最近在看一本有關心理分析的翻譯書，書中一個重要的觀念是“信念”(估計原文是faith或belief)對一個人解釋外在環境和所做決斷的關鍵性影響，亦即一個人會依據他曾經主動或被動地烙印上的信念將外在環境的信號轉換為他所看到的事實(估計原文是fact)。人與人的信念不盡相同，所以也造成了有無數版本的事實。隨之而來的就是“什麽是事實？”的問題。書中給出了這樣的一個答案——“有用的東西就是事實”，換句話說，“我們可以用信念的有用程度衡量信念的相對正確程度”。

這是個相當有誘惑性的答案，我們試著將其套用在道德觀上，以“人不為己天誅地滅”的信念來看，辦公室生活就是不斷的鬥爭、傾軋和追逐私利；以“職場最重要的就是團隊合作”的信念來看，辦公室生活就是互相協助、自我奉獻和共同成就。注意這只是個人的信念，在辦公室中的其他人也都有各自的信念，有著屬於自己的辦公室生活觀。假設這群人的信念有著共同的目標——“以最少的成本(時間、精力、負面情緒)換取最大的利潤(金錢、正面情緒)”，再假設“自私自利”的信念在某個現實辦公室中相對於“團隊合作”更能達到目標，也就是說在背後捅人一刀、把事情推給別人做然後自己邀功能輕鬆得到晋升，那“團隊合作”信念的擁有者勢必只能在負面情緒中堅持自己的信念(畢竟沒有人碰到挑戰自己信念的狀況還能產生正面情緒)、或意識到并擁抱“自私自利”的新信念。

現在有很多聲音在批評中國的社會道德淪陷、價值觀扭曲。與其說這是中國人個體們自己選擇的，不如說是外在環境和這種“壞”信念互相循環擴大所造成。作為個體想要扭轉這種情況可能相當困難，就像所謂的異議分子一樣，異議分子抱持和捍衛著自己的信念，所得到的我相信在大多數人的標準中算是悲慘的經歷和下場。簡單的類比就是在股市牛市中堅持自己熊市的看法，和熊市中堅持牛市的看法一樣。信念本身並無所謂對錯，重要的是信念能不能帶來你想要的結果。

思路到這裡有了個粗略的想法——應該先知道自己想要什麽結果然後再決定接受什麽信念，而非依照自己的信念去達成自己想要的結果。後者可能是災難性的，假設你是最有權利的人——皇帝，你相信君主立憲才能讓自己皇位坐的高枕無憂而下定決心改制，難保臣子們或皇族親戚們不會反叛把你廢了另立新皇。正確的流程應該是這樣的——設立目標、評估環境、選擇信念。

在可以看出來在“設立目標、評估環境、選擇信念”中個體最不可控的的就是環境了，要改變環境(比方說所謂道德淪陷、價值觀扭曲、我曾經用“弱肉強食”來形容的社會)，就得改變大多數人的看法，我個人相信媒體在裏面能夠產生相當的作用，至於確切要怎麼做到，我也不清楚。如果你擁有利用媒體操縱大環境的特效藥方，我相信你在中國政府的前途無可限量，趕快去毛遂自薦吧！

最近寫了兩篇有關季線的R練習結果，得出季線乖離率和20日報酬負相關的結論。但是我發現我在數據處理上出了大錯，造成結論完全不對，所以把出事的兩篇帖子都關了，對收到影響的人在此致歉(我想讀過的人應該還不多吧)，個人深感慚愧… 在此解釋一下發現錯誤和修正的過程。

在第二篇的尾端，我想到要做一個線圖來觀察乖離率和報酬率的線性關係是否在時間上是穩定的。由於是負線性相關，所以報酬率取原值乘-1，圖為(標題有誤，應該不是用Inverse，或許該用Negated?)：

乍看之下非常完美，但是仔細一看，發現最後二十天竟然也有報酬率數據！(由於是取20日后報酬率，所以數據的倒數二十日應該是沒有報酬率數據的)。 回去看程式碼，發現我把二十日報酬率算成了十九日前收盤價減去當日收盤價除以當日收盤價了，時間上不對，差值的正負符號也反了(二十日算成十九日的問題是以知的了)…… 仔細看看加權指數和季線的關係也可以看出來明顯的錯誤。

更正后如下：

看出來大致是往左平移，差額十九日改為二十日對曲綫影響不算大，主要是改成了二十日后收盤價減去當日收盤價除以當日收盤價的影響。

另外填上前71日的報酬率供參考:

這樣更正之後線性關係就幾乎消失了（實際上變成了非常些微的正相關），而且觀察圖形可以發現，乖離率似乎是報酬率的滯後指標，這非常合理，由於短期報酬率的改變會造成現價偏離長期平均，但這就沒有什麽實用價值了。以後有空再把更正之後的圖表全部統和整理再重寫一篇。

這次的慘劇是一個偷懶沒有測試驗算加上缺乏常識的結果… 新的結果稍微檢查過，希望沒有問題啊…

[更正：原圖下方六個小直方圖的標題有誤，已修正]

製作了一系列的直方圖(Histogram)，除了總體的乖離率和報酬之外，另外針對不同的乖離率繪製報酬率直方圖，應該較有實際意義。

不過還是得提醒一下，在這裡統計的勝率有其可能的誤導性，比方說報酬與乖離率的線性關係可能在不同時間段的情況不同，可能2009年負相關性比較明顯，而2010年的時候就偏向無相關(只是假設)。我想到可以吧報酬率和負的乖離率依照線性回歸係數修正后按時間畫在一個圖上，另外再算個兩者之差，這樣就比較能夠看出與線性模型契合度是否在不同時間上存在一致性。 今天有點晚了，明天再做。

這次這張圖R只用了不到50行code就做出來了，要是用python+pylab大概得花大量時間讀文檔，寫出來的code可能還會更長。所以應該是先學R再去學pylab(numpy+scipy+matplotlib)會比較輕鬆。

最近在學R（一個統計學計算和製圖軟體）、順便複習複習統計學，接下來應該陸續會把一些練習的成果放上來做個記錄和分享。

給自己的第一個任務是簡單分析現在股市分析師最喜歡用的“季線”是否真的能作為多空走向的指標。所謂“季線”我查到有兩個定義，一個是60天的移動平均線，另一個是72天的，我這裡採取72天定義。數據來源是Yahoo! Finance，統計2003/01/02至2011/11/18的台灣加權指數收盤價（2003年以前的數據沒有成交量資訊，為了統計時間段的一致性，只採用2003年以後的數據）。

第一步先做出走勢圖，畫上季線（藍色）和乖離率（紅色），乖離率為當日收盤價和72日平均之差除以72日平均。所以只要紅色的線在零以上就是指數在季線之上。可以看出最近的乖離率走勢有些類似2004年第二季左右的時候。（字有點小，請點圖片看大圖，以後會改進…）

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其實也不算是一日遊，只是我們倆突然發神經想去鼓樓修XBOX360，沒想清楚就出門了，沒想到是悲劇的開始…

先騎電動車到龍潭湖公園的公車起點站坐車，沒想到車上做我們前面的一群年輕觀光客一直大聲喧嘩，路上塞車、車上人又多，實在是很想罵他們…但我見識過在北京人們在路上吵架的勁，說他們一句搞不好就跟你杠上了沒完，所以我最後還是沒吼出來….

右手邊的那群人從上車吵到下車

鼓樓附近的交通已經陷入了癱瘓狀態

到了鼓樓人超多，店裡人多要等，所以我們就去附近繞了繞，結果幾乎不能走…

狹窄的路邊還有流動攤販賣一些小東西

最後終於修好后，公車人又多到沒法上了，我們只好往南邊地鐵走了至少一兩公里才碰上一路人少的公車回家…