@c0xt30a 是也不是。不同板块的股票相关性本来就低，你再搞几十套算法怼上去，每个算法的买卖操作不一样，相关度就更低了。这样就能组出来一套可以降低抖动的投资组合。

当然 A 股不能做空所以没那么理想。能做空的市场，这么一搞，相关度就迅速下降了。

@zealboy 顺便不提 AI ，有个事实供参考：

若有 N 个独立同分布的变量 x1...xN ，均值都是 mu ，标准差都是 σ。那么如果我每个变量只取 1/N ，并加起来：

y = (1/N)(x1+...+xN)

那么 y 的标准差就是 σ/sqrt(N)。
----

这个事实有啥用呢？很简单，如果你全仓单吊一支股票，那它一个回撤抖动可能大小是 σ。但如果你选了 N 支和它表现差不多的股票，收益期望都一样，那么它们加起来的收益期望和原来一支股票的收益期望仍然相同，但是一个抖动只会给你造成短暂的 σ/sqrt(N) 的损失。。。

当然无论怎么样，收益总数的期望是一致的。但是抖动从 σ 变为 σ/sqrt(N)，相信你会好很多的，至少持仓过程的心理压力就不会那么大了。
----

所以我们需要 AI 。不然你怎么一个人自己配置 100 支股票呢？

不过我个人是偏向于价值投资理念的 对于量化以及中短期交易不是很感兴趣
----

这个理念和楼主不关心 AI 其实有着同样核心的内核：相信自己（作为人）的智慧，觉得机器没啥大不了的。大概是一部分程序员的常见心态吧。

我就不一样，与其相信我的智慧、精力（市场上那么多公司哪有那么多时间一个个看）、毅力（一个大跌我可拿不住），我更相信机器。

@jessun1990 顺便我的 Linux Mint 主机：

$ time seq 1 100000000 > /dev/null

real 0m0.544s
user 0m0.536s
sys 0m0.008s

1)

import numpy as np
im = np.array([0,1,15,16])
np.asarray(im / 16, dtype=int) # array([0, 0, 0, 1])

2)
随便运算，最后取整。

@jessun1990 是 mac 。看起来 Linux 做了优化，>/dev/null 不用过系统调用。mac 实打实系统调用花了 17 秒

1. 找一个巨大的语料库。
2. 用分词（比如 jieba ）抽取词的 token 。
3. 然后直接统计。

----

但是……

这个方法估计你得不到有意义的答案，原因是 word token 太稀疏了，所以是失真的。

改进方法：

1. 找一个巨大的语料库。
2. 用分词抽取 word token 。
3. 训练 word embedding model 。
4. 训练一个分类器，p(next word embedding | previous word embedding)

----

如果要增加效果，可以考虑

p(next word embedding | context)

而不是只给定上一个词语。相关的改进建议查询论文。

❯ time seq 1 100000000 > /dev/null
seq 1 100000000 > /dev/null 15.53s user 0.02s system 99% cpu 15.553 total

@LeeReamond 一般 cmake 就行了。第三方库直接一起丢进来编译就是了。C++ 算法库一般都是模板，而模板库一般都是 header-only ，根本不难编译。pybind11 用 os 自带的就行，apt-get install pybind11-dev python3-dev 然后 cmake FindPackage 就可以了。

你这需求难度堪比造火箭。

举个常见的例子，男的失恋了去找兄弟，然后就是喝酒吹牛兜风玩游戏，基本目标是消磨时间；女的失恋找姐妹，会聊很多生活的经历和想法，讨论用什么心态对待，算是情感上的连接。
----

@Zerek 楼主加油。你看 53L 的言论「“失恋”这种词也是种软弱，就不应该出现在男性身上。。。」，就知道为啥你找不到可以聊的同性了。统计上，我国大环境如此，水做的男人不多的。

不过既然楼主的性格有点水做的，不如找找强势的大姐姐。或者干脆女装（ doge

上述操作必须用指针在那里魔法计算。。。不要用 STL 容器。不然速度还是提不上去

比如，如果都是英文字母，不需要区分大小写，那你的符号表就只有 26 个字符。为了速度可以取 32 。

既然长度都在 1~5 之间，那你用三层 Trie tree 就能有效压缩深度。每一层是 1024 个格子，取格子只要位移操作不用乘法。相当于分层快速哈希，而且必然没有冲突了。

Trie Tree 可能会快一点，但你要用 C++ 来极限优化，不然反而比 hash 更慢。

总之运算符重载在特定场景下好用，但是不能滥用。