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(6) 卖出。
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(7) 这个过程中可能会产生一定数量的隔夜利息
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(8) USD/JPY这种货币对，0.01是一个点单位。
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(9) 在外币交易中，“建立头寸”是开盘的意思。开盘也叫“敞口”，就是买进一种货币，同时卖出另一种货币的行为。
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(10) “艾略特波浪理论”由美国证券分析家拉尔夫·纳尔逊·艾略特（IiR.N.Elliott）提出，用于分析股市走势。由于其“波浪”判断的滞后性，只有当“波浪”图形完整呈现时才有对应解释，所以为许多业界人士诟病。
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(11) “江恩理论”是投资大师威廉·江恩（Willian D.Gann）通过对数学、几何学、宗教、天文学的综合运用建立的独特分析方法和测市理论，是他结合自己在股票和期货市场上的骄人成绩和宝贵经验提出的，包括江恩时间法则、江恩价格法则和江恩线等。
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(12) “道氏理论”创始人查尔斯·道声称，其理论并不是用于预测股市，甚至不能用于指导投资者，而是一种反映市场总体趋势的晴雨表。大多数人将道氏理论当成一种技术分析手段——这是一种让人非常遗憾的观点。
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(13) 价值10万美元的量，写作“1 lot”。
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(14) 威廉·肖克利（William Shockley，1910年2月～1989年），在贝尔实验室期间与人共同发明晶体管，被媒体和科学界称为“20世纪最重要的发明”，和另两位同事一起荣获1956年度诺贝尔物理学奖。
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(15) VIIF型潜艇可搭载39枚鱼雷，但是该型号的潜艇只生产了4艘。
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数据科学家养成手册 第19章 本书相关内容问与答
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问：数据科学现在这么火，有没有学习的路线图呢？
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答：数据科学是一种研究信息感知、抽象、保存、建模、传输，以及数据之间逻辑、数量统计与计算和转化关系的应用科学。数据科学的本质就是表述和指导对事物认知的关系量化，把普适性的科学思维方式应用到数据上，使其成为一门窄而深的、体系完整的、精确的学科。这就是数据科学要解决的本质问题。也就是说，只要是做其中一个方面或者一个子领域的工作，就是在研究数据科学。只不过我们平时口中的“数据科学”通常偏重于数据分析，即通过对数据的挖掘与分析消除不确定性，汲取剩余价值。单纯从这个角度来说，我认为应该学习的领域有这样4个。
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（1）统计学
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通过对统计学的系统学习，熟悉大量样本分析过程中的注意事项和技巧，以及科学的分析方法论。
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（2）高等数学
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通过对微积分领域的学习，理解一种哲学或思维方式。
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（3）数据挖掘和机器学习
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将这两个领域一起研究，而且不建议强行区分两者。这两个领域都是在研究数据内在联系的逻辑，并寻求用简洁的方式加以描述和印证。
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（4）深度学习与人工智能
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这个领域在未来是非常有前途的，因为“用机器代替人”本身就是一个历史趋势，而且从未改变。所以，这个领域是一个经得起时间考验的研究领域，在未来几十年都会有很好的应用场景，而且随着计算机处理能力的增强，这个趋势也会越来越明显。
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问：数据科学和大数据有什么区别？它们是同一种东西吗？
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答：数据科学是一个笼统的概念，而且每个人对这个概念的认知与定义都不相同。我建议不要太过纠结这个概念圈定的范围是什么，只要把一种科学的认知观念带到日常工作和实践中就可以了。
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