交易領域皆有深刻的影響。 資訊並非全部皆有意義，資訊往往是重要訊號及雜訊混雜而成，而我們的大腦及電腦就很擅長在雜訊中尋找模式，並誤以為他是重要資訊，預測之所以困難，其中一個原因就是難以辨別自己用來預測的訊號是否為雜訊。然而，模型的限制不只在於其篩選資訊的方法，也來自其模型如何依資訊預測。 過度適配(overfitting)是資料科學家跟交易員的惡夢，他指的是模型過度挑何其學習資料，導致預測能力下降。過度適配可以讓我們的模型在書面上看起來比較好，但在現實世界表現較糟。通常越複雜的模型就越可能產生這個問題，越多的解釋變數或許能讓統計結果變好，但他們最終可能只是在解釋雜訊，更令人害怕的是人們會為這些產出冠上聽起來很有說服力的理論，使錯誤更難被調整。 好的預測應該要像黑色的那條之直線，藍色線就是過度適配 資料來源：維基 預測困難的原因除了資料及模型外，人類的心理缺陷也常是預測失準的原因。我們常會混淆不熟悉的東西以及不可能的東西，不熟悉的東西是未知而不自知，而非全然不可能。有些東西不是全然不可能，而是人們擅長忽視它。就如同2008年的次級房貸風暴，金融業忽視房價逐漸下跌的跡象，只以過去歷史資料，來推論未來房價不會下跌，並濫發房貸抵押證券。最後，事實證明，人們試圖忽略之事，並非不可能。 我們都應該承認，任何的預測皆具有不確定性。謹慎的資料分析及機率思考可幫助我們接近真相，同時我們也必須時刻懷疑自身的假設是否存在盲點。或許我們一生都無法做出真正完美的預測，但就如同蘇格拉底一生追求真理一般，我們雖無法到達真理，但我們竭盡全力接近真理的境界。 延伸閱讀：《機率思考》、《隨機騙局》、《反脆弱》、《勝算：賭的科學與決策智慧》

圖片來源： https://www.books.com.tw/products/0010805157 多數價值投資人對於計量價值投資仍停留在葛拉漢的net net法，然而由於現今電腦的進步，葛拉漢的投資方法已難以達成，但這並不代表計量投資無法應用在價值投資上，我們仍可藉由計量方法達到價值投資的境界，並有效降低多數價值投資人分散風險不足的問題。 本書將價值投資的流程拆解成三個步驟： 1.消除風險股票：首先運用財務指標將可能有財報造假或有財務危機的公司從母體去除 2.尋找便宜股票：運用價格比率排序股票(P/E or EBIT/EV) 3.尋找高素質股票：主要分為護城河強度及財務強度 護城河強度：主要來自特許權或品牌價值，雖然這些皆為質化指標，但擁有護城河的公司      通常會具有較高的長期ROA或ROC，因此可以將其作為護城河篩股的標準。(參考資料： 護城河投資優勢：巴菲特獲利的唯一法則) 財務強度：指的是當期財務狀況，購買當期財務狀快良好，最好營運也開始改善的公司。 (參考資料： 財報狗教你挖好股穩賺20%) 根據上述流程選出素質前10%的股票進行投資，並在一年後重新調整一次投資組合。 這套流程確實替投資人省下許多時間，但仍存在缺點。 1.對於持有小資金的投資人難以適用 2.再加上台灣股票的數量較小，流動性也較差，因此可能會加大投資成本，因此在美股使用可能較佳 最後，我要提一下本書的另一亮點。本書提出改善葛林布雷的 神奇公式 ，並以資料作為佐證，對於喜歡翻論文找投資想法的讀者，我十分推薦這本書。 延伸閱讀： 財報狗教你挖好股穩賺20% 護城河投資優勢：巴菲特獲利的唯一法則 打敗大盤的獲利公式

                                                                 圖片來源：博客來 「運氣是隨人詮釋的機率。」--丹尼爾●登曼 賭博自古以來讓無數人家破人亡，但也造就機率與物理學的演進。賭博雖然有一定的運氣成分在，卻也不可否認的存在某些法則。賭博實際上涵蓋數學、心理學、經濟學和物理學，了解賭博能幫助我們了解我們該如何做決定，以及我們該如何控制運氣的影響。 三種程度的無知 輪盤在賭場是極熱門的賭博，因為他的規則簡單易懂，但同時他也被視為運氣成分最重的賭博，懂得機率的職業賭徒通常不會去玩，但有一群統計及物理學家試圖打破的既定的印象。 物理學家將無知的程度分成三個層次，第一度為知道一切所需資訊，只需依照理論計算即可得出。第二度是知道物理原理，但不知物體起始狀態，第三度是不知道物理原理及其起始狀態。統計學家通常處於第三度無知，因此以統計的方式找出有瑕疵的輪盤(輪盤上數字的機率已非均等)，並在其較可能的數字賭錢。而物理學家通常處於第二度無知，知道影響球的物理原理卻無法知道其起始狀態(這就像沒有麵粉，卻要麵包師做麵包出來)，因此，物理學家藉助現代科技的幫助來測量球的初始速度，最後計算出球較可能落在的數字。順帶一提，現今的金融交易員多是處於第三度無知，並以統計方式找尋獲利模式。 冷門偏誤(favorite - long -shot bias) 說完輪盤，我們可以來說說賽馬。統計學家及心理學家發現，人們往往高估大爆冷門的機率，卻低估熱門馬獲勝的機率，這被心理學家稱作冷門偏誤。然而，這並不代表壓熱門馬是一個好策略，因為賭場通常會抽傭金，因此長期下來也難以獲利。這在金融市場也十分常見，人們在某支過去表現良好的股票下殺時，常常會過度高估其好轉的可能性，並試圖買入，但事實上股價的大幅下殺通常也代表了基本面的轉變，貿然買進的後果往往很難看，在台股稱這個行為為「...

資料探勘是近年來的熱門話題，除了書店開始出現大量有關的書，跟大數據沾上邊的公司也漲過一輪，但大量的資料是否真的能讓我們發現寶貴的真相？抑或者我們只是被可笑的巧合愚弄，這本機率思考可說是最佳的銀針，一一檢測出潛藏在大數據的砒霜。 首先，我們要知道人們為甚麼常被愚弄？事實上，這是人類演化過程中的自然結果。在《快思慢想》中，作者將人的思維模式分成二種系統，系統1，它很情緒化，依賴直覺，見多識廣又很會聯想，擅長編故事，系統1能迅速對眼前的情況做出反應。但它很容易上當，以為親眼所見就是事情的全貌，任由損失厭惡和樂觀偏見之類的錯覺引導我們做出錯誤的選擇，另一方面，系統二，它動作比較慢、擅長邏輯分析，系統1無力解決的問題，都丟給系統二處理。而人們在日常生活做判斷時，多會使用系統一，使人們多被眼前的假象愚弄。 貝氏定理 舉例來說，當你年紀輕輕被檢查出有癌症時，先不用對結果感到絕望，因為你很有可能被所謂的偽陽性反應給騙了。這點高中就教過的貝氏定理則清楚地解答了這個問題。已乳癌為例，美國60幾歲婦女的盛行率約為5%，而乳癌X光檢測則能找出80%的乳癌病患，然而這並不代表其被檢驗出陽性反應的人就有80%的機率是患有乳癌。事實上，依貝氏定理計算，一個被檢測出陽性反應的人真正罹患癌症的機率僅僅只有17%。 人類事實上生存在一個多數為非常態分配組成的世界 另一個人們常被愚弄的思考模式是人們天生以為世上的事物皆屬常態分配，這事實上非常正常，舉凡是身高、體重抑或是智商，皆符合常態分配，人的祖先在生活中所遇之事多符合常態分配，我們的大腦的職學也習慣以常態分配的方式最為思考依據。然而，我們現在是時尚生活在一個充滿人造事物的環境中，我們習以為常的常態反而變得稀有，我們現在生活所見的分配較接近柯西分配及冪次分配，這兩種分配的特色皆在於其在非極端事件發生前即皆接近常態分配，然而再次分配下，發生極端事件的機率卻比常態分配高上許多。 看到這，大家可能會想，這到底有什麼大不了的？事實上，常態分配的假設曾是2008年的金融海嘯的成因之一。大家或許以為貪婪的金融家是一切災難的原因，但事實上這只對了一半。過去金融機構的風險計量模型多已常態分配的假設所建構(事實上現在台灣的金融機構仍有多家採用這假設)，然而，這會使我們低估極端事件的發生機率，以此常態分配假設所算出的金融海嘯發生機率勢必需要幾...

從榮成 (1909) 下殺中所學到的事 約在今年 7 月時，我發現過去所研究的榮成已經從高點腰斬，那時中國限廢令的影響逐漸變大，使其毛利急速下滑，身為價值投資人，我認為有利可圖，因此我回去重新研究了一下此支股票，發現幾點正面跡象： 1.       內部人持續買進：從四月開始，董監事就持續買進自家股票，成本約在 3X 元，就過去經驗，這是個不錯的跡象。 2.       公司治理良好：因為在學校修課的緣故，意外接觸到該公司的獨立董事，得知其管理層對資訊管控謹慎，法人也難以得知其內部資訊，當時我認為這代表我們所掌握的資訊量與法人大致相同，不會有知道公司有問題，法人先逃的情況。再加上管理層對未來的增產很有規劃，之前的資產計畫都有上軌道因此我認為這家公司的管理層是值得信任的。 3.       中國同業的毛利率已回升：榮成為中國工業用紙的前五大龍頭，當初我查閱其同業的財報，發現其毛利率已回升，我那時認為榮成只是因為過去多用國內廢紙，需要調整其原料來源，因此毛利率回升較晚，加上之後榮成自結的 6 月營利表現有回升的現象，因此判定此次下殺只是短期現象，可逢低布局。 但是最後榮成從 26 塊一路下殺至現今的 16 塊，我從其中歸結出我分析有誤的地方： 1.       內部人也有可能看錯產業趨勢，過度相信內部人所持有的資訊 2.       錯估中國對外資企業的差別待遇：當初以為榮成在中國表現良好，且規模算大，中國應該不會讓他太難看，結果中國應是不通過榮成的國外廢紙進口申請，導致榮成的毛利率又更加惡化 3.       忘記考慮替代品效果：工業用紙主要用於包裝，過去因為紙包裝相對塑膠包裝成本低廉，因此多用紙包裝，但因為中國限廢令的緣故，紙價飆漲，使下游廠商開始使用塑膠包裝，使榮成營收進一步惡化。 希望自身的慘痛經驗能讓大家做個參考

台灣金融業的競爭激烈早已不是新聞，早在10年前，政府就已提出二次金改，來整頓國內金融機構過多的現象。但是併購之後真的有比較好嗎？事實上就歷史資料來看，併購之後不管在ROE、資本適足率或是股價都是下跌的。 台灣金融業的併購行動可說是一次次的悲劇，每次的併購幾乎只刺激了短期股價，卻殘害了股東的長期價值。