2021年3月28日 星期日

2021年3月27日 星期六

顯卡挖礦之亂:你是否真的評估風險了

小編以朋友用的顯卡3060來完成這一篇文章內的所有成本與收入計算。

p.s這一篇在3/28號完成,所以數字都是當時的數字做估計。

3060來試算成本,以顯卡約2萬買6張約要12萬,功耗約115瓦,做成本計算,以每月30天做計算比較好算為前提,不算主機、1000W電源供應器、礦卡架與顯卡外接的轉接座,先來計算電費:顯卡24小時開機*30天*24小時,電費等於6卡*30天*24小時*115W=496800瓦.....😖

圖1.3060耗電(降功耗)


參考電費:

圖2.電費參考(資料來源:台灣電力公司)

我們根據這個參考電費,來算一下最低電費(30天,不含電費、不含冷氣,不含你開IPAD等生活上用電歐)到底要多少錢呢!496800/1000=496.8度,電費用電度數落在3.52~2.89元間,我們以2.89最低費用計算等於每月要1436元😨😨小編整理到這,有點頭暈吃個香蕉補充糖分先。

換算算力效益的網址:https://www.nicehash.com/profitability-calculator/amd-rx-5700-xt-8gb

P.S小編是在3/28日做查詢的,若有任何資料異動,別炮我。

圖2.查詢設定


圖3.試算1



圖4.試算2
先來看看每月收入至22757.8這數字,不要用這個網站的成本歐(因為台灣有累進電費度數)

來彙整一下最低成本:顯卡12萬元,電費1436X12=17,232,第一年固定成本粗估為13.7萬元。第一年順利下,收入為22757.80X12=273093,收益27.3萬-13.7萬為13.6元等於每個月1.13萬元被動收入,如果是每個月出金,等於這部分轉換成本,小編都沒算歐。

這邊小編簡單小結一個小結論,投入6個月回本,這生意真的有淺力?差不多近2個月可賺回一張顯卡😍

接下來,我們來看一下BTC跟匯率走勢(資料來源)

圖5.BTC6個月走勢
6個走勢看起來很強歐  讚!
圖6.BTC5年走勢
但拉成5年走勢就,似乎離平均線靠近的時間長度,就比較多的樣子QQ

整理到這,小編延續一下前面的小結論:
1.首先BTC走勢不能在6個月走弱(走下坡)的意思。
(台幣走勢未來怎走不在討論範圍,小編也無法預測僅能說匯率走強走弱1%這1%對比btc走勢來說,權重影響不高)

至於未來6個月走勢,小編不知道會怎樣發展,僅在此表示此一風險而以,但是!我們可以模擬阿例如BTC跌20%,則表示每月收入22757.80X0.8=18206.24,18206.24X12=21.8萬元,21.8萬-13萬7=8萬1,白話意思就是挖一年等於每約多了6750元(幾個月能賺回一張顯卡自己算搂)
;例如BTC跌40%(希望不要發生),則表示每月收入13654.68,每年收入=163856.16元,16.3萬-13萬7=2.6萬,每月收入剩下2張小朋友在多一點(天啊);怪了問題出在那?????????

怎跌了40%不是收益減少40%。WHAT'S ERROR ????
P.S小編還是以2萬元抓顯卡的價格歐,拍賣上面是一堆賣2.4萬上下的賣家 XD

來答案在固定成本,怎說??
試想如果小編開一間RIVER手搖飲料店,如果不賺錢,可以裁員,或是統計出營業額低的時間減少用電,或是統計銷售品項,針對銷售差的品項做停賣等等,一個老闆可以控制的作為,來好好降低自己的每個月變動成本,但已投入的店面成本卻是無法改變。
所以試想變動成本當作挖礦電費,固定成本當作是買的顯卡,那不挖礦電費當然省下來,但是不挖,則收入等於0,對比一下飲料店好像有點不公平,但挖礦的礦價價格跟轉換價是市場決定的,不也一樣不公平,開飲料店還可以搞促銷拉高有利潤品項的淨利哩~~~~不廢話了,小編在這整理3個重點(風險整理):

風險整理1~3:

1.變動成本無法控制。
(很重要小編要說三次,小編還沒算冷氣電費成本、冷氣電費成本、冷氣電費成本)
2.固定成本不夠低,當市場轉換價下滑注定要更長時間才能回本
3.市場價格由市場決定。

這時候想必有更多礦工看到這一篇文一定會留言反擊:我可以賣顯卡阿換錢阿。或是去買二手卡來加強算力阿.....。小編不玩筆戰更不筆戰,有挖過礦的人都知道,甚至爬過文的更清楚,當市場下滑時,是成山成堆的卡在賣,以及你買二手卡真的算力完全沒打折,不當機,倒楣一點挖一段時間出保原廠被拒保的大有人在(刷BIOS、記憶體問題導致破片率等等),畢竟這部分買賣爭議不是沒有,也非不存在,應該沒有人願意當冤大頭的吧!!

風險整理(續):
4.賣卡價格、賣卡顯卡本身破片率過高可能有對消費者應盡責任(別以為在拍賣寫保固7天過後不負責這類的話就收錢安心)



5.BTC走勢走強走弱的風險:走強當然最好,走弱的話損益平衡點要定在那個BTC價格或是時間點?當然你也可以不挖BTC挖ETH或其他的,但風險應該大同小異。

小編有個朋友專門搞PYTHON、AI 等等的,他有很多顯卡幫忙做運算。前一段時間我們群內也在聊挖礦,他也分享他買了一張NVIDA 3090這張卡(才買1499.9美金別懷疑買的早就是有便宜,現在台灣沒有5萬+組裝一台電腦很有名的原X屋是不出貨的歐),在他的居住地剛剛好在下雪用電取暖實在是太貴了,本來要買煤油的,但他沒有買車,又適逢疫情影響誰想要下雪出門阿,又不是台灣走幾條街搞不好就有加油站了,聰明的他靈機一動,拆機殼就來挖礦取個暖八(沒開玩笑),在某些國家真的電跟油一樣的物價,台灣是真的電很便宜,前幾天應該是3/23八,閒聊到XMR他也分享他本周如果有出金應該是多少錢(我猜他應該是屬於可以每周出金的算力),180美金;我傻眼了一下恩沒錯180美金不少ㄝ,有一個很大的重點卡是天上掉下來的,怎掉下來的不方便公開說明。

說這段朋友圈故事在表示啥,我這個朋友的卡主要都是用來算數學,其次他是取暖用,也就是說沒有24小時都在挖礦,而是工作之餘;再者他的卡是天上掉下來的(我強調沒說免費歐),那在看本篇文的你或你或鄉民,可以區分淨賺180美金(周)跟月收入22757.80台幣的差異嗎?不過我這位朋友更樂意跟我分享他看那一本書研究那些演算法甚至是分享CUDA運算的經驗談,挖礦則是小編白目跟不懂跟他請教的。

對,重點就是他幾乎沒有折舊成本(固定成本)的問題。然後再加上前面提的風險。
請看本篇文的各位你、你或你等,掏錢買顯卡買挖礦週邊硬體時(電源供應器、顯卡轉接座前),能多想想這些風險是否能承擔以及你願意花多少時間跟需要花多少時間回本(我通常都做最壞打算)。

續(轉嫁成本大絕招):
這時候一定有人會說,我可以找朋友一起分擔阿,找6個人一起買卡,或是本來有卡的人支援一下到時候來拆帳就好了,小編僅能說帳目透明清楚,遊戲規則談好即可,但前面提的風險是否有盡到告知義務(買基金至少都有公開風險說明書 XD),別最後剩下一張嘴;小編也是上班族僅能以上班族賺錢誰不辛苦阿,別找人來OOXX(消音),當然若你借卡出去後,挖礦風潮過後,卡拿回來賣不掉,然後顯卡破片也沒差的人,都不在此限歐。

小編做最後的總結:

風險:
1.變動成本無法控制。
(很重要小編要說三次,小編還沒算冷氣電費成本、冷氣電費成本、冷氣電費成本)

2.固定成本不夠低(若卡買1萬元,收入不變下則此一風險降低),當市場轉換價下滑注定要更長時間才能回本
(小編本文僅計算顯卡而以歐,還沒算其他的硬體成本,要知道完整成本請自己GOOGLE)

3.市場價格由市場決定。

4.賣卡價格、賣卡顯卡本身破片率過高可能有對消費者應盡責任
(別以為在拍賣寫保固7天過後不負責這類的話就收錢安心,現在買賣二手車都有數不完的判例了)

5.BTC走勢走強走弱的風險:走強當然最好,走弱的話損益平衡點要定在那個價格或是那個時間點??

以上是風險整理。

在考慮顯卡有限壽命後,小編根據上敘風險,自己感覺是,在挖礦過程中,一、半年內不能跌價甚至是不能跌超過20%,二、一年內賭成本回收,三、第二年賭虛擬幣不能跌超過平均線1個標準差(自己算),最後是賭在你自己界定的時間價值內(甚至是挖礦軟體在決定你卡的壽命)顯卡不能壞跟可以一直挖。

小編有一個更可愛的朋友,年紀比小編小,但他分享的不是挖礦而是時間價值;
一個人如果以活70歲來說,扣掉前面20年成長期間,算50年好了,50年相當於438000小時(睡覺時間也算在內了歐),挖礦一年是8769小時,3年是26280小時;他分享,同樣的時間中,他願意陪陪老婆,跟自己好好進修,都是無價的;花約17萬+2.6萬小時做一件未來可能不確定,然後似乎很有限度的事,值得??這就看每個人的價值觀了,絕對沒有對錯。

小編也引用這位可愛朋友的金言,作為結語。

時間很貴,真的很貴。

最後感謝這段時間陪我一起浪費時間討論一些有得沒得的朋友,在跌倒之前能被扶一把,再次感謝。

更新:5/4,看來挖礦的風險還很"火大"
圖7.

2022.02.08更新:自2022.01月份礦災後看到的拋售潮

圖8.






2021年3月22日 星期一

VBA:UNION (聯集儲存格)

MSDN:基本語法

今天如果是單行連續資料,應該是用不到啦;聯集(UNION)主要在不同行,不連續,則可以思考使用,但!!!
如果你是用union 來當畫圖的資料輸出來源,有時候office還滿不給力的,這我還是要提醒一下。

'先宣告物件先
dim myrange_union as range

'透過set 做設置
set myrange_union =union(activesheet.range("a1:a10"),activesheet.range("c1:c10"),_
activesheet.range("f1:f15"))

'要驗證很簡單,就在即時運算中輸入 ? myrange_union .address 即可。
看看結果是否相同。如圖1。

圖1.


當然也可以聯集單儲存格
set myrange_union =union(activesheet.range("a1"),activesheet.range("c2"),_
activesheet.range("f5"))


也可以配合for迴圈做組合應用也是ok的。
記得該迴圈是一次從集合中拿一個成員來角色扮演a歐
for each a in  myrange_union 
    
    '放你想要處理的指令

next 


股票:集保庫存(千張大戶V.S不足一張人數V.S持有一張人數)3/19彙整

 

圖1.
是好是壞小編也不知道。



2021年3月20日 星期六

VBA入門實作基礎篇:抓財務比率季表 +進階篩選,

聲明:請大家尊重網路資源,勿濫用內文教學內容。

這篇可以說是以前作品的延伸版,前些日子有網友在以前的部落格留言,問關於這方面問題,所以寫一寫當作分享跟紀錄。

架構:

要設定3頁,3個ACRIVEX命令按鈕。


圖1.命令按鈕在那?
說明:
1.先點選設計模式。
2.在點選小紅框的命令按鈕,然後隨意於工作表上點選後,在按住滑鼠左鍵控制大小即可。(參圖2)
P.S因為小編有設定標題的習慣,程式碼預設是從第2列開始抓資料歐。

圖2.按鈕參考

第一頁名稱隨意(可以參考圖1做航別設定),先設定1個ACRIVEX命令按鈕。

之後設定第二頁工作表為TEMP,第三頁工作表為總表。

大概參圖3這樣子

圖3.工作表名稱設定

第二頁設定2個按鈕並設定欄位名稱,如圖4。

圖4.總表設定

說明:要改按鈕顯示的標籤名稱,點選開發人員>屬性之後再對話框做修改。

圖5.屬性修改


接下來是程式部分
有4個副程式要處理,副程式1請先按以下5步驟做處理:

1.鍵盤上的ALT+F11這兩個鍵同時按下,出現如圖6.
圖6.
2.點選專案總管:
圖7.
3.新增模組:
圖8.新增模組

圖9.專案管理確認


4.複製CODE:
複製卷_財務比率季表_DOWNLOAD 的CODE,點選剛剛產生的模組1,點開後貼上即可。

圖10.CODE貼在模組1

5.副程式1網址設定:
圖11.副程式網址設定段落

圖12.網址取得(紅框處)

說明:透過 IE瀏覽器,在某卷商的網站中,找到財務分析比率季表,點選滑鼠左鍵,選內容會跳出如圖10的對話框,再複製紅框標記處即可。
補充:請大家尊重網路資源,恕不提供卷商網址,僅做教學參考。

https://XXXXXXX.com/z/zc/zcr/zcr.djhtm?a=XXXX


圖13.副程式1補上網址。
VBA CODE流程:
副程式1:

圖14.副程式1:卷_財務比率季表_DOWNLOAD流程





副程式2~4:
比照前面的"4.複製CODE:" 操作即可

接著,在總表的工作表中新增2個ACTIVEX命令按鈕,如圖5.
針對"篩選"按鈕如下編輯內容

CALL C2

針對"取消篩選"按鈕如下編輯內容

CALL C3



圖15.按鈕的VBA CODE

可以開始測試瞜。




















2021年3月18日 星期四

VBA:計算月均價與期底

是否跟小編一樣,有計算月均價的需要,最近小編在計算某貴金屬的月均價,本來想用EXCEL的AVERAGE函數拉一下就好,但似乎期間很阿雜,就寫了個VBA函數來"處理"

VBA CODE:

月均價:


 

月均價+期底:

大致上流程:
圖1.VBA CODE流程


要設定4個引數。
例如:日期在A行,資料在B行,然後想要將資料寫在C與D行。
1.先做一個ACTIVEX命令按鈕出來

圖1.命令按鈕在那?

圖3.

2.在VBA編輯視窗上,設定好按鈕事件後,再打上

月均價+期底:
CALL AVERAGE_BY_MONTHLY_NEW("A", "B","C","D","e","f") 即可。

圖4.

執行完長這樣,在自己透過排序整理摟,如圖4.

圖5.


圖6.最近整理的某金屬與個股收盤價(月均價)

圖7.最近整理的某金屬與個股收盤價(期底)





Palladium Prices - Interactive Historical Chart

2021年3月11日 星期四

股票:天真的三段式預測法

 前文

三段式預測法:

    預測EPS以稅後淨利率與股本尤其重要,每月營收數字變化為輔,所以稅後淨利率越穩定越好(怎小編再說廢話的感覺),那不穩定的稅後淨利率怎辦?????😰小編以前是非常單純單純到直接把教科書的公式寫成程式,來跑各公司的EPS估計,ㄏㄏ簡直是慘字可以形容。

    所以小編在思考沉思一段時間後,思考影響EPS的種種因素(如業外收入....啥的很多),但最終就是營收有沒有成長,營收有成長的話,接下來就是稅後淨利率穩不穩定,有無成長下滑,股本是否穩定等。

小編發想:
    以重要性來說營收季成長率、稅後淨利估計值尤其唯重要,因為這是成長面向的指標。


以海韻電為例:
    預測當年度Q3:
圖1.Q3營收
說明:營收季成長率,簡單計算為1.59元

圖2.Q2財報

稅後淨利估計值:以108年3Q預測109.3Q,這中間經過3個季度,稅後最高為18.07,最低8.77,平均為13.91,小編就以這三個數字做稅後淨利估計值得基礎。

最簡單概念:
    營收季成長率*同期EPS,1.59*1.1=1.749元,但稅後淨利率變化最大與最低,差了9.3%,這樣似乎太過度"天真"了。

稅後淨利估計值:
    這邊我引用統計學中,估計量修正的概念;小編以第一段、第二段與第三段作為修正的估計。估計修正分別以最大、最小與平均做估計
修正後預測Q3EPS為2.26、1.1、1.74。

這樣估計的好處與目的:
    可能有人會想這樣估計看起來很簡單,但好處在那;小編的情況(我想很多人都類似),當公布財報時,通常是一個標題看到EPS多少錢,直白認為是利多,尤其是年報的時候,可能連點選標題來看簡易綜合損益表都很難,就衝了;事後開始精算才發現疑怎稅後淨利下滑,營業毛利成長才1%,就住高級住宅了;或是當算完與關心數字後,是否時效都過了(上班族很可憐不敢亂滑手機跟瀏覽網頁也是限制)。

好多廢話~~~小編講重點與缺點搂:
    缺點:似乎很多財務上的數字都略過了,如業外收入;小編是想,如果一件公司轉投資很多,自然會好好管理業外收入(畢竟是命脈)相反如果業外收入是偶發的,那跨3個季度做掌握,如果還掌握不到,那表示發生機率低,超低!!以及如果當季度有業外收入發生,很多公司會發動態新聞,說理財XXXX損益多少錢,等於可以提前掌握;但是如果經常發生但又無法管理,這類亂投資的公司就還是別碰為妙,真的是溫馨提醒。

    先來對一下答案:
圖3.6203 Q3

Q3稅後淨利率17.83%,EPS2.34;前面小編估計為
最高2.26,差0.08,準不準不重要見人見智摟,重點在有無參考價值。

目前小編在3/12寫這篇文章,海韻電還沒公佈109全年跟Q4,來算算預測一下Q4的情況:
最高2.91、最低1.42與平均2.39,就等對答案摟。


    小編期望透過3段式快速掌握財報公布作3個情況的模擬,這樣的目的讓小編可以透過營收與稅後淨利率等整體表現來思考,當然有充分時間好好研究財報的數字也是更昇華的做法。

以上僅供參考,若作為投資參考風險自負。

其他參考:
2376


















2021年3月10日 星期三

股票:110.2 連6個月營收年增率轉正

 如題,這是多年前小編自己用VBA寫的程式,已使用多年,用來協助小編追縱營收年增率的小工具,小編這個小工具可以做單月、三個月與6個月的自動分析,但還是有美中不足要改進的地方;就是沒法掌握營收的強度,簡單整理如下圖1,當分享。

圖1.6個月營收年增率轉正


程式流程:
圖2.系統運作圖




2021年3月8日 星期一

股票:eps預估/預測

 根據基本面、每月營收,小編自己設計了一套EPS預測系統,紀錄跟比較一下準確度。

雖然GOOGLE可以找到一堆方法,甚至教科書也有寫,所以我就不在寫一堆公式說明怎計算了;小編想法是可以分成3段預測,來做評估,分3段的概念,概念說明還沒整理好,先以紀錄為主。



海韻電6203:


超峰2441:



南帝2108:

5471:

6449:














2021年3月7日 星期日

股票:建構股票系統

 自己最近也在思考用簡單的概念表達自己的股票收集資料範圍,就整理成如下圖了


簡單來說,分成三個部分,收集資料範圍、定期更新、寫入資料庫

有資料收集當然也要有輸出部分,所以在整理成如下圖。



根據條件查詢,系統自動分析基本面情況並做出EPS預測;也根據每日交易情況做技術資料分析、股價走勢分析與集保分析;小編寫的好簡單,至於怎做那可就是長篇大論了。

因為有商業避免,所以打上自己的浮水印,請勿轉載。




股權分散表:3/5,1000張連減3周整理

 隨便整理整理:


股票:外資連5買(3/5為止)

 

隨便整理的,當分享。


股票:外資+投信連5賣(3/5為止)

 隨便整理的。







指數變化(2024.06.07)

 指數變化(2024.06.07) 上周焦點:      5/9當周焦點                          事實:fed與非農就業,引起投資市場對降息有加速,但肯定的是,fed說不加息了。                        美國密西根大學信心指數 再次...