《金融心理学》

金融心理学

The Psychology  of Finance  ---Understanding the Behavioural  Dynamics of Markets.

如何掌握市场波动的真谛。

06年旁听了南大行为金融的一位教授的演讲。期间提到金融领域的论文,往深了大都是数学模型,推演,但这些理论模型通常都难以理解。作为奥赛出来,数学功底不错的他,竟然也大部分看不懂。

由此引开,渐渐的,研究领域开始出现了另外一个分支,行为金融学,没有了冗繁而又经常失真的金融模型,取而代之的是各种行为分析理论。

后面图书馆看了相关的一些资料,可惜大部分是抄来抄去。毕业后买了这本虽然翻译不咋地,但是大体上介绍清楚了的金融心理学。

所有的讨论都必须基于一个前提来展开,这本书里面一开始例证了金融模型在市场预期上的不足,从本质上市场是一个浑沌、非理性,并且自我实现的特性来讨论背后行为主体--人。

一门知识的本质还有基础结构很重要,但是比起已经证明的东西来看,更加值得学习思考的是过程,即为何需要从心理学角度分析,需要选择哪个心理学分支的理论作为支持。

人的行为造就市场,但是正如市场的多样性,行为的分析也有多种流派。书里面通过对各种市场行为中不同人群的反应描述和对应理论的例证,似乎可以很“准确的”描述。

但是问题也随之而来,和六合彩一样,无外乎就是找个理论套下去,本质是什么确实无法完全把对脉的。


因此,更好的角度的是,学习这个套用的过程,不要去在乎那一套套理论。

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,并对眨眼动作与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简洁的语法特性与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核心模块与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与闭合程度双重标准,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错误处理机制与性能优化建议,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
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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