一、股票的基本知识(2)股价为何有涨有跌?(上) - 知乎

这是从0学股票专栏的第二篇,上一篇讲了股票的本质是什么,当中提到了投资股票收益的主要来自两个方面:1、分红收益,2、股票溢价收益。现实中,比起股价波动的收益,分红收益显得有点微不足道。在wind上拉了下最近报告期(2016年)的数据,股息率排名最高的也就22%左右,A股所有股票的加权平均也就2.5%附近。(注:股息率=近12个月内公司的累计分红总额/公司总市值) 看不懂没关系...
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一、股票的基本知识(1)股票的本质是什么? - 知乎

今天是股票专栏的第一课内容,主要讲股票的本质是什么。 先说几句废话,个人认为学习任何知识,都要知其然,更要知其所以然。学习股票投资,不应该是上来就看K线图,数波浪,或者翻财务报表,而是要把一些最简单却最本质的概念都搞懂。学好基础之后,再去学习如何操作,自然轻松得多。 今天主要回答三个问题:1、股票本质是什么2、公司为什么要发行股票3、个人为什么要投资股票 ...
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前言:为什么要学习股票投资? - 知乎

1、股票投资可使财富增值话不多说,直接上数据。首先看下美国,美国标准普尔500指数(不懂没关系,知道它能代表美国股市即可)从1957年到现在,年化大概可以9%,接近10%。也就是说,如果你对它进行长期投资,平均下来每年大概有10%左右的收益,是不是妥妥高于理财产品啊,货币基金啊,更不用说银行存款利率。再看中国市场,很多人(不管是否投资过股票)都会觉得,中国股市不能跟国外比,国外市场成...
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吴恩达-中文完整版《Mechine Learning Yearning》分享 - 知乎

机器学习领域专家吴恩达(ANDREW NG)最近刚刚Realase他的新书《Mechine Learning Yearning》的最后的5458章,经过几天整理,中文版终于弄好了,奉上该书中文版完整版。文末附上下载链接,需要的朋友自取。在此,感谢作者的无私分享,以及所有参与翻译的朋友。附上几张该书图片:《Machine Learning Yearning》中文版下载地址 ...
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[1601.01705] Learning to Compose Neural Networks for Question Answering

Computer Science Computation and Language===========================================Title:Learning to Compose Neural Networks for Question Answering===============================================...
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揭开知识库问答KB-QA的面纱9·动态模型篇 - 知乎

内容速览 神经网络模块 模型结构预测 实验与总结我们知道,很多的NLP问题,诸如情感分析、概括、信息抽取等问题都事先规定好了我们具体的任务。而QA类型的问题和大部分问题有一个不同点,即当我们不知道具体的问句时,我们任务的目标是不确定的。因为问句的类型不同(询问地点、原因、人名、时间等),我们对应的任务(回答问题的方式方法)也有所差异。既然对于不同类型的问句,我们回答的...
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揭开知识库问答KB-QA的面纱0·导读篇 - 知乎

不知不觉中,我在知乎专栏已经发表了10篇文章,期间收到了很多朋友的私信和企业的邀请,在这里先感谢各位的支持。由于专栏已经有10篇文章,且每篇的内容相对较多,导致新关注专栏的朋友一时不知道从哪里看起。因此,我将这篇文章作为整个专栏的一个导读,对整个专栏进行介绍和总结,希望能够给大家带来一些帮助。 对于刚接触知识库问答KBQA这个领域的朋友,建议先阅读,这篇文章介绍了KBQA的相关重要概念...
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揭开知识库问答KB-QA的面纱4·向量建模篇 - 知乎

内容速览 向量建模的核心思想 如何用分布式表达表示答案和问题 如何训练分布式表达 论文实验与总结本期我们将介绍KBQA传统方法之一的向量建模(Vector Modeling),我们以一个该方法的经典代表作为例,为大家进一步揭开知识库问答的面纱。该方法来自Facebook公司Bordes A, Chopra S, Weston J的论文 (文章发表于...
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揭开知识库问答KB-QA的面纱3·信息抽取篇 - 知乎

内容速览 你是如何通过知识库回答问题的 如何确定候选答案 如何对问题进行信息抽取 如何筛选候选答案 论文实验与总结 本期我们将介绍KBQA传统方法之一的信息抽取(Information Extraction),我们以一个该方法的经典代表作为例,为大家进一步揭开知识库问答的面纱。该方法来自约翰·霍普金斯大学Yao X, Va...
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揭开知识库问答KB-QA的面纱3·信息抽取篇 - 知乎

内容速览 你是如何通过知识库回答问题的 如何确定候选答案 如何对问题进行信息抽取 如何筛选候选答案 论文实验与总结 本期我们将介绍KBQA传统方法之一的信息抽取(Information Extraction),我们以一个该方法的经典代表作为例,为大家进一步揭开知识库问答的面纱。该方法来自约翰·霍普金斯大学Yao X, Va...
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