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當代財經大師的選股邏輯課：5招頂尖投資機構不外傳的關鍵選股技術

為了解決Alphabet 股票 分割的問題，作者約書亞．培爾,約書亞．羅森巴姆 這樣論述：

★★★亞馬遜4.5星讀者好評★★★ WILEY經典「The Little Book」系列 《投資最重要的事》作者霍華．馬克斯唯一推薦你讀的選股書 首度完整公開 華爾街頂尖投資機構的選股流程   　　華爾街那些大型的投資銀行買賣股票成功的關鍵是什麼？資金、技術或消息？都不是，最重要的是先建立會賺錢的「選股邏輯」。看完本書你將會知道，在買賣股票前一定要做好萬全準備，因為買股票沒有邏輯是危險的！   　　●有人說專家的選股勝率還比不上猴子射飛鏢，為什麼還要向他們學習？ 　　如果說華爾街知名投資機構裡的專家選股勝率真的很低的話，那這些機構為什麼還能存活這麼久？事實上就是因為它們有一套系統性的邏輯方

法幫助選股，即使底下的投資專家來來去去，這套基本選股架構還是能讓它們立於不敗之地。   　　●為什麼散戶要瞭解法人（機構投資人）的選股邏輯？ 　　法人擁有龐大的資金，一舉一動都牽涉到股市與個股的走向，瞭解它們的選股邏輯將有助於判斷哪些股票會被法人看上，散戶可提前布局，坐等法人抬轎。     　　●學會法人操盤手的選股方法，有什麼好處？ 　　好處1：勝率和獲利較高 　　目前市面上流行的投資方法都是過於簡化「選股」這項複雜的工作，例如簡化成只看幾個篩選指標、幾條均線就可以挑到好股票，但往往事與願違，因為大多數的方法都屬個人成功案例，缺乏實際驗證。而法人的選股方法則歷經長時間的改良與多人的驗證篩選，

雖非百戰百勝，但勝率與獲利遠較一般方法高。   　　好處2：有助打好投資基本功 　　法人機構內的操盤手很少只看單一指標、單一面向就做出買賣決策，而是要面面俱到，收集各種重要資訊如公司的IPO、增資或減資、分割或併購等，學習法人的選股方法將有助於克服投資惰性，打好基本功。   　　好處3：學會最佳的風險管理方式保護投資組合 　　對法人操盤手而言，投資組合的建構邏輯，最重要的不是單純的獲利最大化，而是想辦法在穩定的風險範圍內提高獲利，以避免公司產生鉅額虧損的可能性。因此，學習法人的投資方法，將會讓你瞭解風險管理的最佳方式，讓投資立於不敗之地。   　　●看完本書我可以學到什麼？會不會太難？ 　　本

書將華爾街頂尖投資人真正在用的選股流程大方公開，從投資點子的發想、篩選開始，到公司營運面、財務面的深入研究，接著到公司價值的估算與找出讓股價飆升的催化劑，最後是買賣投資決策與打造優良的投資組合。作者將複雜的投資架構濃縮成簡單清楚的5個步驟，幫助一般投資人也能實際運用：   　　【邏輯選股5步驟】 　　步驟1：收集投資機會，建立股票清單 　　透過由上而下和由下而上兩種選股方式，找出被低估、默默成長以及被其他頂尖投資者低調買進的公司，將這些投資機會收集起來打造成股票清單。   　　步驟2：根據清單，進一步篩選出優質股票 　　前一步驟整理出的股票清單可能有數十檔，本階段將透過投資論點、商業模式、管理

團隊和財務狀況等基本篩選條件，提煉出其中較為優質的股票。   　　步驟3：用「營運面」與「財務面」做最終篩選 　　運用營運與財務方面的詳細調查，將可以找出既安全又會賺錢的高品質股票。   　　步驟4：找出「目標價」以及股價飆升「催化劑」 　　利用各種不同的估價方式，算出公司的實際價值與目標價值，並觀察有無「催化劑」讓股價大幅飆升。   　　步驟5：利用買賣邏輯，打造最強投資組合 　　藉由觀察股價、時機、市場趨勢等條件以決定該「買進」、「賣出」、「追蹤等待」或「直接放棄」，並運用邏輯來建構最強投資組合。   　　適合讀者 　　1.對選股沒有絲毫概念，從零開始的入門新手。 　　2.一直誤信明牌或經

常挑到爛股票而賠錢的散戶。 　　3.想要瞭解世界最頂尖的投資機構都在用什麼方法賺錢的投資朋友。   本書特色   　　1.真實揭密華爾街知名投資機構都在用的低風險、高報酬選股模型。 　　2.將複雜的選股架構濃縮提煉成簡單、清楚的5步驟流程。 　　3.只要確實應用本書所教的邏輯選股法，即可勝過其他99% 的投資者。   名人推薦   　　CFA美國特許金融分析師 安納金 　　修正式價值投資版主 陳啟祥 　　價值投資者、財經作家 雷浩斯   專業推薦   　　「過去坊間較少有探討機構法人操作的相關書籍可供一般投資人參考，而本書選擇以完整的實際案例，深度剖析機構法人對於各項細節的作法，難能可貴！欲了

解更多機構法人投資流程，或尋求績效穩定的讀者，此書將是不錯的選擇！」——CFA美國特許金融分析師 安納金   　　「如何在投資市場中選出優質的公司，是每個主動型投資人必學的課題。作者在書中用簡單、清楚的5個步驟，告訴你如何從股海中挑到那些有潛力的公司，並做出投資決策，讓你可以早一步在市場反應它們的價值前找到它們，然後坐等成果！」——修正式價值投資版主 陳啟祥   好評推薦   　　「投資跟許多人所想的相反，它不一定是隨機漫步的。對那些想成為擊敗市場的選股者來說，《當代財經大師的投資課》闡述了能夠大大幫助他們實現這個目標的步驟。」——史丹利．卓肯米勒（Stanley Druckenmiller）

，卓肯米勒家族辦公室（Duquesne Family Office）創辦人兼資訊長   　　「培爾和羅森巴姆寫了一本任何認真的投資者、或任何想成為認真投資者的人都會想讀的書。投資股票聽起來很容易。但它並不容易。若情緒太常包圍股票和資金，會妨礙清晰且有條理的思考，而清晰、有條理的思考正是長期在股票市場上成功的關鍵。本書提供了一個將能幫助你保持在正軌上的架構。」——大衛．艾布拉姆斯（David Abrams），艾布拉姆斯資本管理（Abrams Capital Management）創辦人   　　「兩位約書亞寫了一本言簡意賅的投資指南。他們將一些最複雜的投資概念，濃縮成容易理解的架構。」——尼爾森

．佩爾茲（Nelson Peltz），特里安基金管理公司（Trian Fund Management, L.P.）執行長兼創辦合夥人   　　「這本書是一本有價值的指南，能讓投資者以思考周密且專業的方式，學習證券的挑選與投資組合的建立。作者提供了一個容易遵循的方法，從投資概念發想開始，再到分析公司績效表現、證券評價，以及潛在風險等關鍵步驟。」——艾比．約瑟夫．柯恩（Abby Joseph Cohen），特許財務分析師（CFA），高盛（Goldman Sachs）顧問董事兼資深投資策略師   　　「約書亞是有線電視領域之外，第一批瞭解並相信我們特許通訊能做到什麼事的投資者。這本書中所包含的工具與

技能，對於揭開這個不斷展開的故事而言至關重要。」——湯瑪斯．羅勒奇（Thomas Rutledge），特許通訊（Charter Communications）董事長兼執行長   　　「當我們進行巡迴說明會時，許多投資者都覺得我們的故事好到不可能是真實的。那些沒有投資的人錯失了極大的漲幅。這本書或許可以幫助他們做出不一樣的決定。」——羅德尼．歐尼爾（Rodney O’Neal），德爾福汽車（Delphi Automotive）退休總裁兼執行長

Google教你深度學習：中小企業如何利用會自己學習的電腦?

為了解決Alphabet 股票 分割的問題，作者日經大數據 這樣論述：

你要聽特斯拉馬斯克的或是臉書祖克伯的？ 前者認為人工智慧（AI）會毁滅人類，後者說不會！ 其實你應聽Google的， 它提供平台讓中小企業也可以搭上人工智慧的特快車！ 　　將衝擊世界的人工智慧類型基本上是指會自己學習的電腦，也就是所謂的機器學習（Machine Learning）及深度學習（Deep learning），而非過去大家習慣的電腦依程式行事。前者是指機器自己由大量資料中，得出某結論，如給電腦一堆貓的圖片，他會自己替貓做定義，進而由一張被切割的照片中，判斷那是不是貓。而深度學習則是電腦自行處理多層結構的訊息，而進行判讀。 　　人工智慧用5000部影片，就可以自己學會讀唇語！

　　曾有研究單位利用「深度學習」學習唇語的判讀，他們將英國BBC電視頻道的多個節目系列、合計約五千小時的影片做為學習的資料。學習後的電腦，在兩百支影片測驗組合中，光靠唇部動作便成功解讀出大約百分之五十的單字。而即使是在法庭上擁有十年以上經驗的唇語術專家，在相同的測驗中也只能判讀四分之一左右的單字。 　　電腦具備自主學習及判斷能力的事實將對人類社會產生重大衝擊，本書不只以一般人能理解的方式說明人工智慧在技術方面的進展，更以大量的實例，說明目前全球各種規模的企業如何利用會「學習」的電腦，來改變企業的運作。例如客戶服務的工作，原本極為依靠人力，但是，現在只要投入大量過去的QA，電腦會自己學會如何

對應客戶；如語文的翻譯，電腦也可以自己由大量的翻譯資訊中學習，讓翻譯的品質提升。 　　善用人工智慧技術的企業，將在企業的經營上（至少成本的控制上），取得領先。問題是人工智慧的發展是否有很高的技術門檻？阻擋一般的中小企業於門外？其實不然。 　　中小企業也可以利用Google平台提供的應用程式介面，發展自己的深度學習運用 　　谷歌在其雲端服務「Google Cloud Platform（GCP）」中，將谷歌研究開發至今的深度學習成果透過兩種方式開放一般大眾使用（Google目前將人工智慧用在公司一千種服務以上）：一種是將機器學習訓練完畢的模型，以應用程式介面 (Application Pro

gramming Interface；API)方式提供服務。另一種是提供機器學習程式庫「開源機器學習系統（Tensor Flow）」。 　　應用程式介面（API）一般是指能將擁有特定機能的電腦程式由外部程式叫出使用的介面。透過應用程式介面與電腦程式連結，就可以直接利用其功能。 　　谷歌將許多不同種類具有「機器學習」或是「深度學習」能力的「模型」放在「谷歌雲端平台（GCP）」。中小企業可以利用應用程式介面，直接利用其功能。而這些「模型」已經經過基本的「訓練」，因此使用者只要提供少量的資料，就可以達成學習的目的。 　　因為有了應用程式介面（API）的提供，使得「機器學習」與「深度學習」為一般

企業所用的門檻大幅降低了。只需以程式介面（API）程式將「模型」叫出，就能使用圖像辨識與語音辨識的最新成果，真的很方便。 　　不過另一方面，許多太專業的運用，如人體器官病徵的辨識或是機械故障的預兆判斷等，無法以應用程式介面（API）套用現有的「模型」。谷歌所準備的機器學習程式庫「開源機器學習系統 TensorFlow」將派上用場。使用者可以下載程式，自行發展所需要的功能。「使用TensorFlow最大的好處，是只要以Python語言寫出簡單的程式碼，就能運用深度學習」。 　　本書不只告訴你人工智慧是什麼？將改變什麼？更告訴你可以做什麼，讓公司保持在科技的浪潮尖端。 本書特色 　　從定義

到駕御：讓你徹底搞懂將對人類產生鉅大影響的科技 　　本書在觀察大量企業的運用後，在第五章《架構活用篇》提出導入的深度學習的具體架構，讓讀者不只能懂，也能縮短運用時摸索的時間。本書發現人工智慧（機器學習、深度學習）的風潮席捲全球，不過其在企業運用的目的不外以下幾種：1、刪減成本。2、提高附加價值創造出新的商機。3、提升創意性。而在觀察幾百家企業的操作後，發現以刪減成本的目的最容易產生效果。 　　用案例讓讀者完全理解 　　對沒有技術背景的民眾而言，最關心的是人工智慧（機器學習、深度學習）要如何運用，本書以實際的案例說明相關問題： 　　■ 安藤HAZAMA――用以判斷隧道工程之岩盤硬度 　

　為了建設隧道工程時能兼具安全與效率，安藤HAZAMA與日本系統軟體共同開發的「隧道開挖面AI自動評價系統」。將挖掘隧道時最尖端之開挖面照片輸入後，該系統就會自動評價其岩盤的硬度、脆性等工學特性。透過人工智慧帶來的岩盤工學特性評價自動化，即使沒有專家或資深技師在場，也能給予正確的判斷。 　　在學習之際，將五百張左右的相片進行分割，製作成五萬張的相片資料。結合相片岩石所代表的彈性波速度，一起讓機器學習的結果，在拍攝開挖面相片後，就能得到彈性波的速度值。新系統在從開挖面的相片辨識其相對應的彈性波速度上，正確率大約有百分之八十五。 　　■ AUCNET IBS――從車輛相片就能鎖定款式 　　深

度學習特別適用於圖片的識別。從事支援中古車等業者間交易的AUCNET（位於東京都港區）系統開發子公司之AUCNET IBS就是圖片識別運用的例子。該公司運用深度學習技術，開發了能自動將車輛不同部位照片歸類上傳到網站的系統「konpeki（紺碧）」。二〇一六年十一月集團旗下的中古車經銷商FLEX（東京都港區）採用了這個系統，提升網站上資訊登錄作業的效率。 　　中古車經銷商經常需要為購入的中古車拍攝許多相片、進行上傳到自家網站或資訊網站的作業。車子的左斜前方、右斜前方、右側、左側、後方、還有車內的前座及後座、儀表板、導航等……。這些相片如果由店員手工整理的話，大概要花個五分鐘左右。Konpeki

系統只要經銷商店員將拍攝的相片登錄，就立刻能自動依部位別分類，輕鬆地上傳至中古車資訊網站。 　　它將車輛外部區分為十八種、内部區分為十二種。它也會將包含車輛的相片、但並非銷售對象的圖像（如廣告）區分出來。甚至還能鎖定某品牌、車名、款式，顯示平均銷售價格帶。 　　「konpeki（紺碧）」系統的開發便是採用了谷歌的「谷歌雲端平台（GCP）」上為了開發深度學習模型的程式庫「開源機器學習系統（Tensor Flow）」、讓機器學習大量圖像資料而成。 　　■ 以少量的訓練資料構築出車輛台數檢測的系統 　　Aerosense與大數據的BrainPad公司共同合作、運用了深度學習技術的作法。開發了

從空拍圖像中測出停車車輛數的系統。先從實驗結果來看的話，使用了深度學習的空拍圖辨識汽車模型，在顯示了一百一十六輛汽車的測試圖資料中，測岀結果為一百二十二輛。 　　Aerosense的汽車辨識模型，其特點在於其從空拍圖辨識汽車用的深度學習模型，並非是從零開始打造的。研發人員說明：「若要製作專用的模型，將需要大量的訓練資料。即使有一萬張也不夠吧！這次是運用了現有的模型，大約只有一百三十張的少量訓練資料，就顯示出其高精確度，很有價值。」 　　在深度學習模型的開發上，活用了谷歌的深度學習程式庫「TensorFlow」。利用TensorFlow中名為「Inception-V3」之一般圖像辨識模型，從

圖像資料中製作抽取了特徵值的向量。此時，使用約一百三十張的汽車空拍照作為訓練資料。抽取了特徵值的向量，再以一種名為SVM（支援向量機；Support Vector Machine）的機器學習進行學習，得出結果。 　　結合500家企業的導入經驗，系統化說明著手運用深度學習的方法 　　作者輔導了500家以上企業導入深度學習於工作之中，他用資料×目的的矩陣，描繪出活用展望圖，協助讀者理清頭緒，讓公司縮短導入摸索的時間。