TA的每日心情 | 奋斗
2022-10-26 09:05 |
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$ {9 V" r& x$ V g7 h2 \$ r5 f% D呵呵，不用急着论是非，多思考多验证。8 H1 a' c, e! a {1 Y4 O+ c
要紧抓应用主线，比如你问突发利好还是储备利好，概念没任何意义，多数时候不加区分都是模糊的东西，先界定自己的应用场景，你分析一个结论想起到什么应用作用，在这个框架下你才能形成清晰的结论。* g# q1 g9 M1 M; a
我说垃圾分类处理从方向去说改善生态环境，提高生存质量，改善社会生态，从利益角度垃圾分类处理科学利用资源必然产生利益价值，这谁都知道，你能那这个东西做什么?
6 i* N) h, L8 V/ m从热点形成这个局部时点看，仅仅是一些预期性的东西，有分类原则的尝试，但是分类原则里体现了多少针对地域，针对人口素质差异性，针对回收处置再循环的整个链条科学的计划考量？持续性的预期改善需要的是合理的利益分配来驱动持续性，约束性管理是无法产生健康的持续性效果的，这都是和热点相关的信息，你拿来又能怎么用？+ e9 N3 a' C! {, e
先想好自己的应用需求在这个框架下再去分析你才能找到自己用得上的结论。( U3 j! q. p: N# y7 Q3 R* _! a
其他的也都是一样，尽量去量化，也就是你假设一个逻辑结论，那么这个结论必须具备一个可操作的量化条件，哪怕比较模糊也能用，比如说起码我分析这个结论之后跟踪标的不应该出现什么样的情况，应该出现什么样的情况，这样你才能去操作。: }8 h- w/ f0 ` Z f( S* N
不清晰量化一些依据就未必可以产生你需要的应用价值，比如你分析现象是为了决策买入，条件1你认为其后目标会上涨，你再找个条件2结论还是其后目标会上涨，这东西仅仅解决一个预期问题，只是在你犹豫买或者不买，或者买a还是买b时才可能产生一定应用价值，而你已经倾向买a了，更多的分析就没应用意义了，有了一定量化条件则不同，例如a分析指向一个其后股价不应跌至某至应达到某值，b分析指向一个和a不同但是有交集的结论，这里两种分析就会产生共振的效果，为更合理的设计跟踪计划提供依据。
: E% j, ~# h0 A7 N# c, ]先不要急着应用，尝试顺着这个思路去量化你的分析结论。: \* [) |3 k" z3 g/ @# z) v8 X
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