2020年9月26日 星期六

MahoMangaDownloaderVer12.0更新

這次更新主要是新增一個支援網站: https://www.ohmanhua.com/, 會新增這個網站契機是有使用者提需求希望新增這網站, 雖然基本上自己現在已經很少新增網站了(畢竟要maintain的網站越來越多, 感覺會很吃力), 不過在稍微瀏覽這網站後, 發現他的資源種類跟其他漫畫網站差別蠻大的, 最讓我驚訝的是我以為停更很久的"藥屋少女的呢喃"這網站竟然有持續更新, 就決定新增這個網站了!!

決定追加這網站後就稍微研究了一下, ohmanhua的圖片顯示方式是lazy loading, 然後圖片位址等資訊則是會透過一個custom.js去做解碼, 雖然前端的東西基本上就是沒得藏, 不過看起來這檔案就是會很常更新, 所以我也懶得去研究他的解碼了, 直接用瀏覽器套件跑一跑比較快..., 不過目前還是用很簡單直接的方式去做Parse, 要是他不同資源還有不同變化的話可能會parse失效, 真的發生的話我打算就之後遇到一個解一個了~。

最後放上藥屋少女的呢喃的女主角貓貓圖, 這部原作小說的漫畫版表現手法超好, 我看完漫畫後就迷上去追原作小說, 基本上內容都一樣, 可是小說比較直球沒有漫畫表現手法那麼好, 強力推薦從漫畫入坑!!




Ver12.0 更新內容:


下載器Demo圖:





介紹:
https://project.zmcx16.moe/?page=mahomangadownloader


環境需求


簡單除錯:
  1. 如果下載失敗, 麻煩先用瀏覽器測試看資源是否存活。
  2. 如果能正常用瀏覽器瀏覽, 麻煩先查看LogFiles資料夾內的log檔案看錯誤訊息為何。
  3. 回報問題時, 麻煩提供有問題的網址以及log內容, 這樣我才有辦法測試找問題原因。



檔案位址:
https://drive.google.com/file/d/1I5YCn7tPUCYzP76tpfJAeYQXO3nFaZ3W/view?usp=sharing

32位元版本:
https://drive.google.com/file/d/1jfbkALxatLnWcWB3BK8gTtoWGPh4XFZk/view?usp=sharing

解壓密碼:zmcx16



免責聲明:
******************
MahoMangaDownloader僅作為學術研究使用,禁止利用本程式行非法用途。

2020年9月22日 星期二

[好書推薦] 洞悉市場的人 - 量化交易之父吉姆.西蒙斯與文藝復興公司的故事

 


博客來介紹:

  解密當代傳奇投資人吉姆‧西蒙斯低調發跡的唯一著作
  大家都在問:「大獎章基金的績效如何持續稱霸30年?」


  在投資界,沒有哪個傳奇大師比吉姆‧西蒙斯更加神祕,他的前半生是頂尖數學家,不但曾幫助美國政府破解蘇聯密碼,還成功打造世界級的數學系。

  但四十歲後,他轉戰投資界,開啟量化投資的風潮。他旗下的大獎章基金1988年至2018年的平均年化報酬率高達66.1%,就算扣除基金收取的各項費用,平均年化報酬率也高達39.1%,遠勝過巴菲特、彼得‧林區、雷‧達利歐、喬治‧索羅斯等股票大師。

  他聘請頂尖數學家、物理學家與電腦工程師,藉由蒐集市場各項數據發展出一套演算法,找到買進與賣出的交易訊號,讓機器自動交易,他在華爾街掀起量化交易革命。不但成功打敗市場,還躲過歷年來的重大股災,持續擁有優異績效。

  西蒙斯和他的同事擁有的財富已經富可敵國,現在開始轉往科學研究、教育與政治界發展。其中公司的前執行長羅伯特‧莫瑟還成為川普的大金主,莫瑟的女兒更是劍橋分析公司的主要投資人,在美國政壇發揮影響力。

  本書作者古格里‧佐克曼採訪西蒙斯多位現任與離職員工後,寫下這個金融史上的傳奇故事,幫助我們一窺這位頂尖數學家如何掀起量化交易革命,顛覆華爾街的傳統模式。


書籍網址:

以前在ptt爬文時, 偶爾會聽到文藝復興公司以及大獎章基金的故事, 尤其是有研究程式交易或量化交易的人, 應該多數都有聽過大獎章基金的傳奇故事。 這間公司最與眾不同的地方在於, 雖然這間公司是從事交易投機賺錢, 可是他們完全不聘請華爾街或商學院的人, 他們只聘用有實績的科學家, 數學家以及工程師。 這間公司蒐集大量的市場資訊, 設計數學模型, 然後實作一套自動交易系統, 之後就靠這套系統去幫它們自動賺錢, 在此同時也不斷研究改進系統, 提升系統的報酬率。 認真說起來, 在過去也有一堆主打量化交易的基金跟投資公司, 可是大多數的基金甚至連主動投資基金都比不上, 只有大獎章基金可以長期打敗市場, 甚至超越巴菲特, 索羅斯, 彼得林區的績效, 這本書所述說的就是公司創辦人西蒙斯, 以及文藝復興公司從成立到2019年的故事。

下面是書中附錄的大獎章基金歷年投資績效, 只能說真的強到超可怕...。





個人覺得這本書最精彩的地方有以下幾點:

1. 大獎章基金的誕生過程:

一開始基金績效並沒有很好, 只有期貨交易的模型有辦法穩定獲益, 可是這部分隨著基金規模擴大就沒辦法繼續拉高績效, 股票交易的部分則是一直做不起來。 而當西蒙斯從IBM挖角布郎以及莫瑟這兩位IBM的語音辨識專家後, 總算讓股票交易模型開始賺錢, 可是又有只要擴大規模就又賠錢的問題..., 明明當初就是為了擴大規模才開始做股票, 結果卻還是卡在一樣的問題, 可是照理說股票不像期貨那樣成交量有限, 不可能只能做到小量交易才能賺錢。

結果這問題最後是某個剛出大包的新人梅格曼發現原因, 原來交易程式的數學模型有個代數問題的bug, 那個舊變數讓交易模型只要規模擴大就造成整個模型極度不穩定, 一個黑掉的新人轉眼間變成救世主, 這之後大獎章基金就開始突飛猛進, 每年皆創造驚人的績效。

另外覺得有意思的地方是, 因為是程式交易, 如果是像黑天鵝那種大股災, 交易系統的模型看不懂的情況就有很大可能誤判, 變成該減碼逃命時模型的訊號卻是加碼, 有些有名的量化交易公司因為太相信模型, 雖然每年獲利頗豐不過最後卻死在黑天鵝。 而西蒙斯卻懂得在股災時人工介入, 即便同事科學家們都要他相信模型, 他卻認為活命才是最重要的, 等波動過去確定安全了, 才讓模型繼續運作, 即便因為不相信模型所以少賺不少錢, 可是卻因為這樣的人工介入大獎章基金才活過數次股災, 個人覺得這種彈性的思考方式在投資(投機)市場上真的很重要。


2. 書中的人物故事

因為是數學家, 科學家, 工程師這類人 + 天才組合的關係嗎?  裡面有特色的人真的太多了, 除了各種怪僻不說, 最精采的地方還是在於這些天才們錢賺到手後, 過的是什麼生活。 跟華爾街那些投資客的故事不一樣, 裡面的科學家們賺到錢後生活還是沒什變化, 一樣繼續做自己的研究, 而書中裡面地位最高的那幾個人, 西蒙斯是民主黨的大金主, 不過不會因為政治去影響公司營運, 而莫瑟則是政治傾向非常強烈, 常跟公司的人激烈辯論政治不說, 甚至有些偏激言論會讓人無法想像是那個實事求是講求證據的科學家, 甚至莫瑟還是川普的大金主, 聯合班農以及劍橋公司幫助川普打贏總統大選, 雖然這段故事跟交易沒有關係, 不過也是我覺得這本書非常精彩的地方。


再來簡單述說大獎章基金的大概交易模式, 基本上大獎章基金就是結合各種市場數據所製作的自動交易模型, 這個模型多跟空的配置比例是幾乎一致的, 這代表他不會受大盤的多空影響導致他的獲利或虧損偏頗, 而且這模型不做長線交易, 大獎章基金的交易短可以做到高頻交易(一秒內買進賣出), 長的話最多也就2~3天, 所以它的績效也不會受市場的長期方向影響, 它就是不斷一直接受市場數據資料, 然後模型自己會找出市場不合理有油水撈的地方, 然後就進場出場賺錢, 因為是短線交易, 所以單筆交易獲益不大, 而且多空配置是相等的, 所以短期大幅虧損的機率很低, 這讓它可以跟銀行借款去做高槓桿投機交易, 在大數法則下只要模型能持續找到有油水撈的地方, 就可以持續穩定的生錢。

另外有個有趣的地方是, 文藝復興公司創造傳說的是大獎章基金, 可是也只有大獎章基金, 這基金在成功之後, 就直接對外封閉了, 只幫舊客戶以及公司內部人士賺錢, 而想複製大獎章基金模式去開發的長期投資的基金, 則是績效普普, 雖然賺錢不過也沒到驚豔的程度。 個人覺得大獎章基金之所以成功, 除了有大量數據以及不斷調教的模型, 還有只做短線交易以外, 最大的原因還是它的模型沒有公開, 這個聖杯不能被市場其他人複製, 以前看的不少程式交易 / 量化交易的書, 有些歷史上短暫有名的交易模式, 大多在公開方法後績效就直接滑落下來, 畢竟聖杯這玩意一旦被人複製, 大家都用一樣的聖杯, 那又該從誰的身上賺錢呢? 

基本上看完書讓我又更不想碰程式交易 / 量化交易了, 完全不覺得有辦法在那樣的市場廝殺中存活下來, 我還是乖乖地看財報存股就好...。

最後附上之前看過覺得介紹大獎章基金的影片:



2020年9月13日 星期日

[個人網站開發] 個人投資頁面 - 新增公式頁面(凱利公式)

以前看博弈理論相關類型的書時, 有接觸到不少有趣的公式, 例如21點最有名的方法就是算牌, 而最印象深刻又萬用的莫過於凱利公式了, 凱利公式是用來計算你在進行一場賭局時, 最佳的下注比例是多少。 

舉個最簡單的例子, 今天有個遊戲是擲硬幣, 擲出正面的機率是51%, 反面則是49%, 賠率則是1 (猜對拿到賭金, 猜錯只失去賭金), 可以看出只要一直猜正面, 那這遊戲的期望值就會是正值, 在大數法則下是可以獲利的遊戲, 不過如果每天可以下注的次數是有限的, 那我們一次該下注多少資金才好? 

1. 每次ALL IN 所有資金:  這是最蠢的作法, 雖然財富增長的速度最快, 可是只要輸一次就GAME OVER了, 不管猜贏再多次累積再多資金都一樣。

2. 每次只投注1元(最低賭金): 在期望值是正的情況下, 這種方法是穩定性最高的, 長期玩下去在大數法則下會持續穩定賺錢, 可是因為這遊戲每天的下注次數是有限的, 這種賭法財富的累積速度會非常慢。

而凱利公式就是為了解決上述這些問題, 我該如何找出這遊戲的最佳下注比例, 達到控制虧損下能有最大的財富增長速度。 凱利公式定義如下:



以上述的例子, 算出的投注比例是2%, 代表這遊戲其實不是個很有賺頭的遊戲, 不要一次下注太多去玩。 不過如果今天我們把賠率改大, 改成10000倍的話, 得到的值就是51%, 等於同獲利機率, 就像公式上所寫的, 在虧損機率極小或賠率極大的情況, 你可以放膽的把獲利機率直接當投注比率, 只要一直持續賭下去, 只要賭對的時候就能一口氣翻本, 讓財富增長快速; 但如果今天用凱利公式算出來的結果為負值, 那代表這遊戲期望值是負的, 根本不值得下注。

關於凱利公式更詳細的介紹, 推薦下面這篇blog文章, 有興趣的人可以看看:

兼具強固性的下注建議 - 凱利公式 (Kelly Formula)


再來就是今天的重點了, 我該怎麼把凱利公式套用在投資上面? 從公式看來, 凱利公式最適用於那種有明確概率的博奕遊戲, 在不考慮出千的情況, 遊戲的機率以及賠率都可以算出來, 但是以股票投資來說的話, 幾乎每個參數都是無法預測的值, 那我該怎麼靠該公式計算出分配每個個股的資金比例? Google了一下有找到下面這篇文章:

Using the Kelly Criterion for Asset Allocation and Money Management

簡單來說, 就是直接看你過去近50~60筆交易紀錄, 這樣你就能計算出過去的獲利 / 虧損機率以及獲利比, 這樣就能用凱利公式算出你該分配每檔個股的資金比例。 不過認真說, 個人對於上述做法是有點存疑的, 畢竟不同時期點投資的個股&對應的產業類別也不一樣, 所以對應的波動程度也可能落差很大, 而這會造成獲利 / 虧損的比例有大幅度改變, 而且算出來的值最後也是一個一體適用的值, 不是針對不同個股的資金比例。

自己也思考了一下, 以我個人來說, 投資個股以基本面來說不外乎可以分為成長股以及價值股, 而技術面來說則是破新高, 破新低, 盤整三種型態, 至於該怎麼得出凱利公式需要的參數, 以下是自己的想法:

1. 成長股: 

基本上你很難得出明確的獲利 / 虧損金額以及機率, 像上面的凱利公式介紹文章, 作者是直接用"個人看法"去得出這些參數, 這變成了真正的名符其實的"期望值", 個人是覺得這樣還套用凱利公式其實意義不大了, 目前自己也沒想出什麼好方法...。

2. 價值股: 

以價值股來說, 只要這間公司是賺錢的好公司, 那我們可以假設這間公司的EPS至少不會下降, 那以最簡單的做法的話我們只要靠本益比來定義目前股價貴或便宜就好, 本益比高到某個值我們就會賣出, 所以可以當作獲利金額, 而股價要是下跌到某個值我們會自動執行停損, 所以也可以得到虧損金額。至於獲利機率跟虧損機率, 我們可以用最新的收盤價比較過去N天的股價, 看N天裡大於以及小於最新收盤價的天數, 就可以得出這檔股票在過去N天裡以現在收盤價來說, 獲利 / 虧損的天數比例。

3. 破新高 / 破新低: 

跟成長股一樣, 很難去估算凱利公式需要的參數...。

4. 盤整股(區間整理): 

盤整股的話, 獲利 / 虧損金額我們可以用過去N天的壓力 / 支撐價位來看, 然後通常來說, 我們不會真的到壓力才獲利了結, 到支撐才停損出清, 所以我是以超過最新收盤價的所有收盤價平均當作高標(相對壓力), 低於最新收盤價的所有收盤價平均當作低標(相對支撐); 而獲利機率跟虧損機率則是跟價值股做法一樣, 計算N天中的高於 / 低於最新收盤價的天數就好。

從上述做法, 看起來價值股 / 盤整股是可以有個明確方法計算凱利公式的, 不過以價值股來說, 不同產業的公司本益比相對高低點並不一樣, 像是分類到價值股的科技股, 本益比一定也比傳產個股高, 必須因應不同產業別定出相對本益比的高低。 而盤整股則是只要有過去的歷史股價就能做, 所以就決定先做盤整股了。

原本是想再用React做一個好用公式整理的網站, 可是目前想到能做的也只有凱利公式, 一個網站只放一個計算公式也怪怪的, 所以最後還是決定先做在自己個人網頁上了, 也順便用Github Action每天幫我用凱利公式計算目前持有標的的建議資金比例, 成果如下:

https://project.zmcx16.moe/?page=investment-formula


用巴菲特目前最喜歡的銀行股來計算區間整理的凱利公式, 得到的結果:


凱利公式算出來的建議資金比例是12.63%, 這代表以區間整理的個股來說, BAC是一間值得投資的公司。 不過這一切的前提還是BAC目前是盤整股的情況, 如果用成長股或破新高個股來計算, 得到的結果就會錯得很離譜, 例如用目前火紅的TSLA來看:


可以看到得到的數值是負的, 因為TSLA一直在破新高, 所以想當然用區間整理的方法當然會得出虧損機率超高的結果。

再來就是用凱利公式來檢視目前持有的個股了, 用區間整理的公式來計算每個個股的建議資金配置比例, 再將結果Normalize總和為100%, 結果如下:


其中只有DHI是0, 因為DHI是我目前持有標的中唯一的成長股, 所以一點也不意外。 至於其他個股中建議資金比例高的, 都是以180天來說目前股價都很低的股票, 如果真的是區間整理股, 那當然越跌越買之後的獲利就會越大, 可是如果真的看錯, 其實是破新低的個股或根本已經從價值股脫離成虧錢的公司, 那資金放越多就會虧損得更可怕..., 價值投資真的是兩面刃阿...。

考慮到交易手續費以及重壓的風險, 目前上面這張表我應該就先當參考用, 等到之後有新的投資標的或想轉換標的時, 我才想用凱利公式來計算資金比例, 趁這段時間也來研究一下其他類型的個股要怎麼用凱利公式算, 如果有人有什麼好想法或是有其他推薦的好用公式, 歡迎一起互相分享交流~。

P.S. 這次的新頁面的看板圖原本想放一張黑板上有寫一大堆各種數學公式的圖, 可是後來敗給中二病, 就決定換成卡巴拉的生命之樹了, 有看EVA或鋼鍊的人對這棵樹應該不陌生吧XD

2020年9月10日 星期四

[讀書心得] 偉大的貪婪:金融強權華爾街崛起的大歷史,1653-2016年


博客來介紹:

本書將帶你重返「財富重分配」的百年賭局

聆聽各種貪婪與恐懼的聲音

  當你研讀這些當代景氣循環和恐慌事件後,你將震驚地發現:

  那些市場參與者的面貌始終如一;股票遊戲從未改變,人性也是。

  ── 傑西‧李佛摩(Jesse L. Livermore)──


  華爾街如何從一個只是在街邊喊價的小市,

  蛻變成今日全球資本主義的心臟?

  人性的貪婪與恐懼,又如何造就金融市場上一次又一次的盛衰循環?

  從過去到現在,每一位曾經或即將參與賭局的人,

  無論你是無良冷血的惡棍,或是茫然待宰的肥羊,

  都可在本書中預見似曾相似的自己!

  ──John S. Gordon 2016最新修訂版──


電子書連結:
https://www.bookwalker.com.tw/product/82533


昨天終於把這本書看完了, 以內容來說就是華爾街整個的歷史, 故事描寫從一開始這地方是荷蘭所統治, 然後被英國打下來, 之後美國獨立並逐漸成為世界最大的金融中心, 到最後金融海嘯爆發的整段過程, 書中描寫了華爾街的各個時期發生的各種大事, 以及介紹當時對華爾街以及世界金融影響最大的人物, 值得一提的是, 像是超有名的作手傑西‧李佛摩, 這本書只有在某頁稍微提起而已, 因為李佛摩雖然是超有名的人物, 可是他的傳奇故事就是投機賺錢, 雖然歷史上李佛摩的成功甚至讓華爾街一有風吹草動就懷疑是李佛摩在操盤, 不過那頂多就是讓流動性及波動受他個人影響較大, 並沒有因為他造成什麼金融危機或改革, 所以這本書就沒有特別描寫李佛摩的故事。

再來會介紹一些書中讓我印象深刻的人物以及故事:


凡德比(康內留斯·范德比爾特)

https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BA%B7%E5%86%85%E7%95%99%E6%96%AF%C2%B7%E8%8C%83%E5%BE%B7%E6%AF%94%E5%B0%94%E7%89%B9

這本書有介紹各種形形色色在華爾街有大影響的人物, 大多數人物都是只為了投機賺錢, 而其中有少數人物是可以稱之為有"高尚品德"的, 凡德比就是其中之一。

凡德比年輕時跟母親借了100美元買了艘風帆船, 然後就開始用他那艘風帆船跑運輸業務, 並在船運中打出一片天, 直到60幾歲時, 他已經是全美前六大富豪之一, 從這樣的事蹟來看, 他無疑是一位成功的事業家。 而這樣的事業家在60多歲時, 看出了鐵路運輸會是未來的趨勢, 就毅然的賣了自己的蒸汽船業, 進軍鐵路業經營鐵路。 而且即便他60多歲才開始進入鐵路業, 卻成為19世紀最偉大的鐵路經營者, 他並沒有建造鐵路, 他最擅長的是買下體質不好&虧損的鐵路公司, 然後改善效率跟擴張, 把沒有價值的鐵路改造成有價值的鐵路。

凡德比在華爾街的確有著極大的影響力, 可是他最感興趣的卻不是投機賺錢, 而是經營鐵路事業, 而且面對那些扯他後腿的投機人士, 他也正面的打擊回去, 整段故事真的十分精彩, 就像動畫的主人公一樣!


格蘭特將軍(尤利西斯·辛普森·格蘭特, 第18任美國總統)

https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%B0%A4%E5%88%A9%E8%A5%BF%E6%96%AF%C2%B7%E8%BE%9B%E6%99%AE%E6%A3%AE%C2%B7%E6%A0%BC%E5%85%B0%E7%89%B9

在書中格蘭特是一位厭惡投機, 致力於內政的總統, 在他任內華爾街有過度投機的事情發生時, 他也會命令財政部長去抑制華爾街, 可是這樣的人物, 在書中的標題則是最誠實的傻瓜...。

在格蘭特退休後, 他的兒子巴特創業幾次皆失敗, 不過最慘的是, 巴特最後一次的創業是跟一位叫沃德, 想靠著巴特老爸關係的投機者扯上關係, 沃德邀請巴特一起合夥成立一間證劵公司, 並且慫恿巴特要老格蘭特拿出近乎所有身家去投資他們公司。 而沃德之後就利用老格蘭特的名聲, 去做起老鼠會的生意, 並欺瞞老格蘭特以及巴特讓他們以為這間公司是作正經的投資生意。 讓這位國家戰爭英雄&前總統, 當他的非法生意看板。

畢竟是老鼠會, 最後一定有爆炸的一天, 而慘烈的是就因為老格蘭特的名聲太好, 甚至連國民銀行都投資了這間公司, 而當公司終於要爆炸了時, 沃德卻還繼續欺騙巴特以及老格蘭特, 說這個危機是銀行造成的, 必須要再生出一大筆資金, 不然國民銀行一倒, 不只他們公司倒閉, 還會造成大規模的恐慌, 要老格蘭特去籌錢。 而老格蘭特在被欺瞞的情況下, 就去像當時的全球首富小凡德比(凡德比的兒子)求援。

對小凡德比來說, 這只是筆小錢, 而小凡德比也很清楚沃德那間公司到底在幹什麼事, 所以對當初拄著拐杖的老格蘭特說: "就我聽聞到的一切, 這間公司根本不值得我借出任何一毛錢"。 老格蘭特在那時才發現真相, 可是他也沒後路了, 要是沒那筆錢, 國民銀行一倒造成恐慌的話後果更嚴重。 不過最後小凡德比也跟老格蘭特說: "但對您, 格蘭特將軍, 我願意貸款給您。"

最後的結果其實不難想像, 老格蘭特將支票交給沃德, 希望沃德解決這次的危機, 而沃德隔天就把支票兌現直接落跑了, 公司跟銀行也直接倒閉, 造成的恐慌也導致數間體質不好的銀行受到間接影響倒閉, 格蘭特家族破產, 老格蘭特的戶頭只剩200美元。 而之後人們開始寄支票給他, 為了感謝老格蘭特這之前的人生為國服務所做的貢獻。

意想不到的是, 就因為格蘭特將軍破產了, 為了家族, 他才終於答應為了出版社撰寫他之前一直不願意寫的美國內戰回憶錄, 而當時的他也罹患了咽喉癌, 在完成這本回憶錄的三天後老格蘭特就過世了, 而這本書在今日的歷史學家以及評論普遍認為, 能與這本書並肩的只有凱撒的高盧戰記, 華爾街以及格蘭特的悲慘, 卻造就了美國文學史上最好的作品, 真的是很諷刺...。


書中還有不少有趣的內容, 原本還想繼續寫JP摩根的, 不過感覺篇幅會超級長, 這邊就只留wiki介紹:
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%BA%A6%E7%BF%B0%C2%B7%E7%9A%AE%E5%B0%94%E5%BA%9E%E7%89%B9%C2%B7%E6%91%A9%E6%A0%B9

上面說的都是讓我印象深刻的好故事, 當然噁心到極點的投機, 詐騙, 貪汙賄賂等故事更是超級多, 像是成立一間水公司表面上要改善城市的水質, 結果實際上只是為了把這間公司當銀行吸金(摩根大通銀行的前身), 之後建好的水管系統根本是爛渣, 還有證交所上層人員直接參與股票投機, 放空被軋空就直接改規則讓放空不用買回, 還有賄絡法官可以隨便印股票等等, 噁心巴辣的故事根本說不完, 雖然有一部份是當時的法治規範還沒有完善, 不過我覺得以人性犯賤的程度來說, 只要人民稍微一不注意, 這些惡質的貪婪就會換個手法重演, 只能希望這世界善良的人能多一點是一點了...。

2020年9月6日 星期日

[個人網站開發] 個人投資頁面 - 新增個股新聞

上次幫自己的網站加了個人投資頁面, 主要是放自己目前持有個股以及關注個股的基本資訊以及一些技術指標, 還有最主要的各種地雷股分析結果, 搭配Github Action後就可以每天批次更新這些資訊。

做完上述功能後, 就繼續思考還有什麼地方是可以一起整理進來的, 然後就想到自己買的個股有不少是冷門股, 每次Google相關新聞常常找到一堆千篇一律的AI生成的新聞, 如果可以自動蒐集近期新聞, 並且過濾那些專門生產AI新聞的網站豈不妙哉。

決定好方向後, 第一個想到的就是Google新聞, 不過Google新聞已經不提供API給人使用, 而且Google新聞我也常找到一些AI生成文, 與其去寫Google新聞的爬蟲, 不如繼續找找看有沒有其他佛心的新聞API網站可以用, 最後找到一個超讚的網站: https://newsapi.org/


newsapi主要提供以下三種API:

1. /v2/top-headlines : 搜尋頭條新聞, 另外有參數可以指定國家地區跟還有新聞分類等等。

2. /v2/everything : 關鍵字搜尋, 可以指定搜尋關鍵字以及新聞來源。

3. /v2/sources : 算是頭條新聞的子集, 可以額外指定新聞語系。


以我的需求來說會用到的就是everything API, 再來就是看免費可以用到什麼程度了, API定價如下:


每天只能打500個request, 一個小時的新聞延遲, 以及只能搜尋近一個月的新聞, 以我個人的需求來說綽綽有餘了, 而且最重要的是該API提供的資訊非常完善, 有新聞標題, 內文, 敘述, 新聞來源, 發布時間都有, 有這麼佛心的服務真是太讚啦XD

之後就是把API結合到網站上啦, 上周末花不到半天就搞定了, 因為有些新聞並不一定會提供縮圖, 原本是拜託我哥幫忙畫個NO IMAGE的預設圖片, 不過他太忙只能先放自己做的預設圖片了..., 至於搜尋條件則是設定成找近一個月最新的10筆新聞, 並去掉重複的新聞, 做好的成果如下:



網站: https://project.zmcx16.moe/?page=investment-stocks


這次的成果差不多就是這樣, 再來就是得強迫自己去定時看整理好的新聞了, 要K英文新聞也算是種試煉阿...XD

[Chrome Extensions] 拍賣網小幫手 AuctionKira

最近填了不少動畫坑, 其中自己也有個小習慣, 只要看到喜歡的作品, 就會想至少買個動漫週邊表示支持一下, 不如說從高中開始就有瘋狂收集動漫週邊 / PVC模型 / 音樂盒的傾向, 還省吃儉用把生活費壓到最低持續砸在興趣裡, 直到大學後才開始收斂起來, 變成偶爾才會想敗家找東西敗~。

而自己購入動漫周邊的管道通常都是拍賣網, 最早是YAHOO拍賣, 後來則是露天拍賣, 以及專門主打動漫商品的買動漫, 至於蝦皮則是幾乎沒在用, 只有在找不到東西時才會想去看。

再來就是問題重點了, 其實在拍賣網找喜歡的動漫週邊是非常浪費時間的事, 搜尋結果動不動就是30~50頁以上, 重複商品一堆不說, 最噁心的就是有大量非官方授權的商品, 還用大量不相關的關鍵字上架一大堆, 如果是賣家自己製作的同人商品我也蠻喜歡, 看到喜歡的也是會支持。 可是絕大多數還是網路上隨便找些圖就印在日用品上面濫竽充數, 沒有絲毫設計感的東西, 每次找東西都搞得浪費一堆時間 + 心很累, 這也是後來我很少敗家的原因...。

為了解決這個問題, 就決定做個小擴充套件改善敗家體驗了, 這樣以後敗家應該也能省不少時間, 至於荷包會不會更扁就只能靠意志力克服了XD 以下是想到可以做的功能:


1. 關鍵字過濾功能: 

一般搜尋功能只會找符合關鍵字的商品, 如果想進一步過濾不想要的商品, 以露天來說可以加not去除, 不過印象中以前使用有數量限制, 而且有些特殊字元好像會出問題; 至於買動漫則是好像沒這功能, 有這個功能就至少能把一部分大量垃圾上架的商品去除(只要他有既定的關鍵字的話)。

2. 賣家過濾功能:

可以把那種上架一大堆非官方劣質商品+亂加關鍵字提高曝光度的賣家加黑名單, 不過因為露天跟買動漫的圖片模式都沒賣家資訊, 只有清單模式才有, 所以這功能只有清單模式才能用, 偏偏圖片模式又最好用, 真的是有點無奈QQ

3. 去除廣告:

去除露天拍賣強插的廣告, 一開始做這功能其實除了廣告以外, 主要還是大量錯誤的海外商品嚴重破壞我的使用者體驗, 我搜尋高木同學結果冒一堆Takagi工具機商品, 你他媽在開我玩笑嗎!!? 不過後來做好後才發現露天拍賣的進階搜尋可以只搜尋露天本站的商品, 所以這功能最後就決定改成只濾除廣告, 不過濾海外商品了(畢竟網站本身已經有這功能)。

4. 預載頁面:

每次露天拍賣搜尋完, 看到有30~50頁就整個頭很痛, 每次切換頁面又要浪費一些等待時間, 導致每次全部看完都兩三小時過去了, 而買動漫則是不會告訴你有多少商品, 只有你滑鼠滑到下面他lazy loading啟動才會繼續跟server要新商品, 中間也是得浪費時間等待, 雖然說lazy loading是目前主流的作法, 可是當然可以的話我還是希望能一口氣把商品看完, 不要浪費每次那些等待時間。

5. 自動執行:

上面那些功能如果每次看新的一頁都要手動多按一次按鈕也太浪費時間, 可以的話當然希望能支援自動執行, 所以也多做了自動執行的切換開關。


以下是做好的成果:





Github: 

https://github.com/zmcx16/AuctionKira

下載位置: 

https://github.com/zmcx16/AuctionKira/archive/1.0.0.zip


支援網站:


安裝:

開啟Chrome瀏覽器->選單->設定->擴充功能->載入未封裝項目->選擇AuctionKira/src資料夾


限制 & 注意事項: 

1. 如果開啟自動執行功能卻沒有自動執行, 請按重新整理網頁, 並且之後都用擴充套件提供的面板進行換頁動作, 才能確保自動執行功能正常運作。

2. 過濾賣家功能不支援圖片模式, 只支援清單模式。


--------------- 我是分隔線 ---------------

基本上這玩意主要是做給自己用爽的, 所以也不會考慮上架Chrome商店(前一個上架的擴充套件體驗超糟糕, 修一個小bug卡了一個多月的審核, 就決定以後都打算上架了。), 另外就是其實這套件只有基本功能完成, 並沒有達到可商品化的程度, 再來會稍微說明一些問題點。

1. 如何實作預載頁面:

以買動漫來說, 因為他的js沒有壓縮, 所以可以直接看他code是怎麼載入後面頁面的, 所以只要參考下他的做法在讓程式自己跑就好, 基本上沒太大問題。 但是露天拍賣就不一樣了, 他的js檔是壓縮過的, 看網路封包則是會先打個request取得新一頁的商品id, 在用這些id取得每個商品的資訊, 最後在跑js去組出新商品頁面, 基本上就算不看code, 要自己寫一個組新頁面的程式並不難, 可是卻得花不少功夫, 而且要是網站一改版, 等於我又要重分析一次, 對於後續maintain會十分的難受。

因為這樣, 所以又想了幾個方法, 後來決定用最簡單的方式, 我直接開個新iframe去載入網站後幾頁, 在從iframe的dom取出我要的商品node在插到目前的商品頁就好, 基本上這方法可以直接一體適用所有網站, 雖然iframe基本上已經是漸漸不被使用的技術了, 沒想到用在這裡可以這麼簡單達到想到的功能XD

2. 自動執行功能如何在正確的時機運行

這是做完後才想到的痛點, 原本我想說自動執行這功能我只要等網頁的loaded event trigger後在跑我的進階搜尋功能就好, 可是問題是, 以SPA網頁來說, 各種按鈕的方式不是跳轉網頁, 而是直接打個ajax去跟後端取得資料, 在自己render, 以這種情境來說, 外部的擴充套件會很難去知道什麼時候網頁才會真正的載入完畢, 畢竟你沒辦法把你自己的code插到網站的js裡面, 能做到的就是自己找個額外的checkpoint點, 在設個interval去定時query網站狀態, 這樣code的邏輯就會變得十分的複雜, 並且也不好maintain。

在我前一個擴充套件我就是用上述做法, 所以code本身在等待網站狀態時得檢查數個node狀態, 才能確保網站是真的載入完畢, 而這次我已經不想這樣搞了, 所以想到的替代方法就是:

"每次都重載頁面吧!!!"

如果是沒有開預載頁數功能, 只有搜尋過濾的話, 我一樣是用偵測dom node change的方式去判斷要不要做過濾搜尋, 但如果是打開預載頁數的情況, 因為預載頁數這功能在使用後本來就不可能繼續用原始網站的下一頁功能, 我得自己刻個新UI去做跳頁的動作, 而如果把iframe預載的功能寫在detect dom change上, 那那個效能應該會變很噁心, 所以就決定有開預載頁數的情況就只能用我開的UI跳轉小面板, 這樣每次讀新頁面都會等到頁面載完才跑我的程式, 雖然犧牲了一點小效能, 不過因為可以一口氣載入多頁面, 整體上來說還是十分划算的。

3. 一口氣載入太多預載頁面會造成網頁十分lag

這個其實就是很兩難的問題, 以買動漫來說我一口氣多載個10頁都不會感覺lag, 可是露天的話我只要多載5頁以上, 整個dom就會因為太複雜導致網站反應變慢, 一般來說解決這問題的方法就是用lazy loading一次只載入少數頁面, 可是我就是要解決等待載入的時間才改成一次多載頁面, 所以最後變成我露天拍賣最多只敢多預載3~5頁左右, 有點無奈啊...。


這次的side project大概就先到這告一段落, 以我自己來說算是有完美達到個人需求, 尤其是搜尋結果超過30頁甚至50頁的商品, 有過濾關鍵字跟預載頁面可以省1小時的context switch & 花在垃圾資訊的時間, 感覺有可能會比以前更容易想敗家了XD

另外後續可能看需求在決定要不要加支援蝦皮拍賣, 不過蝦皮我是覺得真的比露天好用太多, 網站廣告少而且換頁反應又超快, 認真說覺得做的效益不大, 可能哪天我又被一堆大量洗商品的煩到才會想做吧~ 至於YAHOO拍賣則是在看看情況, 近幾年以動漫商品來說真的商品量大減, 不知道還有沒有支援的必要...。

2020年9月2日 星期三

[好書推薦] 主力的思維:日本神之散戶cis,發一條推特就能撼動日經指數

今天把cis這本書看完了, 可以說這本書是我看過股票相關的書中最有趣的, cis這個人的故事真的太有意思了, 根本是投資版的梅原大吾(世界最有名的電玩玩家), 書中看他的投資故事就像是一場場的遊戲, 明明是闡述賺錢賠錢的內容, 可是卻感覺不到對錢的感覺, 還真是一種新奇的體驗XD

接著照慣例先上博客來介紹:

https://www.books.com.tw/products/0010841394


* 超強話題作!預購就賣出12萬本!
* 出版首週即創ORICON、日本亞馬遜等書籍排行榜商業書冠軍!
* 他如何短短16年內將300萬本金變成230億?
* 日本最神操盤手、撼動日經指數的最強股市主力,
* 獨家傳授勝率30%,就能大賺的制勝心法!


★2005年,J-Com事件一戰成名!cis只花20秒下決定,便賺入6億日圓!

★2013年,cis交易了價值140億美元的股票。他一個人的交易量,就占據了日本東京證券交易所全年散戶股票交易量的0.5%。他一日的最高紀錄是買賣700億日圓股票。

★2015年黑色星期一,cis放空日經225指數期貨大賺3400萬美元,引來《彭博新聞社》關注,盛讚「A Perfect Play」!

★2016 年 11 月,cis 告訴關注者,他賣空了汽車安全氣囊生產商 Takata 集團的股票。消息一出,Takata 跌了 8.8%。目前 Takata 已破產。

★2016 年 12 月,cis 稱買了 200 萬股電子電器巨頭東芝的股票,東芝股價扶搖直上。

★2018年適逢比特幣跌價潮,他巧妙利用比特幣交易所伺服器的漏洞,趁貶值時大量買入自動停損的比特幣,動動手指就賺進一億五千萬日幣。


<---  我是分隔線 --->

cis雖然現在是專職投資人, 不過認真說起來他只是在玩投資這個遊戲, 書中介紹他的日常生活:
1. 早上起床開始玩股市早盤, 資金的9成都是以當沖為主, 然後早盤結束就收工。
2. 下午~晚上則是放鬆休息, 通常是找朋友去麻將館打麻將。

而這本書會問世主要是cis的一個麻將朋友剛好是寫麻將專欄的編輯, 在那位編輯的促成下才誕生這本書, 而整本書比較像是口述講故事的方式編輯而成, 所以每個章節都是好幾篇的口述故事, 沒有特別的順序性。

以下是我整理了書中各段cis在成為專職投資人之前的故事:

1. 國中的時候父母帶他去打小鋼珠, 之後迷上小鋼珠的他就開始偷偷靠著打小鋼珠賺外快。
2. 高中的時候靠著研究打小鋼珠累積了百萬日幣的資產, 甚至還付錢請高中同學去打小鋼珠賺錢。
3. 大學時擴大打小鋼珠賺錢的規模, 也靠麻將賺了不少錢, 累積到千萬日幣的資產。
4. 大學畢業後先研究賽馬, 輸了1000萬日幣後放棄, 然後一邊在親戚公司工作一邊研究股票, 一開始研究基本面分析做長線交易, 輸到剩300萬日幣。
5. 放棄長線交易, 改做短線交易, 之後16年把300萬日幣成長到230億日幣。

光是從上述的經歷來看, 就覺得cis這個人的少年時光十分精采了, 除了小鋼珠以外, 他本人也熱愛打電玩遊戲, 像是世紀帝國, 網路創世紀, 他的成績在世紀帝國世界排行前100多名, 而網路創世紀還曾經在比賽中拿過第一名優勝。 在書中cis也有不時提到, 他只會去碰他覺得有意思的遊戲, 而剛好像打小鋼珠, 麻將, 股票市場則是既有趣又有得賺錢的遊戲, 所以對他來說做這些事就是他人生的樂趣, 沒有那種工作或必須賺錢的義務感存在。

就因為是遊戲, 所以才要認真玩啊!! (讓我想到NO GAME NO LIFE !!)



 cis在研究小鋼珠, 研究麻將時, 為了提高勝率會盡可能的收集各種攻略以及方法, 只要聽到有哪個高手就會特意去找他請教, 這也難怪他能在這麼多領域達到神人以上的等級, 畢竟對大多數人來說, 連要找到一件能"全心全意投入並不斷鑽研"的事情都很難了, 更不用說像cis這樣能在成長過程就持續做到這件事。 而就因為cis可以這樣不斷的鑽研&嘗試, 所以才能在近乎隨機以及違反人性的投資市場中, 一場又一場的戰役中獲勝。

我覺得cis的成功素質, 有很大一部分也是取決於他的家庭環境, 從書中可以看到, cis的父母其實對cis是採放任主義的, cis也提到他高中大學成績都很差, 都花時間在打小鋼珠以及玩樂上, 而且當cis翹課打小鋼珠, 打到獎品塞家裡塞到藏不住的時候, 父母的反應也很有趣XD

母: "告訴我哪一台比較容易中獎!"
父: "賭博沒有穩贏的, 還是要好好讀書。 好好讀書去唸理工科就能找到好工作了"

雖然父母的反應不同, 不過可以看見cis的父母不會想決定甚至操控自己的兒子的未來出路, 完全給兒子自己選想走的路, 不過也不會說就完全放任, 還是會關心也會提供建議, 我覺得就是因為在這樣的環境, 才成就了cis這樣的行動力及人格特質。

另外除了書中的cis的成長歷程以及各種投資戰役之外, 當中最讓我印象深刻的就是cis的一些思考方式, 像是cis覺得他投資成功的關鍵在於, 他很喜歡做各種假設, 像是各種新聞時事, 經濟, 政治消息, 他會對這些事件的影響做各種各樣的假設, 然後再用這些假設去做邏輯推導, 思考哪種情況是最有可能的, 而這就會是機會所在的地方, 像看美國指數去放空日經指數, 看準比特幣走跌時只要跌破某價位後, 就可能會因為觸發大筆停損單導致比特幣交易所的伺服器當機等等, 都是他各種假設後推導的結果。 

另外cis也認為做短線交易最重要的除了各種思考假設以外, 行動力也是最重要的, 只有在勇於承擔風險的快速做出判斷並行動, 或是看到自己虧損時立刻下判斷停損, 才有辦法在短線交易的市場中獲勝。

再來關於cis短線交易的秘訣部分, 其實大體上都跟網路論壇以及各種書中的方式差不多, 這邊我就不額外提及了, 在來我想稍稍說說自己對短線交易以及長線交易的看法。

以短線交易來說, 基本面跟財務分析是沒有任何意義的, 看到明顯上漲的標的就要去追高, 而下跌時就要立刻停損逃跑。 而通常這類型的標的beta值都會很高, 代表波動性很大, 而波動性很大就代表你很簡單就會面臨大幅的獲益以及虧損。 在beta值高的標的下會很容易就必須停損, 這代表你的勝率會很低, 因為動不動就被停損洗出去了。 像cis自己也說他短線交易的獲勝機率只有3成左右, 可是只要你選對的標的你抱得住, 那個波段的報酬是甜美的無法想像的(看看特斯拉, ZOOM, NVIDIA, AMD就知道了)。 不過就因為報酬甜美, 所以短線交易也是最違反人性的, 失敗的人才會如此之多, 而且你如果不是全職投資人, 就很難去做到上述這些事 (當然最困難的還是在人性的心魔上面)。

而以長線交易來說, 基本面跟財務分析就是最重要的, 一家公司如果有賺錢, 而且預期未來會繼續成長可是股價被低估, 那就是一個賺錢的機會, 不過你得思考為什麼他會被低估? 低股價的原因是什麼? 是短期的還是長期或永久破壞性的? 如果被低估的原因是未來那個市場已經完蛋了, 那你就算買得很便宜, 那之後的未來可能就是越來越便宜, 甚至最後直接變壁紙。 而另一種情況則是公司大虧損, 不過不至於到倒閉的程度, 這也會是個賺錢的機會。 只要分析後有很大的機率這公司會由虧轉盈, 那之後的上漲幅度甚至有機會跟短線炒作的報酬有得比, 可是風險當然也比前一種情況還高。 即便長線交易比短線交易在人性上比較舒服, 不過長時間的等待也是另一種煎熬, 懷疑自己看錯或是看漏了什麼會長時間圍繞著你, 而且市場也不知道甚麼時候才會給你回報, 跟短線交易來比的話, 短線交易就像一刀刺死你; 長線交易則是拿一根針一直扎你一直扎你, 這也是另一種可怕。

以我個人來說, 我現在幾乎只做長線交易不做短線了, 因為短線交易的勝算低, 隨機性也大, 還有最可怕的心魔。 而長線交易因為是以投資公司的角度, 除非遇到財報作假的情況, 不然勝算其實相對的高, 不過看錯跟看漏的情況也是一定有的, 至少對我來說因為隨機性低得多, 會讓我比較有自信自己在做什麼, 所以大多情況我還是會選擇基本面長線投資。

最後再次安麗這本書, 裡面還有一堆有趣的故事, 我自己是買bookwalker電子書:
https://www.bookwalker.com.tw/product/79486 

非常推薦有興趣的人買來看看!!!