每日复盘｜2026-09-20

今天是9月20日，星期日。

简单总结一下这一周做了什么。

学习方面。

今天又是上了一周英语课，英语课没什么值得说的，就是一些尴尬的小游戏和无聊地念PPT。

值得说的，是英语课做了什么。

一个是想看《经济学原理》，但是这种书是必须要集中精力才能读下去的，而英语课会是不是打断一下，所以这种方案行不通。

一个是学量化交易基础。我在B站上找了关于量化交易基础的视频，然后提炼出来一些要点：

数据获取 → 数据预处理 → 因子构建 → 因子评估 → 组合回测 → 结果分析

在数据获取层面，我们需要获取的数据包括：股票池、交易日历、个股日线行情、财务/估值数据、指数日线行情，等等。

在数据预处理层面，包括时间对齐、收益率计算：

r_{i, t} = \frac{P_t - P_{t - 1}}{P_{t - 1}}

定价因子构建：MKT、SMB、HML、UMD

之后是Carhart四因子模型。

因子有效性评估：IC/IR

这样学习还是有一定用处的。这种碎片时间适合输入，但是不适合思考。

还有一个，就是在课上调研并使用Grok Bot。

看到这个工具是在Cursor中的，因为可以和Cursor共享额度，所以就简单使用了一下。

我感觉GrokBot有点像微信，每个Bot像是一个好友，你可以创建Bot，每个Bot负责一个特定的事情，你也可以创建群组，让多个Bot进行交流讨论。总是还是比较有意思的。

Grok Bot可以操作一台云电脑，这台云电脑可以直接连接外网。实测下来有点用，但用处不是非常多。影响较大的一点是，它比较卡，而且要想登录还有一些限制。

不过，它可以查阅基本的外网信息，比如说查找论文、论坛博客等等地方。所以，我让它每天查询Huggingface Daily Paper，查询每日科技界、AI界、量化界的最新资讯，并把这些内容总结在notion上给我查阅。

现在面临的问题是，我不是到什么时候看这些东西，导致一直积压。我打算从明天开始看这些内容，有一个大致的了解即可，如果遇到值得思考的地方，就标记一下，等之后利用大块时间进行深度的学习。

工作方面。

这周我安排的工作是学习量化交易，到目前为止，我已经学习了四天的课程任务。

由于第一天已经总结过了，所以我从第二天开始总结。

第二天：

1. 计算简单收益率
2. 理解复利并绘制累计净值曲线
3. 认识年化收益和年化波动率
4. 计算回撤和最大回撤

第三天：

1. 理解移动平均线（MA）是什么
2. 掌握rolling().mean()的用法
3. 计算 MA20 和 MA60
4. 绘制价格与均线图，并解释图中的现象

第四天：

策略规则：
MA20 > MA60：持有股票
MA20 <= MA60：空仓
今天的目标：

1. 区分交易规则、信号和持仓
2. 生成 MA20/MA60 双均线信号
3. 理解前视偏差
4. 使用 shift(1) 将信号转换为次日持仓
5. 计算每日策略收益率

然后，我构想并设计了一种新的学习方法，借助jupyter notebook，让GPT给我生成每日的讲义，在其中加入对应的代码讲解和问题，然后我回答，之后我再让GPT批改我的作业。

我认为，这样是符合费曼学习法的，之后有可能会进行加入间隔重复测试的一些尝试，让知识的掌握更牢固。

我使用python的pandas库来进行代码的编写，在代码编写过程中，我又遇到了一些语法问题。然后，我让GPT针对我遇到的语法问题，编写了一份python语法讲义，依然是采取同样的学习方式。

现在，我对于AI辅助学习又有了进一步的理解。

如果我要学习一个新领域，我会先让AI结合各种参考资料，帮助我生成一份学习计划（一般是以周为单位），然后细化到每一天该做什么。而针对每一天的计划，我会设置一个钩子，就是说每一天都是以项目驱动的，每一天的小项目合成一周的大项目。

然后我用AI针对每一天的计划生成一份详细的讲义，包括，今天的学习内容、详细知识讲解与代码可视化，以及我会让它插入一些问题和编码任务，我会在不借助AI的情况下，尽最大的努力进行解答。

后面，我让AI批改我的答案，然后我会看它的解析和参考答案，最后commit。

我认为这套方法本质上是个性化学习，目前对我来说还是比较有效果的，后面尝试考虑把间隔重复记忆等等内容引入进来。

现在，我依然在调整我的学习策略。这种学习是和K12完全不同的，K12是灌输式学习，而现在的学习是考虑在更高维度上进行的重建，摒弃了之前99%的无用功。

今天接到了一个开发网站的任务，然后明天开始梳理一些需求，后面讨论。

生活层面。

这一周也做了很多事情。

从周一开始，我就坚持健身。我在周四休息了一天，在其余的六天时间里，每天都在健身。

昨天下午健身之后，跟室友和几个朋友去唱ktv，然后晚上去吃烤鱼。现在觉得，拓展圈子是相当必要的，同时这个项目本身也在做一个筛选，我认识的，基本上都是学历优秀、履历丰富的，不像之前那个地方，见到的都是做题家。

这一周需要反思的事情如下。

第一，写每日复盘的时间要固定。前几天，包括今天，每日复盘都是在11点之后写的，因此写出来的质量不高。所以，之后要保证每日复盘的纯字数在1000字以上，在12点前写完。

第二，控制好作息。这几天作息不规律，虽然去social会调整作息时间，但是这不是晚睡晚起的理由。后面要在12点10分之前睡觉，7点50之前起床。如果不行的话，可能要加一些振动措施。

第三，每天阅读要坚持。最近几天，早上起得晚，晚上跟室友打游戏，有点占据读书的时间。而每天深度阅读时间要在2小时左右。这个时间究竟放在哪里，现在早上需要一小时，还有一小时不确定，希望后面能够找出合适的时间。

这周就到这吧。

---

💬 今日对话摘要（AI 提炼）

一、对话摘要

🎯 今日主题：排查看板写入失败并加固闭环、按雅思 7.0 标准完成 Homework3 作文并排版成 Word，兼健身动作讲解。

✅ 完成的事

• 定位看板写入失败原因：机制本身正常（复现成功），真因是写入间隔 0.34s≈2.9 req/s 逼近 Notion 3 req/s 限流，叠加归档请求易触发 429，且无重试、失败即丢
• 加固 4 项：失败重试 3 次（退避 1.5/3/4.5s）、间隔改 0.5s、失败暂存并下次闭环自动补写、暂存记录来源复盘页
• 写出 Homework3 雅思 Task 2 作文（约 660 词，议论 AI 赋能学习 vs 思维退化）
• 导出 Word：Times New Roman、小四 12pt、1.2 倍行距、A4、标题居中加粗、正文两端对齐，校验通过（homeworks/Homework3_AI_Learning_Essay.docx）
• 讲解腿臀+腹训练四动作要点（深蹲、倒蹬、哈克、箭步蹲）及常见错误与安全提示

💡 新想法

• 写入逻辑从”失败即丢”改为”暂存+补写”，可推广到所有 API 写入场景
• 沙箱无 LibreOffice，排版须靠文档属性校验 + 本地人工确认

📌 待办/计划

• 重启生效：docker restart astrbot
• 确认昨晚看板是否缺条目，必要时从复盘+关键点库重提补写
• 用 Word/WPS 打开检查排版；可选加姓名学号、页码、导出 PDF

二、AI 总结

• 心情指数：7
• 关键标签：技术、学习、健康、工作
• 核心收获：
  1. 限流是写入失败真因，须重试+退避
  2. 失败要暂存补写，不能静默丢弃
  3. 雅思 7.0 重结构清晰与论证充分
  4. 腿举务必背臀贴紧靠背
• 待解决问题：
  1. 昨晚丢失的建议是否补写
  2. 重启后加固是否生效待验证
• 明日建议：
  1. 重启 astrbot 后手动跑一次闭环，确认重试与补写生效
  2. 用 WPS 打开作文核对分页与段距，按需加学号并导出 PDF
  3. 今日为背日：下拉、划船各 4 组，练前先热身肩袖