如何通过分时线判断股价涨跌

手把手教你如何看分时线

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我们在来分析一下昨天三只股票的分时线。

如何通过分时线判断股价涨跌

第一只:早盘开盘后围绕昨日收盘价横盘,说明多空力量均衡,下午分时线突破横盘区间开始上移,此为短线看涨信号。股价最高上涨7%,但是股价拉升意愿不坚决,显得比较犹豫,没有出现大单直接扫货。下午2.30分时线出现一波跳水,但是未跌破上午的横盘点位,说明分时线附近有支撑,此时并不能判断行情结束,应该走一步看一步。当然昨天买入的看着跳水止盈也是对的。明天继续盯着5日线。

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第二只:早盘高开5%之后直接下跌,在3%的位置反弹,但是没有突破分时线,这时候反弹定义为弱势,考虑出局。其后股价直接跌破昨日收盘价,这说明短线弱,高开为诱多,股价接下来要陷入调整,需要出场规避。

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第三只:早盘高开1.7%,随后一直围绕昨日收盘价横盘,昨天分析时也说,这种处于压力位附近的股票,只要不是涨停,不迅速脱离套牢区间,那么上方的套牢盘就会直接割肉,变成空方。从而进一步打压股价。而分时线跌破分时均线也证明分时线弱。

机会泵:如何管理你的运气?

 

  • 为什么有些笨家伙比你有更好的财运?

  • 为什么你的桃花运还不如某些丑男丑女?

  • 运气到底是天注定,还是靠努力?

本文提出了一个原创的概念:机会泵

什么叫“”?

维基百科是这样定义的:泵,是一种用以增加流体的压力,使加压过的流体产生比平常状况下更巨大的推进力量的装置。

人类及动物的心脏可说是天然的泵,它把血液输送到身体各个部分。

机会,有点像水,所以我们喜欢说:“遇水财发、以水为财”。

如同机会的变幻莫测,水也难以控制,无法把握。水能载舟覆舟,亦能煮粥煮酒。

水或浩浩荡荡,或波澜不惊。像极了你我的命运。

贾宝玉说:“任凭弱水三千,我只取一瓢饮。”机会也如水,随机出现,你能把握其中的少许好运,避开那些厄运,就足够了。

“只取一瓢饮”并非是说宝玉专情,而是指在一个由无限的不确定性构建的宇宙中,我们一生的短暂与永恒,需籍由与有限机会的共舞来实现。

不管是好运还是厄运,如水无形,难以控制。你只能放大或缩小它们的可能性。

“你记住,你的一生中可能会遇到很多美好的东西,但只要用心好好把握住其中的一样就足够了。”禅师的这句话,像是概率课老师写下公式后的感慨。

所以,机会泵就是这样的一种装置,其用于:增加好运气的可能性,降低坏运气的可能性。

如同心脏,泵的循环往复,像是一天、一年的重复,更像是一个人的宿命。

这宿命因为顺从或反抗,而被改变,被强化。

人的一生,短期靠运气,长期靠实力。

但是,我们需要一个运气管理系统,把运气和实力连接起来。

 

让我们来玩儿个游戏。

先说一个你很熟悉的场景,你想买个手机:

  • A手机比B手机屏幕大,B手机比C车拍照好,C手机的电池比A耐用。

所以:

  • 当你想用手机看视频时,你喜欢A超过B;

  • 当你想拍人或自拍时,你喜欢B超过C;

  • 当你想出门一整天在外时,你喜欢C超过A。

游戏开始:

第一步我将免费把A手机送给你。

第二步:有一天,我傍晚找到你,正好你在外面一整天,手机快没电了,我对你说,你看C手机比A手机待机多5个小时,多实用啊!这样吧,你加100块钱,就可以用A手机换一个C手机。

你一想,有道理,100块钱也不贵,就换了。

第三步:又有一天,你和女朋友出去玩儿,需要拍照,这时候你心想,要是B手机就好了,拍人要漂亮不少。

我又适时出现,说,只要出100块钱,你就可以拿你的C手机,换一个拍照更好的B手机。

你自然无法拒绝,于是接受了。

第四步:如法炮制,趁你在看视频,我让你花100块钱,用C手机换回了屏幕更大的手机A。

问题的关键在于,这个游戏可以一直循环下去:

  • 你不断用用C换A,用B换C,用A换B,一轮又一轮;

  • 每次你都付出微不足道的100块;

  • 但是要不了多久,你就发现,自己花的钱,远远比买几个手机还多。

这就是“钱泵”。

这个看起来似乎很合理的循环,像一个水泵一样,一点点把你的钱抽干了。

换手机看起来有点儿荒唐,事实上,在现实中,“钱泵”广泛地存在于金融领域和商业领域,静悄悄地抽钱。

 

说起钱泵,就要提及一个概念:

传递性

举个简单的例子:

  • 9大于7,7大于5,所以9大于5。

这就是一种传递关系。

某些关系可以“传递”,例如:

  • 张三比李四有钱,李四比王五有钱,所以张三比王五有钱;

  • 我和甲是同乡,甲和乙是同乡,所以我和乙也是同乡。

但有些关系不能传递,例如:

  • 从血缘方面讲,我与我儿子有血缘关系,我儿子与我妻子有血缘关系,但是我和我妻子之间并没有血缘关系。

这类传递性,看似是因为定义不清而导致的,因为血缘关系是指部分DNA相同,所以当然不能彼此包涵。

还有一类不可传递性,是因为逻辑谬误。例如:

  • 我喜欢他,他喜欢她,所以我喜欢她。

这属于“四词谬误”。且不细论。

更让我们纠结的“传递性”难题,通常是下面这一类:

你想买个手机,或者是买房买车,或者想选个女朋友,假如你有三个以上的选项,就可能陷入如下困境:

  • 你要买房,房子一号又大又漂亮但有点儿远,房子二号小一点儿但位置特别好,房子三号又旧又贵但是个顶级学区房。

你选哪个?

聪明如你可能看出来了,这是因为对比的标准在不断摇摆,当然会导致偏好不能传递了–也就是说无法像我们读书时学的那样,因为A比B好,B比C好,就得出A比C好的标准答案。

关于传递性的好玩儿案例,还有“投票悖论”、卡尼曼的“概率心理物理学”、“非传递性的神奇骰子”等等,恕我不一一介绍。

我想说的是下面这类有些隐蔽的“不可传递”:

  • 我在小红右边,而小红在小明右边,所以我在小明的右边。

看起来这个传递性似乎可以,但是,如果我和小红、小明坐在一张圆桌上呢?

你可能又看出了,这不就是“剪刀、石头、布”的游戏吗?

“钱泵”的概念,来自“非传递性”。

因为人们的某些“非传递性”的非理性偏好行动,可能导致钱财被泵吸干,而且不知不觉。

 

你有没有想过,为什么现实中很少有福尔摩斯?

通常而言,福尔摩斯的神奇之处,在于他能够做一连串推理,大致结构是这样的:

因为A,所以B;因为B,所以C;因为C,所以D;因为D,所以E……

所以,凶手就是大魔王!

之所以极具戏剧性,是因为上述一系列推理,就像杂技团的叠罗汉,叠得越高,越有冲击力。

然而,现实中很难见到杂技团的这种极度不稳定结构。

我们算个简单的帐吧:

假如福尔摩斯的每一步推理的靠谱度高达80%(这算料事如神了吧,有这种预测能力去炒股票的话很快会成世界首富),那么从A推理到E的靠谱度,就是:

80%✖️80%✖️80%✖️80%=40.96%

也就是说,即使每次推理的准确率再高,经过多个环节的叠罗汉,也变成不那么靠谱了。

关于“非传递性”,有这样一个例子:

黑和白,算是黑白分明吧?

  • 但是假如黑1是全黑,黑2稍微淡一点儿(肉眼甚至看不出来),所以差不多;

  • 黑3再稍微淡一点儿,所以和黑2也差不多;

  • 不断循环下去,我们就能得出一个荒唐的结论:

  • 黑色和白色是差不多的。

所以,为什么现实中很少有福尔摩斯?

因为因果推理之间的链条,会不断弱化,并叠加在一起,直至倒塌。

为什么“钱泵”能得手?

因为那些伪装成“传递关系”的链条,其实是非传递性的。

甚至是那些看起来近似于“传递性”的关系,也会因为链条较长,而叠加成截然相反的结果。

运气,也会有类似的衰减效应。

让我们小结一下:

1、人们靠“传递性”来做判断,做决策;

2、但是因为人类有某些非理性偏好,所以经常会掉进“非传递性”陷阱;

3、所谓钱泵,就是利用非传递性的衰减,把钱一点点抽走。

 

那么,什么是机会泵呢?

你可能也听说过别针换别墅的故事吧:加拿大的一位小伙子,用一枚大别针,去换别人的东西,换把手,换烤箱,换车,越换越大,最后终于“换”到了一栋别墅。

这个故事,像是反向的“钱泵”:这位小伙子是利用创意、网络注意力来一步步放大自己的权益。

如前所述,现实中的“传递性”,基本上都会一步步衰减。而别针换别墅这类一步步增强的,不仅罕见,而且更像是一次行为艺术。

在这个过程中,看似小伙子在占便宜,其实他每个环节都在做功,都在“增大流体的压力”。

假如你什么都不做,例如你只是把现金存个定期,可能你会被每年的通胀一点点抽走财富;

假如你有姿势正确的增压,你的财富就有机会不减反增。

你需要有一个

泵,是给流体增大压力,令其有更巨大的推进力量。

对于运气而言,同样如此。

弱水三千,你只能取一瓢饮。

所谓机会泵,是用于放大机会的。

我将“机会”的链条,大致分作如下三个环节:

1、收集机会;

2、配置机会;

3、实现机会。

在现实中,机会从收集,到配置,再到实现,是一个逐步衰减的过程。

所以,通过机会泵,我们在以上三个环节,增大机会的推进力量。

进而,利用泵的循环往复,“收集、配置、实现”三者之间彼此强化,源源不断地带来更多更好的运气。

所谓人生赢家的秘密,在于建立了“实力”和“运气”之间的正反馈循环机制。

人和人之间的差别也许没那么大,但是为什么命运差别那么大?

除了运气,还因为:

有些人利用机会泵放大了水一样的机会;

而有些人被钱泵抽干了财运。

 

机会,是一种偶然事件,必然涉及概率问题。

运气的最大特点,是不确定性。

概率模型是对不确定现象的数学描述。

我曾经构建过一个“三层概率”,可以拿来对应机会泵的三个环节。

  • 第一环节:收集机会,是指对外部信息与资源的获取;

  • 第二环节:配置机会,是基于核心的计算和配置;

  • 第三环节:实现机会,则负责执行、试错、反馈、复制。

就像打牌,第一环节是力求抓到好牌,第二环节是制定策略排兵布阵,第三环节是冷静地打好每一手牌。

 

“机会泵”第一环节

收集机会

这一环节的策略,有以下几点:

策略一:拿到“硬通货”门票

贝索斯招聘的时候会看Sat(美国高考)的成绩,这样未必准,但能降低筛选成本。

这个世界不公平的地方在于,有些游戏必须有了门票才有机会玩儿。

策略二:越主动越幸

在一个TED演讲里,一位斯坦福大学的教授说:幸运并不是一道不可预测的闪电,相反,幸运更像是风,它的出现绝非偶然。

她建议,你要愿意去冒一点不被他人回应的小风险,避免安于现状;改变自己与他人的关系,懂得感恩;不要轻易对一个想法下判断,不要没有行动就放弃……

如何提高找到如意郎君的概率?在一本书里,女主角的核心策略就是,不拒绝任何一个约会和相亲,增大样本量。

策略三:强化IP,降低识别成本。

经营好自己的IP,有助于拿到好牌。淡泊如巴菲特,也要靠自己的声誉拿到好的投资标的。

策略四:强化专业,构建节点价值。

即使你不善于混名利场,若你在一点上打爆了,也会有资源聚合而来。各种专业网红的逻辑就是如此。

一个理性选择的标准之一就是:基于决策者目前的资产(资源)。

资产不仅指金钱,还应包括生理状态、心理能力、社会关系和感觉。

通过大样本量获得的、长期的成功才是最甜美的。

对于有能力的聪明人而言,要理解资源的重要性,别有洁癖;

对于热衷于关系和资源的人而言,要意识到,只有结合第二环节和第三环节,“收集机会”才有价值。

 

“机会泵”第二环节

配置机会

这个环节,算是机会泵的全场灵魂。

尤其是在信息时代,作为社会人,你的算法是可以把别人的理性或者非理性,作为已知条件代入的。

从实用主义的角度,还有投资角度的隐喻:

资产的配置,比各种努力和折腾更重要。

投资传奇人物,耶鲁校产基金的掌舵人大卫·F·斯文森在《不落俗套的成功》里说:资本市场为投资者们提供了三种能获得投资收益的工具:资产配置、择时交易和证券选择。

研究表明:

资产配置的决策在决定投资结果上起着主导作用。

根据大量受好评的、对机构投资组合的研究,在投资收益的变动中,大约 90%是源于资产配置,只有大约 10%是由证券选择和择时交易所确定的。

另外一项对机构投资者业绩的重要研究表明:100%的投资收益都是来自资产配置,认为证券选择和择时交易的作用微不足道。

这就是所谓选择比努力更重要。

这个环节最难。

难在绝大多数人不理解运气的随机性,更不懂用概率思维来驯服偶然。

我在《财务自由,靠“投机”能实现吗?》讲投资的期望值计算,提及投资人需要估算某一笔投资上涨的概率和可能的上涨幅度,很多人无法理解,说,这不就是瞎猜吗?

事实上,“随机过程”一词的英文是stochastic process或random process,而stochastic一词来源于希腊文στοχαστυκοζ,本意就是“猜”,即表示猜想随机现象的规律。

所谓概率思维,就是聪明地猜。

来,测试一下,你会不会猜。

有个游戏。现在你面前有100张牌,已知70%是红色牌,30%是黑色牌。

所有的牌都是背面朝上,而且长得一个样子。

请你来猜牌的颜色,猜中一张奖励一万块。

请问,以下两种策略,你选择哪一种?

  • 策略A:70%的时候猜是红色牌,30%的时候猜是黑色牌;

  • 策略B:每次都猜是红色的牌。

你会选哪个?

答案是B。

据说在实验测试中,即使参与者都是聪明人,但是大部分选择了策略A。

但事实上,策略A猜中的机会是:

70%✖️70%+30%✖️30%=58%。

而策略B的猜中机会是70%。

你看,在配置环节瞎努力,其实没啥用,只是制造确定性的幻觉而已。

这一环节的重点在于:

  • 敢于猜,是指能够理解这个世界是充满不确定性的;

  • 聪明地猜,是指你要懂得概率思维和概率计算;

  • 会猜,是指你需要拥有在具体领域里的专业、经验和洞见。

为某个可能性赋予数值,是给予“信念”,这是一个先验概率。

接下来,你需要用机会泵下一个环节的动作,来获取后验概率,并不断更新,让自己“猜”的水平越来越高。

 

“机会泵”第三环节

实现机会

第三环节,就像一个职业杀手。他的特点是:

1、全力打好每一个球,完全不在乎外部的评价,也从来不去看比分牌;

2、每打完一个球就清零,从头开始,不被情绪左右;

3、杀手要靠专业领域的实力来活命或者吃饭,所以需要大量的反复训练,成为直觉强大的杀人机器;

4、最终的结果,取决于第二环节(二传手)的传球“好球率”,与第三环节(职业杀手)的“击球率”,二者相乘。

杀手最重要的品质,是专注和冷静,像人肉阿尔法狗,打无记忆的牌。

就像《兄弟连》里老美看着被俘的德军感慨说,这帮家伙被打败后行军都还像获胜者一样。

不管第二环节的理性思考多么高明,概率计算多么精确,都需要到“第三环节”这个现实世界来检验。

职业杀手有两重使命:

a、去执行第二层的命令;

b、在某个半径内检验各种可能性。

科学的本质就是不断做实验,职业杀手亦是。

如此,我们便能理解,亚马逊的贝索斯反复强调的“Day 1”的含义了。

 

“机会泵”的工作原理

简而言之,好运气取决于三个环节。

最终结果决定于三个环节的整体完成度,而不是某一环节的强大。

但是三个环节又不是一个简单的叠加的、递进的关系,它还有系统动力学的反馈、自我强化等特点。

例如实现机会(第三环节)较强,可以带来更多资源(第一环节)。

而一个人一旦获得更多机会资源,打起牌来也就更加得心应手(第二环节)。

三个环节一旦整体运转起来,就形成了一个机会泵

这样一来,你就可以让自己的运气越来越好。

 

为什么我要由“非传递性”,来引出“机会泵”的概念?

因为我们从小的教育,就是通过学习“传递性”,来消除不确定性的。

例如,儿童在7—11岁进入具体运算阶段后,可以通过运用传递性来计算。更小的时候,教会一个孩子2比1大,需要给他两个苹果和一个苹果来对比。

但是在具体运算阶段,儿童不需要数苹果,也能推算出2>1。对此,皮亚杰的观点:认知结构应该反映数学结构。

一个人漫长的受教育期,就是被“严格的传递性”这类概念来不断“完善”所谓认知结构。

然而,说起运气,我们就需要一些混乱的现实世界的智慧。

刻板的“传递性”的背后,是人类对于“决定论”的信仰,以及对“因果论”的幻觉。

从原始人的盲目迷信,到农耕时代的基于观察但不知其因的决定论,到亚里士多德的“万物皆有目的”的决定论,再到牛顿时代的发现内在的、定量的动力学规律决定论,再到基于概率和统计的现代科学,我们的认知,就像人的大脑一样,是层层叠加起来的。

我们有原始人的迷信,我们从直觉上更倾向于亚里士多德而不是牛顿,我们绝大多数人从来不曾理解概率思维。

我们在漫长的教育当中,极少涉及不确定性和运气。

但是来到现实世界,却发现似乎是运气和机会主导着一切。

  • 在物理世界,我们的理解出现了根本性的重组,从牛顿式世界观的确定性转向量子力学的不确定性。

  • 在人类社会,以概率为研究工具的行为经济学与行为金融学否认了“正宗”经济学对于理性人的假设。

  • 而在影响现在和未来最大的计算机科学领域,最重要的进步,也是人们意识到,以数据为基础、从概率意义上建立起结构的算法效果最好。

我们要想真正理解运气,放大自己的机会,首先就是要理解“非决定论”,重新思考“因果关系”。

皮尔斯坚信世界是偶然的,并认为“人类的全部事务都奠基于概率之上”,他写道:

“偶然是绝对的这一事实对所有有识之士均是最明显不过的。它是一种存在,一种活生生的、可以感受到的存在,对于这一存在连那些麻木不仁的属于唯理派阵营中的人,也很少具有将其否定的勇气。”

 

如果说,我们的青少年时代,都沉浸在“因为…所以…”的过度训练当中,那么对于成年人而言,则是被因果幻觉所支配着,徒劳着,并感慨机会不公,命运难测。

休谟对于“因果关系”杠精般的怀疑,时至今日更加显现出耀眼的光芒,也成为衡量一个人的智慧的重要标尺。

卡尔纳普说:

“因果关系意味着可预言性。这并不是指实际可预言性。因为没有人能知道全部有关的事实和规律。这里指的可预言性就是说:假如全部事前情况都已经知道,事件就可以预言出来。”

人们对于因果关系的迷信,来自对于确定性的渴望,以及对于随机性的恐惧。

为了得到一点点确定性的幻觉,人们愿意付出任何代价,并将自己置于更大的、更危险的不确定当中。

我们应该理解,在那些看起来很厉害的道理里,甚至是严格的科学理论里,也许并不存在100%的因果。

人们能够得到的,只是一个概率数值。

所以,在现实世界,在我们的工作、生活、投资当中,要去除这样一种句式:

如果….那么一定…

我们要为上面的这个句式加上概率,例如:

如果A….那么有80%的可能…

同时,最好去分析这个概率的条件,并不断通过实践去更新概率。

我们要能够接受模糊的精确,并意识到这远远好过精确的模糊

别太相信那些严格的“可传递性”,没有福尔摩斯,没有百发百中的神人,没有一眼看穿本质的屠龙术。

这样,我们就可以摆脱钱泵对自己钱包和智慧的不断抽水。

假如我们理解了机会链条之间的衰减,是随机性的本职工作,可以用概率来衡量,那么我们就可以逆向思考,用机会泵来捕获偶然。

 

机会泵,是一套运气管理系统。

我们的一生会遇到很多事情,有好有坏。

我们不得不一次又一次地处理从天而降的“机会”。

对高手来说,人生游戏的目标不应是赢取单次机会,而是基于数学(概率论)及心理学上做出正确的决定。

漫长人生,是由很多个面对机会的连续决策构成的。

你不能在乎一城一池的得失,而是要建立一个大概率好运的运气管理系统。

这就是机会泵

对于该系统,你一方面要坚定地执行,另外又要能够不断反思优化。

有了这个系统,你暂时的好运或者坏运,都会成为幸运花园里的土壤。

对于运气,要有一个正确的人生观。

当你赢了的时候,你要说“我运气真好”;

当你输了的时候,别说“运气差”或者“差一点儿”,而是从技术角度去反思。

人的一生,短期靠运气,长期靠实力。

更重要的,我们需要一个运气管理系统,把运气和实力连接起来。

这就是“机会泵”的价值。

 

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/yzYqk4g1cF4Yx0gYrvuzYQ

我为什么反对女性做全职太太?

 

  看不见的全职太太

 

张桂梅校长又上热搜了。

 

上次,是因为她送1800多名贫困女孩走出大山。

 

而这次,是她拒绝了一名毕业学生的捐款,因为对方做了全职太太,而张校长明确反对这一点。

 

“你家庭那么困难,我们把你供到现在,你反而当起了全职太太。”

 

“我最反对当全职太太,女人要靠能力,不能靠别人养。”

 

我为什么反对女性做全职太太?

 

这个采访视频曝光后,引起了很大的争议。

 

有人说她歧视全职太太,也有人说这才是真正的独立女性……

 

关于这段话,知乎上有个高赞回答,非常符合书单君当下的感受:

 

“别再骂这位老师了,这真是坐着校长的椅子,操着老母亲的心啊。”

 

作为一个校长,面对毕业学生的捐款,根本没有拒绝的理由。

 

但是张桂梅根本不在意这笔捐款,她在乎的是女生当了全职太太,跟老公没有共同语言,老公找小三怎么办?女生能力不进步,被社会淘汰了怎么办?

 

这哪是校长,分明是个苦口婆心的老妈。

 

书单君有个朋友,也遇到过类似的状况,她结婚不久就怀孕了,双方长辈都有其他事情,不能帮忙看孩子,所以她也考虑过辞职在家,当全职妈妈。

 

结果她跟父母沟通时,父母都非常生气:“我们把你养这么大,供你上完大学,是让你回家看孩子的吗?”

 

“那孩子谁来看呢?”她觉得自己工资不高,如果请保姆,基本剩不下多少,还不如自己看放心。

 

“挣多挣少没事,就算把工资都给保姆,你自己也得上班啊!”

 

父母一直坚持让她上班,不是他们觉得看孩子不重要,而是因为他们知道整个社会并不认可全职妈妈的付出。

 

在过去,“全职太太叫还被称作家庭妇女”,听起来就有种轻蔑的味道。

 

“你一整天都干什么了?”可能是每位全职太太都曾面临过的质疑。

 

好像她们真的一整天就闲散在家,什么都不做似的,或者说,就算做了些什么,也不用费多大力气。

 

但事实上,全职太太可真没这么好当。

 

我为什么反对女性做全职太太?

 

美国记者安·克里滕登在对各国父母们作了数百次采访,并研究过经济学、社会学之后,写出了一本《妈妈值多少钱:世界上最重要的工作为何不计薪酬》

 

她在书中提到:“母亲其实可以被视为,一种技术性的中层管理者职业”。

 

这真的不是夸张。

 

据调查显示,全职太太的工作量基本相当于普通白领的2.5倍。她们日均工作14个小时,内容包含家政、儿童教育、老人护理、厨师、司机……

 

不仅如此,她们还要在如此繁杂的事务中,努力维持家庭中包括经济、情感等多方面的平衡。

 

只是因为她们所带来的价值和经济效益都近乎隐形,而不像丈夫那样可以被量化,才遭受了如此的误解。

 

我为什么反对女性做全职太太?

 

其实,这些价值被量化后,数额是相当大的。

 

日本就做过一项统计,发现家庭主妇每年的生产价值数额为304.1万日元,约合人民币18.7万。

 

很多白领具备两三年工作经验后,都不一定能赚到这么多的钱。

 

可以说,全职太太的价值,被大大低估了。

 

就连那个被张桂梅拒之门外的女生黄付燕本人,也非常赞同这一点。

 

在被老师批评后,她非但没有生气,反而表示了理解:“张老师话丑理正,反对当全职太太,她是从我们女高毕业生的立场去说的。”

 

生孩子之前,黄付燕一直在工作。

 

捐款被拒的第二年,她又顺利考上了贵州安顺某小学的特岗教师,重新成为了一名职业女性。

 

 

我为什么反对女性做全职太太?

 “我养你”很危险

 

20年前,星爷在《喜剧之王》中说的那句“我养你”,感动了很多纯情少女,觉得这是一个看上去非常美的诺言。

       我为什么反对女性做全职太太?      

但处理过几千起婚恋官司的吴杰臻律师,却有不同的看法。

 

以前,他太太也问过这个问题:“我如果没有工作的话,你会不会养我?”

 

他的回答是:“最好不需要我养你,因为我养你的话,你会很危险。”

 

在吴律师看来,全职太太压根就不算一个职业,没有劳动法保护,婚姻法的保护也非常有限。社畜最多996,但全职太太可是007全年无休,而且还没有工资。

 

对此,吴杰臻律师在《好的婚姻,要守护财产和爱》一书中,提出了“婚姻剩余价值”的概念。

 

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产业中,资本家主要通过,强迫工人延长劳动时间的方法,来赚取利润。婚姻中,一方主要通过,强迫另一方延长家务劳动时间的方法,来赚取无形资产。

 

产业中的剩余价值,本来是工人劳动的产物,应归工人所有,却被资本家凭借对企业的所有权无偿独占,这就是资本家剥削工人发财致富的秘密。

 

说的简单点,就是在公司里,老板通过让员工加班,来增加自己的收入——只要打工人足够努力,老板一定能早日开上豪车。

 

在家庭里也一样,本来家务是两个人的事,但如果一方(大多是女方)独立承担,另一方就能把时间用来增加自己的无形资产——能力、地位、名声等等。

 

这些无形资产,承担家务的一方无法分享。

 

所以说,全职太太,是一场以爱之名进行的剥削。

 

她们完全没有承担风险的能力,一旦婚姻破裂,连重返职场都非常艰难。

 

婚前说“我养你”,婚后很可能变成“我养的你”。

 

张桂梅校长反对自己的学生当全职太太,不是因为她看不起全职太太,而是因为这些学生好不容易从大山里走出来,获得了一点对自己生活的选择权,不能把这种权利拱手让人,那实在是太可惜了。

 

好的婚姻不应该建立在剥削的基础上,而是要实现两个人共同利益的最大化。

 

很多人已经意识到了这一点,比如吴律师就一直非常支持妻子的事业,他清楚,只有双方共同进步,才能实现婚姻的长久共赢。

       我为什么反对女性做全职太太?      

在综艺《幸福三重奏》中,吴京也是这种观点:婚姻是一个整体,有一个人掉队了,另一个人,也没有好果子吃。

 

 

我为什么反对女性做全职太太?

做合伙人,而不是打工人

 

世上没有绝对的事。书单君并不是说,女性一定不能做全职太太。

 

每个人都有自己选择的权利,如果有人认为目前的状况下,比起工作来,这样的角色能够让她获得更大的成就感和幸福感,当然也可以选择去做。

 

但必须注意的是,不能因为预想或体验到了美好的一面,就忽略掉其背后可能会有的风险,这不该是一个轻易去做的选择。

 

诚然,决定做家庭主妇,一定是两个人有着深厚的感情基础,但感情时常处于流动状态,可控性太差。

 

吴律师见证的那些离婚案,可不就是血淋淋的例子。

 

不能把自己的后半生,托付给另一个人所谓的责任心。这无异于是一场豪赌。

 

你必须提前做好最坏的打算:如果有一天全职太太的身份无法持续下去,现在要怎么做,才能保证我的风险最小化和利益最大化?

 

也就是我们通常所说的,丑话说在前面。

 

书单君有个建议,或许可以值得一试,那就是可以更多试着把家庭当作一个合伙制企业,老公负责投资,妻子则是技术入股。

 

当然,这一点需要你们提早达成共识,而不是女性单方面的。

 

我为什么反对女性做全职太太?

 

这样女性就不会被看作一个只会给老公要钱的“打工人”,而是和他一起经营这个小家庭的合伙人。

 

一些可以维护全职太太比较实际的做法有:

 

房屋等固定资产,登记双方的名字;

所有大额支出,都要双方讨论后决定;

挂靠或在丈夫的公司交社保;

签订婚前协议,商讨婚后的各项具体细则;

养成理财、买保险、储蓄等习惯;

 

双方分享财富,也共担风险。

 

这种做法乍一听像是在亵渎家庭,处处展露了不信任,但其实恰恰相反,这反而是对彼此双方的负责。

 

这背后的潜台词是:“因为想要和你一起生活,我愿意承担背后的这些风险。”

 

这不比什么“我要和你在一起一辈子”的承诺更让人安心吗?

 

当然,完成这一切不能只靠女性,也需要制度的保障和男性的参与。

 

我为什么反对女性做全职太太?

 

制度方面,比如增加男性产假,让爸爸更多参与进育儿中,增加托儿所的设置,让家庭可以有更多选择等。

 

但就目前的情况下,这些政策即便出台,可能也需要漫长的时间。

 

更切实可行的,是妻子用更实际的手段规避风险,丈夫则需要调整自己的认知,更应该身体力行地参与到家庭事务中来。

 

只有这样,我们整个社会,才不会一直谈“全职太太”色变。而是会在某一天,真正地认识到她们的价值。

 

 

一段感情要想长久,两个人的付出和获得必须是对等的。

 

书单君相信,那些打算白头偕老的夫妻,是不会以爱之名剥削对方的,因为比起“你我”的得失,更重要的,是“我们”能长久地走下去。

主笔 | 邹雨 燕妮   编辑 | 黑羊
图源 | 图片来源于网络

 

 

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/iX0ZliH8PPDzPR5L8Hvw3Q

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这十二个赛道的核心资产,他们是A股中的璀璨明珠,他们是各自行业中的翘楚、最优秀的上市公司,也是未来股票长期的主题。

当然了,单独去押注某个行业的某个企业,这样做也是不可取的,风险也是很大的。市场是不断变化的,不要高估或低估自己的能力,但我们要尊重市场、敬畏市场,保持不断学习的态度,根据自己的情况和实际能力在股市中交易,常言道:适合自己的投资才是最好的投资。

在这里我给大家分享下我选择核心资产的逻辑(从基本面角度),大家欢迎指导:

1.一家公司的产品和技术毛利率是不是高于同行业的其他公司。

2.一家公司的净资产收益率是否处于较高水准,优于同行业公司。

3.一家公司的技术壁垒以及护城河是否高于同行业公司。

4.一家公司的经营规模,管理能力是否优于同行。(目前多用研发占比对比,以及营销模式的对比)

5.一家公司是否抗周期性。

6.一家公司的分红能力是否强于同行业公司。

7.股权结构对比同行,有无长线大资金扎堆看好。

正常看行业和细分行业龙头通过上面的方法大部分都可以判断。

最后我想说,价值投资赛道选择对了,你定会有收获,拥抱核心静待花开。

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一步步实现 Redis 搜索引擎

场景

大家如果是做后端开发的,想必都实现过列表查询的接口,当然有的查询条件很简单,一条 SQL 就搞定了,但有的查询条件极其复杂,再加上库表中设计的各种不合理,导致查询接口特别难写,然后加班什么的就不用说了(不知各位有没有这种感受呢~)。

下面以一个例子开始,这是某购物网站的搜索条件,如果让你实现这样的一个搜索接口,你会如何实现?(当然你说借助搜索引擎,像 Elasticsearch 之类的,你完全可以实现。但我这里想说的是,如果要你自己实现呢?

一步步实现 Redis 搜索引擎

从上图中可以看出,搜索总共分为6大类,每大类中又分了各个子类。这中间,各大类条件之间是取的交集,各子类中有单选、多选、以及自定义的情况,最终输出符合条件的结果集。

好了,既然需求很明确了,我们就开始来实现。

 

实现1

率先登场是小A同学,他是写 SQL 方面的“专家”。小A信心满满的说:“不就是一个查询接口吗?看着条件很多,但凭着我丰富的 SQL 经验,这点还是难不倒我的。”

于是乎就写出了下面这段代码(这里以 MYSQL 为例):

select ... from table_1left join table_2left join table_3left join (select ... from table_x where ...) tmp_1...where ...order by ...limit m,n

代码在测试环境跑了一把,结果好像都匹配上了,于是准备上预发。这一上预发,问题就开始暴露出来。预发为了尽可能的逼真线上环境,所以数据量自然而然要比测试大的多。所以这么一个复杂的 SQL,它的执行效率可想而知。测试同学果断把小A的代码给打了回来。

 

实现2

总结了小A失败的教训,小B开始对SQL进行了优化,先是通过了explain关键字进行SQL性能分析,对该加索引的地方都加上了索引。同时将一条复杂SQL拆分成了多条SQL,计算结果在程序内存中进行计算。

伪代码如下:

$result_1 = query('select ... from table_1 where ...');$result_2 = query('select ... from table_2 where ...');$result_3 = query('select ... from table_3 where ...');...
$result = array_intersect($result_1, $result_2, $result_3, ...);

这种方案从性能上明显比第一种要好很多,可是在功能验收的时候,产品经理还是觉得查询速度不够快。小B自己也知道,每次查询都会向数据库查询多次,而且有些历史原因,部分条件是做不到单表查询的,所以查询等待的时间是避免不了的。

 

实现3

小C从上面的方案中看到了优化的空间。他发现小B在思路上是没问题的,将复杂条件拆分,计算各个子维度的结果集,最后将所有的子结果集进行一个汇总合并,得到最终想要的结果。

于是他突发奇想,能否事先将各个子维度的结果集给缓存起来,这要查询的时候直接去取想要的子集,而不用每次去查库计算。

这里小C采用 Redis 来存储缓存数据,用它的主要原因是,它提供了多种数据结构,并且在 Redis 中进行集合的交并集操作是一件很容易的事情。

具体方案,如图所示:

一步步实现 Redis 搜索引擎

这里每个条件都事先将计算好的结果集ID存入对应的key中,选用的数据结构是集合(Set)。查询操作包括:

  • 子类单选:直接根据条件 key,获取对应结果集;
  • 子类多选:根据多个条件 Key,进行并集操作,获取对应结果集;
  • 最终结果:将获取的所有子类结果集进行交集操作,得到最终结果;

这其实就是所谓的反向索引。

这里会发现,漏了一个价格的条件。从需求中可知,价格条件是个区间,并且是无穷举的。所以上述的这种穷举条件的 Key-Value 方式是做不到的。这里我们采用 Redis 的另一种数据结构进行实现,有序集合(Sorted Set):

一步步实现 Redis 搜索引擎

将所有商品加入 Key 为价格的有序集合中,值为商品ID,每个值对应的分数为商品价格的数值。这样在 Redis 的有序集合中就可以通过ZRANGEBYSCORE命令,根据分数(价格)区间,获取相应结果集。

至此,方案三的优化已全部结束,将数据的查询与计算通过缓存的手段,进行了分离。在每次查找时,只需要简单的查找 Redis 几次就能得出结果。查询速度上符合了验收的要求。

 

扩展

  • 分页

这里你或许发现了一个严重的功能缺陷,列表查询怎么能没有分页。是的,我们马上来看 Redis 是如何实现分页的。

分页主要涉及排序,这里简单起见,就以创建时间为例。

如图所示:

一步步实现 Redis 搜索引擎

图中蓝色部分是以创建时间为分值的商品有序集合,蓝色下方的结果集即为条件计算而得的结果,通过ZINTERSTORE命令,赋结果集权重为0,商品时间结果为1,取交集而得的结果集赋予创建时间分值的新有序集合。对新结果集的操作即能得到分页所需的各个数据:

  • 页面总数为:ZCOUNT命令
  • 当前页内容:ZRANGE命令
  • 若以倒序排列:ZREVRANGE命令
  • 数据更新

关于索引数据更新的问题,有两种方式来进行。一种是通过商品数据的修改,来即时触发更新操作,一种是通过定时脚本来进行批量更新。这里要注意的是,关于索引内容的更新,如果暴力的删除 Key,再重新设置 Key。因为 Redis 中两个操作不会是原子性进行的,所以中间可能存在空白间隙,建议采用仅移除集合中失效元素,添加新元素的方式进行。

 

性能优化

Redis 是内存级操作,所以单次的查询会很快。但是如果我们的实现中会进行多次的 Redis 操作,Redis 的多次连接时间可能是不必要时间消耗。通过使用MULTI命令,开启一个事务,将 Redis 的多次操作放在一个事务中,最后通过EXEC来进行原子性执行(注意:这里所谓的事务,只是将多个操作在一次连接中执行,如果执行过程中遇到失败,是不会回滚的)。

 

总结

这里只是一个采用 Redis 优化查询搜索的一个简单 Demo,和现有的开源搜索引擎相比,它更轻量,学习成本页相应低些。其次,它的一些思想与开源搜索引擎是类似的,如果再加上词语解析,也可以实现类似全文检索的功能。

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作者:jasonGeng88

来源:https://github.com/jasonGeng88/blog/blob/master/201706/redis-search.md