把学习情况做成K线:我用统计分析做了个工具

还得是Claude——五个代码文件,一共一千多行代码的大作业,一下就做完了,没有错误。这让我想到一个词:统计分析,真是好东西。

对我来说,统计分析非常非常重要。对于刚入门的一些学科,可以简单过一下知识点,不用理解得很好,直接看题,以解决习题为导向去理解知识——这样是高效且容易记忆的。如果是应对考试,可以直接从大量考题中整理出考点,然后统计分析。科学一点来讲,如果你解决了你分析出来的90%的问题,那考试的时候你一定可以考好。我一直都是如此,结果从来没有愧对过付出。完全没有玄学一说,更没有运气、状态一说:该是多少分的水平,取决于掌握的知识量、理解程度——这些都是可以量化的,在考试之前你就可以客观地明白自己大概是什么分数。一般是没有预期差的,可以十分精准地估算分数,我对我日语成绩的估算仅相差了3分。如果你真的发挥失常,你也有勇气和自信再来一次;如果发挥超常,还是挺惊喜的。

在接触到金融市场以后,统计分析的存在更是离谱:能够十分精准地预测未来的某一刻。通过几个概率较高的瞬间,可以推测出未来或许会发生的某件事。我们过去的每一分每一秒都有意义,它们共同影响着未来。

有一些说起来可能不信了。我甚至能够通过分析跑步的数据,推测出我可能什么时候会感到疲惫。我不觉得会这么巧合——这是近一年的跑步负荷,如果不符合规律,应该是完全没有规律的,但是这仿佛完美符合各种突破回调、压力位支撑。

其实这种图还是有一点马后炮。如果在未来好好利用,在可能出现不好的形态时,主动地进行干预,比如多跑一点——是不是可以避免未来放弃跑步呢?在九月到十一月时,上方有大量的压力线,我还真的就没有跑步;等到压力线降低到一定程度时,我这几天才一口气给突破了。周二跑步的时候,我的负荷碰到最上面一根压力线的时候,就停止跑步了,然后周四一口气突破。这真的挺那个:明明是我自己在控制我要做的事情,却完全处于规律之内。未来我肯定不能这样让压力线聚集在上方,所以,要主动去干预。

用好这一点,可以将统计分析的方法用于学习上:统计学习时长、任务完成数量等。当你以后想要逐渐放弃的时候,就想一下——如果完成的越来越少,上方就会有大量的压力位,短期再也无法突破。这不就有动力去做了吗?这或许是长久坚持下来的关键。不要以为一次的放松会对未来没有影响,过去的每一分每一秒都在影响着长远的未来。

这种东西还可以辅助你区分一些想法是不是更具有能动性的。有时候你觉得累,应该休息了,但实际上,根本就没做足够——你用统计图一看就能明白。那"应该休息"的想法就不是对的,是会对未来影响比较大的。这种想法来源于习惯、激素、身体状态等,而人是趋向于懒的。怎么去合理地规划休息,又不影响未来任务的完成走势?这就要靠统计分析去划定。主动地把习惯的形成给出精确的量化,不就能主动地养成习惯了吗?就不会受到懒惰的想法影响了。

于是我用Claude写了一个,干脆搞个网站:用金融统计分析方法分析学习情况——可以看出学习效率、效率变化率、能力积累速度,RSI、MACD指标、均线图,全都有。均线绘制这一条也能用上:在市场分析里,要尽量把数据维持在一定的均线之上,才能保持趋势。这正好对应了一段时间的学习情况——如果跌破了趋势,就说明学习情况非常不好了。

要说我从里面悟出的最重要的一句,大概是:统计分析是对模糊感受的量化,甚至是直觉。要有统计分析的思维去做事情——这是最近收获最大的一点。而且这个东西很少有人有,是真正我个人发现的,b站里也没怎么有人提。

对了还有一个插曲:有一次,我把AI给我生成的四个代码文件,改成了一个,几百行给改成一百多行——明天我得答辩,全部改成刺眼的新手代码。统计分析是对模糊感受的量化。甚至是直觉。