什么是马六甲娘惹装 什么是娘惹

白噪音vs噪音

二倍做多南方海力士的基民遭遇了晴天送伞雨天收伞，今天暴跌30.24％🤌

慈禧火了之后，橘猫道长…的原型也来了😂

去活人感啊😂

@霹雳之声 根据第一季度数据，全国社保断缴人数已超过5800万，其中，20—35岁人群占到62%，也就是说，每三名年轻人中，就有一个主动停止缴纳社保。 这并不是单纯短视，而是现实生存压力。以核心城市为例，灵活就业按最低基数缴纳养老和医疗保险，一个月也动辄2000以上，也恰恰是这2000多远，对于灵活就业群体却是一笔难以承受的开支。 毕竟，他们月平均收入只有5000—6000，仅社保就占收入三分之一。还不包括房租和必要日常开销，尤其对于有家庭还要承担孩子学费等，断缴成为无奈也是最实际的选择。 在现实生活中，我们每个人内心中都有一张价值排序表，必要的生活开支（衣食住行）、房租和房贷支出、信用卡本金和利息偿还，孩子的教育成本、以及父母必要的医疗支出，以上这些都是刚性支出，尤其在收缩背景下，苟活当下已属不易，对于普通人尤其庞大的灵活就业群体，又有什么资本和精力去展望未来呢？ 目前灵活就业群体规模3.2亿，其中缴纳社保的7057万，这意味着将近3亿人处于社保体系之外，其中包括曾缴纳群体，也包括从未缴纳社保的群体。所谓曾经缴纳，指的是曾经拥有工作，但失业后被迫躺平或者从事灵活就业断缴的群体，例如曾经很多中产，当遭遇裁员后涌入网约车和外卖大军中。其中甚至不乏曾经的中小企业老板。 而从未缴纳群体，以大学生群体为例，今年1179万大学生毕业，官方就业率68—72%，实际签约率只有55%（该数据已过于乐观），这意味着相当多的群体毕业后直接进入灵活就业领域，试想，当连一份相对正式的工作都难以寻觅时，又有哪个单位会给他们缴纳社保呢？因此，只能归于从未缴纳社保群体范畴。 另一个不容忽视的问题是，越来越多人对现有这套“现收现付”模式正逐渐失去信心。按照这种模式，年轻人交的钱直接发放给现在退休老人，这种模式持续运转前提，是缴纳社保群体比领取养老金群体多。但目前人口结构正快速老龄化，如今全国60岁以上老人超过3亿，过去5个年轻人养1个老人，现在不到3个人养1个，那么往下呢？ 再给出一则数据，今年预计新增退休人员2460万，到2028年2710万，2030年达到2750万，按年均增量估算，未来3—5年累计新增1亿—1.2亿。即使按照1.5:1抚养比估算，需要新增就业人口为1.65亿—2.2亿，而2025年全国城镇新增就业1267万。即使刨去新增农村人口，未来3—5年城镇新增退休规模也达到4000—5000万。 这意味着，一方面缴纳社保的群体在变少，另一方面退休群体在变多，而这个庞大缺口成为每个普通人必须直面的问题。那就是，这一切是否能持续呢？即使缴纳社保满20年，退休后能领到养老金吗？况且目前养老金替代率已降到38.7%，退休前月薪一万，退休后每月拿到3870，按目前人口结构和社保资金缺口，退休后自己又能拿到多少呢？ 毕竟，在利关乎到切身利益层面，相信每个人心中都有一笔清晰的账。 更重要的是，规则会不会继续改变，是否会在现有基础上，进一步延长退休年龄呢？这也成为越来越多年轻人尤其灵活就业群体“断缴”的重要原因，目前城镇男性退休年龄已经延长到63岁，女性延长到55岁，在极度内卷中，人们通过透支健康和心力讨生存，是否能活到退休年龄，即使熬到退休年龄后，自己还能活几年都是一个未知数。如果规则继续改变，这份契约一旦被再次打破，那么自己还熬得到吗？ 在付出成本和未来不确定性收益间，每个人心中也有一笔清晰的账。 在经济上行周期中，充分就业环境和稳定的职业生涯，构成普通人安身立命的基石，他们赚取收入同时，也缴纳社保供养上一代退休群体，尤其当80和90后纷纷步入职场，在城市化进程和市场化日新月异的曾经，他们支撑起现收现付模式的一片天。那是欣欣向荣的时代，也是民企和外资繁荣发轫的时代，也是构成人们记忆中最美好的时代。 现如今，曾经的一切已成过眼云烟，步入中年的80和90后在大收缩背景下正遭遇债务吞噬，并被中年职业危机笼罩，构成社保“断缴”的主体。而作为走出校门新生代群体（零零后），鉴于现实环境普遍处于苦苦挣扎，苟活当下尚且不易，顾及未来更成奢侈。而当现实环境下，随着收缩进程加剧随着大规模断缴，以及难以步入正式职场的新生代（零零后），那么这套现收现付模式前景如何呢？相信更多人会给出自己的答案。 5800万断缴的背后，是经济环境变迁的一个缩影，也是无声的诉说。也正是通过一个个普通人悄无声息的选择最终形成洪流，而未来参与其中的人或许还有太多，太多……

他的主业是赚流量的，炒股能导流。

基本上有很大的可能，彭信威在伦敦期间大受哈耶克的奥地利学派影响，甚至有可能他早就知道米塞斯哈耶克，赴英进修本就是带有追随目的性的。

取之愚民用之愚民😇

《蜘蛛侠：崭新之日》片尾彩蛋？？？

详解discouraged

他于哪几年在伦敦政治经济学院进修？ 另，哈耶克跟LSE有无关联？

有字无图

介绍一下彭信威

到手刀是什么意思

交公粮了吗🤌

海龟交易法则是一套非常完整且机械化的交易系统，其核心在于“截断亏损，让利润奔跑”。关于你关心的进出场法则以及资金管理方法，具体规则如下： 📈 入场法则（突破系统） 海龟交易法同时运行两套基于唐奇安通道（Donchian Channel）的突破系统，交易者可以根据自身情况选择或同时使用： * 系统1（短期系统）：当价格突破过去 20天 的最高价时，建立多头头寸（买入）；当价格跌破过去 20天 的最低价时，建立空头头寸（卖出）。 * 系统2（长期系统）：当价格突破过去 55天 的最高价时，建立多头头寸；当价格跌破过去 55天 的最低价时，建立空头头寸。 注：只要信号触发，必须无条件执行，不允许主观跳过任何信号。 🛑 止损与止盈（离场）法则 海龟交易法没有固定的盈利目标（止盈点），而是通过“反向突破”来让利润奔跑，同时使用基于波动率的严格止损来保护本金： * 止损规则（基于ATR）： 海龟使用平均真实波幅（ATR，系统中称为N值）来衡量市场波动。入场时，止损位通常设置在入场价反向 2 × ATR 的位置。例如，做多时，止损价 = 入场价 - 2 × ATR。这个止损位在入场时即固定，直到离场前不会随意移动。 * 止盈/离场规则（反向突破）： 盈利头寸不设固定止盈点，而是等待趋势反转信号： * 系统1：多头头寸在价格跌破过去 10天 最低价时平仓离场；空头头寸在价格突破过去 10天 最高价时平仓离场。 * 系统2：多头头寸在价格跌破过去 20天 最低价时平仓离场；空头头寸在价格突破过去 20天 最高价时平仓离场。 💰 资金管理方法 书中不仅有资金管理方法，而且将其视为整个交易系统中最核心、最基础的一环。其资金管理主要包含以下几个维度： * 基于波动率的头寸规模（Unit/单位）： 海龟法则将建仓资金划分为若干个“单位（Unit）”。每个单位的大小是根据账户总资金和市场的波动率（ATR）动态计算的。核心公式逻辑为：1个单位 = (账户总资金 × 1%) ÷ (ATR × 合约每点价值)。 这种方法确保了无论市场波动大小，单笔交易承担的风险始终控制在账户总资金的 1% 左右。波动大的市场自动减少仓位，波动小的市场自动增加仓位，从而实现了风险的标准化。 * 顺势加仓机制（Pyramiding）： 当价格向有利方向移动 0.5 × ATR 时，海龟会追加1个单位的仓位，同时将所有仓位的止损位同步上移 0.5 × ATR。一个头寸最多允许加仓至4个单位。这种机制能在趋势确认时放大利润，同时通过上移止损锁住风险。 * 账户回撤时的减仓保护： 当账户总资金从高点回撤达到 10% 时，系统会强制将单笔交易的风险敞口缩小（例如从1%降至0.8%），以保护资本度过市场震荡期；当账户资金创出新高后，再恢复正常的风险敞口。 * 多市场分散投资： 海龟法则强调在多个不相关的市场（如能源、金属、谷物、外汇等20-25个品种）中同时交易。通过分散投资，利用大数定律来捕捉不同市场中偶然出现的大趋势，从而降低单一市场的集中风险。 ----- 海龟交易法则虽然逻辑简单，但真正能在实战中坚持下来并盈利的人却很少。这通常不是规则本身的问题，而是执行细节和心理博弈上的“坑”。结合实战经验，我为你梳理了这套系统最容易踩的几个核心雷区： 🚨 信号过滤与“假突破”的心理折磨 * 坑点：海龟系统是纯粹的突破系统，其胜率通常只有 40% 左右。这意味着你会面临连续 5 次甚至 10 次以上的止损（假突破）。 * 实战细节：很多交易者在连续止损后，心态会崩，开始主观“过滤”信号（比如觉得这次形态不好，就不进场了）。结果往往是，你刚主观过滤掉一次假突破，紧接着就错过了那一次真正的大趋势。 * 应对：必须接受“假突破是捕捉大趋势的必要成本”这一设定。不要试图在信号端去过滤，而要在资金管理端去控制假突破带来的伤害（即严格执行 1% 风险原则）。 💸 滑点与流动性陷阱 * 坑点：海龟法则在价格突破 20 日或 55 日高点时触发。在实战中，当关键点位被突破时，往往是市场情绪最激动、流动性瞬间枯竭的时候。 * 实战细节： * 入场滑点：你想在 100.00 买入，但实际成交价可能是 100.50 甚至更高。 * 止损滑点：这是最致命的。当价格反向击穿你的止损位（比如跌破 98.00），如果市场发生跳空或剧烈波动，你的止损单可能会在 97.50 甚至更低才成交。 * 应对： * 永远不要假设你能以“理论价格”成交。在回测时，务必加入滑点成本。 * 对于流动性差的品种（如某些农产品或小众外汇），海龟法则的效果会大打折扣，甚至因为滑点过大导致系统失效。只做流动性好的主力合约。 📉 加仓后的“利润回吐”焦虑 * 坑点：海龟法则的核心是“金字塔加仓”（每上涨 0.5 ATR 加一个 Unit）。这意味着你的持仓成本在不断抬高，而止损位也在不断上移。 * 实战细节：当价格加满 4 个 Unit 后，如果市场突然反转，打掉了你的最后防守线，你不仅会吐出所有浮盈，甚至可能把第一笔交易的利润也亏掉，最终这笔交易变成“微亏”甚至“小赚”。很多交易者在这个过程中会因为“眼看利润没了”而提前手动平仓，导致错过了后续真正的疯狂拉升。 * 应对：理解海龟的盈利模式是“少数几笔超级大趋势覆盖所有小亏损”。不要因为单笔交易的利润回吐而破坏系统。只要没打到止损，就让利润奔跑。 📊 参数选择的“过拟合”陷阱 * 坑点：书里给出了 System 1（20/10）和 System 2（55/20）。很多新手会纠结：“到底用哪个？”或者试图去寻找“当前市场最适合的参数”（比如改成 18/9 或 60/25）。 * 实战细节：一旦你开始根据历史走势去“优化”参数，你就陷入了过拟合。你会发现 20/10 在过去一年很好用，但明年可能完全失效。 * 应对： * 不要优化参数。海龟法则的精髓在于其普适性，而不是对某个特定品种的精准打击。 * 如果非要选，建议两个系统同时运行，或者根据品种特性选择：波动剧烈、趋势连续性好的品种（如原油、股指）适合 System 1；走势磨叽、假突破多的品种（如某些外汇交叉盘）适合 System 2。 🧠 枯燥与“无聊”的惩罚 * 坑点：海龟交易法在实战中极其枯燥。可能连续 3 个月都在震荡止损，账户资金曲线像锯齿一样向下。 * 实战细节：在这种“垃圾时间”里，交易者最容易犯的错误是加大仓位想回本，或者频繁切换策略。 * 应对：把交易当成“上班打卡”。海龟法则本质上是在“守株待兔”，你必须确保在“兔子”（大趋势）撞树之前，你还活着（本金还在），而且手里有枪（仓位还在）。 📌 总结建议 如果你准备实战海龟法则，建议按以下步骤避坑： 1. 品种筛选：剔除成交量小、滑点大的品种。 2. 仓位计算：严格使用 ATR 计算 Unit，绝不凭感觉开仓。 3. 机械执行：把进出场条件写成代码或明确的检查清单，不要相信自己的“盘感”。 4. 心理建设：提前给自己打预防针——“我可能会连续止损 8 次，这是正常的，第 9 次会赚回来”。 ----- 为了让你在实战中做到“心中有数、手中有数”，我为你准备了最实用的工具：一个是方便日常快速计算的 Excel 仓位计算器模板，另一个是帮你理清逻辑的 Python 核心算法伪代码。 📊 Excel 海龟交易仓位计算器模板 你可以直接在 Excel 中建立一个简单的表格，每次交易前填入数据，系统会自动告诉你该买多少手。 表头设置（建议列名）： * A列：账户总资金 (Account Equity) * B列：单笔风险比例 (Risk %，通常填 1% 即 0.01) * C列：当前市场 ATR 值 (N值) * D列：合约乘数 (Contract Multiplier，例如沪深300是300，黄金是1000) * E列：1个Unit手数 (Unit Size) 核心公式（填入 E2 单元格）： = (A2 * B2) / (C2 * D2) *注：计算结果如果带有小数，实战中建议向下取整（使用 =FLOOR(..., 1) 函数），宁可少做，不可超载。* 💡 实战演示： 假设你有 100万 资金，单笔风险 1%，准备交易螺纹钢。 当前螺纹钢的 ATR 是 40，一手螺纹钢的乘数是 10吨。 套用公式：(1,000,000 × 0.01) ÷ (40 × 10) = 10,000 ÷ 400 = 25手。 结论：你本次开仓的 1个 Unit 就是 25手。你的初始止损位就是入场价反向 2 × 40 = 80个点。 💻 Python 海龟法则核心逻辑伪代码 如果你打算用程序辅助，或者想彻底搞懂它的数学逻辑，这段伪代码涵盖了海龟最核心的“仓位计算”和“金字塔加仓”逻辑： class TurtleTrader: def __init__(self, account_equity, risk_percent=0.01): self.equity = account_equity self.risk = risk_percent self.units_held = 0 # 当前持有Unit数 self.entry_price = 0 # 最近一次加仓价 self.stop_price = 0 # 全局止损价 def calculate_unit(self, atr, contract_multiplier): """ 核心公式：计算 1个 Unit 的手数 """ risk_amount = self.equity * self.risk dollar_volatility = atr * contract_multiplier unit_size = risk_amount / dollar_volatility return int(unit_size) # 向下取整 def open_position(self, price, atr, contract_multiplier): """ 初始入场 """ self.units_held = 1 self.entry_price = price # 初始止损：入场价反向 2个ATR self.stop_price = price - (2 * atr) unit_size = self.calculate_unit(atr, contract_multiplier) print(f"【开仓】买入 {unit_size} 手, 止损位: {self.stop_price}") def add_position(self, current_price, atr, contract_multiplier): """ 加仓逻辑：价格向有利方向移动 0.5 ATR 时触发 """ if self.units_held < 4: # 海龟法则最多只加到4个Unit trigger_price = self.entry_price + (0.5 * atr) if current_price >= trigger_price: self.units_held += 1 self.entry_price = current_price # 关键：加仓的同时，所有仓位的止损位同步上移 0.5 ATR self.stop_price += (0.5 * atr) unit_size = self.calculate_unit(atr, contract_multiplier) print(f"【加仓】第{self.units_held}个Unit, 新止损位: {self.stop_price}") def check_exit(self, current_price): """ 离场逻辑：触及止损或反向突破 """ if current_price <= self.stop_price: print(f"【平仓】触发止损/反向突破，清仓离场。") self.units_held = 0 📌 给你的实战小建议 1. 关于 ATR 的取值：实战中，建议使用日线级别的 ATR（即过去20天的平均真实波幅）。每天收盘后更新一次 ATR 即可，不需要盘中实时盯着。 2. 关于加仓的“0.5 ATR”：这是一个硬性规定。哪怕价格只涨了 0.49 ATR，也绝对不要提前加仓。纪律是海龟法则的灵魂。 3. Excel 模板的妙用：你可以把常做的 10 个品种提前建好表，每天收盘后只需要更新一下“当前 ATR”和“账户总资金”这两个数字，明天的交易计划（开仓手数、止损点位、加仓点位）就全自动生成了，能极大减少盘中决策的压力。 你可以先试着用 Excel 模板跑一两周的模拟盘，感受一下这种“像机器一样计算仓位”的节奏。如果在计算 ATR 或者设置止损时遇到具体的数值问题，随时来问我！

### "基本面做量化？你怕不是酒喝多了？" 昨天中午不是发了一篇文章《如何用好基本面数据，提高量化策略收益》嘛，主要是讲在量化当中使用基本数据的基础要点，今天收到了一条有趣的评论：基本面做量化？你怕不是酒喝多了？ 图片 看到这评论，第一反应我有一些疑惑，基本面怎么就不能做量化了，什么时候被开除Quant籍了，没人通知我啊，那这位靓姨在看什么，也是陪我一起醉酒的？ 图片 我入坑量化的时候，那时候英国还是欧盟国家，大厂的老师傅就告诉我“基本面量化”也是属于量化当中的一个流派。 你现在去交易所查，比如说上交所发的《关于股票程序化交易报告工作有关事项的通知》，里面就明确表示"量化多头策略。指通过上市公司财务数据、宏观经济等基本面指标，或者股价波动、成交量、换手率等技术指标，灵活选股并进行投资决策的策略。" 图片 链接：https://www.sse.com.cn/lawandrules/sselawsrules2025/trade/universal/c/c_20250612_10781705.shtml 无论是学术圈，还是官方表述，都是确认了基本面量化的存在。 后来转念一想，这个读者他很有可能是，受到这些年各种量化新闻的影响，把量化狭义地理解成了高频交易、技术指标、统计套利，或者只分析价格和成交量的模型，感谢现在的那些媒体了，一提起量化，往往伴随着高速下单、高频交易、涨停板、微秒级行情等关键词。 久而久之，很多人就有了这样一个印象，只要不是研究K线和盘口，只要不是高频快速程序化交易，只使用财务报表这种低频数据的，最多属于传统价值投资，不属于量化投资。 但从广义上来说，量化并不是某一种特定指标，也不是某一种固定交易持仓周期，它描述的是一种研究和决策方法，你可以先提出一个可以解释的投资逻辑，然后把这个逻辑转化为明确的数据、指标、因子和规则，再用历史样本检验过去表现，最后按照设定的组合构建、交易执行和风险控制方法进行投资。 至于输入模型的是是什么数据，并不决定它是否属于量化，包含但不限于。 价格、成交量和换手率 财务报表和基本面指标 分析师预期及其变化 公告、新闻和舆情文本 宏观经济及行业数据 另类数据 所以，量化模型可以有量价因子，也完全可以有基本面因子。价值因子常用PE、PB、PS或企业价值倍数衡量股票是否便宜；质量因子会关注资产负债率、商誉资产比、利润稳定性和现金流质量；盈利因子会使用毛利润、净利润、ROA和ROE；成长因子会观察营业收入和净利润的增长；红利因子则会关注股息率、支付率和分红连续性。这些因子大部分都直接或间接依赖财务数据。 虽然量化模型当中可以有量价因子，也可以有基本面因子，但在策略开发当中，我并不赞成把基本面和量价完全对立起来。 基本面可以帮助咱回答“买什么”，例如寻找盈利质量较好、估值合理、现金流健康并且持续分红的公司；量价数据可以帮助回答“什么时候买”“当前是否过热”“能不能正常成交”，例如利用趋势、波动率、成交量和流动性进行辅助判断。 如果一套纯基本面策略，在连续多个年份当中都能取得正向收益，至少可以说明基本面信息具有一定选股价值。在这个基础上，再合理加入趋势、波动、流动性或市场环境等量价数据，能够更进一步改善买卖时点和风险控制。反过来也一样，一个以量价为主的策略，也可以加入盈利能力、成长能力或经营能力作为上市公司健康程度的过滤，就可以减少买入基本面明显恶化公司的概率。 图片 所以嘛，兼容并包，兼收并蓄，取其精华，去其糟粕；古为今用，洋为中用，百花齐放，推陈出新。 END

其实如今的社畜在户外的时间越来越短的，日照奇缺尤其缺紫外线。我灵活就业以前，每天通勤路上尽量避开树荫都觉得完全不够。

@馬皢尙 人人都想工资上涨，但却对工资上涨的逻辑始终没搞清楚。大多数人还是剥削论那一套，认为是被人压榨。是，被人压榨是正确的，但是他们往往搞错对象。认为是所谓的资本家们。 工资普遍上涨的核心逻辑，是人均资本量的增加。就是社会的人均资本量，源源不断地提高，资本家才会有更多的钱拿来发工资。 所以，影响资本积累的那些错误搞法，一定要识别出来，并反对。不然，一边嫌工资低，一边又支持市场管制、加税，想工资普遍上涨，这做不到的！