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周期的定义与概率分布完备集
作者:admin    发布于:2024-02-08 12:54   
摘要:我们统计事物的平均值及标准差,总要划定合理的统计范围。统计事例就分为横向事例和纵向事例。比方说,统计掷硬币正反面。个事例数据,这就是纵向事例。横向事例与纵向事例,就统计来言,是可相互替代的。 周期,显然与时间有关,属于纵向事例。如果在某段时

  我们统计事物的平均值及标准差,总要划定合理的统计范围。统计事例就分为横向事例和纵向事例。比方说,统计掷硬币正反面。个事例数据,这就是纵向事例。横向事例与纵向事例,就统计来言,是可相互替代的。

  周期,显然与时间有关,属于纵向事例。如果在某段时间内的统计事例具有概率分布完备性,这段时间就是一个周期。比方说,掷硬币事例,100次的统计事例属于一个完备集,这就可以看成是一个周期。其实,更短的连续10次事例,也可以看成一个周期,因为也大致满足出现正面50%的比率。显然,更短的连续2次事例,不能构成一个短周期,因为一正一反的期望事例占比不是足够大。

  那么连续4次掷硬币事例,能构成一个短周期吗?这个还不能明显的说行或不行。但在现实中,我们一般会把N个事例做足够多,只要条件允许。我们既然能很容易去做40次或400次试验,何必追究4次是不是足够呢?当然,如果我们能知道最短周期,这更好,会节约大量时间。比方说,我们验证掷硬币出现正面的概率是1/2,只要几十次或几百次试验就足够了,没必要去弄几千次或几万次。

  先看一下人们对周期的直观理解。比方说,股票价格前面2年,从10元上涨到30元,然后下跌到12元;后面5年,又从12元反弹上涨到50元,再下跌到20元。人们一般会看成这是2个冲高回落的周期,10-30-12和12-50-20。其实,也可以看成是1个周期,10-50-20。

  对于股价运行周期的应用,目前有两种成熟的投资思路。一是被动跟随市场的指数化投资。只要时间足够长,末态价格总比初态价格高,这就是永久持股。上面的案例,就是初态10元买入,一直持股到末态20元市值,2倍收益。

  二是价值投资理论。存在一个长周期,大约末态是初态最低价的2倍;但期间一定会有股价最大值出现(高估)达到至少4倍,然后再下跌到末态的2倍价格。上面的案例应用,就是初态10元买入,期间高点40元左侧卖出(小于实际最大值50元),最后在20元附近(2倍初态价格)买回,持股到末态,总计4倍收益。

  有没有可能抓住2个周期?咱从10元买入,30元卖出;再12元买入,48元卖出;累计12倍收益。目前,还没有人有这个本事,或者这肯定很难。因为,这两个周期,定性上都是冲高回落,但定量上很不一样。持续时间、最大涨幅、最大回撤,都不一样,很难总结出一般规律。

  如果,我们看第一个周期的月涨幅分布,可能就具有正态分布完备性;第二个周期的月涨幅分布也可能具有完备性。当然,这两个周期的期望值和标准差,可能不一样;完备总事例数N也不一样。

  如果我们认为,“冲高回落”是一个周期的定性规律。那么,在左侧牛市期,统计的月涨幅平均值就必然会很大,比方说可能月+7%。而我们知道一般月涨幅的整个周期的期望值大约也就是+1%的样子。这就意味着,未来的右侧熊市可能是-6%的月均涨幅。

  如果突然出现了一两个月是-8%涨幅,这就是判断右侧熊市的到来。后面熊市何时结束,就是对称性补缺。直到已产生的数据分布,基本达到了完备的正态分布的样子,这个周期就基本全部走完了。一个完备的正态分布,一个长周期,大约在3倍标准差以内,月涨幅期望值大约是+1%,标准差大约是9%。返回搜狐,查看更多

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