→ ceca: 要吸收非常龐大得資訊. 03/15 19:45
→ ceca: 然後透過數學辦法. 03/15 19:45
→ ceca: 找出一條,錯誤和意外和誤判率最低的路. 03/15 19:46
→ ceca: 或是說. 03/15 19:47
→ ceca: 就算你找不到一條最安穩的路. 03/15 19:47
→ ceca: 但是要一條,無論你怎樣摔倒,受傷程度都很輕微的路. 03/15 19:47
→ ceca: 投資甚麼最重要?活下來最重要. 03/15 19:48
→ ceca: 我只要維持長期都是一直賺錢,然後活著十年二十年三十年. 03/15 19:48
→ ceca: 這樣就可以越來越強大. 03/15 19:48
→ ceca: 不要整天走懸捱..然後自認為技術很高超..XD 03/15 19:49
→ ceca: 結果一個人家有心算你無心,或是你資訊不完整. 03/15 19:49
→ ceca: 你就可以到頂樓跳下來,下輩子小心做人., 03/15 19:49
推 ProTrader: 理工的人要先跑模擬看結果應該很多人知道 但通常懶的做 03/15 20:08
→ ProTrader: 再來盲目自信是多數人通病 跟理組文組無關 03/15 20:09
→ ProTrader: 先不要盲目自信 然後努力去做功課 通常可以獲得回報 03/15 20:11
→ ProTrader: 只是對於多數人來說 那已經算是蠻高的門檻 03/15 20:11
推 KrisNYC: 其實這時代的人更應該有個心理建設 就是你很難贏過群體 03/15 20:27
→ KrisNYC: AI 搜尋引擎 論壇 都是集體智慧 特定領域之外 03/15 20:27
→ KrisNYC: 要單挑集體智慧實質上幾乎不可能有勝算 03/15 20:28
推 ice1015: 我覺得我很聰明,但出了社會發現我還是不夠聰明。認清事 03/15 21:28
→ ice1015: 實後,我作的是壓抑自己雄性的自尊心,忍耐住衝動,細細 03/15 21:28
→ ice1015: 思考品味每個人說的話是否有用,再也不會出現身體比腦袋 03/15 21:28
→ ice1015: 還快的反射性反駁,以此學習培養正確的判斷邏輯。 03/15 21:28
→ ice1015: 記得ceca 講的,我抄別人的功課就能活的不錯又穩穩過, 03/15 21:28
→ ice1015: 何必每天都想創新創高,最重要的是…..臣妾真的不是這塊 03/15 21:28
→ ice1015: 料呀! 03/15 21:28
推 licklabium: 其實光「接受別人的想法」就是非常困難的,才會有一堆 03/15 22:04
→ licklabium: 想賺錢,卻永遠只聽信身邊的人報明牌的 03/15 22:04
推 ceca: 我覺得,這世界上聰明人超級多. 03/15 22:18
→ ceca: 然後世界上最天才的人,不是在從政,就是在搞錢..XD 03/15 22:18
→ ceca: 所以我對市場一直都戒慎恐懼. 03/15 22:18
→ ceca: 我覺得,我想的到的東西,無論轉了一二三四五個彎. 03/15 22:18
→ ceca: 都會有人已經把我的想法全都算計進去. 03/15 22:18
→ ceca: 然後設下6789個陷阱等我跳. 03/15 22:19
→ ceca: 因此,我不知道你們再找甚麼,也許是在市場中找一條發財的路. 03/15 22:19
→ ceca: 但我在市場中在尋找的是一條. 03/15 22:19
→ ceca: 長期穩賺的路...穩賺....才是真正追求的東西. 03/15 22:19
→ ceca: 要找一條無論別人多聰明多厲害多會設陷阱. 03/15 22:20
→ ceca: 但我還是可以穩穩地賺到一些小錢的路. 03/15 22:20
推 licklabium: 同意CECA說的,所以我就很單純的買老屋、整理、出租 03/15 22:22
推 licklabium: 然後再增貸出來買0050,這樣循環操作而已 03/15 22:23
→ FlyinDance56: 大道至簡 03/15 22:25
推 NTU303150195: 收租,領美債,睡覺 03/15 22:37
推 ice1015: 續前文,打個比方,當我這麼作之後,工作時通常都是反射 03/16 00:44
→ ice1015: 性在作日常工作,有時不一定是老人.也有可能是新人會問 03/16 00:44
→ ice1015: 我,XX 你怎麼不這樣作,我會想個幾秒,對.你說的對,於 03/16 00:44
→ ice1015: 是我又獲得了一次優化自己工作流程的機會,直至無人能再 03/16 00:44
→ ice1015: 讓我說出.對 你說的對.這五個字。 03/16 00:44
→ ice1015: 當然,偶而也會有那種槓精來指手畫腳,思考過後,不行的 03/16 00:44
→ ice1015: 事還是不行zzz 03/16 00:44
→ ice1015: 也就是老道理,先把自己的水倒掉一點才有裝水的空間。 03/16 00:44
推 ceca: 其實,你找幾個你的敵人跟你槓. 03/16 00:46
→ ceca: 會比你聽別人建議更容易找到自己忽視或是遺漏的地方..XD 03/16 00:46
→ ceca: 百試不爽....非常好用. 03/16 00:46
→ ceca: 你的敵人才是最了解你的弱點的人. 03/16 00:46
→ ceca: 只是,這招有時候很浪費時間..XD 03/16 00:47
→ ceca: 另外...如果有心算無心. 03/16 00:47
→ ceca: AI是沒有用的. 03/16 00:47
→ ceca: 因為只要牽扯到人為操作. 03/16 00:48
→ ceca: 你的最佳化只會是最佳中陷阱的姿勢而已. 03/16 00:48
→ ceca: AI無法發散思考. 03/16 00:48
→ ceca: 因此在封閉最佳化的結構下. 03/16 00:48
→ ceca: 他是會被有心的開放性思考給玩弄. 03/16 00:49
→ ceca: 而人類到今天都無法突破開放性思考的數學模型. 03/16 00:49
→ ceca: 另外用AI(類神經)去跑技術分析,二十年前就有人做了..XD 03/16 00:50
→ ceca: 雖然那時候電腦跑很慢...XD. 03/16 00:50
推 ice1015: 我現在都我佛慈悲三清在上.與人和善啦,ce 大說的這招對 03/16 00:56
→ ice1015: 我比較難,除非路怒症發作在路上跟人對噴XD 03/16 00:56
→ ice1015: 現在也少了,深呼吸幾口,回家再送他紅單我就舒服了XDD 03/16 00:56
→ ice1015: DD 03/16 00:56
推 ProTrader: 在1990前後的AI能力可以做到人類的手寫字體辨識 03/16 02:28
→ ProTrader: 那個年代深度學習的架構已經出來了 但是有問題 03/16 02:29
→ ProTrader: 因為模型的關係所以AI增加"深度"對於結果完全沒改善 03/16 02:29
→ ProTrader: 因AlphaGo而聲名大噪的深度學習就是解決的那個問題 03/16 02:30
→ ProTrader: 增加神經網路層數(深度)真的有實際效益 03/16 02:31
→ ProTrader: 可以想成以前就有一棟台北101外型完全相同 03/16 02:32
→ ProTrader: 但走進去發現只有一樓地板 其他樓層都是中空的也沒水電 03/16 02:33
→ ProTrader: 所以 無論你蓋多高實際上進去後都是只有1樓地板的建物 03/16 02:34
→ ProTrader: 那實務上 我們就蓋1樓就好了 多蓋的樓層都是多餘的 03/16 02:34
→ ProTrader: 所以在2000年前後基於1樓建物的技術"機器學習"是主流 03/16 02:36
→ ProTrader: 在2005左右深度學習論文出版後開始實戰到後來重返榮耀 03/16 02:37
→ ProTrader: 在1990年代中期類神經網路是票房毒藥 完全不能說 03/16 02:38
→ ProTrader: 發論文或申請計畫只要寫出來 就一定不會過 03/16 02:39
→ ProTrader: 這也是後來 2005的論文作者要改名深度學習突圍的原因 03/16 02:40
→ ProTrader: 的確 直到現在的AI都是基於有封閉解的運算 都是弱AI 03/16 02:41
→ ProTrader: 不過因為AI模型進步與資料庫夠大夠多元 運算速度也夠 03/16 02:43
→ ProTrader: 做出超越多數人類的專業功能型AI絕對可以 03/16 02:44
→ ProTrader: 在早年這種東西稱為專家系統 不過當年成效不佳成為歷史 03/16 02:46
→ ProTrader: 至於用AI跑技術分析問題 之前已經討論過類似回饋控制 03/16 02:47
→ ProTrader: 可以看成基於股價K線或甚至每筆成交與報價的回饋控制 03/16 02:48
→ ProTrader: 主要任務就是想找到股價高低點做出最好的買賣控制 03/16 02:50
→ ProTrader: 問題就是 高低點判斷無法完美所以回饋的買賣控制就... 03/16 02:50
→ ProTrader: 當然 努力去回饋分析還是會有些成效只是無法完美 03/16 02:51
→ ProTrader: 主體AI模型要有效最重要的是客體規則不能改變 03/16 02:53
→ ProTrader: 如果客體規則一直改變 AI模型就不可能完美契合 03/16 02:54
→ ProTrader: 就像雙足步行機器人在野外環境的回饋模型 通常結果很慘 03/16 02:55
→ ProTrader: 那在股市的問題也類似 拜登總統跟川普總統完全不一樣 03/16 02:56
→ ProTrader: 然後還有些意外大地震啊 彗星撞地球啊 03/16 02:57
→ ProTrader: 除非AI模型的推論結果有類似 神諭 言出法隨的效果 03/16 02:58
→ ProTrader: 否則 AI模型要面對未知的未來 表現效果終究會有極限 03/16 03:00
→ ProTrader: 現階段的AI 離所謂AI極限還很遠 還有很多能整合的東西 03/16 03:02
→ ProTrader: 所以 目前擔心AI泡沫完全是多餘的 03/16 03:02
推 ceca: ai就一個工具,最佳化工具 03/16 10:48
→ ceca: 但是決策還是要開放式思考的自己的大腦 03/16 10:48
推 ceca: 投資方面可以幫忙整理很多資料 03/16 10:50
→ ceca: 而且是以前無法處理的 03/16 10:50
→ ceca: 例如,找出例如CNN新聞看空的時候隔天反而上漲率超高60%的 03/16 10:51
→ ceca: 股票群 03/16 10:51
→ ceca: 類似這種模糊概念數據化的東西 03/16 10:52
→ ceca: 但是你還是要開放性思維去判斷會不會有意外 03/16 10:52
→ ceca: 不然一樣,準99次第一百次意外,你就被扛出去 03/16 10:52
→ ceca: 因為第一百次,公司直接被掏空惡性倒閉,收割你們所有的韭 03/16 10:53
→ ceca: 菜 03/16 10:53
推 ProTrader: 這類有跡可循的都有人做惹 以前就有分析ptt股板的產品 03/16 12:13
→ ProTrader: 目前 我知道最高階的是衛星影像分析貨櫃進出 農地成長 03/16 12:14
→ ProTrader: 賭的最完全的是分析颱風路徑 看颱風會不會登陸造成損失 03/16 12:15
→ ProTrader: 最厲害的高手 賭颱風會來但是沿著岸邊走不登陸 03/16 12:16
→ ProTrader: 分析華爾街新聞內容的AI最早在10多年前已經有 03/16 12:17
→ ProTrader: 台灣也早有分析投顧報告準度的實際做法 03/16 12:18
→ ProTrader: 在金融業是稱呼為量化交易 盡可能量化一切能量化的資料 03/16 12:20
→ ProTrader: 主要跨不過去的門檻還是在於內線交易無法取得 03/16 12:21
推 ceca: 只要人為的手伸到市場,任何的分析都會失效..XD 03/16 12:46
推 celine007: 驚!!愛迪生!奇怪的冷知識get 03/16 17:30
推 diiiib: 時間框架也許也能應用 03/16 23:08
→ diiiib: 短期、短線也許有人為操弄,但拉大到中長期,雜訊反而少 03/16 23:08
→ diiiib: 了,趨勢漸漸清晰 03/16 23:08