能赚钱的交易员。

我也是以前长期过敏，长达 10 年，各种方法都想尽了。最开始扑尔敏，各种抗过敏药，氯雷他定，盐酸西替利嗪，甚至严重过敏到全是发肿，不得已打了激素——地塞米松。
然后，体育锻炼，可以增强抵抗能力，让过敏少发，但是不能断彻底。
我的方法是：（一定有效）吃葡萄籽。随便买，不用在乎牌子，吃 2 个月到 3 个月。
本质是让过敏体质回归正常。
在这中间，如果发生了过敏现象，那么吃短程的抗过敏药，比如氯雷他定,等。
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我是看了这个帖子，看了 3 次，还是决定来给你建议。成功后，你再来留言感谢我。

不是职业交易者，不建议买带杠杆的任何产品。包括杠杆 ETF 。
长期来说，带杠杆的 ETF 跑不赢 不带杠杆的 ETF 。

@paranoiagu 吹毛吹。我在这个贴子告诫不要试图以交易为生，你在比收益，你想干什么！

这个收益还是日常的垃圾小收益，交易本金 6000.
这不是显耀，不是凡尔赛。不要试图去反面理解。持续交易成功的人的概率低于 10%的.

根据下图（今天自己的交易记录），给个建议：不要炒股，不要搞交易类。因为你们干不过职业玩家。
就算你去写程序，也会被针对。
https://i.imgur.com/AQfLQyL.png

赚 1000W

我认为：Transformer 不缺乏跨维度关系捕捉能力。甚至，它比 CNN 可以捕捉等多的维度关系。
之前有个图像识别的例子用 Transformer 来做，从结果可以验证。
其实，Transformer 里面用了很多 attention ，不是只有 1 个，是很多个，越大的基于 Transformer 的模型，里面的 attention 数量越大（非线性增长）。 而每 1 个 attention 就是去找一个关系， 那么多 attention 它其实就是在遍历找关系。
我认为它就类似于 Faster R-CNN 检测一个目标，几乎就是在用算力去框一个对象，只要算力足够，那么目标就一定能被检测出来。

瞅瞅

try -catch 本来是设计为捕捉 硬件级别的问题。
写过汇编的就会知道。
但是，滥用后，比如自己都来抛出异常，try catch 就变成了所谓的系统性工程。
实践时，肯定要自己来处理错误，这样代码的健壮性才强。
一些不负责的程序员，什么都揉成一堆，反正不成功就重试，等等。屎山就是很多细节一点点堆出来的。

MTg5ODA4MjA4MDg= 来切磋切磋