[討論] 隨機的致富陷阱

kevin1212 發表於 2020/3/6 上午12:25:37

看板Stock標題[討論] 隨機的致富陷阱作者

kevin1212

(fur)時間Mar 6 00:25:37 2020推噓30 推:32 噓:2 →:36

PTT推薦

各位大家好

小弟最近開始投入投資這一塊

大量閱讀版上大大推薦過的書

看完這本隨機的致富理論

不知道是翻譯問題還是本來就這麼深奧

有些字詞真的看得很痛苦XD

這本書有些深度也是一部份原因吧

因此想來跟版友交流交流

隨然版上有文不過完全focus在內容還是少

後面幾篇就是在討論技術分析等等惹
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1.
要有趨避風險的概念一個人的成功可能歸咎於運氣成功好幾次可能是運氣很好

即使靠著成功率極高的技術還是會有爆炸的一天

因此作者不是用"機率"來看股市而是用期望值

寧可小賠也不要大賠大概是這樣的概念

2.
蒙地卡羅法(這個我還沒很了解不太確定這樣的解釋方法對不對)

就是一個以量取勝的概念

用電腦一直input各種亂數去你的環境裡

再用統計出來的機率來判定出目標的機率值

像是積分(不太確定做數據的distribution能不能用這種方法)

而作者在書中提到這個方法應該是能夠改各種參數去模擬市場情形

藉以運算出之後上升或下跌的可能性

3.
歸納法的問題

其實很顯而易見的議題就是黑天鵝事件

就不加贅述

不過我在這裡有些疑問

就是他寫道計量經濟學及財務工程在這方面有詬病

試問是為何

小弟在這推測是因為上面兩門學問的統計無法統計到稀有事件

不太確定這麼說對不對

4.
條件機率

這個概念就簡單許多

舉個例子一個抽煙的人通常會得肺癌

那麼如果你抽煙那會代表你得肺癌機率比沒抽煙的人高嗎

這時就要考慮抽煙人數多寡判斷惹如果抽煙人數20 沒抽煙 10

抽煙得肺癌人數 2 沒抽煙得肺癌人數 1 那其實兩者機率一樣

因此討論條件機率要注意以誰為基準

5.
多變量分析

這個就有點像是探究相關性跟因果關係的方法了

只是一次考慮多個變因

＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝

其實這本書很像機率統計的延伸討論

不過我很納悶的是作者既然很相信機率論

怎麼又會在裡頭認為統計以及延伸出來的計量經濟跟財務工程是錯誤的

還是說作者是推崇機率論以及統計本身

只是認為很多人都用錯方法來使用這兩門學問呢

還請大家幫忙解答看完滿錯亂的XD

BTW 作者好像很厭世XD

--
找到票了！！是同意！！
恭喜我大114校長連任

※ PTT留言評論

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.114.207.159 (臺灣)

※ PTT 網址

推

asd13246764703/06 00:37搞這麼複雜幹嘛低買高賣啊！直接致富

推

u770114 03/06 00:41除了1之外沒啥有用，能被紀錄的東西都會被針對

看完整本也是覺得對於投資而言期望值似乎是最直接的

推

sova0809 03/06 00:45他的書基本上都不好讀跟翻譯看不下去別勉強

我是把它嗑完了而且過程算開心不了解的就是他似乎一邊批判機率統計又一邊宣揚機率統計的重要有點不太懂他的中心到底是要我們相信機率統計還是不要相信

推

sidneys 03/06 00:45我看過的那本翻成“隨機騙局”是一樣的書嗎？

是的喔

推

u770114 03/06 00:46期望值很主觀

→

u770114 03/06 00:47我覺得總經學好一點，這五點都可以探索到

總經還沒學過很難有共鳴QQ

推

sova0809 03/06 00:47他是實務派出身本身是走選擇權路線所以對學術理論

→

u770114 03/06 00:47但我覺得教科書只是輔助，最好去了解實際情況

可以感受到他身上滿滿的理學院氣質即便他是管理碩士不過最近看完華爾街的物理學似乎學理派跟傳統派是有點對立的(?

→

sova0809 03/06 00:48派的某些天真假設有意見很正常

這就像效率市場跟行為經濟學的對立吧

推

jjjjjjs 03/06 00:49均值迴歸？

（？

推

lights 03/06 00:49這本書其實蠻好讀的當故事來看

推

SweetLee 03/06 00:50沒看過書不過如果很多股市裡用統計來預測漲跌是真

→

SweetLee 03/06 00:50的在胡扯

推

sova0809 03/06 00:51講白點就是不要完全忽視肥尾的可能性像是對沖賭收

推

u770114 03/06 00:51怎麼說呢實際情況跟新聞或是書本上說的完全不同

→

u770114 03/06 00:51但你必須用書本上的名詞去融入那個世界的想法

→

sova0809 03/06 00:52斂結果無法收斂然後發散就準備等死了

可是我在華爾街的物理學中看到有人在增肥以前就發現模型的缺陷然後成功造出在增肥中適用的模型這算是統計學跟財務工程的勝利(?

→

u770114 03/06 00:52然後你就能讀懂華爾街某些奇怪的新聞了

看到現在總覺得股市方法很多然後遇到不停情況就會說要用不同投資法可是能不能再發生前轉換感覺又是另一回事

→

SweetLee 03/06 00:52例如你看到有人在說過去10次甚麼條件下有9次會漲那

→

SweetLee 03/06 00:53機率有90% 可是通常這次符合條件的結果會是...

這樣就是要看期望值了吧(? 不過期望值還是機率論範疇XD

推

goddamnhuge 03/06 00:54去學初統高統數統迴歸研究方法學完就懂了

學到一半而已QQ

推

u770114 03/06 00:56散戶有散戶的各種方法，但大公司就只有一套

是內線交易嗎XD 還是我影集看太多

→

u770114 03/06 00:56只是知識面會限制你了解那些意思

這樣看來要邊進市場邊學惹

→

u770114 03/06 00:57不是，就光明正大的交易

→

u770114 03/06 00:58像是什麼反向拆分啦

恩..看來還有得學QQ

推

sidneys 03/06 01:04書太理論看完就忘一半QQ

推理學院走一遭就還好惹

推

kuanyu1026 03/06 01:05丟公平硬幣人頭得1000億反面賠一億期望值幹爆高

→

kuanyu1026 03/06 01:05 要玩還是不玩？

我是不太敢畢竟資本額不足

推

meRscliche 03/06 01:17114 路過推一下，進去 quant 的工作就能體會到機率

→

meRscliche 03/06 01:17統計、高微的妙用啦！

好好奇quant到底是什麼樣的工作

推

chunzheng 03/06 01:17看這種純敘述理論的書對投資技巧有幫助嗎？

華爾街的物理學就在講理論和投資的關係也是本好書XD

→

meRscliche 03/06 01:18「找到了！是同意票！」xD

114梗XD

推

stlinman 03/06 01:23我覺得用統計或技術分析看金融市場，只有說明現象跟

→

stlinman 03/06 01:23概率但是沒有解釋原因。所以推導上會有盲點。

這個就是要搭配金融知識了不過有時抹滅那些人性影起的震盪或許更能看清(?

推

rock8655 03/06 01:27我跟你一樣是114又正好都剛看完這本書的機率有多大.

這肯定要考慮清大人數跟這本書的銷售量條件用你的ip跟使用ptt來當基準XD

→

rock8655 03/06 01:27.. 話說這本書有夠不好讀

中心思想很難抓到QQ

→

rock8655 03/06 01:28我認為金融市場最重要的一點根本是心理學

可是我覺得心理學的學派很雜誒能解釋點太多似乎沒有絕對

推

jipq6175 03/06 01:51推薦你看英文版，自己覺得讀起來很順

有點考慮

推

tbh 03/06 02:08這本書比較是一種哲學吧, 可能是作者最簡單的一本了

推

ruokcnn 03/06 02:41期望值就是機率的延伸

→

ruokcnn 03/06 02:42貝氏觀點來看這世界上一切事情都是機率

→

iPadProPlus 03/06 02:56感覺沒啥用處

→

iPadProPlus 03/06 02:56機率沒辦法解釋真正的黑天鵝

可是cauchy distribution 不就有big tail的特徵惹雖然沒辦法積分不過用蒙地卡羅似乎能抓出你想要的分佈面積(?

噓

HenryLin123 03/06 03:06寧願大賠不要小賠是變異數問題吧

應該要寫寧願小賠不願小賺(?)

推

chialalala 03/06 03:39因為市場是混沌，不是隨機兩者區別很大

像是大賣空裡頭從評斷房債新用到影響金融海嘯一樣的感覺(?)

推

empirica 03/06 06:47接續去讀他的黑天鵝效應,大師之作

推

emptie 03/06 06:47我覺得統計觀點問題很大啊…幾年前的市場條件是有

→

emptie 03/06 06:48跟今天一樣嗎？中間公司倒了開了產業熱了涼了不知

→

emptie 03/06 06:48道幾次了

不過歷史時間這麼長應該可以抓到很相近的吧(? 畢竟知識是歷史的累積過時的東西會被淘汰

→

f19870421 03/06 06:50他的書要強調只有一件事但我不想在這說

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f19870421 03/06 06:51塔雷伯的書要看懂不是很容易

真的難

推

WESTONE 03/06 08:02我認為問題在參數過度優化。我想了兩三年解決方向，

→

WESTONE 03/06 08:02高微中緊緻度應用應該是不錯出發點。供參。

學過compact 但不懂你XD

噓

sdamel 03/06 08:08隨便找一家法人觀察他的方式跟單就好了，統計那麼多

→

sdamel 03/06 08:08最後還不是炒短線

→

sdamel 03/06 08:09話說買書來看當初我也買了一些，結果托斯科蘭尼一個

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sdamel 03/06 08:09投機者的告白買到註釋本…該辦休學了

推

mexilo 03/06 08:11正在看反脆弱，感覺Taleb厭世程度不降反增。

很多聰明人都很憤世嫉俗

推

zaqimon 03/06 09:11我隨機被出生在宇宙中的地球上的台灣的某個角落

推

AboveTheRim 03/06 09:57Taleb不只是MBA 他還是巴黎大學的數學博士

→

AboveTheRim 03/06 09:57而且他極度討厭商管人士

我覺得大部分理論派都不喜歡沒有根據的東西

推

charlie2010 03/06 10:26114給推

推

acbwanatha 03/06 10:29很多人都只是在隨機致富而已，就是那些用數學財務工

→

acbwanatha 03/06 10:30程討飯吃的人。因為都是隨機，所以數學好不好沒關係

?我不太確定這樣解釋對不對誒

※ 編輯: kevin1212 (140.114.123.82 臺灣), 03/06/2020 11:35:48

→

f19870421 03/06 11:54他講的不是那種教條式的策略是一種攻防一體的概

他的難懂在於他的策略很難條列寫下是這樣嗎

→

f19870421 03/06 11:54念其實是適用每個人的只是大部份人都以為他在

→

f19870421 03/06 11:54講數學

※ 編輯: kevin1212 (42.73.39.173 臺灣), 03/06/2020 12:58:09

推

acbwanatha 03/06 13:00攻防？活得多累啊。為何要陷入攻防裡？

→

f19870421 03/06 13:03他的策略只是一種概念而這個概念不論對何種投資

→

f19870421 03/06 13:03者都能進可攻退可守

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Re: [討論] 隨機的致富陷阱

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