做正确的事~202412~如切如磋如琢如磨

已挂单

刚才下楼散步的时候想到几点：

1、盘前挂单后，导出相关的单子到文件到db

要点：集合竞价拆分为竞价中（9:23:00-9:25:00）和竞价后（9:25:00-9:30:00）

2、竞价中（9:23:00-9:25:00）的核心逻辑是：
A、检查盘前是否有挂单，具体方式是查看数据库中当日委托表是否有已报数据。如果没有给出提醒。且后续逻辑不再运行
B、获取当前竞价价格。可以使用新浪或东方财富的在线查询方式，
如果无法获取（对方不支持），那么可以在本地开行情软件，直接从自选中截图并识别其价格。
C、判断是否大幅高开（或大幅低开），比如高开超过3档，但是实际只挂了2档卖单
如果剩余可用数量足够再卖一档，则系统自动补提交第三档价位的卖单。
但是不再补充更高价位的卖单了。
（后续也可以考虑按照高开的空间计算档位，把所有可以容纳的档位都挂满卖单）
（也可以考虑盘前挂单时直接挂满三挡卖单，如果盘中有买单成交，需要挂反向卖单时发现可用数量为0，提醒用户撤部分卖单）
买单同理。

补充集合竞价小规则：
9:15:00--9:20:00 之间的集合竞价可申报可撤单；
9:20:00--9:25:00 之间的集合竞价可申报但不可撤单；
所以要在接近9:25:00的时候才识别价格
此时的价格相对而言更接近集合竞价的最终价格
而且要留出一些时间来补挂单。
此种情况主要用来应对大幅高开或低开的情况。

3、竞价后（9:25:00-9:30:00）的核心逻辑：
A、识别出成交的单子；（委托单导出，其中的成交单与DB中的当日委托单对比，委托单更新到DB中。）
B、如果高开，禁用该股网格
C、更新网格价位（无论网格是否被禁用）
D、第一时间生成反向单与顺向单，尽量在9:30:00时第一时间让券商提交委托单
抢占卡位

4、盘中的核心逻辑：
与3一致，不过忽略B

晚上弄了扇贝，这挺耗时间的。得先把扇贝表面外壳的脏东西清洗掉，再放到锅里蒸熟，对我来说有点麻烦。

另外还弄了个莴笋，也麻烦，那皮不好刮。

买了一字排骨，老婆用它和胡萝卜一起做了粉蒸肉，味道还可以。就是耗时比平常多，8点20多才吃上。吃完我去洗碗，刚下来丢垃圾，顺便走走。

刚才我想到3个问题：
第一个，9:25 - 9:30进价后的处理，要判断集合竞价后是否大幅高开或低开。要是忘了挂单，导出的就是空文件。所以得先判断是否有盘前挂单。
有两种办法：
一是看导出文件是否为空；
二是通过截图，若挂单，截图会显示“买入”“卖出”等汉字，通过OCR识别截图里有没有这俩词，就知道是否挂单。
虽说正常会提前挂单，但万一错过，直接用第一种方法可能无法导出空记录的文件，而且即使目前版本，也难保后续又不让导出空记录文件。所以代码里得做逻辑处理，避免抛异常卡住程序，导致9:30之后的逻辑无法处理。
综上可以考虑使用方法二。

第二个，竞价后处理，委托单数据导出后不能存到数据库，不然开盘处理时，刚成交的单子识别不出来。

第三个，目前判断价格高开或低开，是监控已成交单子，单子有成交价，所以不用上网查最新价。用成交价减去挂单价格，看是否超过价差，超过就认为是大幅高开。有一种情况，挂了两个卖单，低一档和高一档的卖单都成交，且成交价相同，用成交价减去高一档价格可能没超单位价差，但减去低一档成交价就超了。这种情况，分别遍历两个成交单子就行，先遍历高挂单成交可不处理，等识别到低一档卖单成交，就知道是高开，此时禁用网格。也就是说，通过委托单识别成交情况，就能判断是否大幅高开或低开。

旺旺兄，今年还有多少收益，我收益归零了

嗯，兄，你一般网格的格距放在多少呢？

今天贴的图，展示了我股票账户里一些个股做T的情况，以及总收益率。我有点怀疑数据的准确性，因为它的衡量标准是当天买当天卖，才算做T收益。

就像大秦铁路，我做T收益显示11万，但这还没算当天买隔天卖，或者过个两三天的短波段收益。要是把这些也算进去，做T加上波段的收益率，肯定会高很多。可大群里，我清仓后算的最终收益只有4.8万，这就有点尴尬了。

也就是说，如果不做T，我可能得亏10万。这也说明，单一只股长期横盘，甚至震荡下行，做T和波段也赚不到啥钱，搞不好还会亏。所以从今年11月初，我就果断从大群适当撤退，分散资金操作多支股票。这样即便行情来了赚得少点，但只要不像9月底那样暴涨暴跌，多少能稳赚一些。

这些数据，也能反驳老婆说的一半仓位不动。要是遇到大秦铁路这种，一半仓位不动，收益率会更低。相反，要是股票总体向上，就能多赚钱。像陕煤、移动，都赚了20多万，在上面做T收益相对少，主要有两方面原因：一是总体趋势明显向上；二是它们大涨过，而我做T仓位比较小，移动可能就用了1/3到1/4甚至更小比例做T或类似网格操作。2022年做网格也不够坚决，基本是看盘中像低点就买入，更多依赖长期观察移动的分时图走势，摸清情况后，有段时间能较精准地高卖低买，感觉很爽。但要是直觉和主力节奏不一致，就容易吃亏。

与豆包的一个概率论的决策聊天的结果关于回测和模式是否失效的一些判断？嗯。其中的一些要点，让他帮我总结了一下。

好的，以下是为您总结的要点：

关于回测：

1. 回测可粗略评估交易想法的理论可行性，年化收益高的可进一步研究，收益低的可放弃。

2. 回测存在局限性，如无法真实模拟交易中的实际成交情况，不考虑交易者心态情绪对交易决策和操作的影响。

3. 回测不能作为唯一参考，可作为快速验证交易策略的出发点。

关于模式失效的判断：

1. 当交易策略出现超过往年正常最大回撤的情况时，可能暗示策略失效，但需具体分析市场环境和策略特点。

2. 不能仅依据短期资金曲线走势否定交易策略有效性，要综合考虑长期趋势和市场变化。

其实还有第3点就是我觉得的交易的直觉以及交易的人性和这个呃。人类的弱点，还有也应该多参考一下其他成熟交易者他的一个看法。-

另外呢，也探讨了一下凯利公式，它的发源于赌博市场，但是如果迁移到股票市场，因为可能需要做一些调整。因为赌博市场是一把他没有止损的概念，你投入的筹码要么就是赚几倍回来，要么就是全这一把筹码都输掉，但是股票市场的话，除非是你买了之后马上退市了，否则的话你可以适当加上止损，那么在股票市场的话，凯利公司需要做一些变形处理，我问了他怎么样做变形处理，他没有直接回答我，这有点遗憾。

刚看了个视频，提到今年诺贝尔化学奖得主之一，是蒂芙曼公司的创始人。他既是计算机专家、化学家，如今也算AI专家和生物学专家。他因成功预测10亿种蛋白质的折叠情况，即预测出蛋白质的三维立体模型，荣获诺奖。在最近的颁奖典礼上，他发表演讲，核心观点是：未来10年，到2030年，人类有望治愈所有疾病。原因在于，类似蛋白质折叠问题，其他分子结构也都能预测出来，进而可针对性开发分子级药物治疗相关疾病。这说法虽有些夸张，但方向无疑是正确的。

他还提到，未来药物研究周期将从以年为单位大幅缩短至以周为单位。过去需数年甚至十几年研发的新药，以后可能几周或十几周就能完成。这对人类健康而言，无疑是重大利好。

从这个角度看，对于医药公司的股票投资，我个人持极为保守的态度。因为传统医药公司面对AI公司时，毫无优势可言。除非传统医药公司在该领域能实现突破创新，否则仅依靠以往模式运营，在AI公司面前，就如同面对不可逾越的高山，毫无胜算。AI公司与传统医药公司竞争，完全是降维打击。

刚才提到人类大脑处理信息速度约为每秒10比特，对此我心存疑虑。在逻辑推理层面，我认为大脑速度不应如此迟缓。其数据的得出或许存在两种可能。其一，比如解一道数学题，花一分钟思考，两分钟书写答案，最终统计时，仅依据写下的简单结果和所用时长来计算。这就像思考交易策略，思索许久，发现因市场波动变小，原有策略的某些要点不再适用，思考一小时，结论却仅用一两百字概括。然后以这简短文字对应的字符反向推算时间，得出每秒思考的比特数，即每秒思考所蕴含的信息量，我觉得这种方式并不合理。

其二，该研究在考量思考过程中的信息传递时，可能仅从单线程角度出发。如同软件开发，进程是较粗的颗粒度，像QQ程序运行占一个进程，但其内部存在众多线程。若仅从单线程去测量思考时逻辑推理的信息传递量，而人实则可能是多线程思考，如此一来，也显得不合理。

当然，以上两种情况只是我的猜测。对于加州理工大学研究团队的结论，我并非对其研究过程、数据处理及结论推导感兴趣，而是关注其核心结论与研究视角，比如究竟是如何测量这些数据的。可惜，看了两位视频博主的视频，他们在这方面并未阐述清楚。

好的，我再调整调整。之前我们讨论了软件收集用户意见不能太被动，像可以用积分或优惠券激励反馈。还有餐馆的例子，老板因太在意少数负面反馈而倒闭，这告诉我们不能只看部分意见。而且多数满意的人不主动反馈，这容易让商家和平台只关注到负面。所以得综合考虑各种情况，全面分析反馈信息，不能只听少数人的意见，要找到一个平衡点，让更多人满意，这样无论是软件还是商家都能发展得更好。这次呢？