(五)巴菲特与索罗斯的投资习惯:市场总是错的

作者:chen_h
微信号 & QQ:862251340
微信公众号:coderpai


(一)巴菲特与索罗斯的投资习惯:思考习惯的力量

(二)巴菲特与索罗斯的投资习惯:七种致命的投资信念

(三)巴菲特与索罗斯的投资习惯:保住现有财富

(四)巴菲特与索罗斯的投资习惯:乔治索罗斯不冒险吗?

(五)巴菲特与索罗斯的投资习惯:市场总是错的


投资最重要的是发展你自己的投资哲学。投资大师有他自己的投资哲学,这种哲学是他的个性,能力,知识,品味和目标的表达。因此,任何两个极为成功的投资者都不可能有一样的投资哲学。失败的投资者没有投资哲学,或相信别人的投资哲学。

不管是买还是卖,持有还是按兵不动,一个投资者所做的每一个决策都来源于他对市场运行机制的看法;也就是说,来源于他的投资哲学。投资哲学是一整套有关于下列问题的理念:

  • 投资的本质:市场如何运转,价格为什么变动;
  • 价值理论,包括如何评估价值以及盈利和亏损的原因;
  • 好投资的本质;

巴菲特认为市场先生是躁狂抑郁症患者,今天可能欣喜若狂,明天就可能消沉沮丧。索罗斯对投资现实的前提假设是:”市场总是错的。“

巴菲特没有去取深究市场为什么是错的,他只是观察到并利用了这一点。但索罗斯却有一套有关于市场出错原因的详细理论,而这种理论对他从市场的错误中获利至关重要。

这种巴菲特市场关,以几条有关投资市场本质和对待市场的态度的理念为基础。如果投资者向获得成功,他们必须接受这些理念。

第一条理念就是市场总是(或经常是)错的;

第二条,这种市场观中蕴含着巴菲特的投资利润策略。如果市场先生是个喜怒无常的精神病患者,他总会时不时的报出低得离谱的股价或愿意在价格高的荒谬的时候购买同样一只股票。

第三条,就像巴菲特所说,”市场先生是来伺候你的,不是来指导你的。如果你被他的情绪影响了,那将是灾难性的。“

在能力范围之内,投资大师都在寻找着符合他的四维标准的企业,这四维是:

  1. 它们必须有明显的竞争优势:是行业内成本最低的生产商,并有出众的生产,财务,研发和营销技巧。
  2. 它们必须有超凡的管理,在他看来,这是超凡成果的根本原因。
  3. 它们的业务特色必须能够请确保它们目前的超出行业平均水平的利润,资产收益率,利润率和销量增速将会保持一段时间。
  4. 它们的价格必须有吸引力。

你的投资哲学反映了你对外部世界的认识:投资现实的本质。作为一个投资者,你对你自己的认识也同样重要。巴菲特和索罗斯都怀有几条有关它们自己的信念,这些信念都是它们的重要成功因素:

  • 他们相信他们理应成功和赚钱;
  • 他们相信他们要对自己的职业命运负责。也就是说,制造他们的利润和损失的是他们自己,不是市场或某些外部力量。他们是主人。

你只有对你自己的行为后果负责才能控制自己的行为。这并不意味着你 能控制外部事件,但你可以分清什么事情在你的控制范围之内,并始终停留在这个范围之内。

作为投资者,如果你的行动依赖的是某位经纪人的小道消息,如果你只会学你朋友的做法,如果你的投资知识的主要来源只是每天的报纸,那你就像是漂浮在海浪上的软木浮标一样。你让其他人控制了你的行动,因此,如果你赔钱了,这不会是你的错。但你永远也学不到任何东西。

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的误处理机制性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值