加速了十年的世界(二)
上星期分享了(一)大加速(二)強者恆強(三)現金為王,我們一起來接著看看其他幾個觀點:
四、大分散
不只區塊鏈帶來了去中心化,COVID-19帶來的疫情也讓我們的世界愈來愈分散。
Amazon奪走實體商店再把店家分散到我們家門口,疫情加強也加速大家在網路上購物的行為;
Netflix與或其它影音串流平台接下電影院的地位,把電影院放在我們的客廳與房間;
醫療照護產業,在美國,過去不被保險規定支持的遠距離醫療、遠距離開立處方,已經在疫情的影響下被接受了,而這樣的規定未來被改回來的機會不大;
食品雜貨業以前所未見的速度朝向分散的趨勢轉型,從2020年三月初到四月中,線上雜貨的銷售大約增加90%,食品運送的銷售額則成長50%,這個轉變帶來基礎設備的更新,從倉儲到客戶關係的深化,都不會隨疫情結束而消失,並且將改變食品運銷系統。(前陣子三級警戒期間,我老婆為了兼顧安全與健康,堅持餐餐自己下廚,對新鮮食材的需求大增,所以我們上網訂購了蔬果箱:選好自已想買的新鮮的蔬菜水果,由廠商幫忙挑貨然後直接送到家。而我們並不是少數這樣做的家庭,很顯然大家已經接受這樣的食物配送方式,而不再堅持一定要自已親手挑揀蔬菜水果)這樣的分散在未來會出現在更多產業。
另外像家具用品、行動裝置的銷售也會因為大分散這個趨勢而大幅度成長,如果我需要花更多時間待在家裡,不管是工作或是娛樂,我都希望自已有更舒適的沙發、更好的音響與電視、更棒的居家空間。
五、「品牌時代」讓位給「產品時代」
「Covid-19在美國的致死率是0.5~1%,在美國的媒體產業,公司淘汰率是它的十倍以上。」被淘汰、面臨危機或是衰退的都是品牌時代的大師。
「二次世界大戰結束到Google問世之前,創造合於一般水準、大量生產的產品,為它注入一些無形的聯想;接著透過廉價的廣電媒體來鞏固這些聯想……品牌時代從令人喘不過氣的製造業手中奪下指揮棒……創造出廣告大師、行銷部門、以及行銷長的職務……這套演算法在平庸的產品(美國汽車、淡啤酒、廉價食物)裡注入情感,為利害關係人創造數萬億美元的價值。」
而品牌時代在一連串相互影響的因素中,如Google、臉書的出現,加上把財富從廣告中解放出來的科技...等,也終於來到尾聲
還有人記得Tivo嗎?可以讓你預先設定好時間錄下想看的電視節目的數位錄放影機,只要你擁有它然後願意花一點點時間完成計畫,除了可以在任何時間看自已想看的電視節目外,你也不用再看到廣告。
Tivo標誌著從品牌時代轉移到產品時代的開始(花再多錢做廣告,都無法提升平庸產品的形象了,因為可以直接被跳過),2020年夏天則是品牌時代的結束。
「在品牌時代,剛到一個新城市的有錢旅人會吩咐他的司機送至麗思酒店(Ritz),因為這是他認識的品牌。然而,在產品時代,這位有價值的消費者一下飛機先查自已的手機,她知道麗思酒店才剛翻新過,評論者認為它的房價太高,於是她透過眾籌推薦改選一家位在時髦地段的精品酒店」(甚至我們更愛從Airbnb找到自已更喜歡的住宿地點,連品牌都不用了)
「在這場轉變中的輸家,是在品牌時代裡為打造品牌廣告提供平台的媒體公司,以憑藉創意製作這些廣告的廣告代理商。」
臉書和Google在股市裡的表現證明了這個事實:2015年8月到2020年8月,臉書成長174%,Google成長114%,其它老牌廣告行銷公司像IPG、陽獅集團Publicis、WPP集團等是-9%到-63%不等。
景氣黯淡的時候,廣告預算會縮水,這是大家都可以理解的事,但是當景氣復甦,錢潮重新回流,只會流向產品時代的廣告媒體公司,所以未來Google和臉書這對雙巨頭在數位廣告市場勢必會繼續輾壓品牌時代的廣告老兵們。在2020年公佈的數位廣告預算分配比例,臉書加上Google,就拿下了61%。(不過深入探討這個數字,會發現這個趨勢造成更嚴重打擊的的其實是臉書或Google之外的數位行銷公司。BuzzFeed和Yelp在2020年的展示型廣告比起2019年衰退40~70%,Vice跟其它類似的公司也會跟進,只有一些,能撐過加護病房活下來。)
六、紅與藍
數據vs隱私;販賣隱私權vs付費保護隱私
「基本商業模式有兩種:(一)公司用高於製造成本的價格把東西賣出去(二)公司的產品可以免費送人,或以低於成本的價格賣出去,然後跟取用產品的其他公司收費,這裡的產品指的是:消費者的行為數據。」
這也就是在現代商業世界中不可忽視的規則:當你在免費使用某項產品/服務時,你自已其實就是被賣出去的產品。
但是現在愈來愈多隱私外流、資安問題的新聞出現(好萊塢女星私密照外流、劍橋分析事件…等),越來越多人重視跟保護自已的隱私,甚至願意付費保護這些被證明非常珍貴的無形價值。
「過去我們用我們的時間交易價值,如今我們用我們的隱私來交易價值」
「安卓手機每天向使用者收集1200個數據點,傳回Google數據挖掘的母艦。iPhone手機擷取200個,同時蘋果不厭其煩強調它的數據不是用於謀利」
「安卓的使用者是以隱私交易價值的芸芸大眾,iOS則是享受隱私和地位的有錢人,以砸下含稅1249美元的費用(超過匈牙利人一個月的平均家庭收入)來換取價值443美元(製造一台iPhone的成本)的感應器和晶片組。」
安卓是紅色,iOS是藍色。
「你可以在YouTube上得到免費的影視娛樂,不過它的內容是個大雜燴……十之八九你會收到一些煽動、挑釁的內容……。另一方面,Netflix的運作取用『藍色』/iOS的模式:你付費,你得到內容;你是客戶,內容很精彩。」YouTube是紅色,Netflix是藍色。
以社群媒體來說,目前幾乎都是紅色,Facebook、TikTok是紅色:免費的服務,大量榨取我們的個人資料,甚至是用我們不理解的方式巧取豪奪。
「2020年六月,TikTok被揭露它每隔幾秒就掃描使用者的剪貼簿,甚至連它的app只在背景運作時也照掃不誤。這家公司已經承諾停止這種作法(在它的動作被iOS的新安全系統抓個正著之後)。使用臉書或許不會讓你的個人數據被上傳到中國共產黨的數據雲裡,但是臉書過去保護使用者隱私的不良紀錄來看,這不過是因為中國人喊價輸給了一個烏克蘭青少年,……」
搜尋引擎也一直是紅色的,但是藍色的搜尋引擎也即將登場。
「蘋果專有的iOS搜尋勢不可當,你可以期待蘋果很快就會買下DuckDuckGo,或是推出它們自已的搜尋引擎。除此之外,Google廣告部門的前主管斯里達爾.拉瑪斯瓦米(Sridhar Ramaswamy)不久之前推出Neeva,這是採用訂閱模式的Google新對手。」
「同樣的,過去十年來最創新的公司也抓住亞馬遜剝削它的客戶(第三方零售商)的機會。Shopify的價值主張很簡單有力:我們是你的合夥人。你可以掌控自已的數據、品牌、以及消費者的監護權。」
「越來越多產業會出現這種紅藍分野的融合。從航空業到速食業,一些低成本的賽局參與者將充分利用消費者的數據,把省下來的錢用在它們的『廣告資源位』上頭--抱歉,我的意思就是『消費者』。至於頂級的參賽者,則會高舉保護隱私的隱私大旗,藉由不濫用消費者的數據而收取優渥的利潤。」
有人願意犧牲隱私把自已當產品賣掉換取免費的服務,但也有越來越多人願意支付合理的費用保有自已一切的所有權。就像「駭客任務」裡墨菲斯給尼歐選擇的紅藍藥丸,只不過藥丸裡包著的是你的隱私。
七、四巨頭
很多人應該都聽過「FAANG」或「FAAMG」,沒聽過至少也用過他們的產品,科技巨頭在我們的生活中已經是不可或缺的存在了,我們現在是活在大型科技公司的世界中。而這些巨頭們在疫情期間或是疫後的未來,會是什麼光景?
「2020年3月到7月,五個月的時間裡,九家主要的科技公司市值增加1.9兆美元:Google、微軟、Netflix、臉書、蘋果、亞馬遜、Paypal、特斯拉、Shopify。」
「這類產業裡的龍頭大哥,『四巨頭』,亞馬遜、蘋果、臉書、Google,加上微軟,這五家公司在2020年上半年股市成長了24%,總計市值增長超過1兆美元。到了八月中,它們從年初到現在的這段時間獲利成長47%,達2.3兆美元。……這五家公司,占了美國所有公開上市公司市值的21%。」
「去掉一些科技業龍頭公司之後,主要股市指數在2020年中其實是下跌。在科技股之外,眾多美國資本主義的雄獅也都被拔了爪:埃克森美孚(Exxon Mobil)、可口可樂(Coca Cola)、摩根大通( JPMorgan Chase)、波音(Boeing)、迪士尼(Disney)以及3M公司,它們半年的股價約下跌30#,市值損失總計將近五千億美元。」
作者的第一本書對這個論點已經有很精彩的探討,在本書中進一步更新了現況並進一步分析未來,簡單來說,就是巨頭們會利用自已的地位與資源竭盡所能保護自已的優勢。這些大型科技公司獨占寡頭們打敗了體制,反托拉斯警察跟輿論也不是對手。它們能把自已的企業核心打造成「飛輪」:物理學裡一個可以利用自已旋轉動能儲存能量的系統,把能量傳導到附近的引擎,讓企業可以隨著飛輪的旋轉,不需增加輸入(也就是成本),就能不斷增加輸出(也就是營收)。亞馬遜的Prime就是個終極飛輪,蘋果的手機電腦與品牌旗下其它穿戴式裝置(手錶、耳機)也是它的無敵飛輪(光是在2019年,蘋果的可穿戴式裝置包括Apple Watch、AirPods耳機和子公司Beats,就創造了超過兩百億美元的營收,比麥當勞還更多),其它巨頭們也都有自已的飛輪可以強化各自的寡占優勢。剛且別忘了,巨頭們可以用極低的資金成本取得它們需要的錢,因為有多到難以想像的資金在尋找標的。四巨頭也開始出現無所不在的擴張,像是派送服務、可穿戴式裝置、串流媒體,都可以看到它們的身影。至於「反托辣斯法案」能不能打破他們的寡占?作者針對現況說了一句貼切卻無奈的事實:「藉著燃媒動力的亮光寫出的法律,對數位化的寡頭公司起不了作用」
八、破壞性創新
「在一個產業裡,破壞性創新的機會可能和一些因素相關—稱之為可破壞指數(disruptability index)。它的關鍵信號,是在價值或創新沒有相伴增加的情況下價格明顯增加。」
在美國,兩個準備出現破壞性創新的產業:高等教育產業與醫療衛生產業。
美國高等教育的破壞性創新指數已經爆表。過去四十年大學學費增加1400%,(消費者物價指數只增加了294%,一向在價格上歐被批評的美國醫療保險也「只」增加了600%),但是提供的產品與服務並沒有相對應的上升,甚至已經不再是提供階級流動機會的助力,菁英大學甚至變成傲慢的奢侈品牌與一套種姓制度,一個把特權傳遞給一代的管道。學生貸款也因此總額達到1.6兆美元,遠超過信用貸款或汽車貸款的金額。
疫情會催化高等教育的演進,而轉型的核心在於科技—線上課程。因為線上課程可以大量招收學生而沒有空間與時間的限制,因此能減低學費並提升入學率,並恢復大學擔任美國社會向上流動的潤滑劑角色。
在高等教育與醫療產業外外,許多公司賣的,基本上是同樣大量生產、平庸水準的產品,在品牌時代,它們因為投資在行銷與打造品牌上的投資而得以溢價出售。不過轉變到產品時代後,許多二十世紀主導企業的競爭優勢將被侵蝕,因為消費者對品牌資產的依賴,已經出現變化:「如果你的公司欠缺電子商務競爭力,則已經開始受創,因為相隔十年後的世界(也就是—現在)對於不符水準的『直接面對消費者』模式毫不留情。」
Airbnb是破壞創新者、Netflix是破壞創新者、羅賓漢(Robinhood,金融服務企業,主要提供服務散戶的股票app與網站,在網上提供的服務完全免費,推出免佣金交易時讓其化參與者也不得不跟進,2020年時有1300萬用戶)、Shopify是破壞創新者(類似亞馬遜Pay和亞馬遜物流,為第三方零售商提供支付和物流,但沒有使用收集三方零售商的數據來挖取它自身競爭產品的銷售)、Spotify是破壞創新者、特斯拉是破壞創新者(紐約大學史登商學院的另一位教授亞斯華斯.達摩德仁Aswath Damodaran,有著「估值大師」的封號,曾說過:「如果你根據預期獲利或現金流來交易特斯拉股票,那你買賣它的股票理由就不對了。人們是靠氣氛和氣勢在交易特斯拉股票。」)、Uber是破壞創新者。(達拉.霍斯勞沙希Dara Khosrowshabi接任執行長後已做出莫大的改善,持續修復前任執行長造成的品牌形象巨大損傷,雖然還需要時間而且目前尚未有盈利,但是利潤正持續提升中)。許多新的機會在加速十年的這段期間出現,未來看世界的思維與角度,勢必在疫情過後的未來要重新建構。
在300頁的篇幅中滿滿的觀點,認同不認同,至少是作者自己親身經歷萃取出的營養,內容精純,含金量高,沒有太多老掉牙或是象牙塔裡的視角。有些趨勢或許我們已經隱約知道,但是透過作者的分析,我們能更清楚的看到未來很可能會出現的世界樣貌。
跟大家分享的只是一小部份的個人摘錄重點,想更深入了解作者實務經驗與看法,除了《疫後大未來》之外,《四騎士主宰的未來》可以當成前傳閱讀。
#jeffmachine #postcorona #newworld #deusexmachina #deustaiwan
(照片是去年拍的,經歷疫情大加速前的我😆)
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聽說你最近在刷題- 軟體工程師的面試一定會遇到的資料結構及演算法關卡 (& 分享 LeetCode 折扣)& LeetCode Premium 抽獎啦(2021- 9 月更新)
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2021年 9 月更新:
從 8 月開始,收到許多剛到美國唸書的讀者來信請求幫忙內推 2022 年暑假的實習工作,如果你還不知道的話, 請查看我另外一篇文章來了解內推網路:最有效得到面試的方式- 內部推薦: 尋找內推資源 & 歹晚郎互助網絡 (2021 年 8 月更新)。軟體工程師的面試關卡很多都是資料結構及演算法, 所以大家在準備實習也都不免俗的要刷題一下。 我許久沒有看 LeetCode, 發現現在 LeetCode 的功能越來越多, 還有像是學習資源文章及 study plan 的功能,把大家要準備面試的各種需求都越來越在他們網站上一站搞定。 今天除了再次分享去年寫的文章(還有折扣碼), 還要大大感謝 LeetCode 願意提供 3 個 7 天 Premium 會員試用來給予讀者, 讓大家面試前可以使用如公司 tag 的功能來做複習。 此外感謝大家一直以來的支持, 我也自掏腰包提供購買 3 個 1 個月的 Premium 會員試用來加碼, 再請大家做以下動作參加抽獎歐!
✅ 按讚並留言你希望用 LeetCode 達到什麼目標 (轉職、實習面試、換工作,可以寫一寫細節像是目標公司、職位等), 或是你過去使用 LeetCode 的心得、或者是自己未來職業目標等等, 也可以是找朋友來一起練習。
✅ 公開分享此篇文章的話多一次被抽中的機會
獎項: 共 6 個名額,3 個 7 天 Premium 試用會隨機抽出, 3 個 1 個月的 Premium 試用則用留言內容來挑選, 希望抽出給很需要、或是很有創意的留言, 哈!
活動期間到加州時間下週四 9/9 晚上 9 點截止。會直接於文中留言通知中獎,祝大家學習愉快、找實習、換工作都順利!
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2020 年 12 月原文:
歐, 要澄清一下我現在沒有在刷題 (我這樣講絕對不是怕很多同事會看到我的文章 XD), 說實在的, 我覺得大家好像太過度強調 “刷”題的刷, 好像刷油漆似的要來回刷很多遍。 我過往看過許多刷幾百題、每題做 2、3、4 次以上的人分享他們的經驗, 我很佩服他們投入的時間及毅力, 但我自知做不到, 有小孩後更是難以做到刷一遍。 我自己找軟體工程師的工作的經驗, 2015 年上完 Coding Bootcamp 到找到工作, 大概做了 60 題左右的 LeetCode 問題, 2016 年底找工作比較認真, 大概完成了 100 題左右。 今天這篇文章想要分享一下我的演算法準備方式, 如果你想要找如何刷題的方式,或是覺得無法刷幾百題很多遍的人, 歡迎往下閱讀。
2015 年上完 Coding Bootcamp 後, 我陸續有一些電話面試, 每天可能會有 1~3 個電話面試, 所以在準備面試上, 要研究公司, 並且依照職缺來做面試的複習, 因為我是面試前端相關的職缺, 所以也有一部分的精力在前端的資料複習。 關於資料結構及演算法 (Data Structures & Algorithms) 的練習,我大概維持一天練習 1-2 題的步調。 2016 年底的面試, 因為還要上班, 所以基本上只有晚上有時間, 可能一天只能練習 1 題, 假日有比較多時間才可以多做幾題。
看到問題的時候, 我會先確保我了解題目的意思, 真正在面試的時候, 通常第一步也是和面試官確認我們自我的理解和面試官要問的是否一致, 不要花了時間才發現一開始的理解及假設是錯誤的。 我通常會立刻寫下題目給予的 input 有什麼、格式是什麼, desired output 又是什麼。
確認好 input & output 後, 我會思考題目可以用什麼類型的資料結構或是演算法來解。 通常在面試的時候, 我會和面試官說明我可能會先就一個大概可行的方式來做解答, 如果他/她覺得沒有什麼問題的話, 我再做後續的優化。 在我開始有一些思路後, 我會先寫下 pseudo code, 就是先用英文來說明我的解法會是怎麼樣。 每個步驟和面試官確認都沒有問題後, 我才會正式寫 code 。
當然有些時候不論怎麼想都寫不出來, 如果是自己練習的時候,我大概在 15 分鐘後會開始看一些討論, 嘗試學習別人的思路, 但如果再花 10 分鐘還是解不出來的話, 才會參考別人的解法。 我看完別人的答案後, 還是會用自己的 code 再實現一次。 如果面試中卡住的話, 則是要儘快和面試官討論, 我會把我的理解, 可能的解法方式和面試官說, 同時也說明我的情況可能哪裏不是很確定, 讓面試官在適當的時候可以給予我提示。 一般來說, 公司都是希望有順利的面試經驗, 面試官也都願意在溝通正常下給予協助。
自己練習寫完之後, 我會再寫出解法的空間及時間複雜度 (Space & Time Complexity) , 通常面試也會詢問這個部分, 所以自己每個練習也要歸納一下。 如果我發現我的解法時間可能不是太好, 我會再嘗試看不同人的討論, 研究更優化的解法, 並再自己寫出不一樣的解法。 有些比較棘手的問題我可能會寫 2、3 個解法比較彼此的優缺點。
在之前準備面試的時候, 我有準備一本筆記本, 每次寫完問題之後, 我會用筆寫下我在哪一天寫了哪一個問題, 並且用很精簡的方式總結問題及解法。 隔天要做下一題之前, 我會先看一下前一天的問題, 嘗試回想我是否可以再次在頭腦中想出大致的解法。 如果還是不行的話, 再看我自己的總結並做上記號, 隔天會再做一次同樣的步驟,直到我可以順利複習出解題的邏輯思路。
如果有和公司面試, 不論是電話還是 onsite, 面試完後我會再檢查我遇到的題目是否和我過去做過的題目類似, 如果有的話, 是否我的思路在面試中是清晰及正確的, 如果沒有的話, 我是否有利用對的觀念來解答。 面試結束後, 會花時間在盤點及複習, 從面試中的題目和過往的練習做統整。
你可以看到我的練習方式不是很強調快, 因為我希望我做完問題可以有很深的理解, 所以花很多時間在做整理、複習確認, 即使當下沒有那麼理解, 隔天回想又想不出的話, 我會再複習一次, 再隔一天做新題前也會再確認。 複習及思考的次數多了,真正把題目所想要考的觀念融會貫通, 畢竟面試很難真的遇到原題, 重點是我們對於資料結構及演算法的理解, 及遇到難題如何面對的應對的思考過程。
條條大路通羅馬, 每個人面試準備的方式都不太一樣, 以上就是我的資料結構及演算法的準備方式, 之前寫找工作的系列文章好像沒有特別提這塊, 所以特別再寫出來分享。當然我不是大神每次面試都可以收割 5 到 10 個以上 offer, 所以就請你自己斟酌評估你的學習方法,畢竟我們都要找到對自己最能接受、且有效率的方式來準備面試 。
我從 2015 、2016 年準備面試的時候, 有許多練習演算法的網站, 但到了今日, 好像 LeetCode 和練習演算法關係就如同 Google 和搜尋一樣, 大部分我聽到的準備面試的人都用 LeetCode 來做練習了! 剛好最近認識一位在 LeetCode 工作的朋友牽線, LeetCode 特別優惠讀者, 只要使用這個連結購買 Premium, 就能有 15% 優惠 (幾乎和一年一度的感恩節特價差不多了!)。
我目前聽到朋友準備面試基本上都會購買 LeetCode 的 Premium, Premium 最大的好處就是可以看到問題和公司的標註, 拿過去拒絕我 2 次的 Google 為例 (XD), LeetCode 就有 925 道題目被大家回報有在 Google 面試中看到 (2021 年已經變成 1014 道了! @@), 當你正要 phone or onsite interview 的時候, 可以聚焦你要面試的公司練習、提高效率的話還是可以提高面試的表現的。 Premium 還有答題評斷比較快、LeetCode 官方解答、及依據公司有 Mock interviews 等其他功能, 但主要大家好像都還是為了 company tag 的功能而付費, (2021 年 9 月更新, 最近又有如文章、影片的學習資源,還有像是 Study Plan 的功能, 看起來 LeetCode 要往大家學習、準備、一站式的服務來黏住使用者了!)
相信以大家拿到 offer 後的加薪, 會覺得這是個很好的投資!(什麼, 你說不一定會加薪, 那請你再閱讀一下我的談判文章來和公司談判加薪 "面試中談到錢怎麼辦? 問到你期望薪水如何接招?" 及"面試得到 Offer 薪水如何談? 三明治溝通法及最後簽約前的談判招式") 。
我當初有想說要直播訪問在 LeetCode 的朋友, 探討 LeetCode 最近幾年的快速發展、及如何幫助軟體工程師及公司行號, 可惜目前朋友還沒有意願, 如果大家有興趣的話, 請在文章留言, 讓她可以看到大家的意願加強她的動力和我們分享 (群眾多數暴力啊!)。
附上過去我寫的找工作系列文章:
1. 程式語言- 到底學哪個好?我想進Google,我沒學OOO,他們會接受我XXX語言背景嘛?
2. 簡介美國軟體工程師面試流程
3. 等待機緣- 我要如何被人資或獵人頭發現? 我要如何脫穎而出? LinkedIn重要嘛?
4. 主動出擊- 我要找工作了,現在美國都用什麼找工作?哪個網站平台能讓我有較多面試機會?
5. 軟體工程師面試準備- 面試要練習什麼? 找工作和練習的時間要如何平衡拿捏?
6. 被錄取了- 我該注意什麼,我可以談判要求多一點薪水、股票或假期嘛?
7. 矽谷找工作之常見問題 FAQ
8. 面試技巧及心得,如何有條理的說服面試官?
9. 英文履歷怎麼寫? 美國科技公司注重什麼?
10. 如何到美國科技公司工作?
11. 最有效得到面試的方式- 內部推薦: 尋找內推資源 & 歹晚郎互助網絡
12. 面試中談到錢怎麼辦? 問到你期望薪水如何接招?
13. 面試得到 Offer 薪水如何談? 三明治溝通法及最後簽約前的談判招式
2021 年, 如果你要找工作的話, 祝你轉換順利, 拿到許多理想的 offers! 如果你有什麼準備的技巧及心得, 也歡迎留言分享。
部落格原文:
https://bit.ly/3zNrluU
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黃國英 英眼狙擊
港股繼續有得炒冇得坐
雖然港股核心價值受到破壞,上落區間向下移,卻不認為會立即進入長跌長有的大熊市,而只會是忽上忽落難以捉摸的波動市。如果單純以為愛的反面就是恨,策略一味逢高造淡,下場一樣可能會死得好慘。
跌得最快最勁的一段已經結束,政策新聞一輪密集式轟炸,不想繼續跟港股癡纏的投資者肯定走得七七八八。剩下來有一班死忠支持者,用各種理由維持睇好,但更多是爾虞我詐的投機者,跌得勁就撈,博有得彈就走,暫時市況的發展,一路在強化他們密食當三番的信念。
長遠發展偏悲觀
不過人同此心,市場的波幅應該會逐步收窄,變成比大跌更難受的悶市,所以緊貼市場的炒家,更加要好好地享受現時恒指單日隨時仍有幾百點波幅的日子,千萬唔好休戰走咗去,稍後有大把時間可以唞。
長遠的發展偏向悲觀,港股能夠守在不算太差的水位行上落市,要多得一班死忠派的支持,而他們之所以不離不棄,是因為港股在數字上的確便宜,政策打擊暫未滲透入業績,預測亦未見認真調低。因為大部分人思想比較傾向線性,猶如西醫的邏輯,以為每項政策的影響只會局限在個別的行業及公司,但如果用一個較全面中醫模式的想法,成套組合拳打擊創意、就業、消費甚至置業意欲,環環相扣,一年半載之後的企業盈利,應該普遍會跌得比較多,屆時就會發覺,目前水位的港股其實不算特別便宜。
自命不凡的投機者,當然應該繼續炒,港股有得炒冇得坐,但對比有得坐冇得炒的美股,的確過癮得多。如果不是充滿不確定性,市場看法分歧,就不會有目前偏高的短線波幅。
不過如果一心長線投資的朋友,應該趁港股回穩執倉,提升現金水平又或者換入海外股票。就算港股暫時未虞大跌,下一步最樂觀也只是步入波幅收窄的悶市,屆時肯定挑戰好動者的神經,未必可以等到最終春天的降臨。萬一不幸筆者睇中,情況當然會更差。
豐盛金融資產管理董事
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00:00 被動收入|每月加薪的雙贏電商 Feat. 關關
00:23 第12個主被動收入 獨家公開
01:53 創立品牌起因
02:30 產品名稱如何設計
03:12 產品成分
05:44 和市售面膜的差異
06:20 品牌經營的商業模式
07:38 事業經營初衷
08:00 如何增加主被動收入
08:47 補充與開箱花絮
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達飛凍漲是利多?傻瓜,貨櫃三雄重點是籌碼太亂!中鋼一人獨扮鋼鐵人!化工小族群鴨子划水爆大量!矽智財靠力旺帶頭衝,漲完了嗎?2021/09/14【老王不只三分鐘】
06:21 道瓊昨天反彈站回前低,不過美股四大指數除了費半之外,好像都很弱勢耶?
13:21 港股還是一樣在這裡震盪,還要再講嗎?
18:11 為什麼台股最近成交量都上不來,是沒人要玩台股了嗎?
27:07 昨天很強的鋼鐵族群,今天又都軟趴趴,鋼鐵股不是都要硬邦邦嗎?
37:55 好像有一個類股鴨子划水逆勢強,化工化學是在漲什麼?
47:26 IC設計好像只有矽智財比較強,高速傳輸USB4.0概念也弱了,IC設計是強弱分歧嗎?
57:03 周末傳出達飛與赫伯羅德兩家歐洲航商宣布凍漲即期運價,這對貨櫃航運是利多還是利空啊?
本集談及個股有以下:2002中鋼、2014中鴻、2027大成鋼、2023燁輝、2010春源、1727中華化、4711永純、4702中美實、1711永光、4722國精化、1717長興、4714永捷、8227巨有科技、3529力旺、3661世芯-KY、3443創意、3035智原、6643M31、2603長榮、2609陽明、2615萬海
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※王倚隆(老王)為浦惠證券投顧分析師,本影片僅為心得分享且不收費,本資料僅提供參考,投資時應審慎評估!不對非特定人推薦買賣任何指數或股票買賣點位,投資請務必獨立思考操作,任何損失概與本頻道、本公司、本人無責。※
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