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我说的黑天鹅，它来了

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发现随机体的核心数据点，建立数学模型，引入时间信息的影响因子，这就是跟随量化。

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小心那些几乎平均每几十分钟就发广场内容的博主，如果是新闻还好，但新闻也不需要他们去解读，有看的地方，所以这类高频发内容的博主，基本上都是运行类帐号，也就是收了钱的流量博主，不存在有思考的立场，只有钱和流量的立场。这类帐号直接屏蔽。

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我绝大多数时候不会说话，因为我想不到我需要你们什么？被认可不需要，因为我们之间都是未知，我也一直觉得相对我做的事而言，我所知道的一直并不够。利益关系不需要，因为我们也没有建立利益关系，我不擅长和人接触，交流，甚至比较厌恶和人过多接触。因为我不想在你身上得到什么，也没有精力在你身上消耗什么。所以我的悲喜与你们的悲喜无关。就这样吧。

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算法，空洞来说就是大数据加上数学逻辑，从具体情况来说就是点，线，面的二维数据编织的价格的空间的网加上信息这个时间节点凑成的三维价格体系。点就是核心的价格节点数据，有标准体和随机体，标准体就是数学公式，比如斐波那契数列，期望值公式，概率论公式等数据的敏感点区域。随机体为什么会存在呢？因为标准体模型有助于大资金计算成本和风险，也有助于机器人算法逻辑的稳定性，但如果数据是静态的，就很容易数学思维和数据分析有一定研究的人掌握，但大资金又有控制成本和风险的需求，机器人的算法逻辑又有稳定性需求，不可能抛弃标准体的数据逻辑的稳定性。那怎么办？随机体出现的意义就来了，出现随机的核心数据点，以随机数据作为点，然后连接这些随机点的数据形成线和面，在这个二维空间范围中遵循标准体的数学逻辑。这就是一个动态的数据中，形成静态的算法逻辑。这是随机体数据点存在意义。可操纵性没降低而不被轻易计算到，但又可以稳定的控制大资金成本和风险。时间的核心数据在于重大政策和言论信息的节点，产生的预期的一致和分歧的权重变化。空间的二维加上时间的数据就形成了三维的交易体系。点大多是随机体先确定范围，线大多是随机体范围内的标准体数学逻辑。面大多数是多币种的交叉共振和分歧。

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讲一下人与人的智商没有绝对差距，但人与人的信息理解和信息获取量差距巨大。智商的差距，从ai来看是运算量不够，运算数据的差别，放到人身上也如此。我拿一个例子来说明：合盛硅业，多晶硅的生产商，多晶硅作为电池的原材料，在7月1日开的中央财经委会议上提出，要反内卷，和提出反不正当竞争法的实施预期，多晶硅的国产替代率是85％，投产和未投产的合计已经产能过剩了，所以要关闭高能耗的落后产能，你去看看，7月1日开始的合盛硅业和通威股份的股票价格走势，你就明白信息差和信息理解差的重要性。这些是你看图能看明白的么？另外你去deepseek直接去搜索中央财经会议召开时间，你会发现，很快就会回答你，这个信息不可查。真正有人与人的绝对智商差距没有，但可以通过信息差和信息理解差人为的制造人与人的智商差距，这就是少数人为了保护自己利益给多数人设置的障碍，这些障碍，如果你无法突破信息封锁和突破信息理解封锁，你怎么努力也没有吊用。只有绝大多数人才迷信少数人的言论，真正有脑子的人都是想办法混进少数人的圈层，要么给少数人当狗来继续愚弄绝大多数人。要么成为少数人，跨过信息差和信息理解。所以绝大多数人是什么？就是牛马，就是产业链的接盘者，只要接触垃圾信息和拥有垃圾信息理解就可以了。孙宇晨为什么怕彭博社披露信息，就是因为这些信息会曝露孙宇晨真实的财富存在状态和财富获取路径。这是信息差和信息理解差的重要性。

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