接着上篇继续聊，上篇说到为了检验所学知识的有效性，需要到实践中去进行检测，而我比较倾向于在学习初期把模拟交易作为主要的实践手段。这样认为是有原因的。
管理学中有一个名词叫做“最佳实践”，说的是它认为存在某种技术、方法、过程、活动或机制可以使生产或管理实践的结果达到最优，并减少出错的可能性。所以我想，如果借用到学习股票期货交易这个事情上，应该也是存在最佳实践这种现象的，也就是说，在通过实践检验自己所学到的知识时，应该存在某种技术、方法、过程、活动或机制可以使得检验认识的结果达到最优，并减少出错的可能性。
从《实践论》中对于认识怎样从实践发生而又服务于实践的过程有一大段论述，主要讲从感性认识到概念认识最后达到论理认识这一过程，前几篇日记里提过很多次，这里就不重复了。也就是按照这段论述的思想，我开始仔细考虑如何实践才能让学习的效果更好，也就有了摸索所谓“最佳实践”的想法。
在上一阶段的学习中，尤其是筛选出有效的知识以后，应该说是对所学到的知识已经有了一定的感性认识，甚至可能有了一定的概念认识，也进行了一定的推理和判断，那此时的在实践中检验也就有了非常明确的目标，需要检验的东西概括起来无非就是这么几方面：我们所学到的——无论是行情分析还是操作方法——是否具备足够的实际可操作性？是否具备实际上的普遍性？实际上是否可以满足特殊性的要求，或者满足的条件是什么？
以上篇日记中提到的均线理论为例，既然上篇日记中已经判断其为有效的知识了，那么接下来就要在实践中检验它的：
在实时的市场环境中是否具备可操作性？
能在多大程度上普遍应用？或者换句话说，在满足哪些条件时在哪些范围内可以普遍应用？
应用这种知识进行交易时，有哪些需要特别注意的情况或者特殊的要求，在哪些情况下不适合使用这种知识。
乍看起来要达到上面所说的实践检验的目的，实盘交易和模拟交易并没有什么分别，其实，上面的目标里隐藏了另外一个需要在实践中检验的至关重要的目标，这也是我认为单纯对知识的检验最好放在模拟交易里进行的原因。
以第一个检验目标“在实时的市场环境中是否具备可操作性”来说，实盘交易中的可操作性必须包括人的因素，也就是说人在实盘交易环境中运用这种知识是否具备可操作性；而在模拟交易中，由于没有真金白银的压力，人的因素造成的影响可以大大降低。试想一下，在模拟交易环境中都无法驾驭的技术，放到实盘交易环境里，加上自身心理因素的影响，难道就可以驾驭了吗？另外，加上心理影响的因素，结果也会变得难以评价，很难说成功的交易究竟是指导理论的正确还是由于坚强的心理加上一点运气造成的。
所以，如果只是想检验知识是否有效，还是在模拟交易里进行实践比较好一些。
开始时提到最佳实践的名词，也就是说应该有一些技术、方法、活动或过程可以使结果达到最优，减少出错的可能性，我的学习经验告诉我，确实存在这些一些所谓的“最佳实践”。还是以上面提到的均线理论为例子，下面这些方法、活动或过程或许有些参考价值：
检验均线对于价格方向的指示作用时，先在历史回忆（很多软件有这功能）中对不同周期、不同股票或者期货品种，一根K线一根K线的跑一遍，以便对这种分析或操作技术的普遍性和适用条件建立初步的印象。
第一条下来会发现有些股票在有些周期下或者某些形态下不是很适用这种理论或者技术，这时可以把那些适合的股票和周期筛选出来，作为下一步检验的样本，缩小目标范围，也可以节省时间。
对筛选出来的股票和期货品种以及它们对应的周期再放在历史回忆里跑一遍，对照上面的三个检验方面进行分析记录，建立初步的概念。
在实时行情中，把筛选出来的股票和期货品种放在它们对应的周期上进行针对性的观察和检验，并进行分析记录，以便进一步验证第三条建立的概念。
对照上面的三个检验方面，对比分析第三条和第四条得到的认识，总结出初步的结论，然后继续在实时行情中进行检验。
我把自己学到的、自认为是有效知识的东西经过了上面这个模拟交易检验的过程之后，收获是出乎意料的，就像以前我看均线时看到的只是一条线，现在再看均线时，看到的是环境、方向、空间和时机。
我说的这种模拟交易的方法耗时甚多，且消耗脑细胞无数，属于比较笨的办法，这也是没办法的办法，毕竟缺乏经验，也没有良师，只能自己这么摸索。但是相比收获，我觉得还是值得的，俗话说“工欲善其事，必先利其器”，又云“磨刀不误砍柴工”。
总之，经过相当长一段时间的模拟交易之后，我已经可以把之前学到的多数知识贯穿起来了（当然还是很肤浅的），还总结了一套操作系统（虽然很简单粗糙，但是该有的都有了），可以进入下一步的实盘练习阶段了。
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还在为MATLAB编程而犯愁吗？想知道如何用MATLAB进行矩阵嵌套的运算操作吗？今天小编为大家带来“代码小白的MATLAB学习心得”，一起来看看吧！
代码小白的MATLAB学习心得.m4a1:49
来自LearningYard学苑
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作为一名一年级的研究生，我每天的工作就是重复地看文献和改论文。由于自己的研究方向是管理决策，因此构建决策评价模型是科研道路上不可缺少的一个环节。在刚入学不久，我使用的工具是Excel表格，因为它能够清晰直观地将数据以表格的形式展现在眼前。无论多么复杂的模型，只要用Excel自带的公式和格式刷工具就能轻松将其完成。但是好景不长，随着学习的不断深入，如果再使用Excel表格就难以将类似毕达哥拉斯犹豫模糊集之类的复杂数据输入计算。在导师的要求下，我开始学习MATLAB。在一个多月的时间里我从零开始，逐步掌握MATLAB基础操作以及简单脚本的编写，使用if和for的语句也变得容易起来。MATLAB相比Excel而言更能培养思维的逻辑性，并且能够加深自己对模型的运算流程更加了解，这对平时需要接触和处理许多参数的科研者来说非常有帮助。
一、新手上路首先，在接触MATLAB软件前，我们需要了解这款软件的主要功能，并根据自身需要分析判断自身是否有必要深度学习该软件。
MATLAB的主要功能有：
① 数值计算和符号计算功能
MATLAB以矩阵作为数据操作的基本单位，并提供非常丰富的数值计算函数，这使得矩阵运算变得非常简洁、方便和高效。
② 绘图功能
利用matlab 绘图十分方便，它可以绘制各种图像，囊括了2D和3D图形，也可以对图像进行修饰控制，以增强图像的表现效果。
③ 语言汇编功能
Matlab具有程序结构控制，函数调用，数据结构，输出输入，面向对象的程序设计语言特征。不仅简单易学，而且操作简便，对于数值结算，程序方针，计算机辅助设计等领域的人来说MATLAB是个理想的选择。
对于本人而言，我的主要学习板块是数值计算功能，用于决策矩阵的构建和运算。在确定自己的需求后，再通过教学视频和论坛操作指南扩充知识。
二、熟悉软件（1）操作界面
我们接触MATLAB的第一件事就是要熟悉它的界面。
MATLAB界面主要由以下几个部分组成：
其中，
红色区域为工具栏，我们能在上边执行基础操作；
绿色区域为文件夹目录，当前的文件就会默认保存在该文件夹里；
橙色区域为命令行窗口，脚本执行的命令过程及结果都能在上面显示，我们也可通过该窗口直接下达命令；
蓝色区域为工作区，所有变量都会显示在里面，双击变量还能查看具体详情；
紫色区域为历史记录，我们可通过该窗口查看之前的所有操作。
（2）简单指令
我们可在命令行窗口输入一些简单的指令试试，比如1+1，按下Enter后会显示以下结果：
除此之外，我们还能为参数赋值，比如让A等于100，那么我们输入A=100即可：
在工作区，可以看到赋值的结果。
若需要对命令行窗口清屏，输入指令“clc”。
若清除指定变量A，输入指令“clear A”；
若清除所有变量，直接输入“clear”即可。
如果要表示矩阵，则要用到英文字符的中括号“[ ]”和分号“;”，两个数之间插入空格代表同一行，插入分号代表进入下一列，2*3矩阵和3*2矩阵的表示方法如下图所示：
对于增广矩阵，[A B]表示横向扩展，[A;B]表示纵向扩展。
进行矩阵的运算时，令A与B分别代表两个不同的矩阵，其运算符表示方法如下：
A*B【矩阵乘法】
A.*B【矩阵对应数值相乘】
A/B【矩阵除法】
A./B【矩阵对应数值相除】
A^a【矩阵的乘方】
A.^a【矩阵所有数值的乘方】
A'【矩阵转置】
除此之外，矩阵的其他命令符还有：
magic(A)【魔方矩阵】
max(A)【列举矩阵每列最大值】
sum(A)【列举矩阵每列和】
mean(A)【列举矩阵每列平均值】
sort(A)【将矩阵的列从小到大排序】
sortrows(A)【依照第一列的数从小到大排序行】
length(A)【显示矩阵最大维度的长度】
eye(a)【n×n的单位矩阵】
zeros(a,b)【a行b列的0矩阵】
ones(a,b)【a行b列的单位矩阵】
diag(a b c d)【对角线上的值为abcd，其他数都为0】
（3）视频学习
学习MATLAB仅凭自己的摸索是十分困难的，因此我们可以借助网络上的一些学习视频起到辅导作用。这里为大家推荐bilibili网站上两个适合刚接触MATLAB软件的学习视频：
① MATLAB教程_台大郭彦甫（14课）原视频补档【BV1GJ41137UH】
郭老师讲解得十分细致，浓浓的台湾腔也真是蛮好听的欸。
② 数学建模比赛MATLAB从入门到精通教程【BV19J411W7Ta】
这位老师讲得也很好，强烈推荐。
三、进阶学习在熟悉基本操作后，就可进入到高级一点的操作学习，这里仅简要陈列学习的大致内容。
① 使用脚本
脚本是最简单的一种 MATLAB程序。它是一个包含多行连续 MATLAB 命令和函数调用的扩展名为 .m 的文件。在命令行中键入脚本名称即可运行该脚本。
② 简单语句
常用的语句有循环语句for，条件语句if和while。
③ 结合算例巩固所学内容
将文献中别人的方法用MATLAB软件过一遍，再根据运行中报错的地方重新学习该版块内容。
As a first-year graduate student, my daily job is to read literature and revise papers repeatedly. Since my research direction is management decision, so the construction of decision evaluation model is an indispensable link on the road of scientific research. At the beginning of my enrollment, I used Excel as a tool, because it can clearly and intuitively present data in the form of tables. No matter how complex the model, as long as the Excel formula and formatting brush tools can be easily completed. However, as I learned more and more, it became difficult to input complex data such as the Pythagorean Hesitation Fuzzy Set into calculations using Excel sheets. Under the requirement of my tutor, I began to learn Matlab. In more than a month, I started from scratch and gradually mastered the basic operation of MATLAB and the writing of simple scripts, and it became easier to use if and for statements. Compared with Excel, MATLAB can better cultivate the logic of thinking, and deepen their understanding of the calculation process of the model, which is very helpful for researchers who need to contact and deal with many parameters at ordinary times.
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