3、加密货币交易入门与基础理解

加密货币交易入门与基础理解

1. 交易中的认知偏差

在交易领域,存在一些常见的认知偏差,这些偏差会影响我们对交易的判断和决策。

1.1 样本大小不敏感

样本大小不敏感是指人们在判断获得样本统计数据的概率时,不考虑样本大小。例如,有人会说“基于最近的50笔交易,我可以保证这个策略是有效的”,但实际上仅50笔交易的样本可能并不足以支撑策略有效的结论。

1.2 随机强化

随机强化是指交易者将随机结果错误地归因于自己的技能或缺乏技能。市场有时会奖励表现不佳的交易者,从统计角度看,一些糟糕的交易者可能比其他交易者获得更多奖励,这会让他们产生自己很有交易技能的错觉,比如有人会说“我是一个成功的交易者,因为我有出色的交易技能,而不是因为我运气好”。

这些偏差在日常生活中很自然地出现,所以我们很容易陷入其中。制定交易策略并非易事,即使是好的策略也有很多不适用的情况。我们作为人类,难免会陷入这些陷阱,但这没关系。要想在交易中取得成功,我们需要同时关注阻碍我们成功的心理因素和技术因素。在接受交易技巧相关信息时,不要盲目跟从有大量追随者的人,要先了解背后的原理,检查假设,自己验证结果,然后再决定是否相信。

2. 成功案例与现实目标

我们不应以比尔·盖茨和史蒂夫·乔布斯等极端成功案例为目标,他们的成功包含了运气成分。更现实的目标是那些适度成功的人。风险投资公司大部分投资会亏损,但通过前3 - 4%的投资就能收回成本并盈利。同时,要考虑时间因素,比如迪士尼在凭借《白雪公主和七个小矮人》取得成功之前制作了很多卡通片。还要考虑个性化因素,就像在网上搜索特定疾病症状和向专家咨询,专家会为你量身定制治疗

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本项目是本人参加BAT等其他公司电话、现场面试之后总结出来的针对Java面试的知识点或真题,每个点或题目都是在面试中被问过的。 除开知识点,一定要准备好以下套路: 个人介绍,需要准备一个1分钟的介绍,包括学习经历、工作经历、项目经历、个人优势、一句话总结。 一定要自己背得滚瓜烂熟,张口就来 抽象概念,当面试官问你是如何理解多线程的时候,你要知道从定义、来源、实现、问题、优化、应用方面系统性地回答 项目强化,至少知识点的比例是五五开,所以必须针对简历中的两个以上的项目,形成包括【架构和实现细节】,【正常流程和异常流程的处理】,【难点+坑+复盘优化】三位一体的组合拳 压力练习,面试的时候难免紧张,可能会严重影响发挥,通过平时多找机会参交流分享,或找人做压力面试来改善 表达练习,表达能力非常影响在面试中的表现,能否简练地将答案告诉面试官,可以通过给自己讲解的方式刻意练习 重点针对,面试官会针对简历提问,所以请针对简历上写的所有技术点进行重点准备 Java基础 JVM原理 集合 多线程 IO 问题排查 Web框架、数据库 Spring MySQL Redis 通用基础 操作系统 网络通信协议 排序算法 常用设计模式 从URL到看到网页的过程 分布式 CAP理论 锁 事务 消息队列 协调器 ID生成方式 一致性hash 限流 微服务 微服务介绍 服务发现 API网关 服务容错保护 服务配置中心 算法 数组-快速排序-第k大个数 数组-对撞指针-最大蓄水 数组-滑动窗口-最小连续子数组 数组-归并排序-合并有序数组 数组-顺时针打印矩形 数组-24点游戏 链表-链表反转-链表相加 链表-...
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