= 2；

3，f2(2)= 4；

这么一看就非常简单。那为什么非要把f2和f1掺和在一块呢。

是的，为什么呢。

一旦把公式罗列出来之后，所有人都会问出这个问题——为什么。

可是当公式隐藏在现实的迷雾之下时，众人却根本无法窥探其存在。

就如林远眼前的局面--f1(x)代表的是好团股票原先的走势，没有林远这个小蝴蝶扇翅膀干扰下的走势。而f2(x)则是林远这个小蝴蝶引起的变数。

对于f1，以人类目前的科技根本不可能推导出来。因为f1代表的是一只股票的常规走势。

但是f2却是可以推导出来的。

虽然f2对于一个普通人来说，仍旧是过于复杂。但是对于算力系统来说，却就如f(x)= 2x似的一元一次方程一般简单。

要解释这一点，还是需要回到ai训练的两大要素：采样参数要充分，采样数据样本要充足。

f1的无法推导，正是因为折在了采样参数不充分这一点上。

但是f2却完全没有这个问题。

因为f2代表的是林远这只小蝴蝶引起的干扰因素。

这个干扰因素自然就是好团借机操控股价。

这种案例在人类股票史上比比皆是，有的是数据供算力系统参考。

因此，算力系统一定可以计算出f2。但仅有这些就够了吗？林远很清楚，肯定是不够的。

光有操控股价的历史往期数据，只能够让系统分析出这种操控过程的一般套路，而无法将这种套路映射到眼前好团的股价上。

归根结底的原因，是无法将影响股价的因素完成切割。

简单来说，就是无法将f(x)准确切分为：f1(x)和f2(x)。

因为，你咋知道，哪一阶段的股价是自然演变，哪一阶段是受到了操控。

每一只股票只有在完成一波收割之后，马后炮再去分析，才能大致地看出其受操控的痕迹。在操控发生之时，众人是无从感知的。否则，庄家还操控个鸡毛，他们肯定会选择悄然离场。

所以，如果不能清楚知道一只股票当前所处的周期，那即便算力系统训练出的ai模型再厉害，也是会大打折扣的。

因为你根本不知道f2(x)应该从哪一时刻起效。

人话说就是：你不知道眼前这只股票从哪一刻开始被运作的，你都不知道把哪一段的数据往ai模型里头塞。也就是说，你连x这个参数该填什么都不知道。

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