這一兩天，從港匯、港息、北水撤來看，貿戰形勢似急轉直下，但事實上，其來有漸，太陽之下無新事，有新，是因無看歷史。

　　上周銀行結餘有1,800億，今周已剩1,600億，按上周減200億速度，8周之後結餘便到零，屆時港息會加多少？

　　會到零？不是無機會，因為1,800億大都是熱錢，一有風浪實走，歷史見過啦！如今你話香港有無暗湧，唔好話無，啲錢會怎走？

　　歷史上是先在外圍走，港匯便跌，上周金管局還只是在紐約接貨，這兩天就要在香港接貨，何故？又睇歷史啦！外資大戶在外圍沽你港元，目的是製造恐慌，讓港人自危，使到港大戶都去沽港元，所以金管局就要在香港接沽盤。再沽多幾日，連師奶都沽港元時就大件事，怎辦？

港官受自由之毒不干預

　　呢個世界有樣嘢叫干預，干預是有形之手，是不符自由市場無形之手的運作。唉！自由市場？當市場的自由是被扭曲，你政府該干預嗎？這些年來，不少港官就是受「自由」之毒，不干預。不干預樓價，就升成咁，不干預租金，租就貴成咁，又看看歷史。

　　⑴在60年代，在英殖民地時代，因為國內有大批難民湧入，建樓速度不足，於是便有租管。如果無？一屋點止72家房客，720家都有可能。嗱！租管是港英政府用過的，今時你政府建屋速度不夠嘛，為甚麼不可以行租管？一行，樓價實難升，讓市民薪金可以追上樓價，又或政府夠樓時，才放鬆租管，可以嗎？

　　你會講，咁樓就不可以再投資囉？係，習主席話︰樓是用來住的，不是要來炒的。

　　⑵在1996年，仍是港英管轄期，當時已有亞洲金融風暴，泰國、印尼已受外資衝擊，香港也有鱷在動，有日金管局叫金毛獅老頂去飲咖啡，可能話佢知，嗱，不要再借港元畀鱷，不然我日日查你牌，於是當日10:00飲咖啡，11:00全港銀行同業拆息抽上見8厘，一眾淡鱷要夾著尾巴走。

　　這個打鱷小記，是發生在與270鱷在1998年拗手瓜前。這個干預是暗預，做咗唔使講，有幾多人知這「小事」？

　　所以，今時要保港匯，先要查找，是正常資金流走，還是有鱷在興風作浪？如有，金管局是很易知的，查查沽盤盤源便知，如真有鱷，便掀出暗通鱷的行，可請飲咖啡，可請飲茶，只要告知︰Stop，你唔Stop，我就Stop你這個牌那個牌，因為你不Stop，就到我被Stop。

　　如果不及時Stop，有甚麼後果？一個月之後，當銀行同業存款很低時，港息是不止升至與美息齊平，而是要高美息1至2厘，即港息要到3、4厘，才可以吸引之前沽港元買美元者，回吐美元，去轉回港元。

　　如港息遲早要加，是否早些加穩下民心，會好些？港美息差逾1厘，歷史上告知，一定不可能長持久。

　　只可惜，不少樓房推銷者就一直謂港息加得幾多吖，美國加息6次，我哋都無乜加吖，仲有咁多銀行結餘。他們這樣講，站在其利益立場是無錯，有錯是買樓者輕信人言啫。

　　踏入2018年，是環球央行全綫收水年，以前QE放水，息必低，今時De QE，收水，息怎能不升？息升，必定使一眾投資品降價，這是歷史。

　　至於特朗普今次打中興，漢之匈奴也用過此招啦！

　　漢武帝征伐匈奴，打到匈奴四散，有個勇將叫霍去病，以每軍士騎3匹馬，一匹自騎，一匹帶兵器糧水，一匹空鞍，日走百里馬不疲，到交鋒衝陣之時，換上之前空鞍之馬，馬力十足，連匈奴這股善騎的民族，也要叫之為飛軍，匈奴計其路程，以為可以瞓一覺始戰，誰料未瞓醒，霍去病已殺到，又輸。匈奴怎辦？

　　預計到霍去病人、馬均要飲水，便早早殺羊，讓之腐爛有菌，再埋入水源上游，在上游放毒，結果霍去病受此「生化武器」之害，死了。

　　今時特朗普也是一樣，在中興的零件供應源頭禁售，在下游又由英國禁中興售產品，上下游夾攻，就是想你中興死。

　　霍去病死了，並不代表漢武帝不再伐匈奴，而匈奴可以偷生，因為匈奴自己有內亂；同樣特朗普之所以想中興死，是因為要拖慢你中國2025，拖慢看來今時贏不過你的5G。

　　中國又該怎做？投一國之力，搞好芯片業上之短板，遲幾年才上5G，反正美國未必能跟上，2025推至2030便是。

　　在今時電子世界裏，芯片就是征匈奴的馬，一定量要夠、質要好，才可以跑出。

　　筆者今年3月3日曾在ADS證券的研討會上提出「窗外霧迷濛」，但歷史告知，中美貿戰必打，港息必升，在這迷濛下應採的策略是清貨，因為太陽之下無新事，如有驚奇、驚嚇，是因看少了歷史。

量化投資利用程式交易

　　清了貨，就找時間去提升自己功力。

　　曾是全球收入最高的對沖基金經理詹姆斯•西蒙斯（James Simons）已退休多年，但他從1989到2006年的平均年收益率高達38.5%，15年來資產從未減少過，淨回報超過股神巴菲特，即使2007年次債危機爆發，該基金回報也高達85%。與巴菲特的價值投資不同，西蒙斯用的是量化投資，依靠數據和電腦管理自己的基金，用數據捕捉市場機會，由電腦作出交易決策，可以說是量化投資的始祖。從前資訊不發達，只有西蒙斯這類數學家才能做到，而在資訊發達的人工智能大時代，已是普通投資者均可掌握的技術，更廣為各大投資機構所採用。

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