yougth的博客

股票投资基础之三

面对市场波动的心理建设

本篇是投资基础系列第三篇，心理建设篇，通俗讲应该叫“如何才能避免当韭菜”，先说一下怎么算韭菜，就是朋友说这个票涨的不错，我去看看这曲线确实很不错，追进去，如果涨了3个点，赶紧逃，如果跌了3个点，死扛，到跌了10个/20个点，扛不住了，割肉跑路吧，这就是典型的韭菜，而且中国股市绝对有超过一半是韭菜。为什么说这么做必然是韭菜呢，因为首先你不懂这个股票，且股票短期内的波动可以认为是完全随机的，...

Posted by BY on August 15, 2021

股票投资基础之二

企业估值

之前第一篇商业模式和护城河，讲到了投资首要是看懂企业的商业模式和护城河，如看懂了前面一项，那么第二项要做的就是评估这个企业值真正值多少钱，以确定我到底要多少钱买这个企业才是合适的，这里面主要就涉及到估值。首先看一个公式：股票市值 = 市盈率 * 净利润。而股市里面你赚钱大体也是来自这两个方面，要么是企业净利润增长率，要么是市盈率变高了；净利润是其中的可控项目，是我们要通过估值解决的问...

Posted by BY on August 14, 2021

用户行为序列表示系列之一SIM模型

Search-based User Interest Modeling with Lifelong Sequential Behavior Data for Click-Through Rate Prediction(SIM)

背景在电商推荐中，用户兴趣的建模是一个非常重要的点，现在电商的主流厂的方向也都是在往这个方向发力，其中阿里妈妈是走在前沿的，从18年开始陆续提出了DIN、DIEN、MIND、SIM。用户兴趣建模最早是用用户画像，在底层会有专门的人来做用户画像，上层的模型在使用建立好的用户画像，他的好处是做出来的东西可解释性比较好，人类易读，但是缺点同样也很明显，就是建立画像和使用画像是两个部分，前后...

Posted by BY on June 19, 2021

股票投资基础之一

商业模式和护城河篇

两年前，我还是一个外行，总觉得炒股是一件很难的事情，尤其是在中国市场，感觉每个人都是韭菜。通过一年的读经典书和实际操作，算是摸清了一些门道，这个系列里就总结以下目前阶段的一些心得，如果你也信奉价值投资，那么看完或许会有一些收获。我们做业务或者训练模型，第一步就是要找个目标，然后去想办法建模优化这个目标，所以投资也是一样，首先你要有一个自己的目标，一般是超过指数多少多少。然而中国股票指...

Posted by BY on May 7, 2021

机器学习基础系列之一

最大似然估计与交叉熵损失在模型中的应用

最大似然估计最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)，简称MLE，假设现在有个抛硬币机器，我们可以任意使用这个机器抛硬币后观测结果，假设只有两种情况，正面或者反面，假设抛硬币机器每次出的结果是服从某个已知分布的，而且每次出的结果都不受之前的结果的影响，即独立的，那么最大似然估计就是已经拿到观测结果，反推具有最大可能（概率最大）导致出现这个分布函数的参数。...

Posted by BY on March 31, 2021

多目标系列之二ESMM模型

ESMM模型详解

再上一篇MMOE中遗留下来一个问题，在多阶段多目标优化中，后面阶段转化必然要在前一阶段转化成功的基础上产生的，这两阶段的关系怎么建模到模型中，看看ESMM是怎么解决的。 ESMM原始论文是阿里2018年发在SIGIR上面，《Entire Space Multi-Task Model: An Eﬀective Approach for Estimating Post-Click Conver...

Posted by BY on March 30, 2021

多目标系列之一MMOE模型

MMOE模型详解

现在客户运营已经离不开多目标了，原先做新闻推荐会关注单纯点击率，现在基本上会关注人均时长或者留存，都是围绕着多目标展开的。多目标可以从两个维度分，第一个维度是多个目标前后有依赖关系，比如文章推荐或者商品购买推荐，都是有转化漏斗的，需要先点击才能发生阅读时长或者点赞，在商品上就是先点击后购买转化；另一种是前后目标没有依赖关系的，比如抖音沉浸式短视频，点击开就会播放视频，那么产生的指标例如点...

Posted by BY on March 25, 2021

被讨厌的勇气

《被讨厌的勇气》读书笔记

周五晚上看奇葩说今年最后一期，说到失眠、抑郁的话题，平常傻乐的大老师忽然特别走心的建议看一下《被讨厌的勇气》，说他每隔一段时间就会去翻一翻，很好奇是什么样的书能让大老师这样洒脱的人这么上心。目的论现在想一个问题：你过的开心吗？现在的生活是你想要的吗？如果可以重新开始你会选择过这样的生活以及变成现在的你吗？我想大多数人都会回答不开心，感觉光是能解开你不开心的问题这本书就值了。让...

Posted by BY on March 14, 2021

贝叶斯个性化BPR算法

Bayesian Personalized Ranking Loss算法

优化和损失函数是机器学习的一大分支。其中按照大类分为PointWise，就是通过直接预估单个的物品的得分去做排序，在精排环节中最常用；第二类叫PairWise，就是把排序问题看成是其中物品组成的任意pair，然后对比两两pair之间的顺序，所以样本就是这种物品对，这种在召回环节最常用；第三类是ListWise算法，就是需要考虑待排序的物品中任意之间的顺序，把整个列表当作样本，一般在重排环节用...

Posted by yougth on February 9, 2021

Youtube2019双塔召回论文精读

youtube论文精读

19年Recsys上youtube出了两篇论文，虽然youtube中国推荐做的贼烂，但是论文依旧延续了精品的传统。 yougth这里对其中热度不是那么高的一篇《Sampling-Bias-Corrected Neural Modeling for Large Corpus Item Recommendations》做一个精读。总体思路首先大体来讲，一个很有意思的点是，google也...

Posted by BY on February 1, 2021

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