事件
- 首先，没什么值得我关心的大事，对于事件模块来说，国际国家大事说了也很片面，具体身边的小事又显得无足轻重和矫情，还需要再摸索一下，保底是做一些评论性质或者主观感受性质的内容。
- 京东和杨笠这个代言人引起的舆情。我一直觉得推动男女对立是一个降低社群平均智力的活动，好像人天生被贴了性别标签后就一定要公然站队一样，对个体来说也许是被释放些情绪，但我总觉得为这种事情争来争去很不值，排除那些靠吃性别饭的自媒体，普通人除了加剧自己的标签化、浪费了时间外，得到了什么…
阅读
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本周读完了《什么是金融》，这是我读的第一本系统性的金融类数据，主观评价 9.1，建议阅读。系统性的入门金融书籍必读，整体介绍了金融基本角色、职能，基本概念和分析方法。比如大家可能都知道 PE 是市盈率，但是市盈率只是简单的股价除以股东权益，或者总市值除以总利润，但是为什么会有这个指标？因为要估值，但估值也只是一个非科学的艺术等等。
读书进展详见：读书进展
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鉴于上一条，可以重新看一遍有知有行创始人的视频，这个视频在最近因为股市的原因又火了。
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一个讲神经网络的入门科普。神经网络的发展，实质是对大脑概念黑箱的解析。建议抽出专注的时间看，我认为 「理解神经网络等 AI 基础原理，类似于知道哪些问题可以编程解决」 一样重要。
灵感
- 试用了最常用的回测框架 backtrader，对创业板 ETF 做了 2014-01-01 开始的回测，采用的策略是双均线和吊灯止损，用 10000 初始资金测试看，表现最好的是 15/22 这俩。不过真要跟买那就不一定了，从交易来看资金利用率也不高，这很容易引起手痒瞎操作，只能说回测一时爽，实盘火葬场。
另外，回测时倒果为因，不是因为这组参数好，而是因为这组参数恰好命中了 9.24 的事件分界线。决定下次组内分享就讲投资科普好了！
- 回测和神经网络，都是对历史数据的拟合，它们会不会都受限于过去的输入、而无法达到真正的预测呢？另外，预测对解决最终问题的帮助有多大，是必选项，还是可选项？
系统
- 本周重度使用了 Cursor，发现一些问题需要日常注意：
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Cursor 会莫名其妙修改中文成乱码，所以遇到这种记得点 Not Apply
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Cursor 大约相当于初级的码农，经常会犯一些顾头不顾尾的问题，例如在针对函数修改的时候，不能把引用该函数的地方都做修改
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架构水平很差，更擅长按顺序堆叠代码实现，基本不会主动使用什么设计模式
所以，你需要显式指定如何分离类和函数，要用什么设计模式，最好先写一组注释描述各个模块的功能，需要它实现什么，不需要它实现什么。 这大概会拉高编程的门槛，小白不可能从使用 AI 中获得编程知识，而正确使用 AI 编程需要架构设计、算法基础等基本功，目前，后者仍然在经验层面飘着，估计过不了几年就会有人开始卖课给小白用户补这些知识了（但是多少小白乐意学呢 hhhh）。
- 有人给 Eagle 写了 iOS/iPadOS 第三方移动端，88 年订，128 买断，属实是倒逼官方出正版了。
- 似乎后续可以慢慢把周报推荐的链接汇总一下，加个待办好了。
- 怎么 Follow 还是没有公测，已经在想把大家汇总的周刊、周报源整合一下丢给 Readwise 了，本周邀请码：
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Other
- 出去旅游一圈回来一周刷完了一本书，阅读时间 6.5h，这算是我动作最快的一次了，有几个月没有静下来看书了，可能是工作焦虑比较大迫使我去找一些短平快的娱乐方式，没法静下心来，于是逃避了 2 周，对静心起到了很不错的作用。
- 双十一攒了很多东西要买，后续整理一下。
- 把两个 HomePod mini 拿来当音箱，但是从 iPad 上投视频的时候，音频似乎有些延迟…