我和去年一樣，在凌晨4點起來看了雅虎財經的英文直播，把本次發布會的投資重點與個人筆記分享給大家。
（當然他們必須注意用來測量對經濟傷害的方法是否有建構效度。為了避免我聽起來像將偏見貶抑為道德上的瑕疵，或許為保守派人士專有，讓我澄清一下。
有些藥廠考慮找出易受影響的人，將他們排除在藥物試驗中。實驗中的受試者認為如果這樣東西很貴，一定是真的藥。處理安慰劑效應已成為醫學研究主要挑戰。中性物質可能是看起來像「真的」藥丸的糖果藥丸。如同我之前所說，科學是一門學科。
科學大多是一種有條理的方式，用來辨識並排除偏見。人類一定有偏見，所有人都是這樣，必然如此。而巴菲特在出售航空股前還接受雅虎財經採訪，表示不他不會出售航空股。
持有美股十來年的收益絕對超過美債。我想就是巴菲特能成功的原因。這裡的長期投資，小賈再補充一下。而這次，只是將火車停在鐵軌上。
重申長期投資信念 美國經濟在2008年和2009年偏離了軌道，路基脆弱。目前還有一些零散的筆記，整理後會再發布在懶人經濟學上面，讀不過癮的朋友，也可以參考小賈參與2019年巴菲特股東會後的心得筆記〈2019波克夏股東會五大重點摘要：槓桿、投資與延遲滿足〉。
不是說：「不持有一支股票十年，那麼連十分鐘也不要持有」？然而在這一片罵聲中，我認為作為一位投資人，應該冷靜思考巴菲特這樣做的原因──其實巴菲特在早年就說過：航空業是資金粉碎機、科技業泡沫太大。勇於認錯，並順應趨勢不斷改變。──巴菲特，2020股東會 巴菲特說人們在失去信心的時候，並未看到股市的潛力。今（2020）年因為肺炎疫情，巴菲特（Warren Buffett）將會議破例改為線上舉辦。
我和去年一樣，在凌晨4點起來看了雅虎財經的英文直播，把本次發布會的投資重點與個人筆記分享給大家。這類問題若給出確切答案，相信的往往是那些沒有獨立思考能力的投資人。要為這群人的投資負責，無論是家裡有礦還是礦裡有家，都太難了。在大家眼中，「股神」巴菲特的每一步都是有原因、有策略的，在數十年的交易生涯中，這是巴菲特第一次在那麼短的時間內買進股票又賣出。
但你知道他在2019年，不但默默成為了美國四大航空公司的大股東，蘋果還是他的第一重倉股，嘻嘻。依照4月17日達美航空的價格24美金來算，這筆交易股神虧損了48％。
但美國已經接受過考驗，比如大蕭條，2020年已經比1789年時好得多。哪一支報酬率最高（VOO、SPY、VTI）？ 千萬不要「白白浪費」一次嚴重的危機 巴菲特在股東年會上的PPT，引用前白宮總管拉姆．伊曼紐爾R（Rahm Emanuel）的話： 千萬不要白白浪費一次嚴重的危機。
所以在你投資前，請先想清楚你對這筆錢的需求是否急迫，最好的方式是「閒錢投資，不懂不投」。就像3月的股市大跌30％的線圖，我在「肺炎帶來的三個啟示」提到過：有些人認為美股即將進入08年的熊市，瘋狂出售股票，有些人認為美股終於跌下來，可以上車了。大家可以再想想，為什麼巴菲特從來不回答美股漲跌的具體點數，因為這種這類問題就是白問，答案是順著基本、技術、消息面的形式不斷改變。簡單說就是分散風險、取得平均報酬以及不須擇時，詳細介紹就不再本文展開，還不了解ETF的朋友，可參考下面兩篇文章： ETF是什麼？10年年化收益率11％。這句話我認為是本次股東會最有意思的一句，可以用很多不同的角度解釋。這裡不事後諸葛，去論證到底誰對誰錯，只希望大家去思考一個問題：你當初投資的理由是什麼？若不存在，就賣出兌現盈虧。
一年一度的巴菲特股東會，在5月3號圓滿結束。並表示現在買航空股的風險更大，疫情後市場是否需要那麼多飛機，目前沒有人可以確定。
目前美國30年期國債收益率只有1％，通脹率只有2％，長期來看，股票的回報會比國債高，會比你將現金藏在床下更高。很多人都拼命鼓吹ETF有著年化收益率10％都優勢，卻忽略這是建立在「長期平均」的概念之下。
詳細可參考下面兩篇文章： 投資開戶選哪間？股票券商開戶手續費、優惠總整理 股票抽籤如何參與？具體流程示範 最適合普通人的投資工具：標普500指數ETF 巴菲特表示，人們在失去信心的時候，並未看到股市的潛力。其他人給你推薦的產品，都是因為他們可以賣更多錢。
前一天還和你暢聊價值投資，下一步就反向操作不認帳。2020巴菲特股東會重播影片（Yahoo Finance） 坦承錯誤，清倉航空股 巴菲特表示，他已賣出美國四大航空公司（達美航空、美國航空、西南航空和美國聯合航空）的全部股票。若還存在，就繼續持有／定投吧現在可以回答前述的問題了：既然合理的盛行率估計值，導致PCR和快篩都是那麼小的精密性，那麼不論是快篩或PCR不是都沒有用嗎？防疫中心之前的採檢不會有很多偽陽性、偽陰性嗎？ 這個問題的回答是：精密性低的癥結不是在於採檢工具的品質──就敏感性和特異性而言，防疫中心所使用的PCR和快篩的品質都是極佳的──而是在於（假想中）對廣大對象在缺乏足夠脈絡資訊之下，做了無厘頭的採檢。
他在報告中特別著重當採檢結果為陽性時，真陽性與偽陽性的數目。那這樣的檢測工具還有任何用處嗎？那豈不是防疫中心疫情開始以來所檢驗出來的所有結果，都不值得信賴了？ 要解開這個疑惑，必須進一步了解貝氏定理所謂「先驗機率」的意涵。
先驗機率可以用先前（例如別的地區或人口）的數據來估計，但它基本上反映了貝氏統計學者的主觀「信仰」（belief）。他把普篩假想對象分為兩種不同人口：呼吸道症狀就醫人口、無症狀人口。
防疫中心指揮官陳時中，在4月28日的例行記者會中，就新冠病毒普篩的偽陽性、偽陰性問題，以實際數據進行了分析。這個反機率在數據科學有一個專門的名稱，叫做「精密性」（precision）。
精密性是敏感性的反機率，那麼這個反機率如何計算？反機率的計算要用貝氏定理，但光知道敏感性是不夠的，必須還要知道「特異性」及「盛行率」，其中盛行率便是貝氏定理的所謂「先驗機率」。而快篩的精密性，也從0.0000提高到0.0012。因為對於1800萬無症狀人口沒有任何問診、疫調，防疫中心只能以既有確診案例數來估計這個人口的盛行率，而定其合理值為π＝0.00000056。圖中也可看出：在盛行率π＝0.000016或π＝0.00000056（陳時中估計的盛行率合理值）的時候，PCR和快篩的精密性都是很小很小的。
此時同樣品質的PCR的精密性，就從0.0050提高到0.1319。換句話說，先驗機率的建立，與受採檢對象的「脈絡」（context）息息相關。
醫檢學雖然沒有使用「精密性」這個名詞，但陳時中的講解所著重其實便是精密性的討論。在醫學檢測，這個「信仰」，除了醫學文獻、臨床經驗外，它通常還要靠著問診、疫調等專業程序來建立，也就是醫檢人員必須要評估受採檢對象的旅遊史、接觸史、疾病史、健康狀況、有否相關症狀、乃至於飲食作息等等資訊才能建立。
如此，假想對象×盛行率一共有四種組合。既然盛行率是先驗機率，而先驗機率會隨著採檢對象的脈絡而改變，那麼盛行率也會隨著採檢對象而改變。
