肇发言 | 孙琳：降低投资中的幸存者偏差

盈余是随机的。如果我苦闷，就会被人收成，如果我苦闷，就会买飞。总而言之，我不决心不顾一切超越餐饮业基本面的额外盈余和额外不连续性，不必须在相当多定价以外暴露相当多不连续性，我所追求的是一个餐饮业从不盈余到盈余的连续性的盈余机会。

减少偏离经常不止现的不确定性

“套用统计方法与计算机种系统深入学术研究方法，是减少幸存偏离经常不止现不确定性的原理。”

相结合同样的投研实践，我们可以从两个路径对幸存偏离的经常不止现开展管控，其中的一个不足之处是减少幸存偏离经常不止现的不确定性。套用统计方法与计算机种系统深入学术研究方法开展相当多的统计数据与接收者处理事件，是减少幸存偏离经常不止现不确定性的原理。

有时候，统计数据比对范围越广，越很难充分揭示现实持续性。由于常规的融资学术研究所碍于统计比对和接收者获取的方法效率不高，当学术研究上都数量不小或者必须耗费大量时间段和自然资源时，我有但会为了让一以外比对开展学术研究，但这以外比对似乎难以只不过推选全部上都的特征，这种通过暂时性比对统计数据开展定性深入学术研究的融资思路，就相当容易呈现不止错误的“意味著差”。

金融是一个非常具备被AI压制有条件的餐饮业，因为它所有的专业技能都是种系统转化成的。如果慈善机构老板只在逻辑框架内好好融资，视野会愈加狭窄，对于融资的阐释和感知深达不足之处也会遭遇下一场。近些年来，世界各地的经济体制环境和传统传统产业在改变，未哪位融资人可以正确地洞察零售商的脉络，所以必须依靠一些方法帮我们绕开前甫写道的不连续性。随着ChatGPT被相当多应用，我们很难借助开源的三维平台所共享的高效自学和处理事件统计数据的方法，并对学术研究论据和融资思路开展修正，从而提高融资思路的事与愿违率。

2017年开始，我基于帐目打分对所有餐饮业及公司开展了三维转化成处理事件。在这几年的实践中的，基于自身对餐饮业学术研究和融资的探讨，我对三维开展了多次简转化成及重构，并已呈现不止也就是说思路。局限性前期，我的工作就是相结合AI对餐饮业公司的三维开展自学和增量简转化成。我视为，优异的三维除了要满足盈利绩效打分的有条件外，更加极为重要的是要突破单一品种数量的限制，否则最终会翻身高频交割。

此外，借助算力的提高，负向验证深入学术研究也会渐渐为融资决策处理过程共享支持。融资使用暴力的结果具备“两面性”，慈善机构老板的成长曲线也应当是通过专业的学术研究预判缩小融资使用暴力的“负效应”，而不是不顾一切“正效应”。我会不定期回顾单只公司股票在慈善机构混搭中的贡献的实际赢利，当赢利实现与意味著不一致时，及时反思失误在哪里。并不一定来说，对于经过深达学术研究、接下来藏身处并且长期以来看好的个股，我的持有期会相当长。

管控偏离经常不止现的路径

“建立联系种系统转化成的第三方打分政治体制，为建立联系多种思路后的思路为了让共享依据。”

要管控幸存偏离的经常不止现，另一个不足之处是管控其经常不止现的路径，即建立联系种系统转化成的第三方打分政治体制。择时政治体制也就是说的是思路为了让，选股三维的结果要有打分政治体制，为建立联系多种思路后的融资思路为了让共享依据。

这是我决心将来很难在融资管理处理过程中的渐渐精进的以外。我会不定期评核自己的融资混搭，根据零售商叠加及时调整融资思路。随着举例来说方法在金融融资中的的相当多应用，思路切换会更加加频繁，因此，我在坚守强转化成自身格调的同时，也必须时刻借助“第三方”不止发点和方法来审视零售商不连续性，深入学术研究自身与赌客表现偏离经常不止现的原因，以更加包容的心态看待多样转化成的零售商思路。

回首过去17年，我的从业经历大致可分为三个前期：第一前期是从2006年至2010年，先后在券商、慈善机构公司负责餐饮业学术研究；第二前期始于2011年，先后担任慈善机构老板助理、慈善机构老板，管理公募混搭；第三前期是从2022年开始，我转到了广发慈善机构发票融资部，工作岗位从公募慈善机构老板转为发票融资老板。

从公募到发票，混搭的要能从追求相当盈余转转化成成追求绝对回报，我对自己的定位也在改变：好好深达学术研究，充分充分定价，管控不顾一切幸存偏离的诱惑。同样在公募混搭所给予的年转化成盈余率，只推选了我在以前的整体经济体制氛围、餐饮业相互竞争面貌以及融资范式下所给予的成绩，那无论如何也是一种幸存偏离的结果。

将来，虽然经济体制增长方式和传统产业面貌打算不断改变，但同样的原理论即使如此有其特殊性，只是必须对思路开展不断强转化成。今日，我专注于自己的学术研究工作，每天尽力放三维，根据三维结果开展中组部，再无疾而终融资实践，而这些都让我走在不断强转化成的路上。

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