【#Podcast更新了】
#菜雞變司機
EP4:為什麼不該拿學校教的東西來投資?只要學會這些就不用花大錢去上 _____ 了!(財管篇)
🎙️ Podcast 連結:https://gamma.soci.vip/
✍🏻 分析全文:https://gamma.to/notes/qnl4cB0ycao1f0VhjB28
🔖 財務管理課程中唯一重要的概念就是「未來的一塊錢跟今天的一塊錢不等價」。這樣的概念就被稱為 DCF (Discount Cash Flow,折現現金流)。在投資領域裡面,除了 DCF 沒有其他事情是真的有用的。
以下我們列出大學通常會教的課程內容,並來一個一個檢視這些概念與知識是否對投資人是有幫助的。
🔖 1) DCF (Discount Cash Flow,折現現金流):
這是在財金領域中唯一重要的觀念。如果你預期在 1 年後收到 $100,那這個未來的 $100 將會被折現因子所折現,來換算成現在的價值 (aka 現值 Present value)。打個比方,若折現率為 10%,那麼一年後的 $100,現在的價值為 $90.9 (= $100 / (1 + 10%))。那若情況改變,若是你預期將在 5 年後收到 $100,那麼在同樣 10% 的折現率下,這 5 年後的 $100 的現值變成 $62.1 (= $100 / (1 + 10%)^5 )。只要你了解這個概念,你就可以從商學院畢業了。
🔖 2) 財務報表分析:
這是一個經典的「分析完了,然後呢?」的分析,財金教授很熱情的在教這些給學生們,但這些教授甚至也不知道這些分析到底哪裡有用 (主筆:答案就是這些分析其實沒用)。這些分析最大的問題在於這種分析都是 backward looking (回顧過去的分析)。但投資最重要的是對未來的預測,你只會想要透過對於未來的預測而投資,而不是因為過去的財務數字如何去決定該如何投資。
🔖 3) 資產定價模型 (Capital Asset Pricing Model,CAPM):
CAPM 的概念很簡單,這個模型潛在的假設是認為整個市場 (S&P 500) 會上漲或下跌都是基於經濟的前景。而這樣的波動在一些經濟敏感度低的產業中較不明顯 (受總體經濟的影響較小),這種產業有像是健康照護、公用事業、民生必需品,但對於某些經濟敏感度高的產業中會更明顯,比如說工業、非必須消費品等等。而這個波動可以透過 beta 值來衡量,即衡量金融資產相對於對標指數的敏感度。
🔖 4) 加權平均資金成本 (Weighted Average Cost of Capital) (WACC is Whack lol):
現在你知道怎麼計算權益的資金成本了,你可以透過將權益的資金成本和債務的資金成本結合在一起,算出資本成本 (cost of capital)。比如說,如果 A 公司有 $50 的權益、$50 的債務,權益的資金成本為 4%,債務的資金成本為 2% (稅率為 20%),那麼資本成本將為 2.8% (4% * 50% + 2% * (1 - 20%) * 50%)。這就是 WACC 的概念。你可以使用 WACC,並透過未來的無槓桿自由現金流來算出企業價值。
🔖 5) 現代投資組合理論 (Modern Portfolio Theory):
現代投資組合理論的基本概念是,將沒有相關性或是有著負相關性的多個資產組合在一起,可以達到更高的風險調整後報酬。這也是基本上為何投資人需要將資產配置到債券中,儘管債券往往相對於股票有著更低的預期報酬。
🔖 6) 夏普比率 (Sharpe Ratio):
不像其他 Gamma 在這篇文章所提到的東西,Sharpe ratio 是真的在真實世界中最有用的概念。Sharpe ratio 就是在衡量風險調整後的報酬。
雖然 Sharpe ratio 公式對不是數學家的投資人來說可能會看起來有點複雜,但是你不需要去記這個公式。投資人唯一需要記得的是「越高的 Sharpe ratio 越好」,相對於追求更高的報酬,更高的 Sharpe ratio 可能才是更重要的目標。
🔖 7) 股利政策:
財金領域最重要的基本概念是,「透過股利支付或是買回在外流通股票來回饋給權益持有者,並不會改變權益持有者的價值」。
🔖 8 ) 實質選擇權 (Real Option):
一個新的投資項目因為很新,所以它可能會有非常多種不同的結果,因此要去估計該專案未來的現金流是很困難的。實質選擇權是一個替代的概念,與其去為一個專案做一堆假設很難預期的假設 (如:營收、獲利率和現金流等),實質選擇權鼓勵投資人去做出一些更難的假設,比如說結果的波動性、該專案的成長耐久性,來透過選擇權定價公式 (Black & Scholes) 去計算該專案的價值。
🔖 9) 效率市場假說 (Efficient Market Hypothesis):
效率市場假說是一種財務經濟學中的假說,該假說認為資產的價格會反應市場全部可得的資訊。這個概念直接的暗示就是「要想在風險調整的基礎下一直打敗市場是不可能的」,因為價格應該只會對新的資訊有所反應。
#各項細節於全文中
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過3,380的網紅OP凱文,也在其Youtube影片中提到,0:00前言 各位知道其實選擇權也可以合成期貨嗎 而且概念十分簡單易懂 0:15買進組合式期貨 使用時機: 看多指數時(與做多小台的動機一樣) 但比較常遇到的情況是拿來做收尾 組合方法: 做多小台 = 買進買權 + 賣出賣權 要注意,選擇權一點50,跟小台一樣 而大台是一點200 2:18賣出組...
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gamma值調整 在 Gamma 美股科技投資 Facebook 的最讚貼文
【成長型投資人該怎麼判斷公司的成長性?怎麼看待一家公司的潛在市場規模 (TAM)?】
✍🏻 分析全文:https://gamma.to/notes/EOYwxyhsqYGLJvrl0DvY
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🔖 Gamma 相對於處在 S 形採用率曲線晚期的公司,絕對更喜歡去分析研究並投資在那些處在 S 型採用率曲線早期的公司。但我們不認為用「營收 ÷ TAM」能幫助我們判斷一間公司是不是正處於投資的甜蜜點上。
🔖 試著想想看一個情況,當有一間新創公司剛發布一個新產品,且該產品在 product market fit 上也有著不錯的正面信號,比如說該產品有很好的客戶留存率、很高的 NPS 分數等。但因為公司尚在早期,該司 「營收 ÷ TAM」在這個時間點當然很小 (根本沒什麼營收)。所以這代表這間新創公司會是一個好的投資嗎?如果答案是因為 營收 ÷ TAM 很低所以將其認定為好的投資項目,那用這種評斷方式每個早期階段的新創公司都應該可以被評為買入的,但看到這裡想必大家也都知道,事情當然沒這麼簡單,不是每間新創都是 strong buy。
🔖 新創是一個「去風險」再「掌握資源」的過程。沒有一個商業模式可以藉由一個商業決策後,立馬從價值為 0 的市場規模轉變成全球性的大企業。當一間新創公司一開始還很小的時候,它們會聚焦在透過極為有限的資源來找出並定義它們可以解決的問題。隨著一間新創公司先在一個小領域上獲得成功,它們會再透過募資或先前所創造的現金流,將資源投入在他們能夠解決問題的相近領域或小眾利基的市場上,但沒有人能夠保證這樣的規模擴張一定會成功。儘管新創公司在擴展到第一個利基市場時獲得了成功,但它如果無法擴展到下一個新的市場,成長率就很可能會因此停滯。
🔖 讓我們再來看另一個例子:Peloton。$PTON 正確地找出大家都遇到的問題:「人們都想要維持運動的習慣,但因為覺得運動太無聊和缺乏社會壓力而沒辦法維持。」Peloton 透過增加社交功能到內容中來解決這樣的問題,並且提供有最高 engagement (參與度) 的內容來讓使用者保持運動習慣。雖然 $PTON 一開始是從較富裕的受眾開始經營,這些受眾不論有沒有 Peloton 的解決方案都可能會規律運動,但是該司透過這樣的方法先開發出更多的內容,再利用這些迭代好的內容擴展到更廣大的受眾,並取得成功。
🔖 當 go-to-market 策略有用的時候,這代表服務/產品的價值能夠在客戶間產生共鳴,這樣的公司就處在「Product market fit」的狀態。通常我們會說 Product market fit 就是「當你看到,你就知道了你有」的現象(沒有實際的指標和數值來定義)。在 Product market fit 的最早期階段,客戶通常是來自口碑推薦 (word of mouth),而不是靠大量投入的行銷資源所驅動的。
🔖 一但公司找到 product market fit,它往往可以吸引成長的資本來進行大規模的行銷 (一般而言是透過 Google 和 Facebook 來做主動式的行銷,也就是廣告投放)。線上行銷需要不斷的迭代和調整,來最大化其 ROAS (廣告投資報酬率),特別是當 CPM 需要持續與其他廣告主競標的情況下 (CPM 會因為競標而越來越貴)。
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gamma值調整 在 OP凱文 Youtube 的精選貼文
0:00前言
各位知道其實選擇權也可以合成期貨嗎
而且概念十分簡單易懂
0:15買進組合式期貨
使用時機:
看多指數時(與做多小台的動機一樣)
但比較常遇到的情況是拿來做收尾
組合方法:
做多小台 = 買進買權 + 賣出賣權
要注意,選擇權一點50,跟小台一樣
而大台是一點200
2:18賣出組合式期貨
使用時機:
看空指數時(與做空小台的動機一樣)
但比較常遇到的情況是拿來做收尾
組合方法:
做空小台 = 買進賣權 + 賣出買權
3:24情境模擬
因上漲買進買權,行情也真的往上衝了一段之後:
預期接下來要進入盤整,為了抵銷掉時間價值流逝,所以做賣方
若買進買權+賣出賣權,會組合成小台多單
這樣的好處,如果接下來漲勢停下,不會獲利回吐
因為買進買權損失的時間價值,在賣出賣權這邊會補回來
也就是說,你仍能保有看多的權利,又不會受到時間價值的侵蝕
複習一下:
若買進買權+賣出買權,會組合成看多價差或看空價差
組合方法:
做多小台 = 買進買權 + 賣出賣權
逆向思考,先是做了一口小台多單之後:
接下來星期六有重要資訊要公布(例如利率),避免出意外所以買進賣權保護
組合方法:
做多小台 = 買進買權 + 賣出賣權
買進賣權 = + 買進賣權
-------------------------------------------
做多小台 + 買進賣權 = 買進買權
知道這樣的公式之後
如果以後你的部位有需要做什麼調整
大概心裡也會有個底知道自己的部位大概是長怎樣
10:07你有概念了!
請大家自己實際開軟體動手組一次看看
舉例來說
小明做了雙賣,想要用一口小台空單避險
那麼他的整體部位會是甚麼呢?
雙賣 = SP + SC
小台空單 = BP + SC
-------------------------------
雙賣 + 小台空單 = 2SC
那今天是先簡單介紹這些概念
其實我們都還沒有把履約價加進來討論
例如我的合成期貨如果做在同個履約價是長得像小台
那如果我做不同履約價,會長怎樣?
而這樣的策略也有他們的名詞
叫做逆轉與轉換
不過我覺得這些名詞的東西,不是那麼重要啦
總之他們都是性質接近的東西
13:05總結
一般情況下,其實不太會沒事去用選擇權合成期貨
畢竟想做期貨就直接下單做期貨就好了嘛
因此他比較常會用到的情境是拿來做收尾
另外也有一種情況會用到
就是如果有套利空間的話
但是這種情況通常不常發生
可能會發生的情況大概是突然的快市,使兩邊市場價格出現落差
另外一種就是交易量不大,因流動性的關係導致價格出現落差
但就算上述條件發生,還要考量到你自身的條件:
1.你的手續費是否夠低
2.你的電腦設備與網路是否夠好
3.需要寫程式去抓這種機會,不太可能用人工手動的方式去找套利機會
說完以上條件,你會發現
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gamma值調整 在 小屁的奇幻旅程 Youtube 的最讚貼文
還有例如選擇技能箱或技能合成
但考慮到受眾與還未推出等等原因就沒列入了
/
TJ贖回(GAMMA COUPON)完整資訊:https://youtu.be/huFvESGy20E
/
00:00 開始前言
00:16 閃亮手鍊
00:58 跨服交易所
01:19 鋼鐵阿頓守護星
01:40 特殊跨服副本調整與新增
02:44 套裝改動
03:06 結尾與補充
/
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gamma值調整 在 [心得] 淺談Gamma校正(伽瑪校正) - lcd | PTT數位生活 的推薦與評價
一直衍生到現在,變成所有R、G、B三原色非線性調整、查表法,也都統稱Gamma修正了。 ... 取一個約0.360328的亮度色彩做對比,假如兩邊看起來色彩很近,就是該Gamma值。 ... <看更多>
gamma值調整 在 Re: [問題] 螢幕問題(什麼是Gamma?為什麼會暗部細節不好?) 的推薦與評價
原先的討論中,有人提到了亮度、Gamma、暗部細節、灰階等等。
這邊就把顯示器很重要的[亮度曲線]做個簡單解說。
下面內容都是自己接觸校正以來所得到的知識,本身並不是什麼業界人士,所以有錯誤
可以幫忙點出。
------------------------------------------------------------------------------
1.何謂Gamma?
首先看這張圖片
下面0~1座標代表顯示器最暗到最亮
左邊0~100代表顯示器的實際亮度(Luminance),單位為尼特(nit)
兩條曲線分別為Gamma2.2以及2.6的數值
由圖片可以知道這台顯示器最暗的時候亮度為0,最亮的時候亮度為100
這邊可以發現整條亮度不是直線,而是曲線,並不是比例增加亮度
為什麼要弄成曲線,有很多理論探討跟研究,我們只要知道目前影像都是依照Gamma2.2
標準下去做的
曲線的算式為:輸出=輸入^Gamma值,實際亮度=最高亮度*輸出
所以圖片上的Gamma2.2數值如下
╭════════════╦════════════╦═══════════╮
║ 輸入 ║ 輸出 ║ 實際亮度 ║
╠════════════╬════════════╬═══════════╣
║ 0 ║ 0 ║ 0 ║
╠════════════╬════════════╬═══════════╣
║ 0.1 ║ 0.006309573 ║ 0.630957344 ║
╠════════════╬════════════╬═══════════╣
║ 0.2 ║ 0.028991187 ║ 2.899118655 ║
╠════════════╬════════════╬═══════════╣
║ 0.3 ║ 0.070740278 ║ 7.07402777 ║
╠════════════╬════════════╬═══════════╣
║ 0.4 ║ 0.133208513 ║ 13.32085132 ║
╠════════════╬════════════╬═══════════╣
║ 0.5 ║ 0.217637641 ║ 21.76376408 ║
╠════════════╬════════════╬═══════════╣
║ 0.6 ║ 0.325036963 ║ 32.50369625 ║
╠════════════╬════════════╬═══════════╣
║ 0.7 ║ 0.456263458 ║ 45.62634584 ║
╠════════════╬════════════╬═══════════╣
║ 0.8 ║ 0.6120656 ║ 61.20655999 ║
╠════════════╬════════════╬═══════════╣
║ 0.9 ║ 0.793110174 ║ 79.31101735 ║
╠════════════╬════════════╬═══════════╣
║ 1.0 ║ 1.0 ║ 100 ║
╰════════════╩════════════╩═══════════╯
Gamma2.6的曲線也是同樣方法計算
這邊我們可以發現不管Gamma多少,不影響最亮(100)以及最暗(0)的地方,只影響中間
其餘弧度凸或凹,Gamma越高則暗處亮度提升較慢,是造成暗處細節不清的兇手之一
看到這邊可以先打開你的電視或螢幕,找找看有沒有設定Gamma的地方,可能會有
Gamma1.8、2.0、2.2、2.4,新一點的型號還可能會有BT1886
如果有的話,就設定成Gamma2.2,看看暗處有沒有改善,如果有就算你賺到,如果沒有
也很正常,畢竟有做出設定選項,跟把選項內容做的完美是兩回事
-----------------------------------------------------------------------------
2.對比設定
在上面介紹Gamma公式計算亮度的時候,我們將最高亮度設定為100,實際上這個最高亮度
要依照使用著的環境光源來變動,譬如只有幾盞小燈的話可以設定為100,幾盞日光燈的
話可以設定為130,只有背景小黃燈當作電影院的可以設定為80,甚至全遮光環境可以設定
為50
不過大部分的人都不會有測量儀器,無法得知目前電視亮度到底多少,只能用肉眼來做相
對比較,譬如這張圖片
用肉眼校正的話,就是在正常使用環境光源之下,把最亮的那幾個格子弄成可以分辨差異
,而調整最高亮度方法就是設定顯示器的[對比]
這邊有個大問題就是,顯示器的黑階範圍設定會影響你要讓哪個格子最亮
實際上的亮度是切割成0~255,共256種變化,上面Gamma亮度圖片只是簡化取其中的11
點而已
你找到的校正圖片應該會在最暗的那個標示為0,最亮的標示為255,不過影像工業
譬如電影、影集,亮度只使用了16~235,0~16都視為一樣暗,235~255都視為一樣亮
所以當你顯示器的黑階為限制、標準(每家中文名稱不一樣...)的時候,應該要讓235
之後的格子都一樣白到分辨不出來
而當你顯示器的黑階為全曲、延伸、擴展的時候,應該要讓235~255的格子都能分辨差異
這張圖片分別是最高亮度100以及130,也都符合Gamma2.2的曲線
不管最高亮度設定多少(對比),只要符合同樣的Gamma值,整體的亮度增減比例是一樣的
,也就是視覺感受上的亮暗落差一樣,所以調整對比並不會影響畫質
------------------------------------------------------------------------------
3.亮度設定
所有顯示器都有[亮度]這個設定選項,但其實這選項根本不是調整亮度,這個設定在目前
的數位影顯示器根本沒用,古早的CRT才有用處,為什麼廠商還要保留這選項我也不知道
,而且在溝通上還會跟實際亮度nit搞混...
這張圖片為[亮度]選項調整前後的亮度差異
[亮度]這選項實際作用,是將整個亮度曲線左右偏移,橘色跟灰色是完全一樣的亮度曲線
,只是灰色整個往左偏移,當然也可以設定整個往右偏移
在校正亮度上,整體的偏移是毫無用處的,所以[亮度]設定絕對是不用去更動的,你也可
以找找看國外的評測文章(像Rtings),裡面的設定教學都是將[亮度]設定為0(-50~50)
或是50(0~100)
------------------------------------------------------------------------------
4.實際的亮度表現
看完了上面理論之後,來面對現實面
除非你買的顯示器是高階商用,或是某些品牌推出的專業顯示器
不然大部分消費者買到手的顯示器,實際的亮度表現絕對不是上面那張圖的完美曲線
這邊放一張可能中低階顯示器會出現的實際亮度
橘色的曲線為實際值,藍色標準曲線當作對照
可以發現亮度一樣是越來越亮,但是有時候亮度高過標準值,有時候又低於標準值
先放大最亮處來看
可以看出錯誤的橘色提早達到或接近最高亮度,這會讓室外陽光強烈的場景,或是大範圍
白色畫面,顯得一片慘白
再來放大暗處
可以看到錯誤的橘色在0.1跟0.2的亮度變化幾乎沒有,在0.3的時候就突然暴衝變很亮,
這時候就會發生暗處細節不佳的情形,因為亮度落差無法讓眼睛分辨,看起來都一樣黑
這邊暗處就是VA跟IPS還有OLED的重大差異,我們前面都把最暗的地方設定為0,但實際上
只有OLED可以真正顯示亮度為0的畫面,VA次暗,再來是IPS
上面的暗處放大,如果是IPS面板的話就會變成這樣
因為無法顯示全黑,導致更多地方沒有亮度落差,所以才會有IPS暗部差的說法
另外黑階設定不正確的話,也會讓最暗處顯示錯誤,如果影片或遊戲機是16~235亮度
顯示器就要跟著設定成16~235
那除了最亮調整對比,最暗看面板天性,其餘部分的亮度誤差怎麼辦?
如果你的顯示器可以上網找到評測網站,有提到哪種模式最接近標準曲線的話,就跟著設
定成一樣吧
譬如這個Sony X800E設定
https://www.rtings.com/tv/reviews/sony/x800e/settings
找不到又只有肉眼的話就無解了,就放寬心當作沒這回事繼續使用吧
有辦法借到或買到光譜儀的話,就可以校正白平衡的綠色來讓亮度曲達到標準值
專業的客觀的評測網站,都是將畫面校正成標準值之後打分數的,所以他們看的畫面絕對
跟你買到的不一樣
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