投资股票前必问的 3 个问题!散户如何避免被割? | 投资策略与风险管理指南
开头
Hello 大家好!我是小卡,一名专注效率提升的软件全栈工程师。最近关注了很多投资的事情,所以写个了普通人思考投资的稿子。别看我是个软件工程师,其实我在学校读的是金融工程师,最早接触股票投资是 18 年 A 股,初生牛犊不怕虎的直接拿学费冲进 A 股,体验了一把过山车行情,收益+100%-100%,不过比较幸运的是,最终赚 10%离场。

其实第一次投资现在想想我还是比较后怕,如果我遇到的是个熊市,估计我学业不一定完成的了,不可谓之不幸运。在那之后我就没碰股市投资这件事情,毕竟一来工作比较忙,二来觉得股市挺像一个线上“赌场”,虽然它只是一个金融交易市场,但是很多人的投机行为会赋予它“赌场”的性质。金融市场的诞生本意是好的,但是由于人心贪念四起,倒成了一个善恶交加的地方,10 个人里面 7 亏 2 平 1 赚,这里我觉得大家有空看看港剧《创世纪》,这是我 18 年后不碰它的主要原因,有人是赚了钱,你能保证那个人是你?
私人投资者投资策略与优势:构建高效投资系统与套利机会
金融学基本概念
Chrome APIs (chorme.runtime and chrome.tabs)
以下是一个使用 Mermaid 语法绘制的 Chrome 扩展各组件间调用关系的流程图总结:
Python import 错误
context: 我是用了 python 的相对路径,在本地是可以跑到的,使用 python -m src.index 的方式,但是放到 lambda 就出现找不到 index 的问题。
This is a error I meet in lambda deplouyment with image
{
"errorMessage": "Unable to import module 'index': attempted relative import with no known parent package",
"errorType": "Runtime.ImportModuleError",
"requestId": "",
"stackTrace": []
}
原因: 主要原因在于运行环境,lambda 的 __package__ -> None,导致错误。
这个错误是因为在 AWS Lambda 中,Python 的相对导入(如 from .module import x)无法正常工作,通常是因为缺少正确的包结构或者文件组织方式与本地环境不同。
金融市场角色
金融市场
- 过去是交易所
- 现在是计算机来做交易配对与计算
Financial Market Participants
- 公司 Firms:需要筹集资金的公司
- 投资者 Investors:个人,家庭,养老基金,政府投资资金与股权交易
- 政府 Government:保证市场诚信,保护投资者,保证价格正确反映投资标的价格
- 财务中介机构 Financial Intermediaries:经纪人链,做市商,银行,证券机构
投资风险管理:债券与股市投资关键策略
风险管理
投资管理其实是在管理风险,投资中的风险有哪些?
- Country risk 国家风险: 当国家边境封锁后,你投资到该国的钱无法取回。
- Market risk 市场风险:市场出现熊市
- Currency risk 货币风险:货币贬值
- Liquidity risk 流动性风险:小盘股的股价暴涨暴跌
- Inflation rist 通胀风险:由于通货膨胀过高,造成投资损失
- Shortfall risk 短缺风险:达不到投资目标
k8s istio 解决方案
Istio
Istio 是一个开源的 服务网格(Service Mesh) 平台,用于管理、连接和保护微服务架构中的服务间通信。它通过透明的代理(基于 Envoy)拦截网络流量,并提供以下核心功能:
核心功能
- 流量管理
- 动态路由配置(A/B 测试,金丝雀 Canary 发布)
- 负载均衡、超时重试、熔断(Circuit Breaking)
- 通过
VirtualService和DestinationRule匹配规则
- 安全性
- 自动服务间身份认证(mTLS)
- 细颗粒的访问控制(基于 RBAC)
- 通过
AuthorizationPolicy定义权限
- 可观测性
- 自动生成指标(Prometheus)、日志和分布式追踪(Jaeger/Zipkin)
- 通过
Grafana提供可视化监控
- 稳定性
- 故障注入 fault injection
- 策略与扩展
- 配额管理(
Rate Limiting) - 通过
Wasm插件扩展功能
- 配额管理(
用人工智能打造人工智能
关键术语
AI 编程
- AI Pair Programming(人工智能结对编程)--人类与人工智能助手之间的协作式软件开发,可交互式地提出代码建议。
- GitHub Copilot- 来自 GitHub 的人工智能编程工具,可在开发人员输入代码时实时提供上下文感知的代码建议和整个功能。
- Code Whisperer- 亚马逊的智能编码助手,由 CodeGuru 和 GPT-3 提供代码片段和文档建议。仍处于预览阶段。
- OpenAI Codex- 来自 OpenAI 的人工智能系统,经过代码训练,可将自然语言翻译为代码,并建议人类编程的可能性。
- 负责任的人工智能 - 开发和部署尊重人权和民主价值观(如透明度、隐私、非歧视和问责制)的人工智能。

