施宇然 ETF 與價值股的投資筆記

雖然香港不能直接使用 ChatGPT，但人工智能和ChatGPT幾乎每天都在新聞媒體出現，而人工智能科技更是幾乎每個星期都有新的突破，當中最新的話題是 AutoGPT 。相比於 ChatGPT 或 POE 的 ChatGPT 機械人，AutoGPT 需要較強的技術背景去設定，但聽起來比 ChatGPT 利害得多，於是我就對 AutoGPT 進行了一個小實驗，感受一下科技為生活帶來甚麼衝擊。 這次的實驗題目是利用新聞網站的文章去預測貨幣走勢，我的設定如下： 理解  DailyFX 的文章 預測 USD/JPY, EUR/USD, GBP/USD 和 AUD/USD 四個貨幣組合下星期的走勢 首先我向 ChatGPT 問了同一個問題，一如所料，ChatGPT 3.5 不會主動去爬網站文章，亦不能理解較複雜的指令，某些問題 (例如是投資) 它根本不會回答。 於是我把同樣的問題拋給 AutoGPT，AI 馬上就提出一個行動計劃，並到指定網站爬文。 由於是實驗關係，我只需要 AutoGPT 簡單地調查，而它很快就給出答案，並把分析寫入一個文字檔案： 從上圖所見， AI 給出我們的預測是美元走弱、歐元和英鎊走強、澳元/美元資料不足。 首先，這個預測是符合我自己對近期外匯市場的理解。例如近期的美國市場數據，可見就業市場放緩，亦傳來快要停止加息甚至蘊釀減息的消息。至於歐元和英鎊一向走勢相似，今年的 YTD 可見主要貨幣兌美元都有不錯的升幅，而我相信這個走勢會持續。 第二樣有趣的事情是澳元，即使 AI 從文章理解到美元是弱勢，但它未有從文章了解到澳元的走勢，所以就著 AUD/USD 的預測是 Further analysis required，而不是交功課式的 Bullish。事實上，在 AutoGPT 的思考紀錄中可見，它一直要求閱讀更多的資料去獲取更準確的預測，更建議到 Investing.com 和 Reuters 爬文，理解這四個貨幣組合的歷史數據去進行更深入的分析。 一如網民分享，整個過程我大部份是觀察著它自行對答，它按著非常合理的思維自行推導出下一步，相比 ChatGPT 更先進和更有智能，這一點是非常利害。至於它是否如網絡文章所言，可以幾分鐘就做好一個網站、一份Competitor Research 呢？我是同意它可以做到這些事情，但不會是幾分鐘、自動做好，要製作出有

要財務自由，首先要有被動收入，除了收股息、債息，還有甚麼方法？Google 被動收入，熱門的結果都是開個 Blog 或 VBlog、賣圖庫相片 (Stock Photos)、做 Micro influencer、寫電子書等，到底這些方法可以賺到多少被動收入？ 我幾年前開始嘗試賣相片，由於不是青春少艾、只有啤酒肚沒有事業線，開不到 Patreon，唯有嘗試坊間流傳的圖庫相片，比較有名的是 Shutterstock、Getty Images 這些公司。做法很簡單，只需開設戶口，上載相片和打入描述和關鍵字，提交後就會經它們的團隊審核，如果通過審核就可以成為海量圖庫相片的其中一張，等待有緣人下載。 我並非專業攝業師，只是偶然行山和拍照順道把相片上載，十之八九會被評審拒絕。原因不外乎拍攝技巧拙劣、相片質素不足。後來，自己對攝影開始有要求，開始提升自己的器材和技巧，通過相片審核便變得簡單，更大的難關是如何在云云圖庫相片中得到青睞，從而收到錢。 於是，我開始在 Youtube 看一些關於圖庫相片的賺錢心得，包括： 相片素材是實用為主，而非美觀先決。 即使一張相片很受歡迎，也不會有大量下載 (除非有極特殊的 原因 )，必須依靠長尾定律。 同是長尾定律，要涉獵大量不同的題材。 隨著科技發達，近年即使手機相片也能符合圖庫公司的要求，又有平台幫助內容創作者同步上載相片到不同的圖庫，利用人工智能自動推薦關鍵字 (多數是付費服務)，圖庫相片的拍攝、使用和心得分享已蛻變成一個工業。那麼，實際上賺到多少錢？ 以 Shutterstock 為例，前一兩年修改了每張相片的價錢。 定價模式 有點複雜，例如相片下載總量有不同等級，越高級每張相收到的錢則越高；下載總量按年計算，即每年一月會自動回到最低等級；按顧客購買的相片版權類別，會收到不同份額的錢。如果是我這類偶然拍照上載、圖庫數量只有幾百張的低級內容創作者，每張下載相片收到的錢大約是 US$0.1 ，即是港幣 7 毫子。我在 Shutterstock 目前錄得 194 個下載，部份收入是舊制得來 (比 US$0.1 高)，累積的收入是美金 $34.18。 Shutterstock 定下首次最低取款金額是 US$35，因此我到目前為止仍然未實質收回一毫的收入，而 Shutterstock 已是眾多圖庫中下載量最好的，或者說除了 Shutterstock