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在 Week 3 中，我們將 25 個來源透過 4 階段篩選壓縮為 14 個。但是我們忽略了真正重要的事情。尋找來源（出處）不是優先事項，定義資訊（內容）才是首要任務。由於每個來源發布的種類都很多樣化，計算後發現即使每個來源只搜尋 10 個，也需要搜尋 14 × 10 = 140 次。
web_search 140 次相當於確認和總結大約 1,400 篇文章，問題如下。如何將所有 140 種資訊進行映射，以及沒有將它們整合為一體的基準和方法。我重新思考了。「為什麼要收集政策資訊？」
我的目標是為了擴大投資標的而預測下一個關稅品項。那麼問題問錯了。「各來源發布什麼資訊？」是以來源為中心的問題。「要預測下一個關稅品項需要什麼資訊？」才是以目的為中心的問題。從那時起，我改變了想法並重新設定了目標。
我決定專注於真正的目的，即預測關稅對象品項，並在收集資訊之前開始整理結構。以前在進行投資學習時，我想找到最好的投資策略，為此每次讀一本書時，都會與之前書中討論的策略進行比較，我以相同的方式進行。
核心很簡單，就是先掌握結構。在閱讀近 300 本投資書籍時我領悟到的是，投資策略大致分為交易和投資 2 種，但如果細分的話，沒有任何一位成功的投資者的策略與他人相同。然而，他們的投資策略都可以用報酬率和進場次數、勝率和停利幅度、停損幅度來說明。
基於此，我能夠測量世界上存在的所有投資策略的過去報酬率，最重要的當然是報酬率。政策資訊也很複雜，政府機關也多樣，但最終對我來說重要的只有預測下一個關稅品項，我明確了為了我的目標而收集資訊這一點，整理了思路。
換句話說，我改變了起點，不是原樣收集政府機關發布的政策資訊，而是主動地以關稅品項為基準，為了追加收集關稅率、關稅期間等而搜尋政府機關。
首先，決定了搜尋對象。無法查看所有關稅政策，為了優先建立體系，專注於代表性產業半導體。因為判斷如果以半導體為例了解政策收集方法，就可以同樣應用於其他產業。而且隨著目標改變，將既有的 14 個來源全部忘記，重新開始。