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本人在北美呆了十年，也就赌了十年。
加上读研究生时候的关于博弈模型学习，差不多
有了十五年的时间。
现在把这里面的带着血汗的经验教训给大家交流交流。
赌博中有两种游戏最与股票相近似，
1。投骰子押大小。
2。百家乐。
如果我们把选定的股票涨跌幅度进行量化并进行
离散化处理，比如：1%涨幅定为一个基本单位的 Up，
1%跌幅度为一个基本单位的Down，
那么我们，就得到了可以比较的数学模型对应了：
骰子押大小：Big， Small
百家乐： Banker， Player
股票： Up, Down.
下面我们就把 （BIG，BANKER, UP) 状态简单用B来描述；
（Small，PLAYER, Down) 状态简单用P来描述，
那么，从形式看，我们研究的都是取值为（B,P)
的随机变化序列，这就是我们研究的模型。
例如：
B B P B B B P B PPP 序列含义
1。对于股票就是：
涨了 2%，回调 1%，又继续涨3%，回调 1%，再涨1%，
然后回调了3%。
2。对于骰子押大小就是：
2个‘大’，1个‘小’，3个‘大’，1个‘小’，1个‘大’，
连续 3个 ‘小’。
3。对于百家乐就是：
2个‘庄’，1个‘闲’，3个‘庄’，1个‘闲’，1个‘庄’，
连续 3个 ‘闲’。
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结论1：骰子押大小是符合正态分布的真正随机
所谓正态分布，就是说，如果足够大的采样样本，
我们会发现，长距离‘大’，和长距离的‘小’，
出现机会都是小概率事件，符合 二的n 次幂衰减。
而且，在一段时间区间里，‘大’ ‘小’出现
的概率大致相等，是无偏的。
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结论2：百家乐是伪随机的非线性
就是说，百家乐由于是由固定的8副52张的扑克牌混杂而成，
当前的牌是与过去发过的牌相关联的，从点数上说
符合“鸽舍原理”：如果大点牌被拿光了，最后阶段就可能
出现没有点或小点的序列，其跳跃特征的随机特征就减少。
另外，百家乐的规则是非线性的：出现10个以上长‘庄’或
长‘闲’，不是小概率事件。
有偏差的：一局牌中，不一定保证‘庄’，‘闲’的大致平衡。
有的牌局是‘庄’多，有的牌局是 ‘闲’多。
在大量统计的多局牌中，‘庄’的略有优势（百家乐规则）。
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结论3：这个是最重要的了，股票具有相对可预测的特征。
原因就是，“观察时间点的统计特征对称性”。
什么意思呢？ 如果我们用了某中判别方法，比如说
MACD，假如以前用二次向上交差买入信号有效，
那么，从现在开始，继续用次方法判断该股票，
这个指标有效的概率是非常高的。（通常超过了90%，
失效率不足10%）。
相反，骰子押大小，百家乐无论你用什么方法来预测统计，
你的观测点都不能保证“统计特征对称性”，
就是说，不能用过去的统计特征来预测未来！
这就是很多研究随机模型的学者经常讨论的问题：
分形的相似性度问题。
当然，我们也有可能幸运，在赌博中遇到了
符合“观察时间点的统计特征对称性”的时候，就赚了钱，
但是记住，下次就可能不那么幸运了。
大家记住一个非常好的例子，
有4个女生，有1个男生，排成一行，
男生在中间，左右各两个女生，这就是时间序列上的对称性，
在赌博世界里是非常少机会出现的。
大多时候是 左边3个，右边1个，或反之，总的来说
5个位置，只有男生站在中间的情况出现，才能保证
对称性，1/5 概率。
股票同赌博最大的区别就在这里：
股票我们有相对连续的价格变化趋势，因为有个市场的
价格自然评估机制，我们的各种技术分析工具就
基本有效，很少出现以前有效，在我们观察点之后就马上失效的
情况。
哈哈，“观察时间点的统计特征对称性”！
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牛二买刀的感悟：股票是离散事件，应该按离散事件操作。 |
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狗仔卡
发表于 2009-12-27 12:32 PM
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发表于 2009-12-27 02:41 PM
