2017年5月9日 星期二

IBM

IBM的全稱是什麼? It's Big Money、 I'm Being Mended、 I've Been Mugged、 Irreparable Bad Memory、 I Bought a Mistake、 I've Been Misled、 Incredibly Bad Machine、 International Bad Marking、 Industry Biggest Mistake...

IBM不僅是一間公司、一個品牌、一隻股票,它還曾經代表了一個產業、一個時代。是的,重點是“曾經”二字,它的“別名”越來越多,也標誌著屬於它的時代已日漸遠去。

資訊科技的發展之所以有今天的成就,是因為在不同的時期,都有企業巨頭提供寬鬆的環境給傑出的專家作任何有興趣的研究。比如上世紀四、五十年代的AT&T,旗下的貝爾實驗室匯聚了Claude Shannon和John Kelly等猛人。如今扮演這個角色的是Google,再早一些是Microsoft,再之前就是IBM。

上世紀七、八十年代,IBM工業實驗室出了許多才華橫溢的勁人,包括了五位諾貝爾獎得主,但到了九十年代,由於公司經營艱困,這個實驗室被放棄了。被迫“下崗”的包括了在IBM期間大放異彩的數學怪傑Benoit Mandelbrot,同一時期離開IBM的還有語音及語言處理大師Fred Jelinek,以及解決Maximum Entropy迭代算法的Della Pietra孿生兄弟等等。

上文提及的《數學之美》一書,有多個章節寫到了IBM,其中有一章是專門寫Fred Jelinek的。Jelinek等人創立的BCJR算法,是現今數字通信中應用最廣的算法之一,IBM還將之列為IBM有史以來對人類最大的貢獻之一。但Jelinek等創立者已全部離開IBM,有一次IBM的通信部門需要用到這個算法,不得不從Stanford大學請一位專家去講解,這位專家看到IBM櫥窗裡的成就榜,感慨萬分。

IBM的惡果早在1982年就種下,當時,IBM認為新冒起生產個人電腦的蘋果公司會威脅到自己未來的發展,於是扶持了一家名為Intel的公司為其生產microprocessor,以及一個名叫Bill Gates的“失學青年”為其提供軟件。之後,意想不到的事情發生了,蘋果並沒有被打垮,Intel和Microsoft都迅速發展成巨無霸公司,IBM則舉步維艱,不斷收縮。IBM變成了Intel Bill Macintosh,消費者是I Buy Macintosh,IBM則是I Blame Microsoft。


現在的IBM,連當時承蒙它扶持的“失學青年”Bill Gates都不看好,在其好友股神巴菲特買入IBM股票後,Bill Gates就嘲笑說:證明巴菲特是錯的,IBM對科技的野心已減少,現時的確看不到IBM的長期價值是光明的。巴菲特最後也承認買入IBM是個錯誤,現在他更看好的,正是令IBM一直耿耿於懷的蘋果公司。

IBM為何淪落至此?一位IBM的老員工深刻地道出了其癥結所在:

和每一個帝國的衰落一樣,既得利益者的存在和苟延殘喘是衰落的根源。IBM 的高級管理層已經被這些既得利益者霸佔。他們只有在原有的商業模式下才能夠繼續存活並賺取利潤。他們嘴上冠冕堂皇的擁抱新業務,而實際操作上卻根本無法割捨舊有的運行模式。

華爾街在這個過程中也扮演了非常惡劣的角色。財務分析師是冷酷的,他們只看報表。於是 IBM 這些沒有魄力高管們只能在傳統業務上敲骨吸髓,因為新業務的發展不是一蹴而就的,無法立即滿足華爾街的胃口。同時這些人也寄希望於能夠熬過他們利益兌現的日子,然後拍拍屁股走人。所以,和每一個王朝的衰落一樣,大家在英明的決策中走向死亡。

結論:投資一間公司的股票,並不在於這間公司曾經多偉大,也不在於用什麼價錢買入一間偉大的公司,關鍵是這間公司未來能否保持偉大甚至變得更偉大。如果這個疑問未確定就下注,與賭一舖大細無異。只以過去的財務報表作縱向分析,而無視市場現況作橫向比較,不過是在找麻醉自己的藉口,去滿足自己的賭癮,結果就是IBM:Idiots Bought Me。

51 則留言:

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    1. 沒有呢。對呢隻絕對不會迷惑,就如過氣馬王,無論過去的戰績有多輝煌,都很難呃到池某的注碼。

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  2. //投資一間公司的股票,並不在於這間公司曾經多偉大,也不在於用什麼價錢買入一間偉大的公司,關鍵是這間公司未來能否保持偉大甚至變得更偉大。

    問題是,未來有多偉大永遠是假值投資者計死數計唔到的.

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    1. 呢樣真係傳統馬迷的智慧醒過所謂價值大師好多。計唔到,即係最多只宜細注冷敲啦,冇必要自欺欺人扮識計。

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  3. 咁多IBM的英文全寫演譯方法, 是池兄自己想出來的? 如果是, 不得不讚池兄真是多才多藝

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    1. 多數唔係,只有少數係。
      查下人們對IBM的抱怨,呢類演繹多不勝數。
      其實池某仲諗到一個,就係Mandelbrot,佢一開口就係I'm Benoit Mandelbrot.哈哈。

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    2. 岩岩我近期就係睇緊mandelbrot既書.

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    3. 呢本係正野。池某之前寫Hurst同海岸線的例子都係抄呢本。

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  4. IBM其實家陣好像只剩下公營商業用的超級電腦, 個人用戶的產品好像已經完全消失

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    1. 係。企業級服務,要求同成本都好高。

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  5. 呵呵池兄,連巴老都拋售大堆IBM股票,價值信徒真不知點算好...

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    1. 放心,佢地有一項能力高過巴老好多,就係搵藉口自我麻醉,然後無限補時。

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  6. ....只以過去的財務報表作縱向分析,而無視市場現況作橫向比較....

    精彩!就這两句而言,已经有如霧裏燈亮了。受教了☺

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    1. 喜爸爸謬讚了。呢樣都係賭馬常識,一隻馬幾好往績都好,都唔可以隨便訓身,要睇埋排位表比較下同場對手先得。

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  7. 說来諷刺,我就是因為果堆什麼價投達人,食息大師而誤打唔撞入左黎池兄 blog。
    果堆人一向喂喂喂,講黎講去三幅屁,開班互相宣傳,自稱教化信眾實質係Lun 化。

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    1. 咁神奇?佢地對池某應該係神憎鬼厭,點會link池某個blog呢?

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  8. 魚兄久違 正確點講我呢幾個月做塘邊鶴多 做鯇魚少而已 看完此幾篇文 眼見香港大學竟棄天文 數學 物理科 簡直係有點不吐不快 數學乃眾學之母 如果咁樣搞落去 教育英才 甚麼多元化 可謂空談 香港如何談轉型 就呢個政府都可以休!!!!!!!!!!!!!

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    1. 池某冇理解錯的話應該係取消左major in mathematics/physics呢科,仍可major數學或物理,或double major呢兩科,或major一科minor另一科。

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  9. 多謝魚兄賜告 事關現時在海外 實有點堅尼地矣 且港媒報道可謂每況愈下 稍有深度實在欠奉 .........

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    1. 一間綜合大學應該唔敢消取晒數學、物理呢D傳統學科咁大逆不道,不過有些媒體報道確是沒有完全搞清楚就鬧左先算。當然了,鬧人係唔使成本的,作為媒體,鬧遲左反而蝕底左。香港媒體多數是這種心理。

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  10. 池兄 想請教下今日第九場13開心旅程你既expected odds係幾多 ?
    個人覺得 呢隻馬跑過田草12次得一席季軍 跑泥地應該好過草地
    對上一次跑同程都99倍
    但係今日竟然10倍啡格贏馬
    最過份係一對啡格馬就咁返嚟
    條Q隔夜104倍 而家得27倍 真係好恐怖 ==

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    1. 池某計既expected odd係21倍。
      呢場激死,「金剛之星」同「神威敖翔」都有買。

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    2. My expected odds for 13 is 1 to 8-9. Bet Win, @ on 13 and T on 13 with winner set to 3,13.

      Final race really bet heavily on 蒙古王 then 3,5,9.

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    3. 開心旅程Expected Odds
      我自己純感覺:幾十倍大冷門
      貼士指數:35倍
      池兄:21倍
      pp兄:8-9倍

      唉 一隻馬睇法可以相差咁遠 賽馬真係博大精深

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    4. 尾場池某贏錢,有5號。

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    5. //一隻馬睇法可以相差咁遠
      池某個model有未完善之處,會低估左之前跑好黏或濕慢地的馬,開心旅程之前一仗正是跑濕慢地。呢個缺陷要放暑假先改到。

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    6. 請教下池兄
      你個model會唔會計埋嗰場既步速形勢 ?

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    7. 池某有努力過,但對model的效果不太顯著。

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    8. As per my model. we rate 開心旅程 are good < =1400m and then the key race it ran was on race #239 in Dec and you can see how its section speeds distributed over the race and the contenders in that race?! Last race on wet dirt track was also good and then it was also on good wet turf tracks (you can see how it ran in overseas races before coming to HK). Together with draw #1, this horse got a lot of +ve factors to run good in this race. One thing a bit out of expectation was rather fast pace at the beginning of the race but the jockey was good to hold back and wait until last 400m (actually 200m) to explode! He could win much more lengths if not slightly blocked at last portion. I was surprised to see it so underestimated with almost 1 to 17-18 when I bet but it dropped to 1 to 10 in last min. See many professionals really fighting in this battle field. I have also been aware this trainer seems to be quite good to quantify the chance of his horse to win and no surprise that his team also using statistical model to predict his horse's winning chance and so if there are significant drop in odds for this trainer's horse, I'd normally be "pay special attention" to that.

      Just had a review of this race, need to aware "靚猴王" for its next run, probably will be in 1200m next time?!

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    9. 嘩!留意得咁仔細,抵你贏錢。:)

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    10. 賭人第九場"開心旅程"既expected odds為10.7倍,但跑出只得10倍基本冇乜肉食.

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    11. 證明池某計得最差,難怪呢場要輸錢。哈哈。

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  11. 步速太難計了 ==
    快步速未必利後上 慢步速又未必利前置
    甚至場馬係慢步速定快步速都難計

    另外 香港跑馬大致上田草水準較高
    想問一問池兄
    你個model會唔會秤高田草初跑谷草或泥地既馬
    相反 又秤低谷草或泥地初跑田草既馬
    (假設血統及試閘冇乜數據)

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    1. 確是如此。田草的賽績相對較「堅」,谷草較依賴形勢。

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    2. Pace analysis combining with previous sectional speeds are the critical factors for our model, especially for dirt races.

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    3. 多謝提醒,暑假真係要大執。

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    4. Happy mother's day
      想插口一問PP兄所說的步速結合段速,段速有紀錄看,但馬匹上幾仗步速和賽事步速又如何計呢?

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  12. 例如8場8號快樂寶貝
    前幾場田草跑得好
    今日初跑泥地1650米有53倍 對我嚟講相當值博
    其實個名次係好過人氣番數 不過始終冇三甲
    諗番下
    我揸住秤高田草馬呢個概念
    好似回報麻麻 ...

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    1. 呢個只係一個因素,當然唔可以只係考慮一個因素就做投注決定。

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  13. 請問如果係無計算place的model下。。而用win計出來有值博的馬同時買相同注碼的p..是否應該也會有回報。。wp值博馬應差別不會極大吧?

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    1. 差別很大的。kelly個分母好唔同。

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  14. 想問池兄股市用什麼模型會比較好?
    聽旖arima 或 star,不知池兄意見如何?

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  15. 唔知點解...我諗到太古.....so9sad....

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  16. 有冇人把"五行"加入賽馬模型?

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    1. 好主意,可以試埋易經八卦。XXD

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    2. 我有,只不過欠水

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