3年从几万做到上亿！散户必学的15条顶级交易心法！ 从几万做到上亿真的可能吗？ 就在短短三年内有人做到了。而且他的方法，你就算只有1万本金也能学。 全篇没有花里胡哨的复杂指标，句句都是真金白银亏出来的血泪经验。

近3年来受AI深度影响的行业 一、影响最大、变革最快 1. 图文短视频内容行业 效率暴涨10倍，文案、作图、剪辑、配音批量产出，基础岗位大幅缩减 2. 互联网软件开发 写代码、查BUG、做程序提速一半，普通程序员工作量大幅下降 3. 电商直播带货 AI话术、自动投流、智能选品、客源精准推送，运营成本大降 4. 设计装修广告 一键出效果图、海报、LOGO、活动方案，接单效率翻倍 二、实业刚需、落地最稳 1. 制造业 AI质检、设备预警、智能排班，降次品、少停工、省人工 2. 物流仓储 智能分拣、路线规划、库存盘点，发货更快、损耗更低 3. 建筑工程 图纸优化、造价核算、施工排期、安全巡查，缩短工期 三、专业服务类 1. 财会税务 自动做账、开票、报税、核对报表，基础会计工作量减半 2. 法律行业 合同审核、法条检索、文书起草，简单法务工作AI全包 3. 教育培训 AI答疑、题库批改、个性化补课，解放老师重复工作 4. 人力资源 简历筛选、面试初筛、员工测评，招聘效率大幅提升 四、高端硬核行业（科技突破级改变） 1. 医疗健康 影像筛查、辅助诊断、新药研发、体检数据分析，进度大幅加快 2. 金融投资 智能风控、量化交易、行情分析、信贷审批，决策更高效 3. 自动驾驶/车企 城市智驾、车辆测试、智能座舱，出行行业迎来大变局 五、民生日常行业 1. 文旅酒店 智能客服、行程规划、客流预测、线上宣传 2. 餐饮零售 智能点餐、客流分析、菜品优化、外卖运营 3. 农林养殖 病虫害识别、长势监测、养殖环境智能调控 六、总结规律 1. 最容易被AI取代：重复、机械、模板化、低创意工作 2. 最受益行业：靠效率、靠流量、靠数据、靠批量产出的行业 3. 最难被替代：强人情社交、现场实操、高端决策、情感服务

98 年小伙花了3 年时间解决了世界难题:高空发电，把电费打到 3 分钱，做了谷歌和亚马逊都做不到的事情。 评论区第一条:我的高官父亲 点赞量第一名☝️(＾○＾)

马上来推特3年了 为了庆祝糖哥粉丝数量达到18888（要发发发发） 1、抽一份Bitget披萨 2、100U10人分 抽奖条件：评论区留言、三连（点赞+关注+转发） 开奖时间：15号晚8点 评论区随机抽！#Bitget#

油价100震荡3年，对中美大好 股价，房价，油价，猪价，都一样，波动越大，散户亏得越多。穷人不能抗风险，遇到困难就跑了，最后就剩大户 美股剔除长期资本，也追涨杀跌

在过去3年，常常有人好奇，我引入中文推特的「动态博弈」理论究竟是如何产生的，是不是我自己拍脑袋想出来的 推特搜索「动态博弈」可以看到很多我的行情🧵推演，庄家剧本的串联讲解，对于逻辑性较强的读者有很高的增幅作用。 正好最近行情比较无聊，定力比较差的朋友很容易被市场忽悠得晕头乱转，胡乱操作并最终亏欠 借此机会，我准备跟我的理工科读者普及一下这块的知识，帮助大家更好地理解背后的原理。 ============================== 你在和ChatGPT畅聊人生问题的时候，也应该了解一些背后的原理，比如大语言模型的attention机制中的Q/K/V向量 「动态博弈」，核心关键词当然是“动态”两个字，是来自「线性动态系统」（Linear Dynamical Systems）这一经典理论基础，我们今天围绕这个原始的理论，讲3⃣个概念。 线性动力学系统，也被称为线性高斯状态空间模型，是一种概率图模型。 📔我先说一嘴「概率」，啰嗦两小段： 如果学过量子力学，你就知道，时间t这个参数其实在大部分情况下是不存在的，世间万物并不是以一个固定的状态产生，每一种东西都是由「概率波」叠加形成。 在部分概率波叠加的时候，含时薛定谔方程中的时间参数t会被约去，有的时候不会。参数t如果被约去了，那就变成了Stationary State，「时间」就会失去意义（后面会讲）。 「概率」这样东西，在全世界的数据中当然是大量使用的，自然也包含金融数据。 比如你持有的山寨币，随着比特币的价格变化，山寨币的价格也会发生对应的变化； 中东打仗，如果大家倾向于BTC避险，那BTC因为散户相信的故事会涨，涨的概率是🅰️；如果BTC被庄家控盘的过程中现在要满足控盘需要，不想让它现在涨，跌的概率是🅱️； 这当然也是概率的2种运用，🅰️和🅱️都有概率，该怎么判断呢？ 🕎这里就需要提到第二个概念（2/3），卡尔曼滤波 Linear Dynamical Systems 通常由两个线性方程描述，而卡尔曼滤波就是基于这两个方程进行递归计算，「状态转移方程」和「观测方程」 大家还记得我在讲「动态博弈」的时候，经常对黑子说一段话： 「动态博弈」的精髓是： 根据手上观察及掌握到的所有信息，进行多因子建模，对未来「一小段时间」即将发生的事情进行预测 这也正对应「线性动态系统」中的「状态转移方程」 xₜ = A xₜ₋₁ + B uₜ + wₜ 🔢接下来，是第3个概念（3/3） 老粉应该还记得我讲过很多次的一个概念——多因子模型，对吧？记得特别清楚，我是在一个傍晚跟大家开space讲的多因子，事后我还特地上传了一个评估模型到我的Github上。 「动态博弈」的「多因子模型」，其实就是「线性动态系统」中的「状态转移方程」中的A，A是状态转移矩阵，由很多代表权重的数字组成。 相信很多散户朋友，总是对“量化”系统，各种“量化”带有技术的滤镜， 恕我直言，到处宣传量化这件事的，99%都是骗子。 市面上的很多量化系统，都是采用傅立叶变换和卡尔曼滤波进行市场数据的降噪处理的，你完全可以用从我这里学到的这个基础知识来考考他们。 很有趣，对不对？ 为什么要降噪？为什么要用卡尔曼滤波？ ▌特朗普的儿子说要对伊朗报复， 这是不是噪音？ ▌那个🦅 KOL 说，大家跟我买入，别怕！哎呀妈呀，怎么以太坊画门了呀！又亏了！ 这是不是噪音？ 比特币价格上下起伏5%，你的心就乱跳3天，长此以往，根本静不下来心，当然不可能做好交易。 卡尔曼滤波的核心优势是什么呢？ 作为一种递推滤波器，它不需要存储全部历史数据，每收到一个新的市场观测值，就能立即更新当前状态的估计。 这难道不牛逼？ 听起来是不是就有点像“裸K”战法？确实有一点点像。 但我更看重的是，它能有效过滤掉金融市场中频繁出现的随机波动，捕捉更平稳的价格趋势；当因子的有效性随市场环境变化时，利用卡尔曼滤波对多因子的暴露度进行动态校准，可以提高交易策略的稳定性。 现在你明白了吧，「动态博弈」就是靠【数学】，而不是【玄学】 最后布置给大家一个小作业，图中为什么把两边的高斯分布，通过卡尔曼滤波可以实现更准确，为什么两边是高斯分布呢？ 好好想10秒，前面讲过的哟 ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ==================== 对，我在2月24号给大家讲过一个重要概念： 世界是对数的 而「对数高斯分布」，就是「对数正态分布」，广泛用于描述右偏数据。 知识都是环环相扣的

结婚才3年，我就不举了。而且非要老婆被别的男人干才会有反应！为了我的身体只能任由不同男人玩弄，每天被不同鸡巴操。 淫妻视频高清完整版已上传主页电报群