ECM 與 EMM 小註解

初學的時候, 對這兩個名詞很容易搞混, 只是硬記.

ECM = Entitlement Control Messages

EMM = Entitlement Management Messages

後來看了 RDK Summit 2019 的文件, 覺得解釋得很好. 在腦海中翻譯成中文後就更加心領神會了.

首先我有一個受保護的資料要解擾, 因此用一個 Control Word 來解擾它. 解擾和解密的差異在於 Control Word 會一直換, 達到擾亂的目的. 就算一時可以矇對, 可能每隔 15 秒就換一次 Control Word. 

Control 是控制的意思. 我們那屆的控制系, 班服背後就寫著大大的 “Everything is under Control" , 穿起來很風光. 而我們電信系的班服上的 “Commuication" 因為少了一個 n 所以很少人穿.  咳… 管理 Control word 的資訊當然就是 Control Message. 因為表彰管理權限, 給予權利, 所以是 Entitlement Control Message.

ECM –> Decrypt –> Control Word 

Scrambled data + Control Word –> Discramble –> Clear data

控制是針對普遍性, 但管理要考慮獨特性. 因此在控制的上面要多一層管理. 對事情、對人、對 key 都用這個聯想, 就變好記了. 國有國法、家有家規, 凡事都按照規定來做是控制, 而上面要有一個 Manager 就是要管理差異性.

EMM + Device Unique Key –> ECM key

ECM + ECM Key  –> Dercypt –> Control Word

Scrambled data + Control Word –> Discramble –> Clear data

美國股市鎔斷小筆記

最近一週美國股市上上下下, 蔚為奇觀. 所以筆記起來供日後參考.

當然大家都知道這次災難的主因就是武漢肺炎, 又名新冠病毒, 或者 Covid-19. 但是後續發展充分展現了各國不同的世界觀, 透過這個窗戶, 我又重新認識了這個地球. 

病毒剛發生的時候, 大陸應該是最嚴重的地區, 但是我手中的中國 ETF 不跌反漲, 即使不計歷年領到的股息, 股價也突破了我過去的買點, 在 2020/1/14 來到最高點.我只能說根本在護盤.

美國人大概認為那是中國人的事, 就算世界工廠震盪一下, 也不影響他們. 所以股市穩定到 2020/2/24 左右. 在這段期間, 我個人當然也就歡樂地創下個人資產新高. 後來美股稍微走勢疲軟, 陸股也慢慢有點不行了. 這段期間都還是高檔盤旋.

我從同事們聊天的訊息中得知, 上下游廠商的訂單都還不鬆手, 大家都樂觀地等著大陸的疫情收斂, 然後加班兩個月把失去的一個月產能補足, 這樣今年還是可以跟往常一樣過去.

接著在 228 假期當晚, 美股出現了大跌. 才跌個 3~4%, 朋友便用大屠殺來形容. 所以我也開始執行先前宣告的 QQQ 買進計畫.  話說錢從那裡來呢? 因為我認為大陸根本護盤, 所以就不老實也不客氣地把手中的中國 ETF 賣賣賣賣賣…, 抽出幾千萬貝里來備戰, 時間非常充裕.

2020/2/28 我第一次試買 QQQ, 當時買在 200 USD 以下就覺得很便宜了. 到 2020/3/3 美股回彈還小賺. 畢竟已經有幾次一日危機的歷史經驗, 只跌一兩天確實並非不可能. 我看到網路上有人說這是非經濟因素, 不需要恐慌. 但我認為人命關天, 會死人就是最基本的經濟因素, 沒有人哪有經濟呢! 同理, 外星人入侵也是經濟因素, 外星人會顛覆社會價值觀, 推翻宗教, 幾十億人的想法都改變當然會影響經濟.

喔, 言歸正傳. 美股鎔斷的 (收盤) 數據整理在下面, 寫著寫著又多了一筆, 根本投資人的日常.

日期 道瓊跌點 道瓊跌幅 Nasdak跌點 Nasdak跌幅 S&P500跌點 S&P500跌幅 近因
1997/10/27 554.26 7.18% 亞洲金融風暴
2020/3/9 2013.76 7.79% 624.94 7.29% 225.81 7.6% 新冠肺炎+原油價格戰
2020/3/12 2352.6 9.99% 750.25 9.43% 260.74 9.51% 新冠肺炎+禁歐洲令
2020/3/16 2880.01 12.12% 976.74 12.4% 326.03 12.02% 降息 4 碼
2020/3/18 1338.46 6.3% 344.94 4.7% 131.09 5.18% 撒1.2兆美元?

如先前所說, 要付應美元貶值造成的匯損, 就是要買美元資產. 現在美元資產便宜, 美金實質貶值, 手邊的美金要加速用掉. 倒是美國大量印錢撒錢之際, 美金反而對台幣升值, 可見外資對台股相對更加恐慌. 如果我是外資, 應該會捨跌得慢的台積電去買鎔斷 4 次美股. 畢竟下游不好, 上游也好不到哪裡去. 只是比較晚衰退而已.

[2020/3/20 後記]

2020/3/19 也發生台股跌破十年線這件事 (9112~9114 左右), 按照往例, 此時買進不會虧. 你不買國安基金會來買. 所以儘管外資不斷提款台積電 (還是持有 75%), 但內資昨天買, 等國安抬轎也是一個不錯的選擇. 本來我已經退出台股了, 昨天還是買了一點點. 

fc_for_tsmc-768x575

YOLO V3 + Tensorflow V2 小筆記

去年我寫了一個專利, 到現在專利事務所還沒完成申請流程, 這樣我就不能公開啦! Anyway, 我來研究實作技巧吧.

首先, 我需要 YOLO V3. 前幾年研究的 Facenet 是用 Tensorflow 1.10, 現在上網一查, 人家已經用 Yolo V3 搭 Tensorflow V2 [1] 了. 首先需要 TF V2 [2]. 然後用上次的老招升級成 tensorflow-gpu

pip3 install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu

此時遇到下面 error

distributed 1.21.8 requires msgpack, which is not installed.

用 pip3 install msgpack 解決.

接著在 Yolo V3 的安裝過程中, 需要多安裝 git for windows, 這可以參考 [3]. 至於 wget 在 Anaconda3/Lib 底下有.

一切搞定後, 進入 Anaconda3 的 TF2 (自己取的) 虛擬環境, 進行 Yolo v3 的訓練. 此時會報一個錯. 

File "C:\AI\Anaconda3\envs\TF2\tensorflow-yolov3\core\config.py", line 14, in <module>
from easydict import EasyDict as edict
ModuleNotFoundError: No module named 'easydict'

這時只要安裝 easydict 就好, 就可以堂堂跑 Yolo V3 了. 看樣子也真的有去找 GPU.

PS C:\AI\Anaconda3\envs\TF2\tensorflow-yolov3> python train.py
2020-03-04 23:31:09.283568: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
2020-03-04 23:31:10.297903: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1411] Found device 0 with properties:
name: GeForce GTX 1050 major: 6 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.493
pciBusID: 0000:02:00.0
totalMemory: 2.00GiB freeMemory: 1.61GiB
2020-03-04 23:31:10.345495: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1490] Adding visible gpu devices: 0

接下來就是去洗澡, 看要多久才會 train 完. 可是, 六分鐘護一生之後, Python 把環境建好, 開始讀檔案要 training 時就出錯了. 原來是個豬頭 bug 把路徑名稱寫錯, 這題還研究了半天, 以至於學會了 os.path.normpath, os.path.join 的用法…

重新起跑後不久, 又遇到了 memory 不足的問題:

OP_REQUIRES failed at gpu_swapping_kernels.cc:72 : Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape[1024] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc

這算是老問題了. 我的 Notebook 只有 2GB GPU RAM, 普通的 Yolo V3 要 4GB DDR, 所以應該要用 tiny 版本的 Yolo 才有機會. 此時找到 [4] 這篇滿實用的, 介紹得很清楚, 每個 model 要用多少 GPU RAM. 雖然它是用 Darknet, 但也有豐富的連結到其他 framework. 因此下一篇我將轉往 CPU only 或 Yolo Tiny 的方法.

另外就是下次買 Graphic card 做 AI 實驗, 內建 GDDR 的大小的重要性遠勝過計算能力. 能夠有 4GB free 就可以, 因此最好是內建 6 GB 吧, 不然就是要兩張卡了. 兩張卡的用法可以參考 tensorflow 官網 [5].

ˋ[Note]

  1. https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3&nbsp;
  2. https://medium.com/@shaolinkhoa/install-tensorflow-gpu-2-0-alpha-on-anaconda-for-windows-10-ubuntu-ced099010b21
  3. https://gitforwindows.org/
  4. https://gitee.com/suiyifan/darknet
  5. https://www.tensorflow.org/

我讀 «證券分析» 第六版 – 完結篇

本書有個第八部分, 標題叫做 “環球價值投資". 事實上, 作者並沒有討論過怎麼投資海外的股票, 所以這個部分只有一篇導讀. 導讀寫得還不錯, 主要就是認為本書的觀點可以用在全世界的股票.

想要買海外的股票當然會遇到很多困難. 像是匯率風險、會計制度不同、股息被扣稅遲遲無法退稅、資訊不透明 (特別是未上市公司)、無法獲得投票權…等等不一而足. 但導讀人 Thomas Russo 舉了自身的例子給大家參考.

想投資韓國樂天糖果: Russo 問公司高層明年現金流的前景如何? 翻譯和高層講了 30 分鐘, 翻譯結果只有 “更好" 而已, 因此放棄不投資. 想投資荷蘭海尼根, 副主席很嚴肅地問他 “你在這裡幹什麼?" , 非常好奇為何美國人會想跑來投資. 想投資英國維多麥 (Weetabix), 買了16% 的股份, 還花了好幾年才能見到 CEO 一面. 上述兩家都是家族企業, 他們專注本業、注重回饋股東, 故 Russo 也想辦法讓自己能參與經營. 

最後本書有個附錄, 高達百餘頁 (P.823~924), 但我決定跳過. 這部分有被收錄在電子掃描檔, 故顯然大家公認它比第八部分更有料. 裡面的表格確實非常多, 我想可以視為個案分析的一個資料庫. 這個單元跳過不算的話, 我已經把整本書都摘錄完了. 若是有人說沒讀完附錄不算讀過 “證券分析", 那我也只好投降輸一半了. 謝謝收看!

我讀 «證券分析» 第六版 – 市場分析與證券分析

昨晚 (2020/2/27) 道瓊指數大跌 1190 點, 寫下歷史紀錄. 這種大日子當然值得剪報留念.

usa-historical-fall

然後讀點書來壓壓驚. 

第 52 章講市場分析與證券分析. 無疑地作者當然認為自己是證券分析師, 並且鼓勵大家做證券分析師. 假如我們認真地做市場分析, 而非主觀的臆測, 那麼市場分析有時能夠替代或是輔助證券分析. 畢竟 “掌握買賣時機或是選擇上漲最多、最快的股票的技巧, 顯然要比費力研究股票的內在價值帶來更豐厚的利潤 (p. 800).

市場分析可以分為兩類: 第一類只從股票市場的歷史表現中尋找資料來進行預測. 我想大家比較熟悉的講法叫做 “技術分析", 本書中叫它做 “圖表法". 第二類分析關注所有的經濟因素.

本書既然是價值投資的經典, 當然不可能大推技術分析. 因此 p. 802 講到:

  1. 圖表法不可能是一門科學.
  2. 並不存在一種可以保持長期預測準確性、同時又被眾人所知的圖表法. 只要大家都用某個方法, 它自然就會失效.
  3. 理論基礎有待商榷. 雖然我們可以精準分析過去, 但預測未來這件事未必能幫投資人賺錢. 雖然證券分析同樣是研究過去的數據, 但是證券分析強調用 “安全邊際" 來保障自己, 市場分析卻否認 (需要安全邊際) 這一點 (p.803).
  4. 技術分析中的停利停損會產生保護作用, 讓投資人不致損失太大並且獲得一些成果. 但頻繁進出、或是與大多數股民同進同出, 使得獲利進一步地受限.

第二類的市場分析法只看經濟數據, 例如以前看高爐 [1] 開工率、現在看用電量. 或是最近依然當紅的 “殖利率倒掛" 這些指標. 本書批評機械指標 (mechanical indices) 不夠科學的地方在於, 它只能定性預測, 不能定量預測. 例如股市會走低, 但是會多低、低多久? 如果不能提供對應的數據, 還不能算一門科學.

總結起來, 證券分析勝過市場分析:

  1. 證券分析有安全邊際, 市場分析只有對或是錯.
  2. 市場分析的停利停損增加交易成本. (當然現在有免傭金的證券公司, 這個問題就不存在).
  3. 市場分析是零和的鬥智遊戲. 只有幸運者能占其他人的便宜.

市場分析若要增加自己的勝率, 多少要做證券分析, 確保股價低於內在價值, 而不是預測股價會高於現值.

這一章的後半部 (P. 808~P.812) 開始轉換討論的重點, 不討論分析師採用哪種策略去分析, 而是討論投資人應該用哪種策略? 投資人可分為兩類: 有錢的跟沒錢的. 嗯, 資金多的跟資金少的.

A. 資金少的投資者, 又分成 3 類, 依據他們重視什麼而定:

  1. 收益型投資者: 適合買美債. 當然這是指美債利息很高的年代. 作者認為國債才能保證收益, 其他儲蓄商品、甚至是股票都不夠可靠.
  2. 利潤型投資者: 作者認為他們其實是想達到證券分析師想達到一樣的目標. 但叔叔才有練過, 因此書上建議投資人應該接受專業分析師的批評. (P. 809)
  3. 投機型投資者: 本書一貫認為, 購買股價低於內在價值的證券才是投資, 即使用過高的價錢買進 “成長型股票" 都算是投機 – 這已經算是比較有勝算的方式. 其他的投機行為包括創投、購買未上市、新上市、或者看起來上漲的股票都算. 這些的勝率都非常低, 需要非凡的聰明才智和運氣.

B. 資金較多的投資者, 顯然資金較多的投資者擁有明顯的優勢, 但也有三個劣勢, 前兩個我看不懂.

  1. 購買國債有數量限制. (P. 811)
  2. 通膨對他們的影響比較大.
  3. 只好投資在規模夠大的標的, 對發掘低調又優質小公司容易有偏見.

其實本書又花了一兩頁講企業和金融機構的投資. 對於企業而言, 本書依然建議買美國政府債券. 對金融機構, 作者說他不敢冒昧建議, 但是如果債券、優先股 (書上翻譯是: 高等級固定收益證券) 的收益對它們已經足夠的話, 他會建議就不要去買普通股的股票了. 如果認為這樣還是抵抗不了通膨, 可以用一部份的資金, 基於證券分析的標準和技巧去投資. 老實說, 這是極度保守的建議. 而且美國國債也早就不行了. 故坊間幾乎都不掃描這部分的英文原稿, 更別說翻譯了.

[Note]

1. 高爐