Fun to learn, inspirating. There is a difference between making silly jokes, non-sense laughters, or trying so hard to make the channel seems casual or relax. Fans follow Dr Law isn't for silly jokes, even though a small talk like this from Dr Law, it caught my attention to stay.
多謝KC分享很精彩！ Al控制市場-致反應的後果解釋得很好！
博士頭20分鐘獨白超精彩，好鍾意聽博士呢啲咁哲學性探討
Fun to learn, inspirating. There is a difference between making silly jokes, non-sense laughters, or trying so hard to make the channel seems casual or relax. Fans follow Dr Law isn't for silly jokes, even though a small talk like this from Dr Law, it caught my attention to stay.
對呀😊他的分析及哲理👍
實令人欣賞及尊敬的KC博士❤
大開眼界嘅一集😅😅
好有意思既討論， 謝謝
支持Raga Finance, 支持經濟佬看世界, 永不令人失望! 支持馮智政, 支持焚總, 當然支持KC博士 ❤
呢d討論好正😂
超正🎉🎉🎉博士❤❤
謝謝你們的講述
太精湛的一集🎉🎉🎉🎉
五十年代發現CapM theory計股價fair value，六十年代一鍋蜂去用，結果financial time data, 用CapM反而跑輸大市。可作參考
認同 go philosophical 應該係各領域嘅 trend 👍🏻
AI唔一定converge，可以係週期性亙動，又或者如三體運動般做成不可預計的結果。
Thanks 博士、馮同學和Calvin! 😊
large number theory出normal distribution, 要iid, 至少要independent random variables
支持三位高人茂利👍👍👍👍
41:00 搵機票係用唔同地方IP有差價, 訂酒店仲離譜, 換個acc/browser, 差一倍價錢!
Hello
对！校对proof read after ai translation
🙏🏼🙏🏼
❤
唔知trader係點啦，會計用完excel 計都要print 出嚟check ，係咪炒房真係會完全授權俾AI trade ？
作為文科人，我覺得呢集應該最後要END UP TO 人生的意義先解答到
地球仲有奇異博士😝😝😝
就是KC博士🎉🎉🎉🎉
👍
AI有prompt engineering, 唔同prompts 有唔同output, 例如volatility, 縱使AI幫手揾max sharpe ratio, 人人接受risk margin唔同！
經濟學是人類群體行為，其實原則上搞唔掂，因為無得parameter isolation，但諗真啲，gene's expression，homeostasis，同metabolism等等，都是比人類行為一樣的複雜，當然有搞研究都知道，就算是lab animal，都好難做到個statistical result，但難，唔代表做唔到
然後，人類幾萬年都無變過，咁群體行為當然無咩變（講緊底層關係），所以經濟學又會有咩新發現？當然現今好多野仲味是完全清楚，但感覺就似上世紀，量子物理出現之前的物理學，當時啲人覺得大部份底層理論都已經發現，只差一啲小修小補
另外，宇宙法則之一是熵，反而生物先反抗，又係宇宙一大問
AI 揀股。個個贏, 將來搵鬼輸?🤣
不過最後AI 都係會去到一個極致，人類生存就會出現絕對既貧富懸殊
上次ms 就係AI 操盤出事
聽完個腦只有極端的精英化同人類有冇free mind
博士講對了 AI始終是人造的機器 😅
🍁🙏🙏🙏🙏😄😄😄😄
不如叫專家用AI估股仔or六合彩？
你角色係,教晒你所有嘢畀AI, 然後你就可以退休同躺平! 😎😎😎😎😎
共產，當然呀，早7-8年前有講（搞）ubi
我當時就覺得無可能，除非ai成功，然後過幾年就出咗gpt
Btw，但是我覺得會是新奴隸主義instead of ubi
一
AI 可能叫佢哋死都唔好簽北都會呢？！😂
驚乜AI? AI咪用past data, 用AI捉到路(ghost patterns)之後, 咪推market 去most efficient, 等於data compression(lossless), 不停抽information出黎，咪推到max entropy, every event is equally probable, 再compress咁到!
咁嘅陣容😂😂😂
博士係吾係講緊因爲大所以變得窄😅？
👍