《股票操盘技术指南地地道道一线交易者十余年投资生涯的思考与总结[pdf]》

《股票操盘技术指南地地道道一线交易者十余年投资生涯的思考与总结[pdf]》 亮点:一线交易者十余年实战经验总结,深入浅出解析股票操盘核心技术,助你快速掌握投资要领。 标签:#股票投资 #操盘技术 #实战经验 #投资指南 #金融书籍 更新日期:2025-05-07 07:01:26 链接:

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《股票投资训练营》

《股票投资训练营》 简介:面向投资新手及有一定经验的股民,系统讲解股票市场运作逻辑、基本面分析方法与技术指标应用,结合实战案例解析选股策略与风险管理技巧。课程涵盖财报解读、行业周期研判、趋势跟踪等内容,帮助学员建立科学投资框架,摆脱盲目跟风交易模式。 亮点:导师团队含十年以上实盘经验基金经理,提供模拟交易沙盘演练;课程配套动态选股工具包与复盘模板,社群每日解盘跟踪热点板块,强调长期价值投资与短期波段操作的平衡之道。 标签:#理财教育 #技术分析 #价值投资 #风险管理 #股票投资训练营 #实战模拟 链接:

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《股票投资入门 进阶与实战 投资滚雪球系列[epub]》|简介:《股票投资入门 进阶与实战 投资滚雪球系列[epub]》是一套专注于股票投资的电子书籍。在入门部分,它用通俗易懂的语言介绍了股票的基本概念,包括什么是股票、股票市场的运作机制、如何开户等基础知识,让初学者对股票投资有一个初步的认识;进阶阶段则深入讲解了股票分析的方法和技巧,如基本面分析,教读者如何分析公司的财务报表、行业地位和发展前景,以及技术分析,介绍各种图表和指标的运用,帮助投资者判断股票价格的走势;实战部分则通过案例分析和模拟交易,让读者将所学知识应用到实际操作中,积累投资经验,同时还提供了一些投资策略和风险管理的方法,帮助投资者在股票市场中实现资产的稳健增长,逐步积累财富。|标签:#股票投资入门进阶实战#投资书籍#股票知识|文件大小:NG|链接:

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《K线炒股一本通 古应荣》 简介:一本系统讲解股票K线技术分析的实用指南,结合基础理论与实战案例,帮助投资者掌握价格走势规律。内容涵盖单根K线形态、组合形态识别及买卖点判断,适合新手入门及有一定经验的股民提升技术分析能力。 亮点:独创"三维分析法"融合量价时空要素,配有近百张沪深市场经典案例图解,特别增设"主力行为识别"章节破解盘面语言,提供可量化的交易信号验证方法。 标签: #K线技术 #炒股入门 #实战图解 #量价分析 #古应荣 更新日期:2025-04-15 09:27:43 链接:/url/

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最近一周时间在上海、深圳、北京见了近20位一线AI从业者,其中包括投资人,大厂AI业务&模型厂&应用厂的员工,独立开发者,founder。很累,收获也很多。总结一下我觉得重要的共识和非共识,以下内容没有优先顺序,想到哪写到哪: 1.关于竞争:大厂、模型厂、应用厂 大厂没有逃脱局部兵力不足的问题,越是铺得广的厂这个问题越严重,字节的遍历填格子打法在业务相似度低的时候是人才密度不够的,战术上重视就行。反而阿里的通义因为更研究院模式,没有主核,分布式创新使得反而跑出来一些模型和应用侧有意思的东西,这个很值得大厂内部思考一下。 模型厂基于GPT-5迟迟不到,可能也判断出了,算力未必是万能解药,开始卷差异化,差异化对于tob的竞争尤为重要。但国内的模型厂还有一个不得不卷应用的任务,但不基于模型差异化的应用很难卷出用户体验增量,各位厂里的小伙伴都在努力地拉齐共识和内部创新的过程中。 应用厂,AI搜索的共识形成得太快了,其实没有留下太多保护期,大明牌的卷度会很激烈。反而是AI+every thing因为去年的过分乐观到今年的幻灭,留出了大量的创新保护窗口,给不迷信AI解决一切问题,但试图先用AI对具体领域做一些用户体验提升的公司留下了机会。 额外补一个硬件厂,世界上还有大量的数据没有被搜集,每个带有数据收集器的硬件厂都有属于自己的机会,但硬件厂目前很少有软硬一体的能力。补齐短板的玩家会可能会跑出来新东西。 2.关于模型能力 GPT-4o展示了快非常重要,快是核心体验之一,那么moe就必须得卷了,groq这种加速的基建也会变得非常有价值。如果大规模的智力代差比如3.5->4不会卷得那么快的话,代差之间可能更多是成本和速度的竞争。 长上下文很牛,但低成本的长上下文才有意义,基于长上下文成本急剧下降这个假设,能解决很多当前的用户体验问题。 多模态暂时在应用层的优势不明显,不考虑终态世界模型之类的,当前可能主要体现在一些之前没覆盖到的小CV场景。 fine - tuning不是净提升,是某类问题解决的更好,但通用问题更差的trade off,可以通过调整尽量降低负面影响,但从技术成本和数据成本来考虑,暂时很难作为可普及的常用武器库。 更细分的卷法,卷RAG,卷function call,卷代码能力,卷交互理解,卷情绪理解等等 可能真正值得卷的是意图识别,意图识别才是ai的推荐系统。 3.关于投融资 国内目前的情况是:创业者说市场温度低难拿钱,投资人说好项目少没法投。回到本质还是大家想用钱干什么,如果是为了加速市场形成,烧出一个煊赫盛世应该是不太可能了,因为各有各的难处,但如果真的想要构建一个未来5-10年在AI世界有独特社会分工的企业,大家还是很认可的。但目前市面上能持之以恒解自己的题的人很稀缺。 海外听到了多种说法,鉴于没有一手信息就不评价了,但如果做海外市场,还是建议谨慎考虑融资动作。 4.关于用户需求 PMF对还是TMF对?还是前者对,但现在加了一层技术可行性的约束,使用门槛很高,但体验提升巨大,也有机会。 工具效率/工作流,这是目前AI落地得最好的部分,但目前最大公约数已经挖完了,而AI目前远达不到数字员工的级别,很长一段时间基于某个职业的AI工作流copilot应该都是主要落地形式。tob和toc在这个领域都能持续跑出来赚钱的东西。 情感陪伴/内容消费,成本下不来,质量上不去,商业模式讲不清楚(付费逻辑只有hs内容能跑通,免费逻辑留存一直上不去)。 AI也不是唯一主线,AR眼镜等硬件对原本手机场景的分割,电话、拍照、翻译。还有web3。基于满足用户需求来思考,AI未必是唯一的锤子。 5.关于长期主义的优劣势 这回出来有一个比较深的感受是,基本上可以把founder分为偏长期主义和不偏长期主义两类,而这两类似乎都有其生存空间和价值。 因为我的个人偏好,所以说明一下长期主义的优劣势: 优势是,长期主义在各类决策上,难度都会降纬,因为长期主义代表你对于未来世界是有一个大概想象的,你知道五年之后想要什么,所以对于判断做什么不做什么会变容易,对于招谁不招谁也会变得容易。单一目标的决策总是比多目标的决策好做。 劣势是,早期找PMF切入点可能会非常难且漫长,对于耐力、定力和资源的要求会更高,是的,长期主义是更消耗资源的,因为反馈周期会更长。

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