總結今年的投資心得
1. 穩定致富
今年指數投資的書《穩定致富》，相當於我的名片，我自己買了幾十本送朋友。
其中最好笑的是，菲比斯新書發表會的時候，穩定致富就在眾目睽睽之下當場送到他手上，不知情的人可能還以為我跑去踢館了。
我敢推薦這本書，是因為我對這本書的內容有十足信心，相信館長也會同意。
當時他的認真討論，激起我相應的態度，力求整體的完整性和細節的正確性，也讓我這張入選「博客來年度暢銷榜百大」的名片很好用。
我們寧缺勿濫，所以打磨出了讓彼此都滿意的作品，而且達到了各自難以企及的高度。
如果妳想討論指數投資，也可以加入我們各自的社群。
2. 狂徒投資/因子投資/槓桿投資/金融證照社群
我開創社群之後，一直都樂見開放、自由、混亂的氣氛。
雖然有許多人跟我說，我不設定主題、不限定討論內容、不維持友好氣氛...會讓人想逃跑。
不過事實上，我反而陸續接觸到不同職業玩家和專業人士，尤其愛私下交流，這讓我能把時間花在進步更甚於教學。
我想將社群塑造成我的成長環境，也就是競爭、挑戰、攻訐...所以我什麼都不做。
而它們也確實野蠻成長，我時不時都能聽到新穎的觀點。
各位朋友不用擔心遇到一言堂的環境，社群中也沒有主流或權威意見。
不過你需要有夠強的媒體識讀力。否則可能會被淹沒在資訊漩渦中。
當然，你有任何問題也可以直接問我。
3. 笑看台灣投資創作圈
網路上的是非很多，我在一旁看得很開心。
有整天做梗圖的、有吵對帳單的、有搶著住公園的、有虧完出來開課的、有把無效策略寫成書的、有收費開課教被動投資的、有把自己發文丟在FB廣告的...
妳也不用問我誰專業，因為都沒有專業。
這就像兩個幼稚園小朋友，在爭論胖丁跟皮卡丘誰比較厲害一樣。
你每聽一分鐘，就浪費60秒生命。
人群的知識階層就像金字塔，專業永遠是少數，所以廣為流傳的內容一定要能親民，不可能深入。
愛因斯坦夠有名吧，但真正看得下相對論論文的有幾成?
這也是我寫了因子投資、槓桿ETF、衍生商品、資產配置...等題目之後的體悟。
當我發現我寫出來的這些東西，沒有網路同行能參考，我就知道我走到前面了。
所以我為了進步，必須自己找專業知識。
如果你也想繼續精進，就遠離網路上譁眾取寵的投資創作者。
4. 狂派邪教職業化/專業化/菁英化
原本我認為，我不關注網路作者，應該會一直維持清閒。
但事實上，真正交流和詢問的人越來越強悍。
說白一點，紅的人不會找我，找我的都是厲害的。
我嚴重懷疑目前能聊得來的內容平均水準，已經跨越專職門檻，往中段邁進。
為什麼呢? 我感覺相比之下弱者越來越多了。
因緣際會，我和國內一些金融學界/業界的人士切磋，也聽到了一些傳聞。
越接觸我越發現，台灣充滿Alpha.
有教授抱著過時知識，至少落後國外30年，還自以為是。
業界好一點，畢竟需要靠競爭力吃飯，但也落後至少10年。
待過外國機構的一些朋友分析，這和資金規模、法規、政治、給薪都有關係。
主觀人工的土炮作法都能賺錢了，那正規嚴謹的機構玩家優勢更大。
當然，我也不知道這個落差造成的獲利空間能維持多久。
我聽說國內交易員的學校門檻要求，從中字輩變成頂大，有些還直接海歸限定。
各位還真看得起也看得懂我。
我講資產配置，所以你說共變異數/風險預算/效率前緣，我覺得很正常。
我也提過因子投資，所以你要跟我講因子動物園/正交化/FM回歸/ICIR/PCA/時序/橫截面/q5，我樂意討論。
我還說過金融衍生品的定價，所以Ito/Heston/純跳躍非擴散/修正久期/波動率曲面/AVP，也還算交流範圍。
甚至你對金融用到的機器學習有興趣，AdaBoost/XGBoost/NLP/集成/hyperband/GRU/NN，我全都談過。
但我好像沒什麼提到短線交易吧，結果主機共置/DMA/FPGA/Levy/Hurst/HMM...一樣說來就來，不就好險我剛好愛亂看書，剛好知道大家在說什麼。
也是，老子姓狂，讀者也狂。
5. 小資族
以前我混其它社群的時候，總有人認為我不算小資族。
可是這也要看跟誰比，至少我就因為買不起東西而持續投資。
況且，有人會討厭錢太多嗎?
(如果你很討厭錢，我可以幫你處理。)
我給你三個法律定義上的資金門檻，你自己可以算看看還要努力多久。
第一，專業投資自然人，三千萬台幣。
第二，專業投資法人，一億台幣。
第三，高淨值法人，兩百億台幣。
我不會告訴你要知足，我會鼓勵你保持飢餓。
我們的共同語言不是財富自由，而是財富自由掠奪。
6. 商業模式
今年我繼續和一些朋友談項目合作，我還被前兩任助理虧說事業變大。
事實上也沒多大，就是閒聊中看看有沒有賺錢機會罷了。
有網路的、工業的、金融的、餐飲的、不動產的，也有一些灰色的。
這些模式是我連滾帶爬摸索出來的，因為根本沒人教我，哪怕我家就有一些成功的商業經驗。
我是說，人脈疊加、在酒店談正事、試探對方實力、和法外人士交涉、瞬間評估獲利能力、政治紅利透過商業變現.....我全部自己體驗。
不過，我也樂在其中，享受玩GTA般的過程。
7. 研究小組和神鬼策略
我有個研究小組，但產能還不足，所以對於策略的回測和研發很常參考業界論文，也持續招人。
歡迎你的加入，不過我們沒有給薪水，至少目前如此，所以你可以先衡量看看。
(一開始吸引到一群投資公司老闆、學校教授、現役研究員...還有人自己就有研發團隊，我們都懷疑是不是哪裡弄錯了。)
我不介意各位挖角，我們樂見人才找到適合的地方。
當然，我也歡迎各種合作，有意者可以透過管道聯絡我。
至於策略研究，從LETF、因子投資、時序分析到機器學習都有。
外國的市場資訊，我們用Bloomberg，國內我們用TEJ。
同時我們也暫時遠離坊間技術分析和主觀臆測，因為這無助於分析和優化。
偶而看到一些神鬼策略，我們就會開始改良。
例如A股使用深度學習的Level 2因子、美股美債的波動率類聚+GARCH、LETF Sharpe最優化資產配置、AutoML程式自動機器學習挖掘的合成基本面因子投資...
截稿前最誇張的，台股因子動量多空策略，夏普率1X，經槓桿優化後，年化績效3721%
(如果你認為這真的可以實現，我考慮直接把策略賣給你。)
往好的方向說，我們更能務實的考量要採取什麼策略。
例如有機構的周度交易策略表現優良，但訓練資料集、授權費和使用費要每年接近百萬美元，這就讓人三思。
或是什麼都不管，直接把價格丟進機器學習模型，然後手動調整參數，那這種策略即使有良好的回測和前測表現，也是過擬合的垃圾。
這個小組目前定位在於業餘娛樂，不過我也好奇它之後會往何方向發展。
最後，有人問我今年的績效如何。
帳戶上小賺錢，帳戶外賺了朋友和經驗。
為了慶祝，我決定開香檳。
Cheers
#狂徒投資
#歹徒投資
#暴徒投資
#穩定致富
