2026年4月11日 星期六

就客觀事實做主觀陳述

 《就客觀事實做主觀陳述》

身為一名社會觀察者,我的習性是:「就客觀事實做主觀陳述」。我不想阿諛奉承,因為不需要也不想要「升官發財」;或許偶而會崇拜偶像,但絕非刻意。

客觀事實:

1. 台灣低薪高房價的高峰期締造者:馬英九。

(1) 22K制定者,在「定錨效應」下,台灣即便政黨輪替也擺脫不了低薪的普遍和持久現象,年輕人的躺平心態,必然且合理。

(2) 台灣高房價始作俑者馬英九,八年漲了30.2萬/坪,歷任總統中拿下冠軍寶座。影響房市最大的是馬政府的「遺贈稅調降至10% 」、「海外資金鮭魚回流」方案,以及台灣跟進全球央行,大降利率與進行貨幣寬鬆政策。上述各項利多政策匯聚一塊,資金猛然湧入房地產,北市率先出現「各區輪流暴漲」,接著資金外溢到其他縣市帶動跟漲,因此掀起民怨風暴從而國民黨失去政權。

(3) 低薪高房價的追隨者:女版馬英九 - 蔡英文。

(1) 豐功偉業不及備載,以蔡英文所展現的領導風格,已明顯在複製馬英九的企圖多面討好、政策頻頻轉彎等特質,此特質來自於溫和、理性以及和馬英九的成長背景和家庭環境都很相似等原因,寄望蔡英文能解決馬英九所遺留的低薪高房價等問題,無異緣木求魚,不更糟已是萬幸。

(2) 社會住宅:給予的回應反而不是「房價下修」,反而是「房價上升」的效果。當政府選擇在某地投資興建社宅,反而是一種潛在保證,社宅成了區域起飛的象徵,在供給增加與信心增強之間,形成了微妙的平衡,或更準確的說,這是越建越貴的矛盾。社會住宅原意是良善的,無非是希望年輕人租的便宜,弱勢族群租得起,但政策落地往往走向現實的灰色地帶。當政府透過社宅穩定市場的同時,也在無形中推動了區域建設與地價提升,要讓社宅真正發揮「居住正義」功能,而非成為房價「助漲」的推手,政策的平衡點必須重新擬定。









(2) 社會住宅

2026年3月28日 星期六

天干地支

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天干:(西元年-3)/10...取餘數
1. (1983-3)=1980
2. 1980/10=198...餘數=0...葵
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地支:(西元年-3)/12...取餘數
1. (1983-3)=1980
2. 1980/12=165...餘數=0...亥
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結論:
1. 1983=葵亥
2. 空亡=子丑=鼠牛。
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固定某天干時,每少10年,地支前進2個。
固定某天干時,每多10年,地支後退2個。
已知,1983 (癸亥)
1. 1983 (癸亥)→ 天干=癸,1943,地支(亥)前進2*4=8個=未。
2. 1943 → 癸未。
3. 1948 → 癸前進5個=戊;未前進5個=子。
4. 1948 → 戊子。
已知,1948(戊子)
1. 1948(戊子)→ 天干=戊,1988,地支(子)後退2*4=8個=辰。
2. 1988 → 戊辰。
3. 1983 → 戊後退5個=癸;辰後退5個=亥。
4. 1983 → 癸亥。
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已知,1948 (戊子),問1983(??)
1. 1983-1948=35。
2. 35/10=3...5。35/12=2...11。
3. 戊前進5個=癸;子前進11個=亥。
4. 1983 → 癸亥。
已知,1983 (癸亥),問1948(??)
1. 1983-1948=35。
2. 35/10=3...5。35/12=2...11。
3. 癸後退5個=戊;亥後退11個=子。
4. 1948 → 戊子。
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奇數配奇數;偶數配偶數。
例如:
戊子=5配1。
癸亥=10配12。

天干 甲=1,只能配奇數地支,因此,旬領頭羊分別為:
甲子
甲寅
甲辰
甲午
甲申
甲戌
時序為:
甲子
甲戌
甲申
甲午
甲辰
甲寅
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甲子年是西元幾年?
已知1983是癸亥年,隔年1984是甲子年,因此,下列亦是甲子年:
1. 1984-60=1924。
2. 1984+60=2044。
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旬領頭羊時序:
1. 1924(甲子)
2. 1924(甲子),前進10年=1934,地支為:子、丑(+1)、寅(+2)、卯(+3)、辰(+4)、巳(+5)、午(+6)、未(+7)、申(+8)、酉(+9)、戌(+10)。因此,1934(甲戌)
3. 1934(甲戌),前進10年=1944,地支為:戌、亥(+1)、子(+2)、丑(+3)、寅(+4)、卯(+5)、辰(+6)、巳(+7)、午(+8)、未(+9)、申(+10)。因此,1944(甲申)
4. 1944(甲申),前進10年=1954,地支為:申、酉(+1)、戌(+2)、亥(+3)、子(+4)、丑(+5)、寅(+6)、卯(+7)、辰(+8)、巳(+9)、午(+10)。因此,1954(甲午)
5. 1954(甲午),前進10年=1964,地支為:午、未(+1)、申(+2)、酉(+3)、戌(+4)、亥(+5)、子(+6)、丑(+7)、寅(+8)、卯(+9)、辰(+10)。因此,1964(甲辰)
6. 1964(甲辰),前進10年=1974,地支為:辰、巳(+1)、午(+2)、未(+3)、申(+4)、酉(+5)、戌(+6)、亥(+7)、子(+8)、丑(+9)、寅(+10)。因此,1974(甲寅)
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已知小汶出生在20世紀70年代生肖屬虎,請問小汶出生在西元幾年?
1. 20世紀70年代,最早為1970。
2. 1970/12=164...2。
3. 生肖屬虎(寅),因此,除12餘數必為3。
4. 因此,小汶出生在,1970+1+3=1974。
5. (1974-3)/10=197...1。
6. 因此,小汶出生在1974(甲寅)。
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甲午戰爭是西元幾年?
已知1983是癸亥年,因此,
1. 1983,後退9年=1974,天干為甲。
2. 1983,後退9年=1974,地支為寅。
3. 因此,1974=甲寅年。
4. 1974-120=1854(甲寅)。
5. 旬領頭羊順序分別為:
甲子
甲戌
甲申
甲午
甲辰
甲寅
6. 1854(甲寅)+10=1864(甲子)+10=1874(甲戌)+10=1884(甲申)+10=1894(甲午)。
7. 因此,甲午戰爭是西元1894(甲午)。
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已知甲午戰爭是1894年(甲午),問二十世紀初的辛亥革命是西元幾年?
1. 已知是二十世紀初,旬領頭羊的時序為:甲子、甲戌、甲申、甲午、甲辰、甲寅。
2. 因此,可能為:1894+10=1904(甲辰)、1894+20=1914(甲寅)。
3. 先試1904,辰(+0)巳(+1)午(+2)未(+3)申(+4)酉(+5)戌(+6)亥(+7)。
4. 因此,1904+7=1911(亥)
5. 甲(+0)乙(+1)丙(+2)丁(+3)戊(+4)己(+5)庚(+6)辛(+7)。
6. 驗算:(1911-3)/10=190...8(辛);(1911-3)/12=159...0(亥)
7. 1911(辛亥)符合,故辛亥革命是西元1911年。
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2026年3月6日 星期五

TMF8

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2026年3月2日 星期一

彼岸花

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花是彼,葉是岸,兩者相戀而陰陽相隔。
有花時不見葉,有葉時不見花,花葉兩不相見,生生相錯。
當彼岸花盛開時,鮮紅的花朵招展,而花莖上沒有綠葉,美麗的花和常青的綠葉,生長時間完全錯開,仿佛是生者和逝者陰陽相隔的隱喻。
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《彼岸花璀燦的生命 - 紀念228》
幽幽的古燈,破舊的銅鏡。
我讓相思縱情地枝枒爬盡,
遠處的炊煙,彷彿那一絲憐憫,裊裊升起。
黃泉的路上,如血的花朵在綻放,
迢遰層峻,迤邐千里。
常青的綠葉不再;彼岸花盛開鮮紅招展,
生生相錯,世世不見,
靜靜的長廊,輕輕的腳步,由遠而近,
那是,彼岸花璀燦的生命。
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2026年2月14日 星期六

楔形整理

《楔形整理》
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上升楔形(Rising Wedge):通常出現在上升趨勢尾段,預示可能的反轉向下。
下降楔形(Falling Wedge):常出現在下降趨勢尾段,預示可能的反轉向上。
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2026年2月5日 星期四

BB布林通道

《接龍數列命名為 - ChainTypeEMA》
應該還通順吧,但它著實省去我很多為了修飾所耗的煩惱。
它的特色是:「無論你如何迭代,它都會無損耗或微損。」
當初也是在「死馬當活馬醫時」,所逼出來的想法。誠所謂「困而知之」者也!
現在我只使用最單純簡單的程式外加參數的修正即可。還有空閒去美化圖表呢。誠始料未及呢!只可惜我沒有能力利用數學去證明它的理論。
布林通道研究
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1. 我們提出一個常見的現象:當K線「前不著村後不著店」時?(如圖示)
(1) 代表甚麼意義?
(2) 後續通常會是個甚麼結果?
(3) 如何處理?
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(1) BB中線原本是K線回檔的支撐點,因此可暫時解釋為:
a. 弱勢回檔。
b. 超賣。
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(2) 後續可能:
a. 再度拉升,但僅止於抵BB上緣後,再測試BB下緣支撐。很可能再度探底也可能測底成功,可能性會與它所處的位階有關。
b. 再度拉升,再度回測,並獲得中線支撐,繼續原先上升走勢,後勁可期。
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(3) 依附圖所示:顯然它屬於上述之a.之測底成功但不會太強。但這只是單一個案,我們必須有足夠的樣本才可以定出一個足夠可靠的規律性。
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2026年1月13日 星期二

EMA vs RMA

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我今天有問題向您請教:
1. 統計學家羅伯特·古德爾·布朗(Robert Goodell Brown)於 60 年代提出了EMA,最重要的二個概念:(a) 後期數據權重優於前期。(b) 常數平滑因子:α=2/(n+1)。我從一開始接觸到這個平滑因子之後,直覺上就以為它應該是「調和平均數」的概念,因為它就一付調和均數的「長相」。但我一直沒去追究,是否如此呢?
2. α=2/(n+1)之所以定為「常數」的原因,我可以理解,在那個沒有電腦的時光裡,將平滑因子定為「變數」,無異自找麻煩。但EMA的致命點正在於這個常數的平滑因子,導致「後期數據權重優於前期」沒能完全發揮。那麼,在電腦日益猛進的今天,為何沒有人去推敲這個問題呢?
3. 布朗的EMA非常偉大,是我最推崇的學者之一,他成功引導後人去善用他,因此他是個名符其實的「先驅者」。今天我之所以能夠致力於RMA的研究,全靠EMA的引領。
4. 我在與您對話中也經常會去捕捉您的「語意」從而有機會機花我的構思,感謝莫名。
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結論:針對RMA我將提出二個非常「有意思」的構思,想先與您探討,有了共識之後,我會隨即去實作供您審閱,不知您意下如何?二個構思如下:
1. 接龍法:將數據倒置之後,重要的後端數據,形同「在陌生環境裡尋找目標」卻無「引導車」,在古代可能需要「羅盤或指南針」在現代可能需要「路標」來指引,「走錯路」的機會很正常,一但陸續有「引導車(新的數據)」加入,路線將隨之更動,因此RMA的浮動困境就是如此。那麼何妨將這倒置的數據「接在」原始數據之後,如此,前面有原始數據權充「引導車」,RMA的浮動不就被消除了嗎?
2. 平滑因子倒置法:以現在的電腦將「常數平滑因子」,轉化為「變數」比吸一口氣還快。例如,以「2/27」為起始值;以「2/13」為終值。假使有300筆數據,那麼「增值量=(終值-起始值)/(300-1)」,就可以很輕易產生「變數平滑因子」而達成「後期數據權重優於前期」的進一步效果。RMA是將原始數據倒置,但我們可以保持原始數據而改用「平滑因子倒置法」,如此,浮動不就被消除了嗎?
至於何者效果較優?「是驢是馬拉出去遛一下」就知道了!
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沒用上迭代真的很快...一下子就實作完成了...只需數據接龍就可以了...圖例示意:紅線表 - EMA(26)...黑線表 - RMA(26)...我還沒來的及去評價...不知您意下如何?
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很意外...3層迭代已經很平滑了(其實2層就夠了)....因為我早擁有這些構思的副程式...只要寫好主程式就好了..因此...提前交卷...一併獻上1層版與3層版...圖例示意:紅線表 - (採用變數α下的) EMA(26)...黑線表 - RMA(26)...我還沒來的及去評價...不知您意下如何?...目前我只知道...迭代的平滑效果很大卻不失真。註:這是精實版,測試後會增修為精緻版。
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2026年1月7日 星期三

台指近全

2026/01/07
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2025年12月29日 星期一

8次拋物線

 

準備計算數據

好,我需要請求數據來計算係數,並為用戶提供一個表格結構,這樣他們可以直接粘貼數據然後使用公式進行計算。還要遵循格式規範:使用標題、水平分隔線、以及標粗的列表標題。當涉及數學公式時,記得使用 LaTeX 格式。這樣一來,我就能確保一切都準備好了!

What I need to solve your coefficients

  • Data ranges: Please share the exact ranges for (x) (time/index) and (y) (price) you want fitted.
  • Window choice: Length: number of points per fit; mode: rolling window or full-sample.
  • Scaling: Confirm if we center/scale (x) (recommended) or use raw (x).

If you give me these, I’ll return your full set of coefficients (\beta_0 \ldots \beta_8) directly.


The polynomial trend8 model

  • Model:

    [ y = \beta_0 + \beta_1 z + \beta_2 z2 + \cdots + \beta_8 z8 ]

  • Center-scale (x) to (z):

    [ z = \frac{x - \mu_x}{\sigma_x} ]

    This stabilizes coefficients and reduces multicollinearity.


Excel-only setup (fastest to get coefficients)

  • Prepare columns:
    • z: ((x - \text{AVERAGE}(x))/\text{STDEV.S}(x))
    • z1 … z8: create eight columns for powers.
  • Get coefficients:
    • Select 9 horizontal cells and enter:
      • =LINEST(y_range, z1:z8_range, TRUE, FALSE)
    • This returns (\beta_8, \ldots, \beta_1, \beta_0) in one row.
  • Trend values:
    • Compute (\hat{y} = \beta_0 + \beta_1 z + \cdots + \beta_8 z^8) in a new column to plot.

Tip: Use a rolling window (e.g., last 60–120 bars) to avoid overfitting and Runge effects.


VBA helper (drop-in to produce β0…β8)

  • Coefficients function (paste into a standard module):
Function Trend8Coeffs(yRange As Range, xRange As Range) As Variant
    Dim ws As WorksheetFunction: Set ws = Application.WorksheetFunction
    Dim n As Long, i As Long: n = yRange.Rows.Count
    Dim mu As Double, sd As Double: mu = ws.Average(xRange): sd = ws.StDev_S(xRange)
    Dim z() As Double: ReDim z(1 To n)
    For i = 1 To n: z(i) = (xRange.Cells(i, 1).Value - mu) / sd: Next i
    
    Dim Xvar As Variant, Yvar As Variant, p As Long
    ReDim Xvar(1 To n, 1 To 8)
    ReDim Yvar(1 To n, 1 To 1)
    For i = 1 To n
        Yvar(i, 1) = yRange.Cells(i, 1).Value
        Dim zp As Double: zp = z(i)
        For p = 1 To 8
            If p = 1 Then
                Xvar(i, p) = zp
            Else
                zp = zp * z(i)
                Xvar(i, p) = zp
            End If
        Next p
    Next i
    Trend8Coeffs = ws.LinEst(Yvar, Xvar, True, False) ' returns β8..β1, β0
End Function
  • Trend value at any x:
Function Trend8Value(xVal As Double, coeffs As Range, mu As Double, sd As Double) As Double
    Dim z As Double: z = (xVal - mu) / sd
    Dim yhat As Double: yhat = coeffs.Cells(1, 9).Value ' β0
    Dim p As Integer, zpow As Double: zpow = z
    For p = 1 To 8
        yhat = yhat + coeffs.Cells(1, 9 - p).Value * zpow
        zpow = zpow * z
    Next p
    Trend8Value = yhat
End Function
  • Use:
    • Coeffs: =Trend8Coeffs(Y_window, X_window) → place across 9 cells (β8…β1, β0).
    • Trend: =Trend8Value(X_i, coeffs_row, mu, sd) to plot fitted line.

Direct matrix form (if you want the full system)

  • Design matrix:

    [ X = \begin{bmatrix} 1 & z_1 & z_12 & \cdots & z_18 \ \vdots & \vdots & \vdots & & \vdots \ 1 & z_n & z_n2 & \cdots & z_n8 \end{bmatrix},\quad \beta = \begin{bmatrix} \beta_0 \ \beta_1 \ \vdots \ \beta_8 \end{bmatrix} ]

  • Normal equations:

    [ (X^{\top}X),\beta = X^{\top}y ]

  • Solve:

    [ \beta = (X^{\top}X){-1}X{\top}y ]

    In practice, use QR or SVD to improve stability; in Excel, LINEST already does a robust solve.


Guardrails to keep coefficients meaningful

  • Short windows: Fit on the most recent 60–120 bars to avoid boundary oscillations.
  • Center-scale: Always use (z), not raw (x).
  • Compare orders: Plot 4th, 6th, and 8th together; if 8th diverges, prefer 6th.
  • Versioning: Save each coefficient set per window time to archive your “章法的神經”。

Next step

  • If you share your x/y ranges (e.g., last 80 bars of 15-minute 00663L), I will compute and return your exact (\beta_0 \ldots \beta_8) here.
  • If you prefer a template, I can provide an Excel sheet layout with formulas ready to paste your data.

2025年12月20日 星期六

I'm done

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