真假风险

一、感受到的风险和真实的风险

风险有两种,一种是感受到的风险(Perceived Risk),另一种是真实的风险(Real Risk)。股票暴涨后,真实的风险上升,感受到的风险却在下降,在6000点股市最危险的时候大家感受到的都是歌舞升平;股票暴跌后,真实的风险下降,感受到的风险上升,在2000点股市相对低谷时人们感受到的却都是凄风苦雨。

乘飞机和乘汽车相比,旅行相同的距离,乘汽车的死亡率是乘飞机的60多倍,但是有飞行恐惧症的人很多而害怕乘汽车的人却很少。乘飞机的Perceived Risk大,但是真实风险小(出事的概率只有6百万分之一),所以卖航空保险是一门很好的生意。

二、暴露的风险和隐藏的风险

从另一个角度看,风险可以分为暴露的风险和隐藏的风险。我们要承担暴露的风险,因为人们已经避之惟恐不及,危险性已经反映在价格里了,承担这样的风险会有相应的高回报。相反,我们要避开隐藏的风险,因为人们还没有意识到它的存在,承担这样的风险没有相应回报。

911事件发生后,人们都不敢坐飞机了,其实9月12日与9月10日相比,暴露的风险大了但是隐藏的风险反而小了--之后的10年是美国航空史上最安全的10年。911之后数月,许多人以驾车代替乘飞机,反而在高速公路的车祸中比往年多死了1500人。

能否区分真假风险往往也体现了一家机构的文化和水平。1987年10月,美国股市一天狂泻23%,高盛的风险套利部门损失惨重,鲁宾微笑着对团队说,公司对你们充满信心,如果你们想加仓的话,那就去做吧。形成鲜明对比的是,其竞争对手Smith Barney 在黑色星期一之后解雇了套利部门的所有员工。

其实,黑色星期一之后,暴露的风险很大,但是隐藏的风险不大;感受到的风险很大,但是真实的风险不大。能区分并利用这两种风险的不同,是成功投资的必要条件。

三、价格波动的风险和本金永久性丧失的风险

再换个角度看,风险还可分为价格波动的风险和本金永久性丧失的风险。当市场在5000多点时,股价天天向上,风平浪静,价格波动的风险貌似不大,但本金永久性丧失的风险却巨大;当市场在2000点时,股价跌跌不休,波涛汹涌,价格波动的风险好像很大,其实本金永久性丧失的风险却已急剧缩小。

美国的VIX指数,衡量的就是市场的波动性,每次市场的底部伴随着的都是VIX的高点,也就是市场波动性最大的时候。为什么人们常常会在底部斩仓呢?就是因为市场底部往往也是市场波动最剧烈的时候,而大多数投资者承担股价波动风险的能力是很弱的,并且常常在市场底部把波动性风险混同为本金永久性丧失的风险。

有个故事说一个失恋的人找到一个老和尚,他说师父啊,这个事情我怎么都放不下,老和尚就让他拿着一茶杯,给他倒热水,水满了烫到他的手,他就把杯子放下来,老和尚说,这个事情就跟这杯茶是一样的,痛了就放下了。很多人做股票也是一样的,涨了,爽了,就满仓;跌了,痛了,就清仓。低点低仓位、高点高仓位就是这么来的。其实,对于逆向投资者来说,最痛的时候,往往是最不该放手的时候。正如索罗斯所说,如果你承受不了失败的痛苦,就不要入市,因为没有人能够百战百胜。

然而,对于管理他人资产的职业投资者来说,市场波动的风险却是实实在在的风险,并且在客户赎回或者风控强制止损时,就会转化为本金永久性丧失的风险。所以,对于每一个基金经理来说,成功的前提是管理适合其投资风格的产品和找到适合其投资风格的客户群。

四、真假风险

人们常说高风险高回报,低风险低回报。其实,风险和回报常常不成正比。投资不可能不承担风险,成功的投资就是要承担那些已经暴露的、大家都感受到的、有相应风险折价但是真实危险性却很小的“假”风险。

 

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模与控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模与控制策略,结合Matlab代码与Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模与先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模与仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink模型,逐步实现建模与控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性与适应性。
### AIGC技术的风险分析 AIGC(人工智能生成内容)作为一项前沿技术,在推动内容创作效率提升的同时,也伴随着一系列潜在风险。这些风险主要体现在以下几个方面: #### 1. **误判与准确性问题** AIGC工具可能由于算法局限性而导致误判现象的发生。例如,在学术检测领域,像维普AIGC这样的工具可能会错误地标记原创内容为抄袭[^1]。这种误判不仅会影响用户的信任度,还可能导致不必要的法律纠纷。 #### 2. **滥用风险** AIGC技术如果被恶意利用,可以生成大量虚假信息或有害内容。这包括但不限于伪造新闻报道、制造谣言、散布仇恨言论等行为。此类内容一旦大规模传播,会对社会舆论造成严重负面影响[^3]。 #### 3. **隐私泄露隐患** 在使用某些依赖于个人数据训练的AIGC模型时,存在敏感信息暴露的可能性。比如当输入含有个人信息的数据用于生成特定风格的文章或者图片时,如果没有妥善处理好脱敏过程,则有可能导致用户隐私遭到侵犯[^1]。 #### 4. **伦理道德争议** 随着AIGC应用范围不断扩大,其背后隐藏着诸多关于人类价值观和社会规范方面的考量。例如自动撰写涉及历史人物评价的历史小说过程中可能出现不符合事实描述的情况;再如自动生成医疗建议类文章如果不严谨则会误导患者做出错误决定等问题都需要引起重视[^4]。 --- ### 如何规避AIGC技术带来的风险? 针对上述提到的各种风险因素,可以从多个角度采取措施来降低它们的影响程度: #### 加强技术研发 持续优化现有算法框架以提高判断精度并减少误差率成为首要任务之一。对于那些容易引发争议的功能模块应特别关注改进方向,确保最终输出结果更加贴近实际情况同时满足法律法规要求[^1]。 #### 建立健全监管机制 政府相关部门应当出台专门针对AIGC行业的管理条例,明确规定哪些类型的操作属于合法范畴之内以及违反规定后的惩罚措施是什么样的标准等等。此外还需要设立独立第三方机构负责监督整个行业运作情况是否符合既定准则的要求[^3]。 #### 提升公众意识水平 通过开展多种形式宣传教育活动让社会各界充分认识到合理运用新技术的重要性所在,并学会辨别真伪信息的能力从而避免受到不良影响侵害自己的权益[^2]。 #### 注重数据安全管理 企业在收集加工存储各类原始素材之前就必须严格遵循GDPR等相关国际通用的信息保护协议条款执行操作流程,保障每一位参与者都能享有应有的权利不受损害[^1]。 ```python def check_data_safety(data): """ 检查数据安全性函数示例 参数: data (dict): 输入待验证的数据字典对象 返回值: bool: 如果所有字段均符合安全标准返回True, 否则False. """ required_fields = ["name", "age", "email"] for field in required_fields: if not isinstance(data.get(field), str) or len(data[field]) == 0: return False email_pattern = r'^[\w\.-]+@[\w\.-]+\.\w+$' import re if not re.match(email_pattern, data["email"]): return False return True ``` 此代码片段展示了一个简单的Python函数用来检验传入参数中的基本个人信息项是否完整且格式正确无误,这是构建可靠系统的其中一个环节实例表现形式而已。 ---
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