University of Chicago business school）捐了3亿美元，现在这所大学以他的名字命名。

           [2].客观地说，苹果最初的名字是苹果电脑（Apple Computer）缩写为苹果的公司（Apple）由于其他设备（实际上是计算机），公司已成为公司的主要收入来源。在其整个生命周期中，它通常被称为苹果。

       第八章 可以使用异象吗？

           让我们回顾一下标准的理性金融模式是什么，然后讨论行为金融认为它有什么问题。金融模式通常假设投资者追求最大限度地发挥可消费财富的效用。这种效用总是随着财富的增加而增加，但增长的速度正在下降。事实上，每增加1美元，增加的效用低于1美元，这是风险规避的基础。风险规避促进了合理资产定价模式的出现。此外，投资者被认为是理性的，他们追求最大限度的效用，不会屈服于恐惧和贪婪。

           从表面上看，大多数人认为传统模型是错误的。当股市崩盘时，谁能不害怕呢？在过去的20年里，行为金融发展迅速，学者们试图开发行为模型，以避免最大化假设效用，这更实用。这一努力并没有被忽视。赫伯特·西蒙（Herbert Simon）、丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）理查德·塞勒（Richard Thaler）他们是行为金融领域的领导者，他们提供了违背理性假设的证据。但个人偏离理性并不意味着打败市场。毕竟，塞勒并不是一个亿万富翁。从投资的角度来看，问题不在于人们的日常行为是否偏离了理性效用的最大化，而在于这些偏离理性的行为是否会导致市场异常，从而被识别和使用，以获得更高的回报。

           行为金融正在迅速发展。托尔斯泰在《安娜·卡列尼娜》中说：所有幸福的家庭都是相似的，不幸的家庭都有自己的不幸。在传统模式下，所有的投资者都是相同的，都是最大化理性效用的人。在行为金融中，投资者有各种不合理的表现，每个投资者都有所不同。因此，让我们首先了解一些偏离理性效用的行为类型。

       潜在投资者偏见类型

           行为主义者往往将导致行为偏离理性效用最大化的错误和偏见分为认知错误和情感偏见两类。认知错误与赫伯特·西蒙的有限理性概念有关。由于智力、信息和概念的局限性，它们依赖于灵感和经验，这通常不同于统计或数学分析。情感偏差是由于态度、情感和倾向与可消费财富效用的理性计算不一致造成的。我们依次考虑每个类别，但我们的分类并不详细。我们专注于研究论文中经常分析的错误和偏见。此外，我们还提供了一些影响投资行为的错误或偏见的例子。

       认知错误

           保守主义偏差和反应不足

           行为金融认为，做出投资决策需要时间和精力。实验表明，人们在做出决定后，会对自己最初的观点感兴趣，坚持最初的观点，而不会充分吸收与自己决定不一致的新信息。这就是保守偏差。保守倾向的投资者可能对新信息反应不足，导致持仓时间比理性投资者长。比如买股票的投资者可能对新的负面信息关注不够。

           确认性偏差

           心理学研究表明，人们经常注意到并更容易接受那些确认他们以前观点的信息。理论认为，原因是验证信息比矛盾信息更容易被认知处理。因此，根据行为金融理论，个人可能会过于关注符合自己观点的证据，忽略或修改不符合自己观点的证据。有些人认为，确认偏差导致投资者在有限数量的证券中建立大量头寸，而不是分散投资。

           代表性偏差

           和确认性偏差一样，代表性偏差也是一种信念坚持性偏差。这种观点认为，人们有一种倾向，即以过去的经验和思想为参考，对信息进行分类。面对新信息，他们通常使用最佳拟合将新信息类似于一个类别。这可以简化和加速人类的信息处理过程。但在现实世界中，新信息并不一定适合个性化的类别，因此可能会被错误地包括在内。行为金融认为，代表性偏差会导致投资者依赖于简单的分类，而不是处理复杂数据所需的能量和时间。这些简单的分类可能会导致不合适的投资组合。

           后见之明偏差

           心理学证实，人类的记忆不能准确地记录过去。相反，人们倾向于用他们更愿意相信的东西来填补过去的空白。其中一种观点是，当人们回顾一个事件或投资决策时，他们会认为它比当时的实际情况更容易预测。例如，在2001年科技股崩盘后，许多投资者声称知道科技股估值过高。此时，投资者将有错误的信心，低估投资风险。

           锚定和调整偏差

           锚定和调整偏差是由人脑估计概率产生的信息处理偏差。该理论认为，在处理概率时，人脑不同于计算机。人们经常利用灵感或经验来估计结果的可能性。这个过程从一个起点或锚开始。以投资者购买证券的价格为例，锚不应该是纯粹理性的投资者独一无二的。然而，根据这一理论，人们经常给这些锚一个特殊的权重。类似于保守偏差，这可能导致投资者因锚而减持股票

           不久前NVIDIA发布一个叫R的TX Voice的软件 \b\u0005 基于图灵架构的G搭配eForce RTX以及Quadro RTX人工智能技术可用于主动背景降噪，提高语音聊天或音频录制时的音频质量 \b。

           因为名字 \u0006\u0005\u0006 \u0006\u0005\u0006，这个软件显然是有T的ensor Core（张量核心）的RTX显卡准备的 \b\u0005 ，人们曾经认为这个软件在AI该核心将在降噪时调用 \b\u0005 然而，经过一番折腾，外国网友发现 \b\u0005 ，非RTX该软件可以支持软件 \u0006\u0005\u0006 \u0006\u0005\u0006。

           网友David Lake在Guru3D论坛发帖称，经过自己的研究 \b\u0005 ，发现RTX Voice只能装RTX在显卡机上使用纯NVIDIA限制人为设置 \b\u0005 R也可以用于配备其他N卡的机器TX Voice软件 \b\u0005 而且启用方式也不算高深 \b。

           在网友给出的详细步骤中 \b首先，你必须下载RTX Voice软件安装包 \u0006\u0005\u0006 \u0006\u0005\u0006然后用WinRAR或者其他解压软件将安装包解压到任何目录 \u0006\u0005\u0006 \u0006\u0005\u0006。然后进入解压文件夹NvAFX并找到R目录TXVoice.nvi文件 \b\u0005 右键获得管理员权限后，使用记事本或其他文本编辑器打开 \b，找到以下三行代码并删除：

           最后，保持文件并运行setup.exe文件 \b\u0005 按正常步骤完成安装 \b\u0005 。

           经网友测试 \b，图灵架构GTX G系列，帕斯卡架构TX R可以正常使用10系列TX Voice软件 \b。

           早期麦克斯韦架构900系列，开普勒架构700/600系列，500费米架构/虽然400系列不能保证全部 \u0006\u0005\u0006 \u0006\u0005\u0006，但是也有一定的几率能使用 \b。然而，由于硬件不匹配，存在安装错误或找不到音频设备等潜在问题 \b\u0005 。

           综上 \u0006\u0005\u0006 \u0006\u0005\u0006网友推断RTX VoiceN主要用于技术VIDIA的CUDA核心计算功能 \b\u0005 ，只要官员愿意优化 \b\u0005 ，任何支持CUDA计算的显卡都是能够使用该技术的 \b。

           \b\u0005 \b\u0005 \b\u0005 \b\u0005

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