请问Revaluation下，原值也要重估是吗

为什么 “both the overreaction effect and momentum effects violate the weak form of market efficiency"?

几种加权方法，特别希望都给详细交代一下，被加权者、权重，清楚的说明分别是谁？ 不交代清楚、都混淆和糊涂了。 比如：价格加权方法， 股价是权重？股价被加权？ 如果是股价被加权者、那权重是什么？ 比如：等权 index 这里权重是市值，被加权者（return、total return、还有？） 比如：value-weight index 这里的权重是谁，被加权者又是谁？ 注入以上几个加权方法，能不能有一个统一的“权重”“被加权者”“return” 有木有共性的东东？？？ 当下几个权重方法讲的都感觉是用的最终结果公式，权重倒来倒去（隐含的、明确的） 造成了很大的困扰。

Q1:不太懂“one method of testing the semi-strong form is an event study "的意思。 Q2:被动投资的意思是投一个和市场index相同的portfolio吗？

老师 神经网络是否都是非监督学习？我复习到深度学习是非监督的神经网络， 但是强化学习好像也是非监督的(因为Alphago就是有黑箱的问题大概)？

老师 机器学习的神经网络中的 强化学习（RL）是否是基于立即反馈的呢？是unlabled的吧 所以感觉是不能得到反馈的 但也不是很确定

既然是加权平均的，那就把“被加权者、权重”分别是谁？能够交代一下。 这里的等权，隐含的来说，是市值？股数？

老师 我们在机器学习里面，监督式学习里面有个CART 说当target variable is categorical target is continuous 则取mean. 当是离散的 就取majority. 请问这里target variable是形容什么的？是二叉树最后的结果吗？还是说一开始的root node呢？

老师，这道题里计算convertible bond的利息时，用的是par vale*转换成股票后的总股数，我的印象中，在财务公司bond那一块学习时计算利息要用market value而不是par value的印象，甚至要先用年金算法算出current price，有时还要计算市场利率，这里面的差别在哪里，为何计算方式不同? 谢谢老师！

老师 我想问下 为什么这题不存在总体方差的情况下 还能符合中心极限定理，算法我能理解，但是原理我一直不太明白。