"低點佈局" 利用價格通道找出ETF價位的轉折訊號
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ETF被稱為是「證交所基金」故名思義它是一種基金產品,是一籃子的股票組合,想透過透過財務報表來分析ETF本身就不可行。
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而ETF市場中還有很多其他不同的策略型產品,很感興趣但又苦無合適方法來判斷。曾有人說到是否可以將ETF的成分股找出來依據其權重換算成本益比再透過本益比河流圖來作為輔助判斷。
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若是真能轉成本益比並畫成河流圖的話,確實是能得到輔助效果-但這就是問題點了,ETF沒有現成的本益比資料。
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用個股本益比+成分股權重來計算本益比這個念頭是理想很美好但現實很骨感,要是很容易的話各大財經網站應可以容易查到才對,為什麼都找不到呢?那肯定是有很大的問題在背後。有興趣可以自己算算看就知道了,除了本益比每天都在變之外成份股也會變,除了發行商外,外部的財經媒體難以一窺實際樣貌。
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所以必須採用另一方式來試著解決這個問題,本益比河流圖的概念是用「當下本益比來對比歷史的本益比區間變化」,這涉及到統計學的變異數+區間機率的概念。
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簡單來講就是用統計學找出現在的價格算是「樂觀」還是「悲觀」,悲觀的時候買進勝率高、樂觀的時候要謹防回檔。而我們以下來討論怎麼實現這樣的監測。
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而我們在本文中將揭露各檔ETF的價位監測效果,發現觸及到下極限區時會引發反彈效果,哪目前各檔的現況與哪幾檔目前處於合適的位階上呢?
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變異數分析表 在 曹長青 Facebook 的最佳貼文
台灣知名台派精神科醫師分析:蔡英文是病了,還是壞?
http://taiwanus.net/news/press/2021/202109211921381871.htm
林進嘉觀點:蔡英文是個怎麼樣的人?
有人說,在台灣參加過選舉的人,好像被剝了一層皮,祖宗八代都會被挖出來。但是蔡英文似乎是一個異數。
蔡英文給人的印象:「出身富裕家庭、台大畢業、留學英美、英國倫敦政經學院博士、政大教授、國際法學者」。也因為這樣,當2019年6月11日民報刊登曹長青一篇「蔡英文的博士學位是否造假」時,相信很多人跟我一樣,「打死,也不相信」。這不是因為蔡英文有多好,而是不相信世界上會有這樣大膽無恥的人!
其實,蔡英文的博士、論文造假疑雲,早在2015年選舉時就已被提出來過。只是,當時媒體報導很少,大家也都認為那一定是選舉抹黑。因為,如果是「野雞大學、選議員」,或許有可能;但蔡英文牽涉的是「倫敦政經學院、政大教授,而且是選總統呢」,怎麼可能會有這種烏龍?那是絕絕絕…絕對不可能!
在曹長青質疑蔡英文沒有博士論文的文章之後,同年六月蔡英文偷偷傳真了一本「博士」論文,在英國LSE婦女圖書館出現。隨後,林環牆教授在2019年8月6日親自去翻閱,並在8月27日發表轟動全台的獨立調查報告,「蔡英文博士論文與學位證書的真偽」。林教授的結論是,蔡英文頂多是「完成論文初稿,但未通過博士口試」的博士候選人而已。
接著,徐永泰博士在「四不一沒有」的嚴格限制下(「四不一沒有」:LSE聲明,這是根據作者的要求,不可以影印內容或用手機拍照其他部分,不可以帶鋼筆、原子筆,不可以帶水進去,也不可以帶手機錄音等,只可以閱讀和用鉛筆抄寫筆記,其他一概禁止。若需中途離開,需先交回論文,回來後再與館員一起拿出論文),於9月13日跟進至英國LSE婦女圖書館閱讀蔡的論文後,發表「蔡英文論文讀後感」指出,該本論文格式錯誤百出,竟有六頁缺漏,還出現了1990年代才有的電腦排版方式「微軟字間字句自動調整系統」,且該論文每個章節都有各自的小結論,但卻沒有最後的總結,比較像是一篇一篇的小文章、學術報告集結而成(這一點,童文薰律師在比對蔡英文國圖版英文論文,跟蔡發表在國內期刊的中文升等著作,發現後者幾乎是前者部分章節的英翻中,得到證實)。至此,蔡英文沒有博士論文已成定局。
雖然大選後,有關蔡英文的論文門報導變少了,但在彭文正、林環牆、賀德芬等人努力追查下,英國資訊委員會(UK Information Commissioner's office,ICO)竟同意倫敦大學不公開蔡的口試委員名單,因為公布了會造成當事人的傷害和痛苦(Disclosing this information would cause that individual a degree of damage or distress)。今年九月教育部公布蔡英文的「國立政治大學教師資格審查履歷表」,蔡英文自填的博士論文題目是「Law of Subsidies Dumping and Market Safeguards」,跟蔡英文號稱取得「博士」學位的論文(放在LSE婦女圖書館和台灣國圖)題目,「Unfair Trade Practices and Safeguard Actions」完全不同。逼得總統府發言人特別聲明,履歷表填的論文題目是「博士」論文的Part Two。這又是另一個謊話:沒有人在申請教職時不填博士論文題目,只填第二部的題目。那只證明一點:當時申請政大教職時蔡英文根本沒有博士論文。
再加上,在蔡號稱取得博士學位(1984年3月)之前一年,蔡英文在1983年6月;1983年12月在「政大法學評論」刊登的文章,都已自己署名倫敦政經學院國際經濟法博士。1983年10月,在聯合報發表文章,也是自稱國際經濟法博士。蔡英文自27歲起即以假博士招搖撞騙,是毫無疑問的了。
這真是一件可怕的事。
27歲的你我,誰敢跟蔡英文一樣,沒有博士,卻在投稿的期刊、報紙四處謊稱博士,並在國立大學求職信上公然杜撰博士論文題目嗎?一個27歲,初入社會的新鮮人,為何會如此膽大包天?為何敢說謊成性?是爸爸有錢?可是有錢人子弟也很多,誰會這樣?還是爸爸有強大的黨國關係?可是有黨國關係的人也不少,誰這麼敢?而且,蔡英文說謊,不是只有27歲時假稱博士那一次而已。
我曾於2019年12月9日在某報發表一篇「小英說謊記」,敘述蔡英文親口說的謊話,摘要如下,
一、紐約辦事處大樓購買、啟用期間(2004/2005),蔡英文是不分區立委。但2019年8月17日,蔡英文在台中開講,「紐約辦事處…我們買了以後,現在已經漲了好幾倍,那你要說誰有那麼樣的願景呢?我告訴你,就是我啦,我在做行政院副院長的時候」。蔡英文講這段話時,眉飛色舞、得意洋洋。後來被阿扁打臉後,8月26日才在臉書表示記錯了。
二、2011年出版的《洋蔥炒蛋到小英便當》的口述提到,「初到康乃爾時,記得開學不久,有一次上『國際公法』的課程時,我被老師點名站起來:『妳來自那裡?』『那你們將來要跟中國怎麼辦?』…『嗯……』向來對隨堂抽問有問必答的我,剎那間腦袋裡竟然一片空白。…老師看出了我的猶豫。他很體貼、也很嚴肅地說:『這個問題沒有理所當然的答案。妳應該要花更多時間好好觀察、好好想想!』」
2019年9月20日「社群之夜」,蔡英文:「我到康乃爾大學法學院,去的時候,這個系主任就告訴我,就見我,看到台灣的學生他覺得很新鮮,他就問我說,『你是台灣來的?』,『那你們以後跟中國怎麼辦呢?』,我想了一想,我說『我們政府說我們要統一啊』,我們這個老師看著我說,『你真的要來唸康乃爾大學的法學院嗎?』……這個老師叫什麼名字呢?因為他已經過世了,我可以跟各位講,他的名字叫Barceló」。三天後,彭文正博士收到Barceló教授的電子信件!九天後蔡連任辦公室發言人表示經查證係口誤。
三、2019年9月18日徐永泰博士報告,政經學院的蔡論文有一書面的作者要求,「四不一沒有」的閱讀限制。
隔天記者問,為什麼論文的閱讀要有很多的限制。蔡:「這個我不知道,這個我也想去了解一下」。再問:「他們說是妳訂的」。蔡:「那當然不是我訂的」。問:「他們說是你要求的」。蔡:「不會是吧?」
四、2019年11月28日立法院公聽會,嚴震生教授指出,在國圖的「博士」論文有444個拼字錯誤。隔天蔡為解釋錯字太多,說:「35、36年前的論文了,那時候的打字都是用傳統的打字機,有打字的錯誤,其實也是在所難免」。
但,2011年,蔡在民主沙龍座談時親口說:(我的論文,)「尤其是你打字校稿整整花了一個月,因為那個年代我們還是可以用電腦打,然後用printer印出來。」
五、2011年民主沙龍,蔡說「你檢查了你的論文一個月以後,把論文交出去之後的那一剎那,我就覺得說我不要再考試了。……可是後來我爸爸說,你畢竟是學法律的,應該去考一張執照吧。…我又開始了我的考試生涯,我又去考了紐約的執照,考完以後……我又去考了台灣的執照。那兩張的執照就一直掛在我家的牆上。…我的考試生涯就結束了,那就開始我的教書生涯」。
其實,蔡英文的紐約律師是1987年登錄的,根本不是自稱倫敦政經畢業後(1984)先去考、再回台教書。至於蔡的台灣律師更是在1996年才通過檢覈取得,根本不是考試取得!
再加上蔡英文在《洋蔥炒蛋到小英便當》一書中,說明姊姊蔡英玲陪她去倫敦參加博士口試的照片,後來被網友比對出,背景是波士頓的教堂。以及最新出爐的謊言,日前賀德芬老師公布的,蔡英文的「國立政治大學教師資格審查履歷表」,蔡英文自填的博士論文題目,跟蔡英文號稱取得博士學位的論文題目,不一樣。事實上,這題目也跟蔡英文於2011年在各大學(開南大學、交通大學、彰師大、靜宜大學)演講,侃侃而談介紹自己的「博士」論文題目「Safeguarding Domestic Market」又不一樣。更是跟2011年10月出版的「小英便當與洋蔥炒蛋」一書的論文題目(「Unfair Trade Practices and Selfguard for Domestc Market」)不同!怎麼有人連自己博士論文題目都會連續講錯、寫錯?
一個人可以在公開場合,口沫橫飛,神采飛揚,說謊,而且不止一次,不怕被抓包,也不怕這些場合可是都有錄音錄影。一個人可以在求職履歷表上謊稱博士,一騙近四十年,也不怕東窗事發。這可能有兩種狀況。一種是壞:她知道自己在說謊。就是愛說謊,隨口呼攏,說謊可以得到利益;另一種是病了:其實她不知道自己是在說謊。
在精神醫學有一少見的精神病理現象,英文叫Pseudologia fantastica(有人翻成「謊話幻想」),又名pathological lying(可翻成「病態性說謊」)。精神醫學教科書是這樣描述的:「有限的事實,混合了大量、生動的幻想。聽者的興趣使當事人很高興,於是又更強化了本症狀。這些症狀不僅是事實的扭曲,有時還會偽造一些自相矛盾的過去生活,如聲稱父母已死,博取同情」。另也有這樣的描述;「流利、似是而非的說謊,通常是浮誇、極端事物的不真實敘述。這些敘述隱隱約約被當事人相信是真的」。但本現象不是妄想,因為如果有人找出事實來質疑時,當事人還是會承認錯誤。又,他們說謊,主要不一定為了得到實質利益或逃避責任,而是為了滿足內心某種需求,或許從中可提升自尊與自信。
我曾經一度以為,蔡英文會不會是後者,病了。如果是,我認為我們應該包容她,並給予治療。但蔡英文,博士未完成,帶著博士班筆記回國,將該筆記依章節分次翻成中文投稿期刊,署名倫敦政經學院國際經濟法博士;進政大教書,繼續把該筆記依章節分次翻成中文投稿期刊,藉以升等副教授、教授。這位法律學者教授,終其一生,除了將博士班筆記翻成中文外,沒有其他著作發表。所以就說謊的本質,蔡每次說謊都是為了得到利益或逃避責任,而且還運用各種方法去遮掩謊話,如放在LSE的論文不讓人影印、引用,把教職升等資料封存至2049年。由此觀之,蔡英文應該是壞、不是病。
有人一定會說,當總統又不一定要有博士學位?當然沒錯。問題是,我們談論的不是「總統有沒有博士學位」,而是「讓學術詐欺、說謊成性的人當總統,對我們社會及下一代的教育意義是什麼?」
*作者為精神科醫師。
——原載台灣《風傳媒》網刊 2021年9月21日
https://www.storm.mg/article/3947891?mode=whole
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【💡💡營運小教室-第32堂】🕹 A/B測試 重點分享 🕹
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🔎文章同步部落格:https://bit.ly/3rPadlk
(圖文同步、畫好重點,閱讀更方便)
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最近這兩週我在研究A/B測試,
何謂A/B測試我就直接引用文章內的話:
「針對某一需要改進的功能、頁面或是產品,提供兩種或以上的方案,合理分配流量,將不同方案发布給不同用戶。在運行一段時間後,結合各項指標和科學的統計方法,對比實驗數據做出決策,將最優方案更新給全量用戶。」
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因此,A/B測試在現今網路行業中被用的相當頻繁,
Google更是把A/B測試視為圭臬,
大到一個功能,
小到一個按鈕的顏色都要做A/B測試,
也因為Google進行了大量的A/B測試,
把用戶旅程(user journey)中每個節點的轉換率一步步提高,
使得每次產品功能或是頁面的改動更符合多數用戶需求,
自然效能與績效就能極大化,
其他像是臉書、亞馬遜等電商公司,
都是將A/B測試納入必要的工作項目內。
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專門在做這工作的人,
現在也有個很新穎的職務名稱叫成長駭客(Growth Hacker),
大家到104人力銀行搜尋就知道其工作內容,
這邊不贅述。
(注意,A/B測試只是成長駭客內的其中一個工作項目,並非成長駭客就只做A/B測試,差很多)
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遊戲業坦白說在營運上不太會進行A/B測試,
因為用戶幾乎都從雙平台上下載遊戲,
如果要做A/B測試就只能在雙平台上著手,
新產品或許還能這樣做,
但對既有產品來說就不切實際點,
因此A/B測試通常會出現在廣告的買量測試中。
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以下分享我自己在A/B測試上的心得分享:
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1⃣A/B測試不代表一次只能測試兩個,你想測試2個以上也行,主要是得確認每個群體樣本數要夠多,如果樣本數太少,達不到性效度的話,做出來的結果就沒有參考價值。
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2⃣如何確認有足夠的樣本數呢?身為營運人員,自家的營運數據自己最清楚,可以透過這個網站輸入母體大小,就會自動算出要多少樣本數才能達到統計顯著性。
👉https://zh.surveymonkey.com/mp/sample-size-calculator/
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3⃣假設是投放廣告,如果不曉得母體會有多少,那可以用以下免費工具來反推,例如你想要達到的轉換率是1%提升到5%,這個頁面就可以幫你計算出兩個群體各自要曝光幾次才足夠,就能判斷預算會花多少。
👉https://clincalc.com/stats/samplesize.aspx
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4⃣會需要計算上述的原因主要有兩個,一個是預算問題,另一個是在不確定風險下,建議做足夠樣本數就好。
👉舉例來說,如果今天某款遊戲每月付費玩家有10,000人,如果想改動一個功能,可能一開始會想到的做法是隨機5,000人分配到不同群組(也就是A/B測試為50% / 50%)。
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但這樣就會有一個風險,萬一這個改動是失敗的,等於就會直接影響到5,000人,那在A/B測試期間,可能就開始蒙受不小的營收損失,或是等不到信效度出現就提早結束測試,因此如果能事前估出足夠的樣本數,就能降低上述風險。
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以10,000人這例子,丟到頁面內,只要370人的樣本就能達到統計顯著性了,不用分到50% / 50%這麼多,只要5%就足夠了,這樣即使A/B測試不理想,也只會影響到那5%付費用戶。
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5⃣要確保兩個群體是完全獨立,而非交集,如果有交集,就會影響分析結果。
👉這點比較吃技術的工,技術要能夠確保實驗對象進入A/B測試時會被隨機分派到不同群體內,如果因為裝置過多、版本不同等因素而導致有部分用戶既是A群體、也在B群體的話,那就會導致數據判讀出現錯誤。
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6⃣不要在一個A/B測試還沒做完情況下,又緊接著做另一個A/B測試,除非能確定這兩個A/B測試是完全不相干,不然不但在分析時不容易分清楚每個群體,也很容易影響整個數據的分析。
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7⃣做出來的結果到底有沒有達到統計顯著性,可以把數據輸入到這個網頁內,非常方便。
👉https://abtestguide.com/calc/
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8⃣A/B 測試前,可以先執行A/A測試,先確認目前的隨機分配中有沒有其他的變異數,確保這兩個群體的整個營運數據夠乾淨。
👉由於測試的是群體內有沒有其他變因,而非方案本身,因此在流量分配上就能夠以50% / 50%進行。
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以上就是我對於A/B 測試目前的經驗與心得分享,
如果要再探討下去絕對有更多的理論基礎與分析模組,
我自己也還在學習摸索中,
日後如果有甚麼心得或是勘誤,
我會持續更新在這篇文章中,
如果你有其他心得或是已經發現錯誤的地方,
也歡迎分享給我。
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🔎參考資料:A/B 測試要測多久?從統計顯著與檢定力看廣告測試結果
https://bit.ly/3CcQAIL
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🔎延伸閱讀:谷歌是怎么用A/B測試的
https://bit.ly/3lr6KYZ
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