大部分香料产自纬度较低的地区，如今世界的大部分香料原产于热带和亚热带；
而欧洲的气候能够生产的香料极其稀少；
这导致了群众食物中可用于调味的原料稀少，食物风味寡淡，大部分香料是贵族才能享有的特权，是一种奢侈品；
也许皇室调味较为丰富，但是对于整体的饮食文化影响太小；
香料的匮乏，塑造了欧洲烹饪食物味道寡淡的风格；与此形成鲜明对比的是印度和中国，美食味道极其浓郁，而这两个地方都是香料极其富裕的地方；
由于香料是奢侈品，哥伦布同时背负着探索香料和黄金珠宝的任务，和皇室赞助人吹牛逼，画大饼，拿到赞助，开启寻宝之路；
宝藏没找到，机缘巧合发现美洲大陆，开启地理大发现。
一、核心概念 1.1 什么是滚动窗口Beta？ 滚动窗口Beta（Rolling Window Beta） 是一种动态计算Beta系数的方法，通过在时间序列上滑动固定大小的窗口，计算每个时间点的Beta值，从而捕捉Beta系数随时间的变化趋势。 核心思想： 静态Beta: [========全部数据========] → 单一β值 滚动Beta: [窗口1] → β₁ [窗口2] → β₂ [窗口3] → β₃ ... → ... 1.2 为什么需要滚动窗口Beta？ 问题：静态Beta的局限性 当前方案计算的是静态Beta，使用全部历史数据得到单一β值： # 当前方案 beta = Cov(全部ALT收益, 全部BTC收益) / Var(全部BTC收益) # 结果: β = 1.25 (一个固定值) 但现实中，Beta系数会随时间
一、执行摘要 1.1 问题概述 在加密货币市场的相关性分析中，皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）作为衡量两个资产收益率线性相关性的核心指标，对异常极端值高度敏感。当市场出现闪崩、闪涨、交易所故障或数据错误等异常情况时，这些极端值会显著扭曲相关系数的计算结果，导致： * ❌ 相关性被低估：当只有一个序列出现异常值时 * ❌ 相关性被高估：当两个序列同时出现异常值且方向一致时 * ❌ 分析结果不可靠：基于失真的相关系数做出的决策存在风险 1.2 核心发现 1. 异常值影响显著：单个异常值可能导致相关系数变化超过 50% 2. 加密货币市场异常值频繁：闪崩、闪涨、流动性枯竭等事件常见 3. 当前系统缺乏保护：hyperliquid_analyzer.py 中未实现异常值处理机制 4. 解决方案成熟：Winsorization 方法可以有效缓解此问题 1.3 建议措施 * ✅ 立即实施 Winsorization
🎧 方法核心：模仿“音乐”，不是模仿“单词” ① 不看字幕，先听节奏 选一小段（10–15 秒）： * 美剧 * 播客 * 演讲 先不管意思，只听： * 哪些地方重？ * 哪些地方快？ * 哪些地方拖长？ ② 跟读时“夸张重音” 刚开始一定要夸张： * 重的地方用力 * 弱的地方糊过去 宁愿像“表演”，也不要像“念书”。 ③ 用“哼”的方式练 一个秘密方法： 把句子当旋律 先用 “da da DA da da DA” 哼出来 再把词塞进去 这是训练韵律感最直接的方式。
很多中国人英语“听得懂、单词会、语法也对”，但一开口就不像英语，问题几乎都不在音标，而在你说的这个——韵律感（rhythm & melody）。 一、为什么英语有“音乐感”，而中文人普遍缺？ 1️⃣ 英语是重音节奏语言（stress-timed） 英语的节奏不是“一个字一个字平均念”，而是： 重音像鼓点，不重音的部分被压缩、弱化、连过去 例如一句话里： * 只有少数词被“敲响” * 其余词快速滑过、模糊处理 你听母语者说话，会感觉： 哒 —— 哒 —— 哒 中间的东西像流水一样带过去 2️⃣ 中文是音节节奏语言（syllable-timed） 中文更接近： 每个字时长差不多 所以中国人说英语时容易变成： I / WANT / TO / GO / TO / THE / STORE （每个词都一样重）