网格交易
交易对要选择相关性不强的，这样会有更大的波动，才能获取收益；而且两个都是价值品种，这样就不会出现踏空的情况。
比如，EOS /BNB或者EOS/HT,既有波动性，又不会踏空。
但是具体的操作，白特幂的文章的意思是，在一个小的网格也就是小的价格波动里，捕获一次利益。
而在币乎看别的文章，和我当初的想法差不多，是在一个震荡区间里，找到一个中间值，当价格波动到高于中间值，那么就卖出，如果低于这个价格，那么就买入，赚取的不是每个网格的价格，而是在中值上下波动的收益。
我还没有时间思考这两个方法的本质区别，但是区别一定是有。
高考志愿
昨天看到香帅的公众号，给高考考生填志愿一些建议，主要是从城市，学校，专业三个维度考虑。
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第一个，选城市我觉得是没问题的，这跟选房子差不多，资源一定是往大城市倾斜的。这里还不光是你的就业资源，包括教育资源，医疗资源和其他的公共服务资源都是不一样的。
第二个，选学校的理念，我不是太明白。我只能理解，香帅的这个建议和选城市是差不多的，就是看平台的。但是，任何选择都不是绝对的，你说北大考古系和西科大金融或者It专业。你这么比，我肯定选北大了。如果你是和西安电子科技大学的通讯专业比，那选择可能就不一样了。
第三个，选专业，肯定还是要看未来发展确定性高的。这个行业本身发展的前景，一个朝阳产业和夕阳产业，在市场上对人才的需求量是不同的，需求大，给到人才的待遇肯定也是不同的。你比如机械行业，传统的制造行业，和IT，通讯行业，收入差距还是挺大的。
但问题是，往往在一个行业的早期是很难看出来，这个行业一定是很有前景的，当你能够看到他很好的时候，其实这个行业已经进入很成熟的阶段，也就意味着很接近行业的夕阳时代了。
你就比如当年的华为，当年的阿里巴巴，这个事情你是没法预料的，你的认知再高，总高不过马云吧，马云可能自己都没想到能发展成这样。
所以从这个角度来看呢，选专业确实没有必要太纠结，因为未来也很难看的清楚，有时候真的是靠运气。而且专业呢，也不是不可以换，对吧，你像西风学的是IT出来的，转到金融；这就要求你有自学能力，有眼界就可以了，这一点香帅说的还是对的。
其实任何选择都是成本和收益的计算。这才是背后的底层逻辑，那三个原则只是拿来做参考的主要因素。
你比如说，如果是上海大学和中国科技大学比。一个在上海，一个在安徽，你说选哪个？因为学校差距太大，上海大学本身资源的劣势可能就把城市的优势给吃掉了。如果两个学校差不是这么大，可能是一个等级的话，选上海是可以的。
选学校，我们刚才之前说过了。也要看这个专业本身出来的可能的收益，对吧？这时候要比较的就是学校资源的对比以及行业资源的对比。如果行业资源的优势大于学校的劣势，那就选选专业。
其实上面的3点都是参考，我觉得还有非常重要的一步，就是看你所选的学校，专业的就业情况，这些毕业的学生都去哪里了？是去了行业顶尖的公司，还是不知名的企业。历史不能说明一切，但是能代表这个专业在市场上的竞争力了。一切都是以结果为导向，才是理智的。
后来，跟朋友聊，我突然想到下面的方法，其实逻辑并不复杂。
一个数学公式就可以解决很多，看似似是而非，模棱两可的选择困难。
香帅老师给的是权重，城市，学校，专业权重依次降低。
具体的分数，要结合具体城市，学校，专业的情况，分别去打分。
最后，权重和分数两两相乘，最后相加，得出个数字就执行了，不纠结。
分数=城市权重X城市分数+学校权重X学校分数+专业权重X专业分数
当然，逻辑和公式很简单，真正涉及到计算还是有一些工作要做。
香帅老师给的权重等级，可以参考打分。而具体到单个城市，学校，专业的分数，每个人的打法都不一样，但是还是可以有一些参考的。
不管最后结果怎么样，有量化的数据和逻辑，总比随便拍脑袋要好的多。
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