高端EUA,很多人看好也很多人擔心。我和辦公室請教了專業醫療團隊,歸納出三個同意、三個疑慮、三個進一步建議:
#贊成高端取得EUA的三個理由
■ #免疫橋接逐漸被越來越多國家接受:包含英國進行中的Valneva VLA2001疫苗(和AZ比),日本第一三共DS5670a疫苗(和mRNA疫苗比),均採免疫橋接進行收案量較少,與已EUA疫苗對比之非劣性臨床試驗,韓國也同意進行免疫橋接試驗。
■ #高端疫苗中和抗體表現非常良好:高端疫苗中和抗體平均效價比值95%信賴區間「下限」是AZ疫苗3.4倍,亦即平均效價比值比3.4這個數字還高。若透過康復者血清中介進行換算,BNT疫苗之中和抗體效價也僅為AZ疫苗4.4倍,顯示高端疫苗有相當不錯的免疫生成性。
■ #次蛋白單位疫苗安全性高,高端疫苗副作用相對低:次蛋白單位疫苗是相當成熟技術,不確定風險較小,且近4000人的樣本中,高端疫苗之常見副作用均比mRNA或腺病毒平台輕微,例如發燒比率僅1/10以下,對施打者影響更低。
#高端取得EUA的三個疑慮:
■ #缺乏Efficacy與Effectiveness的資料:免疫生成性並不完全等於現實保護力,且中和抗體反應的更多是B細胞免疫,較難測量T細胞免疫。常被拿來舉例的是CureVac三期試驗失敗的案例,CureVac是mRNA疫苗,其中和抗體效價大約等於康復者血清(接近AZ的2倍,但不到BNT一半),但其疫苗有效性僅47%,當然這可能是mRNA疫苗偏向生成較多抗體,而T細胞免疫較弱的特性。
■ #免疫橋接各項數據之完整報告尚未公布(在等聯亞):有人會問,國產疫苗誘發之中和抗體效價設定為何和AZ疫苗受試者相比,而非康復者血清標準品相比?或和其餘有效之次蛋白疫苗(Novavax)相比? 且這次審查僅公布高端疫苗中和抗體平均效價比值95%信賴區間「下限」是AZ疫苗3.4倍,並無公布完整之數據(例如平均值,標準差),而聯亞先前公布之中和抗體平均效價相當於康復者血清,這幾個樣本之間若都是同實驗室利用同方法進行,是否有比較可能? 這些疑問都還未得到完整說明,期望聯亞的審查後一切都能公布。
■ #EUA主動性監測,#撤銷或延續標準需更完整說明:有關效力和不良反應的主動監測指標有哪些? 哪些狀況下要終止EUA? 若國內疫情得到進一步控制EUA是否仍有效? 若一年內國內沒有疫情,大規模施打也無法測出Effectiveness,是否明確要求國外三期期中報告資料?這部分的規則,應該有更清楚的說明。
#EUA使用的三個進一步建議:
■建議針對特殊族群(青少年)等進行臨床試驗。
■建議對作為免疫加強針(Booster)之混合使用進行臨床試驗。
■除了落實各項監測外,於疫苗預約系統與同意書上,完整告知此疫苗EUA具免疫生成性,但尚未取得真實保護力資料之狀況。
(若長期監測疫苗保護力未達標準,國家應安排已接種者接種第三針,或其餘獲我國許可之他品牌疫苗)
同時也有3部Youtube影片,追蹤數超過40萬的網紅我要做富翁,也在其Youtube影片中提到,想加入我們大家庭?立即Send份CV過黎: ▶ [email protected] 1) 本月活動,現正接受報名: 《施傅試堂分享會(香港站)》《基密部署:基金分享會+試堂》 《郭釗 - Hea富外地樓試堂》《King Sir樓市講座》 https://edu.money-tab.com/activ...
平均值標準差 在 我要做富翁 Youtube 的最讚貼文
想加入我們大家庭?立即Send份CV過黎:
▶ hr@money-tab.com
1) 本月活動,現正接受報名:
《施傅試堂分享會(香港站)》《基密部署:基金分享會+試堂》
《郭釗 - Hea富外地樓試堂》《King Sir樓市講座》
https://edu.money-tab.com/activity
2) 我要做股神APP下載:http://onelink.to/mtapp
3) 緊貼我們社交平台,不錯過任何免費分析/教學:
訂閱YouTube頻道: https://youtube.com/channel/UCdWNwPuaS1o2dIzugNMXWtw?sub_confirmation=1
讚好Facebook專頁:https://facebook.com/203349819681082
=======================================
大市飄忽未定,市場仍在等待貿易戰的最新發展,我們待關稅清單公布後才為大家分析。本週為大家跟進大市及美國的最新資訊,到底下半年會如何發展?
撰文時,貿易戰方面的詳細清單仍未公布,可是市場在多月的貿易衝突下,資金不少逃離了股市。根據Bloomberg的Smart Money Flow Index顯示,資金流由高位大幅回落,現時的水平已是看2011年來的低位,即歐債危機發生的水平,反映出市場對貿易戰的恐慌及戒心。
另一方面,本週公布了美國聯儲局上次議息會議紀要,表明將繼續漸進式加息。可是亦特意提到關於市場風險的問題,如利率將在明年某個時候處於或高於他們預期的目標水平,到時候經濟或出現風險。另外,關注歐洲和一些新興市場經濟體的政治和經濟形勢變化,或是經濟增長和通脹“下行風險”﹔相關聯儲官員擔心貿易政策的風險,令經濟未能如預期般增長,需要密切留意。
回到股市方面的分析,早前街頭智慧為大家拆解過上半年跟下半之間的關係。首先是波幅方面,恆指上半年雖在創出新高後調頭下跌,但其實只是下跌了3.22%。不過以統計來說,這個跌幅是低於平均值,更低於減去一個標準差(更正﹕片段中應是<-0.99%一欄)。從機率來看,恆只有37.5%於下半年上升,平均還要跌8.39%。而幅度方面,恆指上半年下跌的交易日為52天,剛好少於平均值減去一個標準差,下半年上升機率為66.67%,平均升幅為20.45%。總結而言,其實上半年的表現並不差,主要是加息步伐及貿易戰方面影響,令股市現時處於下風,若事件開始平息下來,經濟有望重新上嗆,股市亦有望跟隨。
最後是經濟上行週期時,股市卻出現下跌情況的統,主因是技術層面上有機會出現不同步。加上經濟並非平穩的上升,有時候會跟預期出現落差及危機,會從股市中反映出來。從統計上,由2009年開始,經濟開始從谷底反轉,但恆指幾乎每年均出現一次較大型的下跌。數字來看,平均下跌的幅度達15%之上,除了去年股市走勢強勁下,跌幅並不明顯,其他年份均會出現超過10%的跌幅。而跌市的長度規模則大約是3個月左右,約80天的交易日。現時的下跌規模其實並不突出,但貿易戰一再拖延令跌市的時間拉長,亦令投資氣氛低下,還望相關衝突可盡快化解。
平均值標準差 在 我要做富翁 Youtube 的最讚貼文
1) 本週活動,正式接受報名:
免費試堂分享會:https://moneyttab.wixsite.com/site/sharing-trial
入門班&初班:https://moneyttab.wixsite.com/site/course
其他活動:https://moneyttab.wixsite.com/site/activity
2) 我要做富翁APP下載:http://onelink.to/mtapp
3) 緊貼我們社交平台,不錯過任何免費分析/教學:
訂閱YouTube頻道:https://youtube.com/channel/UCdWNwPuaS1o2dIzugNMXWtw?sub_confirmation=1
讚好Facebook專頁:https://facebook.com/203349819681082
==============================
全民皆股?今年股市暢旺,不少投資者都有所斬獲,亦開始發覺街上愈來愈多人談及到股票的走勢。我們利用了四個訊號,包括了一些統計,揭示牛市在爆煲前的瘋狂訊號。想知道是甚麼跌市先兆?快快去片,跑到市場的前方,繼續領跑大市!如喜歡我們的分析,緊記Share給朋友啊!
首先跟大家回顧2007年牛市的情況,當時不論是甚麼公司上市,相信亦被超額認購。到正式上市的時候,股價隨即被炒起,不少投資者因此獲利,在多次成功取得利潤後更辭去工作,全職炒買股票。街上亦不論在乘坐交通工具或是其他公眾場合時,身邊不少人都談及到股市及股票的走勢,這是第一個訊號。當時幾乎所有股票都上升,隨便選中一隻股份就被稱為股神。另一方面,被港人稱為「四叔」的李兆基也成傳媒的追訪對象,不時被追問恆生指數的目標,在命中三萬點後更把目標推到四萬點左右,樂觀情緒顯而易見。在賺錢十分輕易的時代,市民出外用餐的時候亦見闊綽,當時到酒樓會見到顧客點叫魚翅撈飯或是鮑魚撈麵等較為貴價的食品,反映出熾熱及瘋狂的程度。
而以上的一點,環顧近半年來的市場及投資者的情緒,暫未見有非理性的時刻出現。例如到業績公佈後,投資者並非亂炒一輪,反會理性分析其表現,謹慎行事。
除了以上的軟證據,還有三個硬證據,是確實的數據比較。
第二個訊號是PE,市盈率。這個是評估股市價值的其中一個重要的指標,以香港恆生指數來說,當爆煲出現時大約要20倍左右,如2007年的熊市則21.5倍,科網股時代更是28.8倍,亞洲金融風暴時較低,但亦有18.7倍。以現時來說只有14-15倍左右,距離20倍仍遠。加上筆者去年已提到,本年的恆指是多年低增長以來,首次得到雙位數的增長,在盈利增長引致價格的升幅下,PE並不算高。當然,如果未來增長減慢,市場反不停炒作向上,泡沬才會出現。
第三個是每月波幅,這個是反映出市場的瘋狂程度的指標,如短時間內甚至是數個月出現較大的升幅,反熾出市場十分熾熱,或會出現不理性的時候。我們利用ROC (Rate of Change)來顯示恆指每月的波幅,發現每當股市不理性地炒作時,單單一個月的升幅已可達20%之多,如熾熱程度維持,亦會見到接近時間內多月的升幅高於10%,如1993年的小陽春、科網股股爆破前及2007年海嘯前的波幅均大。相反今年的升幅未見十分瘋狂,未曾有一個月升超過10%之上,最近一次已是2015年之時。
最後是成交額的分析,反映升幅之餘還需要資金的承托,從交易額可得知這個證據。不過單單以成交額來看是沒有意思,因為三十年前並沒有現在的成交額,原因是通脹令價格升高。有見及此,我們利用了統計學的理念來分析,從每月成交金額的數據中,以12個月的平均值加上一個標準差(Standard deviation)作比較。結果發現,大牛市的時候成交量會出現連續數月成交額大於以上的基準。其中2007年出現了連續6個月的大成交,而其餘牛市的時段均可取得連續4-5個月高成交的紀錄,反映出交投熾熱。而今次的升市只出現了一個月的大成交,其他月份未能突破平均加上標準差的基準,未算是全民皆股的情況。
留意以上的四點判斷市場的熾熱情況,便可大概了解投資者的心態。到下次市場瘋狂昤可拿個這些證據,拆開大時代的真面目。
撰文:施宏毅
平均值標準差 在 我要做富翁 Youtube 的最佳貼文
本片內容﹕大成交日啟示
大成交日有啟示?
許多時候,不少人都認為成交量是推動買盤或是賣盤的重要力量。如當成交量較大,而資產價格上的時候,代表資產受到追捧,後市的表現將會繼續向上,反之亦然。有些短線投資者 會利用成交額外判斷市場氣氛 而作出投機的決定 當然這個短線投機的舉動,首先風險極大,加上本港可供買賣的衍生工具,存在不公平的條款,筆者並不鼓勵同學仔參與。可是,這些投機者把市場氣氛作量化分析,貌似有根有據。正所謂「知己知彼,百戰百勝」,我們嘗試以數據的測試,了解不同市場參與者的想法。
—測試方法
城間主要利用十天成交額的平均作標準,如當天的金額多於這平均值代表市場出現訊號。當天的走勢將以收市價決定買入還是做空的行動,氣氛向好時買入,較差時便做空﹔而平倉的時間則設於下一個交易日的收市。我們先以近20年來恆生指數作測試。
香港恆生指數
訊號出現次數: 2119
買入和做空成功次數: 1069
命中率: 50.44%
P/L %: 77.26%
近20年來,以這個簡單的策略換來只有僅僅高於5成的命中率,表現中規中舉。而賺蝕方面卻有7成之上,但要留意的兩件事。第一,經過20年的洗禮方可達到7成多的回報,如選用的工具為非槓杵的資產,例如是盈富基金(2800:HK),以20年的機會成本來說表現不算太好。第二,如選用衍生產品作買賣,這必定含有槓桿的成分,以期指15倍槓桿為例,這個策略將有會有超過十倍的回報。可是槓杆包含的風險相信大家都清楚。
有見成功率偏低,我們嘗試把策略改良,買入和做空後兩個交易日後才平倉,結果﹕
香港恆生指數
訊號出現次數: 2119
買入和做空成功次數: 1074
命中率: 50.68%
P/L %: 86.95%
雖然命中率和回報方面有所提升,但效果並不顯著。我們再加入一個統計學的元素,在行動的訊號10天成交量平均值加入一個標準差 (standard deviation),簡稱S.D.。即是平均值只為所有數據的50%,而平均值加上一個SD則為84.1%左右,意思是當成交高於平均的84.1%才出現訊號。
香港恆生指數 (一個交易日後平倉)
訊號出現次數: 882
買入和做空成功次數: 476
命中率: 53.97%
P/L %: 139%
香港恆生指數 (兩個交易日後平倉)
訊號出現次數: 882
買入和做空成功次數: 477
命中率: 54.08%
P/L %: 190.44%
從這個策略的數據可見,命中率雖提升至54%的水平,但依舊處於不穩定的狀況。而回報上,加入標準差使賺錢的能力提高了一倍左右,最高可達近兩倍利潤。
—總結
這個以成交量作交易的策略看似 平平無奇,但卻有其參考價值。筆者經常在提及資產價格一些重要位置時,都表示突破時需要成交量作配合,才可確認市場出現共識,迎接新趨勢。現在的策略雖命中率不高,但回報方面卻有參考性。如我們能組合更多的武器,以技術分析工具和指標找出重要的轉勢位置,配合成交量作最後把關,確認趨勢,回報一定能更進一步。
撰文﹕施宏毅
======================
1) 本月活動,現正接受報名:
新我要做富翁 試堂分享會 (香港站)▶ https://money-tab.info/mts-trial?yt=1
贏在美股試堂分享會(Online)▶ https://money-tab.info/ussjac?yt=1
Jasper 期滙商品分享講座+試堂▶ https://money-tab.info/comjasp?yt=1
Eric Sir期指策略分享講座+試堂▶ https://money-tab.info/futeric?yt=1
King Sir 樓市講座▶ https://money-tab.info/proking?yt=1
齒輪理論 入門班/初班▶ https://edu.money-tab.com/m0m1-reg-c?m0m1=yt
其他活動▶ https://money-tab.info/activity?yt=1
2) 我要做股神APP下載:
iOS▶ https://bit.ly/moneytabapp_i
Android▶ https://bit.ly/moneytabapp_a
升級版▶ https://money-tab.com/membership
3) 緊貼我們社交平台,不錯過任何免費分析/教學:
訂閱YouTube頻道: https://youtube.com/c/我要做富翁?sub_confirmation=1
讚好Facebook專頁:https://facebook.com/203349819681082
平均值標準差 在 生物統計學:常讓人誤解的標準誤 - Facebook 的美食出口停車場
我再說一次,當以平均值±標準差來描述資料時,是為了要呈現出整個資料的集中趨勢(用平均值來描述) 和離散程度(用標準差來描述) 兩種特性。而若以平均值± 標準誤時,這 ... ... <看更多>
平均值標準差 在 [問題] 請教兩個以上標準差如何合併? - 看板Statistics 的美食出口停車場
各位統計版鄉民大家好
我有個標準差合併的問題想請教
事前說明我大學沒有統計學這門課
所以很多東西都看 CUST李柏堅 老師的開放課程
但我也是挑我需要的課程看
時間並不允許我看完完整課程...
所以如果問出蠢問題,或聽不懂專業術語
請原諒我的愚昧,以下開始我的問題:
首先先說明我想做的事:
從一個母體中抽2個或3個以上的樣本
量測各樣本的平均值、標準差,然後合併之。
像這樣
https://upload.cc/i1/2018/12/23/fUmQMI.jpg
好,能夠理解之後我實際是在圈肝臟的三個分葉數值
https://upload.cc/i1/2018/12/23/Xw71pH.jpg
關於2個標準差合併的公式,我目前用"平方相加開根號"
https://upload.cc/i1/2018/12/23/HMOFj6.jpg
感覺合理,但最近需要圈到三個,我就不知道怎麼合併了
查了wiki ( https://zh.wikipedia.org/zh-tw/合併方差 )
給的公式是像這樣
https://upload.cc/i1/2018/12/23/iSNAlr.jpg
s:每個樣本標準差,這我知道了
k:應該是指樣本的數量,假設三個
n:我想是指每個樣本裡的有幾個數值
依據抽樣的大小可能會有所不同
所以我又去算樣本的數量有幾個,得到下面這張圖
https://upload.cc/i1/2018/12/23/dFLrmX.jpg
好,實際套用算出來的數值很怪
平方後沒有再開根號回來,標準差爆表的高
https://upload.cc/i1/2018/12/23/oQYi90.jpg
就算用2個樣本去算好了
也跟我前面用的"平方相加開根號"
得到的答案不一樣
https://upload.cc/i1/2018/12/23/Wkfojd.jpg
後來又翻excel函數裡發現一個"AVEDEV"
https://upload.cc/i1/2018/12/23/PJwLA9.jpg
描述是這樣:傳回各資料絕對平均差的平均值 (根據它們的平均)。 AVEDEV 是一種測量方式,測量資料集的各種變化。
感覺很像是我要的?
但是用2個標準差去算,答案也不一樣
https://upload.cc/i1/2018/12/23/CDBqyc.jpg
後來仔細去看AVEDEV公式,感覺是在抽樣裡計算標準差
而不是在抽樣之間,合併標準差
所以我現在變成三個公式
1.平方相加開根號 -->不能用,我要合併3個
2.wiki上查到的公式 -->很怪,數值爆表
3.AVEDEV函數 -->感覺不對
但都不適用... 我想趕快發paper啊..
這關卡住過不去.. 請各位學長姐幫幫我
僅存的400p奉上!!! 先謝謝了!!!
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 27.105.181.228
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1545554729.A.4FA.html
※ 編輯: qwerty754892 (27.105.181.228), 12/23/2018 16:49:00
12/24/2018 17:56:34 支出 $112 ($503 => $391) 轉帳給 Pieteacher (稅後 $100)
12/24/2018 17:57:02 支出 $112 ($391 => $279) 轉帳給 andrew43 (稅後 $100)
※ 編輯: qwerty754892 (27.105.181.228), 12/24/2018 17:58:53
... <看更多>