寒蝉 Hancic
对于工作、信任和价值的思考转变
这不是一篇总结，也不是计划。没有结论，没有措施。只是诚实地记录自己这段时间心态上的转变，给自己留一个真实的切片。 --- 我不再主动揽活了。不再全力以赴了。 说不清是从哪一刻开始的。可能是裁员之后，可能是待业那段时间想明白了一些事，也可能是新工作的氛围让我提不起劲。大概都有。但结果是确定的——我对工
标签：认知
远离死亡的无畏，十分可笑
我以为我是反战的。认真想下来，我没资格这么说。
对错与立场、事实与观点
争论里容易搅在一起的四样东西：事实、观点、立场、对错。大多数人以为自己在争事实，其实在争立场；以为自己有观点，其实只是站队。个人的一些零散想法，分享出来权当记录。
聊聊我的历史观
读史多年，第一次认真梳理自己的历史观：历史是适应而非进步，规律来自人性，不评判古人，不假设历史，唯对苦难心存"不希望"。清醒和心软，可以同时存在。
技术人的沉思录
技术人最容易犯的思维误区——确定性幻觉、还原论、锤子定律、过早优化、技术救世主……写给自己，也提醒同行：别活成"除了敲代码啥都不行，却蜜汁自信"的人。
我不觉得会用 AI 工具是人与人之间的差距
我不觉得会用 AI 工具是人与人之间的差距。说这话的人，不是在贩卖焦虑，就是在自我欺骗。 这句话不讨喜，但我还是想说。因为最近半年，你一定见过这些场景：朋友圈里有人截图发「我用 AI 一天干完了别人一周的活」，评论区清一色「求教程」「求带」；短视频里博主表情严肃地告诉你「不会用 AI 的人正在被淘汰
量化数据越多越好吗？精确的模糊与模糊的精确
量化投资的核心是数据加因子加策略：数据是原料，因子是加工，策略是决策。数据越多、类型越丰富，直觉上策略应该越准——信息越全，判断越准，这符合常识。 但常识不等于正确。在量化里，数据多和策略好之间，隔着一道看不见的墙。 精确的模糊 vs 模糊的精确 给一张图片不断加像素，画面越来越清晰，这是分辨率提升
架构不是设计出来的
架构不是设计出来的，是在每个阶段做了正确的决策才长出来的。四阶段框架：能跑→跑得准→跑得稳→跑得快，每个阶段的核心矛盾不同，三条原则的权重随场景变化。
为什么我选择个人量化
量化私募统治力越来越强，这是不争的事实。头部机构数据源铺到 Level 2、逐笔成交、另类数据，算力堆到几千台机器全天候跑回测，人才库塞满清北复交的数理博士。个人在这些维度上，没有一个能打。 但越是这样，我越要自己做。这笔账不是比谁强，而是算另一条逻辑。 钱在战场上就是生命。不管一个机构多优秀、多规
社会位置跃迁与自我定位
从执行者到规则制定者，一个人在社会上的位置跃迁靠的不只是能力，还有资源、位置和时机。这是一篇四层位置模型下的自我定位思考。
