系统性方法论的诞生

一个系统的方法论的诞生,来自于无数零碎信息的融合;


  • 一个系统的方法论的诞生,来自于无数零碎信息的融合;
  • 指向这个方法论的零碎信息散落在世界各处,他们自然而然的利用该方法解决了问题,但是他们只是依赖自己的行为惯性而为之,并不清楚行为惯性背后的基本原理;
  • 也没有人将这一基本原理抽离出来,将其整理为一个系统的理论,但这不不影响依赖这一基本原理在全球各个区域,极小群体内解决问题的进行,但是应用的范围极窄;
  • 由于没有将这一基本原理抽离出来,全球各地都是依赖惯性行为而为之,导致其无法在全球范围内广泛传播;
  • 直到有一天,有一个人,发现了这个奥秘,将其归纳整理成为一个系统性的方法论,将其基本原理抽离出来,随后,便可在全球范围广泛传播。

但是很多时候又存在抽象错误,而且这及其普遍,这就是为何人类发展总是在不断推翻旧理论,建立新理论;


而导致抽象错误的原因:

1、抽象执行人在执行抽象时必要要基于其自身的理解力进行抽象,而其自身的理解力有是具有局限性的;理解力的诞生又来自可映射的基本常识,而基本常识若是没有站在较高的维度,那么就无法对更为复杂的抽象进行最为贴切的映射;从而导致有限理解力对于复杂问题抽象时,存在抽象错误;
这就像哥白尼的日心说,即使是所处时代最顶级的智慧,但是抽象出来的理论依旧是错误的,问题就在于其已掌握的基础知识,基础常识太落后了,太愚昧了;导致无法将复杂问题以其可以理解的方式抽象出基本原理出来,没有可以映射的更高维度的资料,只能更进一步得出日心说;
故人类对于世界的认识,也是滚动式的,而不是跃进式的;你必须站在一个更高的台阶之上,才能诞生下一个台阶;也就是说必须得有一个巨人的肩膀可踩,才能诞生更进一步的伟大;

2、对复杂问题,各个碎片化信息归纳整理时,存在遗漏;也就是说其并不是完备的信息,那么就会导致信息偏差,从而进一步影响基本原理的抽象错误;

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皮尔逊相关系数异常值影响

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

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如何找到、训练、养成英文独特的韵律感呢?

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英文独特的韵律感

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