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何岳峰 敬上

2011年10月7日 星期五

jobs dead,而賈伯斯是英雄嗎?

很多人說他是英雄、領袖、偉大發明家… ,昨晚看新聞時,大約有五分之四的內容與他有關,雖然還輸給蔣故總統經國先生,但對不是美國人的我們來說,算很多了。

jobs 是不是英雄? 在我年紀小的時候當然是,但現在我可不確定了。

手邊拿起一本 2000 年出版的「 i蘋果」,書末結尾停留在 Apple Computer Inc. 發表 iMac 的年代,它的結語:「無論結局如何,這個世界都應該感謝蘋果的貢獻。它是資訊時代勇敢、或可說莽撞的開路先鋒。它驕傲地扛著這個破曉時代的旗幟,如此嶄新、如此令人興奮,為今日我們視為理所當然的科技革新鋪平了道路。蘋果的故事正在頹敗,將成為美國企業界中最奇特、也最悲哀的故事之一。但無論蘋果的主管有多麼拙劣,都無法磨滅蘋果在歷史上的地位。」

我記得某一年跟舅舅聊股票時,講到:「未來搞不好是蘋果打敗微軟,人們對科技的需求不見得一直是相同的,微軟靠軟體起家,但將來或許軟硬一體成型的產品才是大家想要的。」那時,我記得蘋果股價才 3 塊。

剛剛查了 Google Finance :



3 塊多的股價大概是在 1997 年,也差不多是我大學時代的事。與我開始買股票的經驗相仿,不過 i蘋果一書,卻說 1997 左右,它的股價在 16 塊附近,這我就不懂了。不知道是誰對。

其實經過 10 多年,記憶這檔事就不見得準確了,尤其我的記憶力不好(PS 理解力超棒)。舊記憶在新事件發生後可能被遺忘、可能被重設。搞不好,當年我對舅舅講的可能只是:「現在蘋果這麼便宜,只要 3 塊,但它早期是比微軟好的,或許將來它也能再次比微軟貴。」

不管真相是那種,但我知道就算當年有能力去美國買蘋果電腦股票,我也沒機會賺到這近 100 倍的報酬率。因為 3 塊錢買,我 5 塊錢賣掉它就非常非常高興,那有可能放了 14 年等它賺到這 100 倍的報酬率。會這麼作的人,只有被動投資人

而 jobs 到底是不是英雄? 從 2000 年左右的觀點看來,是跟現在差很大地。所以英雄得靠緣份,沒那機遇,就沒那表現。這也得倚賴他現在就結束傳奇的一生,如果再過 15 年,會不會他就跟 bill 一樣跑去玩基金會,不管 M$ 了?

年輕時我欣賞 jobs ,完全是因為我不喜歡跟風,當時大家都喜歡 bill gates ,那我偏不要,我就愛 jobs 。這風格不只表現在股票選購上,也表現在就讀科系上,也表現在書藉選讀上,太多地方我是不愛跟多數人選擇相同的。

而年紀小時,覺得這個世界的運轉一定是由某些大人物主導的,沒這些人地球就不會動了。長大後,才慢慢體會一日之所需,百工斯為備不只發生在日常生活中,這些大人物的決策也少不了其他小人物的準備,所謂的「英雄」不過是「你懶得記住所有人的名字,挑大頭名字來記得較輕鬆簡單」的替代品。

我相信 iOS 的程式碼沒一行是 jobs 寫的(或許我講得太死了,搞不好,他的確寫了一行 hello world! ),我相信 iPhone 觸控螢幕的面板沒有任何一片是 jobs 裝的、他從沒作過任何一部 iXXX 廣告片美編... ,是的,雖然他也作了不少事,但整個 i 系列產品應是很多人的功勞。

現在他過逝了, iPhone 4S 還不是照出貨,我相信 iPhone 5 也是,但 iPhone 6 就不見得了。時代在變,另一組人馬可能就崛起了。這不過是另一個生存者誤差的故事。

想想 IBM ,想想 Apple Computer,想想 Microsoft ,又想想 Apple 就知道了,或許以後你們想的是 Ho600 。

== 後記 ==

蘋果在 1997 年的股價的確應在 16 塊左右。因為 AAPL 作了兩次股票分割, 1 股變 4 股,而 Google Finance 會依權值重算舊價格,所以原本應該是 16 塊的東西,就變成 4 塊錢了。那表示我現在所記得 3 塊多可能就是被 Google finance 給重設了。

2011年10月1日 星期六

另一種解鋼筋切割組合問題(無界背包問題)的方法(改自 thinker 所提觀念)


#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf8 -*-
""" cut(10, [7, 5, 3, 2]) = cut(3, [7, 5, 3, 2]) + cut(10, [5, 3, 2])
"""
def _plus1(a):
a[0] += 1
return a


def _cache(my_function):
CACHE = {}
def inner_function(*args):
key = str(args[:])
if not CACHE.get(key, None):
CACHE[key] = my_function(*args)
return CACHE[key]

return inner_function


@_cache
def cut(total, sizes):
propers = tuple([sz for sz in sizes if sz <= total])
if len(propers) == 1:
return [[0,]*(len(sizes)-len(propers))+[total/propers[0],],]
elif not propers:
if total < 0:
return []
else:
return [[0,]*len(sizes),]

result1 = [_plus1(a) for a in cut(total-sizes[0], sizes)]
result2 = [[0, ]+a for a in cut(total, sizes[1:])]
return result1 + result2


if __name__ == '__main__':
from time import time

bar = 10
sizes = [7, 5, 3, 2]

t0 = time()
answer = cut(bar, sizes)
print time() - t0

print 'count: %s'%len(answer)
#for a in answer:
# print a, sum([j*sizes[i] for i, j in enumerate(a)])


其計算邏輯是 cut(10, [7, 5, 3, 2]) = cut(3, [7, 5, 3, 2]) + cut(10, [5, 3, 2]) ,這觀念從 Thinker 那邊學來的,它用在計算 cut(10, [7, 5, 3, 2]) 的組合數有多少時,非常非常快,不過,我在擴充至求組合數有那些時,這方法的速度就比不上 cut(10, [7, 5, 3, 2]) = (cut(10, [5, 3, 2]) 的結果,其元素 0 插入 0) + (cut(3, [5, 3, 2]) 的結果,其元素 0 插入 1) 了。

不曉得是不是我在運算過程中,那裡少了優化?

2011 被動投資回顧

這麼 2011 年還沒結束,我就在作回顧呢?

因為配息已經告一個尾聲了,今年就算再買股票,也拿不到利息了。

從我 2008 年建立 56 支股票投資名單後,到現在 2011 年了,名單也增加到近 200 支股票(當然還沒買全),每年所拿到現金利息(含扣抵稅額)除以總投資本金後,大約如下:

2009: 3%
2010: 3.6%
2011: 5%(以 17% 扣抵稅率試算)

而平均購買成本約在 6378 點左右。回想起 4 年前,馬總統當選,我花了 4 萬 5 買了合庫、日月光、雷虎。從 9300 點開始一路買到 4000 點,再買到 9100 點,到現在的 7200 點。這平均持股成本在 6378 ,實在讓我非常滿意。

事實上,我有印象以來的持股成本應該是在 6700 左右才是,怎麼我在 7000 點以上繼續買進,這平均成本反而下降了呢?

原因就是除權、除息,就像開發工銀手上擁有的聯電,每股不到 3 元一樣,經過時間的發酵,聯電公司馬不停蹄的賺錢後,讓開發工銀手上握有的成本愈來愈低。

而且我覺得我運氣很好(真的嗎? 沒把年化報酬率算出來跟大盤比,這都只是感覺而已),手上不小心有了宏達電、統一超(當然都是零股啦),一個有 300%+ ,一個有 250%+ 的報酬率,而踩到的地雷也只有力晶(-66%)、茂德(-90%)、盈正(-75%),還好它們的投資比率都不高。

經過這 3 年多來施行被動投資策略的成果來看,我十分滿意。當股票漲,我高興,當股票跌,我也高興(當然是有錢買才高興,還好我年輕有工作作,能賺錢買股票),無處不怡然自得呀!

你被動了嗎?
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