倔强驱魔师vs花子在线观看

13． 世界统一于你对应于基本面（这里不是传统意义上的基本面）信息的开放性和无限可扩展性，也为了能实现多品种研究和多品种组合交易。从效用角度，那种以点带面的、牵一发动全身的对世界的理解，是个人交易者应该具备的。这不是那种看豆粕是豆粕，看螺纹是螺纹的境界。有个词叫“融会贯通”。

信息爆炸的时代里，什么新说法没见过？有人就能把共济会和战争联系起来。神秘主义的话题特别能吸引那些为生活工作所劳累的小白们的眼球。因为在众多转移注意力让自己短暂忘却烦恼的方法里，别的方法小白们吃不落。但在生活中更多的瞎关联的例子是随意在两种现象间建立因果关系。比如吃酱油伤口会黑，这事如果没有实验证明，我不敢信。因为酱油是黑的吗？那黑芝麻也是黑的，黑木耳也是黑的，是不是吃番茄酱伤口就变红？那吃沙茶酱呢？要是今天吃了酱油，明天喝了牛奶，敢情伤口还能订制成斑马线喽？问这么说的人，都是一问就瘪的，也许事实没错，因为我也没有去做实验。但为何大多数人对这种似是而非的事是先信了再说？不过我偏偏是先怀疑了再说？其实我也不是生来就这样。回头看，发现其实也是自己懂的越多，就越敢怀疑。因为人对事物的客观规律的了解越少，人在未知面前就越没有安全感，在各种坏的可能性中就越可能抱着宁信其有不信其无的态度。这是一种情况。

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很多时候，同样的现象或事物，不同的人就可以看到不同内容。在人类的科学发现史上，有很多这样的例子。2000年诺贝尔化学奖获得者白川英树就是在自己研究生的实验废物中找到了制备高结晶态膜状聚乙炔的思路，并为最终实现卤素掺杂的高导电性聚乙炔薄膜的诞生奠定了基础。在当时，整个日本没人能看到白川英树的研究价值，还是到了美国才找到合作者。放在交易中，这种能力，不但在基本面分析中很有用，在程序化研究中一样有用。我们在研究和分析中会得到很多寻常的现象或错误或废品，也有大量别人制造的看似寻常的无价值东西。但真正有价值的发现其实就蕴藏其中。我曾听到有分析师在今年三月底的时候谈PTA的展望，但是这是一位经常表现偏多思维的分析师（这次也不例外），理由是PX紧缺价格高企，对比当时的PTA期货价格，生产PTA已经是亏损，因此成本将支撑PTA的价格。所以她的策略是多近月空远月。但是她的数据只是证实了我看空PTA的依据。我当时的观点就是，期货深度贴水不改变价格运行方向，而正向套利当时时机不成熟，容易反受其害，不如直接单边做空。虽然从事PTA研究她比我资格老多了，但我在去年就做过PTA的套利，吃过亏，也想了原因，我没放过这个亏。在2012年3月的时候，整个PTA的上下游和投机者对未来产能暴增与需求萎缩还没看透，或者说还没彻底绝望，但这些数据正在迅速地在圈内传播，处于悲观预期逐渐形成和强化的阶段，由于这个变化对应于是整个产业链几年的景气循环，所以其预期强化的级别是非常大的，不是几周，也不是几月，我就此认为，在期货上有大量的做空需要还没充分释放。而且，由于前期PTA的生产利润都很高，产能利用率很高，各厂家存在竞争性生产，都是以比实际需求更大的产量试图去挤占竞争对手的市场，因此我认为产业链中的做空需求并非都是出于远期的悲观，还有非常大量的是对眼下保值的需要。综合来看，做空的规模会导致资金选择最活跃的合约（当时是9月），做空是为了缓解眼下的库存压力会导致资金选择最近的合约（当时5月流动性已经很小了，只能是9月），这些力量会抵消PX的支撑，何况，PX的价格高企是过去和现在，未来的价格走势未知，一旦PTA限产，PX需求也会下降导致跌价。这就是我的审时度势，我认为只能等到1月是主力合约，9月成为次主力合约的时候，可能才是正向套利的时机。结果证明我对时机问题的判断是正确的，PTA在其后的单边下跌中，若以最低点算，反而近月比远月多跌了几十个点，总体价差基本没有大的变化，若按照这位分析师的策略来做，完全是浪费了这么大好的行情。但我也得感谢她及广大分析师为我们提供的大量客观数据。这可能也可以解释为何优秀分析师很多不能直接转化成优秀的交易者的原因（我并不把自己定位为分析师，我只是一个分析能力很强的实战份子而已）。

除了农渔民，还有许多其他团体也参加游行，就能源政策、两岸关系、劳工政策等表达诉求。对此，庄苓宗表示，虽然不同团体看似为不同议题抗争，但总归来说，都是为了生计、为了温饱，这也代表民进党的施政乱象连连，导致民怨四起。面对这次民众抗议，台农业主管部门一早就架起了拒马，警方也沿途严阵以待。游行历时1个多小时，和平结束。

在现货圈里打拼的老板们，也有喜欢做期货的（这里不包括转移风险为目的的套保），但却不是每个都能做好。照理说他们掌握着供需基本面的第一手信息，多且及时。他们中，做不好的原因，很大一个就是过于相信自己圈子的基本面数据，有时候他们因此而走到了市场多数人的前面而大赚，但他们没有意识到因素的影响力是动态变化的。比如，忽视了其他区域市场的信息，忽视了上下游其他环节的信息，还有就是过于关注产品具体的信息，忽视了可能几年或十几年才有的超级因素，忽视了宏观环境变化导致的系统性变化，等等。