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先前我們在《報酬順序》的文章中談到，以「平均報酬率」（Average Rate of Return）來做財務預測，最怕的是在試算初期報酬率不如預期的狀況，同樣的年化報酬率，順序調換後對最後剩餘的資產會有截然不同的影響。

在回測上都是利用已發生的過去報酬來進行測試，每一年報酬多少、如何排序都是固定的，按照這樣做常常落入「追逐高報酬」的陷阱。

我們常引用的年化報酬只是理論上的數據，都假設市場每年有多少報酬，但現實中每年的報酬都起起伏伏。

報酬率是我們參考以及評估投資項目、規劃很重要的資料，希望能鑑往知來，但如同綠角在《提領計畫的常見錯誤看法》的文章中寫到：大多數人在做退休時並沒有把順序的重要性考慮在內。

制式的退休計算，完全沒有考量報酬順序，是一種不及格的思考模式。

所以William Bernstein將這種假設每年報酬都一樣的退休計算，稱作Retirement Calculator from Hell─地獄來的退休計算機。

考慮報酬順序的重要性，我們需要考量何時發生熊市，考量我們的資產何時受到傷害。

以往財務運算需要繁雜的電腦技術和大量重複的抽樣，計算成本高且耗時，這一點隨著電腦科技的發展而被改善。

以我自己為例，從ＥＸＣＥＬ試算一個案件大約需要半小時，透過系統可以進化到5分鐘內完成。

簡單來說：

蒙地卡羅像模擬城市、模擬飛行，可以幫助我們模擬人生的財務狀況。

蒙地卡羅模擬法可利用上百甚至上千種不同的市場現象來測試某項策略，比起平均報酬率法，蒙地卡羅模擬法是基於大數法則的實證方法，當實驗的次數越多，其平均值也就會越趨近於理論值。

閱讀全文：https://www.pgfinnote.com/monte-carlo/

《文茜的世界周報》

美中貿易戰如火如荼開打，但真正關鍵的是，美中兩國競相投入未來科技競賽，為的是爭取全球量子電腦制霸地位。英國經濟學人雜誌說，量子電腦運算威力強大，能夠協助人類解決許多棘手的問題，但能夠應用在何種領域，如何應用，都是科學家仍在摸索的問題。量子電腦為人類社會勾勒出美好的願景，但基於仍在萌芽階段，仍毋須投入過多想像。

{內文}
(Mike Mayberry\Intel技術長 v.s 記者)
麻煩戴上手套和護目鏡。（謝謝。）我們在這裡所做的，就是嘗試想像未來的樣子，我們的目標是挑戰極限，走在技術趨勢的前沿，這樣我們就可以為未來做好準備。

這裡是美國奧勒岡州Hillsboro市Intel園區。工程師口中的未來科技，指的就是量子電腦。在他們眼裡，量子電腦不只是更好、更快的計算機而已。嚴格來說，這其實是種截然不同的東西，可協助解決當今世界上最棘手的難題，例如開發新藥、合成新物質、創造更精確的氣候預測模型、加速太空旅行、甚至進一步了解人類腦部意識的運作。一般超級電腦要花上千年運算的程式，透過量子電腦，只需幾秒鐘就可搞定。這項科技目前只能算是初步萌芽階段，但競爭已經漸趨白熱化。

(Jason Palmer\經濟學人雜誌主編)
一台標準電腦可能含有數十億個位元，每個位元可以是1或0，彼此之間是完全獨立的。 「量子位元（Qubit）」的運作原理則不同，主要來自於量子力學的特性。

什麼是量子（Quantum）？這是自然界裡質量和能量等各種物理量中的最小單元，以某種粒子的狀態存在，具有概率、不確定、不可分割和不可克隆（no cloning）等性質。至於量子電腦（Quantum Computer）指的就是利用量子之間彼此糾結（entanglement）和疊加（superposition）等獨特物理現象從事並行運算，創造出超乎想像的龐大運算威力。量子電腦的出現，被認為帶動了量子力學二次革命，是近年來物理界最夯話題之一，也是全球科技領域最熱門的關鍵字，包括Amazon、Google、IBM、Microsoft、Intel等重量級科技公司，加上許多小型新創企業，都在探索量子電腦的各種可能性和延展性，都在研發和商業應用上，投入前所未有的龐大資源。

(Jason Palmer\經濟學人雜誌主編)
理論告訴我們，有了量子電腦，雖然不是全部，但某些問題，特別是一些棘手的問題，會變得更加容易解決。其中之一就是加密功能。例如線上保護個人信用卡詳細資訊的代碼加密，或者像Whatsapp或Signal等社交軟體中訊息的加密。人們對量子電腦真正開始感興趣，並著手製造量子電腦的原因，是他們意識到，也許可以用來破解原本很難被破解的加密技術，因為普通電腦無法做到。這種能夠破解其他國家加密網路的能力，引起了各國政府注意。如同人工智慧領域，中國表示有意在量子科學領域占得世界領先地位，並宣布計劃將在2020年啟動國家實驗室。美國也很積極，打算創建一個國家量子計劃。量子電腦提供的獎勵，亦即潛在的戰略或商業優勢是巨大的。想像一下，如果我們能夠根據每筆交易的數據，做到分分秒秒進行實時股價預測，或者可以簡單地計算出一種新型燃料，或者開發出一種能戰勝可怕疾病的藥物的公式，這些都是量子電腦可以提供的承諾。世界上目前已有量子電腦存在，但還很像1950年代的陽春電腦階段，體積龐大，要靠一堆博士來操作，而且功能很弱。

像打字機一樣的鍵盤是主控工具，透過敲打鍵盤輸出訊息和指令，為電腦提供數據。

全球科學界充分認知到量子電腦的重要性，對於量子電腦如何被妥善應用而非誤用，也顯得小心翼翼。量子電腦潛力無窮、商機無限，目前各國政府無不致力尋求爭取量子電腦制霸地位。在美中貿易戰如火如荼開打之際，彭博新聞就點出中國政府真正的興趣不在貿易戰，而是要在量子電腦的終極競賽中占得先機。兩國緊密較量。在美國，除了來自高科技公司充沛的動能，國防工業同樣在量子電腦上挹注天價資源，最積極的當屬全球最大武器製造商洛克希德馬丁公司（Lockheed Martin Co.）。

(Kristen Pudenz\洛克希德馬丁公司資深量子應用工程師 v.s 記者)
我們正在研究最棘手的問題，這是傳統電腦難以解決的問題，意味著我們無法用現有的時間和資源來處理這些問題。（就是那些要花上好幾輩子來解決的問題。）沒錯。

洛克希德馬丁公司使用由加拿大D-Wave公司所開發的量子電腦，確保該公司生產的武器系統呈現零錯誤的完美狀態。愈先進的武器所需的軟體就愈複雜，例如台灣一直很想採購的F-35隱形戰機，整個內部系統得靠超過八百萬條線路碼來維持運作。

(Kristen Pudenz\洛克希德馬丁公司資深量子應用工程師)
軟體驗證是其中最困難的部分，因為這會消耗非常巨大的資源。對於所有實際在開發武器內建電腦系統的公司，不論是洛克希德馬丁公司或其他廠商，都很困難。（因為花費金額太高了。）花費難以計量。如果我們能將運算速度提高，那怕只是百分之一，這筆開銷都幾乎足以讓我們負擔整套量子電腦運算程式了。

另一方面，在中國，政府傾全力推進量子電腦的進程，絲毫不鬆懈。

(潘建偉\中國量子衛星計畫首席工程師)
在第一次科技革命浪潮中，中國只是追隨者。如今中國開始思考創建新領域，在未來科技中擔任領先者。這是整個中國發展量子科技的背景。

潘建偉，中國科技大學副校長，被稱為中國量子之父。他的團隊在安徽合肥市創建了世界上第一個規模化（四十六個節點）的安全量子通訊網路，為反制量子電腦駭入技術豎立了第一個里程碑。中國的企圖心還不只這樣。政府計畫在未來三年內投入一百億美元，用作量子電腦方方面面的應用開發。這個預算規模，是美國政府投入量子電腦研發的十三倍。量子電腦似乎為未來世界勾勒了一個美好的願景。然而英國經濟學人雜誌也提醒，距離量子電腦真正應用在日常生活的階段，目前看來還非常遙遠，對於量子電腦的全知全能，也許毋須過度想像。

(Jason Palmer\經濟學人雜誌主編)
當我們談論量子電腦時，人們傾向於想到一個可以執行任何程式、全知全能的機器，這就是所謂的普世通用的電腦。然而那仍然是遙不可及的前景。與此同時，會有更小的機器出現，具備著更特定的用途。量子電腦很難維護，必須在嚴格控制的低溫實驗室環境中操作，並非隨手可得。儘管量子電腦在解決某些問題上具有強大的功能，但一時半載不會取代現有的桌上型電腦或智慧型手機，因為我們不需要用量子電腦來編輯照片或發送電子郵件。實際上，可能會發生的情況是，有幾家公司擁有最好的電腦，讓我們在雲端中以某種分時方式使用它們，也可以發送出棘手的量子問題並得到答案。但是，我們現在能夠提出的問題種類，我們能夠得到的答案種類，都是無法想像的。這是為什麼政府、科技巨擘和一些活躍的新創公司會競相投入的原因。

含主持人陳文茜解說，請點閱【完整版】2020.10.03《文茜世界周報－亞洲版》
https://www.youtube.com/watch?v=7OXUX-4ROiE

5G與邊緣互為體用 體現完美分散式運算

讓網路智能邁向邊緣網路

【作者： 籃貫銘、王岫晨】 2020年07月31日 星期五

分散式的概念由來已久，尤其從有網路以來，資料的運算和儲存架構就不斷的朝向「去中心化」發展。到了物聯網時代，這個模式更成了理所當然和不可或缺的系統建置架構。

最初，分散式運算（Distributed computing）的提出，就是一種基於多計算機以網路連接的運算系統。基本上就是使用一組電腦，透過網路互相連結並通訊，之後運用軟體的控制機制，讓它們形成一個大型的運算系統，已完成更大的運算目標。

也因此，這種形式的系統運作思維，就是要把一個需要大量計算的工程資料，分割成諸多小塊，再分給多台電腦個別去計算，接著再上傳運算結果，最後統一合併成資料結果。

所以可想而知，傳統的分散式運算是站在降低整體成本的思維來進行，就目的而言，仍是集中式的思考，只是在運算手段上採用了分散的形式，著名的蛋白質藥物運算專案Folding@home，就是在這種架構下執行的一項任務。

跳脫傳統框架 物聯網實現真正分散式運算

然而目前的物聯網則完全跳脫了傳統的框架，它們本身就不存在一個被指定的巨大任務，因此在設計上就顯得更加自由，架構上當然也更加彈性，因此物聯網可以說是真正的實現了分散式運算的理念。

首先，在本質上，物聯網就是一種去中心的架構，它透過有線和無線的網路系統，將各式的裝置連結起來。儘管在這個架構中，所有的裝置連結成一個大網路，但網路中的每個節點裝置都是獨立運行，有各自的功能與目標。

連結成網的目的，則是要打破物與物溝通的藩籬，讓彼此的運行可以更緊密，同時應用的深度也更加貼近實際的需求。

再者，從技術上看，物聯網裝置本身也需要一定的運算力，才能運行前端種種的功能，而且物聯網裝置經常會產生許多的數據，這些資料的處理、傳輸、儲存也會提供對端點裝置運算力的需要。也因此，分散式運算的功能在物聯網應用中更顯重要。

而物聯網的分散式運算技術應用中，邊緣運算則是當前最受關注的一環，它可以說是實現智慧物聯（AIoT）應用的關鍵技術，甚至也是把人工智慧帶進人們日常生活的重要技術，因此，包含AWS、英特爾、NVIDIA與Microsoft等大型的科技公司，紛紛鎖定邊緣運算的技術與應用，最為其在物聯網時代的主要服務項目，積極投入邊緣晶片與邊緣平台的開發。

根據市場研究公司technavio的研究，全球2019至2023年全球邊緣運算市場的年複合成長率（CAGR）將近41%，市場規模將達到57億美元。而其主要的驅力則來自於對於「去中心化」的運算力需求，藉此減低因數據傳輸路徑過長所造成的決策延遲。

另一方面，萬物聯網的時代，必然出現數據資料量爆炸性成長的情況，這不僅考驗網路基礎建設與傳輸技術，同時數據的儲存與隱私問題也會變成發展的挑戰。也因此「分散式儲存」和「分散式帳本」的技術與應用，也將隨之而來。

而隨著全球5G陸續啟用之後，尤其是5G的低延遲與大連結的技術，更是有助於提升分散式運算的性能，對於上述種種的分散式運算技術與應用，將會刺激其進一步的加速發展，並成為未來幾年內重要的市場成長驅力。

分散式運算的最佳體現

提起分散式運算，智慧手機算是最典型的一個代表產物了。越來越強大的運算功能，可以由使用者隨身攜帶，真正做到隨時隨地、不同空間的異地運算。特別是隨著5G問世，更大的通訊頻寬，使得更為強大的分散式運算成為可能，並開啟更多全新的應用體驗。我們可以說，去中心化的邊緣運算，就是實現分散式運算的最佳體現方式。

Marvell 首席架構師 George Hervey指出，當我們邁向「始終在線，始終連接」（Always On，Always Connected）模式的更進階階段時，智慧手機已經成為生活中不可或缺的一部分。我們的手機提供即時的資料和溝通媒體存取，這樣的存取方式影響我們的決定，最終左右我們的行為。這便是分散式運算的全新意涵。

思科預計，到了 2022 年，全球行動網路將會支援超過 120 億部行動裝置及物聯網連線。而這些行動裝置將會支援更多元的功能。如今，我們的手機已然取代許多小工具並提供諸多服務。如果您的手機可以提供 Apple Pay、Google Pay 或執行電子支付，那麼便無需隨身攜帶皮夾。如果手機可以開車門並且啟動汽車，或是可以打開車庫的門，那麼就無需隨身攜帶車鑰匙。目前，應用程式已經涵蓋即時串流服務，可提供 VR/AR（虛擬實境/擴增實境）體驗和即時分享等服務。未來的服務和應用程式似乎可以滿足無限的想像，不過它們的發展需要新世代資料基礎架構的支援與協助。

對於邊緣智能的需求

網路連線能力和流量成長都在持續提升，原因是新型數據密集應用程式的採用率的提升，造成對頻寬以及更高智慧基礎架構的需求。這樣的基礎架構可以透過智能辨識特定的應用程式和基礎架構需求，並且在必要時提供邊緣的處理作業。隨著Multi-Gigabit 乙太網路和 400GE 骨幹連線的進步，網速也獲得提升，但最新的 5G 和 Wi-Fi 科技可用頻寬卻持續造成回程傳輸中的瓶頸。

George Hervey說，邊緣處理有助於避免大量資料跨網路移動。這種更高階的網路智能可以讓網路在無須使用者介入的情?下提供複雜的軟體定義基礎架構管理、管理推論引擎、應用相關策略。最重要的是可提供主動式的應用程式功能。 透過使用具有低延遲性、高可靠度和安全性的基礎架構提供幾乎即時的互動式平台，使用者體驗將會獲得提升。

伴隨對頻寬的需求迅速激增，該怎麼有效在大範圍內解決這個問題呢？在平行處理雲端資料中心時發現，要擴展並處理新增的頻寬和大量節點，可以在網路邊緣新增處理作業。這個方法可以在資料中心完成，方法是透過使用智慧網卡（smartNIC）從伺服器卸載複雜的處理工作，包含封包處理、安全性、以及虛擬化。 另一個相似的方法可在電信業者網路中達成，方法是透過部署位於邊緣的SD-WAN/uCPE/vCPE提供智能服務並減少連線成本。然而，這個方法在企業網路中會出現問題，因為企業網路需要多樣功能的端點，而第一個一致功能需求位置出現在網路的存取層。

結語：利用AI

如果使用傳統方式在企業網路中部署服務（例如集中式防火牆和驗證伺服器），還會遇到其他挑戰。按照預期，會有更多的裝置需要存取網路，而且每部裝置會需要更多頻寬。這種情況下，這些傳統方式的限制會造成瓶頸。如果要解決這些問題，必須真正實現網路邊緣處理，讓處理作業貼近需求端，並且更加智能。 網路 OEM、IT 基礎架構擁有者和服務提供者，都必須在企業網路的存取層善用新世代的AI和網路功能卸載。

附圖：圖一 : 5G與邊緣運算將是共生互用的緊密關聯。（CTIMES製圖；source：lanner-america）
圖二 : 5G問世使得更為強大的分散式運算成為可能，並開啟更多應用體驗。（source: pxhere.com）

資料來源：http://www.ctimes.com.tw/DispArt/tw/5G/%E9%82%8A%E7%B7%A3%E9%81%8B%E7%AE%97/%E5%88%86%E6%95%A3%E5%BC%8F%E9%81%8B%E7%AE%97/%E7%89%A9%E8%81%AF%E7%B6%B2/2007311411T5.shtml?fbclid=IwAR2OybGp6M7ELrGsybQlhJvBdK7hZdBWKmELLBKWYAKyaGatAwLpm8caRTQ