回应模式 - No.63865747


No.63865747 - 综合版1


无标题无名氏No.63865747 只看PO

2024-09-23(一)20:12:18 ID:xkfLjuM 回应

有无肥哥讲讲比特币?
来钱这么简单?我不太信。
jp献上。

Tips无名氏No.9999999

2099-01-01 00:00:01 ID: Tips

( ノд`゚);´д`) ´_ゝ`)

无标题无名氏No.63868683

2024-09-24(二)00:20:42 ID: 6S0Btd7

>>No.63868658
想了想这么说不准确。
对比股市来说,股市的钱是“有来源的”,但是比特币到现在也更多是概念,是来赌的。

无标题无名氏No.63868816

2024-09-24(二)00:32:48 ID: Gm3zeD5

你有没有听过一晚上亏300w的故事

无标题无名氏No.63869115

2024-09-24(二)01:06:06 ID: lCg94u4

简单概括:别炒币,真想玩玩至少千万别碰杠杆
首先,比特币严格来说至少目前不完全具备“货币”属性,它没有货币的“具备一定稳定价值”的特点,也就是说它具备多少“价值”是极其不稳定的,各类加密货币一天涨跌甚至能高达25%,想象一下美元一天跌四分之一得成什么样子,但比特币也好以太坊也好这类虚拟货币很容易涨跌几个甚至十几个点,有大涨也有大跌,你有信心你赶到的是大涨吗
其次,与常规交易所不同,做传统票据交易的交易所都有开盘收盘时间,拿炒股举例子,晚上交易所是不开的,不会有任何交易,安心睡觉就好;这些虚拟货币可是全年无休24/7的,没准一觉起来发现大跌
接下来讲讲杠杆,这个其实传统炒股也有,简单来说就是你有本金十块,你找别人借了九十,那么账面上你现在有一百块。假设股价涨了10%,如果你不加杠杆只有本金你现在有十一块,你赚一块,但加上杠杆以后你账上现在有一百一,总共赚十块;但是如果股价跌了10%,如果你只是本金投进去你现在剩9块,只亏一块,但是如果你加了杠杆,现在账面上你只有90块钱了,少了十块。这个时候借你钱的人要说了:“我借你那90可不能亏啊,万一又跌了呢?”于是他决定强制把他借你的90全部拿走,现在你账面上啥都不剩了,你血本无归,这就是强制平仓。我们依然回到传统交易所和虚拟货币交易所的区别上。传统交易所一般在白天开盘,你可以实时监控涨跌走向,并且一般交易所出于对你的保护会在强制平仓之前给你发通知让你进行操作;虚拟货币交易所则不同,价格全天不停在变化,你能睡着吗?你敢睡着吗?而且别忘了,虚拟货币的涨跌幅度可比传统票据大到不知道哪去了,多少人一觉醒来被强制平仓血本无归
总结:投十块钱玩玩了解一下这玩意是啥可以,别想着炒币发财,更别用杠杆
另外补充一点,区块链不只是用来噶韭菜对虚拟货币,它作为一个不可轻易被篡改的分布式数据库应用远不止于此,聪技术角度来讲其实是一个很值得研究的玩意

无标题无名氏No.63877576

2024-09-24(二)21:16:46 ID: xkfLjuM (PO主)

>>No.63869115
好的,听君一席话,胜读十年书。

无标题无名氏No.63880233

2024-09-25(三)01:53:06 ID: isutifr

>>No.63869115
深夜迷思,可不可以训练AI智能买入卖出
( ゚∀。)7

无标题无名氏No.63880275

2024-09-25(三)02:09:44 ID: YiXpQ4t

比特币基本就等价于大起大落的垃圾股
ai炒股学名叫量化,公募的量化基金现在还没啥挣钱的,私募就没人知道了

无标题无名氏No.63880289

2024-09-25(三)02:13:15 ID: YiXpQ4t

所谓的ai炒股的前身其实就是看某些复合的数据特征,根据规则炒股。这种都早就被金融公司研究的通透了,目前看来ai只是能在之上小幅度强化一点,还带不来质变。

无标题无名氏No.63880658

2024-09-25(三)05:56:34 ID: Swy7vXP

>>No.63880233
可以,但是不行,大学时候数据挖掘课的项目就是把股票数据喂给模型,然后让模型在接下来一年进行交易
>在蓝筹股上对比长期持有(年初买年底卖)有显著优势(7%和20+%)
>但是对于那些表现差的,甚至会亏得更多(≈0%和-5%)

无标题无名氏No.63882046

2024-09-25(三)10:39:38 ID: yyv9ng5

>>No.63880658
AI本质上就是从投喂的数据中提取特征,从而进行预测,好比给出一条曲线它去找一个函数进行拟合,然后基于这个拟合函数根据输入给出预测输出

这对于很多模式固定,有潜在规律的场景是很好使的,但股市曲线里面可能存在一定规律和特征,但大部分的变动都是受各种不受控因素的影响,这就是为啥训练后对原始的数据拟合的很好,预测效果却很拉,长期股这种波动不大的预测效果肯定就好很多

当然现在也可以考虑用大模型来做,把很多的场外因素考虑进来,比如地域政策天气,新闻啥的,但股市最重要的人的因素(操盘手,割韭菜啥的)还是没办法的

不过都能用大模型预测股市了还买股票干啥,有这能哭都可以自己拉帮人创AI公司了