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继续分散持有港股小盘（主要还是房地产相关），还是达力集团，青鸟，金朝阳，天安，汤臣，波顿。
商品套利继续折腾跨品种，最近研究豆二+豆粕+豆油期权的套利，玻璃和纯碱也还可以，玻璃正好低位，慢慢折腾。白糖最近5月5200+，看看会不会再给点低价，网格搞搞，商品期货主打一个瞎搞。钯金后面会关注了，要是能买现货就好了。
大盘指数的情绪新模型，终于从观察日线的情绪积累，转战到了观察日内的情绪波动速度，日内的这种一阶导数的速率对短期波动的预测性显得更靠谱。操作还是用期权组合，或者类似创业板+50对冲。
可转债是我过去最不关心的领域，不过这次生病真让我深感老了，抄作业低风险变成必须的了，搞个程序利用雪球抄作业也不错，自己动脑就算了。这块主打抢权配债抢跑（+对冲）+大饼的综合持仓。
今年最大的感悟就是：老了，累计情绪-》日内情绪速率，分散，心态最重要，如果波动区间是0~100，坚决只参与20~70的波动，足矣。做人多用逗号，不用感叹号。
还记得当年在一个很小的白银论坛上，大家一起留言说屯白银现货熊猫币，我非常赞同，但也就看看，毫无行动力。年初到是把十几年前屯的XRP高点抛了。
从过度相信宏观预测+情绪预测（毕竟蒙对过），又转变到，多领域低相关性组合型瞎搞交易。
表面上好像品种多了很多，但一点不觉得累，反而非常轻松，比过去轻松很多，毕竟瞎搞搞。
So Easy,
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这种用模拟来预测，从底层逻辑来看应该是不可能的，因为模拟必然是一种简化，总会疏漏某种只能事后归因的元素，但构建动物园用上帝视角来观察也蛮有趣的，期待嗯 貌似是逻辑上不行 模型只能用来自己学习下市场运行规律。
真的实战还是需要靠类似计算点赞数获取信息扩散程度，直接计算讨论度更有用
目前通过观察，明显可以看到最活跃股票的讨论和情绪波动可以预测指数，然后可能点赞数可以用来观察大V如何引导市场。我通过四个不同渠道计算散户情绪，然后再叠加股指期货市价单情况，可以找到一些明显的机会。
计算最活跃的股票的社交数据+上证指数的社交数据，通过点赞数等计算传播强度，通过评论量得到关注度，通过极端情绪得到极端点位，可以基本知道指数的波动情况
然后在用deepseek处理点技术指标
最后最难的是如何量化高粉丝用户如何引导市场方向
其实就是三个模块
不过还是缺少机构行为的量化
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除了AI编程大幅度提高交易工具开发效率，目前最先进的研究方向应该是利用大语言模型做ABS（agent based model）,十五年前我读书时候ABS是用最傻瓜的机械规则，2025年终于有人完成了利用LLMS（大语言模型）来模拟真实金融市场（包含了社交网络信息传播，模拟人类情绪，对新闻的反应等），直接用LLMS替代过去的机械行为的agent，让agent做到了真正像人类思考和行为（虽然可能只是个...这种用模拟来预测，从底层逻辑来看应该是不可能的，因为模拟必然是一种简化，总会疏漏某种只能事后归因的元素，但构建动物园用上帝视角来观察也蛮有趣的，期待
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做科研也是烧钱的活
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模型可以接入真实环境新闻，社交数据，从而模拟市场交易，也就意味着如果回到924，你只需要把真实数据接入后，你可以看到人类是如何交互信息，最后搞出这样一波巨幅波动。
当然这东西对实战到底有什么作用，就看你自己怎么改进和使用
这东西就是个市场显微镜，可以大幅度提高你对市场微观宏观运行机制的理解，并且可以用来辅助开发交易策略。
这就像你养了一个“影子股票市场”。
当然AI的TOKEN的费用真的还是贵，如果是机构真的应该本地运行自己的LLMS
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雪球中等粉丝的评论反而会比散户更有延迟（可能更像趋势交易）
市场里的市价大单交易更像中等粉丝群体的趋势交易
所以市场的散单主要是低于100粉丝的情绪释放交易
市场的市价大单主要是1000粉丝的追涨杀跌交易
高于1000粉丝的的交易是没法探测的，评论和情绪从半夜0晨就会开始，基本是平均随机分布
前两者基本只会交易时间活跃，非交易时间主要是第三者的活跃，第三者全天活跃度是随机平均分布
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最前沿的市场行为研究，就应该涉及到这些，一旦拿先进显微镜扫描市场结构，会发现很多很多有意思的东西。
虽然主流投资还是关注价值，企业发展，经济运行。
但我更喜欢研究人是如何行动的，所思所想是如何变化的，研究人类社会结构变化。
不同情况的结构预示着市场的高低，从而能获取利润。
最后你会发现摸口袋（买在最低卖在最高）是非常容易并且非常有趣好玩的事情
甚至就像一个很好玩的游戏，小霸王其乐无穷
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人类从最初接触金融市场开始：
1.最初就是先接触到价格的波动，然后再自己的跟风操作，最后得到了“账面盈亏”，从而发出的文字就是：情绪观点。
2. 随着对账面盈亏的慢慢深入理解，掌握了“基本概率”，接着学会了利用“跳空”“突破”“破位”，所以最基础的技术分析就是最原始的概率，也是进阶的第一步
3. 随着更深入学习，会发现随机性的增强，导致长期只能获取“低收益”，这里已经超过50%人群，能获利但非常LOW，这里面的收益取决于最低端人口基数。所以第三阶段的人进化到了从“分析市场”-》“分析人类”。
4. 再深入就发现已经不满足“分析人类”，转而进入到“带领人类”，从而开始到了分析新闻热点，政策观点，从而“诱导人类”，粉丝数出现“突变”
所以用物理学理论，社会学领域的“突变”临界点就是从客观分析进入到了“引领人群”
最后最头部的带头者，拥有大量粉丝的账号，就是最头部热点带领人群的人
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雪球拥有5万粉丝的账号，一般分享言论是：分析最近最热股票的情况，包括业绩，走势图表，自己操作情况，跟风散户建议，心理按摩，一般都是长篇大论。
拥有1万粉丝的账号，基本长篇大论会减少了，基本是从大方向角度（无法精细分析），包括近期新闻热点盘面热点，简单预判，细节明显比5万粉丝的少很多。
1000粉丝的账号，基本言语都是围绕市场多空预测，短期情绪判断，以简单多空分析为主
怪不得我的粉丝也不多，我也属于这范围，毕竟我不会公开细节
低于1000开始进入低智商羊群区间，1000到100的，基本围绕点位猜测，对板块整体的观点，或者最简单的技术分析（低开 高开 跳空），就和澳门赌场里赌色子学会了瞎猜点数和，学会了利用概率（这是重点区别）
低于100的，基本就是连概率都不要了，基本就是发泄情绪。
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就这样把 从此封号了，精神疾病又发作了。。。。最后的理性：为了活下去
市场研究注定会过度放大研究者自身的欲望和心理波动，过度追求也让心理偏弱的人容易得精神疾病，所以脱离市场只能是最后归宿
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大神是当年是ACM金牌，微软工作，后来干WEB3，说现在自己已经懒到不写代码了，估计WEB3的都猜的到是谁了
我用的是字节的trae，毕竟是中国人自己开发的，对中文非常友好，目前基础版本也是免费
电脑配置的话，总归还是芯片和内存好点，还是吃内存的，我32G内存跑起来关键时候也会慢一丢丢
我发现他对所有国内金融接口也非常了解，非常友好，用Tushare的话，每月200块，妥妥的监控6000个股票，蛮多普通人现在只是用到trae+ptrade，这算是已经懂的人了，但对我来说太LOW，我需要的是trae帮我打造一整套单独的监控系统
入门要求还是：好电脑+trae（个人推荐）+Python基础知识（当然最好还是有编程经验）
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试了一天AI编程，半天就帮我把自动采集新闻，NLP就搞完了以后学生学Python，只要1小时就可以了，然后就能完成很多人学习N年的水平，关键是还比你写得好。。。NLP都不用学了。。。一个独立的交易员，以前还要求着别人写代码，现在人工智障全帮你搞定了以后交易员这个行业是越老越牛逼，以前是年轻人干得动，老年人坐着都不行以后全是操控机器人，用自己的交易经验，指挥机器人就好了感觉等60岁，躺着直接说：人...必须点赞，争取活到100岁。越老越值钱。
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以后学生学Python，只要1小时就可以了，然后就能完成很多人学习N年的水平，关键是还比你写得好。。。NLP都不用学了。。。
一个独立的交易员，以前还要求着别人写代码，现在人工智障全帮你搞定了
以后交易员这个行业是越老越牛逼，以前是年轻人干得动，老年人坐着都不行
以后全是操控机器人，用自己的交易经验，指挥机器人就好了
感觉等60岁，躺着直接说：人工智障，帮我盯着市场新闻，情绪，价格波动，买入卖出。。。。
我的工作就是维护他，以后大家都是高级AI维修工
专业经验+AI运维能力=超级单体，将完全不受到年龄限制
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- Sentiment Analysis Trading
Trading based on sentiment analysis utilizes market sentiment data to forecast potential shifts in asset prices.
This method assesses feelings, attitudes, and the prevailing mood regarding a financial asset with the objective of predicting price movements by considering the collective viewpoints of those involved in the market. - Social Media Sentiment Trading
Trading based on social media sentiment is an innovative strategy that involves monitoring various social platforms to gauge the market mood. By analysing public opinion on channels like Twitter and Reddit, this method seeks to forecast upcoming price movements for specific cryptocurrencies.
20种数字币量化策略里，占据了很大一块
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那是肯定的，任何追溯源头只能事后看，没法通过当下发生后准确预测第一颗沙子。所以真的实战，还是要通过监控100颗沙子的运动来操作，这波空单的开仓只能并且必须是公告完，下午一点开始的舆论大讨论+下跌速度加快来完成。跟随动量群体。哈哈，哥们在集思录一大帮追求胜率的人中属于少数选择追求赔率的，冲这个也得挺，模型还需完善，希望能成，好奇是第一生产力：）
就像逆向噪音群体，必须等他们情绪发泄，才能进场，你没法简单用某个人的行为来预测市场。
交易必须利用“群体”产生的信号，单独个体都是毫无意义。最初第一粒沙只能事后看看。
但是看...
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临界点依然无法预测，探究哪粒沙子最终导致了崩塌可能会迷失在量子力学的海洋：）那是肯定的，任何追溯源头只能事后看，没法通过当下发生后准确预测第一颗沙子。所以真的实战，还是要通过监控100颗沙子的运动来操作，这波空单的开仓只能并且必须是公告完，下午一点开始的舆论大讨论+下跌速度加快来完成。跟随动量群体。
就像逆向噪音群体，必须等他们情绪发泄，才能进场，你没法简单用某个人的行为来预测市场。
交易必须利用“群体”产生的信号，单独个体都是毫无意义。最初第一粒沙只能事后看看。
但是看看第一粒沙的样子，的确很有意思，真的很难说这是运气，还是内幕作弊，还真的是很有意思。
不能追求精确，这个道理我还是懂的。
bigbear2046 - 无非想要明白些道理，遇见些有趣的人或事
通过这次挖掘临界点依然无法预测，探究哪粒沙子最终导致了崩塌可能会迷失在量子力学的海洋：）
1 证明了斯坦利论文说的，的确某些信息可以用来提前预知未来，虽说可能很不靠谱（但我认为这就是第四大人群 内幕交易者的作用）
2 我一直以为人类行为和价格是同步的，但事实证明大部分人的确同步，极小部分拥有阴谋
3 人类的交易模型，必须考虑作息，工作，生活规律
4 最初源头的特征明显，需要积累其规律，利用之
5 这个工作可能比很多人想的要简单，毕竟我只是研究股市罢了
6 动量交易者和自信...
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1 证明了斯坦利论文说的，的确某些信息可以用来提前预知未来，虽说可能很不靠谱（但我认为这就是第四大人群 内幕交易者的作用）
2 我一直以为人类行为和价格是同步的，但事实证明大部分人的确同步，极小部分拥有阴谋
3 人类的交易模型，必须考虑作息，工作，生活规律
4 最初源头的特征明显，需要积累其规律，利用之
5 这个工作可能比很多人想的要简单，毕竟我只是研究股市罢了
6 动量交易者和自信心有关，舆情强度和自信心有关，过度自信 + 噪音交易者出现，是危险信号
股市规律，即人类行为规律
至于源头阴谋论，我严重怀疑有些话不能明着写，就用科普08 1929代替，最后在收割粉丝
一般IP都是北京
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12号准时13点（为什么这么准时？一分钟都不差哦！我又要阴谋论了），某大V（接近百万粉丝）发了一个视频，瞬间得到了一定传播，播放次数达到6.8万次（看清楚，这是12号哦）
当天并没有啥下跌，当天一路涨，拥有接近百万的博主开始提示风险，发送了关于1929年和2008年，以及日本泡沫破灭的相关视频。
得到了几百个点赞和转发。粉丝纷纷评论：“要多留现金”，“股市涨疯了”，“日本当年就是这样”。。。。。。。等等
这个视频用很缓和，理智的语言进行了演讲，一共不超过5分钟
和论文里写的一模一样，扩散初期拥有一定特征
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924以来的一年半，漏洞一直到现在，我还记得924那次我始终难以理解，发动前价值纷纷看空，动量也还没发动，噪音也躺平，眼看就等动量发动，带动噪音割肉在地板了，这样我反手噪音，跟随价值，直接就一把上去收割了。突然价值就转向了，一种未知力量疯狂买入，噪音也在买，我以为噪音的信息是有效的，就上去开空，被打的太惨了。
回想起来，那天在外面吃饭，一个老爷爷在谈论东方财富，说自己直接低位满仓东方财富，赚钱SO EASY。所以价值和动量一起发动的力量是非常大的，噪音在跟风一下，直接飞起。。。
老爷爷这个动量打得我连家都找不到。
我老婆那天也是动量，直接反手就是把我噪音收割的单子平掉，直接做动量开空，赚钱 SO EASY。。。（所以那天我和老婆联手形成的交易，现在看来才是准确的，我的模型直接收割噪音，然后出保证金公告，她直接做动量收割市场）
我现在只要把动量监控放进去就弥补了
就写到这里了，多写伤身体。顺便说一下大板，大板的核心是要动量和噪音集体行动，个股的难度远超指数，但利润更可怕，一旦自己做了动量，就要想办法让噪音跟上，一不小心自己从动量成了噪音，直接埋在了最高点，而且个股速度更快，稍有偏差，直接又从动量变成噪音。指数上噪音卖出后，你就算第二天买入都不要紧，个股上，第二天开盘直接涨停，买都买不到。
这就是个交易游戏，小霸王其乐无穷
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在实战领域，这是完全不同的群体，他们的行为模式完全不同。
这是我们多年以来最大的错误理解。
他们的买入卖出依据完全不同，交易频率，思维模式也完全不同。
并且他们都具有巨大的群体基础和力量，不能统统简单叫散户。
噪音整体是一路亏损，这亏损曲线简直逆天
动量的利润是类似正弦曲线，基本是上上下下
价值整体是一路向上，但略有波动曲折回撤
充分利用价值的信息，动量的一半信息，噪音的反向信息，三者结合形成一套属于自己的信息流
这个信息流就会指导你反复收割他们三个
又回想起小时候看大时代：
猪脚是价值，丁蟹是典型动量（但一开始居然是反向动量，噪音收割者，一开始散户全死在了他脚下），还记得陈万闲说大家（噪音）都死了，就你（反向动量）没死吗？
到结局，丁蟹居然从反向动量 -》正向动量，自己变成了（噪音），直接死在了价值脚下。
所以人啊，最怕反复转换，要么坚持长期价值，要么做“跳脱者”“无固定者”“无为者”随意转换（价值 动量 噪音 一网打尽），不然只会落得个空
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价值交易者的赎回+动量交易者的卖出+噪音交易者躺平，三家集体都不买，就一路跌。。。。（然后坐等噪音交易者卖出，我就反手买入，等动量交易者反手买入，我就蹭蹭蹭加仓，在等噪音交易者反手买入，我就平仓）
之前几天上涨是因为：
价值交易者的躺平+动量交易者的买入（价格加速）+噪音交易者卖出，就立马上涨蹭蹭蹭。。。
高位翻转是因为：
价值交易者的躺平+动量交易者的卖出（价格加速）+噪音交易者的买入，就立马下跌蹭蹭蹭。。。
924是因为：
价值交易者申购+动量交易者的买入（价格加速）+噪音交易者买入，就立马发疯。。。
所以当时我的噪音交易者监控器发出了强烈的卖出信号，我期权就立马被坑在天花板。。。。
2024年一月我的高预测：
价值交易者躺平+动量交易者卖出（价格加速）+噪音交易者反复买入（3000点信念），然后就蹭蹭蹭反复暴跌，当时反复摩擦噪音交易者
是不是觉得我这套万精油模型特别牛逼，哈
十年前我发明了 ：低估（价值）+人群看跌（噪音） =买入 ， 高估（价值）+人群看涨（噪音）=卖出。
现在回头看是十分浅显的，我居然一直都习惯忽略动量交易者。
这三者无敌风火轮的反复对手成交，就是完整的交易过程。
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1. 价格：老手看价格，典型特征是价格的速度，其中包括涨停等，所谓重势不重价，说的就是价格的变化速率，物理中就是V。
2. 政策，业绩：老手看政策，看的是大家的讨论，公司好坏， 国家意志，国家意图。从最早的营业大厅，到现代的网络世界，万变不离其宗。
3. 也许还有3 4 5，但我发现用1,2 已经可以拟合90%这类人
其实他们就是：动量交易者（带着信息的交易者）
市场参与者如果按照可以物理距离分，是可以分为：国家，个人，机构。
但我们没法按照这个类型建模
因此真正的分类是按照行为模式分类：内幕交易者，价值交易者，动量交易者，噪音交易者。
按照他们拥有的信息量来说：信息最大，信息其次，一部分信息，无信息。
内幕交易者拥有作弊器，无法建模
价值交易者，典型的慢思维交易者，建模关键是标的物的内在价值
动量交易者，典型的快思维交易者，建模关键是信息流动 盘面信息流动
噪音交易者，典型的跟风者，建模关键是纯价格数字 情绪发泄
为啥要建模，因为巴菲特告诉你了：金融市场重要的不是你觉得好，而是其他大家觉得好，给他们建模，你就可以知道他们如何选出那个最美的。
有时候预测市场，并不是一定要人工智能把所有细节输入，然后得到好像极端准确的数字，而是准确构建不同群体的特征，想他们所想，最后汇合在一起，一张预测高概率分布就出现了
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最近才把我老婆这个舆情大神请过来帮我改进，为了展示我的模型
前天下午下跌时候收盘前最低价模型精准买入，老婆还将信将疑，然后昨天上午一路上涨，我的低端模型肯定继续持有，结果中午遇到村长干预，下午开盘后，我老婆见多单瞬间亏损，瞄了眼舆情和村长公告，反手就是做空，收盘前平仓，然后让我自己思考改进。。。。
当时我觉得这种操作我的机器人死活做不到
有时候把，灵感往往是一瞬间，就像小时候钻研物理，可能就是时间积累不够把
怪不得当年2020年鸭蛋和另外一位趋势大哥可以瞬间做出我做不到那另外一半操作，我老婆向我展示了正是我最缺的那部分，今天我终于想明白期中的奥妙了，哈
又要去埋头干活改进了，有了思路，大刀阔斧的向前进。
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太低估了，一天两百倍不是没有过....................高频情绪模型+末日期权，应该是我见过世界上最凶猛的交易策略，但是应该也是最最难的，天时地利人和缺一不可，还不能受到外界干扰，要模型发出强烈预测信号叠加正正好好末日5天内
我刚看了眼我的最新模型上周开始要是做1000的末日期权，利润就差不多是10倍（开年到今天的所有短线的高低点模型预测胜率100%），但我也没啥可惜的，实际情况是非常难做到的
人类情绪是完全可以被利用和预测短期高速波动的，叠加末日期权，力量就是毁天灭地，至于几百倍只能看看，因为选合约选错了直接白搭，但是十几倍是可以做到的
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在耐心等一等，让更多羊进入围栏，到时候一网打尽
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Quantifying Trading Behavior in Financial Markets Using Google Trends
大概意思就是利用高频的谷歌趋势跟踪特定词汇的搜索量，可以提高对美股下跌前的预测率，最有效的词频是“债务”，当然论文引用的是08金融危机前后几年的数据，有一定针对性。
这周我又把我的模型喂给豆包，豆包建议我加入实时搜索数据 高频情绪增速的混合策略（还要自适应仓位调整 波动率风控，ATR止损等），3倍杠杆可以年化可以达到50%，胜率70%到80%之间，不得不说人工智能还是比我懂得多。
然后就是找实时高频搜索数据在哪里有，微博的微指数貌似没有网站版本？
最近把比较旧的希尔伯特变化用在商品套利上，希尔伯特变化 1.5标准差偏差用来开平仓，读一下
High frequency trading strategy using the Hilbert transform
A. Kablan, Wing Lon Ng
Published in International Conference on… 16 September 2010
Mathematics, Computer Science, Business
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（毕竟作为职业交易关注度的散户）
指数交易：
1：用指数小时线，20小时高价突破+五日"牛市词频”平均处于低位，就买入开仓，“牛市词频”快速上升后就平仓
2：极端情绪出现，比如“崩盘”的频率升高，叠加评论人数迅速增加，迅速买入，恢复后平仓
港股：
达力集团（坐等卖房或者卖地分赃），成本6元，目标20
青鸟（坐等JBD上市或者AR关注度上升后），成本7毛，短期目标1.7
汤臣和天安（大卖的房地产都没人关注），成本就这个价
波顿（拆迁款超过市值，唯一拿着难受的仓位）
偷偷的潜入，人多了就马上跑路，二级博弈就是利用情绪和关注度抢跑
下一个观察目标：钯金期权，白银的上升趋势打开后，后面如果在起来，肯定是疯狂的小弟了，类似当年比特币搞完，莱特币新高，最后最猛的就是狗狗币
一波关注度上升后，波动缩小的时间大概=上升总时间的四分之一（参照SIR扩散模型）
最后：不求发财，就算买个一张实值期权也挺好的，就像青鸟我再看好一共也就10万股
因为交易要开心，所以也不私藏啥啦，哈
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Tobias Preis， Helen Susannah Moat & H. Eugene Stanley
学习一下Stanley的老论文，最近用豆包研究策略还是蛮有用的，居然会总结“突破+价涨搜冷买入，搜量跟上卖出”的策略，还能自动回测
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