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[股票] 隨機事例無序性破壞表明有內在規律 [推廣有獎]

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tom_lv1 发表于 2019-8-13 18:14:04 |顯示全部樓層

               隨機事例無序性破壞表明有內在規律

                          于德浩

                         2019.8.13

隨機事例的産生一般具有平穩無序性。比方說,擲硬幣正反出現的概率各是50%,那麽隨機事例産生順序大致是{0,1,0,1,0,0,1,1},而{00000,11111}這種好像有規律的時序應該很少出現。

也就是說,總共有1000個事例,正反各占1/2。我們隨意截取一個100個事例的連續片段或者10個事例的連續片段,還是有正反各占1/2。抽樣中的子樣完全具有了總樣的特征。這種隨機事例的平穩無序性,就表明每次擲硬幣出現正反面是無規律的。我們就不要再耗費精力去預測下一次必然會正面或反面。

然而,有些子樣並不能反應總體的特征。彼得林奇曾經說過,“金融學教材中統計,股市平均每年上漲大約+8%。可是,我從來沒有見過哪年真上漲過+8%。我所看到的是,要麽某幾年連續大漲+200%,要麽某幾年連續大跌50%。”

比方說,我們說有一個隨機分布,標准差是2%,期望值是0%。我們腦海中的印象大體就是這樣一個序列{2%,-2%,2%,-2%,2%,2%,-2%,-2%,2%,-2%}。實際中,可能是這樣,{3.5%,0,3.5%,0,-2.3%,0,-2.3%,0,-2.3%,0}。這也有整體的期望值是0,標准差是2%。

顯然,如果我們截取前面的片段,是期望值爲+1.75%,標准差1.75%;如果截取後面的連續片段,就是期望值是-1.15%,標准差是1.15%。從某種意義講,我們如果認爲期望值是0,這在局部表現中是沒有意義的。

我以前講過猜“紅燈亮”的案例。如果紅燈亮的概率是70%,綠燈是30%,那麽我們的最佳策略就是,每次都猜紅燈亮。如果隨機事例産生具有無序性,那麽每一個局部計分我們都是70%猜對。但是,如果隨機無序性被破壞,局部出現連續10次綠燈亮,那麽我們猜“紅燈亮”在這局部十次的戰績就是0分,全猜錯了。

所以,我們一般要從期初堅持到期末。要猜就猜100次全是紅燈亮,而不是因爲期間曾連續10次綠燈亮而懷疑我們當初的判斷。

我們一般是假設隨機事例具有無序性。因爲,“無序性”對應的排列量子態簡並度更多,而某種有序性排列的簡並度只是1。所以,無序性是最概然分布。

而在生活實踐中,如果隨機事例的有序性反而出現的更多,那就說明,這是有內在規律的。只不過,這個規律很難找;或者說,我們只是要求達到某一個具體目標,而沒必要去找演化規律。

比方說,股價漲跌的分布是高斯分布。但是,實際隨機事例的時序性大都是先漲後跌或先跌後漲,而不是無序性的頻繁上下震蕩占比更多。

不過,在投資實踐中,我們也可以不去找尋這很有難度的股價實時漲跌規律。就像巴菲特所言,“我知道股價在十年內必有翻3倍的時候。是耗時幾個月還是幾年或更長,這無法預測,不過這都無所謂。”

當然,從另一方面講,既然股價隨機漲跌的無序性被破壞了,那麽就表明股價漲跌是有規律的,只是這個規律很難被發現。也就是,如果繼續研究股價漲跌的內在規律,也許是可行的,本質上可能不會枉費心機。



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