高数:如图,从红线一步是怎么运算程序示意图得到绿线一步的?谢谢!

一种是当成数学物理方程,困难在于求解方面,一种看成物理现象,这个的困难不在你,而是那些科学家自己都困惑,把自己的智力估计得高于那些前辈科学家是不明智的

}

首先要确定中国股市是否有机会牛像美国股市一样牛几十年,需要了解美国的过去,中国的现状,再着眼中国的未来。从经济,政治,和市场等多维度去思考这个问题。

中国这几十年的发展,其实大家都有目共睹。新千年后,中国的经济突飞猛进,跃升成为全球第二大经济体,人均消费能力和居民素质,教育,医疗都得到了大幅度的提升。融入全球贸易后,全球资本推进了中国的创新,人才的进步。

在未来十几年的时间里面,中国股市的全球重要性很有可能和美国,欧洲国家不相上下。经济规模,企业的盈利能力和创新力,都会得到长足的增强。这其实是时代的趋势,很多人可能不相信。

我们先从中美两国的股市讲起

这边放上一张美国年的股市图片给大家做个参考。大家都着眼于近十年,中国异于美国股市的表现,但却不了解美国过去的历史。可以看到,美国发展200多年历史里面,其实在很多时间节点上,虽然经济得到了增长,但是股价却一蹶不振,例如在1970年到1987年,美国股市横屏长达17年,而后开启了仅次于最近10年的最长的一次牛市。(我还记得当时,我在看巴菲特系列丛书中,里面就提及到。在美国GDP增长了5倍的情况下,美国的股指却未上涨分毫,股市异常的便宜,而后老巴菲特大举买入并持有股票,在牛市的上涨中获得了不菲的收益。)借古鉴今,是不是应该用新的眼光来审视中国现在10年不涨的局面,竟然美国也有这样长达十几年横屏不涨的情况,那我们为什么不行呢?

就过去10年里面,中国的企业的盈利增长,远远的快过美国以及欧洲企业。中国的每股收益率,是美国的2倍,高达平均每年12%的增长,而欧洲就更不值得一提了。

中国企业的优势来源于,中国GDP的高速增长,05年至今,其增长已经是美国的4倍。在A股上市的公司,其86%的收入来源于本国,14%来源于海外,更多的生产和消耗都在本国完成。而美国有29%的收入来源于国外,欧洲高达45%。正因为中国的市场足够大,高速增长的经济,赋予了中国企业更高的每股收益率。

那为什么中国的经济增长会如此迅猛?

其一,中国近些年来达到了可劳动人口高峰,不断增长的可劳动人口造就过去长达几十年的高数增长,当然现在已经呈现下降趋势,未来中国的GPD增速肯定也会因此相映下降。

二战结束后,美国和英国具有最高的人均GDP

二战之前,除了日本之外的发达国家人均GDP基本都在最高人均GDP国家的70%以上。总收入最高的国家基本上同时也是储备货币国家。二战的冲击使得其他发达国家的人均收入锐减到美国的40%,并在随后的25年中逐渐恢复到之前的70%~80%的水平上

二战之前,日本的人均收入大概是排名第一国家的25%~35%,二战的冲击使这个指标掉到了15%,战后逐渐恢复,在1990年泡沫顶端达到了85%,随后又恢复到了75%的正常水平。

其他新兴国家基本上在25%~45%之间

中国在过去110年逐渐从2%上升到了28%。

全球主要经济体的兴衰都与可劳动人口有着密不可分的关系。可劳动人口的高点,均带动了经济的飞速发展,美国日本,乃至现在的中国都是如此,干活的人越多,吃闲饭的人越少,经济自然也就发展的越快,而且可劳动人口越多,就越受到资本的青睐,资本的流入,就是经济增长的重要推手。现在的中国,未来的印度,非洲。

其二就是,每个国家人民会随着经济周期的推进而发生意识形态的变化。

阶段一:国家很穷,人们也认为自己穷。这个时候人民更愿意去努力让自己变的更好。

阶段二:国家富裕起来了,但人们还是认为自己很穷。中国目前就处在第二阶段,中国已经逐步变好,但是老一辈遗留下来的吃苦耐劳的习惯已经深入骨髓,难以改变,比起享受,他们更愿意,继续努力,更多的储蓄,更少的消费,是这代人的意识形态体现,而新千年后的00后,则向第三阶段的富裕思想迈进,消费意愿大于生产。花开堪折直须折,莫待花无空折枝,成为了当今主流思想的体现。

阶段三:国家是富裕的,人们也知道自己富裕了。这个时候,消费的意愿就会大于生产,人们提倡更少的工作,休闲娱乐以及奢侈品行业繁荣。美国目前就处在这个阶段,更愿意消费的美国成了进口大国,更愿意生产的中国成了出口大国。美国有着全球最好的金融体系尖端的科技技术,强大的军火储备,使得他可以收割全世界来让自己国家的消费可以更加持久的持续下去。


阶段四:国家日渐式微但国民仍觉得自己是富有的。消费终将加大国家的负担,走向没落,欧盟就处在这个阶段,国家已经大不如前,但是人民还保留着较高的生活质量水平,很多欧盟国家都靠举债来保持国家现在的福利政策,工作时长不足6小时,周末全国休息,退休之后还有丰厚的退休补助。人民仍然过的幸福,但是国家的债务压力越来越大。

阶段五:去杠杆和帝国衰落期,国民逐渐接受这一事实。第五阶段是国家最终走向没落,国民也认清事实,过上了苦日子。

这是人性的体现,人本身就更愿意去享受,而不是去工作。只要人性不变,这样的周期也就不会改变,环环相扣,周而复始。

当然真实情况远比这个模型更为复杂,战争可能改破坏这个周期的轮动,宗教也可能改变人们的意识形态。

回到股市的问题,中国的经济形势这么好,人民的意识形态也很积极,为什么股市一直不涨呢,

而美国的股市为什么表现的这么好。

这边先从全球化开始说起。随着全球化的逐步推进,发达国家的大部分企业逐步加入了劳动套利的行列,在过去20年里面,美国企业的利润率飙升,占据了股票现金回报率的一半以上,这一切都得意与全球化,美国企业找到中国这样的人口大国来代替美国从事生产工作,而这大量的降低了国美企业的人工成本,提高了企业的利润率,加上税率的不断减少,以及债券收益率的不断走低。低利率的市场环境等诸多利好因数,促使的美国的股票节节攀升,而且收益率也水涨船高。当期市盈率很大程度的放映了人们对未来美国乐观的预期。

反观中国,随着全球化的推进,虽然增加了资本流入中国的速度,但是随之而来的是中国企业人工成本费用的上升,利润率的下降。更多的外国企业雇佣中国人来打工,推高了中国人工的费用,降低了中国企业的利润率。(不过现在中国也开始到印度去开厂了,未来也轮到我们中国复制美国进行资本套利了)企业利润率的下降,以及现在税务逐步的抓紧,加上国家严控宽松的货币体系(08金融危机后虽然中国大量宽松了货币,但是大量的货币都流向了房地产市场而未能流入到股市)

美国股市长牛=利润增长(价值增长)+市盈率增长(泡沫经济增长)

我们假设美国的基础值为1倍,10年内总体经济提升了一倍也就是到2倍,这个时候估值市盈率在给与乐观的未来预期翻1倍,那美国10年股市就创造了4倍的回报。

中国股市=利润增长(价值增长)+市盈率降低(价值洼地)

我们也假设中国的基础值为1倍,10年的总体经济提升了一倍也就是到2倍,这个时候市盈率给与悲观的未来预期市盈率变的越来越低减少到了之前的一半,那中国的实际倍速就变成了1倍,也就是10年不涨的情况。

我们来看看实际情况是不是这样。

A股上证指数2010年10月股价2900点左右的估值是18倍而现在收盘股价仍然是2900点左右,平均估值降到了12倍左右。

在来看看美国,估值已经突破了1929的高位,直逼2000年高点。

这张市盈率的表格也可以用来对照最开始美国的股市走势图表格。经济增长且股市横屏或下跌等于市盈率下降,美国市盈率的低点,也正是美国股市长期横屏或下跌的时候。

这样说明后问题就明了了。

中国股市有机会牛像美国股市一样牛几十年吗?
肯定是有的,只要当前经济不断增长且市盈率不断降低的疲态结束,转机后就是更长更久的上涨。只是我们现在刚好处在了经济车轮中的一个环节而已,只要耐心等待这个环节的结束,新周期的开启即可,不要认为股市不涨是中国的常态,未来10年乃至20年也不会改变。只是因为股市长周期轮动时间过于长。长到让那些人都认为股市就不会涨。

什么样的情况才会发生几十年牛市的情况?

这边我们可以从市盈率这里找点细节,毕竟股票是有分红的,市盈率便宜到一定程度后,分红率必然会上升,如果分红率高于“资产价格的锚”(长期国债)很多,这样的吸引力,不可能有资本不愿意买入股票。毕竟股息是有增长空间的而基本国债没有。

除了几次历史大底以外,美国股市的市盈率很少跌破10,破了以后均出现了明显的大幅度增长。

我们在来看看中国的情况入图下:

中国股市30年市盈率破10的机会只出现过一次,也就是14年1月,14年1月到10月这9个月,都在10倍以下徘徊,最低探底8.81倍,而后就是15年的牛市出现了大幅度的上涨,第二次10倍的机会也就是最近的2440点(但目前来看并没有很明显的涨幅)。当然美股那边,也不是说一定到了10倍以下才有机会,1942年触底10倍就开始上涨了,2008年则是15倍。

这边又有1个比较细节的内容就是,美股市盈率的平均水平随着时间的推进而上升。很大程度是因为随着时间的推移,市场的开放程度在不断增加,国际边际弱化,更多的外国投资者选择投资美国,增大了美国股市潜在的资本存量。更多的投资者给了股市吸取跟多资本量的可能,资本总量的增多也就使得,泡泡可以吹的更大(因为市场里的钱比之前多了)。

从这个角度分析,中国股市的底部市盈率以及平均市盈率也很有可能会随着国际的开放和时间的推移而变高。蓝线是中国股市和债券市场的总量,而红线是外资可以获得的程度,绿线则是外资实际买入程度。

绿线规模会因为MISC,罗素,以及更多外国投资者意识到中国的重要地位后而增加。这一推进速度会得益于互联网时代信息交换速度加速而变快,并不需要用美国长达50-60十年的时间。

14年出现的8倍市盈率在未来出现的可能性会变低,但并不是不可能,股市位于10倍或者10倍以下,这个时候的投资机会最好,越低,未来的反弹空间越大,在15倍这个区间,都是属于合理的阶段,可以选择买入或者是选择持有,而高点则需要注意风险。

至于什么时候会出现大涨,我不敢预测,毕竟历史不能代表未来,而且在股市周期里面,几年不涨实属常见。但是美股市盈率在低于10倍后大涨的情况发生发生过3次,中国则有1次。(这次触底10倍以后会不会大涨还不好说,时间不够)现在的投资机会其实非常的好,当然仅限于长期投资者而言,因为不能确定是不是还会走到10倍,在我看来贸易战的边际效用减弱还需要时间,而且美股高位的风险还没释放,如果是没有做好长期持有的准备,现在还是不要贸然买入股票。风险点太多,运气好刚好赶上上涨那是美滋滋,但从坏的角度思考,果然不是长期投资资金,刚好遇上市场还没回暖,而美国迎来崩盘式下跌的话,资金套牢对投资者的心理压力会很大。现在这个局面是留给愿意将资金长期停留布局的投资者的机会。

未来十几年出现长牛的可能性很高(纯属个人观点,没有太硬的理论依据),主要还是看好中国经济,加上外资不断的流入。

在中国有机会复制巴老头的价值投资理念吗?

这个就不细数了,价值投资只对标公司,不对标市场,市场是否很差,不影响价值投资的核心标准。就是优质的公司长期利润增长带动的股价增长,中国股市中有茅台格力,美国市场更不用说,即便在萧条了快30年的日本,能选出丰田汽车,长期持有也能获得不菲的收益。价值投资重点看企业,股市的好坏到是次要。当然肯定有影响,更好的股票市场会给好股票更高的溢价,也就意味这更多的收益。

1.中国的人口红利带来了经济的高速发展,未来随着人口红利的消失,这个核心动力会减弱,但即便如此,中国的人口基数依旧庞大,下滑后的经济增速也依然快过大部分国家。中国经济增长率仍然可期。

2.股市从14年开始步入常规化,过去10几年的经济高速增长,以及股市的懈涨,将股市的估值泡沫消化殆尽,现在的估值已与大部分经济体的平均值一样了。未来的经济增长很大程度会反应在股市上,而不太可能出现诸如之前的常年横盘阶段。估值已经恢复常规。

3.全球化的推进进一步的加速了中国资本市场的发展,未来的平均估值水平有望上升。高速增长的经济加上资本推高平均估值,就可造就10年长牛。

}



机器学习根据训练方法大致可以分为3大类:

监督学习是指我们给算法一个数据集,并且给定正确答案。机器通过数据来学习正确答案的计算方法。
这种通过大量人工打标签来帮助机器学习的方式就是监督学习。这种学习方式效果非常好,但是成本也非常高。

非监督学习中,给定的数据集没有“正确答案”,所有的数据都是一样的。无监督学习的任务是从给定的数据集中,挖掘出潜在的结构。
非监督学习中,虽然照片分为了猫和狗,但是机器并不知道哪个是猫,哪个是狗。对于机器来说,相当于分成了 A、B 两类。

强化学习更接近生物学习的本质,因此有望获得更高的智能。它关注的是智能体如何在环境中采取一系列行为,从而获得最大的累积回报。通过强化学习,一个智能体应该知道在什么状态下应该采取什么行为。

最典型的场景就是打游戏。

2019年1月25日,AlphaStar(Google 研发的人工智能程序,采用了强化学习的训练方式) 完虐星际争霸的职业选手职业选手“TLO”和“MANA”。

机器学习实操的7个步骤

深度学习是机器学习的一个分支(最重要的分支)。目前表现最好的一些应用大部分都是深度学习。

深度学习的概念源于人工神经网络的研究,但是并不完全等于传统神经网络。不过在叫法上,很多深度学习算法中都会包含”神经网络”这个词,比如:卷积神经网络、循环神经网络。所以,深度学习可以说是在传统神经网络基础上的升级,约等于神经网络。

下面这个例子真的解释得非常好!!学到了!:
假设深度学习要处理的信息是“水流”,而处理数据的深度学习网络是一个由管道和阀门组成的巨大水管网络。网络的入口是若干管道开口,网络的出口也是若干管道开口。这个水管网络有许多层,每一层由许多个可以控制水流流向与流量的调节阀。根据不同任务的需要,水管网络的层数、每层的调节阀数量可以有不同的变化组合。对复杂任务来说,调节阀的总数可以成千上万甚至更多。水管网络中,每一层的每个调节阀都通过水管与下一层的所有调节阀连接起来,组成一个从前到后,逐层完全连通的水流系统。
那么,计算机该如何使用这个庞大的水管网络来学习识字呢?

比如,当计算机看到一张写有“田”字的图片,就简单将组成这张图片的所有数字(在计算机里,图片的每个颜色点都是用“0”和“1”组成的数字来表示的)全都变成信息的水流,从入口灌进水管网络。


我们预先在水管网络的每个出口都插一块字牌,对应于每一个我们想让计算机认识的汉字。这时,因为输入的是“田”这个汉字,等水流流过整个水管网络,计算机就会跑到管道出口位置去看一看,是不是标记由“田”字的管道出口流出来的水流最多。如果是这样,就说明这个管道网络符合要求。如果不是这样,就调节水管网络里的每一个流量调节阀,让“田”字出口“流出”的水最多。
这下,计算机要忙一阵了,要调节那么多阀门!好在计算机的速度快,暴力的计算加上算法的优化,总是可以很快给出一个解决方案,调好所有阀门,让出口处的流量符合要求。
下一步,学习“申”字时,我们就用类似的方法,把每一张写有“申”字的图片变成一大堆数字组成的水流,灌进水管网络,看一看,是不是写有“申”字的那个管道出口流水最多,如果不是,我们还得再调整所有的阀门。这一次,要既保证刚才学过的“田”字不受影响,也要保证新的“申”字可以被正确处理。
如此反复进行,知道所有汉字对应的水流都可以按照期望的方式流过整个水管网络。这时,我们就说,这个水管网络是一个训练好的深度学习模型了。当大量汉字被这个管道网络处理,所有阀门都调节到位后,整套水管网络就可以用来识别汉字了。这时,我们可以把调节好的所有阀门都“焊死”,静候新的水流到来。
与训练时做的事情类似,未知的图片会被计算机转变成数据的水流,灌入训练好的水管网络。这时,计算机只要观察一下,哪个出水口流出来的水流最多,这张图片写的就是哪个字。
深度学习大致就是这么一个用人类的数学知识与计算机算法构建起来的整体架构,再结合尽可能多的训练数据以及计算机的大规模运算能力去调节内部参数,尽可能逼近问题目标的半理论、半经验的建模方式。
卷积神经网络 – CNN
能够将大数据量的图片有效的降维成小数据量(并不影响结果)
能够保留图片的特征,类似人类的视觉原理

卷积层 – 主要作用是保留图片的特征
池化层 – 主要作用是把数据降维,可以有效的避免过拟合
全连接层 – 根据不同任务输出我们想要的结果

循环神经网络 – RNN
RNN 是一种能有效的处理序列数据的算法。比如:文章内容、语音音频、股票价格走势…

之所以他能处理序列数据,是因为在序列中前面的输入也会影响到后面的输出,相当于有了“记忆功能”。但是 RNN 存在严重的短期记忆问题,长期的数据影响很小(哪怕他是重要的信息)。

于是基于 RNN 出现了 LSTM 和 GRU 等变种算法。这些变种算法主要有几个特点:
长期信息可以有效的保留
挑选重要信息保留,不重要的信息会选择“遗忘”

RNN 几个典型的应用如下:

生成对抗网络 – GANs
假设一个城市治安混乱,很快,这个城市里就会出现无数的小偷。在这些小偷中,有的可能是盗窃高手,有的可能毫无技术可言。假如这个城市开始整饬其治安,突然开展一场打击犯罪的「运动」,警察们开始恢复城市中的巡逻,很快,一批「学艺不精」的小偷就被捉住了。之所以捉住的是那些没有技术含量的小偷,是因为警察们的技术也不行了,在捉住一批低端小偷后,城市的治安水平变得怎样倒还不好说,但很明显,城市里小偷们的平均水平已经大大提高了。

警察们开始继续训练自己的破案技术,开始抓住那些越来越狡猾的小偷。随着这些职业惯犯们的落网,警察们也练就了特别的本事,他们能很快能从一群人中发现可疑人员,于是上前盘查,并最终逮捕嫌犯;小偷们的日子也不好过了,因为警察们的水平大大提高,如果还想以前那样表现得鬼鬼祟祟,那么很快就会被警察捉住。为了避免被捕,小偷们努力表现得不那么「可疑」,而魔高一尺、道高一丈,警察也在不断提高自己的水平,争取将小偷和无辜的普通群众区分开。随着警察和小偷之间的这种「交流」与「切磋」,小偷们都变得非常谨慎,他们有着极高的偷窃技巧,表现得跟普通群众一模一样,而警察们都练就了「火眼金睛」,一旦发现可疑人员,就能马上发现并及时控制——最终,我们同时得到了最强的小偷和最强的警察。
深度强化学习 – RL
强化学习算法的思路非常简单,以游戏为例,如果在游戏中采取某种策略可以取得较高的得分,那么就进一步「强化」这种策略,以期继续取得较好的结果。这种策略与日常生活中的各种「绩效奖励」非常类似。我们平时也常常用这样的策略来提高自己的游戏水平。

在 Flappy bird 这个游戏中,我们需要简单的点击操作来控制小鸟,躲过各种水管,飞的越远越好,因为飞的越远就能获得更高的积分奖励。
这就是一个典型的强化学习场景:
机器有一个明确的小鸟角色——代理
需要控制小鸟飞的更远——目标
整个游戏过程中需要躲避各种水管——环境
躲避水管的方法是让小鸟用力飞一下——行动
飞的越远,就会获得越多的积分——奖励

你会发现,强化学习和监督学习、无监督学习 最大的不同就是不需要大量的“数据喂养”。而是通过自己不停的尝试来学会某些技能。

}

我要回帖

更多关于 运算程序示意图 的文章

更多推荐

版权声明:文章内容来源于网络,版权归原作者所有,如有侵权请点击这里与我们联系,我们将及时删除。

点击添加站长微信