《乌龙院四格漫画》14 下载 pdf 电子版 epub 免费 txt 2025

《乌龙院(第14卷):活宝惊现》《乌龙院四格漫画》之一。它是台湾漫画大师敖幼祥的成名作，讲述了一座名叫乌龙院的寺庙，居住着四位性格迥异的师徒，他们一面闭门习武一面惩恶扬善的奇巧故事。在敖幼祥的神笔之下，四师徒形象鲜活灵动，故事妙趣横生，令人捧腹。该书题材源于传统却又颠覆传统，引得无数读者为之倾倒。敖幼祥在漫画生涯中获奖无数，有台湾时报白金畅销作家奖、台湾小太阳奖、台湾漫画金像奖、第一届金龙奖·全球华语动漫杰出贡献奖、第七届世界漫画家大会·杰出成就奖等。主要作品除《乌龙院四格漫画》系列外，还包括了《乌龙院爆笑漫画》系列、《乌龙院名作剧场》系列、《乌龙院大长篇漫画》系列、《乌龙院大全集》系列等优秀作品。在敖幼祥50岁生日时，他的乌龙院系列漫画图书总发行量逾2000万册，缔造了华人漫画单一系列销量的最高纪录，因而被国内权威媒体《人民网》誉为“中国漫画之神”。

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书籍介绍

《乌龙院(第14卷):活宝惊现》《乌龙院四格漫画》之一。它是台湾漫画大师敖幼祥的成名作，讲述了一座名叫乌龙院的寺庙，居住着四位性格迥异的师徒，他们一面闭门习武一面惩恶扬善的奇巧故事。在敖幼祥的神笔之下，四师徒形象鲜活灵动，故事妙趣横生，令人捧腹。该书题材源于传统却又颠覆传统，引得无数读者为之倾倒。敖幼祥在漫画生涯中获奖无数，有台湾时报白金畅销作家奖、台湾小太阳奖、台湾漫画金像奖、第一届金龙奖·全球华语动漫杰出贡献奖、第七届世界漫画家大会·杰出成就奖等。主要作品除《乌龙院四格漫画》系列外，还包括了《乌龙院爆笑漫画》系列、《乌龙院名作剧场》系列、《乌龙院大长篇漫画》系列、《乌龙院大全集》系列等优秀作品。在敖幼祥50岁生日时，他的乌龙院系列漫画图书总发行量逾2000万册，缔造了华人漫画单一系列销量的最高纪录，因而被国内权威媒体《人民网》誉为“中国漫画之神”。

• 作者：June 发布时间：2011-02-24 21:12:24

  入门级

• 作者：Phoe-nix 发布时间：2022-03-15 12:00:28

  #什么是营销#

  在我接触到的不多的样本里，这是一本非常好的营销书。它没有炒冷饭地介绍老掉牙的营销理论，也没有灌水地手把手实操，甚至整理了很多新颖的观点，整本书在逻辑、结构、行文上都非常清晰流畅。

• 作者：矢小柳 发布时间：2019-01-20 23:12:57

  在公众号里算是干货，出书水平还是差了点儿

• 作者：Enbi 发布时间：2021-06-09 16:17:41

  本书主要面向中小学生作为一本编程入门的教程，内容丰富，涵盖面广，讲述简单明了，偏重于动手实践，而非枯燥的理论。以培养孩子兴趣和快速上手为目标，非常适合小孩子学习，全书配套有微视频讲解，每个视频5分钟以内，非常适合碎片化学习。

• 作者：贝塔 发布时间：2013-11-15 13:07:44

  看着德军装备，要是有国军装备的书就好了，万国博览会估计很难

• 作者：†毛酋長† 发布时间：2019-02-12 22:11:30

  画风邪恶的洞洞书～脑洞也很大！

• 很美很美的三境

  作者：Vicky 发布时间：2009-03-21 20:38:04

  王国维怕是把词读得最透的人了。

  所以，才可以用那样准确又简单的三句话勾勒长长的人生吧。

  一个人站在高处，端详漫漫的前路，或许眯起双眼来极目望向那天际尽头。

  也许，什么都看不到；也许，有绰约的轮廓。

  但高处风寒却直直透进心里来，这一种寥廓，无人说。

  有时候，人生的征程，在开端处，就是这样的。

  仿佛世界只余我一个，放眼望去，孤寂悠远。

  屈原站在汨罗江边仰天长叹时，心中兴许也有“望尽天涯路”的悲凉与无奈，还有，深深的孤独。

  而有时候，开端是万分美好的。

  终究，却要那样坎坷一路。

  又有那样或这样的执念在心头盘踞，哪怕只是一个坚持的念头，但凡动了，就这样无怨无悔下去。

  因为，人生里有许多的过错都可以弥补，唯独最大的无法挽回的过错便是错过。

  在那些还可以执着的年岁里，那样守着，守着，只是守着一种念想。

  易安“人比黄花瘦”的憔悴也终不见半分悔意。

  在这个磐石般的过程里，最最让人欢喜的便是那仿佛尘埃里开出的花。

  最后的最后，有人守得云开见月明，有人徒劳而返。

  并不是所有人都有幸在颓然回首的瞬间遇到柳暗花明，有这样一种收获是最值得珍惜的。

  在经历了企盼和守望之后，这样仿佛馈赠的“灯火阑珊处”简直就是人间美景，让人回味。

  有许多人，是盼不到如此美妙的际遇的。

  苏子悲慨“十年生死两茫茫”；容若感叹“当时只道是寻常”。

  众里千百度，他们都寻不到了。

  有那样一个赏心悦目的“蓦然回首”搁在人生最后的人，最是幸福。

• 识谱量化投资

  作者：米多多咸鱼酱~ 发布时间：2018-08-05 13:31:24

  量化策略的扫盲书，是可以学到东西的那种。前半部分说得很详细，其实对比目前国内的情况，和成书时的美国类似。正适合像我这种连滑点具体指啥也不清楚的人....

  量化投资，简而言之是一个方法和决策的过程。在策略形成之前，运用人工来开发，策略大概形成后，做回测和拟合，再编程运用到实盘，在执行交易的时候，采用算法交易，运用程序下单。从决策的产生到实施的过程都采用计算机，不做人工干预。

  相对于一般多头组合，量化投资除了策略即阿尔法模型之外，还包括两个非常重要的系统模块，交易模块以及风险模块。全书中很系统地进行了一一梳理。

  

  在阿尔法层面，很多耳熟能详的策略，动量、反转、基本面、情绪。这些书里都有写到。

  

  另外，针对当下最热的机器学习，作者也给了可以参考便于理解的解释。机器学习的最大好处，是对组合类的阿尔法模型进行优化，提高精度。因为其非线型的方式，因此在不断变化的市场中能够快速做出反应，自我加强学习，并提供与当下形势更匹配的策略仓单。

  例如2017年后半年市场呈现出一九风格的价值股构行情，假如采用的是多因子选股的模式，就需要人工识别并做出手工调整，可是机器学习就可以利用新进入的数据进行自我的调整，从而达到适应整个市场。

  在完成阿尔法模块之后，进入到风险模块。在这个环节，宽客需要做的是设立止损、选择敞口。对比阿尔法的话，阿尔法可以理解为冒了风险能够取得的收益，是一个预测值。而风险对于宽客来说，更多意味着是否值得去冒风险，具体是敞口和规模的决策。对风险的思维，早已经植根在量化投资的内里。对他们而言更关键的是如何利用风险，管理风险。

  另一个值得说的是最大回撤。作者对于最大回撤的理解是一个有偏统计量。因为针对量化投资，收益风险是涵盖在决策模型内的，因此，最大回撤好比一副纸牌，如果顺序打乱，这个数据可能就大不相同。但另一方面，作者同时又指出，投资不同于凯利公式，量化的每次操作决定并非一个完全独立的动作，因此这个解读有对有错，还得具体分析。

  最后，在交易执行层面，对于量化，这个部分更加重要。很多时候我们看到的有效策略，在经受佣金、滑点、冲击成本之后，便不复存在。所以如何控制交易成本在量化投资中至关重要。所以衍生到策略容量的大小，衍生到为什么有很多大牌量化私募将自己的服务器搬至交易所附近，等等。

  正如“你用因子，他也用因子；你没赚钱，他却赚钱了”，有些因子之所以成功，关键就是实践中必须考虑的各种细节。好比数据的清洗，好比敞口以及头寸的大小，好比交易执行中的算法、冲击成本滑点的缩减等等。

  市场的非有效性确保因子持续有效。而因子投资的关键则是执行时对各种细节的精确处理。所谓阿尔法的手艺，只有那些专注于做好每个细节的优秀基金经理才能把因子投资在理论上的超额收益转换成现实。

  1、对于高频交易具有更高的目标，希望复制那些在交易日每小时甚至是在每分钟都能够获利的交易策略。

  2、量化交易策略本质上是一种决策过程。

  3、宽客之所以被称为宽客，就在于他们会刻苦钻研交易策略的产生和实施过程。至于交易策略本身，宽客和主观判断型交易者并没有什么差别。

  4、如果建仓的点位选择及头寸的规模大小都是系统自动生成的，则是量化交易。

  5、

  量化交易系统包括3个模块：阿尔法模型、风险模型、交易成本模型

  6、

  风险模型旨在帮助宽客控制不太可能带来收益但会造成损失的敞口规模。

  7、对于所有阿尔法模型而言，如果能带来盈利，那么所承担的风险便是值得的，否则便没有丝毫价值。

  8、科学的两个重要分支是理论主义和经验主义。理论型科学与经验型科学的区别直接导致了两种类型的交易策略。

  第一种，也是目前为止最常见的，是理论驱动型。他们通过观察市场行为，寻找可能用来解释这些行为的普适性理论，再依据市场数据来检验该理论是否可以有效解释市场行为。

  第二中通过合理使用正确的技术性手段，人们可以识别出隐藏的数据中的模式或规律。经验型科学家宁愿花费很大精力去发掘隐藏在数据中的繁杂的各种关系模式，也不愿总结一套理论去对数据进行统一的解释。

  9、绝大多数理论驱动型交易策略可以较为容易地划分为六类：

  价格：趋势型、回复型（回归）、技术情绪型；

  基本面：价值收益型、成长型和品质型。

  10、理解一个交易策略所使用的数据比理解策略本身更加重要。

  11、基于价格数据的阿尔法模型，试图预测价格并从中获利。通常分析以下两种现象之一：一是已有趋势是否延续，二是目前的趋势是否反转。

  12、成功的趋势跟随者冒着资产净值减少1%的粉线换来的收益达不到1%。换言之，为了得到50%的年华收益率，投资者要做好可能至少损失50%的风险准备。简言之，趋势跟随策略的收益极其不稳定。

  13、主流阿尔法模型，都可能存在长期低回报的现象。因为交易策略试图寻找的市场机会并不是综存在的，而是具有不稳定性和偶发性。

  14、有趣的是，

  趋势跟随策略和均值回复策略并不一定是相互冲突的。趋势通常是长期的，而短期内围绕着趋势的小范围波动也是很常见的。

  15、显然在完全相同的时间段内，这两个截然相反的策略不可能同时获利。但是我们并不需要在同一投资期限内构建两个策略。趋势通常在较长的投资期限上延续，而均值回归通常适用于短期投资期限。

  16、技术情绪型策略，通过追踪投资者情绪相关指标来判断预期回报，常见指标有交易价格、交易量以及波动性指标等。

  17、价值型投资策略认为，市场倾向于高估高风险资产的风险，而低估低风险资产的风险。因此在适当时间买入高风险资产和卖出低风险资产，可以获得收益。

  18、市场情绪策略：依赖于市场分析师或经济学家的观点。

  19、很多

  高频交易者喜欢使用纯粹经验主义的数据挖掘的方法去设计其短期交易策略。

  20、在高频交易的时间尺度上数据资源非常丰富。

  21、数据挖掘型需要的算法计算量可能大到无法实现。例如要对两年的盘中实时数据进行较为全面的搜索去寻找具有一定预测能力的指标，即便涉及的变量只有少数几个，使用一台电脑连续工作也得需要3个月。

  22、分钟策略和小时策略间收益的差异要大于3月期策略和6月期策略间收益的差别。

  23、高频交易策略是最快的，预测期限不超过当前交易日。第二类是短线交易策略，倾向于持仓一天到两周。中线策略预测的期限是几周到几个月。长线策略通常是持仓几个月或更长时间。

  24、

  机器学习方法可用于判断量化交易模型中参数的最优设定。机器学习类算法旨在提供一种理论上可行的智能化途径，在不出现过度拟合的前提下去测试参数的许多潜在组合以选择最优组合。

  25、重拟合也可能导致出现过度拟合的风险。过度拟合也是个很危险的问题，会导致一些虚假的、短暂的关系被错认为是有效的、具有持续性的。

  26、停止规则有很多种：止损、止盈和时间停止。

  27、

  非线性模型假设：用于预测目的的变量之间是不独立的或变量间的关系是随时间变化的。

  两类主要的非线型模型是条件模型、旋转模型。条件模型赋予某一阿尔法模型的权重，取决于该模型对其他模型的解释能力。旋转模型根据阿尔法模型的表现追随相应的趋势，而不是跟随市场本身的趋势。

  28、随着时间的推进，越来越多近期的数据被用来计算权重，以期模型的权重与当前的市场形势更加相关。

  29、

  机器学习方法在混合阿尔法模型中的使用更为常见，效果也更好。这些方法是用算法来计算出能对历史数据具有最强解释能力的最优混合。

  30、长期看，风险敞口不会带来利润，但他们随时对策略的收益造成影响。宽客并不会试图去预测这些敞口，通常因为无法成功地对此进行预测。量化交易的一个强大功能在于能对各种敞口进行度量和有目的地选择。

  31、控制规模的方法有两大类：硬性约束和惩罚。

  硬性约束就是设定风险线。例如强行规定头寸规模不能超过投资组合的3%，无论信号多强烈。但这类硬性限制可能有些武断（3%和3.01%的区别？）所以有时宽客使用惩罚函数的方法，只有在阿尔法模型带来的收益显著增大的情况下才允许仓位超过临界水平。

  32、惩罚函数具有这样的特征：仓位超出临界水平越多，增加仓位越困难。

  33、

  风险控制模型以这种方式阐述一个观点：有时候机会好到足以值得打破规矩。

  34、

  凯利准则的反对者指出，该准则的一个重要假设是每一次投注之间相互独立，这在很多赌博场景下是成立的。但是在进行投资时，投注通常是相互关联的，从而投资策略的收益并不均匀。

  35、

  风险管理通常被误认为是降低风险的操作流程，实际上是在给定的风险水平下通过选择敞口并控制其规模而最大化收益。

  36、风险管理中的量化方法，通过判断并度量哪种敞口在驱动投资组合，使基金经理可以据此做出理性而慎重的决策。

  37、在量化交易届，

  进行交易只有两个原因：第一，可以增加盈利的概率或量（比如阿尔法模型）；

  第二，可以降低亏损的概率或量（例如风险模型）。

  38、交易成本主要有三部分构成：佣金和费用、滑点（slippage）、市场冲击成本。

  39、滑点是指从交易者决定开始交易到订单进入交易所系统时间被执行这两个时间段所发生的价格变动。

  40、在对不同产品的交易成本进行估计时，很多宽客对其投资组合中每一种产品使用单独的模型，并且给予交易系统所收集的数据允许模型随着时间变化。换句话，很多交易成本模型高度依赖历史经验，在观察到的、记录下来的交易数据的基础上允许模型随着时间进行变化。

  41、宽客们普遍认为这条曲线应该是二次型，这意味着

  随着交易规模增大（由于市场冲击），交易成本上升的速度会更快。

  42、二次成本函数本质上还是过于复杂。

  43、线性交易成本模型需要在规模较小的情况下高估交易成本和在规模较大的情况下低估交易成本之间进行权衡。

  44、阿尔法模型并不是创造收益而是进行预测并将这些预测传递给投资组合构建模型。

  45、基于规则的投资组合构建模型有4类：

  相等头寸加权、相等风险加权、阿尔法驱动型加权、决策树加权。

  46、使用等权重模型是因为他们注意到了非等权重加权方法的很多缺陷。它总是默认模型具有统计学意义上的能力和功效，对头寸方向、波动幅度和向相对于投资组合中其他预测值变动的概率进行准确的预测。

  47、在趋势的峰值处得到最强信号所承担的正是趋势可能会反转的风险。

  48、均值方差优化方法是一种数据挖掘类方法，通过在各种可能的投资组合中进行搜索，寻找表现出最好特征的一类。机器学习领域差不多也在做基本相同的事。

  49、量化投资组合构建模型的输出变量是目标投资组合：理想的头寸以及各个头寸的规模。将目标投资组合与现有投资组合进行比较，二者间的差距就是需要进行的交易。

  50、使用基于规则的权重分配系统的绝大部分宽客貌似都采用“绝对型的”阿尔法方法。绝大部分是从事期货交易。而使用优化工具的宽客倾向专注于“相对”阿尔法方法。

  51、

  执行算法对于订单运行更加可靠。执行算法包括完成订单的逻辑结构，含有为了尽可能减少市场冲击如何将大订单拆分成小订单的说明，还有应对限价指令簿和价格变化的各种措施。

  52、

  如果一个订单执行算法有明显的印迹，其他市场参与者就可以预测其行为，这些参与者有可能会进行同样的操作，从而加重了该算法所导致的市场冲击和滑点。

  53、订单的进取程度通常取决于所选用交易策略的类型，也依赖于信号强度以及系统关于信号的置信水平。

  54、高频策略的分析师，使用的连接方式——主机托管。经纪商通过DMA平台向交易者提供市场接口，但这个过程存在一定程度的延迟。对延迟效应敏感的量化策略可以选择主机托管方式来改进连接速度。在主机托管过程中，交易者试图将交易服务器的物理地址尽可能地靠近交易所。很多情况下，这意味主服务器和交易所的服务器出于同样的数据中性。这种

  地理位置上的接近，主要是为了尽可能地缩短订单（以光速进行）传输的距离（从交易者的服务器到交易所）。

  55、我们关注一个统计量：块度。指的是显著高于平均收益的时间段内的收益占策略总收益的比例。

  56、

  最大回撤仅仅是一个有偏样本产生的可能结果

  。想想历史收益分布像一副纸牌。如果我们按照纸牌的原有顺序翻转纸牌，将得到历史时间序列。然而如果重新洗牌，按照新的顺序翻转纸牌，将得到不同的时间序列。

  57、尽调宽客：每三个月询问一次，他所进行的研究课题是什么，过去的3个月他对模型增加了什么内容，随着时间推移，你应该能看到一个合理的生命周期，表现出重复稳健的研究思路和不断被改进的策略。

  58、建议问宽客的问题：

  （1）研究和发展策略。

  如何提出新的交易策略想法？

  对这些想法如何进行测试？

  样本内测试和样本外测试的方法是？

  策略是否有有效的判断依据？

  （2）数据搜寻、收集、清洗、管理。

  使用什么数据？

  如何清洗数据？

  （3）投资选择和构造。

  你能描述阿尔法背后的理论吗？

  你的阿尔法策略适用的投资期限多长？

  你如何组合不同的阿尔法模型？

  （4）投资组合构建。

  如何确定头寸大小？

  是否有头寸限制？原因是？

  （5）执行。

  用哪一种交易成本模型？

  如何执行交易？人工还是自动化？

  （6）风险管理和监测。

  风险模型考虑因素有哪些？

  不同的风险限额是？

  什么情况下会干预自己的模型？

  59、对于理解优势和优势的持续性，宽客如何处理灾难是至关重要的。

  60、投资者必须理解所执行的策略、策略特征以及策略产生过程的活力状态。

  61、投资者必须判断宽客是否有优势，优势根源是什么，优势可以支撑多长时间，未来会面临什么威胁。

  最后，打个广告，关于2018上半年国内量化私募的表现，在微信号（ID：Smart-Asset，SmartAsset小枣堂）写了一篇文章，欢迎关注指教。