跳到主要內容

勝券在握2

這本與1995年出版大致內容差不多,感覺比較薄,但是翻得比較好,比較大的收穫在於財務心理學與專注資本報酬率這幾點。其餘大致都一樣。裡面有幾點真的很難克服。投資忍耐五到十年,我忍得著嗎?四個月我就賣掉了,還五年勒。不要在意經濟訊號,這又很困難,科老告訴我們,市場是個螺旋,你如何不在超買區進場,超賣區出場都是跟總經息息相關的,不要過份關注市場,只在意是否有買進的好價位,可是我認為一發生不可預期的跌幅時,我就會賣出停損觀望了,不可能有像巴非特一樣的情報網,我們能知道他是不是真得出狀況,沒有面對面談過怎麼知道經營者真的正直、誠信、有能力。這都是巴非特投資法困難之處。

以下是書摘:

Technorati Tags:

我想買的事業要好到即使是各蠢蛋經營也能賺錢。
當大眾貪婪時我們必須謹慎,當大眾恐懼時我們必須大膽。
股市的存在不過就是讓你看看有沒有人想做蠢事的參考場所。
真正可以拉高股價的是投資資本的高回報率。把價值法用於公司的現金收益以及資本報酬率而不是把重心放在本益比。

看財務報表竅門:

  1. 注意會計面看起來相當弱的公司。注意不把認股權列為支出的公司。
  2. 另一面紅色警旗是『看不懂的附註』
  3. 要小心高唱未來收益與預期成長的公司。

投資守則

  1. 把注意力放在可預期前景的公司上。如果你只有長期一貫營運歷史、前景看好、基本上生產一些產品給同樣市場的公司,你就會有辦法知道這些公司的未來如何。同理亦真,你要專注於熟知的事業,因為對不熟的公司,你就無法解釋新發展可能造成的影響。
  2. 專注於經營得當的公司。好的經營者使公司未來成功的機率大增。
  3. 合併應用找對事業與挑對管理者的守則,可以讓你看清公司未來的收益的潛力。
  4. 財務分析會讓你看到決定公司真正價值所需的數字。
  5. 價值分析能帶你透過數學演算解答最後一個問題:根據所知一切,這是樁好買賣嗎?

巴菲特集中投資法

  1. 將投資集中在由出色強大管理團隊經營的好公司。
  2. 只投資於幾家你懂的公司。十到二十家就夠了,超過二十家就是自找麻煩。
  3. 選出最好的幾家公司,大筆投入。
  4. 想遠點,至少五到十年。
  5. 波動難免,勇往直前。

行為財務學

  1. 過度自信,解釋了為什麼這麼多投資人作錯誤決定。他們過度相信自己蒐集到的資訊,並信以為真,其實卻沒那麼正確,如果所有的參與者都相信自己的資訊正確而且其他人毫不知情,結果交易就會爆量。
  2. 反應過度偏差。人們過度重視少數的可能機會,以為發現了新趨勢。尤其是,投資人習於注意最新收到的資訊,並遽下判斷。人們一般對壞消息反應過度,但對好消息又遲於反應。過度重視短期結果。
  3. 怕賠。負面的作用遠大於正面。守著錯誤決定過慢。不停損。
  4. 心頭賬。我們心理有意把錢放在不同『帳戶』,並以此決定錢要怎麼用。當手上的金錢不是你預期有的,於是會興起『隨你高興這麼花』的感覺。只要還沒賣就沒虧到。
  5. 風險承受。人們的風險承受力全視情緒而定。多頭時再保守的人都永於進場,空頭時再冒險的人也變得謹慎。

巴非特每年審查以下幾個變數

  1. 原始股東淨值的收益回報。
  2. 獲利率增減、負債水準、資本支出需求。
  3. 公司賺現金的能力。

投資機會

  1. 當股市迫使好公司的股價下跌。
  2. 當特定風險暫時懲罰一家企業。
  3. 當投資人無動於衷,低估一家企業的內涵價值。

留言

這個網誌中的熱門文章

解決 CI Trust Issue:Target Must Be Enabled Before It Can Be Used

📱 iOS開發 | 🔧 CI/CD | 💻 Xcode | 🐛 除錯筆記 🔴 問題描述 這兩天在跑 CI 時突然出現錯誤訊息: Package@swift-6.0.swift:PACKAGE-TARGET:CasePathsMacros: error: Target 'CasePathsMacros' must be enabled before it can be used 🤔 嘗試過的解法 💬 Claude 的建議 首先詢問了 Claude,得到以下步驟: 先更新 swift-case-paths 到最新版本 確保使用 "Up to Next Major Version" 執行 File → Packages → Reset Package Caches Clean Build Folder (Cmd + Shift + K) 重新 Build 結果: 一看就知道沒用 😅 🤖 ChatGPT 的建議 接著試了 ChatGPT 的解法,主要是降低引用到的 package 版本。繞了一圈,還是沒用。 ✅ 最終解決方案 最後還是回到 Google,找到了真正有效的解法。針對這個 macro fingerprint validation 問題,有三種解決方式: 📌 方法一:本機開發用(Terminal 指令) defaults write com.apple.dt.Xcode IDESkipMacroFingerprintValidation -bool YES 📌 方法二:xcodebuild 參數 在執行 xcodebuild 指令時,加上 -skipMacroValidation 參數 📚 參考連結: https://vocus.cc/article/690779ebfd89780001859b14 📌 方法三:CI 正統做法 ⭐️(推薦) 步驟 1: 在專案根目錄建立資料夾 ci_scripts 步驟 2: 在此資料夾中建立腳本 ci_post_clone.sh ,內容如下: #!/bin/zsh mkdir -p ~/Library/org.swift.swiftpm/security/ cp macros.js...

用 AI Debug 的迷思:當建議越改越糟時

現在許多開發者習慣用 AI 來協助 debug,但在實務上常遇到一種情況: 依照 AI 建議改了兩三輪後,錯誤仍然存在,甚至越改越複雜。 這種狀況其實有幾個常見的盲點,值得特別注意。 1. 先回到「上一個正常版本」 當你已經按照 AI 的方向修了好幾次但問題仍未解決時,最有效的第一步是: 回到上一個正常工作的版本,縮小問題來源。 許多 bug 並不是你正在看的那段程式碼造成的,而可能是: 同事剛好修改了某個底層模組 某個 shared component 產生 side effect Auto Layout 層級重新 layout 時觸發 crash 如果只是盯著眼前的 function 修,反而容易被誤導。 2. AI 沒有看到你的整個專案 AI 通常只能根據你貼出的片段判斷問題,這代表它不知道: 你的 view hierarchy 裡是否有其他 constraint 影響 layout 某些 model 是否被 extension 修改過 父層或子層邏輯是否干擾目前的行為 整個專案採用的 concurrency 模型是什麼 因此,AI 可能會朝著完全錯誤的方向修,導致反覆修改卻無法解決。 3. Swift 6 例子:錯誤真正原因常不在你修改的那一行 例如開發者常遇到的錯誤: passing closure as a 'sending' parameter risks causing data races 許多人(包含 AI)會開始從 function 內部調整,但這類錯誤真正的關鍵通常是: 傳進去的物件沒有實作 Sendable。 也就是說,你不是要改 function,而是要回頭檢查: 傳入的 model / struct / class 裡面是否有 non-Sendable 成員 是否需要標註 @unchecked Sendable 如果 AI 沒看到相關檔案,自然很難找到正確方向。 結語:AI 是工具,不是預言機 AI 很適合用來: 解釋概念 協助產生測試程式 提供重構建議 釐清你已懷疑的方向 但在 debug 狀況下,以下三件事更重要: 回到上一版,縮小差異範圍。 釐清真正問題來...

借助 AI 除錯:解決登出時的解密錯誤

  前言 最近遇到一個有趣的 bug,趁這次機會試試看用 AI 來協助除錯。整個過程蠻有收穫的,分享給大家參考。 問題發現 Bug 描述 在測試登出功能時,發現 app 會發生 crash。追蹤後發現是在登出時,API 會呼叫底層的解密函式,但解密用的 key 明顯有問題,導致解密失敗而引發錯誤。 由於這段流程是另一位同事負責開發的,程式碼邏輯比較複雜,短時間內看不出根本原因。於是先採取防禦性做法: 如果 key 為空值,就將解密失敗的錯誤吃掉不處理 。判斷後認為這樣不會影響 UI 操作,因為登出後 key 會重新取得。測試後確認沒問題,就先把這個 bug 暫時壓下來了。 深入追查 第一回合:初步分析 趁著有空檔,決定詳細釐清這個問題。想試試 AI 的能耐,於是下了第一個 prompt: 分析 SessionManager 的 processEncryptedData 方法中,為何會發生 bytesToTrim > currentLength 的錯誤?從呼叫該方法的地方分析可能發生的原因。 AI 給出了幾個可能的原因: 加密數據損壞或截斷 網路傳輸過程中數據包丟失或損壞 API 回應中的加密字串不完整 解密後的最後一個字節值異常大 錯誤的加密算法或密鑰 使用了錯誤的解密密鑰或 IV Session key 交換失敗,但程式繼續使用無效密鑰解密 解密產生亂碼 Hex 字串轉換錯誤 包含非法字符、長度不是偶數、部分缺失等問題 AES CBC 解密失敗但沒有檢查錯誤 Whitebox 密鑰準備失敗 IV 不匹配 數據長度不符合 AES 塊大小要求 PKCS7 Padding 格式錯誤 加密時使用了錯誤的 padding 方式 最後字節不是有效的 padding 長度值 (1-16) 多重解密處理錯誤 數據被重複解密或解密順序錯誤 記憶體緩衝區問題 緩衝區大小分配錯誤或溢出 AI 也分析了呼叫鏈: API 回應 → DataTransformer → CryptoHandler → decryptSessionKey → processEncryptedData 評估: 這些分析大多是從相關函式內部找錯誤,但沒有太大用處,...