昨天晚上十点刚过便开始编写代码,一直持续到零点二十多分,约两个小时,成功实现了资金持仓点击导出功能,且能将数据读取并写入数据库。结束时颈椎略感僵硬,所以今天打算适当减少代码编写量,或完善之前遗漏的功能。
昨日采用了一种方法,将原本的 Java 代码借助工具直接翻译成 Python 代码,总体成效较为理想,主要是耗时较少。不过,Python 开发存在小问题,返回的对象有时难以确定类型,格式也可能有偏差,访问属性时会产生各种问题。因此,对于这些返回对象,有时需将代码粘贴后再次借助工具询问,略显不便。毕竟 Python 是弱类型语言,不像 Java 作为强类型语言,在编译时就能对返回值对象及其方法等进行明确检查,运行时因类型不匹配而报错的概率极低,如今基本不会遇到。
若今天继续推进,大概率主要是将今日委托信息导出并写入数据库,后续依据昨日绘制的流程图逐步开展。以流程图为导向,一步一步实现功能,遇到问题再修改之前的代码。这与以往先打造零部件再组装的方式不同,如今是先搭建框架,再逐步填充内容,即一种是零散的一次性组装模式,一种是增量式、迭代式类似滚动推进的方式,类似于软件开发中的两种思维模式差异。一种是先划分模块,单独开发后整合组装;另一种是先开发具备核心功能的简易项目,再添加其他功能项。二者工作类型与方式差异极大。
在功能开发过程中,若对某些代码存疑,我会尝试写下自己的理解,尤其是映射到 Java 开发语法、用户惯及功能等方面,总体准确率能达百分之八十左右,大部分理解还算到位。这让我感觉不仅计算机语言学如此,学外语也一样。之前阅读学或思维方面的书籍提到,掌握类似知识后,可运用其学其他知识。当知识储备广泛时,学新知识会相对轻松。从两个维度解释,其一,学众多知识后,不会轻易半途而废,因以往积累经验,再次学会更有耐心、细致且易坚持;其二,大量知识会在大脑中形成网络,学新知识时可尝试与新知识建立联系,如同动物实验中的条件反射。当联系增多,学一个涉及多要点的知识点,若没有知识积累,建立联系极为困难,就像在树木稀少区域,塑料袋飞起难以被阻挡,而在树木成网区域则容易被树枝勾住。学新知识同理,若已构建起类似神经网络的连接,寻找与新知识要点相似或相关的就相对容易,运用过往知识学便会轻松许多,理解也更深刻透彻,还可能挖掘出更多新知识,这些可能书本未提及,但能自行领悟,如此便不仅学到知识,还掌握了对应思维方式,如同钻石多面,不会仅从单一视角看待问题,视角增多对问题理解更透彻。
很多人学知识仅着眼一点,如同挖井只朝一个方向努力,我认为不妥,或许应多挖掘几口井,全部挖好后,后续挖掘会轻松,因为底层已形成网络,很多知识在底层相通。但在某一学科中,很少能充分分析其对其他方面的影响。例如研究风沙、河流、海洋等内容,涉及
大自然中风、水运动以及与石头的冲刷、侵蚀等,这涉及物理层面知识,如老师讲解中提及的物理中的通货膨胀、摩擦等,有些还与化学相关,将不同学科结合,对问题的理解会更全面且轻松,关键是并非孤立学知识点,而是能与以往所学融合。
在应用知识时也不会局限于仅考虑某一学科知识,比如地理主要研究自然变化,包括自身变化和人为参与后的变化,老师明确指出人为参与的变化不属于地理研究范畴,例如一座小山因地质运动或地震被夷平属于地理研究范围,而因盖楼被挖土机推平则不属于,此比喻形象且与日常生活紧密相连。
再拓展看,软件开发中的设计模式很多内在相通,一些经变通可转化为其他模式,还有些是多种组合形成更大模式。在交易层面也有类似之处,不过交易更多是先将一种交易模式学好、练熟、做精并盈利后,再考虑适当拓展其他模式,我个人不太提倡过早拓展。但当熟练运用一种交易模式后,再看他人交易手法会发现相通之处,这种相通在于交易模式均基于底层概率思维构建,例如我主要采用网格交易,若他人采用技术或基本面分析,便需考量其分析逻辑是否基于底层概率,包括胜率、盈亏比和交易机会,若其阐述与这些毫无关联,则说明其研究较肤浅,或者虽有关系但未提及概念层面内容,并非不想讲,而是缺乏意识,当然也存在故意隐瞒底层逻辑或故弄玄虚的可能。总之,从概率思维层面理解交易模式远比泛泛听取所谓绝招更为有效。