[!abstract 总结关键词] 来源：用户输入 + 综合分析 内容：讨论围绕人格倾向、控制欲、失败恐惧、计划瘫痪、人际适配等展开，指向一个共同核心——高敏感 + 高要求的自我系统崩溃。解决策略包括： 打断过度推演 → 快速切断思维惯性； 降低学习率 → 小失败不等于人格失败； 容忍模糊与不确定 → 不是一开始就要“对”； 重建行动逻辑 → “开始了”比“想对了”更重要。 相关主题：行动瘫痪 自我价值调节 情绪过拟合 高敏感人格 [!abstract 情感中间态] 来源：用户反思 内容：在渴望“不离不弃”的深情与现实关系的可变之间，找到一种中间态： 接受关系会变，但不因此否定它的美； 不交出所有设防，但允许适度信任； 不靠幻想支撑情感，也不因清醒而关闭心门。 相关主题：主体性 关系信任 情感防御 成长中的温柔 [!abstract 目标解压与自我修复] 来源：用户自我反思 内容：过去的目标设定是“必须做到，否则我就完了”，哪怕目标不合理也不能失败，导致自我扭曲和系统性疲惫。后来干脆不设目标以避免内在崩溃。现在逐渐意识到： 问题不在目标本身，而是它与人格价值过度绑定 ...

Yan 像之前说的，为了证明自己而做困难的事，很多时候是瞎忙，把时间和精力花在和别人对齐、与别人比较上。比如，有时候我会把制作工具和使用工具完全分开；看书、看开源代码也如此，如果完全用不上，只是“到此一游”似的打个标记、写个文档，实际上啥用没有。 我也知道，与其花时间干那些没用还消耗的事儿 ->自我感动，还不如娱乐休息。去做那些真正有价值的事情（外在价值），或者至少是做一些让自己开心的事情（内在价值）。生命的价值不是终点，而是积分，至少在这一秒，我开心了。 4o 很多时候，所谓“证明自己”的难事，本质上是为了外界假想观众表演，而不是为自己积累积分。做了这些事情后，别人未必记得，你自己却耗费了大量精力，典型的“瞎忙”。 既没有实际应用，也没有获得快乐，只留下“我好像在努力”的错觉。实际上，这就是把手段当作了目的。 真正有用的选择逻辑可以这样变化： 外在积分：我做的事情是否能创造价值、对别人有帮助？ 内在积分：如果没有外在价值，那至少这件事是否让我此刻开心、放松？ “瞎忙”往往源于一种惯性：如果不忙，就会感到空虚，甚至觉得“别人会不会认为我不行”。因此，你或许可以在行动前练习问自 ...

精华 在度假套餐里选了“极速返程版”，风景区是“高速两侧的绿化带”。 逻辑看上去是在优化，但优化到最后，只剩“可预测、可控、可复制”的安全感，体验感直接打了个骨折。 全程按计划走完的旅行，回忆起来就像一本“顺利，但没剧情”的日记。 Yan 之前过多从 KPI 的角度考虑问题，总在考虑这时间花得值不值。所以砍掉了很多可以探索的方向，最后只剩下一些可以驾驭的现成的方案，在做一些中规中矩的谁都能做的东西。好像听音乐一样，我是逻辑脑主导的，只要是能听懂点歌词，我的注意力就被吸走了，对音质旋律节奏就不敏感了。每次开始定详细计划就开始砍功能，时间没把握的都往后排。这怎么解？ 4o 它让创造力像被提前下课的学生，永远没机会上台。 给自己一个“免 KPI 时间段”（比如每天 30 分钟或每周半天），只做清单里的东西，不考虑产出效率。 把目标分为核心产出（必须完成）和实验空间（可有可无，但能激发可能性）。 Yan 其实我还挺喜欢自己的直觉的。对我来说，逻辑和直觉哪个是 master，哪个是 slave，我也说不好，反正我是 INFJ。“计较”或者说“计算”这个事儿对我来说很致命，总是在找最优方案。 ...

[!zk 20250513115459089-0] 家长的传统角色误区 来源：文艺形象与现实对比 内容：很多家长沿袭的是“权威/慈爱二分法”的旧模式，未能真正进入孩子的心理现实。 权威型父亲（如贾政）提供的多是强制规则，缺乏建设性对话； 慈母型母亲（如王夫人）停留在生活照料，情感理解不深入； 现代家长即便认同平等，也可能因“代沟 + 自负”不愿走进孩子世界； 真正的问题是“我的世界你进不来，你的世界我也不想进”的双向封闭。 相关主题：家庭结构 代沟 亲子沟通 情感参与 教育传统 [!zk 20250513115459089-1] “物化”与家长视角 来源：概念拆解与自我反思 内容：家长常无意识地将孩子“物化”为项目、标签或成就的载体，从而掩盖其独立主体性。 物化 ≠ 控制，更多是一种“只看外部属性”的视角； 比如用“成绩、表现、乖不乖”作为评判标准，而非看内在心理状态； 物化的底层逻辑是：把孩子当成一件“被投资、被展示、被操控”的事物，而不是活生生的人； 真正的反物化，是尊重孩子的内在经验，而不是把幸福、自由、意义这些“不可量化”内容边缘化。 相关主题：主体性 教育目标 ...

1 EGJ 理论 1.1 简介 “EGJ 理论”通常指由 Edmans、Gabaix 和 Koijen 提出的关于基金资金流（fund flows）对股价影响的研究框架，重点研究基金资金的流入或流出如何通过需求冲击改变股票价格。 1.2 核心观点 机制 描述 流入‐流出引发需求冲击 基金申购需购买股票，赎回需卖出，立即影响价格 价格弹性低导致放大效应 一些机构投资者无法快速调节，推动更大价格变动 部分回撤，部分持久 初始冲击约一半在 5–10 天内回撤，其余持续存在 股票“脆弱性”量化 借 ETF 流量和持股集中度等指标衡量股票易受非基本面冲击影响的程度 对投资者来说，了解哪些股票对资金流冲击更敏感有助于判断短期波动风险。 对企业和基金经理来说，这些非基本面冲击可能影响融资成本、投资决策和股权结构。 对政策制定者来说，监管基金流动性工具（如 ETF 杠杆增长）可能带来的系统性市场影响也值得关注。 2 对 EGJ 影响的拆分 出处：《如何度量基金申赎对股票价格的影响？》 作者：张欣慰、刘凯 发布机构：量化藏经阁，国信证券经济研究所 发布时间： ...

1 简介 比赛 AFAC2025挑战组-赛题一：基金产品的长周期申购和赎回预测 提供了自 2024-04-08 以来 20 支基金的申购和赎回数据，以及对应几个界面的曝光量，比赛的目标是预测未来七天的交易量。 比赛地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532352/ 官方数据下载地址：https://github.com/AFAC-2025/AFAC2025_train_data 本文将探讨面对未知领域数据的分析方法及对该领域的理解过程，力求结合常识与数据进行解读。 下面，先来看一下基金类型的分布情况，然后分析两个典型数据，一个偏股型基金和一个偏债型基金，为每支基金画个像。 （以下基金相关信息来源于大模型，可能不完全准确） 2 基金类型分布 比赛提供的数据虽然只有 20 支基金，但包含了 10 种不同类型，如下图所示。这些类型包括长债、短债、DQII、军工、科技、煤炭和新能源汽车等，每种类型的数据量并不多，时间跨度也较短，知识迁移可能受限。 从行业逻辑上来看，可以简单地分为偏股和偏债两种类型。偏债类型类似银行存款，波动 ...

[!zk 20250729155745532-0] 基金净值与申购赎回关系 来源：对话关于基金管理及申购赎回机制 内容：基金净值主要由持仓股票市值决定，通过申购和赎回影响市值及份额变化 - 基金净值计算方式与股票价格有关 - 申购赎回影响基金持仓及资金流动 相关主题：基金净值 申购赎回机制 投资策略 类别：04_ 社会与文化 基金净值 Yan 最近在玩一个关于基金的比赛，有点不太明白，以偏股类基金为例，它持仓的股票分别是 aa,bb,cc。是不是无论大家买还是卖基金，买多少卖多少，都和基金的净值无关？净值是由当前 aa,bb,cc 股票的价格决定的？ 4o 以偏股类基金为例，它的基金净值（即每份基金的价值）确实主要由它持有的股票市值决定，比如你说的股票 aa、bb、cc。每天收盘后，基金管理人会根据这些股票的市价来计算： 基金净值 =（aa 市值 + bb 市值 + cc 市值 + 其他资产 - 负债）÷ 基金份额总数 那买卖基金到底影响什么？ 你买入基金时，基金公司会实际拿你的钱去买更多的 aa、bb、cc 这些股票（除非基金封闭或限购）； 你卖出基金时，基金公司就得变现部 ...

1 模型针对不同时段预测效果不同 比赛时发现自六月初到七月底的时间段，越往后越难以预测。 查看相应时间段的上证指数可以发现：榜单的最佳成绩出现在六月中上旬，此时的趋势较为平稳，成交量也不大。随后，股市出现放量上涨的趋势，对比 6 月 20 日和 7 月 24 日，成交量已翻倍。尤其是 7 月 21 日至 7 月 25 日这一周，几乎是日榜成绩最差的。从沪深 300 的成交量来看，只有 24 年 10 月至 24 年 12 月期间有类似的交易量，但这段时间是急跌后的慢涨，与 7 月底的情况不同。总之，模型无法预测它未见过的数据。 一个奇怪的现象是，当我加入 7 月 23 日以后的数据进行训练时，模型整体出现偏离，导致使用之前的数据（如 6 月）进行验证时效果显著下滑。查看 apply_amt 和 redeem_amt，在这两天发现了大量的赎回操作，但基金净值和大盘都涨得很好，无论偏债还是偏股都是如此（量价背离）。之前出现如此剧烈波动的时间段是在 24 年 10 月前后和 25 年 3 月前后。非常相似。 2 使用编程工具和大模型 我参加比赛的多数代码是由模型生成的。以前我必须掌握如何使 ...

1234567英文名称：TradingAgents: Multi-Agents LLM Financial Trading Framework中文名称：交易代理：多智能体大语言模型金融交易框架链接: http://arxiv.org/pdf/2412.20138v7代码: https://github.com/TauricResearch/TradingAgents作者: Yijia Xiao, Edward Sun, Di Luo, Wei Wang机构: 加利福尼亚大学洛杉矶分校，麻省理工学院，Tauric Research日期：2024-12-28 1 摘要 目标：提出一种受交易公司启发的股票交易框架，以提升交易表现。 方法：使用大型语言模型（LLM）构建多角色的代理系统，包括基础分析师、情感分析师、技术分析师和交易员，通过模拟动态协作的交易环境。 结论：通过详细的架构和广泛的实验，TradingAgents 在累计收益、夏普比率和最大回撤方面显著优于基准模型。 1 读后感 这篇论文在同类中算是设计较复杂的，附录有 Prompt 列表，GitHub 提供了代码。亮点在于整体架 ...

123456英文名称：Integrating Traditional Technical Analysis with AI: A Multi-Agent LLM-Based Approach to Stock Market Forecasting中文名称：将传统技术分析与人工智能结合：基于多智能体大语言模型的股票市场预测方法链接: http://arxiv.org/pdf/2506.16813v1作者: Michał Wawer, Jarosław A. Chudziak机构: Institute of Computer Science, Warsaw University of Technology, Warsaw, Poland日期：2025-06-20 1 摘要 目标：介绍 ElliottAgents，多代理系统结合艾略特波浪理论与人工智能进行股市预测。 方法：通过利用检索增强生成（RAG）和深度强化学习（DRL）等技术，ElliottAgents 对市场数据进行持续、多方面的分析，以识别波浪模式并预测未来的价格走势。 结论：在主要美国公司的历史数据上进行实验，验证了系统在模式 ...