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直接用软件做参数优化在一定情况下有意义,但更多时候是一个无聊的游戏。有些朋友都在使用数学期望计算盈利概率,水平都非常高,但是请注意,通过系统回测得到的并不是真正的概率,和玩彩票或者赌博所采用的概率并不相同。进行定量分析,首先要知道系统各元件发生的频率或概率。事件的频率与概率是度量事件出现可能性大小的两个统计特征数。 频率是个试验值,或使用时的统计值,具有随机性,可能取多个数值。因此,只能近似地反映事件出现可能性的大小。概率是个理论值,是由事件的本质所决定的,只能取唯一值,它能精确地反映事件出现可能性的大小。频率将无限逼近概率,这是“大数定律”的通俗描述。但是如此精明就能躲过小概率吗?资金无限大、小概率事件不发生在自己身上,两个条件都是不符合客观事实的。这也就是大多数人都按照概率行事,站到大概率一遍但还是没有发财的原因。
真实的数学期望是理论值,是通过计算得出的,并不是简单的回测。用频率代替概率是有问题的。概率论的书里有时候也会用“硬币抛掷多次后正反比例接近1/ 2”之类的例子来解释概率,但这种认识在数学上并不承认。数学上认为,虽然每次出现每种情况的概率符合一定分布,但有限次重复之后并不能保证各种情况出现的频率一定接近原分布,只是偏离越远的情况出现可能越小。比如,硬币连续抛100次,一般人会说结果应该接近50次正50次反,但数学家会说,连续100次都正也不是不可以,只是出现的概率非常低。
在欧洲有一种蒙特卡罗法,并不是简单的追杀。已经被证实是不能战胜市场包括赌场的。
简单介绍一下蒙特卡洛(Monte Carlo)方法,或称计算机随机模拟方法,是一种基于“随机数”的计算方法。这一方法源于美国在第一次世界大战进研制原子弹的“曼哈顿计划”。该计划的主持人之一、数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的Monte Carlo—来命名这种方法,为它蒙上了一层神秘色彩。
Monte Carlo方法的基本思想很早以前就被人们所发现和利用。早在17世纪,人们就知道用事件发生的“频率”来决定事件的“概率”。19世纪人们用投针试验的方法来决定圆周率π。本世纪40年代电子计算机的出现,特别是近年来高速电子计算机的出现,使得用数学方法在计算机上大量、快速地模拟这样的试验成为可能。既便如此这种算法连祖冲之计算的准确都达不到。
一劳永逸的永远高收益系统理论上是没有的的,值也是0。很简单,如果年收益是100%,市场有50%的资金使用这个方法,那么一年后市场将会找不到对手而崩溃。
[ 本帖最后由 slpb 于 2008-5-16 22:25 编辑 ] |
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