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

3年多以前，我还在玩sovits的时候，那个时候声音的模型是需要分离（去环境背景音）出干声，然后做训练的。
然后需要对数据集进行一个筛选，去掉底噪大的部分，然后开始进行训练。
一般训练8000步左右，音色还原度最佳，如果超过8000步，评分还在25以下，这个数据集和训练基本就废了，如果你硬要继续训练，一口气训练到超过14000步，就会出现所谓的“发散”，最终导致出来的声音要么是“电音严重”要么就是“人不人鬼不鬼”。
这里像不像量化交易的开发步骤？提取干声的过程，就是给机器自学习和预测模型找数据集的过程，去掉底噪大的部分，就是筛选掉里面的无效行情（1m暴涨暴跌的部分），训练8000步，不会出现严重的过拟合，训练到14000步“发散”（严重过拟合）最终导致实盘结果无限接近于：抛硬币。
虽然不在一个赛道里，但是底层逻辑是相同的。
会不会在未来某一天，击败我们的不是行业本身的人，而是跨行踩过来的人，就真不好说了。。。