#股怪教授 #謝晨彥 #晨彥有約

【搞懂期貨｜短線波段避險攏嘛也通】

期貨的誕生
早在17世紀就有所謂的期貨合約，而當時的環境與技術不如現在來得便利。首先，光是農產品的產量就不夠穩定。再來，運輸效率上不論是陸運或海運，都相當容易遭遇強盜、海盜或是自然災害等意外，而導致貨物價格波動劇烈。因此，貿易商為了規避價格波動的風險，期貨合約便就此孕育而生。

期貨交易規則
舉例來說，餐廳打算一個月後進貨一批蘋果，因為擔心未來叫貨時可能會漲價，所以先和供應商用現在的價格簽訂一份合約，等一個月後供應商依合約交付那批蘋果，而餐廳則依照合約簽訂時的價格購買蘋果，並在簽約時先支付貨款1成的保證金給供應商。以上就是一種簡單的期貨交易概念。

所以期貨交易有幾個重點，首先，買賣雙方交易的是會到期的合約，到期時便以合約結算價來計算買賣價差的損益。接著，期貨交易採保證金制度，以台股期貨來舉例，加權指數報價為18000點，1點200元，交易1口台指期的合約「價值」為3千6百萬。但投資人僅需準備18萬4千元的保證金即可買賣1口台指期，等於是用20倍左右的槓桿來交易。

期貨運用方式
投資人常聽到的金融商品，大部分都有期貨。以大項目來分類可區分為金融期貨，如股指期貨、外匯期貨、利率期貨等，也是台灣投資人常接觸的期貨。另一項則是商品期貨，如農產品、貴金屬、工業金屬、能源等。

由於期貨可以較低成本進行交易，因此主流的運用方式就是作為現貨部位的避險。舉例來說，投資人長期定期定額買進0050、QQQ或是00752等指數型ETF，但近期因為政治或經濟因素，導致股市開始修正，此時就可放空賣出相同標的的期貨，來幫ETF部位避險。

當然，期貨交易成本相對較低，因此也常被投資人用來賺取價差的操作。擁有大資金的機構，因為具對現貨市場的趨勢有較大主導力，因此會運用期貨賺取較長線的波段價差。資金量較少的散戶，則是以當日買進並當日賣出的當沖策略，賺取短線的價差。

槓桿型ETF運用
在ETF中可以看到有些商品名稱帶有「正2」、「反」等字眼，這類ETF就是所謂的槓桿型ETF，發行機構透過買進期貨來獲得比原型ETF報酬更高的「正2」，或是放空期貨讓在原型ETF價格下跌時讓反向ETF獲利。

只要是槓桿型ETF，兩者都不適合長期持有。但如果運用的好，也能達到聘美期貨的效益，還不需多開一個期貨帳戶。例如正2ETF，就適合在趨勢起漲初升段，來加碼布局放大利潤。同樣的，當股市轉入空頭時，就可買進反向ETF或是券空正2ETF來替長線投資部位避險。

（以上資訊僅供參考，並無任何推介買賣之意，投資人請自行承擔交易風險)

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創新工場和BCG諮詢合作的「+AI改造者」系列：看看馬上贏如何在巨頭競爭下，用大數據驅動業務，實現傳統零售商和品牌商的雙贏。

改造者系列：科技巨頭下的AI企業制勝之道？-- 本文来自BCG微信公眾號，經授權轉載。

近期，創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫，推出「AI融合產業：『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智慧在中國大陸有著明確的落地應用場景，大量的AI企業活躍於這些垂直場景中，我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。

作為擅於趨勢前瞻的TechVC，創新工場長期看好AI領域，深入佈局，至今已經投出了7只AI獨角獸。在系列研究中，我們采訪了數家創新系AI企業，通過這些「改造者」的視角，探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

馬上贏是創新工場投資的大陸領先的快消行業大數據公司，其定位是中國快消品行業的風向標，零售監測的新標準，成為中國的「尼爾森」。通過信息化賦能小規模零售商，馬上贏打通一個個數據孤島，以大數據的方式挖掘零售數據的商業價值，為品牌商提供產品動銷數據與競品監控服務。

為了讓數據更好地服務於新品研發和上市，馬上贏引入了PDCA（Plan, Do, Check, Act）循環，通過數據說話指導快消品快速迭代，提升零售商銷售收入。

具體來說，品牌商可以在零售商的渠道內測試包括售價、外觀、營銷、陳列等要素，通過數據回饋指導新版本，實現往復循環。

在采訪中，馬上贏創始人猴哥（王傑祺）表示，垂直領域內的AI創新需要符合企業自身的需求，要在巨頭的基礎設施之上，基於更好的訓練集和更專業的垂直行業知識，不斷突破行業壁壘，優化垂直領域的AI創新。

■系列導讀

本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出，圍繞「AI融合產業：『改造者』1如何促進AI普惠」的課題，我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴，以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

在零售領域，馬上贏致力於定義中國快消品零售監測行業的新標準，成為「中國的尼爾森」，通過免費為連鎖零售商提供市場情報和「零售數字化鐵三角」2，與零售商進行數據合作，將海量的線下快消品零售數據轉換成精准的市場洞察情報。

1 「改造者」 通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸，充當產業中傳統企業應用AI的橋樑。「改造者」包括AI企業與成功轉型AI的傳統企業。
2 「零售數位化鐵三角」指通過PDCA循環迭代的方法提升零售商銷售收入。P=Plan：52周企劃；D=Do：會員營銷；C=Check：BI看板；A=Act：改進。

■本期受訪嘉賓：猴哥（王傑祺）

馬上贏正在建設覆蓋線下門店最多的零售監測網絡，為連鎖企業免費提供BI看板、52周企劃3、會員營銷和市場情報，推進連鎖企業數字化轉型。

猴哥（王傑祺）是馬上贏的創始人兼首席執行官，清華大學學士，美國華盛頓大學碩士。他是原阿里巴巴集團資深產品專家，曾于美國UPS供應鏈部門擔任高級工業工程師。在創立馬上贏之前，他曾創業推出購物助手（如意淘），後被阿里收購。

3「52周企劃」指依托馬上贏的大數據AI技術説明零售商實現精細化管理。零售商可以瞭解一年中每周適合銷售什麼類目的產品，與陰曆節日、陽曆節日、節氣、特殊事件（如比賽活動）關聯，提升門店的銷售計劃能力。

■對談實錄

Q1 馬上贏為什麼選擇切入零售賽道？如何定義「中國的尼爾森」？

猴哥：馬上贏致力於定義快消品零售監測的新標準，做「中國的尼爾森」，為零售商和品牌商提供服務。面向零售商，馬上贏免費提供ABC服務，即AI、big data（大數據）、Cloud（雲服務），以換取訂單數據；面向品牌商，馬上贏基於零售商的脫敏數據提供大陸市場情報，賺取收入。

馬上贏發現，大陸的市場過於分散，零售的毛利又低，大量規模小的零售商缺乏足夠的IT費用以支援其獨立完成信息化應用，但他們對信息化的需求又是真實存在的。另一方面，品牌商有意願和能力為市場情報、動銷數據支付費用。馬上贏看到了零售商和品牌商的痛點以及購買力的巨大差異，嘗試通過為零售商和品牌商提供所需服務來提升整個行業的效率。

馬上贏一方面向零售商免費提供差異化的信息技術服務，按零售商的需求提供BI看板和市場情報支援，另一方面向品牌商提供產品動銷數據與競品監控服務。此外，馬上贏還在著重提升AI演算法和大數據中台數據處理能力，以便支援更多零售商和品牌商的數據服務需求。同時，這些技術優勢和服務支撐能力説明馬上贏建成大陸覆蓋範圍最大的即時零售數據監測網絡。對於馬上贏和客戶而言，這是雙贏。

在數據治理中，馬上贏需要做的是建立相對統一的內容體系，實現統一的度量衡。比如同一個條碼的商品在不同門店的名稱寫法不同，傳統方法是通過人工進行校驗和修正之後才能統一名稱入庫。馬上贏通過自己搭建的超1,600萬條碼的商品庫，使用AI演算法對零售數據做分類、清洗，並基於完善的商品知識圖譜體系標記商品屬性，再由BI看板提供數據洞察服務。馬上贏的這套全流程自動化體系，極大地提升了數據處理和情報產出的速度和效率。

Q2 相比數據咨詢商、科技巨頭等其他類別的競爭對手，馬上贏的差異化優勢是什麼？如果品牌方想自己做零售大數據，馬上贏怎麼應對？

猴哥：以往零售商想實現信息化必須高價購買專門技術公司的服務，只有少數資金充足的大零售商可以負擔得起，零售行業中數量眾多的中小型零售商往往望洋興嘆。而品牌方一般很難獲取到這些生意占比很大的中小型零售商數據，因而會尋求數據咨詢商的數據服務。但出於成本和利潤的考慮，數據咨詢商往往只服務最頭部的品牌商，在大陸可能只有幾百個品牌商能消費得起數據咨詢商的服務。相比之下，馬上贏合作的品牌商更加廣泛，從新銳品牌、區域性品牌到成熟品牌、頭部品牌，馬上贏都可以提供符合客戶需要的數據服務。

數據咨詢商從少數零售商那裏提取商品月度銷售匯總數據，再將數據整合為大盤情報，賣給少數頭部品牌商。但馬上贏從「激活生態」的角度出發，説明零售商提升數據運營能力，獲得大量一手銷售訂單數據，可以為品牌商提供更詳細的數據洞察服務。此外，馬上贏由AI賦能數據清洗和BI交付，從而可以提供即時的、更細顆粒度的看板，可以提供細到省級、地級市級、業態級、SKU級顆粒度的數據。

相比電商巨頭，馬上贏選擇線下快消品零售行業，覆蓋更多的線下零售商，涉及更豐富的業態，有大賣場、大超市、小超市、便利店、食雜店等等。在商品品類的選擇上，馬上贏暫不拓展美妝、服裝等電商渠道占比超過50%的品類，而選擇線上化率相對更低的品類，如食品、飲料、日用品。這些品類消費時效性高、頻次高、單價低，線上購物場景並不適合線下。

至於品牌方自己做零售大數據，馬上贏早前就思考過這個問題。我們和大品牌都聊過，如果建立品牌方自己的銷售追蹤網絡是否可行，得出的結論是不可行。一是單一品牌方來做大數據，做完了只能自己受用，成本攤下來很不合算，還不如投資AI企業，實現專業化分工；其次，品牌方還有一些技術壁壘解決不了，攻克下來只會對成本端造成更大的壓力，得不償失。

Q3 馬上贏在賦能零售商和品牌商的過程中遇到的最大挑戰是什麼？

猴哥：最大的挑戰來自於行業裏不透明的競爭——現在做AI的企業太多了，很多企業會虛報準確率，噪音特別大。

AI在每個垂直行業的落地需要很多行業知識，其次才是疊加AI演算法。但很多傳統企業對AI的期待特別高，導致市場上各種聲音魚龍混雜，每個企業都在講述「AI萬能」的故事。馬上贏不會激進地過度承諾，但這種冷靜和狂熱之間的衝突會帶來很多麻煩——當別的AI企業過度承諾其自動補貨的準確率高達95%的時候，馬上贏如果表示我們的準確率位於70%—85%的區間，傳統企業就會輕視我們的實力。現在，垂直行業裏缺乏行業組織或者專業機構來做客觀、公允的第三方普查。比如在圖像識別、自然語義處理領域，都有比較公認的訓練賽，大家用演算法的跑分說話，相對而言就比較客觀。落到垂直領域裡，每個企業自己報數據，很多時候就會有水分。

馬上贏曾經考慮把收集的數據脫敏之後貢獻出來，讓大家有一個公平的舞臺競技，但是很難運行起來。僅僅共享數據不足以激勵演算法團隊，需要行業組織定期舉辦競賽、活動等，或者像Netflix舉辦推薦演算法比賽，通過資本來激勵大家參與，僅僅靠社區運轉不起來。

Q4 你認為未來AI企業的發展趨勢是什麼？

猴哥：有能力的巨頭要持續加強行業的基礎設施，讓開發AI的人能有更好的工具，讓雇不起博士生的企業也能應用AI，實現技術普惠。同時，垂直領域內的AI創新需要符合企業自身的需求，AI企業要在巨頭的基礎設施之上，基於更好的訓練集和更專業的垂直行業知識，不斷突破行業壁壘，優化垂直領域的AI創新。我相信這是我們的生存之道——「科技巨頭靠算力，我們靠設計」。

同時，大陸的零售行業在洗牌，有很多更具備數據化思維的新品牌在躍躍欲試。以前是渠道經濟，在社區裏搶到點位就能有流量，未來是有技術、數據和管理能力的品牌才能從老品牌手中搶到點位。此外，隨著許多快消品牌逐步上市，出現資本外溢，更多的人會開始創業，疊加當前快消巨頭的二代交棒窗口，零售領域將有新一波浪潮湧動。我相信，未來的零售行業會更加擁抱數據，擁抱AI。

■要點回顧

1. 不只是技術層AI要有標準，應用層AI也需要標準。垂直領域應用AI需要由行業組織或龍頭企業牽頭制定公認的行業標準，從而促進AI企業公平有序發展，這也將反哺傳統企業，促使傳統企業的AI應用提質增效。

2. 「科技巨頭靠算力，AI企業靠設計」，結合巨頭提供的行業通用基礎設施和「改造者」特有的垂直領域數據集和算法，各取其長，方能最大化傳統企業應用AI的效率。

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本集主題：「主廚也想知道的美味密技：4大工法、22堂實戰課程、40道應用食譜，烹調祕訣都在科學中」介紹
　　　　　　　
訪問作者：章致綱
　　
內容簡介：
廚房的魔法來自科學，一切都不是祕密！
　　
　　為何大鍋煮的紅燒肉好吃？
　　冷凍食材如何解凍才能維持鮮度？
　　哪一種油可以控制油溫不過火？
　　蝦如何烹調才會鮮脆？
　　放冰箱的水果為什麼也會壞？
　　
　　從豬、牛、魚鮮到蔬菜、豆、米、麵等，
　　全面解答廚房中的迷思與困惑，
　　解析料理中的科學原理，找出問題的答案！
　　
　　很多人看著食譜操作，但就是燒不出來好味道，原因是一般食譜並未透露細節與訣竅，照本宣科只有形似；很多煮了許多年飯菜的主婦，總覺得自己的料理普通，其實是因為不知道料理的科學原理，沒想到簡單的嗆鍋、以鹽水解凍肉類等方法，就能讓你成為被稱讚的大廚。
　　
　　為了讓更多喜愛料理的人，能快速掌握這些以往被大廚私藏的祕訣，作者以科學原理拆解廚房中的美味奧秘，以日常生活中遇到的菜餚為實例，用平易近人的解說方式，讓讀者了解廚房中的美味科學。
　　
　　此外，作者將食材分類，深入淺出說明肉類、海鮮、青蔬與米麵，是如何以科學創造美味，並不藏私地告訴讀者調味方式帶來的魔法。除了科學原理外，作者還搭配「練習」，設計了適合的食譜，讀者看完就能做做看，還能利用同一種食材，不同的方法，做出不一樣的料理呢！看完此書，不但了解科學，相信廚藝更會大增。
　　
作者簡介：章致綱
　　
　　從小在廚房裡幫忙的我，耳濡目染之下，慢慢地對烹飪產生了概念與興趣。長大後，學的是材料科學，發現烹飪與食品材料間的化學反應雷同。瞭解這些化學反應後，激發了我如何運用科學原理，用簡易的方法料理出美味又可口的佳餚，讓做菜愈做愈輕鬆。藉由分享與互動，將經驗與科學知識整合，禆使更多人受益，引發更大的迴響。
　　
　　學歷：
　　美國新墨西哥州州立理工學院材料學碩士
　　
　　現任：
　　中華職訓中心講師
　　台北市職能發展學院講師
　　台北市松山與內湖社區大學講師
　　5070企管顧問有限公司資深顧問
　　公視兒少節目廚神賽恩師主持人兼顧問
　　國立臺灣科學教育館未來廚房專案諮詢／培訓講師
　　
　　經歷：
　　明新科技大學講師
　　ICI得利塗料生產部主任
　　亞洲聚合技術服務部工程師
　　杜邦亞太區汽車漆產品經理
　　工業技術研究院材化所技整室顧問
　　Nordson/Asymtek台灣區區域經理
　　
　　
作者粉絲頁： 廚房裡的美味科學
　　
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