2017年6月13日 星期二

食貨

“富民之本,在於食貨。”此語出自《東觀漢記•馬援傳》。

從字面理解,食就是糧食,貨就是財貨了。古時中國是一個農業社會,主要的生產就農業生產,故食與貨實質已代表了當時一個經濟體的生產力和商品流通,甚至可作為國家財政經濟的統稱。

奇怪的是,對發展經濟之道作出如此精辟歸納的,並非當時的學者或文官,而是一直帶兵打仗的伏波將軍馬援。但想深一層又覺得很正常,在東漢之前,所有影響天下格局和歷史發展的大戰,都是由生產力決定戰果,“食力”(原來新界簡的口頭禪才是正字)的影響,遠大於兵力,也難怪惟有行軍打仗的將軍感受最深、理解得最透徹。

例如戰國後期那場規模最大的秦趙長平之戰,雙方傾舉國兵力對峙兩年多時間,秦國雖有補給線漫長等不利因素,卻能靠著商鞅變法後的雄厚“食力”熬到最後,反觀趙國雖然後勤補給方便得多,卻因大量勞動力被牽制在戰場前線,荒廢了一個又一個春耕秋收,而日漸吃不消,被迫換將主動尋求決戰。據《戰國策•齊策之二》記載,“秦攻趙長平,趙無以食,請粟於齊而齊不聽。”證實了趙國是敗在“食力”不濟,留下千古罵名的趙括只是代罪羔羊而已。

又如楚漢戰爭,劉邦之所以可以在滎陽、成皋與“萬人敵”項羽周旋,最後耗垮項羽,很明顯不是贏在戰力、兵力,而是贏在關中源源不絕的“食力”。

據記載,建武十六年,馬援在隴西,上書曰:“富國之本,在於食貨,宜如舊鑄五銖錢。”帝從之。於是復鑄五銖錢,天下以為便。

池某查了一下,這段話有兩個版本,一個版本是“富國之本”,另一個版本是“富民之本”。不過,古語有云:民者,國之本也。故這兩個版本並沒實質的分別。關鍵的是馬援在這次上書中,既強調了發展生產力和商品流通的重要性,還提出了重新發行貨幣的建議,最後達致的效果是“天下以為便”。

人是善忘的動物,有了錢,就忘了本。很自然地,久而久之,原本對生產力的追求,就變成對錢這個中介物的追逐。漢獻帝年間,劉備打下益州,把劉璋的財產賞給了將士,自己倒變成了窮光蛋,連軍隊都養不起了,於是學人玩“財技”,像現今的老千股低價批股抽水一樣,玩了一次“低價批錢”,下令鑄造“直百”大錢,即一個大錢可兌100個五銖錢,很快就抽乾民間資財,庫府裡裝滿了物資。

成功地玩了一次“財技”的劉大耳先生從此就上了癮,又先後鑄了“太平百錢”、“定平一百”、“犍為五銖”等等,都是一錢當一百錢,而且這些大錢越鑄越輕、越鑄越薄,抽水越來越狠。

看到“財技高手”劉大耳天天上頭條,講述以“財商”達致財務自由且變成大富大貴的經驗,東吳的孫權也坐不住了,為證明自己“財技”更高,孫權一出手就鑄了“大泉五百”,不錯,是一錢當五百錢!這還不夠,繼而又推出了“大泉當千”、“大泉二千”和“大泉五千”。


結果,蜀吳兩地當然是貨幣迅速貶值,物價飛漲,經濟環境惡劣,民生凋敝。據記載,位於“天府之國”的蜀國,由建國到亡國時戶籍數字竟是有減無增;處於“魚米之鄉”的吳國亦要派兵到夷洲(今台灣)等地虜掠壯丁充實人口。

同期的曹魏卻是風景獨好,人口最多,墾地面積最廣,實力最強。曹操很早期就大力發展屯田,“積穀於許都以制四方”。後來司馬懿又向曹操建議軍事屯田制,《晉書•宣帝紀》記載:司馬懿向曹操建議,“昔箕子陳謀,以食為首。今天下不耕者蓋二十餘萬,非經國遠籌也。雖戎甲未捲,自宜且耕且守。”曹操行之,魏國一時“務農積穀,國用豐贍。”

可見由曹操到司馬懿都非常清晰地認識到“以食為首”這個“食力”根本。同時,曹魏雖然篡了漢,卻一直維持使用五銖錢,老老實實,沒有像劉備、孫權那樣玩“財技”、鑄大錢將貨幣貶值,貨幣狀況是三國中最穩定的,使老百姓可以保持安居樂業。

令人納悶的是,擺明揚劉貶曹的《三國演義》倒也罷了,連《三國志》等史書居然也沒有給曹氏父子和司馬氏父子這項功績一個公正的評價。不過,話說回來,即使曹氏和司馬氏能活到今天,恐怕也很難討回一個公道。因為價值混亂、顛倒是非的輿論風氣千年以來都沒變過,君不見現時的媒體、blogger,哪個不是只會吹捧“財技”、“財商”,而將真正為社會貢獻生產力的“工資奴”貶到一無是處?

54 則留言:

  1. 池兄,學識真是好淵博,透過歷史明白現金流重要性,方能捱到最後

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    1. 哈哈。GDP先係根本,現金流可以用財技「印」出來,塘水滾塘魚而已。

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  2. 長知識,原來早在三國時代已有印銀紙救經濟呢種花招

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    1. 睇結果好明顯係印銀紙「毀」經濟。

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  3. 社會的演變周而復始, 一個年代因為政府玩財技而益左資產擁有者, 跟住既周期就自然回歸番貢獻社會既勞動者.

    只是好奇在現社會的財商高人, 或財自高人, 可以assume政府財技會無限延長. 是無知? 抑或是只想令自己一直自我感覺良好?

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    1. 可能佢地認為自己比較短命,財自無耐就瓜老襯,見識唔到經濟周期

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    2. //政府財技會無限延長
      古今情況有所不同,古時統治者冇乜經濟知識,著數自己搵,苦果自己吞;如今的政府有任期,明知唔妥,只求拖過任期,將火棒推卸給下一任。

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    3. //認為自己比較短命
      劉大耳正是如此。孫權就係因為太長命,被迫自己推翻自己的抽水政策。

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  4. 正,最鐘意睇三國史。想問諸葛亮治蜀之後仲有無玩呢D財技?

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    1. 據記載教劉備玩財技的係劉巴。以那些「大錢」一直在蜀國流通的情況來看,諸葛亮應是延續了這個政策。

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  5. 除了三國演義,君不見電影、劇集、打機等,幾乎全都以劉蜀為“正氣角色”? XD

    古代有歷史家及其書籍作渲染,現代則由一眾財演機構代勞了。

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    1. 漢朝之後的讀書人多是儒家,寫史書的也多受儒家價值影響,而儒家是在漢武帝罷黜百家,獨尊儒術後才興起,自然認為尊劉漢的無論做什麼壞事都是「正氣」,對劉漢不利的無論做什麼好事都是「邪惡」。

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  6. 路過看到池兄的網誌,內容非常吸引,打個招呼先!

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    1. 一直都有。早於劉備,董卓就搞過一次,不過佢地的目的都不是救經濟,而係自己掠水。

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  8. 中國歷史不斷重複,大多時間從上到下自掃門前雪,只求不在任期/人生爆破,後果下任/代承受,週期二三百年,聰明反被聰明誤。南宋後莫不如此。

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    1. 是的。南宋開始有了紙幣,貨幣發行成本更低,元朝和明朝初期都因無節制印鈔而引發了惡性通脹。

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    2. 記憶中看過光緒銅幣,民國銅幣,莫非爛幣驅逐良幣(銀幣),名不同而質本惡。

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    3. 好野大家都會收藏,唔會放出來流通。大家買野比錢都會比張爛銀紙先。

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  9. 說到貨幣,不禁想到個題外話。

    由金本位變成信用貨幣,在三國時代,有借無還的劉備,其人信用如何,其發行貨幣也必如何。在現代,則是美金和美國,而美金和真金價格越走越遠,讓「銀紙」幾乎已淪為最差投資產品。

    但是金本位已經回不去,那麼,以去中心化防止人為失控的比特幣等數位貨幣,又有沒有能力正式走上枱面,跟以美金為首的一眾國際通用貨幣一爭長短呢?

    快餐人上

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    1. 哈哈。對劉大耳的信用描述得很貼切,這家伙就像全世界都欠了他似的,無論以多卑劣的手段掠奪和擠佔資源都好像理所當然。
      正因為「銀紙」可以無制節、無限量地印,相對有限量供應的比特幣等,時間一長其相對價值就會顯現出來。

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  10. 唔知APPLE PAY可否成為新貨幣種,美元再控世界

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    1. 支付平台不是發鈔機構呢。

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  11. 曹魏篡漢, 令後世統治者害怕, 所以一定要醜化, 再以關張等做例子, 標榜忠義;
    另外長平之戰中, 趙括接手前已經失掉了兩條最重要的防線, 如何打落去?

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    1. 嘻嘻。「歷史是任人打扮的小姑娘」,每個朝代每個史官都按自己的「審美標準」打扮一下前朝,真相就變得模糊不清了。

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  12. 這幾年中美也狂印銀紙。。後患會否即將暴現

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    1. 都在收水縮表了,現代的控制手段多一些,應不致於像古代那麼盲目。

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  13. 池兄
    好多熱門跑出。今天賽事有贏嗎?

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    1. 就係狂開熱門先難贏到錢,好似中好多場,計完數發現白做一日。
      友瑩采  5.6 -> 3.6
      友誼之星 6.4 -> 3.7
      四季旺  4.0 -> 2.4
      隻隻畀人打劫

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    2. 67折支薪也只白做。。那原本利潤極高

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    3. 係非常高。
      f=(p*o-1)/(o-1),賠率 o 細左,注碼都細左,唔止賠率打折咁少。

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    4. 我成日都講..你們用的Kelly方法係無用既...試諗深一層其實如果成個彩池都有人搵差價食.大戶最佳的做法係落注到目標賠率的誤差上限左右.即係買晒成個餅淨低個D.好似上星期個隻阿媽粒鏍絲咁. 由15倍落一半. 食左你一半彩池.
      用公眾賠率做KELLY其實係搵緊自己笨.因為對手唔係公眾...
      你計可能值6倍, 現價就15倍, 可能買1萬蚊鏍絲, 全場可能買2萬咁計啦...派彩結果無左半.
      人地都係計值16%勝率, 標準差可能是1.5%, 落到2個標準差.
      總彩池又預計到.
      你既風險就掌握係人地手, 人地既風險呢就掌握係自己手.
      層次同控制風險的難度已經唔同.

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    5. 不太同意。
      1.用Multi Kelly是必需的。一場馬不是只得一隻馬跑,賠率的變化是此起彼落的,並非落飛一定贏,回飛一定輸。例如周日隻「勝利仔」,若非最後回少少飛,池某呢場就贏唔到錢。
      2.用two step model也是必需的。例如上述幾隻,雖然利潤大減,但不致於從有變冇,實際利潤還是不錯的。池某周日贏唔到錢,是因為第七場和第十場分別買重了「豈等閒」和「喜悅繽紛」,輸掉了其他場次的利潤。

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    6. 「Market is efficent」(嗰幾場,戴個頭盔先),即是「中咗白做」是應該的。所以,kelly+MLR得唔得?關鍵在於系統PREDICT
      馬匹勝出率的準確性,如果系統夠準,根本用kelly就是多餘。

      當然,現實歸現實,PREDICT邊有百分百準確,就係無百分百準確所以至用統計嘛,所以至會有kelly+MLR呢啲方法,信念就︰係只要做
      得好,比別人就有優勢,尤其對住LOW TECH嘅公眾對手,但一山還有一山高,好多時你嘅對手更厲害!

      有無想過呢個情況,例如你計到「獅子聰」25倍以上就值博,依家17倍跑出無買,問題出在那裡?是你買的「喜悅繽紛」(或者是你自己)不好彩
      跑第二?(賭仔一定有嘢賴)(你話你當日贏嘅利潤是被買重「豈等閒」和「喜悅繽紛」的注碼所侵蝕,雖然一隻第4,一隻第2都幾近,但點解你唔
      諗下你為乜唔買「獅子聰」及「威利熱流」?我相信你事後一定有檢討過,如果你仍然認為是運氣,唔該再繼續檢討)

      事實是,有一隻贏得的「獅子聰」,17倍咁冷你唔買,證明你系統馬匹勝出率的估計唔得。關鍵就在這裡。

      好了,在這方面努力啦,假設有一天你如有神助,馬匹勝出率的估計有90%以上準確,你還用kelly嗎?好多人可能會想,用唔用都無所謂啦
      ,都贏咗9成;又有啲人又會想,用埋都無壞,更好分配注碼唔好咩?(驃叔講得啱,馬場是專修叻仔)但計我話,唔用就最好,當你90%命中,大
      戶都無你咁叻,明明你計到17倍「獅子聰」啱啱買得過,點知大戶計錯數(或者其實是計啱數),以為8倍都抵(都係只贏4分3馬位,抵唔抵真係
      見仁見智!),將賠率打到8倍,又一次搞到你因為賠率不合心意唔買!

      現實中,無嘢係百分百嘅,kelly+MLR唔係用來一爭朝夕吖嘛,睇多好多場就有賺啦!不過,在這個kelly+MLR組合中,你不斷完善你嘅
      馬匹命中機會率的同時,「Market is efficent?」這問題一值繼續影響你,到一天進步到你的馬匹命中機會率都很高,回頭看,
      「Market is efficent?」,答案極可能係50-50,做得好長遠你可能有微利,但更有可能你是打個和,所以「賭海無涯,回頭是岸」;
      當然,贏不贏錢可能亦不重要,從研究中悟出一些人生道理,又或者從中挖掘到的一些知識,可能是更大的收穫,或者「小賭怡情,大賭亂性」就
      係咁解喇。

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    7. 某程度上,上水河馬是說得對,但問題關鍵不是用不用kelly方法。池兄買的「友瑩采」、「友誼之星」、「四季旺」被打刧,切切實實是反映了
      「Market is efficent」(嗰幾場,戴個頭盔先),即是「中咗白做」是應該的。所以,kelly+MLR得唔得?關鍵在於系統PREDICT
      馬匹勝出率的準確性,如果系統夠準,根本用kelly就是多餘。

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    8. 唔好意思,第一次POST時,第一段POST漏咗一兩句,上面已經補番。

      要強調一下︰
      贏不贏錢可能亦不重要,從研究中悟出一些人生道理,又或者從中挖掘到的一些知識,可能是更大的收穫,或者「小賭怡情,大賭亂性」就
      係咁解喇。

      你個BLOG好睇,原因就在這裡。

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    9. 其實畀人打劫是很正常, 因為你計到, 人地都計到. 落飛好多時都是速勢分比較高但冷個幾隻, 連速勢都反映左, 邊會無人知呢?

      我成日都見樓主講Kelly又MLR.講少少個人意見, 都好似比樓主話你識條春咩咁.要計TWO STEP呀7頭...你識唔識嫁?

      樓主對D兩樣野既信念已經同神同級. 即使全世界話有缺點, 他都不會相信, 只是你們不明白同唔識. 當信仰變得不可動搖. 只會限制個人的進步. 這個是(不知之不知)的階段. 但距離(知道不知)還有一段很遠的距離. 當你認為世界是平的, 我跟你說是圓是很難接受.

      Kelly的重點, 不是你投注多少, 而是計P差, 最終回報率不可預計. 這個模型已經失效. 另一注意是Kelly的數學模型命中率一定要高.總回報率要過20%. 才會穩定. 因為這個問題, 才會發展到0.3,0.1個D算法出來. 但解決到那個缺陷嗎? 沒有...

      MLR有無用呢? 有...但絕對不能計算出很準確的P. 因為是算法上的缺陷. 相似度是不能互比的. 但就算不準都會有用. 因為你所贏既錢, 不是在準確預知勝出而得來. 而是預測了沒有機會的馬. 這個是有分別的.

      希望你可以快D進化升級啦...唔好停留係Kelly同MLR身上啦, 個D已經是iPhone 4, 而1家出到iPhone 7嫁啦.

      因為我很喜歡看你的BLOG...所以想你進步

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    10. //馬匹勝出率的準確性,如果系統夠準,根本用kelly就是多餘

      這個說法是對的,如果每場揀一隻就中,場場瞓身就得,唔需要用到Kelly,實際上若真有這樣的準確率,用Kelly計算的結果也會叫你瞓身。

      Market在大多數情況是確是efficient的,池某之前也寫過:
      http://poolshunter.blogspot.hk/2017/01/blog-post.html

      對兄台關於MLR的論說亦很同意,特別係呢句:做得好長遠可能有微利。

      MLR只是一個統計工具,不是一個prediction工具,並不能測預出頭馬,不存在「馬匹勝出率的準確性」這樣的預測功能,故MLR的使用是被動的,不是用來計頭馬的,只是用來守株待兔般等別人犯錯(即嚴重偏離過去統計數據的投注行為),如果對手不犯錯,MLR就沒有什麼優勢。

      面對包括了大鱷和公眾的對手,自己的MLR肯定不會有壓倒性的優勢,也肯定達不到「如果系統夠準,根本用kelly就是多餘」的程度。如果優勢很微弱,而又想快速積微成著,optimize利潤,這恰恰說明了使用kelly是必需的。

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    11. 回河馬兄:
      不錯池某仍然很信任MLR + Kelly,至少目前MLR + Kelly仍是能實實在在帶來利潤的工具組合。
      但池某對logit model肯定未到迷信程度,池某已多次說過,probit model可能好過logit model,只是時間和精力都有限的業餘人士如何選擇的問題。
      又,上述已說過了,MLR並非預測工具,不存在預測勝出或預測沒有機會的馬等等使用問題。
      Kelly是根據optimization theory發展出來的工具,並沒有命中率一定要高的要求,只是計算的p與實際的p接近時Kelly可以optimize利潤,反之就會擴大損失,作為工具它是中性的,不必因為贏而吹捧它也不必因為輸而賴它。
      但池某確是比較樂意使用Kelly的,其中一個好處是當一場有好多匹馬需要下注時,Kelly calculator可以一下計晒各匹馬的注碼分配,而不用自己心大心細亂咁估注碼。
      另外,Kelly的使用不一定要跟MLR,比如今季的海外馬S1、S2等,直接採用馬會的p,加上Kelly calculator下注,利潤就非常高,高到賽前都不敢相信。當然,也許不用Kelly也照樣能贏,但池某自問沒有本事從一場二三十匹馬上陣的S1賽事中揀出頭馬,且押下「合理」的注碼。
      很歡迎河馬兄繼續提意見,一同找出問題、思考問題,一同進步。

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    12. 利害利害,佩服各位師兄見地。

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    13. 老賭徒兄上次談及位置彩池不適用Multi Kelly也很有見地、很有啟發性。

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  14. 池兄 小弟已有一個MLR,但不知有無用。請問如何驗證MLR有用?

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    1. 1.R^2 test.
      2.two step model的alpha明顯大過beta.
      3.實戰,贏錢就有用。

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  15. 阿媽教落,食左先係自己。
    由細到大,最捨得食。

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    1. 有消費即係有市場,有市場即係有「貨」。

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  16. 如不用multi Kelly 計注碼。。而只按每隻馬回報及賠率獨立以kelly計算。。回報會差多少?..表面看投注金額差別應不是很大。。但長遠回報會差很大嗎。。其實賠率最後一分鐘的變化也足以常投注了很多負回報的馬。看來抓到最後幾秒賠率並成功下注更重要

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    1. 無法比較呢。唔用multi Kelly確定唔到每匹馬分配的注碼比例,因為每場需要下注馬匹的數量或會多於一匹。

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  17. 最近把自己的MLR改良了,现在的模型里面包括了20个独立的变量和10多个合成的变量,全都是significant的。可是在step-two model里面,alpha和beta的比大概是2:9。所以想请教一下有什么可以继续提升的方法?是应该继续寻找新的独立变量,还是想办法合成变量?

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    1. 難度是在不斷增加的,很早期20個有效factor已能贏錢,之後30個、40個都不夠。要提升或保持優勢需要不斷增加有效參數,其中的根本應是拓闊database,找出鮮為人知而會影響賽果的因素。比如,如果400米段速是一個有效參數,那麼300米、200米、100米呢?

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    2. 目前能免费找到的数据基本上和马会上面的差不多,想再找到新的数据难度挺大,像200段速这种数据估计只能自己打表了,除非职业人士,普通人根本没有那么多时间。

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    3. 是的。池某也面對同樣的煩惱。

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  18. 請問Mlr + kelly可以放係賽馬game 試run嗎?

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    1. ...呢個問題...真係...唔識答...

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