如何避免股票投资决策误判(二):强调过程 尊重结果

对于投资,为什么要强调过程?正如你想去往山后的溶洞时,必然会经过崎岖坎坷的道路,到达时只代表这个过程的结束而已。每个人虽然目标相同,但路程不同,所达到的地方也就不同。

太多时候,很多人的眼中充满着对结果的渴望,而对过程视而不见。这种不调研、不思考、不学习的判断下,就会导致情绪的剧烈波动和与目标相差甚远的结果,严重影响决策质量。

决策是一个先了解后决定的过程。对于了解,请试问自己:自己所关注的股票真的详细了解吗,每一个重要数据的背后代表的含义是什么,公司的产品在市场上竞争的优劣在哪些地方,生意现在还好做吗?真的已经了解当前重要的情况和变化了吗? 对于决定:这个决定由来的逻辑是什么,总不能拍脑门决定吧?运用的基本常识有哪些?有没有竭尽全力提高正确预测的概率?是否有很高的安全边际了等等?这些都是过程,这些过程决定了决策水平的高低,也代表了不同投资者天差地别的投资结果。

单以决策逻辑举例。每个人都有自己的决策逻辑,你是如何判断某个股票是否值得投资的?如何判断它有足够的安全边际的?如何判断它未来有大幅度增长潜质的?总应该有个逻辑吧,或总应该有几个理由吧,哪怕是你预测的。再探究下去,你凭什么做出这样的预测,也总应该有理由吧,不妨都写下来,用不了多长时间的。当你写下来时,就会非常清楚你的判断,这就跟一道数学题一样,只要你能把过程写下来,你就能看清楚你的逻辑。

当你写下来你的决策逻辑时,总会发现会有能提升的地方。当你写下决策逻辑,而且你必须写明决策依据时,你会慎重很多。当你评判这个股票是否有足够的安全边际时,你会从各个角度来判断,而不只是资产负债表。当你认为这只股票有很大的潜在增长时,你必须也从各个方面研究它能增长的原因等等。

这些都是投资的过程,也只是一小部分的过程。每个过程最后会融合成为一个慎重的决策,在实施这个决策时,结果其实已经注定了。每个人最终比拼的其实就是这个过程,结果只是副产物而已。就像玩游戏,你不会看是哪一方赢,他们的比赛过程才是最大看点。

很多人实在太喜欢看结果了,根据一些不成逻辑的因素去决定,加仓、减仓、割肉、投机、被情绪调动着,铤而走险,急于交易,养成着赌徒心理,眼中盯着那个虚幻的结果,毫无耐心,这是可悲且疯狂的。

在看不见的地方用功,在看得见的地方淡定。相信自己,强调过程,尊重结果。希望我们在资本市场都获得收益。


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### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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