#知識
第二個關鍵趨勢轉折點是2022年2月。無論是總量或是電腦及電子產品這個分類項，都顯示這個時間點是趨勢轉折。不過這段上升趨勢的持續時間，總量的持續時間較短，到了2022年6月，並且7月開始出現下降趨勢。
相比於電腦及電子產品這個分類項，持續到2022年8月，9月才開始轉為下降趨勢。
由這，就能發現美國其他製造業分類項中有更龐大規模的產業分類更快反映通貨膨脹下降的影響，所以新訂單金額的下降反映在總量上，就讓總量和電腦及電子產品的訂單金額上升趨勢差了兩個月。
另外，我們也能看到近期的製造業新訂單總量是屬於高檔震盪情況。
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美國製造業新訂單總量的趨勢圖
相比於製造業新訂單內的分類 - 電腦及電子產品 (https://mastodon.social/@aphoebusli/111526224890669504) 趨勢圖，總量的趨勢圖比較少波動所造成的短期趨勢。
另外，美國製造業新訂單金額總量的趨勢圖更能反映美國製造業對新冠肺炎的影響。同時，我們還能看到2020年6月確實是製造業脫離新冠肺炎的重要時間點。這個時間點能夠找出來需依靠AI數據分析才能做到。
當然你也能認為使用經驗能找到，但你卻無法說出個理由。而使用AI數據分析則能依靠趨勢線真正且客觀告訴所有人這個關鍵的趨勢轉折點。
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美國GDP趨勢圖中可以看出只有2008年的金融海嘯對GDP產生下降趨勢，至於近幾年的新冠肺炎，理論上應該對全球經濟造成更大影響，卻反而只有兩季的下降。如此一來，新冠肺炎的兩季下降成為趨勢轉折的位置。
這應該是讓所有經濟學家們都需要特別關注的新冠肺炎影響，還創造出美國史上超快速的GDP上升速度。試想明明出現了居家令，讓經濟多數活動都暫停的狀態下，即使是經濟復甦，在達到一定程度後應該會逐漸趨緩，並回到原本的資源利用情況。
然而，美國的GDP所告訴我們的情況與理論其實是有所不同的。我們或許可以說美國經濟韌性足夠，但如果從資源角度來看，我們或許能說這是全舊的資源在支撐美國經濟。
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#經濟圖表 美國通貨膨脹率趨勢圖
從6月到8月開始追蹤的斜率，隨著新增加的數據，斜率逐漸趨緩。這表示美國通貨膨脹率在短暫的上升趨勢中，漸漸地又穩定了通貨膨脹率，但仍可見的是超過3%。以新冠肺炎前通貨膨脹率的上下界來看，仍符合高於3%的情況。
另外，2024年是美國總統大選年，原本該上升的通貨膨脹，也趨緩。這點從判定係數的持續下降可以看出來，代表著每次新的數據加入後，一直往改變趨勢規律的方向走。這點也反映美國正試圖拉長時間來改變通貨膨脹。
如果通貨膨脹仍是來自需求拉動成因，那麼升息是必然之路，反觀若是能用供給面(即更多的低價產品)讓產品數量暴增，供給面的增加會帶來美國希望的經濟結果 - 通貨膨脹回到聯準會設定的水準，並且總產出還會提高。
透過近期美國的動作來看，美國政府很可能是從降低原料料等生產成本方式，為其國內廠商帶來低價的原物料，如此增加供給，正好完成美國總統大選前的經濟成果。
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#經濟圖表 英國GDP趨勢圖
在GDP的季資料上，仍可以得到短期趨勢變化。從英國的10年GDP季資料中可以計算得到3段穩定且精準的趨勢線，同時也證實新冠肺炎對英國GDP的影響發生在2020年第二季，成為新趨勢的開始。
受到新冠肺炎衝擊後，英國經濟復甦的力道非常快速，此時可使用新冠肺炎前的趨勢，做時間的自然增長後，可以發現2022年第一季開始，英國GDP值已經超越新冠肺炎前的趨勢增長，同時也反映新趨勢的增長力道更快於過往。
所以，英國的經濟真的不好嗎?或許我們得看看實質GDP的趨勢變化會更有代表性。
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#圖表 台灣實質每人每月經常性薪資的短期趨勢圖
今天的新聞提到1月至9月實質經常性薪資負成長，是九年來同期首見負成長 https://money.udn.com/money/story/10869/6755156
從實質每人每月經常性薪資數據的短期趨勢中可以發現2016年1月開始的期間曾發生下降趨勢，而近期則是2023年4月開始出現下降趨勢。
後者是整體期間內最大下降趨勢力道。
至於上升趨勢力道則發生在2019年9月到2020年6月，其次是2021年5月到2022年3月。後者並無法和先前的趨勢連接，而是往下降，變成新的趨勢。
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#圖表 台灣實質每人每月總薪資的短期趨勢圖
今天的新聞提到台灣實質總薪資是近7年首見負成長
https://money.udn.com/money/story/10869/6755156
拿出實質每人每月總薪資的數據，對其分析後，可以發現台灣的實質每人每月總薪資趨勢皆是下降趨勢，並且趨勢持續時間都是12個月。
換句話說，台灣實質每人每月總薪資的趨勢非常穩定。當然，這也與台灣年前會有較高的總薪資，造成每段趨勢皆從1月開始。
如此穩定的結果，但不代表趨勢力道會近似。2023年的趨勢力道是2016年以來最大的下降速度。
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#圖表 美國半導體和其他元件製造出廠價格指數趨勢圖
華爾街日報提到半導體產業歷經兩年的景氣興衰，IBS認為全球整體營收明年將反彈。
我們可以從下圖的出廠價格指數看出2023年1月才開始出現下滑趨勢。這表示華爾街日報所提到的半導體產業興衰是指從2022年1月到2022年12月的上升趨勢，和2023年1月到9月的下降趨勢，形成了一個興衰周期。
我們無法從此間看出有反彈跡象，甚至是AI已經檢測到2023年8月是新趨勢的開始，8~9月的兩點斜率也是負值。所以目前來說並沒有很明朗的結果。
其實營收是價格乘以數量後的結果，就下圖的價格情況和華爾街日報提到的景氣興衰，隱含營收和價格之間的關係密切。
當然我們也無法否認這些大型機構都有其他的數據可以預估出明年會反彈出廠價格會提高，進而提高營收。
參考資料: https://news.cnyes.com/news/id/5362975
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台股大盤指數 #TWI #TAIEX 從2023年10月20日為新趨勢開始，下圖即是從10月20日開始的每日增加新數據趨勢結果。
🔶空心三角點為觀察值
🔶藍線為截至10月24日的趨勢線
🔶橘線為截至10月25日的趨勢線
🔶綠線為截至10月26日的趨勢線
以今天收盤指數減去昨日收盤指數的差距計算，
🔵台股指數在10月23日下跌約189點
🔵台股指數在10月24日上漲約58點
🔵台股指數在10月25日上漲約49點
🔵台股指數在10月26日下跌約285點
於是，你就會看到台股指數在每天新數據進入後產生藍線 ➡ 橘線 ➡ 綠線。其中可以看到藍線與綠線的斜率較為接近。
斜率值：
🔥藍: 約 -68.45點
🔥橘: 約 -18.71點
🔥綠: 約 -48.37點
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最新趨勢的方向證實
https://mastodon.social/@aphoebusli/111278798192547026
聯準會是知道且有意引導讓利率倒掛現象消失，代表回復正常狀態。與此同時就得忍受通貨膨脹率超過3%，以及高殖利率的時期。鮑威爾所說的理由有點避重就輕。
另外，今天更新M2的年增率。觀察記錄可發現在2023年7、8月都是-3.9%，是最小的負值，9月則是-3.6%。
雖然M2年增率可以說從2022年12月進入負值，但下降趨勢來講則是發生在更早的2021年4月，並且其後的下降趨勢力道不盡相同。
當然要講M2和利率倒掛關係，就得將利率換成月資料，再用AI數據分析，計算出最佳關聯，以此判斷影響性。
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#經濟圖表 美國利差趨勢圖
先前已經分享過美國利差趨勢圖
https://mastodon.social/@aphoebusli/111267149990738058
新數據加入後，美國利差收斂到0的速度趨緩，不再如先前維持每日0.034%的平均速度收斂，反而降到0.032%。在10月20日到24日內，23日發生美國10年期公債殖利率一度升破5%。也有如Brandywine Global 投資管理公司經理人 Tracy Chen認為還會繼續升。從下圖來看，可以看出聯準會有意讓利率倒掛現象消失，回到正常的利率期限結構的狀態。
另外以先前分享過的30年期美國公債殖利率趨勢圖來看
https://mastodon.social/@aphoebusli/111204113970040950
觀察可看出約4月4日後的整體趨勢是向上的，從經濟學理論來看景氣是好轉且樂觀。
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撲克牌遊戲對戰
如AlohaGO 人工智慧
#blackjack 勝率計算與影響因素，使用亂數模擬
第一集：https://sendvid.com/789memeu
第二集：https://sendvid.com/ing0z6iv
第三集：https://sendvid.com/6lkyk5d5
王老師的人工智慧技術
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這個有點好笑的地方是模擬隨機數，產生分配
在機率論或統計學，機率分配或抽樣分配都會有對應的分配函數，以數學式表現！
試問：可以公開看看分配的數學式嗎？
如果說只有分配圖可不算，即使是模擬，數字是可以計算出分配的數學式！
沒有數學式就是假的！因為沒有數學式，你根本沒辦法控制風險，也無從知曉臨界值！
學習正確的知識觀念，才能判斷文字描述中或公開的論述/論文/報告/方法 瑕疵！
AI數據分析能不能為生成出的隨機數找出分配的數學式？答案是可以的！
你可以選擇一次性建模或是分段建模！如果不太了解可以參考黎曼積分概念。
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【4K 旅行】北海道ドライブ旅行で注意してほしいこと ４選 / 車旅 フェリー旅 速度制限 鹿キツネ ガソリン / Japan Hokkaido Drive Travel’s Note https://www.alojapan.com/894750/%e3%80%904k-%e6%97%85%e8%a1%8c%e3%80%91%e5%8c%97%e6%b5%b7%e9%81%93%e3%83%89%e3%83%a9%e3%82%a4%e3%83%96%e6%97%85%e8%a1%8c%e3%81%a7%e6%b3%a8%e6%84%8f%e3%81%97%e3%81%a6%e3%81%bb%e3%81%97%e3%81%84/
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各種大數據資料分析的課程和研習眾多，不了解卻有興趣的朋友們，簡單區分方法
觀念1. 大數據是統稱，裡頭有搜集資料、處理資料、分析資料、解讀資料四大類。
觀念2. 用觀念1的四大類區分那些課程和研習內容！
觀念3. 多數用python的實務班都是在第一二類。第三類都是既定的python統計分析套件，特別是logistic regression、決策樹、機器學習的篩選演算等。
觀念4. 資料分析要能建立數學模型，無論是大數據還是一般數據。沒有產出數學式都是篩選、歸納、逼近、近似法所的結果，無法被驗證！
觀念5. 有的資料分析以圖像視覺化為主，那是最基礎的數據表現方式，不是分析！