目标: 掌握量化金融知识、使用Python进行量化开发
背景：纯小白
参考资料：https://github.com/datawhalechina/whale-quant

本章是对金融市场的基础概念（宏观经济学、货币金融学、投资学和数理统计）进行学习，包含对开源内容的思维导图总结和纯小白 vs GPT4的问答。思维导图太长，略做调整，把Q&A放到前面，方便理解。

纯理论实在是看晕人，思维导图也越来越长，内容让人抓不住重点。哭泣ing全靠问GPT，还没问完，待续ing

问答之纯小白 vs GPT4

Q1. 请用尽可能简短的语句或例子，给小白讲解宏观经济

宏观经济就像一个国家的财务报表。举个例子，想象一个国家是一个大家庭。宏观经济学关注的是这个家庭的总收入（国内生产总值，即GDP）、家庭成员的就业情况（失业率）、家庭的花销（政府和消费者支出）以及家庭的储蓄和借贷（国家的预算盈余或赤字）。通过观察这些指标，我们可以了解这个“大家庭”的经济健康状况。

Q2. 给小白讲解资本边际效率

资本的边际效率是指投入更多的资本（比如钱、机器或设备）后带来的额外收益。想象一下，你有一个柠檬摊。最开始，你买了一个榨汁机，这大大增加了你的柠檬汁产量。但如果你再买第二个、第三个榨汁机，它们带来的额外收益就会越来越少，因为你可能没有足够的柠檬或顾客来使用这么多榨汁机。这就是资本的边际效率递减的概念。

Q3. 如果证券没有风险是否意味着没有收益？

理论上，金融市场中的“无风险”证券通常意味着非常低的风险，但并不意味着完全没有收益。实际上，所谓的“无风险”资产，如政府债券，通常仍会提供一定的收益，尽管这种收益相对较低。

在金融理论中，风险和收益通常是相联系的：风险越高，长期的预期收益通常也越高；反之，风险越低，预期收益通常也较低。因此，虽然无风险或低风险证券可能提供较低的收益，但并非没有任何收益。这些低风险资产通常被用于投资组合中，以降低整体风险并提供稳定的收入流。

Q4. 芒格：教人炒股，犹如引人吸毒

查理·芒格的这句话：“教人炒股，犹如引人吸毒”，体现了他对股市投机行为的严厉批评。芒格是著名的投资者、沃伦·巴菲特的合伙人，以其直言不讳和深思熟虑的投资哲学而闻名。他的这番言论主要是警告投资者不要将股市投资当作轻松赚钱的方式，而应该关注于公司的基本面和长期价值。

芒格和巴菲特主张的投资理念强调长期价值投资而非短期的市场波动或投机。他们认为，过度关注股价的短期波动会导致投资者做出冲动和非理性的决策，就像吸毒一样上瘾且有害。他们鼓励投资者进行深入的研究，投资于那些他们理解并信任的企业，并持有长期，而不是频繁买卖以追求短期利润。

因此，芒格的这句话并不是在批评所有的股票投资，而是在批评那种以短期交易、追逐市场热点和投机取巧为主的投资行为。

Q5. 给小白快速讲解：卡房统计量和卡方分布

通常用于检验数据的变异性或两组数据之间的关联性。

卡方统计量： 它是一个数值，用来衡量观察值与期望值之间的差异程度。
在实际应用中，比如说你想知道一个骰子是否公平，你可以多次掷骰子，记录每个数字出现的次数（观察值），然后将这些次数与在公平骰子的情况下预期的次数（期望值）进行比较。通过计算卡方统计量，你可以判断骰子是否可能不公平。

卡方分布： 卡方分布是一种概率分布，用于描述在特定条件下卡方统计量的分布情况。
当你有一个或多个数据类别，并想知道观察到的数据分布是否符合预期时，卡方分布可以帮助你确定观察到的差异是偶然出现还是因为数据类别之间确实存在显著差异。

简单来说，卡方统计量是一种衡量实际观察数据与预期数据差异的方法，而卡方分布则是用来判断这种差异是否具有统计学上的显著性。在做假设检验，如检验两个变量是否独立时，这两个概念是非常重要的工具。

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