起初，你觉得只要把六爻的因素都扔到统计学工具里，它就会给你一个很棒的结果。所以默默计算了一下，六爻卦涉及六神、六亲、卦支、阴阳，动爻，飞伏等等。乾坤网算命一条街六爻预测学首先，每个爻都会跟其它五个爻产生关系，而每个爻都有对应的变卦的爻，光本卦的上下爻关系，与平行的变爻关系，加起来便有36组特征。乾坤网算命一条街六爻预测学这个特征又有五行关系，又有地支间的刑冲合墓绝五种关系，此时有两种方法表达可以有两种方式，一种是类似onehot向量，另一种直接将它们也都呈现出来。如果是onehot相对还好，只是变成72组特征，但如果是直接呈现为某爻生某爻，标记为1或0这样的形式，那么总共得有36x10=360种特征。如果本卦六个爻，变卦六个爻，再考虑月令与日建的影响，是否旺相，是受刑冲害绝合影响，是否空亡，这样又是6x2x7x2=168种特征。光72组特征+168种特征这种，看起来有240个特征，但这意味着什么？
理论上，同类主题的案例起码不能少于240个，便很显然，如果你仅有240个案例是肯定不够的，因为这些案例，无法保证正好能够覆盖六爻所有的特征组合，因此如果想要能够对这些特征进行较好的归类与总结，至少要准备上千个同类案例，才有可能获取比较好的结果.最重要的是，这还是得建立在这些案例是专门针对不同特征、覆盖面足够广、案例准确度足够高的前提下才有意义。但是到这一块你就发现千难万难了，去哪里找它上千个同一类的、有准确反馈的案例？并且这个“同类”，并没有想象的那么简单，比如一般问工作，都要看官鬼爻，这听起来似乎很简单，但实际上并没有那么简单。比如同样是问工作，问是否找得到工作，与面试是否可以通过，这两种的断法便不是同一种方法。一开始，你觉得逻辑回归就好神妙，这个概念如此之优美。它可以将所有的特征串起来，然后反向计算出每个特征所具备的权重。这让你顿时兴奋起来，这样不就能反向检验用神了呢？毕竟用神是的权重肯定是最高的。然后你放数据一跑，虽然求出来了权重，但是你用这些权重去计算结果时，却发现正确率非常低下，也就比纯瞎蒙好一点点。于是你研读资料，发现有文章指出，其实逻辑回归，并不适合非线性的变量，很显然的，六爻的断法并不是一种线性的计算方法。但是，人类并不擅长解决非线性问题，因此只能采用数学工具它转换为近似的线性问题来解决。因此，你看到了如SVM（支持向量机），并且它虽然是线性的运算，但实际上是通过核函数的空间投影到高维空间进行运算，然后可以在低维空间拿最终的结果。听起来就像这个世界的出现一个BUG，突然出现了一架梯子，让你可以从天宫中偷取蟠桃。真人大师在线一对一算命本着如此强大的工具，加上对术数模型的信心，你拿数据一跑，眼珠子都快给你惊掉了，正确率接近100%。然后你美滋滋地拿着这个模型去尝试断新案例，然后却被啪啪啪打脸。于是你又回头研究，才发现原来做这些是要分为训练集与测试集的，训练集上效果再好也没用，因为可能训练数据中的特征分布并不均匀，覆盖并不全面。简单来说，这样训练出来模型都是只会刷题库，而实际上并没真正学会怎么解题，因此到了题库外的直接就不行了。于是你学会划分训练集与测试集，此时你心中更加忐忑了，本来案例就不够多，再一划分，这显然更加捉襟见肘。当测试结果出来，训练集上的接近100%，测试集上64%，你已经感觉顿时大事不妙。于是突然意识到测试集与训练集也有分布不均的情况，有时候也会是随机巧合。你觉得这可能是正负样本不够均衡的缘故，因此你不得不考虑解决这个问题，你研究了多种方法，上采样下采样smote样本等等.于是你发现，其实事情没那么简单，你还需要调各种参数，至于参数怎么调。翻了一堆资料，你最后得到结论，呵呵，这跟炼丹一样，自己蒙去吧。简单了就是自己猜测出一些参数的范围，然后用网格工具去搜索出来一个一个试。最终，你终于比原来最好的成绩，提升了大概两个百分点。然而一琢磨，这算下来无非就是比原来多算对了几个案例，可以说几乎没什么用。这又不是国内刷论文，只要能比SOTA高个一星丁点，就 敢叫嚣世界领先。于是你刻苦钻研，反复排查之后，六爻八卦解析认为这个还是特征工程没做好的缘故，不相关的特征会成为一种噪音，干扰整个统计过程。于是你咬牙开始做做各种特征工程，比如用卡方检验非负特征，用Ｆ检验分类特征，找出那些看起来相关性更高的特征时，又再次领教到什么叫离谱。你一眼望去，没有一个特征的相关性与结果是足够高的，只有其中几个似乎数值就稍微比其它的高一点点。于是你尝试删除一点特征，结果神奇地发现，相关性高的特性全变了，原来本来相关性高的变低，原来低的变高了。然后你又试删除几个，结果又变了，你反复试下来，发现几乎毫无规律可言。但是你看别人做的其它领域的统计，效果都杠杠的，到你这里用的数据就明显不行了。搜了搜资料，网络上大概告诉你的就是，这说明你这数据就不靠谱。要不是有坚定的信仰，你都开始觉得这数据纯粹是蒙人了。于是你又想，要不直接考虑特征降维度试试，于是试试用PCA降维，结果你发现了更恶心的事。两百多个特征，删掉一半后，一检查与原数据符合率直接降到50%。原本你以为这是一个科学研究是一个循序渐进的过程，再不济也是摸石头过河，结果发却现自己不过是柏拉图洞穴里的囚徒。不过你也显然开始了更进一步的思考，这些特征是否可以进一步处理？这如同一个人学习六爻，仅仅认识一个卦，而对于空亡，化变，爻间作用关系，空而逢冲、绝处逢生，还有更多的爻间如贪生忘克、一气连生等等几十关系。而这些特征应该如何组合或运算出来，统计工具是不会知道的，因此必须人为告诉它。但是，当基础特征与组合出高级特征在一起时，在统计上会出现一个更大的麻烦，因为统计分析理想上最好的效果是各个因子之间是正交的。简单来说，当组合的高级特征与基础特征放在一起时，基础特征很有可能会成为一种噪音乐，但尴尬的是，这些组合的高级特征往往都是在一定条件下出现的，而当它们没有出现的时候，基础特征又会很重要。到此，经过无数次研究后，你终于提取出来一些特征，确实获得到几个百分点的提高。但是结果非常不美丽，终究在百分之六十几到百分之七十之间来回跳动。在这个过程中，你也确实有进步，比如知道了正样本的准确率根本不能当作标准。如传统的那种评价，十个里算对八个，其实是没有意义的，因为错误率同样很重要，这就必须用ROC，更进一步，正样本里，会识别出多少是错的，负样本里，会识别错多少，都得进行理解，而这个叫作Recall，而要兼顾正确率与召回率，则应该采用F1 Score进行评估。这样评估出来的指标，才真正地具有意义，不然有的时候这些模型会制造出假象。闲来没事，你上网转悠，看到有人也在尝试用数据分析的方法研究六爻，于是你感兴趣地打开一看。发现这些人竟然用的是最原始的统计方法，什么财爻持世如何如何，评论区下面不少赞美之词。顿时，你有了一种自己正在驾驶着飞船浏览星辰大海时，却在意外地遇到了一群扳着手指的数数的猴子感觉。你很不厚道地笑了，本想跑去参与两句，但想了想，还是算了，因为你知道，他们根本不可能懂。然而回过头来一反思，突然觉得自己这不过是五十步笑百步罢了。这时候，你正好学习到了决策树，惊为人天，什么信息熵，简直是神来之笔，可以直接对规则进行组合测试。最重要的，这类高级机器学习模型，它们能够能够自动捕捉特征之间的复杂关系，包括条件依赖性，也就是说它们可以识别哪些是基础特征，哪些是高级特征，这很好地解决之前的问题，即提供的特征无法保证是正交的。根据之前的丰富特征工程经验，你把六爻关键的特征放进去，训练集中百分之九十几，测试集上一跑，百分之七十几。不错啊，你不禁感叹，然后又运行了一遍，结果看到又蹦到百分之五十几了。你不敢相信，拼命点鼠标运行，看着数据一会儿甚至跌到百分之四十几，一会儿五十几，一会儿百分之七十几。于是你又琢磨发现，很有可能是因为基本的数据的案例不够多，特征覆盖不够均均，于是每次随机切分数据集时，训练集与测试集中的数据分布并不一致。仍旧相当只不过是在考试正好考到了题库中刷到过的题，一旦遇到未知的就完了。于是你又研究，发现可以将测试集分成多份，每一份都测试，然后来回交叉验证，最后取个平均分，这样的分数更才有可信性。于是，在追加了交叉验证之后，你发现正确率可耻而稳定地暴跌了。顿时你眼前一黑，以前做出来看起来百分之七十几的，在交叉验证这个照妖镜面前，纷纷分数也原形大露。然后你狐疑地发现，回忆你翻的不少论文，发现学术界貌似造假也不少啊。不少声称结果还不错的，都是拿来跑一个看起来随机结果值高的，然后就拿去写灌水文了，结果是当然是难以复现。后来，你又看到了随机森林，理论更加地漂亮，相当于将各种小决策树分别运算，然后将树组合起来成为森林，这叫集成算法。反复研究之下，你发现之前的这些统计工具，虽然理论上可以识别特征之间的依赖，但那必须建立在庞大的数据的基础之上，而你无法人为地将事先知晓的依赖关系完美注入到其中。比如动爻如果旺相而动，动后又化空，空了又被月冲，此爻又可以作用于其它爻的影响时，由于案例中出现的本来便不多，因此机器学习中很容易就忽视过去。因此，这种深度的特征结构，机器模型通常是难以学习到的。于是你尝试，合并两个特征以及特征组合成为一个特征，然后通过赋与不同的值，然而很快你就发现这样的问题所在---会丢失内部细节。因为有时候基础特征与组合特征两者是共同在起作用，临门一脚，总是会觉得缺了些什么。慢慢地，sklean中几乎所有的工具，都被你玩过了。最后，你得到一个结论，要么是数据实在太少了，要么是这些数据只有弱关联性，哪有什么强大的预测，统统都是骗人的。幸好，本着坚定的信仰，这点挫折当然击败不了你，于是你又去四处学习，翻看各种数据分析大赛别人的心得或资料，折腾来折腾去。这过程中，你学会了不少大厂作弊刷分的技巧，比如利用随机特性，多试几次，弄点高分就赶紧停，比如针对系统规则漏洞，利用运算结果比较，不断地从测试题库里偷答案建题库.....而更多采用的是粗暴的方法，直接拿着随机森林和极端随机树，碰碰运气，时常有奇效。当然你也不是没有真正的收获，你将AdaBoost、CatBoost、LightGBM、XGBoost都统统拿来研究了一遍，对于一般的数据处理可以说是手到擒来。最后，你悟了，返璞归真了，明白了调包+特征工程+调参，这就是最核心的工作。与其把时间浪费在研究数据不足的卦例上面，还不如去研究一下那些数据充裕的领域。于是你发现，其实这些技术，在炒股量化平台上，也有不少人在探讨与应用，专业程度极高，为了提升技术，于是你也开始改玩量化炒股去了。然后，每天你泡上咖啡，坐在办公室里，一边就靠做数据分析拿着一份待遇还不错的薪水，一下了班，便将业余时间全花在了量化炒股上。量化技术界人才济济，虽然最赚钱的那些量化机构的技术都是保密的，但是在此之外，依旧有不少令人惊叹的想法。在这期间，你发现了一个秘密，小市值股票竟然非常重要，如果用它们作为因子，可以达到非常高的超额收益，这可以带来超额收益 (Alpha)，通过挖掘这些Alpha因子，你赚得盆满钵满，不少赚钱的大机构也不过是这种方法。丰富的收获让你觉得自己似乎掌握了某种真理，在你的眼中，这个世界早已不一样，所谓大市场背后，都是由小市场所支撑的，因此这世上的大，其实终究被小的所决定的。每日观察着起起伏伏，你似乎像是看到了三千世界的生生灭灭，你颇有一些觉得，自己已然开悟，即便是还未得道，也离得不远了。然而某一天，一觉睡醒起来，发现世界变了，全世界的大小量化公司都恐慌成了一片，因为大家发现原来无往不利的那些因子，竟然大部分突然失效了。不仅如此，还有一些看起来可靠的因子，也正在以肉眼可见的速度在迅速失效中。整个世界像是突然涌起了巨大的变化，但是没有人知道发生了什么。。究竟发生了什么？你有一些慌了，这是涉及到整个世界观的问题。于是你与人探讨，不断总结，勉强总结出来了一些理由，比如这些年挖掘因子这事，是全世界所有的人都在疯狂地一起在干，因此出现了因子拥挤现象。这就像，很多的泡泡都挤在了一起，后来实在太多，相互挤爆了。还有一个重要的事情也被大家所认识，那就是阿尔法衰减。简单了说，当一个在效的因子被广泛认知和使用后，其带来的超额收益可能会逐渐被市场吸收和消化，导致阿尔法衰减，最后甚至完全没用。到了这里，你突然想到了，不少传说中高级的技法都是要保密的，是不是有可能也是这样。这完全也能解释，为什么有些技法被极少数人掌握时，它们非常有用，而一旦被公开大家都纷纷使用后，效果却慢慢变得不如人意。这本是简单的道理，只是人们往往在实际中，最难认识到的也是这些最简单的道理。社会是在变迁的，无论是遇到社会飞速发展还是快速衰退的时候，变迁都是极为剧烈的，这里面虽然有统一的不变的东西，但也有随时时代不断变迁的东西。于是，你突然间明白，为什么之前的研究总是遇到一个问题，世界不是简单的重复，而是在螺旋中变化，有时进，有时退。万事万物有兴有灭，但也会符合一个大的趋势，但社会失业率增长时，找到工作的人自然也会变少，但社会就业率增长时， 找到工作的人自然也会变多。外在的社会效应，虽然是一个宏观的体系，但在它会作为一个先验分布来影响到整个大局。因此，你又开悟了，频率学派的方法虽然有道理，但贝叶斯的方法似乎更合乎大道。时间流上配合贝叶斯概率推断加上频率学派的统计方法，两者结合起来，也必然会有更多的进步。回溯你了解的易学知识，你发现古人似乎也早就意识到了这一点。一个最典型的就是卦运的变化，你似乎开始领悟到了一些皇极的真义。于是你开始感觉，似乎自己看到了这世间有一个隐隐约约，说不清，道不明的东西在召唤着你。天马行空的一番沉浸之后，你觉得你悟了，然后决定开始尝试引入这些机制，然后再进行复验，当最后点击运行键的那一刻。正确率大幅度得到了提升，一瞬间，你的灵魂仿佛也得到了升华。然而没多久，你就冷静下来，一般只要效果太好了，通常就是哪里出问题了，正如当初你曾经组合出来一个模型，准确度非常高，后来一看是代码中犯了一个低级的错误。于是你反复检查，发现挑不出毛病，你知道，这次你真正的找对了方向。信心满满的你把它应用在了量化上，在经历了大量的回测的验证你，不管是盈利率还是回撤率都令你满意。然而，放到市场上后，你发现似表现似乎不如预期，于是你安慰自己说，你这个模型的验证周期比较长，初期看不来出来很给正常。一日又一日，仍旧是不死不活，你发现你的改进的这个模型，在真实的世界中，根本毫不出彩。那就是它要求你准确知道当前的世界是什么样，未来是怎么发展的，趋势是什么样的。而人类只有回望历史，才会知道发生了什么，对于当下，几乎没有任何人能看得清楚。一阵寒意涌来，你感觉自己就像被困在一个泥潭中，越努力想要挣脱，却越是下陷得越深。世界突然间，出乎所有人意料地又爆发巨大的变化，前所未有的疫情，忽然席卷整个世界。作为世界金融中心的M国的股市，前所未有的出现了融断，金融界的大佬出来感叹，这是他有生之年第一次看到这种事，话声还没落，该国股市又连续融断了两次。人类从来没有想像过会出现这样的事情，在科学昌明的时代，人类的信心空前高涨，感觉自己几乎可以无所不能。现实中，即使是一时不能的，未来也一定可能，而人类对于这个世界的掌握能力，也已经达到了最高，如果会出现席卷世界的灾难，也只有可能是人类自己引发并参与的。然而，如同整个世界狠狠给人类了一耳光，人类在疫情的几年中，努力寻找科技与现代医学对抗的方法，却发现根本无能为力。最终，疫情以一种自己慢慢平息的方式离去，就像是世界的大手，放过了人类。惶恐的人类经历过疫情后，本来以为是对于这场外来的意外，人类应该会更加团结。然而现实却是，全球分裂更加严重了，一些国家之间激烈的矛盾也爆发了，跟随而来的是有国家之间，有武力上的战争，有经济上的战争，还有相互之间的各种制裁。甚至一些自诩文明进步的国家也开始撕下了原来华丽的伪装，公然开始干了土匪勾当。一切可以理解，都是为了利益，然而，人类在利益面前，出奇地脆弱，现代的文明似乎一下子发生了大倒退。人类在现代文明不应该发展得越来越好吗？为什么反而越来越差了。看到这些，你不禁有些感叹，终究这个世界的本质，还是建立在经济基础之上的，文明外衣包装之下的，不过仍旧赤裸裸的野人。曾经你都在寻找那个历史变化就是像螺旋线一样，整个螺旋都会围绕着一个中，如果找到了这个中，如果将这些中连结起来，岂不就是一条路径？因此你一直以为，如果能把握这个路径的变化，便能将万事万物变化都可以把握住 。现在你却发现，这个“中”却是在不断变化的，历史的螺旋演进整体，也并非是直线，而是绕来绕去。事实上，并不是因为有了“中”，才有了事物的演变，而是有了事物的演变轨迹，才会出现一个“中”。如果把注意力放在中上，你永远只能等它产生之后，然后才能见到它。你脑海中突然蹦出来了一句话：“人心惟危，道心惟微，惟精惟一，允执厥中”。虽然世面上对这句话有公认的解释，然而你却似乎从中嗅到了另外的一番味道。然后，突然有一天，你看到了三符道长的这篇博客，末尾只有那么一句话：
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