運用AI、大數據,讓防疫精準到位
今年一月底過年時,行政院成立了 #防疫大數據小組。我們用智慧科技廣泛地應用在防疫工作。
我身為一個醫師,畢業於台大公衛所,如同大家知道,我有一個亦師亦友的夥伴:從學校到政治工作、到SARS,到今天的武漢肺炎,他可說是奮鬥不息。陳建仁 Chen Chien-Jen老師當然教學嚴格(雖然看起來和藹可親),讓我不但能從臨床工作轉換到流行病學的領域,也能瞭解各種數據分析及複雜的統計。
時代在轉變,隨著計算機、通訊,各種新技術的發達,已經比我研究所時代突飛猛進;大數據分析、人工智慧中的機器學習,也已讓過去不可能的任務,可以在短時間完成,開啟了防疫工作前所未有的新視野。
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二月初,我就邀請杜奕瑾 (Ethan Tu)及 AI Labs的工作夥伴,一起協助政府防疫。
這陣子,相關的工作會議來來回回,已開了好幾次。
他們不僅放下手邊的工作,也因此讓利用科技、大數據分析協助防疫的「台灣模式」獲許多國家詢問,包括歐盟、美國等等,也都想向台灣取經,想深入了解AI、大數據在防疫上的應用。
下午Ethan打電話告訴我,他們想到好方法了!急著與我分享討論。因此晚上討論了包括:
1.運用人工智慧協助臨床醫師在 #武漢肺炎 診斷。以大數據整合包括疫情調查、臨床、實驗室檢驗、病毒分析做流行病學的預測分析。
2.運用人工智慧輔助 #防疫追蹤系統 落實居家檢疫管理。
包含居家治療及居家檢疫,雙向提供資訊與疫情指揮中心連線,包括更多的衛教、健康資訊。
3.老藥新用平台,已初步透過AI篩選出有效藥物,現在持續針對更多藥物與實驗室深入進行精確比對。
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超前部署,需要大家Brainstorming ,想出更好的方法解決問題,更是一個團隊的信念,無私的分享彼此的知識。感謝健保署李伯璋署長、衛福部資訊處龐一鳴處長、行政院資安處簡宏偉處長在防疫結合科技用盡心思,就像今天晚上燈火通明。
同時也有224部Youtube影片,追蹤數超過24萬的網紅啟點文化,也在其Youtube影片中提到,【線上課程】《過好人生學》~讓你建立迎向未來的思維與能力! 課程連結:https://pse.is/H8JXH 第一講免費試聽:https://youtu.be/-EHOn0UxMys 不定期推出補充教材,讓學習無限延伸:https://pros.is/KQZZH 【8/3開課!】《人際回應力-看...
統計分析方法與應用 在 半路出家軟體工程師在矽谷 Facebook 八卦
感恩節感謝 & 一些學習課程推薦
今天是美國的感恩節, 首先要謝謝各位讀者你們的支持,一開始的分享主要是我的轉職及找工作經驗, 後來逐漸擴展到我的矽谷的所見所聞、矽谷人物專訪、以及我的學習成長的筆記。 從 2012 年開始寫部落格, 2017 年開始分享 Facebook page, 也是累積了許多經驗, 文筆說不上變的很好, 但至少越來越熟練把一個靈感大目標從我的思緒整理、輸出成一篇文章分享出來, 這個過程也認識了許多有趣及厲害的人, 訪問了一些我覺得很酷很強的人,召集了許多熱心的朋友一起做了 “歹晚郎內推互助網絡” 幫助更多人在艱難的時期找工作,我個人也覺得在這個過程中有所提升。 如果你有考慮寫作分享, 或是任何創作, 希望我之前的文章“為什麼我建議你開始寫文章、或是任何形式的內容創作” 也能讓你一起加入開始練習寫作/創作/輸出的行列。
我不時會收到讀者詢問如何到美國科技公司工作,或是如何轉職成軟體工程師、如何學習程式等等的問題。 到美國工作問題我之前的文章: “如何到美國科技公司工作?” 已經把非美國人可以到美國工作的模式列出, 轉職軟體工程師及學習程式很多時候是一起的問題, 很多讀者有興趣轉職,但完全不知道軟體工程師在做什麼, 以及應該如何上手學習。 我給過不少次建議, 今天決定用這個機會公開的分享之前回答讀者的方式。
如果完全沒有學習過程式, 可以先玩玩這個 MIT Media Lab 研發的 Scratch , Scratch 可以讓你用拖拉的方式把一些程式的邏輯組合起來, 在還不熟悉電腦運作的時候, 可以很直觀的在遊戲中累積你對程式的理解。
如果玩一下 Scratch 後還有興趣, 我推薦可以上哈佛大學的 CS50 (Computer Science 50: Introduction to Computer Science) (https://bit.ly/3fDcBFG)。 這門課是近年來哈佛大學熱門課程排行榜上的常勝軍,教授 David Malan 是個很好的老師, CS50 把電腦科學的基礎用許多生動及詳細的方式傳授出來,上完這門課後對許多電腦科學領域會有好的基本認識,對課程中所用到的不同程式語言也會有個基本的了解。
當然 CS50 畢竟是大學的課程, 有一週一週制式的格式, 作業也是大學的方式, 我近年來蠻喜歡 Udemy 上的課程, 因為每個領域都有很棒的老師, 課程也更彈性及多元, 作業及測驗也比較靈活。 如果你還沒有學習任何程式的經驗, 可以嘗試從學習 Python 或 Javascript 入門, 因為這 2 們語言的特性, 對初學者上手比較容易。 此外 Javascript 是網頁主要使用的程式語言, 而 Python 在資料處理及機器學習都是首選語言, 所以這 2 個語言學習之後未來都有許多應用及職缺的可能。
如果你有興趣學 Python ,可以先學習這個有 115 萬學生上過的課程: 2020 Complete Python Bootcamp From Zero to Hero in Python (https://bit.ly/2KJDfS6), 了解 Python 語言的基礎及跟著課程建立自己的 app 及遊戲。
Javascript 的話可以看這個有 37 萬學生參與的課程: The Complete JavaScript Course 2020: From Zero to Expert! (https://bit.ly/3fFPcU8) 學習 Javascript 基礎及嘗試建立網頁 app。
如果對資料科學有興趣的, 可以和 34 萬人一起學習 The Data Science Course 2020: Complete Data Science Bootcamp (https://bit.ly/3fD315M), 了解資料科學中數學、統計、 機器學習及各種有關的知識, 因為也會用到 Python,所以也可以增加自己 Python 語言的技能。
如果你對分析資料有興趣, 這個有 32 萬名學生上過的資料課程 The Complete SQL Bootcamp 2020: Go from Zero to Hero (https://bit.ly/33nXQlj), 可以學習如何用 SQL 來查找資料庫, 並分析資料。
因為機器學習的火紅, 近年機器學習的課程也是無敵多, Machine Learning A-Z: Hands-On Python & R In Data Science (https://bit.ly/3fGB6lj) 累積有 72 萬學生學習及好評, 可以讓你了解機器學習在做什麼。
而我親愛的老婆也分享過她喜歡的課程, 以下都是她上過且去蕪存菁強力推薦的課程 (也可以參考她的推薦文章), 她靠著許多線上課程, 沒有再讀一個大學、研究所學位或是參加 bootcamp , 也成功轉職為軟體工程師, 這些課程我也有上過一些, 覺得這個老師 Andrei Neagoie 的教法也是蠻不錯的, 他的課程都很注重實作, 講解也很清楚, :
The Complete Web Developer in 2020: Zero to Mastery (https://bit.ly/3fDcwSq)
Master the Coding Interview: Data Structures + Algorithms (https://bit.ly/3fD7q8V)
The Complete Junior to Senior Web Developer Roadmap (2020) (https://bit.ly/39jeK8s)
Complete Python Developer in 2020: Zero to Mastery (https://bit.ly/37ARPS4) (這篇是她上這門課的詳細心得)
Complete Machine Learning and Data Science: Zero to Mastery (https://bit.ly/2WDBk57) (機器學習及資料科學)
許多 Udemy 的課程都是有 30 天 Money back guarantee , 代表如果你上一下子,覺得老師教的不好, 內容不喜歡, 都是可以要求退費的。 Black Friday 如果你還沒決定要買什麼, 買課程充實自我會是個不錯的決定!歐, 對了, 如果你剛好在美國,要買 Udemy 課程, 可以搭配使用 cash back 網站, 像 Rakuten 最近 Udemy 有 10% 的 cash back, 如果你還沒有用過, 可以使用我的推薦連結註冊, 還可以得到 $40 的註冊獎勵呢 (http://bit.ly/2SeLuXL)!有一些 American Express 信用卡還有 Udemy 買 $20 退 $5 的 offer , 也記得下訂前查看一下!
以上許多課程, 就算不是軟體工程師的初學者也可以得到許多新科技及方法, 我在 Udemy 買了許多課程, 也時常利用時間學習我感興趣的領域。 最後再次感謝大家一直以來的支持, 祝福大家都有個充實、健康、平安的感恩節, 2020 年最後自我學習提升, 為未來做更好的準備!
部落格原文及相關連結:
https://brianhsublog.blogspot.com/2020/11/ThanksgivingAndCourseList.html
統計分析方法與應用 在 杜書伍 聯強集團總裁 Facebook 八卦
【杜書伍:做事前,先找到你的GPS】
在產品複雜多元、重視服務細節的通路經營上,聯強被公認是最有扎實執行力的企業之一。建立起聯強執行力的關鍵人物,就是總裁兼執行長杜書伍。杜書伍擅長透過觀察與思考分析事物的個性,小時候就展露無遺。國中時,即使一個掃地前先洒水的動作,他都會研究該用什麼姿勢讓水珠均勻飛濺,好讓打掃時更順利。這樣的個性一直延續到他成為管理者,在《打造將才基因》一書中,他將職場的態度、信念及能力培養,透過自己的思考邏輯,以各種生動的比喻來拆解。
杜書伍接受《Cheers》雜誌專訪,用他一貫的思考深度,將看似複雜「把事做好的眉角(訣竅)」,精簡成「掌精髓、建架構、長筋肉」這9字訣。
問:從CEO的角度來看,你覺得什麼是「會做事的員工」?他們通常有哪些特質或表現?
答:我認為 「會思考」才是會做事的員工。交待事情後,即使只有簡單的說明,他會去思考,把提示的精神與目的重新想過。最優秀的員工,是他會回過頭來,在原始想法上再附加額外效益。畢竟講的時候多只說重點,他能夠幫你想透後,連其他沒有講的部份也去弄清楚,然後再去做。
做的過程中,因為掌握住重點,判斷就很精準,成果連帶也會高於最初的期待。甚至有些人經過思考後,發現不對,還會推翻主管最先的想法。在動手做之前,這個思考的過程很重要。
問:在做事情之前,如何進行這個思考的過程?有哪些要訣需要掌握?
答:不論主管或是員工,我認為都有「做事的姿勢」,要抓住精髓、架構、筋肉這3個階段。
開創性(中高階)主管要能「掌精髓」、「建架構」、「長筋肉」。掌精髓是指在做任何事之前,掌握它的目的與精神。所謂的目的與精神,通常描述的字不多,一般人很自然就把比較少時間放在上面,直接跳到動手做,其實,這個階段最重要。
實際做之前,還要建架構:這件事分成幾個部份?各部份間的關係是什麼?這件事和其他事情的關係是什麼?這些架構有了,就像人體骨骼,知道哪邊是手、哪邊是腳,把架構圖畫出來之後,腦筋非常清楚。最後才是長筋肉,從每個步驟發展出細節或運作的方法。
能這樣做,就不會不自覺地把手和腳混在一起、頭放錯地方。很多人一聽到事情,馬上跳到長筋肉的階段,結果抓不住精髓,許多需要判斷的地方就會出問題。
不同位置的3種做事姿態
問:可以舉你實際帶人時發生的例子?
答:比如,我們常說「提升效率、節約成本」。這兩部份哪一個重要?
當然是提升效率重要,一定要先釐清,否則末端執行時,就變成不斷在節約成本,把所有預算都砍掉,砍到最後沒有效率。
當然,我們說節約成本時,通常不會再多說「不要損失效率」,但懂得思考精髓的員工,會再想到後面這句話;沒有想的,就會為了節約成本而讓所有效率完蛋,這就是只把事做完。如果事情都要講這麼清楚,沒講就不會做,那當主管的就很慘了。
問:這套「做事的姿勢」,對於非主管的工作者,如何應用在自己日常的工作上?
答:不同的角色,也有不同「做事的姿勢」,這是個系統性的概念。擔任開創性(中高階)主管負責無中生有,掌精髓是部門功能的定位、建架構是部門運作的方式、長筋肉則是細部作業。執行性(基層)主管,因為東西都有了,但不是所有事情都他去做,所以他要「學習精髓」、「掌握架構」,帶著人家不斷去做,去「改善筋肉」。執行性的人員(基層員工),則是要「理解精髓」、「理解架構」、「學習筋肉」。
裡面運作的每個過程,都需要判斷,判斷的依據就是「精髓」。要去思考,我現在是在架構中的哪個角色?做這件事情的目的與精神是什麼?這樣才不會搞錯方向。 精髓很像GPS(衛星定位系統),有GPS才知道自己在哪裡,不然就迷路了,方向錯,決策或做法一定會錯。
問:為什麼你會發展出精髓、架構、筋肉這套做事的姿勢?你觀察到部屬在做事上的哪些現象?
答:我年輕時看到太多例子。跟部屬講了,他就蹦蹦蹦去做,做回來不是我講的,我再說:「我不是這樣講嗎?」他才說:「喔!對喔!」那時才想起來。當初跟他講的時候記得,但一轉身就忘掉,碰到這樣的部屬,很認真,可是沒做對事情,真的會氣死!
後來我就不斷拆解,為什麼會發生這種事?因為我跟他講的時間很短,一轉身就忘,第1,是在他腦海中停留的時間很短,印象不夠深;第2,是他只想著趕快去做,一面做一面想,加上之前記憶不夠深,所以很快就忘了。
發現這個現象後,我就變得花比較多時間在前面跟部屬談,先想清楚,還不要做,最好他能把精神與目的複述一遍,再下去做。幾次下來,學習能力強的,就會改變做事的習慣。
想清楚再做,就像雜貨店與便利商店的差別。雜貨店是進了貨,東西放哪裡,老闆很清楚,客人想買什麼,老闆找得到,客人找不到,樣樣事情要依賴老闆在,要買什麼東西老闆拿給你;便利商店進貨很麻煩,要貼標籤、分類、上架,花很多前置作業時間,但後面就輕鬆,只要有貨,多少客人都沒關係,客人自己去拿,一個人在櫃臺結帳就好。
到底時間該省在哪裡?是省在前面,然後在後面花更多時間、人力去做,還是相反?這是改變我們做事習慣的方法,只要在前面多花一些時間,後面省下做錯或猶豫的時間會更多。
利用月報,觸動員工思考習慣
問:這樣的能力,該如何培養?是個人特質還是可以透過組織建立?
答:最基礎的,還是個人態度。如果只是想悠哉悠哉過日子,不想積極任事,那什麼方法也無效。但若想積極任事卻不得其法,是可以用方法去養成對的習慣。
聯強有幾個方法來培養員工思考。最基礎的是去觸動思考,比如每個人都要做月報。月報不是只有形式,而是要有要求與規範,主管與部屬之間也要就月報溝通與回饋,這樣,至少每個月會把這個月的工作執掌與內容重新想一次,這就是一個系統。
另外,工作可以切割成哪幾個部份?KPI(關鍵績效指標)是什麼?如何去統計與分析?這是結構。我們透過月報制度,訓練員工對工作做更多思考、系統、結構、整理、分析。
通常月報不會到了月底才開始準備,那樣會很痛苦。透過這樣一次又一次的過程,慢慢的就會掌握住架構,每天做事時會去思考,讓思考的頻率增加。有了結構後,思考的效益也會比較好。
交完月報,主管會再問問題。比如這個數字代表什麼?為什麼是這樣?如果沒準備,就答不出來。這樣的過程,主管也同樣在引導員工思考。
問:晉升主管時,會針對思考能力做考核嗎?
答:沒錯。我們一層一層的升職,都要看思考、系統、結構、整理、分析這5大能力的層次與火候,升職是以這個為基礎,因為這5種能力是所有能力的根源。
問:絕大多數工作都必須透過合作來完成,有時候事情做不好,原因是跟其他部門溝通不良,或爭取不到支持,你怎麼看這種「軟實力」的重要性?
答:要與別人合作,先要彼此談清楚,確認彼此掌握的精神與目的是否一樣。如果沒有這個習慣,假設對方什麼都知道,趕快開始做,這就慘了。兩人一起做,你要往東、我要往西,這就有得吵,結果變成兩人前進不了,一直argue(爭論)。
在合作之前,還是要回到精髓、架構、筋肉這個過程,彼此討論清楚,後面邊做還要邊identify(確認)有沒有跑掉。萬一感覺對方跑掉了,跟精神與目的好像有衝突,經過提醒,彼此往往不用argue得面紅耳赤,就能回到正軌。(本文摘錄自Cheers 雜誌,作者李欣岳)
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1.專注、聚焦的近視眼後遺症
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2.努力,但不要用蠻力!
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3.主管只說不教,就不配做主管
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每個人都想要找到更穩定、更有保障的工作,不過我要提醒的是,要是你沒看今天的節目,到頭來,你可能只剩下一場空。
在收看影片之前,不管你是在Youtube還是Podcast收看或收聽,記得訂閱我們的頻道,你的具體支持,是我們製作節目的最大動力~
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~
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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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本文內容:黃金交叉及死亡交叉真的可信?、與坊間傳言做相反動作、十天線與五十天線應用
黃金交叉及死亡交叉真的可信?
大家有沒有聽過黃金交叉及死亡交叉?坊間經常聽到升穿甚麼線就買,線穿甚麼線就賣,今天與大家做些統計實驗,打破謬論。今天會用十天、五十天、二百五十天移動平均線做實驗。我們經常聽到黃金交差,以下會以五十天線升穿二百五十天線作為黃金交差例子,人們常稱跌穿250天線為熊市要來臨;我們會再以五十天線跌穿二百五十天線為死亡交差例子,即人們常稱的牛市要來臨。在出現五十天線升穿二百五十天線,即黃金交差出現後買入並持有七天,會出現以下結果。
恆生指數
2000-2016年︰會出現9次買入信號,5次羸,4次輸,55.5%成功率好像較低。
2009-2016年︰6次買入信號4次羸,2次輸,66.7%成功率,但獲利不多。
2000-2014年︰3次買入信號2次羸,1次輸,66.7%成功率,但最後是蝕錢的。
美國標準普爾500指數
2000-2016年︰7次買入信號,5次羸,2次輸,71.4%成功率。
2009-2016年︰4次買入信號,2次羸,2次輸,50%成功率,即五五波,就是入跟不入,沒有指示性。
2012-2014︰2次買入信號,2次都出現虧損,0%成功率。
用了以上不同時間作例子,亦不難發現不論在升跌或橫行時,根本沒一個確認買入信號,只有近50%的成功率,即使高於50%,仍有機會出現虧損。用此方法投資的朋友或應重新思考以上信號在整個投資部署上的應用問題。
與坊間傳言做相反動作
再給大家看一些有趣的,來做一個相反死亡交叉實驗,即五十天跌穿了二百五十天線,坊間經常在此時會提到死亡交叉出現,需要沽貨,但如你作出相反動作,即買入的話,會得出以下給果
恆生指數
2000-2016年︰10次買入信號,7次羸,3次輸,70%成功率。
2009-2016年︰6次買入信號,5次羸,1次輸,83.3%成功率。
可以發現跟坊間做相反的成功率反而較高,坊間的傳言不可亂信,自己過去亦曾墜入此羅網,輸了亦不知道發生了甚麼事,還在想不是出現黃金交叉買入就會升,出現死亡交叉就會下跌嗎?知道原因便不會死得不明不白,成功機會可由自己主宰。
十天線與五十天線應用
最後我們利用十天及五十天的移動平均線應用作較短線的測試。當十天升穿五十天線便買入。
標準普爾500指數
2000-2016年︰56次買入信號,34次羸,22次輸,60.7%成功率,但只有12%回報,即一年只不足1%回報,連基本通漲都對抗不到。
2009-2016年︰28次買入信號,17次羸,11次輸,60.7%成功率。
2012-2016年︰16次買入信號,10次羸,6次輸,62.5%成功率。
整體上在美股的成功率高於50%,但其回報不高。
恆生指數
2000-2016年︰45次買入信號,23次羸,22次輸,51.1%成功率。
2009-2016年︰24次買入信號,11次羸,13次輸,45.8%成功率。
2012-2016年︰14次買入信號,6次羸,8次輸,42.9%成功率。
用在恆指上的成功率較低,沒有明顯的方向指示。
我們再作相反實驗,在死亡交差出現時,即十天跌穿五十天線做出買入動作會得出以下結果。
恆生指數
2009-2016年︰45次買入信號,24次羸,21次輸,53.3%成功率。
2012-2016年︰14次買入信號,9次羸,5次輸,64.3%成功率。
又再証實一次,做相反反而會賺錢。以上種種的測試可以看出黃金交叉跟死亡交叉沒有提高我們投資的成功率,大都是一半一半,基本上沒有大參考性。未來我們會再做更多實驗給大家看,拆解一些坊間謬誤。每一分錢亦是努力賺取回來的,不要盲目相信坊間的傳言。
撰文:施宏毅
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