回收FLAG

借助通义千问辅助编程，使用python+sqlite3实现了API数据的本地化。好处是更灵活，可定制性更高。数据保存在NAS上，使用虚拟机定时跑一跑就可以了，因为数据量巨大，用时相当恐怖w经过计算最初的代码跑一遍要一天多，但借助问答式AI的引导，在短短的一周内，我将代码完成后又全部推倒重来，从最初的多个文件顺序执行，进化到了模块化多线程执行，还进行了数据库的性能调优，现在只需要往配置文件里面加东西就可以无限扩展了。不愧是新时代的生产力工具w

题外话：不止是这些数据，一些文件和表格也可以在NAS上配合Drive套件进行远程编写，自动保存，随时随地跨平台存取，舒服！自由！FREE！再也不用担心文件不在身边了，再也不用担心数据有没有保存上了，再也不用担心突然断电了w

经过算法的筛选，分数合格且可以以2W元为上限进行交易的沪港深港通目标有这几家：工行、小米、贝壳、万洲、浙商银行、哔哩哔哩、商汤、中远海发，因为年初的大涨，大部分都没到可以买的位置。

这其中，B站和商汤是没有分红和盈利的亏损状态，浙商银行、工行和中远海发在A股上市，在A股买入一个单位更便宜。未来的目标是，把这些全部买入一遍，形成一个港股版的猫鱼10，现在买入了第一个目标，万州国际，双汇的母公司，亏损中，跑赢了恒生指数。

 

前几天问了ChatGPT这样一个问题：一印解千愁是不是所有国家的最终解决方案？

他说答案是否定的，并列举了单纯印钞的害处：通胀、贬值、信用评级下降、结构性问题、信心危机。

他举出一个反例，美国的QE，在特定情况下，印钞有用，关键在于政策的设计和实施，以及政策间的配合。

再问，有没有不通过印钱就能解决经济困境的例子，他举出两个例子，德国1948和冰岛2008，都解决的很好。

继续提问，这两个例子还是间接增加了货币供应，再举一个不增加货币供应解决问题的例子。

他举了瑞典1990，类似于日本，杠杆率极高，房产泡沫，结果这两者走向了截然不同的道路。

继续提问，这些不良贷款最终被谁承担了呢？

他举出几个承担人：股东和债权人、政府和纳税人、坏账银行。并指出有些资产的价值是会回升的。

继续提问，为什么后来遇到危机的时候，大的经济体没有采用瑞典的方式，而是增发货币的方式来应对呢？

他认为选择增发货币的原因有以下几点：快速提供流动性、降低融资成本、刺激经济、应对通缩。

继续提问，以此结论来考虑，货币宽松的手段实际上是透支政府和纳税人未来的消费能力，当债务杠杆过高时，通缩会通过债务透支政府和个人的消费能力，这是否会倒逼政府采取更加宽松的货币政策呢？

他认为会，并且这种反馈循环会进入两难选择：过度宽松导致通胀，不采取行动会使经济进入长期的通缩和低迷。

继续提问，综合前面的讨论，债务必然增长，但在经济达到极限时，政府为了维持经济增长和市场稳定，大概率不会任由通缩自然发生，而是极力阻止通缩发生，最终导致债务负担更加沉重，一印解千愁。

他继续指出这个悖论：高杠杆和债务水平会自发引导市场走向通缩，消化债务，但政府为了维持经济增长，通常会采取宽松的货币政策，阻止通缩发生。

继续提问，和日本相比，为什么瑞典没有通缩？

他认为两国的区别在于，日本政策反应过于缓慢，不管是处理不良资产还是结构化改革和货币政策都没有跟上。

继续提问，中国是否即将或已经进入被动通缩时期？

他认为是否进入被动通缩，很大程度上取决于政策反应和执行的力度，如果消费持续不足，生产继续过剩，会加速通缩风险。财政和货币政策、结构性改革、社会保障和收入分配问题的解决将是关键因素。

额外的提问，通过提升生产效率应对危机，产业工人怎么办？

他回答通过职业培训、就业转移、社会保障、经济结构调整和灵活劳动政策来解决。

 

通过长长的问答，明白了以下几个问题：

一、当下社会经济增长从设计上是靠债务推动的，一旦增长达到极限，债务会被动引发通缩。

二、在危机时刻，快速的政策反应是控制风险蔓延的关键，从历史事件来看印钱是必要且成功的。

三、政府为了保持经济增速，会持续印钱支持经济，但如果不是被动增加货币，这种做法的风险很大，也是收割居民财富的利器。

四、对一个健康的经济体来说，经济发展期，举债购买资产的人会收割储蓄人的财富，原因是债务总量不断增加，货币总量被动增加，货币价值被稀释，经济衰退期则相反。

五、庞大的产业工人会随着生产效率的提高逐渐进入第三产业。

 

综上，我得出以下结论：

一、未来不会大放水，因为当前的竞争环境不允许中国一印解千愁了。

二、在消费没起来之前，通缩是大概率事件。

三、国内第三产业的从业者会越来越多。

推论：

一、债务问题解决之前，房价很难再涨了

二、未来刺激消费的力度会前所未有

三、对科技的投入强度不会减少

四、长期利率会持续下降

 

新开了SandpiperH和标尺H

目前收益1.06W

以上。