配对交易是统计套利中的非常经典的策略。众所周知，A股市场无法卖空个股，所以中性化的配对交易策略并不能直接“拿来主义”。但这并不妨碍我们学习配对交易的思想，将卖空改成卖出，构造适合A股市场的策略。下面我们就开始学习吧~

配对交易：统计套利的基石

就拿前面举的让 ChatGPT 根据要求写英文邮件的例子，按照此前的做法，可能需要先抽取实体、事件等内容（比如时间、地点、事件等），然后通过模版或是模型形成邮件的样式，再通过一个翻译模型转化为英文。当然如果数据量足够训练端到端模型的情况下，也可以跳过中间的若干步骤。但不论采用哪种方式，要么需要将最终的场景拆解成原子化的 NLP 任务，要么需要对应的标注数据。而对于 ChatGPT 来说，只需要一个合适的指令。

另一种方法是使用SPI控制的开关。此方法的优点是可减少所需GPIO的数量，并且还能消除外加串行转并行转换器的开销。如图12所示，不需要16个微控制器GPIO，只需要7个微控制器GPIO就可以向4个ADGS1412提供SPI信号。开关可采用菊花链配置，以进一步优化GPIO数量。在菊花链配置中，无论系统使用多少开关，都只使用主机（微控制器）的四个GPIO。

定义：

复合头肩顶/底

回到我们的例子，直接对股票数据进行价差计算在统计学上并不是很合适的手段。我们应该先进行标准化，比如使用熟悉的z-score法。但是我们需要注意，在写实盘策略时，假设我们的数据服从正态分布并不明智。金融数据常常是尖峰厚尾的分布，这意味着它们比正态分布更可能出现极端值。

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根据开盘价与收盘价的波动范围,可将K线分为极阴、极阳、小阴、小阳、中阴、中阳和大阴、大阳等线型。

从 BERT 模型出来以后，「无监督训练 + 下游任务微调」的范式便奠定了它的霸主地位，各类沿着 BERT 的思路，琢磨「如何获得更好的文本特征编码」的方法大量涌现，以至于 GPT 这个以生成式任务为目标的模型显得像一个「异类」。马后炮地说，如果当时 OpenAI「顺应大势」，放弃生成式预训练这条路，也许我们要等更长的时间才能见到 ChatGPT 这样的模型。

光伏和半导体一样，是这两个月的涨幅明星，上个月已经总结过它的买点，但是好股票就是在上涨中不断产生买点，这样它才会持续上涨。

众所周知的是，纵然比特币不时的创出新高，但比特币是泡沫和比特币即将崩溃的传说一直在广为流传，也使得投资者变得惶恐不安。在图三与图四中，人们可以发现，在不到6个月的时间里，比特币是泡沫的说法较以往来说增加了20倍。经研究显示，比特币泡沫的破灭都归因于基本面事件的发生。例如，在2011年时，总部位于日本的加密货币交易所Mt.Gox遭到黑客攻击，导致加密货币的价格下降了88%。在2017年年底，韩国监管机构威胁要关闭当地的加密货币交易所，这引发了比特币价格的大幅下跌。曾经有传言称，毁了比特币的将会是比特币自己。

常规SPI模式

1点：针对上方最后一个五分钟扩展中枢的三卖点。

开盘价高于收盘价时，则开盘价在上收盘价在下，二者之间的长方柱用黑色或实心绘出，称之为阴线。其上影线的最高点为最高价，下影线的最低点为最低价。

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