o**y
发帖数: 3065 | 1 有人“不小心”按错一个字母，造成trigger一大堆margin call，引发滚雪球效应。。同时这个“粗心”的家伙事先就用复杂的数学模型算好了dip的深度，到最低的点时，自动trigger他家的一大堆order来收便宜货，于是即引发大盘瞬间又rebound回来。
某人要有这个能力，一定的是资金极其充沛，并且调动起来十分隐蔽，同时电脑系统极端强大，nanosecond trading必不可少。。 具有此能力的不外乎就是高盛之流了。
另外，为什么高盛偏偏选择今天这么大手笔，堪称历史罕见。原因就是欧洲，中国，加上高盛自己的负面消息造成大家都市场的心态变成了极度的risk aversion。选在公布就业数据的前一天，更有心理战的技巧，因为在公布数据前大家就都清楚大概会是好数据，所以明天一定会涨，那么今天跌这么，明天有人就会就着好数据大买而造成大涨，高盛手里头的便宜货自然会为他赚得更多。 |
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S*********N
发帖数: 6151 | 2
。同时这个“粗心”的家伙事先就用复杂的数学模型算好了dip的深度，到最低的点时
，自动trigger他家的一大堆order来收便宜货，于是即引发大盘瞬间又rebound回来。
极端强大，nanosecond trading必不可少。。 具有此能力的不外乎就是高盛之流了。
加上高盛自己的负面消息造成大家都市场的心态变成了极度的risk aversion。选在公
布就业数据的前一天，更有心理战的技巧，因为在公布数据前大家就都清楚大概会是好
数据，所以明天一定会涨，那么今天跌这么，明天有人就会就着好数据大买而造成大涨
，高盛手里头的便宜货自然会为他赚得更多。
10 years ago, I already thought about this trick.
And today it is not the first time. stamped. |
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c*******d
发帖数: 1763 | 3 要藐视sec的能力不是这么藐视的吧
。同时这个“粗心”的家伙事先就用复杂的数学模型算好了dip的深度，到最低的点时
，自动trigger他家的一大堆order来收便宜货，于是即引发大盘瞬间又rebound回来。
极端强大，nanosecond trading必不可少。。 具有此能力的不外乎就是高盛之流了。
加上高盛自己的负面消息造成大家都市场的心态变成了极度的risk aversion。选在公
布就业数据的前一天，更有心理战的技巧，因为在公布数据前大家就都清楚大概会是好
数据，所以明天一定会涨，那么今天跌这么，明天有人就会就着好数据大买而造成大涨
，高盛手里头的便宜货自然会为他赚得更多。 |
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c**a
发帖数: 316 | 4 只要是坏事就一定是 GS 做的
其实 DE Shaw， Citadel 他们更坏，
sue GS 就是他们撺掇 SEC 去做的。
GS 其实自己也知道， 买了自己的put。
其实 美国房地产根本没有泡沫， 是奥巴马看到大家都有房子，自己不爽就连个 wall
street 把 房地产搞垮，然后去 FL 买了 N 个 mansion。
。同时这个“粗心”的家伙事先就用复杂的数学模型算好了dip的深度，到最低的点时
，自动trigger他家的一大堆order来收便宜货，于是即引发大盘瞬间又rebound回来。
极端强大，nanosecond trading必不可少。。 具有此能力的不外乎就是高盛之流了。
加上高盛自己的负面消息造成大家都市场的心态变成了极度的risk aversion。选在公
布就业数据的前一天，更有心理战的技巧，因为在公布数据前大家就都清楚大概会是好
数据，所以明天一定会涨 |
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T*U
发帖数: 22634 | 5 小散看牛的全部stop out，钓鱼全买进。
明天涨点，给加仓，MM下周开始磨牛刀。熊也没赚头，vix一下奔40，要买高价粮票。
。同时这
个“粗心”的家伙事先就用复杂的数学模型算好了dip的深度，到最低的点时，自动
trigger他家的一大
堆order来收便宜货，于是即引发大盘瞬间又rebound回来。
极端强大，
nanosecond trading必不可少。。 具有此能力的不外乎就是高盛之流了。
加上高盛自己的
负面消息造成大家都市场的心态变成了极度的risk aversion。选在公布就业数据的前
一天，更有心
理战的技巧，因为在公布数据前大家就都清楚大概会是好数据，所以明天一定会涨，那
么今天跌这么，
明天有人就会就着好数据大买而造成大涨，高盛手里头的便宜货自然会为他赚得更多。 |
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A*X
发帖数: 908 | 6 应该查查future的对赌情况，一般这种大涨大跌，都不是在股票身上赚钱，而是在
future上面几十亿上百亿的对赌赚钱的
。同时这个“粗心”的家伙事先就用复杂的数学模型算好了dip的深度，到最低的点时
，自动trigger他家的一大堆order来收便宜货，于是即引发大盘瞬间又rebound回来。
极端强大，nanosecond trading必不可少。。 具有此能力的不外乎就是高盛之流了。
加上高盛自己的负面消息造成大家都市场的心态变成了极度的risk aversion。选在公
布就业数据的前一天，更有心理战的技巧，因为在公布数据前大家就都清楚大概会是好
数据，所以明天一定会涨，那么今天跌这么，明天有人就会就着好数据大买而造成大涨
，高盛手里头的便宜货自然会为他赚得更多。 |
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w*******o
发帖数: 6125 | 7 那你就有必要检讨一下你的模型啰，hehe
既然话都说到这个份上，我也不怕得罪的说一句，
刚开始的时候,因为你老在版上说你的KE系统,
我留意过，不过觉得可能还不如简单的Parabolic SAR
//纯粹探讨,nothing personal
So
a |
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i******w
发帖数: 407 | 8 都是network问题，两者背后的模型其实都差不多。 |
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o******e
发帖数: 1001 | 10 用你的脑子想想，51%能赚钱吗？如果只有51%概率，而且满仓，必死无疑！
股票模型不是纯布朗运动，是几何布朗运动。 |
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S*********g
发帖数: 24893 | 11 1）股价永远向着阻力最小的方向运行。
2）股市中始终存在着基本运行规律，这个规律决定阻力最小的方向。
3）股市的基本运行规律，不仅可以被发现，而且可以被改变和利用。
混沌理论是系统从有序突然变为无序状态的一种演化理论，股票的涨跌就某一个时点而
言，是无序的，对投资者是毫无意义的。但当有很多的数据出现时，我们就能看出其中
的规律。
郎教授独创了动态因素影响分析模型赋予其影响因子，对其进行具体的量化，最终通过
云计算海量运算功能以及混沌理论三大原则对股市进行测算，拿到了股市的基本规律。
郎教授找到了这些基本规律，并没有自己藏着掖着挣大钱，而是考虑把这些基本规律很
便宜的卖给大家，让所有知道基本规律的朋友们都能挣大钱！ |
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s***m
发帖数: 6197 | 12 AMZN今年的YTD还是负的
Jeff Bezos最近在忙什么呢？
尔街
的方
们的
。从 |
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m*********h
发帖数: 5449 | 14 七年前我也这么认为的。后来发现发大财的基金经理从不看K线图。 |
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m*********h
发帖数: 5449 | 15 过去几年还可以。
不知道它在干嘛啊，电商征税对Amazon是个存亡问题。 |
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P*C
发帖数: 6109 | 16
公司价值是 未来 现金流折现的净现值 而且经济活动变化影响也很大 你就以过去数据
分析是不是太简单了 |
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a*******t
发帖数: 1886 | 18 谢谢楼主的进一步分析，我们在某个俱乐部里讨论你这个数学模式，如果贴主没有意见
，我想转贴他说的数学表达。我想问你的是，你的benchmark和holding time都分别为
多少？
我曾经有一个很幼稚的思维，就是一年只做一次，其他时候跟踪研究分析，这一次做的
回报是15%+，一定是beat index了。是否可行？
：） |
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i********y
发帖数: 346 | 19 哦，我这个策略不是机械化的，是宏观行业和技术面要结合的。技术面为主决定什么时
候exit。具体而言技术面我主要考虑自买入后从高位下落的幅度（下落到一定幅度一定
要离场，这是考虑止损和止盈，并且不同的波动性股票采用不同的幅度，比如nasdaq高
科技股票离场点忍受度比Dow 30股票要高一些）；另一个技术指标是如果该股票最近一
个月，三个月和六个月都跑输S&P500，一定离场(这么做主要考虑剔除弱势股票)；比较
尴尬的是以上两条都不满足，但是某些指标不好（比如虽然六个月跑赢大盘，但是最近
一个月三个月都很弱），这个时候会结合宏观和行业进一步分析(当然，这个股票进场
的时候已经进过宏观和行业的一论过滤了，现在主要看宏观和行业是否有变化)。今年
的市场，我大概现在跑赢S&P500 8个百分点，去年大幅跑赢，前年差不多跑赢13个百分
点，再久之前就没有经历过市场磨练了。我自己确实比较纠结熊市或者猪市会怎么样。
我个人直觉是熊市能跑赢S&P 500，但是绝对收益应该是负的。猪市会比较困难，因为
猪市里可能只有极少数股票会持续上涨，而毕竟考虑到操作成本的缘故我只能选择若干
只（我同一时间点最多持仓... 阅读全帖 |
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a*******t
发帖数: 1886 | 20 谢谢，请问你如何分析宏观行业分析？你是抓走强板块的龙头股，对吧？但是你用哪些
指标来确定哪些板块会走强呢？ |
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u***r
发帖数: 4825 | 21 http://wallstreetcn.com/node/212944
据彭博援引欧央行内部人士消息，欧洲央行成员在1月7日的会议上向政策制定者们提出
了至多5000亿欧元的投资级债券购买计划。
与会的消息人士称，7日在法兰克福举行的欧洲央行会议上，与会成员们提出了多种量
化宽松选项，包括只购买AAA评级债券，或者至少BBB-及其以上评级的债券。
若欧洲央行推出5000亿欧元资产购买计划，其通过扩大资产负债表来避免 欧元区陷入
恶性通缩的目标就实现了一半。欧洲央行目前还在购买资产支 持证券和担保债券，购
买政府债券或将是管理委员会1月22日举行政策会 议时将考虑的新刺激措施的一部分。
消息人士称，目前为止还没有决定最终将采取何种方案，本次会议只是提出了各种选项
，央行委员们被要求不得对外表达自己的意见。
本次提案展示内容集中于政府债券的购买。提案包括设定购债的月度及总体购买量目标。
消息人士还称，像希腊国债这种垃圾评级的债券该如何处理的问题，会议上还没有提出
解决方案。
欧洲央行发言人拒绝对委员会的讨论置评。
欧洲央行能否向个别国家伸出援手以控制债务问题蔓延，这涉及到是否违背法律，欧洲... 阅读全帖 |
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g*****g
发帖数: 34805 | 22 这个是没有错，但是HBO now的内容很少，很多人会每年定几个月看一下GoT就退订。
NFLX的儿童内容和全年每季推出的Original 有很大黏性。我给的模型无非从NFLX当前9
块提高到10块而已，跨度到2020年，远远低于电视涨价的速度。 |
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m*********h
发帖数: 5449 | 23 临时查了一下，
在分析1970年代的滞胀时提供了两种解说：首先是油价暴涨，继而中央银行使用过度刺
激的货币政策对抗经济衰退，形成物价/薪资螺旋（price/wage spiral）。
这次通胀之前已经把油价打下来了，薪资也控制得很好。
不过美国人口就这么多了，不认为美国经济会飞速发展，但通胀在所难免。 |
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a**s
发帖数: 405 | 24 market approach非常细腻，其中要和competitor比较未来增长率和盈利能力来分析具
体给多少multiple。PE是最没有用的，也是外行才会看的东西，因为一家公司的bottom
line是非常volatile的，经常会变。比较好的multiple是TEV/Revenue, TEV/EBITDA,
和P/B，这些是投行和PE看的东西。你会发现这些multiple非常的稳定且合理。
DCF最大的问题就是主观的假设太多了：未来长期增长率是多少？企业风险溢价是多少
？ERP是多少？是否永续经营还是会被卖掉？未来准备出多少资本性支出？未来还要不
要举债？折旧是多少？企业经营效率未来是会提高还是降低？我是专业做估值服务的，
即便企业提供了非常详细的资料，很多时候很多假设也是非常subjective的。所以一般
DCF算出来的价格是一个非常大的range，适用于ipo和并购。 |
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M****z
发帖数: 1058 | 25 方法论上，学不学院，Macro／Micro层面逃不掉，其他无非是个人观感，也离不开那两
个层面。本身方法论就都是盲人摸象，模型漂亮，数量工具漂亮，那都是玩给出钱的人
看的。不过玩弄这些的人，大多数本来就在业内圈子里，属于“科学”制造预期那群人
，我瞅着中外没啥本质区别。
input方面，真正的有效input，即使真的有知道的人不会随便拿出来讲，讲了也不会有
原始数据，到这层次就变成悟／猜了。
最后决定观点的绝大多数时候还是个人当前的position。俗话说的屁股决定脑袋。
简言之，想预测市场，对所有人类来说，似乎都不可能。想制造浪花阶段性的套利，做
领跑者，总有人做得到。不过需要有的不仅仅是脑袋，还有很多有价值的速度快的信息
来源。
确实存在一个叫实际的东西，如果你有资源比别人更接近他，你设置的套利方式就有更
大的机会赢。但我想穷人类之极限，都没办法真的接近，能做的只不过比别人更接近而
已。这条路线，不是真有钱养得起各种foundations的，还是乘早歇了吧。
盲人的世界里摸象，谁巴掌大，摸得快，谁就最可能操纵其他盲人的预期。 |
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Q*****T
发帖数: 558 | 26 TA的精髓不在indicator，在于对趋势和pattern的把握。
indicators只是辅助。
最流行的那几种，本质都是相通的，数学基础都是从价，量，时间这些数值计算衍生出
来的。这些指标们包含的信息大多数是重复的，虽然表现方式不同。
精通多种指标当然可以相辅相成，但基本上，研究透一两种足以了。找一个自己用起来
最顺手的就行。
真正的TA高手，只看K线就够了。最多加上均线。
另外，只想利用常见的indicators，开发量化模型，是一件非常非常非常难的事情，目
前的我认为是不可能完成的任务，不排除以后学习领悟了新东西改变想法的可能。所以
说，我觉得anna她老公的那个想利用指标产生的信号来统计哪种指标可以用，是一件不靠
谱的事，时间成本再低，收益都不大。 |
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F****s
发帖数: 3761 | 27 这个x%加y%来得出结论的分析模型比较简陋了。 |
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x****m
发帖数: 3 | 28 phd 毕业的时候和老板合作了两篇文章，都不是top journal.
在咨询公司干了三年多，主要工作还是研究性质的（数量分析模型),期间有不少
project reports，不知道这些reports算不算research成果。
Publication: 4 non-first author，and 1 first author forthcoming early next
year.
Conference proceedings: 2
Review: working on one
Citation: 7
这样的情况要申请eb1b有多大希望？还是听律师的eb2算了。 这阵子实在是纠结，所以
上来听听高手们的意见，感谢大家的帮助！ |
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b*****z
发帖数: 757 | 29 随便说两句：
假设实际情况是5%到6%，按照上述的研究思路，划到not significant里，统计学上讲
，当然没啥问题。
但是现实生活中，100万儿童中就会有一万人受到影响。这是一万个活生生的个体和他
们背后的家庭，而不是研究paper里简化模型后计算出来的小数点后几位。作为父母，
不愿意让孩子承担哪怕0.1%的风险，俺觉得当然可以理解。
同样也是wiki：
The current consensus among scholars is that sexual orientation is not a
choice.[5][6][7] No simple, single cause for sexual orientation has been
conclusively demonstrated, but research suggests that it is by a combination
of genetic, hormonal, and environmental influences,[8] with biological
factors involving a co... 阅读全帖 |
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W*******e
发帖数: 1268 | 31 如果自己不满足这份薪水，有时间有能力还想多做的事情的话。计算机软件行业的
机会还是挺多的。
说到创业，我个人认为创业不一定是轰轰烈烈。创业在我理解就是open your
business。做一个新产品，研发一个新技术是创业。开一个consulting公司做固定客
户的软件项目，或者做一个商业的Web网站，每年几千到几十万的利润也是创业。
现在的商业模式和从前很不一样了。七八十年代那批计算机创业的现在
都是业界领袖和传奇。九十年代初的商业系统主要还是桌面应用和硬件产品，九五年后
大规模转向互联网平台，零五年后很多转向消费电子平台。现在流行的商业模式和八九
十年代的不太一样，基本以互联网和云网络形成商业平台，进行数据管理和信息共享，
自动物流管理，提供各种数据服务和社会功能。亚马逊网站和沃尔玛就是典型的例子。
亚马逊网上购物，沃尔玛每销售一件货物，还是著名的丰田模式，计算机系统已经能够
实时自动对店内的货品数量种类进行统计分析（包括用到BI的各种分析模型，这已经不
是旧商业模式能够想像到的庞大和复杂。而且不是人力能胜任的），并使用物流网组织
利润最大化的流通。基本上可以不要人的干预。把物流... 阅读全帖 |
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G*******9
发帖数: 4371 | 32 这个是你发过的帖子：
“发信人: Ejeff (HE), 信区: WashingtonDC
标 题: Re: （一）从上不上TJ说起
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Dec 1 21:50:32 2012, 美东)
101 的分析也很有道理。我们不能跟ca比。 马大跟uc系统没法比。我们钉的是私校。
aa对亚裔并不是都是坏处。”
你现在能够展开论证一下你的论点吗？ |
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y**b
发帖数: 10166 | 33 最新的ansys封面用了个羽毛球，似乎是搞定了羽毛球的气动分析 |
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b******5
发帖数: 1415 | 34 人家勇士不是不包夹好吗，而是不在外线外夹，突深了马上包夹，人见过上篮的时候还
是詹1V1的？谁在罚球线外包夹过Oneal？
詹总决赛胜率低，主要还是西强东弱的大环境。今年的勇士数据上的实力已经历史前五
了，数据榜上的前十都拿了冠军。勇士拿冠军就历史前五，拿不了冠军一堆现在的数据
分析模型都要修改了。打三主力受伤的骑士，输了才不正常了。 |
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t*******4
发帖数: 767 | 35 問題就是老詹武力進不了歷史前十啊。
這個標準還不夠客觀常識？！
你貼的那種排名明顯缺乏理性推理和分析。現在足球權威排名很多人還把沒戲排在老馬
前面呢，你信嗎？ |
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p*******3
发帖数: 78 | 37 提包大帝被裁，不算太意外。我探讨一下这个“提包”现象的深层原因，供众球迷讨论。
我认为关键的关键是大帝的这种打法太“自私”。不用争论他的传球技术，读解对方的
防守这些ESPN瞎找茬的东西。首先，提包大帝能不能在NFL赢球？ 答案是肯定的。丹佛
7-4的战绩，爆传316码搞掉钢人不是全靠运气的。大部分NFL的队如果防守靠谱些，让
提包首发，为其调整进攻策略，赛季下来进playoff的概率很大，再往后打要看运气了
（看乌鸦就知道了，后期运气很重要）。
那么好，提包要真这样厉害，大家知道不知道？ 可以说各队的东家，管家，教练和队
员都知道（问问飞机的Ryan为什么不让大帝换三茄子就明白，Ryan知道大帝一定会赢，
那大家都没法交代）但各方的利益冲突太大，我们就发现东家都要大帝，而其他方都躲
着。为什么？ 很明显，大帝初出道，价格便宜，商业回报率很高，而且有较长期的持
续性。对经商为主的东家来说一定喜欢。但大帝的打法很自私，会伤害很多人。
大帝的打法是典型的合理投资模型 – 搞一堆烂股（乱传乱跑），但总能找到一只极优
股（关键时候TD），同时不犯致命错误（Turnover），一年下来定是赢家。... 阅读全帖 |
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p**f
发帖数: 2610 | 39 AM是啥，一本书？有没有链接？我希望能看一下。
running economy我总觉得不是太容易分析。而且因人而异。 |
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x******9
发帖数: 1866 | 40 跑速越快，摆动腿消耗的能量就越大，蹬摆协调肌肉放松是节省能量的关键，不那么容
易用经典物理分析，好在210的步频对大多数人来说神经控制不是问题应该都比较协调
，心肺能不能保持腿长时间这样工作就因人而异了吧，反正俺不行 |
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d**y
发帖数: 18174 | 42 这个增量，eddy resistance到底有多大？我看过一些文章，有人用简单的流体力学模
型（人是漂浮于水面的长方体）算出来，克服这个阻力需要耗费总能量的6-8%；有人做
了修正，因为不能假设人是一个不动的长方体，手腿打水会产生eddy，修正之后的模型
算出来是11-15%。
后来有研究者真的用传感器和专业仪器帮助测量氧气的消耗量，来测量为了克服这个阻
力多消耗的氧气量。对比试验很巧妙，是利用drafting来测量的。找两个技术速度差不
多的人，draftee在前，drafter紧跟在后，他们的区别仅仅是eddy resistance。测出
来的氧气消耗量，draftee比drafter多14%。 |
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w***s
发帖数: 15642 | 43 我觉得fancy才是不成熟的表现，成熟的就会摒弃这些了。把数学模型引入社会科学是
个很危险的事情，统计学花了一百年才慢慢成熟的。。。 |
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r********r
发帖数: 11248 | 44 我觉得心理学如果真要搞出点名堂，除非能够彻底把人研究透了
可是从生物的角度看，把人研究透，估计几百年之后看有可能不
如果不能从生物原理上解释人的思想（这个可以有精准的数学模型）
就只能用所谓的统计方法
统计，基本上是一门伪科学，因为其对个体之无意义
literature |
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b********n
发帖数: 16354 | 45 lol，你误会啦，我说笑傲的结局有种现实残酷的味道，其实与小师妹无关，而是与岳
不群有关～～～你看任盈盈喂岳不群三尸脑神丹是不是很有意思的一节，还有最后给令
狐冲的师兄跟猴子捆在一起还是怎样，俩人红脸白脸的唱法，在光风霁月的越女剑里，
真是不可想像啊～～
素心人是不是一种试探，不知道当年商业结局如何，是不是市场不太成功，后来他自己
也不写这样的啦～～
射雕是他非常主流的家国天下的命题啊，为什么说不能分析模型啊，这个话题几乎是金
庸的主心骨，从头到尾～～ |
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b********n
发帖数: 16354 | 46 lol，你误会啦，我说笑傲的结局有种现实残酷的味道，其实与小师妹无关，而是与岳
不群有关～～～你看任盈盈喂岳不群三尸脑神丹是不是很有意思的一节，还有最后给令
狐冲的师兄跟猴子捆在一起还是怎样，俩人红脸白脸的唱法，在光风霁月的越女剑里，
真是不可想像啊～～
素心人是不是一种试探，不知道当年商业结局如何，是不是市场不太成功，后来他自己
也不写这样的啦～～
射雕是他非常主流的家国天下的命题啊，为什么说不能分析模型啊，这个话题几乎是金
庸的主心骨，从头到尾～～ |
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wh
发帖数: 141625 | 47 他不需要花时间，直接拿买卖提的数据输入分析模型？这个你在行，我说不好。 |
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t*******r
发帖数: 22634 | 48 这个现成软件/函数可能是不行，不过如果张三兄直接把音频搞进
Matlab 自己写函数自己编程处理，再找几个物理模型的 paper
参考参考，还真不好说。不过这个可能要数学比较好，别人听到
一个音频文件，三兄说不定听出爱因斯坦的宇宙场方程也不好
说。。。oh，三兄，You are NEO！You are THE ONE！！！ |
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t*******r
发帖数: 22634 | 49 线性回复力振动模型：
F = -k*x （F 为回复力，x 为位移）
非线性的，比如举个例子，回复力与位移的平方成反比，就成了：
F = -k*x*x
但这个只是一维，声带是三维，估计只能去解 FEA 。。。解出来
以后再看 FFT 。。。 |
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t****g
发帖数: 35582 | 50 简单的线性模型的话就减一半呗。
反正数量级肯定是上10M的。 |
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