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護城河投資優勢：巴菲特獲利的唯一法則
如何選擇一本理財工具書
選擇一本護城河投資優勢：巴菲特獲利的唯一法則的工具理財書是多麼的重要
以前的我投資的目標就是只有把錢放在銀行，可是錢只是慢慢的減少，
這時我發現光是這樣的投資動作是不夠的。
直到有一天，家族中親戚被負債壓得喘不過氣，才讓我感受到「錢」的重要性：「年輕時的價值觀，等到30幾歲不見得適用，我不想在人生需要改變時，卻因為沒錢，而沒有選擇餘地。」她深刻地體會到，唯有存上足夠的錢，才能給未來的自己選擇的權利。
再來就是記帳。「這就像慢跑一樣，每天做一點，累積對數字的敏感度。」透過護城河投資優勢：巴菲特獲利的唯一法則讓自己有印象，也順便花時間回想當天消費，久而久之，對自己的開銷更有警覺。 最後，則是學習財經知識。我從看護城河投資優勢：巴菲特獲利的唯一法則理財書籍、報章雜誌著手每月剩餘的錢，我也用來練習買零股，進而去關心時事。
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商品訊息描述:
◎第一本詳解巴菲特「護城河」理論的著作
◎波克夏股東會中心思想大公開
◎查理?蒙格(Charlie Munger)：「忘記你過去用很好的價格買進普通企業，而該用普通的價格買進很好的企業。」
「這是一本探討如何辨識長期優質企業的經典著作，尤其，書中理財討論區告訴我們如何避開那些禁不起時間考驗的企業。」──薩尼貝爾資本信託投資公司（The Sanibel Captiva Trust Co.）資深基金經理人《掌握巴菲特選股絕技》作者
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一家真正稱得上偉大的企業
必須擁有一條能夠歷久不衰的護城河
而投資人的選股優勢
關鍵全取決於這條河的寬度與深度
何謂護城河優勢？華倫?巴菲特(Warren Buffett)的搭檔查理?蒙格(Charlie Munger)曾如此建議：「忘記你過去用很好的價格買進普通企業，而該用普通的價格買進很好的企業。」最後，巴菲特將這個優勢比喻為「護城河」，成為每年傳達的中心思想──找出一家優良企業，使競爭對手永久隔絕在安全距離之外。
本書進一步探討巴菲特的「護城河」理論。作者多爾西將分析經濟護城河如何作為長期績優股的挑選指標，進而檢視四種結構性競爭優勢：無形資產、轉換成本、網絡效應、成本優勢，並判斷哪些原因可能損害護城河，以及產業結構在創造競爭優勢中所扮演的角色。
多爾西也詳述企業評價的方法，因為不論企業的護城河再寬，股票買貴了就是糟糕的投資。書中將舉實際的案例供投資人作參考。
其實要創造穩定獲利的優勢很單純，就是按照合理價格，買進優質企業，然後讓這些企業進行長期的複利。只是，這全建立在護城河之上。
名人推薦
「本書提供一套合理的架構，協助投資人尋理財規劃找某些能夠持續創造偏高資本報酬的企業。派特?多爾希告訴讀者，如何尋找可靠的競爭優勢，藉以挑選適合投資的股票。他強調的四種結構性競爭優勢來源分別為（1）無形資產，（2）轉換成本，（3）網絡效應，（4）成本優勢，此四者特別適合尋找長期投資的股票。」──路易?辛普森（Louis A. Simpson）蓋寇企業（GEICO）董事長暨執行長
「派特?多爾希提供一套實用的架構，把未來變動的現實層面，整合進入當今的投資決策。些許的藝術與些許的科學，此乃長期投資成功的關鍵要素。」──賴瑞?寇茨（Larry D. Coats）橡樹價值資本管理公司（Oak Value Capital Management, Inc.）執行長
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商品訊息簡述:
作者： 派特?多爾西
新功能介紹- 原文作者：Pat Dorsey
- 譯者：黃嘉斌
- 出版社：寰宇
新功能介紹 - 出版日期：2016/11/17
- 語言：繁體中文
針對人工智慧技術的投資，除了持續應用在自動駕駛與無人車技術發展之外，其實也已經陸續應用在Google Assistant、Gmail、Google翻譯、Google相簿或Google Search等服務內，而從過去持續藉由資料比對模式打造的人工智慧技術，到後續導入類神經網絡運算模式的人工智慧技術，Google其實已經在人工智慧技術領域投入大量發展資源，甚至早在收購DeepMind團隊打造AlphaGo人工智慧系統之前便有相當久的發展歷程。而對於目前有越來越多人使用的Google翻譯服務，Google翻譯產品經理Julie Cattiau稍早說明如何藉由類神經網絡演算技術分析複雜的語言模型架構，藉此將特定語句中的完整語意轉換成另一種語言。▲ (攝影／楊又肇) 分享 facebook 在先前說明中，Google便說明計畫藉由機器學習為基礎的人工智慧技術強化Google翻譯運作品質，同時也能讓翻譯效率具體提昇，並且將使同步翻譯成為終極發展目標。而在後續發展裡，Google進一步將類神經網絡學習模式導入Google翻譯，透過大量語句結構分析、比對學習，讓不同語言字句翻譯結果更為通順、正確。而就Google說明，目前導入類神經網絡學習技術的翻譯系統運作模式，主要會將原始語言轉換成系統考理解的中間介質語言，進而轉換成目標翻譯語言，無需像傳統翻譯模式先將原始語言轉換成第一種或第二種共通語言 (例如將中文轉換成英語，再從英語轉換成海地語)，透過減少二次以上翻譯流程造成原始語意流失現象，同時也能藉此減少語言翻譯學習資料佔用空間，並且配合機器學習分析理解翻譯語句關連，進而了解整段語句所要表達含意，讓過往逐字翻譯產生的奇怪語句情況有所改善，達成更貼近自然語句的直譯效果。與目前翻譯品質比較，由於機器學習依然需要大量資料進行比對，因此相比人力翻譯同時具備直覺、想像可讓翻譯品質有更好的自然語意呈現，但比起傳統比對翻譯模式卻能有更明顯成長。不過，現階段Google翻譯依然無法完整對應不同語言混用的翻譯結果呈現，目前保守作法可能會依據語句結構判斷是否維持其中一種語言 (例如在中文翻譯中保留特定英語詞彙)，而Google未來將會持續藉由其他方式讓此類語言使用模式有更好翻譯結果。對於常見的繁體中文、簡體中文翻譯比對，Julie Cattiau表示目前依然是以單一語言學習模型進行訓練，畢竟相比全球多數人使用的英語，中文已經成為第二大規模使用語言，但若將學習模型拆分成繁中、簡中兩種資料庫，勢必會讓整體學習效率受影響，因此現階段作法將以單一學習模型搭配不同語言版本詞彙，進而對應不同中文版本翻譯使用需求。不過，此部份主要還是建立在繁體中文、簡體中文有極為相似的語句結構，因此透過簡單詞彙轉換即可相通。Google表示，持續推動Google翻譯使用品質是為了讓全球資訊交流更無障礙且流暢，目前每天使用次數約達10億次以上、每月累積超過10億人以上使用人數，同時約92%使用者來自美國境外地區，其中台灣地區透過Android平台裝置使用Google翻譯約成長兩倍，而iOS平台裝置使用年成長率也達60%以上，成為Google翻譯使用成長最快地區。※相關連結》改用類神經網絡學習 Google中翻英終於不會再有奇怪字句…類神經網絡學習加持 Google翻譯將可更精準直譯各國語言藉機器學習精進翻譯 Google：同步口譯為終極發展
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