財經小學堂

可轉債歷史價格查詢 將歷史發行最高最低價格放在網頁上，如果你有需要可以自行去查詢，直接輸入股票代號，過去曾經發行過的可轉債價格資料就可以快速查詢。 目前資料內容更新到2023/8/31。 其實歷史發行紀錄只是給我們參考的其中一個依據，主要是看該公司在財務操作上的熱衷程度，每次發行的價格沒有一定的關連性喔。 畢竟不管用了多少分析方法找出了想要投資得標的，我認為最後都還是資金配置跟風險管理的問題。

奧卡姆剃刀（Lex Parsimoniae）的謊言，本篇是 Eric Hsu臉書貼文 ，但是為了避免日後找不到故轉貼於此 假如時光倒流，回到梅西來邁阿密國際球隊之前，請你做一個預測。 情境：邁阿密國際已經連續9場不勝。 請問：球王梅西加入球隊後，以下哪個更有可能？ A. 該隊在梅西首秀比賽中獲勝。 B. 該隊在梅西首秀比賽中獲勝，並且主場球迷將會集體高呼球王的名字。 你會選擇A還是B？ 我猜許多人會選擇B。 但事實上，儘管B的情境似乎更符合想像（並且也發生了），但A的概率實際上是更高的。 因為A包括了B的可能，所以你預測A可能性更大，才是理性的。 諾獎得主卡尼曼曾經設計過一個類似的實驗，大部分人選擇了“看似更有可能然而其實概率更小”的選項，他將其稱為“合取謬誤”。 增加“球迷集體高呼梅西的名字”這一假設，符合人類的想像力和講故事的本能，但卻是一種假設負荷。 假設負荷會降低一件事情發生的概率。 而過多的假設，正是奧卡姆剃刀所要砍掉的東西。 美國化學家霍夫曼說：好的理論，就要盡可能地簡單，你把它一減再減，直到再減就什麼都剩不下為止。 因為剩下的每一條都是本質性的。 人生亦如是。 一、少做假設，而非儘量簡單 大多數人對“奧卡姆剃刀”的理解是錯的。 奧卡姆剃刀的原理經常被簡化為“最簡單的解釋往往是正確的”，但事實上，這個原則的真正意義更為微妙。 奧卡姆的威廉所說的“Numquam ponenda est pluralitas sine necessitate”，翻譯成中文，大意是： “不必要時，勿增實體”。 勿增實體，“實體”指的是假說、解釋或模型的組成部分。 例如，你在天線裡探測到了微波，你應該尋找熟悉的實體來解釋這一現象，如雷達、鴿子，而不是增加新的實體如“三體外星人來襲”來解釋它。 所以，“奧卡姆剃刀”的關鍵是少做假設，而非儘量簡單。 “奧卡姆剃刀”並不是一個絕對法則，而是一個指導原則。 這個原則強調的是，當我們構建理論或解釋現象時，應該避免不必要的假設。 例如，如果兩個理論都能夠解釋同一個觀察到的現象，但其中一個理論需要更多的假設，那麼奧卡姆剃刀原則建議我們選擇假設較少的那個理論。 例子A：外星人來過的痕跡 情境：假設你有一天早上發現自家的花園裡有一塊草地被壓得扁扁的，圖案很特別，就像有什麼東西壓過。你想找出導致這種情況的原因。 假設1：昨晚，一隻大貓進入了你的花園...

  台灣是出口導向的國家，所以當台幣貶值看似出口有利，但是台幣貶值卻通常是上市櫃公司（特別是電子業）營利率最低的時候。 外銷強則台幣強，上市櫃公司營利率也同步往上 外銷弱則台幣弱，上市櫃公司營利率也同步往下

昨天有幸跟朋友參加決策思考力的班游，其中聊到一點：投資方式的選擇！ 個人認為要考慮你的收入與未來財務目標才能做出正確的規劃！ 剛好 行政院主計總處 很貼心（！）特別推出「薪情平台」讓大家可以輕鬆掌握自己的薪水是什麼水準！？進入網站之後，你可以根據：性別、年齡、行業、教育程度、員工規模、年齡與教育程度來進行比較 台灣收入的真實情況 所有勞工的中位數落在年薪50.6萬左右，我認為已經不夠用的百萬年薪，卻能贏過80%的勞工囉。 換句話說，那些本業薪水很高的達人（包括但不限於存股甚至是指數型投資），他們所分享的財務自由經驗與策略，其實與80%的人毫無關係。 所以若你是年薪不及中位數的小資族，請千萬不要用存股的方法，因為本大利小利不小，本小利大利不大。 自己可以算算每年結餘去投資二十年，是美夢還是？！？ 我覺得倒不如先把錢拿來充實自己，讓本業收入提升，又或是打造第二收入，然後千萬別忘記給自己提升投資能力。等到收入高於中位數之後，再來存錢投資也不遲！ #我一定是瘋了才寫這篇 #隨時想開了就會刪文囉

最近友人Ｆ在無涼投資群組提問：資產配置的債券部位，買國泰或富邦的10年公司債（利率3.7%），然後做ＲＳ，似乎年報酬率不錯，風險也相較股票低。 不知思考上有沒有bug？ 然後業界友人Ｌ就熱心回答，以下是她們的對話（徵得同意後分享）： Ｌ：其實ＲＳ就是，妳把券先抵押？借？給券商，券的原持有人（就是收到錢的一方）付利息給妳本金和利息。 本利=金額*（1+利率）*天期。 券商賣你券，再把券拿去和別人做RP。 在和別人的RP 和妳的RS 之間賺利差。 券還是妳的。但一般（法規）來說，附條件交易的最長時間是1年，所以用1年算10年的報酬，有點失真。 Ｆ：我的算法是～國泰或富邦現在發的公司債，利率3.75%，門檻1000萬。買債券後，再跟券商做ＲＳ，目前ＲＳ可做債券金額的8成，券商收的ＲＳ利率約1.45%。 我買1000萬的公司債，再做ＲＳ，券商會給我800萬，等於我本金付出200萬。 公司債利率3.7%扣ＲＳ利率1.45%，再扣債券利息的分離課稅10%及二代健保費2.11%，每年利息收$209,193，等於年報酬率10.46%。 十年公司債到期後，本利和總共$4091,930。 Ｌ：我不確定債券的報酬率+RS的報酬率相加，是不是等於妳的估計，但我習慣分開算。如妳所說，券商是每季和妳交易一次。妳還有一段10年公司債的資本利得（損）沒有算。 Ｆ：剛好要到凱基證債券部的 債劵ＲＳ 資料，讓有興趣的朋友，科普一下債券RS交易方式

投資生命週期表（ Dropbox下載 ）輸入左方條件，右方所有表格與圖形都會連動，方便簡單試算，最後再去網站跑蒙地卡羅分析。

自從有電腦以來，軟體和硬體交替互為成長因果，至今仍然如此，更複雜的作業系統、應用軟體、圖形化影像化的資料，刺激更強更大的硬體，摩爾定律下，單位算力成本和單位儲存成本持續下降，又刺激更多的軟體新應用，早期有些開發者花很多精力節省硬體資源 （例如用組合語言assembly提高CPU運算速度節省DRAM、用輔助記憶體模擬主記憶體搬動資料等，又例如有些應用軟體嫌作業系統拖累，花功夫跳過作業系統直接處理底層東西） 因為硬體進步太快，競爭要素更快拋棄節省資源轉為更專注開發應用，軟體一個比一個龐大複雜 現在的軟體驅動力來到ＡＩ模型，一時間模型參數複雜龐大到硬體不堪負荷，有人努力縮小模型提高速度節省硬體資源，有人不管資源繼續用更大更强更貴的資源開發更好的應用，在摩爾定律還未死透的前提下，我相信後者才是對的，因為幾十年來就是如此～ 收集彙總 Nvidia AI 產品的可能有的誤解和可能的解答 Ｑ：Nvidia的A100／H100是GPU晶片chip Ａ：和VGA顯示卡Nvidia可賣晶片也可賣卡不同，A100／H100是以卡片的形式出貨，即使有些媒體或報告稱為GPU或chip，它還是卡，沒有單賣晶片，也不能單賣晶片，無論這張卡稱為卡或板或card或board或module，它就是需要SMT/PCBA的卡片（包含散熱） 個人認為比較好的說法是A100/H100加速卡，或A100／H100 GPU加速卡，至於上面用的GPU晶片，A100卡用GA100晶片，H100卡用GH100晶片 Ｑ：Nvidia都是賣DGX／HGX整機Server system Ａ：除了早期推廣所需，正常時期 Nvidia 大部分應該是賣 A100／H100 加速卡，給 Dell / HPE / Lenovo / Cisco / Supermicro / Gigabyte....十幾家 Server 品牌廠放在各自品牌 Server 上出貨，Nvidia 官網還有一個功能去篩選表列所有有搭配 A100 和 H100 的所有 Server 品牌客戶和型號， A100／H100 ，很多家都用，如果 Nvidia 的 A100／H100 卡主要都給自己品牌 Server 用，那這些客戶的 A100／H100 那裡來？ Ｑ： DGX／HGX 這個名字代表 Nvidia 本身出的 Server Ａ：HGX 以上十幾家 Serv...