@julyclyde 生产环境 backport 很正常。比如假设某个软件有 bug，官方发布了最新版修复，但是业务已经依赖了低版本，为了一个 bug 就升级大版本反而风险更大，时间周期可能更长，把 bug 修复 backport 到旧版本更可行。需要使用新版本的某个特性，又不想破坏当前的版本依赖，backport 也是一个可行的方案。

@crazybinggan 我的观点：
定投只适合每月工资结余这种固定周期的增量资金，因为是未来的资金，所以自然是没有买入底仓这一说法。

对于已经有一笔资金，刚开始进入投资领域，就要考虑是否要先买入一定的底仓了。我的建议是，只要市场不在极度疯狂的位置，就买入 1/3，剩余 2/3 暂时进入低风险领域，如果市场下跌，再逐步买入。如果市场上涨，就耐心等待（反正已经买了 1/3，不会踏空），等待下一次市场惨淡时期再增加买入。

@nbweb 对于新增资金，定投是没有办法的办法。但是对于存量资金，如果当前市场是低位，那么一次买入 1/3，下跌再补仓，可能是更好的策略。不过矛盾的是，如果有能力判断市场是在较低的位置，应该早就入场了 = =。

没有银弹。还是要自己多学习，靠别人、靠单一策略，都是不够的。

@nbweb 在市场低位或者中等位置的时候，适合一次买够仓位，而不是慢慢定投。长期投资，收益核心来源还是投资标的的净值增长，而非所谓的微笑曲线。选择投资标的比定投本身更重要。

如果真的全民投资（指股权投资），那么亏损的人反而会减少。

现在大量的场外资金平时都是集中在低风险固收领域，真实风险偏好是比较低的，只有当股市 /基金短期涨幅很大时，这些资金才会受到诱惑进入股权领域，但是他们的真实风险偏好又跟股权资产不匹配，稍有波动就无法承受，操作可能不理性，出现浮盈大笔加仓、稍有下跌就割肉或者牛市转熊市时大笔补仓，最终收益惨淡，本金受损。

比如最近应该不少人跟风买了排行榜的热门基金，这些基金很多重仓白酒，最近几天下跌应该不好受。

ORM 查询优化可以看看 www.jianshu.com/p/aded5b2029f6
不过第一步是先精确定位到慢在哪

@sillydaddy 第一个问题就错了，a1<x1<b1 这个条件被吃了

设第一个数字使 r1
1. 显然第一个数需要满足 a <= r1<= b
2. 为了使后面的分配仍能继续，需要满足 x - r1 >= (y-1) * a，x - r1 <= (y-1) * b，即 r1 >= x - (y - 1) * a，r1 <= x - (y - 1) * b
综合 1,2 得到 r1 的取值区间 [max(a, x - (y - 1) * a), min(b, x - (y - 1) * b)]（如果无法得到此区间，说明问题无解），在此区间内随机取一个数，即得 r1 。

对于第二个数，转化为数字 x - r1 分成 y - 1 个数字，这些数字≥a 且≤b，同上可得 r2

低风险基金组合，平均来看回撤不超过 3%，年化收益 7%是可以期望的，遇到好的年份收益会高一点，差的年份亏损也不会太大。

qieman.com/portfolios/ZH045338

第一个问题可以翻译成下面的函数，answers 是一个长度为 10 的 list

def q1(answers):
𑑛𑑛𑑛𑑛for i in range(4):
𑑛𑑛𑑛𑑛𑑛𑑛𑑛𑑛if answers[i] == 'A':
𑑛𑑛𑑛𑑛𑑛𑑛𑑛𑑛𑑛𑑛𑑛𑑛return answers[0] == 'ABCD'[i]
𑑛𑑛𑑛𑑛return False

可以类似解数独的方式去做，只不过各个格子（各个问题）的合法性判断不是统一的规则，而是 10 个不同的逻辑。
把这 10 个问题 “翻译” 成判定代码，可能是最繁琐的事情了。

@xratzh 长期资产增速落后于 M2 增速，意味着财富积累慢于平均值，会被别人甩到后面。

方案 2 。
nginx 是无状态的，单纯转发请求很高效。即使单台 nginx 扛不住，前面还可以接 keepalived 做横向扩展。

2020 年 12 月份，M2 同比增长 10.10%。看看你的资产增速，有没有跑赢整体。

另外一点，既然数据写入量很少，那么可以提前按 key 的分布情况做均匀分片，分到多个底层存储单元里（分多层也行），类似桶排序的思想。

读远大于写就用 lmdb 吧，B+树。LevelDB 、RocksDB 是 LSM，更偏向优化写入的。
当然，最好还是做个性能测试都对比一下。

100m 已经是铜缆网线单段传输距离的极限了，需要在中间加交换机分隔

去年 3 月份为什么不来问呢？