★★★每日一股☆☆☆ 2021/09/22 晴
【老王到了上周放假前一天都還在耳提面命全國會員跟觀眾,我是一個把風險意識擺在最前頭的人;因此在中秋連假之前,我給大家的唯一操作策略就是保持空手放心過節!事實上老王已經長達二周時間要求會員不准再買新股票了,這段期間台股跟櫃買也是一路下跌居多。今天台股長黑大跌超過350點,幾乎八成以上的股票全部都在跌,更不用說有一堆直接跳空重挫超過半根跌停的,您是連跑都不用跑!這就是長假帶來的危機啊,今天有多少人敢驕傲地說,他在放假之前就要求會員保持空手過節?一定很少嘛,因為上週五行情看起來很好啊,一堆人又跑去買股票了,對不對?就看起來而已啊,但實際的趨勢請問有改變嗎?完全沒有!櫃買市場在上周四跌破月均線之後就確認翻空,上周五一根長紅反彈又如何?我在上周五直播就清楚說了,上週整整跌了四天,也不過就反彈一天,這樣有什麼好開心?我說空方趨勢完全沒改變,櫃買市場反彈根本沒站回月均線,上頭也還有一堆均線壓力壓著!今天櫃買指數果然一度大跌2%又破底了!
大盤指數也是啊,我說沒有突破前高壓力就沒翻多,跌破一堆短期均線只剩一條最後月均線可以防守。這條月均線終究守不到中秋過後,跳空跌破確認台股進入空方趨勢!今天是有跳空缺口的喔,又有一堆均線壓力壓著;未來台股就要把缺口給封閉,還要站上所有均線才有可能止跌翻多。否則就會持續下探去測試五月份的前波低點,也就是我先前講過的第二隻腳。守得住前波低點就是黃金右腳嘛,守不住就是N字型下跌再跌一波!台股之所以在連假回來跳空重挫,還是在於美股大跌,這就是為什麼每次老王在長假之前,最常呼籲的就是空手過節!就像今天的農曆春節也是這樣要求會員,去年的農曆春節也是!這已經是標準的SOP了,尤其是美股在假期前就已經轉弱的情況,本來就應該要保持空手度過長假了。因為沒有一個人可以精準預測好幾天後的美股漲跌,懂嗎?但美股若在連假前出現轉弱或者翻空,您就要曉得放假期間的下跌風險非常高啊!我現在講的可不是馬後炮喔,我在上周二直播就清楚預告美股道瓊已經跌破季均線與前低正式翻空,周一這根長黑一度跌了快千點,暴跌破底能不能順利躲開?肯定可以啊!】
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老王給你問 #91 這集教你搶反彈,選強勢股還是弱勢股?修正乖離會到哪條線?回測支撐怎樣叫有守住?最後中秋佳節愉快!https://youtu.be/P8iVQ1CTbFw
2021/09/17【老王不只三分鐘】台股最後一盤急殺百點!化工族群跌破大量低點怎麼辦?EVA漲價為何只剩亞聚續強?不鏽鋼要有量才有人炒!高速傳輸USB4.0反彈有戲?https://youtu.be/w3tQYccpeMQ
【精華重播】鋼鐵人只剩中鋼一個人在飛?鎳價創高但不鏽鋼卻個股表現!https://youtu.be/-rmR4CBH5t0
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※王倚隆(老王)為浦惠證券投顧分析師,本影片僅為心得分享且不收費,本資料僅提供參考,投資時應審慎評估!不對非特定人推薦買賣任何指數或股票買賣點位,投資請務必獨立思考操作,任何損失概與本頻道、本公司、本人無責。※
同時也有4部Youtube影片,追蹤數超過86萬的網紅那些電影教我的事 Lessons from Movies,也在其Youtube影片中提到,🔥想要大外宣的各國政府都應該要看看這部片,簡直就是大外宣教科書! 🔥如果川普金正恩文在寅都被綁架了,誰才會是最大獲利者? 🔥影武者計劃揭密!美朝核武角力的真相?台灣其實非常重要?新影片一次告訴你! 部分內文引用自范疇《2022台灣最後的機會窗口》:https://www.books.com.tw/p...
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【 COMPUTEX 行銷心法大公開!】
COMPUTEX 是一個我從小認識到大的年度科技盛事,可以說是科技業的大拜拜也不為過!這次很高興能站上這個舞台,來跟大家分享 B2B 社群行銷的新招式。
這次也聽了幾位前輩的分享,覺得非常有收穫,特別整理了心得筆記給大家。過去極少人做過關於「線上策展的行銷策略」講座,所以對行銷人來說這場內容真的很重要,即便沒有疫情,線上策展也是未來的一個趨勢。
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✦ 線上展中的媒體行銷趨勢觀察
TechOrange 的策略長沈貝怡是資深的媒體人,她特別針對新聞媒體和科技企業,對於辦展各種運作交流完整分享。
1. 參展的目的
這次不管哪一位講者(包含我)其實都提到做一件事的目的比什麼都重要,今天參展目標明確,就能照著目標去執行行銷策略。
2. 媒體新聞稿
大多數的科技業在參展前都會發布新聞稿,寄給媒體之後並不是 100% 都會刊登,所以無論是長度、下標、能不能結合目前關鍵趨勢、有科技新聞性⋯⋯等,都是要點,另外沈貝怡也補充,發布前最好參考一下最近其他展覽或是同業被報導的點都是哪些,也是發稿撰寫最重要的依據。
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✦ 線上展提升精準行銷與顧客互動
COMPUTEX 這次也結合了 Appier 的技術,用 AI 預測能力,來賦能數據驅動決策,也就是說利用數據分析的技術,找出最有效的行銷方式,把資訊分別推送給不同需求的人。
1. 提供受眾想看的
Appier 其中一個技術是,蒐集各種數據,然後整合用戶輪廓(包含站內行為、用戶資料、興趣)分析轉化(分眾、個人化、自動化)利用不同渠道像 App、網站等去提供行銷的資訊。
2. 活動推播規劃
在開展前一直到活動結束,中間會經歷一連串的規劃過程,持續用自媒體與用戶溝通。開展前就是一個醞釀期,包含徵展活動、宣傳、廠商介紹,線上展開始也會依照預登選擇喜好做分眾推薦,直到活動結束也會有表單和問卷調查做為下次策展參考依據。
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✦ 線上展影片行銷秘笈
這次 COMPUTEX 與 白輻射影像 Whitelight Motion 合作,影像總監洪鈺堂以重新定位品牌的思考來分享如何用影片,創造不同角度的品牌影響力。
1. 佔有一席之地
品牌定位,也就是常見的行銷 Branding 過程,最重要的策略就是要創造影響力,並且在這個領域佔有一席之地的過程。這次整個線上展的概念以 COMPUTEX is Everywhere 的精神,貫穿整個影片行銷的規劃手法,科技的形象已經深植人心,所以應該是要自然而然的感受,而不是刻意的創造它的存在。
2. 品牌影片
包含品牌故事、品牌內容,兩者加起來就是品牌與群眾建立連結的方式,從產品定位到傳播定位與識別性,把這次 COMPUTEX 線上展的形象定位成生活體驗情境,用影片的方式傳達讓科技串起生活運作的形象。
我特別喜歡洪鈺堂最後說,Some feel the rain, others just get wet 的一句話,感受如何比事實更重要,就是影像行銷的中心思想。
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✦ B2B 社群行銷
我這次先讓大家理解,其實很多企業都有建立社群,但是針對社群持續在運作內容的 B2B 企業並不多,所以一開始也分析了各個平台針對企業所應該重視的各個面向比較。
1. Thread 行銷模式
選擇好自己所需的社群之後,每次發布同一議題或是內容的時候都要有多渠道行銷的思維,並且針對不同平台的受眾專門制定行銷內容。有點像是一條龍的行銷規劃思考,只是更細分成單篇內容多平台發布的模式。
2. B2B2C
B2B 行銷最重要的是什麼?每次在思考企業客戶需求時,一定要考量到終端客戶的需求,也就是回歸到客戶的消費者本身。假設今天你的目標是一般通路,那就要考慮這些通路的客人有什麼需要,針對這些需求你可以提供什麼幫助,才是首要的行銷策略。
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這次參加 COMPUTEX 講座說真的我本人獲得很多,B2B 行銷一直也是我在努力的面向,可以和各前輩一起交流分享是很珍貴的。
這次的內容除了線上策展人可以參考,實體活動、公關活動等都能參考這些內容,當作未來舉辦活動的依據。參加完以後我更期待今年 COMPUTEX 線上展會如何舉辦、實際的情況,到時候我也會分享參展影片給大家喔!
✦ 2021 5/31-6/30 開展,把活動提醒登記起來吧!
✦ 訪客登記參展 → https://reurl.cc/7yakp9
#computex2021 #computexvirtual COMPUTEX TAIPEI
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📜 [專欄新文章] 來聊聊MEV之亂
✍️ Anton Cheng
📥 歡迎投稿: https://medium.com/taipei-ethereum-meetup #徵技術分享文 #使用心得 #教學文 #medium
MEVA vs Fair Ordering.
Credit: MP頭條
前言
最近這幾個月來,以太坊上面的MEV(Miner Extractable Value)的話題越來越紅,對於該如何解決這之中的不公平性,社群中展開了很大的爭論。由於最近剛好看到一篇很棒的Tweet統整了這半年來的一些好文章,就試這整理一下這幾篇的主要論點。(如果對MEV已經有基本概念的人,也可以直接follow這個thread就好xD)
— @benjaminsimon97
由於主要辯論的雙方剛好是目前做Optimistic Rollup最有名的兩大團隊:Optimism 和 Arbitrum,因此我們也可以透過這次辯論看出兩個團隊未來的開發走向。
前情提要: 什麼是MEV (Miner Extractable Value)
在Ethereum現有設計中,Miner有著選擇交易收入區塊(Tx Inclusion),和決定交易先後順序(Tx Ordering)的權力。MEV指的就是礦工透過掌握這兩個權力所能提取的總價值。
雖然名詞定義上為礦工的可抽取價值,但是除了礦工之外,很多Front running 機器人在做的事情也是一樣的:透過觀察mempool裡面的交易,當發現front run機會的時候,透過付錢更高手續來讓自己的交易先被執行,這之中所抽取的價值,也是所謂的MEV,因此在後面會提到的很多文章中,大家直接用Front Run這個詞來代表了擷取MEV的行為。@danrobinson 在他經典的文章 Ethereum is a Dark Forest 中很好的闡述了如此的現況,也正式把這個問題帶進更多人的視野。
在那之後,一個名為FlashBots的組織現身,開始進行公開的MEV 相關研究與開發,旨在改善EVM帶來的負面影響,例如:front running 造成手續費提高、 MEV太高對以太坊安全性的影響。非常推薦大家Follow他們的進展。
接下來我們就來看看,一個重要的Proposal已經圍繞它而生的一些辯論。
MEVA (MEV Auction)
MEV Auction 是由 Karl Floersch 、Vitalik 、Philip Daian等人,於2020年一月共同提出的解決方法,字面上的翻譯就是透過一個拍賣(Auction)機制,讓MEV可以被更公平的分配。Karl 同時也是Optimism的CTO,也可能是因此設計出了這個能夠完美契合Layer2的架構。
更精準一點來說,這個拍賣要拍賣的是礦工的兩個權力中的「排序權」:它礦工未來只負責「選擇交易進入區塊」,而不再控制區塊內交易順序的排列,而把此權交給另外一個叫做Sequencer的角色來進行。至於Sequencer的選擇方式,就會是一個簡單的拍賣競標。在競標中獲勝的Sequencer將可以拿到未來一段時間的區塊排序權。至於整個協議競標中得來的錢,可以作為提供公共財的資金(fund public goods)。
為什麼說這個提案契合Layer2,是因為在L2原本的設計中,就是由一個Sequencer收取所有用戶的L2交易,在L2的鏈上執行,最後把執行結果以及所有交易資料Publish到L1上。換言之,這個排序者角色其實已經存在L2的架構中。若是L2層先實做看看這個拍賣機制,就可以在不改變以太核心協議的情況下,測試一下其可行性、參數等等。
對MEVA的質疑
在MEVA概念被提出之後,Ed Felton (Arbitrum 背後公司 Official Lab 的創辦人兼普林斯頓的教授),對此提出了諸多的質疑。
1. 用戶最終體驗是否變差
Ed Felton最先寫了一篇名為「MEV auctions considered harmful」的文章,其中質疑了這個設計會讓使用者體驗更糟:這個Ordering權力的競標,無異於將「Front Running」這個行為專業化,因為理論上最會front run的人,將能夠一直出最高價得標。這在使得「Tx Ordering」這個權力中心化的同時,更變向鼓勵了大家開發厲害的front running程式,最終的受害者仍是的以太坊一般用戶,因為所有的MEV其實都是從用戶的身上抽出來的。
MEV auctions considered harmful
Vitalik 對Ed的看法提出了反駁:他認為「MEV來自用戶」這件事是一個已知且不可避免的事實,這個機制主要的重點,在於分離MEV的收入與礦工的收入,藉由把這個金流轉給Sequencer這個非礦工的角色,可以去除礦工中心化等危及Layer1 安全的疑慮。一個簡單的例子就是:若是有一個MEV很高的區塊(假設礦工可以透過re-ordering拿到100個ETH),那麼礦工就有動機在這個區塊高度進行fork(希望最終自己的挖到區塊被網路接受)。這個例子讓我們看到,考慮MEV會使得礦工的行為比起「單純領block reward」更難預測,這將危及到Layer1的安全。
Vitalik也表示,專業化帶來的「中心化tx ordering」並不見得是件壞事,儘管它對於使用者體驗是有害的,但無論如何MEV是有個上限的,Sequencer並沒有權力從使用者口袋偷錢,而且用戶可以在任何時候決定不使用這種比較容易被Front-run的合約。
2. 沒有MEV Auction的話,L1真的會變得更中心化嗎
Ed 接著寫了一篇名為「Front Running as a service」的文章,簡單回應了中心化tx ordering的問題,也挑戰了另一個MEV Auction的假設:「MEV將使得L1 Mining power趨於中心化」。
這個假設背後的理由很簡單,假如有一個礦池特別會front run,它將能夠獲得比其他礦池更高的收入,這會吸引所有礦工轉到這個礦池。
Ed 提出的反駁理論也十分有趣:假設現在有兩個礦工:A與B,其中兩者都有一定的算力,但A有較好的MEV程式,因此能夠透過排列交易獲得更高的收益。在任何時間點,只要B還存在,A礦工就有動機把這個MEV程式「賣給」B,因為本來B也有機會挖到一些區塊,在這些區塊中A的收益為0。若是能夠達成一個互惠的條件:B將使用A的程式多賺的收入分一部分給A,那麼這筆交易對於礦工A與B而言都是有益的,因此這筆交易必定會發生。
Front-Running as a Service
其衍伸意義為:身為MEV專家的礦工,其實有動機提供「Front Running as a service」,所以最終這個Service會自然被分離出來,並且形成一個自己的市場,本質上跟MEVA是類似的,並不會導致L1算力中心化。
3. MEV Auction是否真的能分離Tx Inclusion 與 Tx Ordering
Ed 還寫了另外一篇「MEVA(What is it good for?)」的文章,用經濟學解釋為什麼這個Auction最終會失效。
MEVA (What is it good for?)
簡而言之,不管我們如何想要分離這兩個權力,最厲害的front-runner若是能夠同時掌握Tx Inclusion的權力,它必定能夠提高自己的收入。這也表示,最厲害的Sequencer會想要自己成立一個礦池,因為當他同時掌握Tx Inclusion和Tx Ordering 兩個權力時,他能夠提供最高的報酬。因此一個理性的Sequencer會願意透過提高給礦工們更高的獎勵,來壟斷Tx Inclusion + Tx Ordering的權力(這是一個在現實商業世界中非常常見的壟斷策略)。這會使得最後這個模式會變得跟現在一模一樣:由單一角色決定Tx Inclusion和Tx Ordering的權力。
Fair Sequencing
不難看出,Ed所有的論點都圍繞一個重點:MEV Auction最終並沒有辦法解決任何問題,而且這個拍賣還會為社群帶來更多問題:例如一次拍賣24小時的交易排序權力,會讓這個權力過度中心化。
那麼Ed所在的Official Lab有提出什麼解法嗎?其實有:他們認為真正解決這個問題的方法並不是在鼓勵專業化Front Run並且拍賣這個權力,而是從根本上消除Front Run的機會,也就是說,應該要設計一個機制「避免」任何人任意排列交易順序。也就是所謂的Fair Sequencing問題。
在Arbitrum目前的計畫中,在未來他們會在Arbitrum Layer2中引入一個這樣的「公平排序」。實際的細節還沒有太明朗,他們計劃在幾個月內上線的第一個Rollup 版本也不會包含這些功能,所以其實他們的Mainnet Launch會類似Optimism,由單一Sequencer決定所有交易排序。但還是很期待他們未來能不能夠真的實作出更好的方法。
Chainlink Labs: Fair Sequencing Service
另一位Chainlink Labs 研究員(身兼康乃爾的教授) Ari Juels,也因為最近在CoinDesk發表了一篇類似的文章質疑MEVA,讓這個問題加溫不少。在這篇文章中,用了一個非常極端的譬喻:把Front Run這種惡意行為比喻為犯罪,若是一個城市充滿了罪犯,一個政府該做的事情並不是拍賣大家入室盜竊的權力、再將這些拍賣所得拿來回饋人民。反之,政府應該想辦法阻止犯罪。
這篇文章透過這樣的比喻,來表達對於MEVA機制的不認同,同時譴責Flashbots這類的社群專案是在系統化的傷害使用者,並指出「如何解決MEV應該成為以太社群的研究重點」。
Opinion: Miners, Front-Running-as-a-Service Is Theft - CoinDesk
文末的結論跟Ed Felton 相同,都是認為Fair Sequencing 才是此問題真正的解決之道。這其實是呼應自己Chainlink Labs幾個月前發佈的一個 Fair Sequencing Service。簡而言之,就是透過Chainlink 最擅長的預言機(Oracle network)來投票、避免讓一個中心化Sequencer角色單獨掌握這個權力。
其實這個Fair Sequencing 問題是一個非常大的研究領域、除了Chainlink labs提出的Oracle解決方法以外,還有許多包括ZKP的其他解決方法。我會盡量多Follow一些,以後有機會再來做更多介紹。
社群中其他的聲音
對於這個MEVA vs Fair Ordering的爭論,除了理論派以外,也有不少其他的聲音讓我們可以更全面地看看的整個局勢。其中一則Tweet表示:MEV Auction在實作上比Fair Ordering單純許多、也不需要牽扯一些複雜的密碼學:
— @tarunchitra
最後一定要提一下的是另一個以太坊大佬 Hudson 對於Ari這篇文章的回應。他認為MEV問題在短期內將會持續困擾使用者,Flashbots這種公開透明的開發流程能夠吸引更多社群關注,並且能夠讓MEV更公平的分配給更多角色、而非只是少部分的玩家。同時他也指出,以太坊核心開發者目前有更重要的2.0開發工作要做,面對這個議題,大家應該更踴躍參與以太坊公開的研究流程,而不是把所有的責任丟到所謂的「Core Devs」身上。
— @hudsonjameson
個人覺得Hudson這一段回應其實很值得大家更多思考,除了在學術上的辯論以外,真正實質上的社群參與也是很重要的。
小結
整個MEV議題到目前為止還是一個ongoing debate,在接下來幾天會不會愈演愈烈、會不會有人提出新的觀點,都是非常值得大家關注的問題。就像文章開頭低一篇Tweet所說的,這是非常高學術性良性辯論,我這裡只簡單的收錄了一部分,由於是順著Official Lab的脈絡撰寫、難免有些偏頗,希望大家可以到Flashbots的Github了解更多,會對於目前Optimism + Flashbot那一派目前所在做的事情有更多的了解。
如果還沒有follow Philip Daian這個人,非常建議大家Follow他。他除了是Flashbots目前最主要的推手之一,更有趣的是,他現在還在Cornell 念PHD,並且是Ari的學生。這場師生大戰讓整個辯論更加戲劇性,但卻不失其高質量的本質。對於接下來還會有什麼發展,讓我們一起期待吧。
— @phildaian
來聊聊MEV之亂 was originally published in Taipei Ethereum Meetup on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.
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部分內文引用自范疇《2022台灣最後的機會窗口》:https://www.books.com.tw/products/0010828794
這次要介紹的,是用了極精準的眼光,詳細分析並且神準預測了東亞情勢的韓國電影《鋼鐵雨2:深潛行動》Steel Rain 2:Summit。
我們原本就很喜歡第一集《鋼鐵雨》,而這次的《深潛行動》卻又更上一層樓,不只整體格局更大,在視覺特效與執行上可圈可點,就連看似天馬行空但卻又合情合理的國際政治劇本都能發揮地極好,使整部電影成為了一部極富娛樂性的超強大外宣,讓全世界看見南韓現況的方方面面,不管是委屈、野心、苦衷、還是盼望。
《深潛行動》雖然跟前作一樣都冠上了《鋼鐵雨》的名字,但兩部作品在故事上卻沒有直接的關係,只是都以南北韓之間的紛爭作為骨幹,並且採用了大部分相同的演員,在兩部作品裡各自扮演不同的角色。在第一集中的主要衝突圍繞在朝鮮半島的南北韓,但到了第二集整個格局被大幅提升,不只加入了美中日,就連俄羅斯都被牽扯出來,而且還很用心地讓各國領導人都下場演出,甚至還重演了2018年美朝韓三國領導人『川金帶寅』的經典場景。
今天的節目我們想要嘗試點不一樣的,直接藉由電影的關鍵劇情來解析當今的國際情勢,從越演越烈的『美中大戰』,到不斷升溫的『日韓情結』,再到一直沒有平息的『美朝核武角力』與越演越烈的『南海危機』,讓你在享受電影樂趣的同時,徹底了解正在台灣周圍發生的潛在危機!
在繼續看下去之前請先訂閱我們的頻道,並且開啟字幕。另外我們之後也會在Podcast頻道上聊更多《鋼鐵雨》,歡迎到Apple與Spotify等平台上搜尋『那些電影教我的事』,就可以免費收聽喔!
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最近在網路上,有某些關鍵字持續的飆升,像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。
而這些關鍵字的背後,也代表著在疫情平息之前,無薪假、失業這些問題不會改善,人們也很難恢復安全、穩定的生活;因此人們會傾向去尋找更有保障的工作,這也讓坊間的公職考試補習班,又熱門起來了!
公職補習班迷思
當然喔,追求安全、穩定本來就是人性,只是當我發現這些公職補習班,還用一些有一點不合時宜的標語,對求職者做宣傳,像是什麼呢?「參加銀行特考,就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。
甚至是「書記官地位崇高,形象良好,進可攻擊他人之不正,退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔,有一點誤導大眾的認知跟行為,我一定要來逆風發言一下。
那為什麼我會這樣說呢?台灣喔的「人工智慧」教父~李開復先生,在他的著作《AI新世界》裡面提到。
他認為人工智慧註定會顛覆世界,並且會帶來前所未有的經濟失衡,而眼下最直接的,就是在未來的五到十年之內,對於全球就業市場帶來的衝擊,很多一般人認定的金飯碗,很可能都會被AI取代。
白領失業潮來了!
李開復在他的書裡面,更進一步的指出,近年來,世界各國因為「無人銀行」的興起,各種AI的工具,已經可以承擔90%以上的金融業務。
再加上喔現代年輕人,普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多;實際到銀行臨櫃的人越來越少,而第一線的金融人員的工作就此消失,已經是顯而易見的結局!
國外甚至於已經出現申請貸款,把資料送出到核可,不到幾個小時就能夠完成。
這裡的關鍵,就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據,可以在很短的時間裡面做完風險評估,而這些都是人類很難做到的事情。
再來,法院書記官的工作,就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務;講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。
但你知道嗎?現在的科技,已經可以讓機器聽懂人類說話,同時呢在螢幕上轉換成精準的文字,準確率高達九成以上。
你想想看喔,假如準確率繼續提高,費用也越來越平價,法院或者是政府是不是有很大的可能性,會直接採購這樣的設備來取代書記官呢?
一來呢,大幅降低薪資的費用,二來呢,降低人員管理的問題;畢竟人類加班會抱怨,但機器不會有這個問題。
聽到這裡喔,你也許會好奇,以前聽說的AI、人工智能會取代的工作,那應該都是像工廠的工人,或者是體力活動的藍領階層才對啊!
那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作,像是銀行行員、書記官,這些白領職業,也會被AI取代呢?
這是因為啊,現代的AI本質,其實是一種「深度學習」!那什麼是「深度學習」呢?
李開復先生在他的書裡面提到,深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。
簡單來說喔,過去的電腦只能執行單一程式;比如說,你希望機器人幫你到早餐店買三明治;那麼一旦輸入你家到早餐店的路線,機器人就會執行到底。
如果在路上遇到車它不會閃,遇到人也會直接輾過去,一直到抵達早餐店它才會停止,那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。
而神經網絡式的學習,則是透過數據資料,幫機器人建立起路況,可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。
讓機器人可以在遇到阻礙的時候,先停下來,重新偵測、評估環境的狀況,再計算出成功率最高的路線,轉個彎重新出發,這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。
也就是說啊,在固定的場景底下,只要能透過數據,找到人類固定的「行為模式」,再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。
最後依據收集到的海量大數據,讓AI系統去做深度的學習,AI就能夠擁有思考能力,取代很多白領的工作。
容易被AI幹掉的二特點
從上面的例子,我們可以進一步的知道,符合以下二個特點的工作,很有可能會跟恐龍一樣,在地球上消失喔。
這二個特點又是什麼呢?第一個、那些資料、流程可以編碼的工作;第二個、人際互動頻率很低的工作。
打個比方來說,就像是現代的醫檢師、放射科的醫師,或者是銀行行員,他們都是在固定場景底下,專門分析數據跟資料,再不然就是工作流程有明確的SOP。
工作內容固定,而且有一套嚴格的作業流程和評判標準,不會有太多參數的變化,就很容易被編碼,而變成一條程式。
在未來呢,凡是可編碼的流程,再讓機器人通過大量數據的深度學習,就能夠快速的優化,任何動作都會比人類更快、更精準,而且可以一直進步,還不會喊累!
我們與AI的距離
要是你聽到這裡還半信半疑,感受不到AI對於職場的全面破壞,那麼我再提供一個更貼近你我的事實~
台灣的知名品牌~華碩電腦,在他們關渡總部的13樓,已經有一個130人的AI團隊,成軍了16個月。
而負責領軍的華碩全球副總裁~黃泰一先生,他就表示喔,華碩的AI團隊,已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池,累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。
透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者,建立起節省人力、降低風險,而且能夠精準行銷的演算法系統。
幫助華碩在他們的未來,能夠透過大量的數據,以及資料跟資料之間的相互運用,所產生的商業價值來賺錢!
儘管現階段呢,華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據,不過可以想見的是喔,只要精準的演算法系統建立;商店它是不需要店員,醫院它可能也不太需要醫檢師,輪胎製造廠不需要工人。
而未來這三大產業所需要的「人力」,將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生,在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。
他說:「在未來的5~10年之內,現有的50%工作,將會由AI取代」!
所以拉回來看,只要你有稍微留意時事,你一定知道現代的公務人員、銀行行員,就算寒窗苦讀多年考了進去,福利和工作的輕鬆度,也都大不如前了,更別說他們的未來和發展。
也就是說喔,要是你忽略真實職場上正在發生的變化,那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的,卻只能做個幾年,就被裁撤了!
這樣的投資報酬率,你覺得划算嗎?算一下喔!會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格,但是真正得到的,卻是更高的失業風險!
你想因為「眼前」短暫的穩定,而把自己放到更大的危險裡嗎?如果你不想,你可以選擇現在就打開眼睛,開始為自己的未來做準備~
假如你很想要為自己打造不敗的未來,讓自己的求職、轉職之路,擁有更務實的安全跟穩定,我會很鼓勵你參與我們啟點線上學苑~【過好人生學】這一門課的學習。
人工智慧的時代已經來臨了,但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋,在面對自己的人生,你曾想過這是為什麼嗎?
其實答案很簡單,那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思,困擾了很多人。
在【過好人生學】的課程裡,我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念,它的危險之處。
它在於喔,人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」,或者是「最好的鐵飯碗」之後,我們就不再動腦筋思考了,所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗,千萬別碰!
而「路徑依賴」呢?它是指喔,人會習慣用過去的經驗,想現在的事,然後去預測未來。
比如說吧,你念醫學院,所以就只能當醫生;再比如說,你過去在某個行業,所以你在轉職的時候,就只能做相關的行業。
而弔詭的是,如果過去的經驗能夠適用於現在,還能夠幫你預測未來的話,那每個人都是半仙了啊,也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了,不是嗎?
所以呢,無論你是白領,還是藍領的朋友,我想要跟大家說的是喔,未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的,無論你想不想面對,它遲早都會來!
不過我也很肯定的告訴你,在我們失去「舊工作」的同時,這個世界還會增加許多的「新工作」。
只要你願意改變,跟上腳步,某些你覺得沒有什麼的工作,其實都潛藏著非常大的人力缺口,值得你好好的關注。
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我一直相信喔,未來仍然是充滿希望的,在【過好人生學】裡面,我會用最淺顯易懂的話,點破你對於生涯的迷思,幫助你移除20世紀的思考遺毒,發展出最適合21世紀的生存策略。
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歡迎你加入學習,也希望今天的分享能夠帶給你一些幫助,我是凱宇。
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以下為本段內容文稿:
一般在我們的直覺裡,我們都會覺得某個領域的專家,他對於那個領域,或者是那個行業的未來趨勢發展的預測,一定會比我們一般人來得準。
他們一定能夠跳脫出機率的法則,去精準的預測出,接下來可能會怎麼演變、怎麼走。
那關於這個現象,就是那些專家的預測,是否比一般人來得準,而且能夠跳脫出機率法則,提供出更完整的判斷。
就有學者針對了這個部分,做了一些研究。他是菲利浦.泰洛克;泰洛克呢,他是賓州大學的心理系教授,他的學術焦點,是關於「政治」的議題。
他找來哦,大概有300位的專家,這些人包含了政府的官員,政治科學的學者、國安專家,跟經濟專家。
請他們針對他們過去20年來,所做的記錄去做出各種的預測。包含像是某個民主國家,目前的多數黨在下次選舉之後,會維持、失去,還是增強目前的影響力?
或者是呢,某個非民主國家,他們的政權的基本特色;在5年之後,會不會改變?10年之後呢?那如果會,可能會朝什麼方向做改變?
結果泰洛克的研究,令人大吃一驚哦!他就表示這些專家中的專家,其中有96%,接受過研究所以上的訓練。
結果發現這些人的預測,到底有多精準呢?泰洛克說了一句話,你聽聽看到底有多準喔。他說:「比丟飛鏢的猩猩,好不了多少!」
可想而知喔,這些專家中的專家,其實他們的預測,基本上跟你用瞎猜的,不會有太大的差距。
那麼在國外,有一個叫做CXO的顧問集團,他們也做過類似的研究。他們就去分析所謂的股市專家,在這幾年的時間,超過6000項對未來的預測。
結果就發現喔,整體的準確率是47.4%。再一次證明喔,丟飛鏢的猩猩,大概也能做到這樣的程度。
然而當你想到,你把資金交給這些人投資,除了他們的勝率,其實連五成都沒有超過之外;其實無論成敗,你的每一筆交易,還要被他們拿手續費。你就會發現,如果你委託黑猩猩,搞不好還便宜很多。
透過這些資料,我們不妨想一下喔,到底那些預測特別不準確的人,到底有什麼樣的特質?
泰洛克的答案他說喔,他只需要一個形容詞,就能夠回答這些人,叫做「武斷」。也就是即使他們不知道未來會發生什麼事,他們其實也堅信,自己知道某件事為真。
在他們身上,都有一種嚴重的「過度自信」 的傾向。其實從某個角度來看,這些專家的命中率,為什麼這麼的低?
甚至於,比我們單純用機率法則,也就是一半一半的機率來得更低。其實有一個很重要的原因是,我們這些不是專家的人,最起碼我們還會承認一件事,就是呢,未來比我們所想的,還要來得更難預測。
我們先承認了更難預測,我們先承認了自己的極限;那這個時候,無論是「武斷」還是嚴重的「過度自信」,都不會在我們身上發生。
其實你要舉出專家們,做出的嚴重預測失誤的例子,還真的太多太多了。有一個經濟學家很有名,叫克魯曼。
他就做過一項預測,他說網路的成長,將劇烈的減緩。「梅特卡夫定律」的缺陷會顯現出來;這個定律說網路的效用性,跟使用者的數目的平方成正比。
大多數人沒有話要對彼此說,到了2005年左右,這個情況就會變得明朗,網路對於經濟的影響力,不會比傳真機來的大。
可是當年經濟學的大師,克魯曼說出來之後,一直到了2014年,這還是5年前的事。光是Google、Amazon、Facebook,這些市值就超過了7000億美金。
這個數字超過全球前18名以外國家的GDP,如果你再把蘋果的市值也加進來;雖然蘋果嚴格講起來不是網路公司,但是如果沒有網路的話,這家公司可能也沒辦法存在。
這幾家公司的總市值,在2014年就達到了1.2兆美金;那可以買很多、很多的傳真機,不是嗎?
所以今天跟你分享這些資料,我們不妨反過來問問自己;如果有些事情,你覺得你自己很有把握,你太有經驗、太專業了。
甚至於包含你對一個人的瞭解,你自以為非常的瞭解他;就拿自己的預設立場,瘋狂的放到他身上。
那這個時候,你是不是進入了一種武斷,加上嚴重過度自信的狀況呢?那如果是這樣的話,那麼請問你跟黑猩猩的差別,到底又在哪裡?
我想生命會用很多的方法,教會我們很多功課,但是如果你要能夠學得好、學得會,你要在生命面前是受教的。
或許啊,提醒一下自己,凡事保留一點空間、保留一些可能性;尤其是你面對那些,你自以為很懂,你覺得一定有答案的事情。
希望今天的分享,能夠帶給你一些啓發與幫助,我是凱宇。
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精準預測心得 在 [心得] 精準預測- 看板book - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
剛好前一篇在討論怎樣寫心得
接在下面非常緊張,請各位多多指教:)
本文有一些相關連結,建議閱讀網誌版:
https://monkeyinsight.blogspot.tw/2014/02/The-Signal-and-the-Noise.html
預測是件非常困難又非常有價值的事。尤其現代社會非常倚賴
數字化管理,如果希望擬定某個策略,基本上都會需要對未來
市場有些預測。例如要買哪支股票取決於預測哪類股票會大漲,
投資哪個新產品取決於我們認為什麼產品有發展潛力。《精準
預測》的作者投入很多心力在預測上,這本書跟我們分享了他
的心法與技術。
為什麼預測很困難?我們知道Y = f(x1, x2, ...) + 誤差。
這本書每一章用一個領域當範例,告訴我們這條預測公式的什
麼部分讓人卡住。最常見的原因是找不到好用的方程式 f,例
如 (1)預測地震很可能用到一條過度配適(overfitting)的方
程式,而無法正確預測下一次的地震;或是 (2)預測抵押債務
的風險時採用錯誤的預設,誤以為每筆抵押貸款是否能清償是
彼此獨立的;或是 (3)像經濟指標一樣,每兩個變項之間的關
係會隨時間改變;或是 (4)像預測氣候變遷一樣,各國的環境
政策不斷改變,每年的預測公式都必須調整。最慘的是 (5)我
們可能根本沒有任何先例可循,而用錯誤的替代品來做預測,
例如我沒有酒駕過,但想預測我酒駕出車禍的機率,就拿我平
常開車的車禍機率去預測酒後開車的車禍機率,這稱為「樣本
之外、思考之外(out-of-sample error)」。
不過獨變項X也會有問題,我們可能無法正確測量初始值,例
如氣象觀測站有限,所以無法精確得知目前每平方公分大氣的
數據,即使我們有正確的大氣知識也無法預測颱風會怎麼跑。
另一個影響來源是誤差,也就是英文書名所謂的雜訊。造成雜
訊的一個因素是運氣,例如棒球選手的打擊率和勝敗場數其實
運氣成分很重,而作者認為一個好的預測系統必須能分辨球技
和運氣。有些誤差來源是人為的,例如玩撲克牌,對方加碼下
注有可能是因為拿到好牌,但也很有可能是欺敵戰術。
面對種種的困難,我們要如何做出好一點的預測?Nate Silver
傳授的心法是像狐狸一樣思考,而不要像刺蝟。刺蝟的特點是
相信有一個簡單的指導原則,社會上所有的互動都以之為基礎。
這樣的人忽略複雜的細節,說起話來斬釘截鐵,然而預測的結
果滿糟的。相反的,狐狸能包容複雜局面和不確定性,他們有
許多小想法,可能多種想法同時進行,比較願意承認預測錯誤。
狐狸做預測的正確性高於刺蝟,作者因此歸納出三個原則:
1. 用機率思考:未來是不確定的,我們不該宣稱自己就是知道
會發生什麼事,而是要提出一個範圍的可能結果,用機率表
示。
2. 依照最新資訊,做出今天最有可能的預測,不管之前說過什
麼。
3. 尋求共識:團體的預測比單獨預測更準確,因為整合多元的
觀點。
符合這三條原則的方法,就是貝氏定理。貝氏定理能告訴我們
「如果某些事件發生之後,某個理論或假設為真的機率有多少」
(數學原理請參考高中數學或本書284 - 290頁)。而且一旦出
現新的資訊,都能幫我們修正理論。在眾多討論與檢驗之後,大
家也會逐漸達成共識。然而,貝氏定理在一開始要求預設一個先
驗機率,這件事情很奇怪,明明整個研究過程還沒開始,為何要
先定下某件事發生的機率呢?因此Fisher發明出今天做研究都非
常熟悉的假設檢定法,建立在常態分配的數學基礎上,檢驗某個
效果或相關性是否顯著。然而,雖然看似公正客觀,這卻是一種
去掉脈絡的方法,就像股市分析只看線圖而不在乎這家公司到底
在做什麼。這個檢定法把一切事物都用同一套標準檢驗,下場就
是得到印度牛隻售價與美國經濟有顯著高相關,這個顯著的相關
係數是毫無意義的。學者們追逐著顯著的星星,但得到的結果卻
超過1/3是錯的,正巧經濟學人幾個月前用貝氏定理說明這個現
象,這也是近年來科學界反思的議題。
這是很有趣的事情。我高中學過貝氏定理,大學學過假設檢定,
卻不知道這是兩個敵對的哲學陣營。世上沒什麼絕對公正客觀的
事,任何研究方法背後其實都隱藏著一套哲學觀。
用貝氏定理只能得到一件事情發生的機率,而不是明確告訴我們
會不會發生,那我怎麼知道該怎麼做?作者觀察到,成功的賭徒
和預測人員都不是用穩賺不賠的賭注或完美的理論來思考未來,
而是在對機率的估計達到某個程度時就下注。下場是贏是輸不要
看得太重,因為現實生活太多雜訊影響最終結果,我們應該泰然
處之,把重點放在預測的過程,盡可能蒐集資料、不斷的嘗試錯
誤。天道會酬勤,長期而言你將是贏家。連被稱為預測鬼才的作
者都說了,只有在電影裡才會盯著大海等待靈感乍現。看完這本
書,你會了解作者為了研究一個領域投入多少功夫,因此不難想
像作者為何反對今日流行的大數據觀點:藉由data-mining挑選
出顯著的相關係數,而不是靠理論提出因果關係。
未來很難預測,預測技術的進步又讓未來更難預測。Nate Silver
在本書中慷慨分享心法,非常值得大家一讀!
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