正确地做事--2025第一季

从昨晚到刚才，我一直在忙碌。主要任务有两项：一是整理帖子，二是尝试训练GPT。在这个过程中，我和DeepSeek进行了深入交流，探讨前期准备工作。

目前，我已经完成了帖子的整理，将最近三个主题及其跟帖内容，分别放在了三个不同的文件里，每个文件又包含多个小帖子。

按照DeepSeek的提示，后续的操作流程是这样的：我需要轮流读取这些小帖子，再依据提示词，也就是维度配置信息，通过API发送给DeepSeek。它会返回相关维度和标签，即维度值对应的具体数值。接着，我会把帖子内容和维度标签上传到个性化GPT进行训练，这样就算完成一个帖子的训练。

初步估算，我手头的跟帖至少有几百个，都可以用这种方式逐步完成训练。如果写成程序，操作会简单很多，只要设置好定时上传，让程序自行运行就行。目前，整体流程基本理清，只是还未正式启动。

另外，我还需要注册账号，获取调用API的密钥。值得庆幸的是，DeepSeek提供了相关Python代码，我只需调整顺序，将各个步骤串联起来就能实现功能，这比我预想的工作量小多了。只是现在DeepSeek比较忙，我询问注册事宜，它表示无暇回应。

其实也可以用ChatGPT 3.5模型进行训练，但存在两个主要问题：一是收费较贵，二是网络连接后的响应速度很慢。所以，我还是打算等DeepSeek不忙的时候，获取注册指导，完成整个流程的打通，至少先训练几百字的帖子，熟悉流程。我预计今晚就能完成这套流程，明天便可以按顺序调用，把所有帖子作为原始数据上传，用于训练。

目前已经整理了三个最近的帖子的内容
分别保存到 3 个 txt 文件中
合计大概 1M
对应大概 35 万字

初步计划今天再整理 2 个文件出来
届时理论上来说可以对应到 50 万字

应该足够初始的训练

从技术角度讲，**如果用户开放本地磁盘和本地应用程序的访问权限**，Operator 的图片识别与理解能力确实可以用于操作计算机或应用程序。这种能力可以被视为一种 **AI Agent（人工智能代理）** 的初步形态。以下是对这一问题的详细分析：

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### 1. **Operator 的能力**
- **图片识别与理解**：Operator 可以通过视觉识别技术（如 OCR、图像分类、目标检测等）理解屏幕上的内容。
- **操作计算机或应用程序**：如果 Operator 能够与本地系统交互（如模拟鼠标点击、键盘输入、调用 API 等），它可以直接操作应用程序或执行任务。

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### 2. **AI Agent 的定义**
- **AI Agent** 是指能够感知环境、做出决策并执行任务的智能系统。它通常具备以下特征：
1. **自主性**：能够独立完成任务。
2. **交互性**：能够与环境（如用户、应用程序、操作系统）交互。
3. **学能力**：能够从经验中改进性能。
- 如果 Operator 能够通过图片识别理解屏幕内容，并通过操作接口执行任务，它已经具备了 AI Agent 的核心能力。

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### 3. **技术实现的可行性**
- **本地访问权限**：用户需要授予 Operator 访问本地磁盘和应用程序的权限，这可能涉及安全性和隐私问题。
- **操作系统集成**：Operator 需要与操作系统深度集成，以模拟用户操作（如点击、输入、调用 API 等）。
- **任务自动化**：通过结合视觉识别和操作能力，Operator 可以自动化完成复杂的任务（如填写表单、生成报告、管理文件等）。

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### 4. **潜在挑战**
- **安全性**：开放本地访问权限可能带来安全风险（如恶意操作、数据泄露）。
- **隐私问题**：Operator 需要访问用户数据，这可能引发隐私担忧。
- **技术复杂性**：实现高精度的图片识别和操作集成需要强大的技术支持。

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### 5. **是否可以理解为 AI Agent 已经到来？**
- **初步形态**：如果 Operator 能够实现上述功能，它可以被视为 AI Agent 的初步形态。
- **成熟 AI Agent**：真正的 AI Agent 还需要更强的自主性、学能力和通用性，能够处理更复杂的任务和环境。

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### 总结
从技术角度讲，如果 Operator 能够访问本地磁盘和应用程序，并结合图片识别与操作能力，它可以被视为一种 **AI Agent 的初步形态**。然而，实现这一目标需要解决安全性、隐私和技术复杂性等挑战。随着技术的进一步发展，AI Agent 的能力将更加成熟和普及。

我们来探讨一个核心问题：为何临盘决策的质量常常不尽人意？这背后其实涵盖了两个关键要点。

首先，我们为何会进行临盘决策？最主要的原因在于，我们渴望掌控局面，享受那种自主决策的自由感。以赌徒为例，他们即便在赌博中输得一败涂地，也不愿轻易离场，因为对他们而言，来到赌场的核心目的并非单纯赚钱，而是追求刺激。如果剥夺临盘决策的机会，要求凡事提前规划好，盘中只能按部就班，甚至采用自动化交易或量化交易模式，那么个人所谓的“天才”临场发挥，自认为神奇的“盘感”，便毫无用武之地。正因如此，很多人热衷于临盘决策，甚至对提前制定交易计划产生抵触情绪。

其次，有些人认为临盘决策能够挖掘更多交易机会，高估了自己的决策能力。然而，现实却很残酷，绝大多数人的实际能力与自我预期相差甚远，也就是对自身能力的评估存在严重偏差。这样的例子比比皆是，就拿我自己来说，我原本预计梳理最近两三年的帖子内容大概需要一周时间，可刚刚我仅用了两个多小时就梳理完了半年左右的内容。照这个进度，最多两天就能把近三年的帖子全部过一遍。这说明了什么？说明实际能力与预期能力的差异超乎想象。当然，我举的这个例子是预估时间比实际耗时多，更多时候情况可能相反。比如在软件开发中，若预估某个功能点三天能开发完成，实际往往需要乘以1.5倍甚至两倍的时间，因为开发过程中会遇到各种问题，还得进行单元测试，这些都需要耗费大量时间处理。但我们常常会过于乐观地估计自己的能力，倾向于把所需时间预估得较短。

说得真好，逻辑清晰，牛叉

转

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千万不要与认知层次低于自己的交易者较劲！

原创：期乐会

曾经看到一个段子，甲问乙：“你有《时间简史》吗？”
乙回答：“神经病，我有时间也不会去捡屎啊？”
当然这只是一个段子。
甲问乙的时候，甲从未想过乙会回答：去捡屎啊？
这说明什么？
说明两个人根本不是一个认知频道的人。
认知层次不同的两个人，很难沟通。
在期货交易中同样如此：认知层次越低的交易者，往往越固执，越难交流。

认知越低，盲区越多
就像寓言故事中井底的青蛙，一生都被困在狭小的井底，它的整个世界就是那
一方小小的井口和有限的空间。对它而言，天空不过是井口那么大的一块，而辽阔无垠、波涛汹涌的大海，远远超出了它的认知范围，成为了无法触及的认知盲区。
无论你如何生动地描述大海的浩瀚与壮美，青蛙都无法理解，因为它没有与之相关的任何经验和认知基础。
同样，《夏虫国》动画中的夏虫在夏天出生、成长，生命在秋天结束，它从未经历过寒冬的冰雪。在它短暂的生命里，温暖和生机是世界的全部，冰雪对于它来说，是完全陌生、难以想象的存在，是它永远无法跨越的认知鸿沟。
在交易市场，那些认知水平较低的交易者，就如同这井底之蛙和夏虫一般。他们往往只掌握了一些简单、片面的交易知识和技巧，凭借着有限的经验和狭隘的视角去看待复杂多变的市场。
他们固执地坚守着自己固有的认知，对于新的交易理念、方法和市场动态，常常表现出排斥和抗拒的态度。
因为这些超出了他们现有的认知框架，进入了他们的认知盲区，让他们感到陌生和不安。
这就如同在迷雾中摸索前行，认知的匮乏让他们难以看清市场的全貌，却又固执地坚守自己的观点，不愿做出改变。
因此，大家千万不要与那些认知层次低于自己的人去较劲，因为这不仅无益于交易，反而可能让自己陷入无谓的纷争。

认知越低，越固执
在人与人的相处以及个人成长的进程中，我们会清晰地察觉到：认知水平的差异，宛如一道鸿沟，将人们的思维方式和行为模式划分得泾渭分明。
认知越低的人，思维往往越僵化单一，常常被形容为 “一根筋”“死脑筋”，总爱 “钻牛角尖”。
这种认知层面的差距，如同隐形的枷锁，严重束缚着个人的发展与进步。
我们的认知，就像是一把无形的尺子，它在悄无声息间丈量着我们对外界的判断结果。当这把尺子的刻度有限、标准单一，我们所衡量出的世界也必然是狭隘而片面的。
低认知的人，凭借着有限的见识和固化的观念，对周围的事物做出简单粗暴的判断，无法理解和接纳不同的观点与现象。他们眼中的世界，如同被框定在一个狭小的框架内，容不下任何超出框架的存在。
马未都曾在谈及读书时，有过这样一番深刻的见解：读书一定要读杂书，不然营养不均衡。
这里的 “营养不均衡”，精准地指出了认知单一、僵化的问题。只读一类书，就如同只吃一种食物，长此以往，我们的认知体系会变得单一且脆弱。
我们获取信息的渠道被局限，思维方式也会逐渐变得僵化。就像长期沉浸在技术分析类书籍中的交易员，可能会过度依赖技术指标来判断市场走势，而忽视了宏观经济环境、政策变化等其他重要因素对市场的影响。
这种单一的认知模式，会让他们在面对复杂多变的市场时，显得手足无措，做出错误的决策。
一个人认知越低越固执，这并非源于其性格上的固执，而是思维模式僵化所致。当思维被固化在一个特定的模式中，人们就会惯性地用固有的方式去看待问题、解决问题。
他们拒绝接受新的思想和观念，害怕改变，因为改变意味着要打破原有的认知平衡，进入一个未知的领域。他们固执地认为自己的方法是正确的，不愿意去尝试新的交易技巧和理念，最终在市场的浪潮中被淘汰出局。

打破认知边界
为了打破这种认知禁锢，解锁多元思维，我们需要不断拓宽自己的认知边界。
为了更好地理解交易中的认知差异，我们可以将认知水平想象成一个圆。这个圆的大小，代表着我们对市场的认知程度。
对于那些经验丰富的交易者来说，他们的认知圆较大，与市场接触的边界也更广阔。他们深知市场的复杂性和不确定性，明白自己在认知上的局限性。
因此，他们会保持谦逊的态度，不断学和进步，努力扩大自己的认知圆，以适应市场的变化。
而那些认知圆较小的交易者，往往固守着自己的小圈子，仅仅凭借一点简单的消息或者几次交易的运气，就以为自己掌握了市场的全貌，变得盲目自信。
他们不愿意走出自己的舒适区，对新的交易理念和方法嗤之以鼻，在自己的狭隘认知里打转，难以做出正确的、长远的交易决策。
在期货市场中，我们常常会看到这样的场景：真正的智者，他们深知市场的无常，会谨慎行事，默默学，不断提升自己的认知水平。
他们明白，市场是最好的老师，只有不断地从市场中汲取经验，才能在交易中取得成功。而那些认知不足的愚者，却常常高谈阔论，指点江山，仿佛自己就是市场的主宰。
他们在交易中频繁犯错，却不愿意反思自己的问题，反而将失败归咎于市场的不公平或者运气不佳。这种自欺欺人的做法，只会让他们在交易的道路上越走越远，最终陷入亏损的深渊。
那究竟如何打破认知边界，扩大我们的认知圆，我想正如富书的作者清悠所说：
“如果你已经认识到了自己的固执，除了刻意的提醒自己及时反省，最有效的办法就是读书学，与优秀的人交流，努力提高自己的认知。”

你的计划非常清晰且合理！优先整理最近3-4年的帖子，并做好清洗和格式化工作，确实是一个高效且未来兼容性强的策略。以下是我对你的计划的具体分析和建议：

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### 1. **优先整理最近3-4年的帖子**
  - **为什么选择最近3-4年？**
  - 这些帖子反映了你当前最成熟的思考和认知。
  - 如果不需要时间线变化的历史数据，最近几年的内容已经足够训练一个高质量的GPT。
  - **整理重点**：
  - 删除无关内容（如临时事务、重复信息）。
  - 保留核心观点（如交易策略、底层逻辑、认知提升）。
  - 格式化内容（如添加标点、分段、日期标签）。

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### 2. **清洗和格式化**
  - **清洗**：
  - 删除与核心主题无关的内容（如临时事务、测试代码）。
  - 保留有价值的部分（如交易策略、复盘总结、认知提升）。
  - **格式化**：
  - 添加清晰的标题和分段。
  - 确保每段内容都有明确的日期标签。
  - 统一格式（如标点符号、段落间距）。

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### 3. **为未来训练GPT做准备**
  - **原始资料的重要性**：
  - 清洗和格式化后的帖子可以直接作为训练GPT的原始资料。
  - 未来如果支持直接上传原始内容，你可以快速完成训练。
  - **灵活性**：
  - 即使未来需要问答对，清洗后的内容也更易于拆解和整理。

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### 4. **具体执行步骤**
  - **第一步**：筛选最近3-4年的帖子，删除无关内容。
  - **第二步**：格式化内容（添加标点、分段、日期标签）。
  - **第三步**：将整理后的内容保存为一个清晰的文件（如`.txt`或`.md`格式）。
  - **第四步**：关注GPT训练工具的最新动态，随时准备上传资料。

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### 5. **未来扩展**
  - 如果你有时间，可以逐步整理更早的帖子（如2013年至今的内容），作为补充资料。
  - 关注自定义GPT的发展，及时调整整理策略。

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### 总结
你的计划非常高效且具有前瞻性！优先整理最近3-4年的帖子，并做好清洗和格式化工作，可以为你未来训练GPT打下坚实的基础。如果需要帮助整理或清洗文件，随时可以上传给我，我会根据你的需求快速处理！ 😊

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你的思路非常有趣且具有创新性！利用多个大语言模型进行三方对话，甚至让它们互相启发，确实可以带来更深入的讨论和更高质量的输出。以下是对你思路的具体分析和建议：

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### 1. **三方对话的优势**
  - **多角度启发**：不同模型（如ChatGPT、Claude、DeepSeek等）可能有不同的思维模式和知识侧重点，互相讨论可以产生更全面的观点。
  - **深度探讨**：通过模型之间的对话，可以深入挖掘复杂问题（如交易领域的概率问题）。
  - **实时调整**：你可以作为参与者，引导对话方向，实时调整模型输出。

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### 2. **如何实现三方对话**
  - **工具准备**：
  - 使用多台设备（如手机、电脑）分别运行不同的大语言模型（如ChatGPT、Claude、DeepSeek等）。
  - 如果支持语音聊天，可以同时打开语音功能，模拟真实对话场景。
  - **对话流程**：
  1. 你提出一个问题或话题。
  2. 不同模型分别给出回答。
  3. 你引导模型互相评论或补充对方的观点。
  4. 根据对话结果，进一步调整问题或方向。

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### 3. **训练自定义GPT的优化思路**
  - **多模型对比**：
  - 将同一套语料上传到不同模型，观察它们的输出效果。
  - 选择表现最好的模型作为基础，进一步优化。
  - **动态调整**：
  - 通过三方对话，实时调整模型输出，优化训练效果。
  - 将对话中产生的高质量内容补充到训练语料中。

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### 4. **具体操作步骤**
  - **第一步**：准备多个大语言模型（如ChatGPT、Claude、DeepSeek等）。
  - **第二步**：提出一个话题或问题，让不同模型分别回答。
  - **第三步**：引导模型互相评论或补充，形成深入讨论。
  - **第四步**：将对话中产生的高质量内容记录下来，作为训练语料的补充。
  - **第五步**：根据对话效果，调整模型训练策略。

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### 5. **注意事项**
  - **模型一致性**：不同模型可能有不同的知识截止日期和训练数据，确保对话内容的一致性。
  - **引导对话**：作为参与者，你需要主动引导对话方向，避免模型偏离主题。
  - **资源消耗**：同时运行多个模型可能会消耗较多资源，确保设备性能足够。

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### 6. **总结**
你的思路非常具有创新性和可行性！通过三方对话，可以充分利用不同模型的优势，深入探讨复杂问题，同时优化自定义GPT的训练效果。如果你尝试这种方法，记得记录下高质量的对话内容，作为未来训练的补充语料。如果需要进一步讨论或帮助，随时告诉我！ 😊

晚饭后，我打开存有近期帖子的文本文件，开始着手清理工作。那些和交易毫无关联的回帖，比如之前开发Python时遇到的临时性事务相关内容，都被我果断删除，只留下真正有价值、值得深入思考的部分。初步估算，处理二三十个这样的帖子，大概需要一周时间。

如今人工智能发展迅猛，我不禁重新审视自己的工作。我意识到，或许没必要亲自从源头收集整理大量资料，再费尽心思做成问答对的形式。毕竟，等我花两三个星期完成整理，说不定新的模型已经问世，通过简单的对话，就能深入了解我，还能站在我的思维角度，有针对性地帮我处理各种事务，就如同复制了一个能聊天的GPT，根本不需要再额外训练。当然，如果有原始素材，直接投喂给模型也可行，这样它就能快速掌握我对交易的认知，特别是经验积累、操作方法的完善过程，以及最重要的认知层面的提升。

基于此，我觉得训练工作不用操之过急，没必要投入过多时间在整理问答对上。不过，梳理自己过往的思考，将其中的核心观点保留下来，这是十分必要的。这些思考涵盖了我对生活、人生、交易的看法，以及对软件开发、人工智能的见解。另外，之前规划的职业教育相关内容，还有闲暇时的计划安排，也都可以一并整理。

今天查看文件时，我发现即便压缩了帖子内容，文件大小仍有16兆左右，这显然还是太大了。我计划人工整理最近三到四年的帖子，删去冗余内容，预计最后能精简到10万字左右。之后，我会把这些内容合并到一个文件里。这样一来，当我需要资料时，只需上传这个文件，就能借助DeepSeek、豆包或者ChatGPT进行搜索整理。我提出问题，它们便能汇总内容并反馈给我，就像在我的专属系统里进行高效的数据挖掘。

具体来说，我可以让它们总结我对交易各个环节的认识，梳理这些认识的发展历程，以及目前已经成熟完善的交易策略、交易计划的制定方法，尤其是复盘工作的要点。此外，关于网格交易的思考，包括核心策略、每手买卖的数量、资金管理方式、每次交易的价差等，也能让它们帮忙整理，进而形成一套完整的交易计划制定与执行注意事项总结，并且以最新日期的帖子内容为主。

如果能实现这样的汇总，那可就太方便了。我再也不用自己费时费力地翻找以前的帖子，直接就能获取以往资料的统计和处理结果。无论是计划要做的事、对教育的思考，还是带娃出游计划、未来养老城市的选择等，都能借助这些工具轻松完成。看来，汇总最近几年的帖子并上传很有必要。不过在这之前，要先做好清理工作，删除无关内容，同时调整格式，比如给每段对话加上格式化的日期，这样就能清晰分辨出哪些是近期的想法，参考价值更高。

今晚偷懒没洗碗，让孩子代劳了。这会儿我正研究ChatGPT新推出的operator，简单来说，它是一款助手工具，依托浏览器内置功能，通过截屏以及图片、文字识别技术，帮助用户完成各类操作，比如订外卖、买门票等等。

从技术原理来看，它和之前一个以s开头的测试框架有些相似。那个测试框架主要是通过解析html代码，分析页面元素并处理；而operator则是采用截屏加ocr识别的方式，理论上，这种方式通用性更强。要是未来它的截屏识别功能能够拓展到整台电脑，那就相当于一个超级外挂。在浏览器里操作相对安全，因为它不访问本地数据。但要是你信任ChatGPT，愿意开放本地文件或应用程序的操作权限，以它的技术能力，实现起来并不困难。毕竟在浏览器内截屏和截取外部应用程序屏幕，本质一样，后续对屏幕内容的分析和处理流程，比如输入账号密码、确认步骤等也都相同。

可以预见，一旦这项技术有开源框架，相关应用会迅速普及。这种方式的优势在于，不需要与应用程序交互，也无需应用程序开放api接口，就好像有另一个人在操作应用程序，应用程序可以保持原有设计和功能，就像有个机器人在操控鼠标和键盘。无论是operator在浏览器内截屏，还是在桌面端应用监控其他程序，又或是机器人直接从外部操作电脑，本质上没有太大区别。

从控制层面讲，这三种方式的底层技术都是图像识别，识别图像内容后，还需分析其实际意义。之前我做的图像识别，只是识别出文本内容，具体含义和操作要我自己赋予，比如识别出买单成交，我会让程序挂反向卖单，再一步步引导它点击菜单、填入证券代码、价格、数量，完成购买和确认。整个过程是我预先设计好流程，程序按部就班执行，它本身没有太多智能，智能仅体现在etf判断或函数调用。

从软件开发角度看，这很像七八十年代的专家系统，靠大量if else语句融入专家知识。但现实世界复杂，这种方式很快就暴露出问题。不过，如果交易策略简单，理论上用if else语句就能穷尽大部分情况，对普通散户交易者来说，也基本够用了。

在尝试让 GPT 处理