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蒙地卡羅方法（英語：Monte Carlo method）是一種以機率為基礎的方法，在財務規劃上可以用來作為模擬退休的最佳投資策略，我們得常引用的年化報酬只是理論上的數據，現實中每年的報酬都起起伏伏，如果當剛退休時遇到連續幾年的大跌時，會讓資產縮水。
制式的退休計算，完全沒有把順序的重要性考慮在內，是一種不及格的思考模式。
所以William Bernstein，將這種假設每年報酬都一樣的退休計算，稱作Retirement Calculator from Hell，地獄來的退休計算機。
考慮順序的重要性，就是為什麼我們要拿一開始空頭的歷史年度來進行退休投資測試，也是為什麼要用蒙地卡羅模擬，算出成功機會的根本原因。
http://greenhornfinancefootnote.blogspot.com/2008/11/misconceptions-about-withdrawal_11.html
【全民媒體】人工智能殺入金融界（股領袖）
在剛過去的公眾假期，難得可以忙裡偷閒，筆者也抽了時間觀摩被喻為「捍衛人類尊嚴」的圍棋大戰。這場大戰備受曯目的原因，在於這是人工智能(AI)與人類之爭，比賽雙方乃是來自韓國的李世石及Google DeepMind的AlphaGo。在比賽開始之前，李世石曾說出豪言壯語，認為自己會大勝五局，怎料到最後卻落後一比四。
筆者之所以重提這個棋局，是因為人類在圍棋領域失守後，在另一個金融領域亦告落敗，令筆者也想起AI與投資的關係。該段新聞報道指出，日本對沖基金GCI Systematic Macro Fund透過電腦計算宏觀策略投資，並大幅跑贏同行，可見「基金經理」一職未來很有可能由電腦取代。
引起筆者迷思的源頭，在於AI能夠在棋局中大獲全勝的原因，與背後複雜精密的統計學及概率計算不無關係，蒙特卡羅分析法(Monte Carlo Method)便正正基於這個思路而進行分析。回歸棋局對戰，AI可以透過左手與右手博奕以建立數據，得出勝算率最高的每一步棋；然而，在投資應用上，AI的運作又是如何呢？如果單單以兩邊下注，計算值博率等等，基本上卻與一般對沖基金或數學模型所產生的結果毫無分別，那為甚麼GCI Systematic Macro Fund卻能跑嬴同行呢？
要想出AI比人類所作出的投資決定優勝之處，筆者暫時只看到其中一個可能性，不是在於計算或分析，而是在於心理因素。試想像一隻股票先下跌了一半，然後上升了五倍，從最終結果計算，這項投資獲得了150%的回報。可是，在現實投資世界中，當股價下跌了20%時，基金經理可能因為種種理由而率先把持股沽出，導致錯失了之後的機會，最後形成了人機之間的重大落差。回顧這幾盤圍棋比賽，李世石在首兩局落敗後，所下的步法明顯地相對保守，除了要留意對手的破綻外，相信也受到這方面的情緒及心理壓力而有所影響。人工智能的好處，在於永遠可以客觀地制訂出最好的投資策略及方案，過程中絕對不會受個別心理質素而被左右。所謂「差之毫釐，謬之千里」，做錯了一個投資決定，隨時承受極大極痛楚的教訓，AI在這方面的確有其明顯優勢。
筆者另一個奇想，就是如果要AI與巨量級莊家在股票上博奕，結果又會如何呢？因為細價股較受人為因素影響，可以刻意製造誤導的買入訊號，令AI「信以為真」。或者，當公司宣佈進行供股時，AI該如何判斷是否值得跟供，又或者推斷供股背後是否別有用心？最後，面對越來越多屬於向下炒的莊家，AI又該從哪幾方面計算最好的投資決定呢？
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(利益申報：於執筆時，筆者並沒持有上述股票)
(以上純屬個人意見，並不構成投資建議或勸誘。)
股領袖
許多交易者用於評測風險所用的「蒙地卡羅法則 ( Monte Carlo method )」，並不適用於大部分人所使用的趨勢交易策略。問題並不在於蒙地卡羅法則本身。
更深入的分析就在璞格交易團隊的專欄
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準備好雪克杯跟調酒棒！上課囉！今天紐約調酒師Jeff Solomon要向我們展示如何逐步調出幾乎所有的經典款調酒。觀察他在攪拌，搖動和裝飾時的樣子，然後明天晚上試著自己調出一杯酒吧。
#調酒師 #Cocktail #療癒廚房
00:00 Intro
01:45 Old Fashioned 古典雞尾酒
02:54 Manhattan 曼哈頓
04:03 Whiskey Sour 威士忌酸酒
05:45 Sazerac 賽澤瑞克
07:11 Whiskey Fix 威士忌菲克斯
08:15 Boulevardier 花花公子
08:58 Presbyterian 長老會
09:58 Blinker 布林克
10:41 Improved Whiskey Cocktail 改良式威士忌調酒
11:25 Monte Carlo 蒙地卡羅
12:05 Mint Julep 薄荷朱利普
13:39 Martini 馬丁尼
14:20 Martinez 馬丁尼茲
15:00 Gimlet 琴蕾
15:34 Gin Rickey 琴瑞奇
15:52 Negroni 內格羅尼
16:10 Corpse Reviver Number 2 亡者復甦二號
16:37 Aviation Number 1 飛行一號
17:13 Tom Collins 湯姆可林斯
17:38 Ramos Gin Fizz 拉莫斯琴費茲
19:10 Bramble 荊棘
19:51 20th Century 二十世紀
20:46 Bee’s Knees 蜂之膝
21:18 Last Word 臨別一語
21:53 Vodka Martini 伏特加馬丁尼
22:42 Moscow Mule 莫斯科騾子
23:19 Headless Horseman 無頭騎士調酒
23:30 Vesper 薇絲朋
24:13 Margarita 瑪格麗特
24:47 Paloma 帕洛瑪
25:30 Mexican Firing Squad Special 墨西哥射擊隊特調
26:04 Daiquiri 戴克瑞
26:32 Hemingway Daiquiri 海明威戴克瑞
26:53 Dark n’ Stormy 月黑風高
27:20 Mai Tai 邁泰
28:10 Mojito 莫希托
28:47 Hotel Nacional Special 國際旅店特調
29:31 Sidecar 側車
29:55 French 75 法式75
30:45 Brandy Alexander 白蘭地亞歷山大
31:04 Vieux Carré 老廣場
31:38 Pink Lady 紅粉佳人
32:13 Delmonico Delmonico調酒
32:42 Jack Rose 傑克蘿絲
33:01 Pan American Clipper 泛美飛翦號
33:11 Aperol Spritz Aperol氣泡酒
33:41 Americano 美國佬
34:03 Champagne Cocktail 香檳雞尾酒
34:26 Bamboo 竹子
35:00 Pisco Sour 皮斯可酸酒
35:50 Caipirinha 卡琵莉亞
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芭蕾舞者們的血淚史 ► http://smarturl.it/uhot5l
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You can then summarize and plot the results of these replicated calculations all within the same program. Analyses of this type are called Monte Carlo methods: ... ... <看更多>
monte carlo method 在 Monte Carlo Simulation - YouTube 的推薦與評價
A Monte Carlo simulation is a randomly evolving simulation. In this video, I explain how this can be useful, with two fun examples of Monte ... ... <看更多>