2019年5月26日 星期日

美國亞馬遜開始販售繁體中文書

亞馬遜要進軍台灣電子書的消息已經傳有一陣子了
現在終於出繁體中文電子書了

先進入美國亞馬遜的網站
點選 kindle 商店
再點選 kindle 書籍
頁面往下拉到 language 選項
點選繁體中文

接著出現繁體中文書了
想要特定的書,就直接搜尋書名
不過亞馬遜會自動翻譯成英文搜尋
記得回復原本搜尋文字

繁體中文電子書後面會掛 traditional chinese edition
美金計價,目前看下來價格約在 8-9 塊美金左右
感覺跟台灣電子書書商的定價差不多
不過可以放到 kindle 上看就是方便
大陸亞馬遜的價格還是樂勝
有些書大陸亞馬遜沒有,可以作互補


2019年5月17日 星期五

在 R 上繪製雙 Y 軸的圖

markdown
有時候為了方便比較或者節省空間,將數筆不一樣的資料繪製在一張圖上,讓人比較容易一目瞭然,對於整個資料狀況的理解也會比較快速。

在 R 裡面,就我所了解的情況,目前 R 似乎還沒有 package 可以支援繪製雙 Y 軸圖。不過也並非沒有辦法解決,這裡以溫度趨勢與香草開花的關係圖來嘗試繪製雙 Y 軸圖。

```
temp_pol_2018 <- read.table("clipboard", header = T, sep = "\t")
temp_pol_2018$date <- as.Date(temp_pol_2018$date)
temp_pol_2018$temp <- as.numeric(temp_pol_2018$temp)
temp_pol_2018$pollination<-as.numeric(temp_pol_2018$pollination)
```

利用複製貼上的方式將 excel 的資料轉換至 R 裡面,date 為日期,轉換為日期格式。temp 為溫度、pollination 為授粉花數,轉換為數字格式。

```
library(ggplot2)
ggplot(temp_pol_2018) +
  geom_line(aes(date, temp)) +
  geom_bar(aes(date, pollination), stat = "identity") +
  scale_x_date(date_breaks = "month") +
  scale_y_continuous(name = expression("Temperature ("~degree~"C)"), sec.axis = sec_axis(~., name = "number of fertilized flowers")) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 0.5))
```
使用 ggplot2 的 package 來繪圖,geom_line 繪製溫度與日期的線圖,geom_bar 繪製授粉花數與日期的長條圖,用 sec.axis 強制畫上第二 Y 軸。可以看見 Y 軸的數字被溫度的數字給固定住了,這時候只好使用數字上的計算來修改。

授粉花數的數字比溫度小,將授粉花數的數據乘以 2,讓圖形放大符合第一 Y 軸區間。最後記得把第二 Y 軸的顯示數據除以 2 回來。

```
ggplot(temp_pol_2018) +
  geom_line(aes(date, temp)) +
  geom_bar(aes(date, pollination*2), stat = "identity") +
  scale_x_date(date_breaks = "month") +
  scale_y_continuous(name = expression("Temperature ("~degree~"C)"), limits = c(0, 30), sec.axis = sec_axis(~. /2, name = "number of fertilized flowers")) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 0.5))
```
這樣圖稍微好看一點了。
接著來看第二份資料。

```
temp_pol_2019 <- read.table("clipboard", header = T, sep = "\t")
temp_pol_2019$date <- as.Date(temp_pol_2019$date)
temp_pol_2019$temp <- as.numeric(temp_pol_2019$temp)
temp_pol_2019$pollination <-as.numeric(temp_pol_2019$pollination)

ggplot(temp_pol_2019) +
  geom_line(aes(date, temp)) +
  geom_bar(aes(date, pollination), stat = "identity") +
  scale_x_date(date_breaks = "month") +
  scale_y_continuous(name = expression("Temperature ("~degree~"C)"), sec.axis = sec_axis(~., name = "number of fertilized flowers")) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 0.5))
```
授粉花數最多達 736 朵,整個 Y 軸被拉高,使得溫度趨勢變得不明顯,一樣在數字的計算上動個手腳。這次授粉花數較多,將其除以 25,記得最後 Y 軸標示要乘以 25 回來。

```
ggplot(temp_pol_2019) +
  geom_line(aes(date, temp)) +
  geom_bar(aes(date, pollination/25), stat = "identity") +
  scale_x_date(date_breaks = "month") +
  scale_y_continuous(name = expression("Temperature ("~degree~"C)"), limit = (0, 30), sec.axis = sec_axis(~.*25, name = "number of fertilized flowers")) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 0.5))
```
這樣圖好看多了。

把 2018 年的數據與 2019 年的數據一起比較,2019 年冬季溫度偏高,每日均溫在攝氏 15 度以上,2018 年冬季低溫可以到 10 度。2019 年開花可以授粉的時間提前到 4 月,2018 年開花授粉的時間在 5 月,可以合理推論香草開花的時間與溫度具有一定程度的關係。

2019年5月16日 星期四

<大債危機>閱讀心得


作者 Dalio 為橋水基金的創辦人,先前出過<原則>這本書,分享作者個人生活與工作的原則。值得一看的書,讓人對於達成生活與工作的目標可以有良好的規劃,可以參考我先前撰寫的心得:<原則>閱讀心得


首先先來看看 Dalio 先前做的影片,看完影片基本上可以了解經濟運作的情況,以及為何有周期的變化。
x




會發生債務危機的原因很簡單,就是入不敷出
前期債務成長,擴大支出,帶動經濟發展,收入提升,足以應付債務。
後期債務仍然持續成長,但是經濟發展大不如前,收入並沒有提升,無法應付到期的債務,債務危機便產生。


政府解決債務的方式
1.財政緊縮。透過縮減福利、減少雇員等等方式來減少支出。
2.債務重組。重新協商債務,例如延後還款期限,甚至宣布破產,債務違約。
3.央行印鈔。增加貨幣流通量,貨幣貶值,來減輕債務壓力,刺激經濟。
4.稅制改革。將資金從充足處轉向不足處。

QE 是現在各大國家或經濟體在使用的方式,透過印鈔購買自己國家的債券,降低銀行存款利息的方式,增加貨幣流通性,逼出規避風險的資金出來投資,刺激經濟發展。過去台灣也曾發行過消費券,來增加民眾消費意願。


容易發生債務危機的國家
1.儲備貨幣少
2.外債規模大
3.財政赤字
4.利率低
5.信用不佳

以近期委瑞內拉經濟崩盤來看。委瑞內拉實行社會主義,社會福利支出過高,導致財政赤字,國家收入幾乎全靠出口石油,只要國際石油價格下跌就會帶給委瑞內拉政府極大的負擔。然而委瑞內拉政府不斷印鈔來填補財政缺口,導致貨幣貶值,通貨膨脹失控。委瑞內拉並非經濟大國,貨幣貶值並不會吸引外資前來投資,反而造成資金外逃。國家石油公司淪為政治人物的提款機、鞏固政權的工具,安插自己的人馬,而非有經驗的相關人士。這樣動亂、信用不佳的國家政府,也讓人不敢投資。

上圖為美國國債的變化情形。可以看見美國國債的規模持續成長,不免讓人有點擔心。不過生產技術不斷進步,所以以債務占 GDP 比例來看債務問題,也許會較客觀。作者根據歷史資料認為債務占 GDP 比值若從 125% 提升至 150%,發生債務危機的風險增加。

下圖為世界各國債務占 GDP 的比例。
美國國債的問題其實沒有這麼嚴重,反倒是美國以外的已開發國家問題較大,日本最為嚴重,再來是歐洲各國,歐債危機是否會再次影響投資市場的表現,或者是這種高舉債、低利率的環境會成為未來世界的常態?

2019年5月9日 星期四

美股投資滿一年紀錄

時光飛逝
前進美股也滿一年了
來做個紀錄,順便回顧

由於本金並不多,所以選擇 TD 開戶
投資 AOA  免手續費,內建股債 8:2 平衡

後來決定採取更加積極的配置方式,將股債比例調整為 9:1
加入 SPTM 的配置,提升美股比例
個人認為美國是領頭羊
在這全球化的時代,只要優秀人才持續前往美國留學或創業
美國獨強的趨勢就不會有太大的改變
而且美國企業全球化的程度很深,這也是短期內很難改變的事實

降低美國以外的成熟市場配置
美國以外的先進國家基本是歐盟與日本
歐盟的高稅率與內部的分歧
日本的泡沫化後一直沒有明顯復甦
都是我想降低配置的原因

提升小型股的比例,加入 reits 配置
原本 AOA 的小型股配置比例太低,加入 SPSM 來增加比例
加入 REET 配置,來參與房地產的市場變化

一開始投入一些基本部位
後來定期定額投入,維持資產配置比例
剩餘未投入的資金,買進 CD 作定存

目前採取的資產配置:

美國50%
美國以外成熟市場15%
新興市場15%
房地產10%
債券10%

主要投資標的為: AOA、SPTM、SPEM、SPSM、REET
下表為投資紀錄

datetransferholdcostquantitydatetransferholdcostquantity
20180412011.59AOA5340100201901AOA6346.21119.45
SPTM669.520REET1260.3749.04
CD 1.65%60006SPEM1351.5236.488
20180513015.43AOA5340100SPDW1196.5837
SPEM1208.832SPTM2563.5875.492
SPDW1196.5837SPSM1403.1943.277
SPTM3574.78105CD 2.2%40004
CD 1.65%60006201902AOA6708.11126.45
201806AOA5340100REET1286.3250.04
SPEM1208.832SPEM1386.737.488
SPDW1196.5837SPDW1196.5837
SPTM3574.78105SPTM2630.7877.492
SPSM119736SPSM1432.6544.277
CD 1.65%60006CD 2.2%40004
CD 1.65%60006CD 2.25%60006
201807AOA5954.71111.632201903AOA6973.51131.45
REET1186.3446REET1374.1453.409
SPEM1208.832SPEM1457.2239.488
SPDW1196.5837SPDW1196.5837
SPTM2392.9570SPTM2709.0179.726
SPSM119736SPSM1435.7344.378
CD 1.9%30003CD 2.2%40004
CD 1.95%70007CD 2.25%60006
CD 1.95%20002201904AOA7206.73135.755
201808AOA5954.71111.632REET1427.6655.409
REET1186.3446SPEM1494.0740.488
SPEM1208.832SPDW1196.5837
SPDW1196.5837SPTM2816.5282.726
SPTM2392.9570SPSM1528.5847.378
SPSM119736CD 2.3%30003
CD 1.9%30003CD 2.25%60006
CD 1.95%70007
CD 1.95%20002
201809AOA5954.71111.632
REET1186.3446
SPEM1208.832
SPDW1196.5837
SPTM2392.9570
SPSM119736
CD 1.9%30003
CD 1.95%70007
CD 1.95%20002
201810AOA6123.67114.88
REET1251.9448.673
SPEM1340.5636
SPDW1196.5837
SPTM2401.9970.249
SPSM1291.8939.105
CD 2.15%70007
CD 2.05%40004
201811AOA6123.67114.88
REET1251.9448.673
SPEM1340.5636
SPDW1196.5837
SPTM2401.9970.249
SPSM1291.8939.105
CD 2.15%70007
CD 2.05%40004
201812AOA6123.67114.88
REET1260.3749.04
SPEM1340.5636
SPDW1196.5837
SPTM2401.9970.249
SPSM1291.8939.105
CD 2.15%70007
SPDW 為當初計算錯誤多買的標的,之後資金用完後會賣出並加入規劃的資產配置內
轉入資金 25027.02 美金,目前淨值 25492.15 美金
上圖為目前各資產的報酬情況
美股大盤與房地產 ETF 是報酬率較好的標的

<房市老手21堂超強實戰課:快速看穿房屋買賣陷阱>閱讀筆記

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