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01
從入行開始，我就一直思考一個問題：要想把投資做好，究竟要培養什麼樣的核心競爭力？不知道哪位大神曾經說過：當你在一個維度裡找不到答案時，就要跳到更高的維度去。
所以，我換了個維度來思考：一個極度聰明的人是什麼樣的？
以前我以為是諸葛亮，現在我知道了，比諸葛亮更聰明的是“人工智能”。
人工智能的核心競爭力是什麼？是“機器學習”。
那麼，如何才能擁有“快速深度學習”能力呢？
人工智能的三個核心要素是：算力，算法，數據。也就是說，在人工智能的世界，比拼的是：更強的GPU，更優的算法，更好的數據。
對於我們人類而言，要想提升“快速深度學習”，本質上也要從算力、算法、數據，這三個維度來努力。
找到了努力的方向，我一下子沒有那麼慌了。
02
1、如何提升算力？
先來說說算力。
人工智能的算力來自於GPU，人類的算力來自於大腦。
曾經榮登世界首富的巴菲特曾說：人生就像滾雪球，重要的是找到很溼的雪和很長的坡。
在我看來，要想愉快地滾雪球，更重要的是你得健康地活著。
數據顯示，巴菲特90%的財富都是在50歲之後積累起來的。如今，年近90的他還依然活躍在投資一線。這是他能夠封神的重要原因之一。
否則，即使找到了很溼的雪，很長的坡，人沒了，一切都成枉然。
另一位著名的投資大師彼得·林奇，也曾在投資史上留下赫赫戰績。但是，滾了20年的雪球之後，因為不堪重負，他最後頂著一頭花白的頭髮，心力交瘁地辭去了基金經理的職位。
之前，在知乎上看到一個問題：為什麼金融圈的人特別注重健身？
答案其實很簡單，因為要維護好算力。
不光金融圈，各個領域的精英們都很注重身體健康。只要環顧下四周，你就會發現：那些事業有成的人，往往都有著極其充沛和旺盛的精力。
2、如何優化算法
對於人類，算法就是看問題、做事情的方法和模型。
之前，有句話在投資圈很流行——投資是認知的變現。
我的理解是：一旦你的認知方法發生了變化，那麼你眼中的世界就會變得不一樣，你的投資收益率也會隨之而變。
舉個簡單的例子：
很多剛入股市的股民都覺得：股價之所以會上下波動，是因為被一個無所不能的莊家操控了。自己之所以虧錢，是因為莊家太狡猾。
基於這樣的認知模型，他每天最關注的人就是，那個看不見摸不著的莊家。揣測他，下一刻要拉昇了，還是要洗盤了。
但是，只要接受過一些專業訓練，就會知道，股票的內在價值，其實是人們預期中的未來一系列的現金流的折現和。這就是股利貼現模型（DDM）。
根據DDM，你知道了，影響股價的因素包括：基本面（企業盈利）、資金面（無風險利率）和情緒面（風險利率）。
於是，你就會沿著這三個方面，去積累相關的知識和能力。
一旦你的算法被優化了，你就會知道，自己應該朝什麼方向去努力了，人生的效率就會大大提高。
3、如何積累數據
現在，制約人工智能發展的一個重要因素就是：數據喂得不夠多。這也是大數據興起的重要原因之一。
對於大部分人，其實也面臨著同樣的煩惱，那就是：經驗太少（數據太少）。
以前，我們總以為，積累經驗沒有捷徑，只能靠時間的沉澱。一旦你吃過的鹽比別人吃過的飯多，你走過的橋比別人走過的路長，就自然成了老司機。
其實不然。
很多人，哪怕炒了10年股票，依然還在虧錢；很多人，哪怕有10年的工作經驗，卻依舊成為不了專家。
可見，並不是什麼樣的數據都是好的，我們需要的是海量而優質的數據。
優質數據從哪裡來呢？
我總結了一句話：讀一流的書，看一流的風景，交一流的朋友，投一流的企業。
當然，前提是，你得有一個先進的認知模型（算法），幫你識別出何謂“一流”。
03
其實，人生並不需要那麼多的成功學雞湯，只要像人工智能一樣成長就行了。
拼體力（算力），拼心力（算法），拼經歷（數據）。
培養出快速深度學習的能力。
這就是，我們每天要做的。
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