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赌博与交易

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赌博与交易-无极领域

一个好的赌手也会是个好的操盘手,而从国内的一些叫法也可以看出端疑,例如蓝筹股、红筹股,其来源于国外赌场筹码的叫法,蓝筹最贵,红筹次之。

一、不赔钱,为上策,保本最重要

赌博和交易的唯一目的就是为了赚钱,除此之外的激情、荣誉、恐惧并不能给我们带来什么,但让人差异的是操盘手“拉里-威廉斯” 曾访问过数位做交易的,结果他们把追求刺激,紧张视为交易的主要动力,赚钱似乎显得不那么重要,这种观念的人并不适合做交易,我们唯一的目的便是为了盈利而交易,而确保赚钱的方法,首先是保本,保本的方法则是避免下重注,有些亏损是生命不可承受之重。以下是投资界的高手,陨落的几个例子:

杰西·利弗莫尔:《股票作手回忆录》中的主人公,投机界不世出的天才,从白手起家一直做到1929年时的一亿美元身价,最终申请破产,并于数年后自杀。

约翰·麦瑞威瑟:曾是王牌投行索罗门兄弟公司的超级交易员,后来创建了群星荟萃的长期资本对冲基金(LTCM),一度拥有40亿美元的庞大资本,却在1998年俄国债券危机中几乎损失殆尽。(《乱世华尔街》中有关于LTCM危机的详细分析。)

管金生:1988年创办万国证券,曾被誉为“中国证券之父”,却在1995年“3·27国债事件”中马失前蹄,以致身陷囹圄。

唐万新:曾经统帅德隆系企业集团,傲视中国资本市场,终因资金链断裂导致德隆帝国土崩瓦解。

二、守不败之地,攻可赢之敌,概率下 ,见输赢

太多人把输赢定义为运气,我很少q去赌博以至于出牌水平很差劲,但却依然保持很少输钱,因为只有牌特别好才下注。电影里常有某富豪把自己的全部身家压进去和赌场对赌,赢了则拥有这个赌场。现实版本是这样的:某富豪携全部身家找赌场对赌,一把定输赢,而赌场老大则会告诉你,赌可以,但是要赌100把,一把定输赢的事 我不和你赌。而全世界的赌场下注都有上限。赌手和赌徒唯一的区别就是,赌手是尊重概率的,赌徒拼运气。交易要站在赢钱概率较高的一方,那微小的概率加上无数次下注就等于盈利。

三、该压多少注 

下注的多少应该随着你的本金不断的增加而增加,而每个人都有自己的一个衡量的标准,此时或许要借鉴一下公式。

凯利公式:f* = (bp – q) / b

其中,f* = 投注金额占总资金的比例

p = 获胜的概率

q = 失败的概率,q = 1-p

首先,公式中分子的bp – q 代表“赢面”,数学中叫“期望值”(expectation),凯利公式指出:正期望值的游戏才可以下注,这是一切赌戏和投资最基本的道理。

其次,赢面还要除以“b”才是投注资金比例。 也就是说赢面相同的情况下,赔率越小越可以多押注。 这一点不容易直观理解,我们用个例子来说明。下面三个正期望值的游戏,你看看选哪个:

1.“小博大”:胜率20%,赢了1赔5,输了全光。bp – q = 5*20% – 80% = 20%

2.“中博中”:胜率60%,1赔1。bp – q = 1*60% – 40% = 20%

3.“大博小”:胜率80%,1赔0.5。bp – q = 0.5*80% – 20% = 20%

三个游戏的数学期望值一样,都是20%,或者说押100元平均赢20元。按大部分国人的赌性,恐怕会选“小博大”游戏吧? 但是用凯利公式中的“b”一除,“小博大”游戏只能押总资金的4%,“中博中”可以押20%,“大博小”可以押40%。 赢钱速度“大博小”快多了! “久赌必赢的游戏应该选波动性小的”吗? 说的就是这个了。

最后,凯利公式指明了风险控制的至关重要性:即便是正期望值的游戏也不能押太大的赌注。从数学上讲,押注资金比例超过了凯利值,长期的赢钱速度反而下降,还会大大增加出现灾难性损失的可能性。举个极端的例子,如果你每手都押上全部资金,那么不管你赢过多少钱,只要输一次就立刻破产。正所谓:辛辛苦苦几十年,一夜回到解放前。 

夏普比率

评估投资机会的优劣应该从收益期望和风险两方面综合考虑。如何量化这一思想呢?1950年代,有人提出用回报期望和波动性的比例作为衡量投资机会的指标。1966年,学者夏普(William Sharpe)在此基础上提出了著名的夏普比率(Sharpe Ratio):

S = (R – r) / σ, 其中:

R = 投资的回报期望值(平均回报率)

r = 无风险投资的回报率(可理解为投资国债的回报率)

σ = 回报率的标准方差(衡量波动性的最常用统计指标)

夏普比率S越高,投资机会的“质量”越高。 举个例子:

甲投资:超额(超出国债)回报期望10%,标准差20%,夏普比率为0.5

乙投资:超额回报期望5%,标准差5%,夏普比率为1

乍一看,甲投资回报期望高,似乎是比较好的机会。其实乙投资更胜一筹(通常情况下),因为它的夏普比率高,意味着投资者用1个单位的“风险”能换取更多的回报期望。从杠杆投资的角度也可以得出同样的结论:假设投资者以r贷款利率融资,在乙投资机会上加1倍杠杆,那么“杠杆化”的乙投资就变成了10%回报期望,10%标准差,与甲投资的回报期望相同,而风险较小。

夏普比率多高才算“好”呢? 我们来看一个实际的例子:美国股市的长期年平均回报率约为10%,波动性约为16%,无风险利率约为3.5%,因此夏普比率约为0.4(来源:维基百科)。翻译成白话就是:投资美股指数的年均回报率约比无风险利率高6.5%,但平均6年中有1年的回报率低于 -6%(1倍标差之外)。

对于长线投资的散户而言,投资美股的风险/回报还算说的过去。如果是对冲基金经理,这样的夏普比率就太低了:假设你的目标是20%年回报率,就必需用2.5倍杠杆(回报期望 = 2.5*10% – 1.5*3.5% ≈ 20%),也就意味着平均6年中有1年的回报率将低于2.5*(10% – 16%)- 1.5*3.5% = -20%。你赔了超过20%,客户大概就要跑光了。

一般说来,夏普比率超过1才是“好游戏”。这种机会在“简单投资”中并不多见,因此职业投资者常常利用对冲手段“改造”投资游戏,提高夏普比率。

夏普比率存在一些先天缺陷,因此也出现不少的改良版,所以有兴趣可以了解一下。

四、怎样才能更好:复合回报率,回报率波动,最大跌幅,夏普比率 

事实上基金C 远比基金D 更值得投资。从收益的稳定性和夏普比率可以明确看出,而事实上基金D的收益如此高,主要来源于次贷危机的一次抄底获利,但仅仅凭此来判定基金D不如基金C也是不公平的,但查看每个基金的历史最大亏损也同样能说明一些事情

本文主要来自渔阳的一篇博文,本站 无极领域 根据实际经验增加了一部分内容,同时对原文做了比较大的删减整理,需要者 可自行检索原文。转载请保留出处!
2014年8月5日 21:38:42  QQ83691843 

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