Day 226 －(Part 1)思考札記

(1) Signal & Noise

數據分析能給予signals，但很多signals 也可能是noise。不容易分辨。
－友人說algo trade 不是萬能。我相信。

－正如科網創業，外行人看似乎很簡單：剛畢業的年輕人，經驗淺又資源有限，卻又可以成大事。而且越來越多這類的case，大家以為很容易。

－又如外判開發app 或拍短片，一般人不了解運作，以為不需要maintenance 又或很簡單（宏利夠膽開價$800 製1－3分鐘短片~!)。其實內裡大有文章，很多不為人知的挑戰難處辛酸。

－或者私募投資，外行人認為賺錢很容易，又以為所有基金人都有股票市場觸覺。據我所知，個別有名氣的風險創投基金，專注投資內地消費者市場的項目。過去兩三年投資回報麻麻地。而且在私募基金工作的人，很少買賣股票甚至興趣不大。

－又或股票交易，很多人以為只是一買一賣，不需要多投放時間心思，反正市場大部分人在參與，時間較長放著不管也會有斬獲。各類數據分析花招都是花巧。

簡而言之：凡事沒有表象那麼輕而易舉簡單。每一門專業要做得好，內裡都大有學問。

看不同的數據是為了gather information ＆  signal，嘗試從中發現蛛絲馬跡或correlation，甚至做透過歷史統計，估算未來發生不同情況的機率。要分辨signal ＆ noise 很考功夫，我估這大概是「algo trade 不是萬能的意思」。

昨天聽見曾參與某間媒體系統分析，並了解運作的人說，產品的難題在於：

－用戶量plateau 咗，難有增長。因為目標客戶並非機構用戶或公眾散戶，而是專業個人用戶。這類用家數量有限，市場規模細，算是edge products。畢竟，工具算是複雜不容易上手。

－產品發出的各類訊號，不可以100% 全跟。整段時間直至訊號改變，當中可以出現很多狀況，最後都是要靠人腦分析作決定。

我想這是algo trade 其中一個挑戰吧～ 同樣的訊號不可能100% 每次有效，而且結果predictable。能夠80% 有效已經是成功機率極高。Backtests 是一件事，未來是否每次的波動和過往類似，甚至任何情形都適用，亦是問題之一（因為當中有signals 也有noise）。

想起這件事，因為認識人透過股票轉倉追蹤系統，以解讀莊家的動作和行為。我嘗試觀察，但發現單憑轉倉數據，無法預知未來走勢和行為，目測升跌佔比一半一半。而在corporate finance 工作的友人，縱然了解內幕營運方法，多年自身不敢沾手。今日看到某個大倉位異動，又從訊息披露發現Sequoia Capital 近日持倉，再看財務數據亦算穩健。這些都是可以透過系統捕捉的signals。以為有齊就勝劵在握？用心公告就會發現這些signal 內裡的其他文章，行為所表達的意義，並非與慣常同類signals 一樣。

我倒是相信策略的長遠效果。

(2)  "Be still and know that I am God"

Be still (安靜)。

與好友飯聚，事後才想起未分享日前掙扎9月是否出行...  那兩日掙扎又興奮，解決之後真的完全忘記了。然後，我發現日常生活遇到問題，我習慣盡快詢問分享。那一刻重視，有solution 之後很快忘記。

也許，我可以學習少D問問題，花同樣的時間安靜思考祈禱（Be Still)，應該同樣可以達到目的。反正隨後都是忘記。

延伸思考：平日相處多寡 ＆ 有否貼近日常生活，應該真的會影響感情～ 多些見多些溝通，真的會感情好D。

早餐：1片果醬麥包多士，1隻燻蛋，1杯脫脂奶