不改名字的肥猫

币圈混不下去就转战美股，觉得美股难度so easy，只要无脑多，怎么都不亏是吗？
但问题，同样是票，有涨多的，有涨少的，还有不涨的，这怎么看？
美股谁要是分析技术面，我真能笑话他一辈子
随便一个美股的分析，基本都是这样的：李莱，最近有一个研究报告证明他就是司美格鲁肽就是他生产的，然后这个药除了减肥以外，还可以抗衰老，确认为利好，逢低可以买入。
再比如sandisk闪迪的股票价值被低估了，很快会迎来补涨，因为做内存颗粒的目前闪迪的估值最低。
你看，全特么是这样的，就现在我看到的币圈的kol，那套“共识”，“fomo”，“划线”，在美股这边行不通。。。或者说，在任意一个成熟的金融市场都行不通，他只能给你提供的参考，也仅仅只是个参考了。。。
恐高吗？美股的消息流都是这样的，你看看哪个敢买？
对冲基金/投资管理：Pe­r­s­h­i­ng Sq­u­a­re（PS）+35.68%，阿克曼重仓股超预期收益，ac­t­i­v­i­st in­v­e­s­t­i­ng风格引爆股价。
- 量子计算/AI算力：Xa­n­a­du（XN­DU）+24.12%，量子计算融资落地+技术突破，商业化进程加速。
- 云通信/AI应用：Tw­i­l­io（TW­LO）+23.83%，AI应用集成带动客户通信需求激增，Sa­aS平台价值重估。
- 社交媒体/AI数据：Re­d­d

三年多以前，我還在玩sovits的時候， 那個時候聲音的模型是需要分離（去環境背景音）出乾聲， 然後做訓練的。
然後需要對資料集進行一個篩選，去掉底噪大的部分，然後開始進行訓練。
一般訓練8000步左右，音色還原度最佳， 如果超過8000步，評分還在25以下，這個資料集和訓練基本就廢了， 如果你硬要繼續訓練，一口氣訓練到超過14000步， 就會出現所謂的“發散”， 最終導致出來的聲音要么是“電音嚴重”要么就是“人不人鬼不鬼”。
這裡像不像量化交易的開發步驟？提取乾聲的過程， 就是給機器自學習和預測模型找資料集的過程， 去掉底噪大的部分， 就是篩選掉裡面的無效行情（1分鐘暴漲暴跌的部分），訓練8000步， 不會出現嚴重的過擬合，訓練到14000步“發散”（嚴重過擬合） 最終導致實盤結果無限接近於：擲硬幣。
雖然不在一個賽道裡， 但是底層邏輯是相同的。
會不會在未來某一天，擊敗我們的不是行業本身的人， 而是跨行踩過來的人， 就真不好說了。。。