掌心文学

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第12章 稳如谢安（第1页）

毕竟顾辙也不是什么把辛苦活都丢给同学的恶魔，

所以他说自己要好好准备，那就是真的做了不少精细的准备工作。

第二天，当陆探幽带着笔记本电脑到校图书馆接头时，就看到顾辙拿来一份手写的厚厚图表。

“这些是整理的股票历史行情？好多啊。”

顾辙耐心解说：“我昨晚去网吧包夜，整理出去年熊市后、沪市依然震荡特别剧烈的股票。估计里面还有没解套的庄股在挣扎演戏、想蒙点人接盘吧。”

陆探幽想了想：“可这些信息怎么利用呢？你只是知道震荡剧烈，但不知道具体会涨还是跌啊，庄家的演技哪那么容易看穿？要是真能看穿，你自己炒就行了，何必还拉别人炒。”

顾辙闻言，不禁莞尔一笑：“你之前还说自己完全不懂金融，能说出这句话，已经赢过85%的人了。”

陆探幽：“讨厌！别明夸暗损了！我真不懂。”

顾辙自信一笑：“我说真的——就凭那种‘股评家要是能信，他干嘛不自己炒’的朴素认知，就实打实胜过85%的人了嘛，因为空仓立胜85%啊。”

陆探幽一愣，如当头被泼了一点冷水，更加深了对市场残酷的认识。

幸好他们只是来打个暑期工、长长见识，以后永远不会再干这一行了。

殊不知，这已经算仁慈了。要是搁20年后，随便打开一个炒股app看排名大数据，哪个不是“空仓立胜9293%”。

顾辙看妹子情绪低落，连忙切回正题：“好了不开玩笑了，我把具体操作计划跟你说下——过会儿给你邮件地址列表上的前一半人，发送其中某只股票明天会大涨的消息。给剩下一半人，发送会大跌的消息。

或者，把名单分成四部分，一次性同时发两只股票大涨或大跌，具体你自己排列组合。记好账别弄混就好。”

陆探幽：“那你不等于什么都没预测，肯定会错一半人吗？”

顾辙：“对啊，以你的智商，到这一步，仔细想想应该能明白吧？错的那一半，确实以后就不会信我们了，但我们有那么多邮箱地址，把那些人丢掉就行。”

陆探幽被提醒后，仔细想了想，终于恍然大悟：

“你这是广撒网、利用基数大来赌概率？哪怕每次删一半，几次之后还能剩下不少，那些人就把你当股神了吧？这不就是生物课复习过的那个考点吗？鸟枪法！”

毕竟才高考结束十几天，陆探幽对生物课考点还是印象非常深刻的。

顾辙见妹子反应也不慢，很是欣慰，趁热打铁补充了两点注意事项：

“最后，记住两个细节：首先，所有推荐个股的邮件，在下午三点收盘后发。其次，邮件末尾只说‘有兴趣的详询某电话’，千万别多写，我们不做虚假承诺。”

正如其他能创造利润的数学概率思维一样，“二分群发邮件装神棍”这招，历史上在被发掘出来后，立刻被很多人盯上了。

有不少没下限的卑鄙之徒，用这招去包装某些基金经理、承诺“让股神帮你买绝对包赚”，骗对方大量投钱托管，甚至是接盘。

顾辙绝对不干这种事情，所以能力边界一定要划清楚。

“我们只劝人开户，两百开户宣传费到手后转身就走，甚至最后可以给对方发个邮件提醒：投资有风险，请谨慎，再把我们的真实预测成功率告诉对方。”

更多原理也没必要跟客户说，给个数字就够了，也免得券商经理难做。

陆探幽一直默默听着，许久说不出话来，觉得今天接受到的信息已经够震惊她一整年了。

最后，她还是有点胆怯，总觉得没必要：“可是，我们会不会打开潘多拉的匣子？我们自己是能自律，但模仿了我们的人，会不会用来干更没底限的事情呢？”

她毕竟是有钱人家的小姐，只是来暑期社会实践散散心的，犯不着冒险。

顾辙换了个温柔的语气，诚恳分析道：

“你要相信随着邮件技术的普及、电子商务的进步，这些招数就算没被我想到，一两年后也会被别人发明出来的，然后渐渐野蛮普及，最后被监管。

现在控制权在我手中，我作为首创者不作恶，还能尽量管控、披露，已经是最大限度把危害降低了。

我扮演的是发现系统漏洞、及时上报的黑客角色。从没有打算长期捂住这个漏洞一直牟利，这还有什么好怕的？哪怕让我堂而皇之上电视进行反诈原理宣传都行。”

顾辙前世也没少见大风大浪，

在他看来，这种事情处理得好，就像是立法机关拿出一个修订中的草案、征求社会各界专业意见时。你作为热心社会贤达，主动应答垂询函、堵住未来原本可能出现的法律漏洞，功德无量啊。

不过，没必要让同学们介入太深，他们也驾驭不住，跟着稍微涨涨社会阅历就行了。大局始终由顾辙自己掌握就好，其他人每个人都只知道一部分原理就够用了。

哪怕是陆探幽，她其实也不知道全局操作——后续刘凯那边写的爬虫脚本和发帖机具体怎么运作，陆探幽也是不懂的。

这方面她只能算是一个“接触网络比较早的普通网民”，但不懂it技术，仅此而已。

顾辙这也是在保护大家。

陆探幽把这些信息消化理解之后，总算是彻底统一了思想，继续帮忙做事。

刘凯那边的爬虫脚本和发帖机还没写好，所以现在暂时需要人工手动分批发邮件，来小规模测试验证顾辙的计策有效性。

顾辙还没狂妄到脑子里有个数学模型、就笃定觉得必然能拿它赚钱的程度。

社会实验还是要做的，绝知此事要躬行嘛。

过程中，也好根据不同的对照组效果反馈，小步快跑、快速迭代、微调数学策略模型。这样等爬虫完成后、才能以最高效的模型来全面推广。

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