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2018/07/03

[閱讀筆記] Bogle On Mutual Funds: New Perspectives For The Intelligent Investor (5/9)


  1. 貨幣市場基金(Money Market Fund, MMF)提供最穩定的價格與最容易波動的殖利率,意即最低的本金風險 (principal risk),與最高的收入風險 (income risk)。與 stock and bond funds 不同的是,money market fund 的 total return, 100% 都來自於 income return,其沒有 capitial return
  2. 貨幣市場型基金 (money market funds) 可能是暫時特有現金,最安全的工貝之一。這些共同基金投資於公司和政府的短期債務;它們的報酬率通常高於銀行存款的利息。對於需要保持流動性的短期投資,它們是風險很低的工具。這些基金經常被用來做為存錢的暫時處所,之後可能再轉投資其他的證券。有些投資人找到股票型基金和債券型基金的投資機會,就會把錢慢慢從這些貨幣市場帳戶提出。投資人向某家共同基金公司購買貨幣市場型基金,通常可以投資同一家族內的其他基金,不需額外的文書作業。
  3. 貨幣市場型基金存在一些相關的風險。日積月累,通貨膨脹可能吃掉投資報酬。在美國,這些基金也沒有獲得聯邦存款保險公司(Federal Deposit Insurance Corporation : FDIC)的保險。
  4. FDIC 對一定金額以下的銀行存款有提供保險。不過,獲得聯邦保險的銀行。有提供貨幣市場存款帳戶,這是儲蓄帳戶,支付貨幣市場利率。但由於費用較高,它們的利率可能低於比較好的貨幣市場型基金提供的報酬率。證券投資人保護公司(Securities Investor Protection Corporation : SIPC)也對貨幣市場的投資提供保險,以防持有受益憑證的經紀公司破產。但是由於費用較高,故以整體收益來說,貨幣市場型基金 (money market funds)  較佳的表現
  5. 和儲蓄存款相較,貨幣市場基金 (money market funds) 的優點是:沒有解約的期限限制,而且獲利率比較高。和定存相較,其優點是沒有投資年限的限制,而且能立即適應利率的漲跌。你可以隨時贖回全部或部分資金,其申購手續費低廉或甚至免費,幾乎也沒有任何價格波動。因為貨幣市場基金的利潤幾乎全都從利息收入而來,所以這筆獲利就必須被課稅 (taxable),因此這類產品並非積極累積資產的主要工具,而是投資規劃的理想中繼站。
  6. 三個影響 money market fund 本金風險的因素
    1. Fund’s portfolio 的品質
    2. 所產生的配息
    3. 配息扣去基金費用後的最終收益
  7. money market funds 的 Portfolio Characteristics (投資組合特色),以下是評鑑指標
    1. Management:挑選中大型基金公司的 money market fund,避免挑選小型的
    2. Portfolio quality:money market funds 還是有高品質與低品質的區別,低品質的 MMF 可能回提供較高的 gross yield,但其通常伴隨著較高的 expense ratio,最終 net yield 還是會由高品質的 MMF 獲勝
    3. Cost of Fund Ownership:若是同一類型、相同信用評等的 MMF ,記得一定要選擇 low-cost money fund
    4. Fee waivers (暫時放棄收取基金費用):有時候你看到的新推出的 MMF 基金廣告所宣稱的高配息,只是暫時的,你無法領太久。主要的原因是基金經理人暫時自行吸收昂貴的基金費用,讓投資人有了高配息的錯覺,過一兩年後開始收取費用,你的配息將會被基金費用所侵蝕
    5. Relating Return to Risk對於宣稱低風險、高報酬的投資要保持懷疑,天下沒有白吃的午餐
    6. Tax-Exempt versus Taxable Money Market Funds:根據歷史資料分析,免稅的 (tax-exempt) MMF 的表現會比要課稅的 (taxabke) MMF 擁有較好的投資績效,但是記得要選購高品質的標的
  8. 對股票型基金 (equity funds)來說,過去的績效無法精準預測未來的主因是: (1) 過去績效不是一個可靠的指標;(2) 個別股票型基金的相對回報,有很高的機會會回歸均值 (regression to the mean)。
  9. 對債券型基金 (bond funds) 來說,相似類別的 bond funds 排名,有可能可以較為精準地預測未來的表現,但是不是根據過去的績效,而是根據已知的管銷費用 (operation costs) 與銷售費用 (sales loads)
  10. 你省下費用的每一分錢,就是你賺到的淨收入(A penny saved in expenses is indeed a penny earned in net spendable income)。加上複利的魔法,隨著時間的拉長,差距會從一分錢,到幾百元,到數千元
  11. Low cost 代表你以近零費用購買基金;low quality 代表此檔基金有高度潛在的信用風險
  12. 選購 money funds 要注意,高殖利率不代表低品質,低殖利率不代表高品質,你應該綜合「成本」與「品質」一起來考量
  13. 平衡型基金(Balanced mutual fund)是共同基金的一種,是指可同時持有多種資產的共同基金,例如包括股票、債券、現金等。與平衡型基金相對的,即是單一資產類別的股票基金、債券基金、貨幣基金等。相較於單一資產類別的基金,該類基金以投資多種資產的方式,分散投資風險,放棄較投機性的利得,以獲得相對穩定的投資績效,追求降低投資報酬之變動程度。
  14. 在平衡型基金之中,依照其投資策略及資產比例的相關限定,可分為
    1. 股票導向型平衡基金(The equity-orinted balanced fund):限定股票佔基金投資標的比較大的比例(55% ~ 65%),剩餘大部分都是投資等級的債券與 5% 左右的保留現金,是屬於比較積極的平衡型基金,
    2. 收益導向型平衡基金(The income-oriented balanced fund):以債券和貨幣為主,股票為輔(20~35%),屬於比較保守的平衡型基金。
    3. 資產配置型基金(The asset allocation fund):一般沒有在公開說明書中,對於股票、債券的比例作較明確嚴格的限制,因此,投資經理人將會依據對於投資市場的判斷,來對於股債比例作較大的調整,以期達到較好的報酬。
  15. 上述三種平衡型基金,股票導向型與收益導向型比較透憑(what you see is what you get),有著穩定的股票比例(可能高一些或低一些);資產配置型就相對不透明,一切要看基金經理人的操作
  16. 檢視 balanced fund (平衡型基金)的幾個因素
    1. Portfolio balance:有兩個重要的層面要考量,這沒有對錯,完全看你想追求的投資策略
      1. 此 balanced fund 在股市、債券與現金保留的分配比例及變化
      2. 不同於 total return, 此 balanced fund 在 current income (經常收益、當前收益)佔了多少比重
    2. Bond characteristics:mutual fund 的投資組合中,應大部分都是投資等級的品質(即 BBB 以上),到期期間也應在 10 年這個區間
    3. Cost of ownership
      1. 不同類別的 balance fund 會收取不同的 expense ratio,equity-oriendted funds 平均約 1.2%,income-oriented funds 平均約 1.0%,assest allocation funds 高達 1.5%。
      2. 特別是當你有收益目標,選擇balanced funds 的原則就是 lower costs funds
    4. Portfolio statistics
      1. 透過 ExMark、Betas 與 gross yields 來做比較分析,比較保守傾向的 balanced funds 擁有較佳的表現,避免走偏鋒的 balanced funds。
      2. 別忘了,比較的時候,彼此間需擁有相似的投資方針和政策
  17. 當你用過去績效在檢視 balanced funds 要注意:
    1. 年化報酬率來比較,而非累積報酬率
    2. 將 total return 拆成 income returncapital return 來分開分析
    3. Equity-oriented fund 的 total return,income 與 capital 約佔 50%;income-oriented fund 產生的 total return,70% 是 income return。所以,看你重視 income return 或 capital return,會決定你要購買哪種類別的 balanced funds
    4. 分析時要看過去十年的表現,比較時確認彼此擁有相似的投資方針與目標。但是要注意,過去績效僅供參考,你無法單靠過去績效來精準預測未來
    5. 無論是買哪種類別的基金,年度費用 (annual expenses) 在你的年度投資績效扮演關鍵角色,選擇費用較便宜的 balanced funds 才是正確選擇
  18. 挑選 balanced funds 記得小心考量其『本質』 (equity-oriented or income-oriented)、『組成 』(如 credits rating) 以及『過去績效表現的穩定性』,並考量其欲索取的『費用』(如 expense ratios, sale loads 等),為你的基金選擇做出合理的判斷
  19. 我們已經談了這麼多分析的方式,但是別忘了,無論是多謹慎小心地挑選基金,無法提供 100% 成功的保證
  20. 投資 balanced mutual funds 有以下幾點要注意
    1. 投資主流的 balanced mutual funds,若你比較重視 income,就選擇 income-oriented funds
    2. balanced mutual funds 分成三種不同類別,其代表不同的投資策略,記得要挑選適合你自己的類別
    3. 依據你的投資目標來挑選不同類別的 balanced funds,進行基金比較時,記得要先確認是否是相同類別,不同類別無法比較
    4. 在比較時,要看過去 10 年的表現,記得要逐年比較
    5. 考量幾個技術指標,包含 ExMark、Beta 與 gross yield
    6. 聚焦於 balanced fund 的 bond portfolio 中的信用品質
    7. 別忘了考量獲取與擁有 balanced fund 所需花費的成本,費用越高,績效越低。你無法正確預測未來績效,成本倒是很容易預測,記住,扣除成本以後,才是你最終得到的
  21. 基金簡介 (fund prospectuses) 與年度報告,你可以得知:
    1. Fund investment objectives (投資目標)
      1. 基金簡介應該會跟你清楚說明此檔基金尋求的投資目標。如本基金旨在透過主要(即至少70%之資產)由全球公司的股票證券組成的投資組合,以實現長期資本增長。投資經理在挑選公司時,不受地區、行業或規模所限制,其選股決定主要取決於有關股票證券能否提供具有吸引力之投資機會。
      2. 通常 money market funds 與 大部分的 bond funds 的目標都相對明確。但是很多 stock funds (特別是 growth funds 與 value funds) 的投資目標卻相當不明確。每檔基金都可以有自己的目標與定位,這沒有對錯,但是他必須詳實清楚說明
    2. Fund investment policies (投資方針)
      1. 投資方針會描述此基金會持有的股票與債券的主要類別,如高於平均值利率與低於平均本益比的股票;信用評等 BBB 以上的長期債券等
      2. 基金應該清楚且明確地說明其投資方針,不應該模糊不清,使投資人困惑
    3. Risks (投資風險)
      1. 基金風險應說明過去 total returns 的變動,capital risk 與 income risk 亦應清楚說明。
      2. 基金應以某個指數型基金 (如 S&P 500 指數) 做為 benchmark,與之做逐年比較
    4. Costs (投資費用)
      1. 基金費用包含買入時的銷售費用 (sales charge)、賣出時的贖回費用 (redemption fees) 與持有時需要支付的年度基金管理費用 (annual fund operting expenses)。其中佔據最大比例的是 sales charges。
      2. 若你投的資金的 initial load 有 5%,年度 expense ratio 是 1.2%,你一年所投入的 $1,000 ,有 $62 是繳給基金公司
    5. Ten-year per-share data table
      1. 過去十年的績效數據應包含 net asset values、investment income、expenses、dividends 與 capital gains 分配等。
      2. 過去十年的 expense ratios 可以看出過去的費用增減或持平;投資組合的 turnover rate 可以看出基金投資戰術的蛛絲馬跡
  22. 好的基金簡介 (fund prospectuses) 與年度報告應包含
    1. 提供清楚與直接的資訊給投資人
    2. 標註與強調最重要的資訊
    3. 撰寫內容應白話、易懂,而非充斥著文言文或法律術語
  23. 一檔成功的基金,應要有『大量的現金流入 (cash inflows,即買進)』 與『少量的現金流出 (cash outflows,即贖回)』;若是一檔失敗的基金,則是相反。可惜的是,現金流入與流出是一個有用的指標,但是並非法律規定的資訊,故常從缺
  24. morningstar 提供的資訊你可以看到
    1. 從『總回報率』你可以看出過去每個年度的基金表現
    2. 從『費用』你可以看出你投資的主要成本 (principal costs),包含銷售費、贖回費、轉換費、管理費、總開支比率等
    3. 從『風險評估』你可以得到基金的 ExMark、Beta與其他績效評估資料
    4. 從『摘要』你可以看到一個九宮格,如果你看的是 stock fund,你可以看到三種風格 (成長型、價值型、混合型) 與三種公司規模類型 (大型、中型、小型公司);若你看的是 bond fund,你可以看到三種信用評等 (高、中、低) 與三種到期類別 (短、中、長)
    5. 從『投資組合』來看,若你看的是 stock fund,你可以得知估值及增長率、投資地區分布、投資資產分布、投資行業比重、十大投資項目比重、前五大或十大持有公司比重等資訊;若你看的是 bond fund,屆滿期分佈、信用評級投資比重、資產分布、十大投資項目比重、前五大或十大持有公司比重等資訊
  25. Morningstar星等評級的三大核心原則:同類型基金比較;對基金長期表現的評定;以及將基金成本和投資人風險厭惡納入考量。Morningstar星等評級乃是根據基金Morningstar調整風險後收益(MRAR)排名而得出。根據MRAR的結果,基金於相關組別內得分愈高、其所獲得的星等評級也愈高
    1. 每個基金組別內得分最高的首 10% 基金會評獲 5 星級;
    2. 之後的 22.5% 評獲 4 星級;
    3. 接下來的 35% 獲 3 星級;
    4. 緊接的 22.5% 獲 2 星級
    5. 而剩下的 10% 則得 1 星級

2018/07/02

[閱讀筆記] The Four Pillars of Investing (7/12)


  1. 科技進步會帶動經濟成長,進而帶動股價攀升。如果突然出現一種邪惡力量讓所有科技創新頓然停止,那麼我們的生活水準將凍結在現有的水準,企業營利則將維持不變,至於股價即便還是會繼續波動,也很難出現長期漲勢。這是極為重要的關鍵:股市報酬的動力來自於科技成長的相對速率,而非絕對水準
  2. 最豐厚的報酬往往不會落入發明人的口袋
  3. JP Morgan已掌握並證明,投資新興科技產業的報酬少的可憐,因此在投資時盡可能避免投資出現時機不對的公司
  4. 購買 IPO 的報酬根本不夠塞牙縫,投資者對於新創科技公司都抱持過度樂觀的態度
  5. 上升的股價自有其生命週期,而泡沫亦隨後發生
  6. 再也沒有什麼事比眼看好友致富更會讓人錯亂跟失去判斷力了
  7. 經濟泡沫出現的必要條件包括:
    1. 科技革命或財務方法的重大轉移
    2. 資金的流動性,即信用便於取得
    3. 泡沫傷痕失憶症,這通常需要花上一整個世代的時間
    4. 放棄歷來著名的證券評估方式,通常導因於市場被投資生手所接管
  8. 只要當投資者開始因為股價上漲就開始追進股票,經濟泡沫就已開始成長。這是個自我蠶食的過程,就像是露營的營火,要到燃料耗盡,才會熄滅
  9. 泡沫經濟的本質:股價在短期內急遽攀高,接著就是漫長的懷疑期,這讓投資者願意以極高的價格與極低的貼現率來購買可疑公司的股票。在泡沫裡,投資天堂一閃而過,留下的只剩斷垣殘壁與夢想破滅,不分階級或學識高低,都得共嚐苦果
  10. 對於泡沫經濟,牛頓曾說過:我可以精準計算物體的運動,卻無法衡量人們的瘋狂
  11. 即使某種發明足以帶來深刻而長遠的進步與繁榮,真正獲利的人也只不過是極少數的幸運兒,對於後到的投資人來說,已經是片無利可圖的廢墟
  12. 創新科技投資領域裡的另外一個模式:真正獲益的人是使用者,而非製造者。長期而言,運河經營者獲利的程度遠遠不及利用全新運輸方法從事商業活動的使用者
  13. 不管是怎樣的投資組合,報酬和市場相當,但風險高於市場的話,這種投資組合絕非首選
  14. 投資者必須理性地面對不理性的榮景,也必須有能力處理似乎無所不在的憂鬱情緒
  15. 過去報酬的豐厚程度會與未來報酬成反比,這其實是相當簡單的數學問題。一般來說,買到的股價太高並非好事。如果預期報酬太低,那麼統計機率告訴我們,股價未來相當可能繼續下探
  16. 不要低估堅守信仰所需要的勇氣,人類本來就是社會動物,要買進別人避之惟恐不及的資產,更需要堅忍不拔的毅力,其間的甘苦絕非一般投資者所能想像。但如果你真能做到這一點,未來的報酬必然十分甜美
  17. 投資行為是一種經過徹底分析以獲致高度安全與豐厚報酬的舉動。無法符合這些標準的作法都應報以懷疑態度
  18. 無論任何股票,在本質上都無好壞之分。如果價格太高,就算是好公司也很危險;如果價格夠低,再怎麼爛的公司也有可能是個好投資
  19. Graham 建議,就算是最保守的投資人也應該在投資組合中保持 25% 的股票;至於最積極的投資人則不應該超過 75%。這意味著一般投資人應該保持股票和債券比例各半的投資方式
  20. 嚴苛的熊市只不過是生命裡必然的歷程,而且無從避免熊市所帶來的效應。當景氣愈趨蕭條時,專業投資者還是穩如泰山,但業餘散戶就會丟掉手中的導覽藍圖,甚至很多人手上原本就沒有導覽圖

2018/07/01

[閱讀筆記] Thinking, Fast and Slow (4/9)


  1. 直覺是有效率且情緒化的,它可以加速決策效率,也會帶來 systematic and predictable errors
  2. 經驗判斷法的預測模式雖然較為簡單,但其預測結果的準確度與其他預測方法並無太大差異,更甚者有時還出現預測結果較為準確的情形,且具有省時省力且預測快速的優點,因此,經驗預測方法不可偏廢。人類在面對不確定的情況下,並以經驗預測法來對未來作判斷時,會因為人為的因素,而使預測結果產生偏誤,因此,在理論與實務的應用上,必須考量人類的心理因素,才能找出真正影響的原因。傳統經濟學的理論己無法完全描述現代社會的經濟現象,亦無法以傳統的經濟理論來解釋以經驗法來作預測時所產生的偏誤原因,因此,在分析人類的決策行為時,不宜將人類的心理因素抽離,故以經濟學為主而以心理學為輔的行為經濟學,其在整體經濟的分析過程中所扮演的角色也愈來愈重要
  3. 刻板印象是我們對人事物的看法,不牽涉喜歡不喜歡;偏見是我們對人事物的看法之後的感覺,會有喜歡及不喜歡的感受;歧視則是我們因為對人事物有某個看法而有某個感覺,因而依循其感覺行差異對待。
  4. 刻板印象是不可避免的,刻板印象可以讓我們在人際互動中快速替他人找出特點、分類,這可以協助我們有效率的做出一些決策,例如說,我今天新認識一個人,他穿汗衫短褲夾腳拖,我對這樣的人的刻板印象是「好似流浪漢」、「可能不注重外表整潔」,於是我心裡就會有一個對這個人的分類,這是我對此人的記憶方式,因此刻板印象可以讓我們不用花太多力氣就能把新訊息處理歸類好,所以為什麼刻板印象無法避免的原因便在此。
  5. 人們對事物的判斷力深受媒體的影響,媒體傾向報導一些新奇、吸引人注意與打動人心的事物。當媒體報導著龍捲風造成多少傷亡時,其實氣喘的致死率是龍捲風的 20 倍,可別誤會龍捲風的致死率比較高。新聞媒體不僅塑造了大眾的興趣,同時也被大眾的興趣所塑造
  6. 心理學家指出人類會有驗應性偏誤(confirmation bias),也就是比較會注意到自己所預期的事、而忽略自己沒預料到的事。而且就算我們已經注意到失敗的跡象,也很容易再落入情意捷思(affect heuristic),也就是因為相信某件事,所以自動在心中放大好消息、忽略壞消息。
  7. Heuristics (捷思),譬如定錨心理(anchoring)、可得性(availability)、代表性(representativeness),用直覺取代或然率分析和統計分析。短期來看,根據 heuristics 來進行投資的人可以得到很多樂趣;長期來看,根據統計來進行投資的人可以累積很多財富
  8. Availability cascade :是一種自我持續的連鎖事件,開始時可能是媒體報導的一件相當小的事,最後卻引起了大眾的恐慌和大規模的政府行動。有時候,一個媒體報導的小故事引起了某一群人的注意,他們變得激情和憂慮,而這種情緒反應本身又變成了報導的題材,引起了媒體更多的報導,然後引起了更多人的關心和參與。
  9. 代表性捷思法(representativeness Heuristics)指人們在不確定性的情形下,會抓住問題的某個特徵來直接推斷結果,而不考慮這種特徵出現的真實概率以及與特徵有關的其他原因。在很多情況下,代表性法則是一種非常有效的方法,能幫助人們迅速地抓住問題的本質推斷出結果,但有時也會造成嚴重的偏差,特別是會忽視事件的基本要素(base rate neglect),即無條件概率和樣本大小。
  10. 若 Steve 個性文靜、害羞,穿著乾乾淨淨,你認為他是個農夫或是圖書館管理員。若你因為從外表來判斷,很有可能判斷 Steve 應該會是位圖書館員。此時就犯了用 representativeness 來做為機率判斷的錯誤,你應該先關注 base rate,即根據農夫與圖書館管理員在此地區占的比率,再進行猜測,而非用外表來臆測
  11. 人是一種很奇特的動物,當面對沒有給予證據與給予無用的證據,前後竟然會有不同的行為。都沒有給你任何特定證據時,你反而還會基於 base rate 來做決定,當給你無效證據時,你卻會忽略 base rate,做出完全不同的決定
  12. 決策者對樣本大小缺乏敏感性 (insensitivity to sample size) 也是一種偏誤現象。以統計的角度來看,從一些特定的觀察結果要推論到一般性的結論時,樣本越多,後續推論愈正確,此即為統計上所謂的大數法則 (the law of large number)。當決策者採用代表性經驗法則做為樣本與母體的相似度判斷時,他們並不考慮樣本的大小,此發現與學者觀察到一般人在進行推理思考時,不太會從統計上的樣本大小來考慮之現象相呼應
  13. 要避免投資陷入代表性捷思法(Representativeness Heuristic),投資者應做到:
    1. 無論何時,都要關注基準概率 (base rate):很多人認為拋一枚均勻硬幣,如果首五次的結果都是正,那麼第六次很大機會是反。因為這個結果比較正常(令整體結果較接近1/2正反)。事實上,每次拋硬幣的結果都是獨立的,不論之前的結果如何,下次的結果都是半數機會正反。
    2. 切記概率不存在自我矯正行為:股票價格一直下跌並不意味著將來更可能上漲,一直上漲的股票也並不意味著將來更可能下跌。一些投資者老抱著一些深度套牢的股票不放,自認為已經兩年沒漲了,現在該輪到它了吧。投資者的這種股價會“自我矯正”的錯誤觀念,無疑是“把牢底坐穿”的一個很重要的原因。
    3. 不要被過度詳細的細節所迷惑:你對某公司掌握的訊息越是充分,越應該謹防決策失誤
    4. 不要誤解向平均數回歸的現象:股票價格的波動是正常現象,不應將此與一些偶然事件聯繫在一起
    5. 仔細檢驗,注意自己在推理過程中存在的謬誤:評估與預測時要注意base-rate information,時時做好自我監督與自我控制
  14. 賭徒謬誤(The Gambler's Fallacy)亦稱為蒙地卡羅謬誤(The Monte Carlo Fallacy),是一種機率謬誤,主張由於某事發生了很多次,因此接下來不太可能發生;或者由於某事很久沒發生,因此接下來很可能會發生。賭徒謬誤的思維方式像是如此:拋一枚公平的硬幣,連續出現越多次正面朝上,下次拋出正面的機率就越小,拋出反面的機率就越大。其實正反兩面發生機率永遠是 1/2,並不會因為前幾次都出現正面,接下來出現反面的機率就會超過 1/2,不要誤會機率會自我修正
  15. Insensitivity to predictability:人常會依照自己的喜好,去看自己想看的資訊,並根據這些片段的資訊做預測,在缺乏詳細資料的佐證下做出自滿的決定
  16. The illusion of validity(效度的錯覺):人們常會根據最具代表性的 input 來預測可能的 outcome,而其自信的來源則是來自其代表性的程度,卻忘了還有其他可能會影響 output 的因素或限制。在股票市場上也是。許多積極買賣股票的人,以為自己知道股票的真實價值,以為自己知道的比其他人多,也是身陷”效度的錯覺”。帶來這種錯覺最主要的原因在於,這些投資人使用一些看起來”非常高明”的方法在研判狀況。不論是技術分析,或是基本分析。這些方法甚至有一些漂亮得不得了的名字,譬如xxx選股神功。讓人以為自己學了之後,就會像張無忌學了九陽神功,一統江湖。
  17. Misconceptions of regression:是一種非形式謬誤,係因未考慮統計學上隨機起落的迴歸現象,造成不恰當的因果推論。例如小明發燒二天後吃退燒藥,燒就退了。因此,小明燒退是退燒藥的效果。但是發燒二天後,即使不吃藥也很可能自行好轉,不能就此認定是藥物的效果。又如學生在這次測驗中拿了100分滿分,老師和家長稱讚他後,他下次測驗只拿了95分。結果,他被罵了。然後,他在第三次拿到滿分。由此得出結論,誇獎令學生驕傲,成績下降,責罵則令學生成績進步。但是一個人不可能永遠滿分,可能第二次不稱讚他都會拿95分,第三次不責罵也會拿到滿分。這是學生實力的本身,不能斷定受責罵或稱讚所影響。
  18. Conjunction Fallacy (合取謬誤) 是指面對多重特徵時,我們往往會認為「符合特徵多」的機率會比「符合特徵少」的機率高。生活中這種例子倒比基本比率謬誤還要多,像下面這則例子:某天騎車,看到路邊有一對年輕情侶被警察攔下來開罰單。這對情侶為什麼被攔下來呢?(1)是因為他們超速嗎? (2) 是因為他們超速又沒戴安全帽嗎?事實上,在台灣,超速跟沒戴安全帽都會吃上罰單,我們會錯誤地認為同時沒戴安全帽和超速的機率會比較高。
  19. 在教導員工時,獎勵比懲罰有效,獎勵進步,不要懲罰錯誤
  20. 第一次表現差的,第二次就會好一點,第一次表現好的,第二次會差一點。前面幾次的優劣根本不足以去評斷優劣更枉談要處罰或是獎勵,人的表現本來就是有好有壞。那我們該獎勵什麼呢?要獎勵平均值的提升才是,或是在考試的表現高於全體的平均值時
  21. 我們的生命是一個不好的循環,因為我們會對取悅我們的人好,對我們不喜歡的人不好,可是從統計上來看,我們都會因為對人家好而受處罰,對人家不好而受獎勵。我們對喜歡的人有所期待,但當他的表現不如預期時,就好像是對自己有所懲罰而不開心。同樣地,對我們不好的人總覺得他一無是處,那是已經設定好的定位,當他表現出一點不一樣的時候,我們就覺得是種進步。
  22. 迴歸均值 (regression to the mean) 是統計學上的必然現象,但是卻違反了人們的期待,因為我們通常都會希望好還要更好(像是手氣正旺,一直賭下去,肯定會贏更多),但事實上,只要是「異常表現」都勢必會往平均值修正、靠攏。當表現愈極端,均值迴歸的幅度就愈大。2個小訣竅,甩開不切實際的期待:
    1. 不要過度追求「好還要更好」:在打考績或制定業績目標時,要將個人過往的表現也納入考量,給予每個工作者正確且合理的目標。
    2. 不要輕信單次特殊事件:單月業績突然大好、網站流量暴增,都可能跟運氣有關,除非該表現能穩定持續一季以上,才能視為是常態。
  23. 當老師說,經驗告訴她,批評比讚美更有效時,她不明白的是,這一切都由於迴歸均值 (regression to the mean) ,學生的表現本來就是好好壞壞、起起伏伏,但是要記得,當學生的表現優於整體平均時再給讚美
  24. 當我們在面試應徵者時,也許第二輪面試比第一輪相較之下,沒有令人那麼印象深刻,有可能是應徵者怕我們失望,但更可能是他的第一輪面試超乎尋常的好,應徵者怕其表現迴歸均值 (regression to the mean)
  25. 我們篩選的過程是好的,但是不完美,所以我們應該要預期會迴歸均值 (regression to the mean) ,我們不應該感到驚訝,最優秀的候選人往往不能滿足我們的期望



2018/06/30

[Travel] 2018/06 北投

新北投車站
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新北投圖書館
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地熱谷
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2018/06/16

[Java 8] Examples for LocalDate


package test.albert.datetime;

import java.time.LocalDate;
import java.time.Month;
import java.time.format.DateTimeFormatter;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

@Slf4j
public class TestDateTime {

    private static final DateTimeFormatter FROMATTER = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd");

    public static void main(String[] args) {
        TestDateTime test = new TestDateTime();
        DateRange today = test.getToday();
        log.debug("Get today: {} ", today.toString());

        DateRange yesterday = test.getYesterday();
        log.debug("Get yesterday: {} ", yesterday.toString());

        DateRange lastWeek = test.getLastWeek();
        log.debug("Get last week: {} ", lastWeek.toString());

        DateRange withinOneMonth = test.getWithinOneMonth();
        log.debug("Get within one month: {} ", withinOneMonth.toString());

        DateRange lastMonth = test.getLastMonth();
        log.debug("Get last month: {} ", lastMonth.toString());

        DateRange thisYear = test.getThisYear();
        log.debug("Get this year: {} ", thisYear.toString());

        DateRange lastYear = test.getLastYear();
        log.debug("Get last year: {} ", lastYear.toString());
    }

    /**
     * 計算起訖日期: 今天
     * 
     * @return start/end date
     */
    public DateRange getToday() {
        LocalDate now = LocalDate.now();
        DateRange dateRange = new DateRange(formatDate(now), formatDate(now));
        return dateRange;
    }

    /**
     * 計算起訖日期: 今天減去一天
     * 
     * @return start/end date
     */
    public DateRange getYesterday() {
        LocalDate now = LocalDate.now();
        LocalDate yesterday = now.minusDays(1);

        DateRange dateRange = new DateRange(formatDate(yesterday), formatDate(yesterday));
        return dateRange;
    }

    /**
     * 計算起訖日期: 今天減去六天到今天
     * 
     * @return start/end date
     */
    public DateRange getLastWeek() {
        LocalDate now = LocalDate.now();
        LocalDate lastWeek = now.minusDays(6);

        DateRange dateRange = new DateRange(formatDate(lastWeek), formatDate(now));
        return dateRange;
    }

    /**
     * 計算起訖日期: 今天減去一個月到今天
     * 
     * @return start/end date
     */
    public DateRange getWithinOneMonth() {
        LocalDate now = LocalDate.now();
        LocalDate lastMonth = now.minusMonths(1);

        DateRange dateRange = new DateRange(formatDate(lastMonth), formatDate(now));
        return dateRange;
    }

    /**
     * 計算起訖日期: 上個月的第一天到上個月的最後一天
     * 
     * @return start/end date
     */
    public DateRange getLastMonth() {
        LocalDate now = LocalDate.now();
        LocalDate lastMonth = now.minusMonths(1);

        DateRange dateRange = new DateRange(formatDate(lastMonth.withDayOfMonth(1)),
                formatDate(lastMonth.withDayOfMonth(lastMonth.lengthOfMonth())));
        return dateRange;
    }

    /**
     * 計算起訖日期: 今年度的第一天到今天
     * 
     * @return start/end date
     */
    public DateRange getThisYear() {
        LocalDate now = LocalDate.now();
        LocalDate from = LocalDate.of(now.getYear(), Month.JANUARY, 1);

        DateRange dateRange = new DateRange(formatDate(from), formatDate(now));
        return dateRange;
    }

    /**
     * 計算起訖日期: 去年度的第一天到去年度的最後一天
     * 
     * @return start/end date
     */
    public DateRange getLastYear() {
        LocalDate now = LocalDate.now();

        LocalDate from = LocalDate.of(now.getYear() - 1, Month.JANUARY, 1);
        LocalDate to = LocalDate.of(now.getYear() - 1, Month.DECEMBER, 31);

        DateRange dateRange = new DateRange(formatDate(from), formatDate(to));
        return dateRange;
    }

    private String formatDate(LocalDate date) {
        return date.format(FROMATTER);
    }

    @Data
    @AllArgsConstructor
    private static class DateRange {
        private String from;
        private String to;
    }

}


Console
2018-05-09 11:27:31.661 - DEBUG- t.a.datetime.TestDateTime - Get today: TestDateTime.DateRange(from=2018-05-09, to=2018-05-09)  
2018-05-09 11:27:31.664 - DEBUG- t.a.datetime.TestDateTime - Get yesterday: TestDateTime.DateRange(from=2018-05-08, to=2018-05-08)  
2018-05-09 11:27:31.664 - DEBUG- t.a.datetime.TestDateTime - Get last week: TestDateTime.DateRange(from=2018-05-03, to=2018-05-09)  
2018-05-09 11:27:31.664 - DEBUG- t.a.datetime.TestDateTime - Get within one month: TestDateTime.DateRange(from=2018-04-09, to=2018-05-09)  
2018-05-09 11:27:31.665 - DEBUG- t.a.datetime.TestDateTime - Get last month: TestDateTime.DateRange(from=2018-04-01, to=2018-04-30)  
2018-05-09 11:27:31.665 - DEBUG- t.a.datetime.TestDateTime - Get this year: TestDateTime.DateRange(from=2018-01-01, to=2018-05-09)  
2018-05-09 11:27:31.665 - DEBUG- t.a.datetime.TestDateTime - Get last year: TestDateTime.DateRange(from=2017-01-01, to=2017-12-31)