新台幣兌美元今年以來不斷升值使得許多持有美元資產的人叫苦連天，同時也有人隨著新台幣升值不斷買進美元。
「就以往的歷史區間來說現在美元這個價位算很低點了吧？」
「若新台幣升值到XX價位很多外銷企業會有驚人匯損所以政府不會讓台幣一直升值下去」
上述這些都分析匯率常見的角度，但新台幣升值的原動力是海外資金想流入台灣這個新興市場所以買進新台幣。在精算稅率、美元融資成本、新台幣端交易等等的成本後再考慮新台幣升值的收益以及新台幣投資品項能帶給海外投資人的報酬是否已達到滿足點。即便台灣已沒有適合的投資品種也可以進行風險中立策略的合成行為，就只為了賺取新台幣的升值空間。這些湧入台灣的資金根本就不會去考慮匯率的技術線型或台灣企業是否會因此產生匯損，不建議從這類角度切入衡量匯率的相對高低。
那麼央行干預呢？我國自2020年第二季起已超過美國財政部對匯率操縱的三項評估門檻，因此央行能干預的程度其實也很有限，不要太指望央行會死守新台幣在哪一個點位。
無庸置疑，大家都認為第五代移動通訊（5th generation mobile networks）是下個世代最閃耀的明星產業。
對於我這個世代的手機使用者來說一路從2G經歷3G到目前的4G通訊，所感受到的變化是什麼？在2G時代我們能做的就是撥打移動電話與發送簡訊，還記得在我念國中的時候發一封簡訊的費用是新台幣三元，每封簡訊還限制了字數內容。到了3G通訊，與2G的差異在於其通訊標準相較於2G把資訊的傳輸率往上提升了一個數量級，這使得「手機上網」的功能得以實現。從此以後，「撥打電話」與「發送簡訊」上述兩種在2G的主要功能退居為次要功能，「上網通訊」成為3G的了主要功能。那麼現在大家正在使用的4G呢？從3G過渡到4G有什麼進步嗎？我們對4G感受到最大的應該就是「手機上網速度已差不多追上了電腦上網速度」，這樣的用戶體驗來自於網路結構走向扁平化，扁平化降低了資訊在各節點之間的通訊次數。另一方面，手機上網速度提升也受惠於各基地台之間的光纖通訊頻寬也有所增加。
透過上圖中的「Carrier Bandwidth」欄位，可以得知每一代移動通訊對帶寬的需求都會大幅增加。2G的帶寬要求是1G的8倍；3G的帶寬要求是2G的25倍；4G的帶寬要求是3G的4倍。在這方面5G也不例外，需要更大的帶寬與更低的網路延遲。直觀來說，我們可以得知無線通訊傳輸速度的提升來自於使用越來越高的「頻段」與越來越大的「帶寬」。
傳輸資訊需要依靠通道。家中若有市內電話，電話線就是傳輸音頻的通道；家中若有網路數據機，網路線就是傳送數位訊號的通道。即便我們使用的是肉眼看不到通道的無線通信，這個資訊通道也依然是真實存在的。馬路是給車子跑的通道，如同資訊通道是給資訊跑的通道一樣，人們對此早已有初步的概念。
在人類發明無線電通訊後不久，大家就發現不同電台彼此之間的頻率不能靠太近，否則訊號就會互相干擾。當時專家們解決這個問題的方向是想辦法把頻率微調得特別精準。但無論調得多精準，不同電台之間的干擾依然存在。上面這個困擾，直到香農（Claude Elwood Shannon）提出了對資訊通道的度量方法後，大家才終於明白訊號彼此互相干擾的成因是什麼，這也就是我接下來要介紹的通道容量（Channel capacity）。
小時候過年拿到長輩給的壓歲錢，爸媽就會帶著我到郵局去存。不過當時我最意外的是我在郵局的存款竟然也可以在郵局以外的銀行提款機領錢！不知道大家有沒有曾經跟我一樣好奇，這是怎麼辦到的 ？
人類社會過去有很長的一段時間都是用實體的金銀幣來當成交易媒介，然後才逐漸接受了「銀票」的概念。銀票運作的方式就是每張票據背後都有特定重量的實體黃金白銀放在票據發行人的行庫內作為價值擔保，持有銀票的人可以到票據發行機構憑票兌換出等值的實體金銀。當人們對於「我手上的銀票一定能跟某機構兌換回與票面等值的實體金銀」有足夠信心時，銀票就會取而代之成為主流的交易媒介，也就是貨幣。
一個身懷鉅款的人若要遠行，先將身上的實體金銀存入發行票號的機構（ 在中國稱為「票號」在歐美稱為「銀行」）兌換成等值的銀票。抵達目的地後找到發行銀票的分支機構，再將該銀票兌換回實體金銀，銀票發行機構賺取的利潤就是匯兌上的差額跟手續費。
由此可知，這個商業模式跟傳真機一樣，提供匯兌業務的分支機構如果越多，人們對機構的依賴度也會越高，票號或銀行就能賺到更多錢。搞銀行跟票號的老闆雖然都知道前面這個道理，但基於人力物力上還是有限，所以匯兌業務沒辦法大規模擴張。
想出上面這個問題解決辦法的是一個古老的金融家族──羅斯柴爾德(Rothschild)，老羅斯柴爾德找了其他銀行同業坐下來談合作。
什麼是「熵」？
第一次看到這個字的人其實很難對此字做出直覺上的理解，但這個字對於理工背景出身的來說並不陌生。之所以不陌生，大多是從克勞休斯經驗準則──熱力學第二定律接觸到此字的。這個定律說明了在一個熱力學系統若達成了熱平衡狀態時，該系統的「熵」會達到最大值。在「熵」達到最大值時，該系統的自由能將會達到最小值。
相信絕大多數的人依然看不懂上面這一段話到底在講什麼。用淺顯易懂的白話文來解釋「熵」的話，就是「一個系統亂度的物理量」。
假設我的房間很亂，那我房間的「熵」肯定很高。
假設現在有一個巨人把我的「房間」拿起來就像搖雪克杯一樣上下搖晃，可想而知我的房間只會越來越亂。但隨著搖晃次數越多，你會發現房間內的「混亂程度」將趨於一個穩定狀態，最後你很難分辨出哪一個狀態是被搖比較多次數後的結果。為什麼房間被搖晃之後只會越來越亂？難道不會越來越整齊嗎？你若心中所想的答案是「當然不會」，那麼恭喜你已掌握了熵的特性。
