1 巴菲特指标
用美国股票总市值与 GDP 的比值来衡量股票市场的估值
巴菲特认为,当该指标介于0.9和1之间,则市场被视为估值合理,而当该比率超过1.2则认为估值过高,在该指标接近2时买入美股,相当于“玩火”
20240710:“巴菲特指标”升至 1.96,达到 2021 年底以来的最高水平
2 简易估值法
估值 =(3 年平均增速 x 100+10)x 确定性
确定性定为一个范围在 0-1.3
用美国股票总市值与 GDP 的比值来衡量股票市场的估值
巴菲特认为,当该指标介于0.9和1之间,则市场被视为估值合理,而当该比率超过1.2则认为估值过高,在该指标接近2时买入美股,相当于“玩火”
20240710:“巴菲特指标”升至 1.96,达到 2021 年底以来的最高水平
估值 =(3 年平均增速 x 100+10)x 确定性
确定性定为一个范围在 0-1.3
DOI:10.1145/3366423.3380027
作者:Ziniu Hu, Yuxiao Dong, Kuansan
异构图(Heterogeneous Graph),存在不同类型的节点和边
即节点和边至少有一个具有多种类型,常见于知识图谱的场景
举例:引文网络
从异构图到标准图:
one-hot
形式的特征,以此区分类型[1, 0]
附加到每个“作者节点”;将特征 [0, 1]
附加到每个“纸节点”仅搜集收录了部分个人感兴趣的文章,并进行简单记录
2024-03-16 15:31 文章链接
患者、医疗数据、基础模型三者的关系:
基础模型的优势:
关键问题:GNN 节点嵌入能否区分不同节点的局部邻域结构?
GNN 通过邻域定义的计算图生成节点嵌入:
由于 GNN 主要依赖节点特征,而不考虑节点 ID
因此 GNN 无法区分位置同构的节点(节点 1 和节点 2)
图训练的完整 Pipeline:
不同的任务级别需要不同的预测头(Prediction head)
$$ \widehat{\boldsymbol{y}}_v=\mathrm{Head}_{\mathrm{node}}(\mathbf{h}_v^{(L)})=\mathbf{W}^{(H)}\mathbf{h}_v^{(L)} $$