赌徒谬误
“赌徒谬误”是全世界赌场里的赌徒每天都在不停的犯的错误,当然包括金融市场上的投机者。
比如你玩老虎机,一上来运气就不太好,一连输了很多把。这个时候你是否会有一种强烈的感觉,你很快就该赢了呢?
比如你做期货,一上来就连续止损几次,这个时候你是否也会有一种强烈的感觉,下一单你该赢了呢?
这是一种错觉。每一次交易都是完全独立的随机事件,随机事件的意思是下一把的结果跟以前所有的结果没有任何的联系,已经发生的事情并不会影响下一个事件的结果。公众号关注:博森科技小蝶。
考虑一个简单的例子,假设一个抽奖的盒子里有6个球,上面标记1到6。每次抽奖的时候,你都要从抽奖的盒子里面拿一个球,而这六个球被抽到的机会是相等的,都是1/6。现在在假设前面几期抽中6的次数比2多,那么下一次抽奖的时候,你是否会有更大的机会抽到2呢?
答案是否定的,因为这些球根本不会在意谁曾经被抽到过,2号球也不会自己主动跑过来给你抽。他们出现的概率仍然都是1/6。
之所以会出现这样的错觉,是因为概率论里还有一个“大数定律”,说如果进行足够多次的实验,那么不同的结果出现的概率就等于它们的统计概率。比如抛硬币,如果抛的次数足够多,正反面出现的机会都是50%。而对上面这个例子来说,就是如果你在之后,进行足够多次的抽奖,你得到“2”和“6”的次数将大致相等。
我们常常错误的理解随机性和大数定律,以为大数定律就意味着均匀。如果过去一段时间内发生的事情不那么均匀,我们就认为未来的事情会尽量往“抹平”的方向走。用更多的“2”去抹平更多的“6”,用更多的“背面”去抹平更多的“正面”。但大数定律的工作机制不是跟过去搞平衡,而是说如果未来你进行足够多次的抽奖,你会得到非常多的“2”和非常多的“6”,以至于它们之前的一点点差异变得微不足道。
那么这个“足够多”,要多少才算是“足够”呢?概率上理论计算后认为,不少于600个样本,才能将误差控制在5%以内。
做程序化交易的人,往往也会混淆“系统胜率”和“单次交易胜率”。比如一个交易系统经过历史数据测试,胜率是60%。他们就会简单的认为,某次交易信号发出后,其赚钱的概率也是60%。更危险的是,一旦出现连续4次止损后,他们就会想,既然我已经连续止损4次了,而获胜的概率又是60%,那么接下来的一次一定会赢,所以重仓下注。这就是典型的赌徒谬误,将“大数定律”等同于搞“平均主义”。
赌徒谬误会影响交易者如何开发交易系统、如何确定头寸规模以及如何进行交易。他们错误地理解了大数定律,忽略了随机性,从而导致交易的失败。
用史坦利·克罗的话通俗的来讲,赌徒谬误就是:市场绝不会因为你已经连续亏损九次,就保证你第十次一定会赚钱。交流请加笔者!
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