本帖最後由 米亞99 於 13-5-31 13:10 編輯
討論有點冷....^^" 那就先到這裡吧
我認為我們是可以大概知道一個相對的機率高低的
兩個房間其實是同一個房間, 只是一個交互循環
互相為過去式跟未來式
房間1的名字叫做 盤整之後
房間2的名字叫做 波段之後
大部分的人寫程式都只判斷了 <大熊是不是已經站在 A 點往 B 邁進中>(訊號出現)?
卻忽略了判斷現在籌碼混亂的程度
籌碼混亂的時候(房間2), 雖然是同樣的訊號, 但是 我認為 這次的訊號 勝算比正常的預期要低一點
籌碼安定的時候(房間1), 雖然是同樣的訊號, 但是 我認為 這次的訊號 勝算比正常預期的會高一點
所以我們可以 獨立 一個模組, 跟本身的策略基本上<無關>
這個模組僅用來判斷目前房間的熱度, 市場的溫度, 籌碼混亂的程度, 風險
(注意喔....我是說 獨立 喔....跟之前很多人以為PZ要跟策略綁在一起的想法不一樣)
有人覺得PZ不是對每個策略都有效, 甚至認為PZ是跟策略綁在一起 最佳化 出來的假有效
有這樣想法的人, 我建議可以多想想這個物理性的概念
如果你能想通, 你就會知道為什麼PZ可以改善整體期望值 (而不是得先有好期望值的策略再有PZ)
PZ模組是有可能把一個很弱甚至看起來無效的策略起死回生的 , 因為加了PZ的策略, 整體期望值是重新計算的
本來的策略加了PZ就已經不是本來的策略了
換句話說, 你也可以把PZ想做是一種動態的濾鏡(filter),
雜訊大(波段後, 籌碼趨於混亂)的時候, 訊號會被弱化, 雜訊小(盤整後, 籌碼趨於安定)的時候, 訊號會被強化
原本訊號的期望值, 每個訊號權重都是 1
PZ後, 每個訊號會被賦予新的權重, 整體期望值將變得更好
如果只從數學看, 你只能看到平衡的功效
但是如果你懂得從物理去思考, 你就能知道為什麼他可以進一步改善整體期望值
股市不是純數學, 股市其實更貼近物理
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我知道縮寫可能用 PS 比較好....
不過去年寫文章的時候不小心筆誤成PZ.....^^" 反正聽得懂就好...
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