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2023年8月26日
美股今次調整勢頭比較明顯，過去半年美股「儍升」完全是靠科技股及人工智能撐起，現在狂熱風頭暫緩，開始面對的現實經濟數據未算好，加上龍頭企業股價反彈但不請人，即是不看好當下或後續的經濟，又或是之前炒人炒慣了不敢亂來。
總之，經濟仍虛，大公司一日未增聘人手，我們也要保守一點。當然，這只是眾多參考之一，因為人工智能及科技的冒起，例如開源程式及API令中小型公司能夠把軟件功能倍大，雖然有部分是不必要的人工智能應用，但有不少學習軟件因此進步了。現在中小型公司與大公司的產能距離縮窄了，能夠靈活地把想法實現的就能夠賺大錢，之後數年隨時又是中小型股被帶起的時代，不過你必須有相關知識才能夠分析當中的真貨與假貨。
便宜卻乏力轉勢
筆者讀書及看研究論文時發現，很多測試是門面上的工夫，就算是大型語言模型，也可以為了交功課而強行訓練到在測試數據拿取高分，這只是術語上的over-fitting，實際操作上就九流，與只懂死讀書但叫他拿空白A4紙也會在打印機打印出來的畢業生相似。我們要小心分析才知道哪一間公司有真才實料及值得投資，與選人才是相似的。另一招是「大包圍」，買基金是一個省力大包圍方法，但基金也混了很多不必要的股票，太分散等同沒有方向，所以分析基金經理是重中之重。
現在筆者對港股屬「零持貨」，現價真的相當吸引，但又未有轉勢訊號，現正考慮何時及如何出手。基於筆者的力度分析系統顯示恒指中長線仍是下跌為主，要出手也應該會保守一點。就算股價夠便宜，中港經濟前景仍有相當大的問號，很多企業也減少人手，現在全世界也只請最緊急需要的人手或人工智能相關的人才。筆者兼職讀電腦3年，了解到科技人才是需要預早幾年到10年去培養，現在能夠加快增聘的空間只有跨領域的人才，例如筆者有十多年金融分析及一些從商的經驗，又有工程學位，轉到用科技分析數據的會較容易，但要做機器學習則需要較多努力。
因此，美國未來幾年如果儲夠人才和人工智能真的有產出時，有望帶起另一個新經濟動力或趨勢。亞洲就要看環境、機構、學校、家庭的進取度，若照筆者20多年前讀書時的那一套教子女、學生、培育人才，相信很難與外國比較。筆者兩年前買的最後一本台灣教電腦程式的書仍是死板如說明書，之後只看外國書，感覺是爽快及「學到嘢」。父母對子女的開放式教育也是重要，事事管的制度下就算送到外國讀書也沒有用，我們要容許不完美才能有新突破。
前30年靠努力及人數，我們還可追一追外國，可是由人工智能的出現開始，死板的知識以秒速被取代，這些環境因素一日不變，相信我們在創新時代很難追上外國的發展。這一點也會繼續反映在恒指走勢上，不值買的平也不會追，要突破30000點相信需要環境上有新突破，又或是美股爆升才有希望。
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