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mlzboy 至少目前我的感觉是，问题如果依赖于数学抽象的，那么用haskell很方便，因为函数定义和逻辑很容易写。
我目前能想到的应用场景举例：
现有数据：
所有股票的日交易数据(交易日期，开盘，收盘，最高，最低，成交量)和复权信息。
问题：
1. 在过去1年里面，时间上提前于上证指数触底反弹的板块和权重股。
这个不难。
引申问题，在过去某个时间段，提前 见底/见高 的个股和权重和板块。
2. 过去若干年里面，权重股(中国石油/石化，保险，工商银行，中国联通)，在大盘大的下跌波段中哪些有护盘行为，如果有护盘，何时开始，何时结束，量能是否放大。
3. 基于问题2，在上升波段，权重是否提前吸货，如果有吸货，何时开始，何时结束，量能是否放大。
4 基于2，3， 得出权重和指标股在下跌/上升阶段走势的基本概率，用于判断当前处于上升还是下跌的概率。
5 针对规律进行假设，然后使用过去多年的数据来验证这种规律是否有效。
作为一个长期工作中使用c语言+业余使用Python的程序员，表示压力很大。似乎脑子里面没有靠谱的思路。所以尝试函数式编程，学习一下函数式的思路。