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《从 0 开始建立自己的交易系统》第 7 课如果正确的摸顶或者抄底？如何最大限度地提高胜率一笔反转单子的完整逻辑拆解+交易杂谈希望这节课可以让大家在多空力量的变化中更敏锐的捕捉到异动也可以更理性合理的在反转中找到自己的入场出场点（确实拖更挺久了感谢理解这次依旧是一次过爽！🥵

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交易最反人性的地方在于，大脑天生想要确定性，想证明自己是对的。但市场奖励的不是“永远正确”的人，而是能在不确定里管理风险，让概率在多次交易中慢慢兑现的人。 Rande Howell 说得挺准：聪明不够，交易本质上是在训练大脑，从追求确定性，转向接受概率。

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我回答你下这个问题，这个问题我也给我身边的好朋友多次解答了，详细的你可以看我发的这段语音，在这个市场上必须要找到自己合适的思路，如果找不到合适的思路又想做多，又想做空你最后赚不到一点钱，我的确可以多空双吃，我甚至可以精准的预判到跌到哪里会反弹，我回去抄底开多单，但是我是个空头，我多单拿不住，我大多数的钱都是做空赚的，我必须在这个市场上一直维持我的空头思维，所以我就算知道要大涨也拿不住，但是如果真的大跌了我可以拿得住，还敢加重仓，这样就会导致我在极端暴跌行情赚大钱，甚至精准的在底部抄底，但是空头思维，我就算做多了，还是会找机会做空，我对我自己已经很满意了，在这个市场上能赚钱就已经知足了，所以我是不会改变我的思维模式，如果我一旦改变我的思维模式，我怕以后我赚不到钱

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交易成瘾和恋爱成瘾，从某种意义上来说，其实有很多相似之处。两者最大的共同点，不是频率有多高，而是都容易让人陷入一种不断追求刺激和即时反馈的循环之中。交易亏损了，急着开下一单想赚回来；感情受挫了，又迫不及待地投入下一段关系。表面上看是在寻找机会，实际上却是在逃避复盘和思考。很多时候，我们并不是缺少机会，而是缺少停下来审视自己的勇气。没有时间去总结和分析自己的错误究竟出在哪里，也没有认真思考如何在下一次避免同样的问题再次发生。交易如此，感情亦如此。真正决定一个交易者能否长期稳定盈利的，不是一天抓住多少机会，而是有没有一套属于自己的交易系统。这个系统不仅包括进场规则、出场规则、仓位管理和风险控制，更重要的是能够帮助自己保持纪律，克服情绪化交易。同样，在感情中，一个成熟的人也需要有自己的原则和边界，而不是一味地追逐感觉和情绪。市场从来不缺机会，缺的是耐心；感情从来不缺相遇，缺的是成长。所以，与其沉迷于频繁交易，不如沉下心来复盘；与其不断寻找下一次机会，不如先找到自己的问题所在。建立一套适合自己的交易系统尤为重要‼️ 因为系统的本质，不是为了预测市场，而是为了约束自己；不是为了每次都赚钱，而是为了长期活下来，并稳定地走下去。

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这可能是今年最值得看的一堂AI课程。全程40 分钟，Kimi创始人杨植麟，把未来几年 AI 发展的关键逻辑讲透了。从 Scaling Law，到下一代模型架构，再到 Agent 智能，他没有只讲一个产品，而是在拆解一个更大的问题：未来的 AI，究竟会如何进化？过去几年，大模型竞争靠的是更大的参数、更强的算力。但下一阶段，真正决定胜负的，是模型效率、推理能力，以及能不能从“聊天工具”变成真正能够完成复杂任务的智能体。如果你想理解 GPT、Kimi、Claude 等大模型未来会走向哪里，这 40 分钟非常值得收藏。看懂这堂课，可能就看懂了未来几年 AI 行业最大的变化。

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1983 年，理查德·费曼做了一场关于想象力与物理学的 1 小时大师课。他拆解了： • 火 • 原子 • 运动 • 能量 • 磁力但在这些内容之下，他揭示了如何像科学家一样思考从费曼的大师课中提炼出的 12 条启示： 1. 想象力胜过知识

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哈佛CS50课程节选：如何构建基于GPT-4的应用上一节介绍了什么是GPT-4，这一节则是基于GPT-4可以构建什么样的应用，以及如何构建。这部分课程介绍了GPT-4可以构建的各种类型的应用，包括不限于： - 助手应用：GPT可以用于创建AI助手，帮助完成写作、编程或回答问题等任务。通过结合专业领域知识和用户的喜好，还可以对这些助手可以进一步定制。 - 文档问答系统：GPT可以用于构建基于上下文、对文档的问答系统。 - 实用功能：GPT可用于自动化需要基本语言理解的任务，如生成单元测试、查找文档、重写功能或检查品牌一致性。 - 创意创作：GPT可以用于在各个领域生成想法、可能性或建议，包括写作、营销和研究。通过将GPT的生成能力与专业领域的知识相结合，用户可以创建更有针对性和相关性的输出。 - Baby AGI或多步计划机器人：GPT可以放入一个循环中，与自己对话并指导自己的行动，从而创建一个基于一组工具和目标的自主执行任务或生成结果的自主代理。通过这个教程，可以大概了解GPT能做一些什么事情，以及背后的原理是什么。上一节什么是GPT-4：完整课程视频地址： edX:

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AI 最猛的一步，不是替你工作。而是开始自己赚钱了。刚看到一个开源项目 CashClaw，有点离谱。它不是普通 AI 助手，而是一个会自己找任务、自己报价、自己干活、自己交付、自己收款的 Agent。你只要装上它、接好 LLM，它就能自己评估任务、提交结果，甚至把整套流程跑完。更关键的是，它不是做完就结束，而是会从每一次任务和反馈里继续学习，把经验变成下一次任务的能力。这意味着一件事：我们可能正在从“AI 提高效率”的阶段，走向“AI 直接成为生产者”的阶段。以前你雇人接单。以后你可能是部署一个 Agent 去接单。以前 AI 是工具。现在 AI 开始像个微型公司。一句话总结： AI 的下一场竞争，不是谁更聪明，而是谁先拥有能自己变现的 Agent。更狠的是，CashClaw 还是开源的。你甚至可以 fork 之后接到自己的客户和业务上，把它变成你自己的赚钱系统。如果这条路跑通，很多人会第一次真正意识到： AI 不是在辅助工作， AI 是在进入劳动力市场。你觉得下一波先被重构的，会是自由职业、外包团队，还是 SaaS？

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