Trước khi thảo luận về các giao dịch, hãy thảo luận rõ ràng về tính ngẫu nhiên và xác suất.
Làm thế nào để hiểu được sự ngẫu nhiên?
Nếu bạn tung một đồng xu mười lần, liệu nó có thực sự xuất hiện năm lần không?
Tính đều đặn của nó thực sự khác với những gì chúng ta tưởng tượng bằng trực giác, vì vậy mà hầu hết mọi người trong cuộc sống sẽ hiểu sai về xác suất. Ví dụ, chúng ta biết rằng xác suất tung đồng xu là một nửa rưỡi, nhưng nếu bây giờ bạn tung một đồng xu mười lần, bạn có thực sự nhận được năm mặt ngửa không? Trên thực tế, khả năng này chỉ khoảng 1/4, rõ ràng là hoàn toàn khác với trực giác của hầu hết mọi người.
Một ví dụ khác là có một canh bạc với xác suất thắng là 10%, bạn có thể đảm bảo thắng ít nhất một lần nếu chơi mười lần không? Nếu không thì đánh bao nhiêu lần mới có cơ hội trúng cao? Kết quả này thực tế là 26 lần, điều này cũng có thể làm sai lệch nhận thức của bạn (hai ví dụ trên có thể dễ dàng tính toán thông qua các thí nghiệm của Bernoulli). Do đó, chúng ta phải đi đến tận cùng của vấn đề và sử dụng một số ví dụ để làm rõ ý nghĩa của tính ngẫu nhiên và cách chúng ta có thể có được các quy luật thống kê chính xác thay vì sai lệch chủ quan.
Chúng ta đều biết rằng các quy luật thống kê chỉ có thể thu được sau một số lượng lớn các thí nghiệm ngẫu nhiên và chúng có ý nghĩa. Nhưng kết quả thu được từ các thí nghiệm ngẫu nhiên có thể khác với kết luận mà chúng tôi tính toán bằng xác suất cổ điển. Bạn không chỉ không có khả năng nhận được 5 mặt ngửa trong hầu hết thời gian khi tung đồng xu 10 lần, mà điều tương tự cũng đúng với các thí nghiệm ngẫu nhiên khác mà bạn thực hiện.
Ví dụ: nếu bạn tung một con xúc xắc 12 lần, chỉ khoảng 30% thời gian nó sẽ xuất hiện đúng hai mặt sáu. Tại thời điểm này, bạn có thể nói rằng có 70% khả năng phủ nhận kết luận rằng xác suất xuất hiện sáu chấm là 1/6 không? Xem ra không nên tùy tiện như vậy.
Có gì sai ở đây? Chìa khóa ở đây là làm thế nào để giải thích cho sự sai lệch giữa xác suất thực tế và lý tưởng.
Tại sao xác suất thực tế luôn lệch khỏi xác suất lý tưởng?
Hàng trăm năm trước, để trả lời câu hỏi này, nhà toán học người Pháp Bernoulli và những người khác đã bắt đầu thực hiện một số thí nghiệm ngẫu nhiên đơn giản nhất, đơn giản đến mức chỉ có hai kết quả A hoặc B và không có trạng thái thứ ba. , và Lặp lại thí nghiệm này trong cùng điều kiện, và xác suất xuất hiện của A và B cần phải giống nhau.
Ví dụ: tung đồng xu, xác suất ra mặt ngửa của mỗi lần là 1/2; tung một con xúc xắc, sự kiện A là "sáu điểm lên" và xác suất xuất hiện của nó mỗi lần cũng là 1/6. Tất nhiên, sự kiện B là các điểm khác tăng lên và xác suất của mỗi lần là 5/6. Nói chung, xác suất của A là p và xác suất của B là 1-p. Những thí nghiệm như vậy được gọi là thí nghiệm Bernoulli.
Ok, các cài đặt cơ bản được giải thích rõ ràng. Hãy phân tích bài toán tung đồng xu. Nói một cách logic, nếu chúng ta tung một đồng xu 10 lần, thì số mặt ngửa phải là 5 lần. Nhưng nếu bạn thực sự lấy một đồng xu và thử nó, bạn có thể thấy rằng nó chỉ có thể xuất hiện ba lần, hoặc nó có thể xuất hiện bốn lần, hoặc thậm chí có thể không xuất hiện lần nào.
Nếu chúng ta tính toán khả năng lật ngửa từ 0 lần, tức là tất cả các lần đều lộn ngược, đến 10 lần đều lộn ngược và vẽ một biểu đồ đường, là một đường cong phình ra ở giữa:
Từ biểu đồ có thể thấy rằng mặc dù khả năng xuất hiện 5 mặt ngửa là cao nhất nhưng chỉ khoảng 1/4.
Nguyên nhân dẫn đến sự không nhất quán giữa kết quả thí nghiệm và giá trị lý thuyết là do số lượng mười thí nghiệm quá ít và tính quy luật thống kê bị che đậy bởi tính ngẫu nhiên của các thí nghiệm. Chẳng phải tính đều đặn sẽ rõ ràng hơn một chút nếu chúng ta thực hiện nhiều thử nghiệm ngẫu nhiên hơn sao?
Ví dụ: nếu chúng tôi thực hiện 100 thử nghiệm, bạn sẽ thấy rằng trong 80% trường hợp, mặt ngửa xuất hiện từ 40 đến 60 lần. Nếu chúng ta tiếp tục mở rộng số lượng thử nghiệm, bạn sẽ thấy rằng số lượng các trường hợp xác định trước trong hầu hết các trường hợp dao động khoảng một nửa và khả năng tỷ lệ xác định trước đặc biệt nhỏ hoặc quá lớn sẽ khó xuất hiện, không giống như bắt đầu theo cách đó, bất cứ điều gì là có thể.
Tất nhiên, nếu bạn thực hiện 1000 lần thử, 99,9% thời gian số lượng mặt ngửa sẽ nằm trong khoảng từ 400 đến 600. Ngay cả khi bạn thu hẹp phạm vi số float xuống còn 450-550, thì 99,7% trường hợp mặt ngửa nằm trong phạm vi này.
Nói chung, nếu thí nghiệm Bernoulli đơn giản này được thực hiện N lần, thì sự kiện A sẽ xảy ra bao nhiêu lần? Mặc dù chúng tôi cảm thấy rằng nó phải là tổng số N nhân với xác suất p của mỗi lần xuất hiện, nhưng thực tế có thể xảy ra sự kiện A nhiều lần nhất có thể. Tất nhiên, khả năng xảy ra N*p là cao nhất, tiếp theo là N*p+1 hoặc N*p-1 lần xuất hiện, sau đó giảm dần về cả hai phía.
Nếu chúng ta vẽ nó như một đường cong, nó là một đường cong có phần giữa cao và phần cuối thấp. Nhân tiện, phân phối xác suất thỏa mãn đường cong này được gọi là phân phối Bernoulli, còn được gọi là phân phối nhị thức, bởi vì có hai kết quả cho mỗi phép thử.
Chúng ta cũng xem thí nghiệm này, trên thực tế nếu số lượng phép thử N tương đối lớn thì ở giữa sẽ có một chỗ phình to, sau đó sẽ giảm xuống nhanh chóng và các bên gần như bằng 0. Điều này có nghĩa là xác suất của sự kiện A xảy ra ở khoảng N*p là rất cao, lớn, các khả năng khác là cực kỳ nhỏ. Ngược lại, nếu tổng số N tương đối nhỏ, phần phình ở giữa sẽ tương đối nhẹ và các giá trị ở hai đầu sẽ nhỏ, nhưng không phải bằng 0. Trên thực tế, rất khó xác định bao nhiêu lần sự kiện A đã xảy ra.
Như vậy, chúng tôi đi đến một kết luận như sau: quy luật bất định chỉ có thể xuất hiện khi có nhiều thí nghiệm ngẫu nhiên, còn khi số lượng thí nghiệm không đủ thì nó sẽ xuất hiện ngẫu nhiên và ngẫu nhiên.
Làm thế nào để tìm ra bản chất của sự sai lệch này?
Tất nhiên, trong toán học, chúng ta không thể mô tả một định luật bằng ngôn ngữ lỏng lẻo như “đường cong càng phình ra” hay “tương đối phẳng”. Chúng ta cần sử dụng hai khái niệm rất chính xác để mô tả một cách định lượng sự khác biệt giữa "trống" và "phẳng". Khái niệm đầu tiên là giá trị trung bình hoặc giá trị kỳ vọng toán học, là N*p, bởi vì sau N lần thử nghiệm một sự kiện có xác suất p, số lần xuất hiện trung bình cũng là số lần xuất hiện có nhiều khả năng xảy ra nhất, đây là N* p. Tiếp theo, chúng tôi sử dụng khái niệm hiệu số bình phương (gọi tắt là phương sai) để mô tả độ “trống” và “phẳng” của đường cong. Từ "phương sai" có thể quen thuộc với bạn, vậy phương sai là gì và nó được tính như thế nào? Hãy nói ngắn gọn về nó dưới đây.
Phương sai thực chất là thước đo sai số. Vì là sai số nên phải có một điểm cơ sở để so sánh. Trong xác suất, điểm cơ sở này chính là giá trị kỳ vọng toán học (gọi tắt là giá trị kỳ vọng), mà chúng ta thường gọi là giá trị trung bình . Ví dụ: nếu bạn thực hiện 10 lần tung đồng xu, trung bình là 5 mặt ngửa và 5 là điểm cơ bản.
Nếu chúng ta làm 10 lần mà chỉ úp 4 lần là có lỗi, và lỗi là 1. Nếu 9 mặt ngửa xuất hiện, thì lỗi lớn, là 4. Chà, tiếp theo chúng ta sẽ xem xét tất cả các loại lỗi và khả năng xảy ra các lỗi đó cùng nhau, đồng thời tính trung bình trọng số và "lỗi" được tính là hiệu bình phương.
Sở dĩ dùng từ "square" là vì bình phương được dùng để tính sai số của phương sai, để thuận tiện hơn cho việc so sánh giữa sai số và trung bình, chúng ta thường mở dấu căn của phương sai một lần, và kết quả thu được theo cách này được gọi là độ lệch chuẩn. độ lệch chuẩn là kết quả của căn bậc hai của phương sai).
Các công thức về phương sai và độ lệch chuẩn được bỏ qua (các bạn quan tâm có thể tự Baidu). Hãy trực tiếp nói về kết luận, đó là các thí nghiệm Bernoulli hoặc các thí nghiệm tương tự khác, số lượng thí nghiệm càng nhiều thì phương sai và độ lệch chuẩn càng nhỏ và phân phối xác suất càng tập trung ở vị trí của giá trị trung bình N * p . Rõ ràng, trong trường hợp này, sẽ chính xác hơn nếu sử dụng số lần xuất hiện của A chia cho số lần thử nghiệm N làm xác suất xuất hiện của A.
Ngược lại, số lần thử càng ít thì đường cong phân bố xác suất càng phẳng, nghĩa là khả năng A xảy ra càng nhiều lần, lúc này bạn lấy số lần xuất hiện A chia cho số lần xuất hiện. thử nghiệm N, vì xác suất xảy ra A, lỗi có thể lớn.
Cụ thể với thí nghiệm tung đồng xu, người ta thực hiện 100 thí nghiệm và độ lệch chuẩn khoảng 5 lần, tức là sai số vào khoảng 10% so với giá trị trung bình là 50. Nhưng nếu chúng ta thực hiện 10.000 phép thử, độ lệch chuẩn chỉ khoảng 50, vì vậy so với giá trị trung bình, nó giảm xuống khoảng 1%.
Lý tưởng và hiện thực: thành công cần chuẩn bị nhiều hơn
Với khái niệm phương sai, chúng ta có thể phân tích một cách định lượng khoảng cách giữa "lý tưởng" và thực tế. Lý tưởng là gì? Chúng tôi tiến hành N thí nghiệm Bernoulli, xác suất xảy ra của mỗi sự kiện A là p và N lần xảy ra N * p lần, đó là lý tưởng. Vậy thực tế là gì? Do ảnh hưởng của độ lệch chuẩn, số lần xuất hiện thực tế sai lệch nghiêm trọng so với N*p, đó là thực tế.
Ví dụ, trong cuộc sống, rất nhiều người cho rằng một việc gì đó có xác suất xảy ra là 1/N, chỉ cần anh ta làm N lần thì nó sẽ xảy ra một lần, đây chỉ là lý tưởng. Trên thực tế, xác suất xảy ra một sự kiện càng nhỏ thì khoảng cách giữa lý tưởng và thực tế càng lớn. Ví dụ, xác suất xảy ra một điều gì đó là 1%. Mặc dù giá trị kỳ vọng toán học của nó sau 100 lần thử nghiệm đạt đến 1, nhưng độ lệch chuẩn của nó cũng là khoảng 1 vào thời điểm này, có nghĩa là sai số là khoảng 100%. Do đó, sau 100 lần thử nghiệm. có thể không thành công dù chỉ một lần.
Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn muốn chắc chắn nhận được mũi tiêm đầu tiên? Bạn đang thực hiện khoảng 260 lần thử thay vì 100 lần. Các bạn quan tâm đến chi tiết toán học ở đây có thể nhờ mình thảo luận, ở đây ta dùng kết luận trực tiếp tức là xác suất xảy ra biến cố càng nhỏ, muốn đảm bảo nó xảy ra thì số lần thử cần phải được thực hiện là nhiều hơn so với con số lý tưởng.
Những thứ như mua vé số. Cơ hội trúng thưởng của bạn là một phần triệu, nếu muốn chắc chắn trúng thưởng một lần, bạn có thể phải mua 2,6 triệu tờ vé số. Ngay cả khi bạn trúng số độc đắc một lần, bạn cũng tiêu nhiều hơn số tiền bạn nhận được. Do đó, nếu bạn hiểu sự lệch chuẩn, bạn nên hiểu tại sao mọi người không đánh bạc. Đây là điểm đầu tiên chúng ta cần hiểu về mặt nhận thức.
Điểm thứ hai chúng ta cần hiểu là việc cải thiện tỷ lệ thành công trong một lần bắn quan trọng hơn nhiều so với việc thực hiện nhiều thử nghiệm hơn. Nếu bạn có 50% cơ hội thành công, về cơ bản bạn thử 4 lần để đảm bảo thành công một lần.Tất nhiên, trạng thái lý tưởng nhất là thử 2 lần. Để an toàn, hãy làm việc nhiều hơn 100%. Nhưng nếu bạn chỉ có 5% cơ hội thành công, thì sẽ mất khoảng 50 lần thử để đảm bảo một lần thành công, chứ không phải con số lý tưởng là 20. Để đảm bảo an toàn, hãy làm việc nhiều hơn 150%.
Nhiều người thích đặt cược vào các sự kiện có xác suất xảy ra thấp, nghĩ rằng chi phí thấp, làm thêm vài lần nữa là chuyện lớn, trên thực tế, do ảnh hưởng của sai sót nên chi phí đảm bảo khả năng xảy ra thấp- các sự kiện có xác suất cao hơn nhiều so với việc đảm bảo sự xuất hiện của các sự kiện có xác suất cao.
Về các quy luật của lý thuyết xác suất và thống kê, vẫn còn nhiều chỗ không khớp với trực giác của chúng ta. Ví dụ, một số lượng lớn các thí nghiệm ngẫu nhiên mà chúng tôi đã đề cập trước đó cần được thực hiện trong cùng một điều kiện và các thí nghiệm trước và sau sẽ không ảnh hưởng lẫn nhau. Trên thực tế, hai điều này thực sự không dễ thỏa mãn.
Lấy ném xúc xắc làm ví dụ, ném N lần tưởng chừng chỉ là một lần ném lặp đi lặp lại nhiều lần, nhưng trên thực tế nếu ném quá nhiều lần, xúc xắc sẽ bị mòn, mặt bàn cũng sẽ có lỗ thủng, những khác biệt nhỏ này sẽ tích lũy và tạo ra các kết quả khác nhau, những gì chúng tôi nghĩ sẽ xảy ra sau một vài lần thử, có thể không xảy ra, điều này đòi hỏi chúng tôi phải cân nhắc trước nhiều lợi nhuận hơn.
Hãy nói về các giao dịch
Những người giỏi chiến đấu trong thời cổ đại là vô địch trước và chờ kẻ thù chiến thắng. Trên thị trường, trước tiên bạn phải tìm một sản phẩm phù hợp, xây dựng một hệ thống giao dịch phù hợp với mình và đảm bảo sự cân bằng giữa tỷ lệ thắng giao dịch và tỷ lệ lãi lỗ, để tích lũy lợi thế cho riêng mình. Xét cho cùng, giao dịch là một trò chơi xác suất.
Cách quản lý tiền trong tài khoản
Mình tin rằng qua những kiến thức về xác suất ở trên thì mọi người cũng đã hiểu rõ rồi. Phần quan trọng nhất của giao dịch là quản lý tiền. Bởi vì cho dù chiến lược giao dịch của chúng ta có mạnh mẽ đến đâu, nếu không có đủ số lượng giao dịch để đảm bảo, thì không thể phát huy hết lợi thế chiến lược của chúng ta.
Khi quản lý quỹ, một số người trên Internet đề xuất rằng giá trị giới hạn rủi ro (bao gồm cả chi phí giao dịch) của mỗi giao dịch được đặt ở mức 2%. Hãy xem nó có hợp lý không. Nếu mỗi giao dịch đạt đến giá trị rủi ro và giới hạn thì tổng số giao dịch có thể thực hiện là 50 lần. Từ kiến thức xác suất ở trên, chúng ta có thể biết rằng lợi thế chiến lược của chúng ta đã không được phát huy trong 50 lần thử nghiệm. Do đó, ngay cả trong trường hợp xấu nhất, chúng ta cần thực hiện đủ giao dịch để cho phép những lợi thế của chiến lược này phát huy. Khi số lượng giao dịch đủ, chiến lược này vẫn không sinh lãi và chúng tôi có thể xác định rằng đó là một vấn đề với chiến lược. Ví dụ: chúng ta có thể thử đặt giới hạn rủi ro ở mức 0,2% để tài khoản có thể thực hiện khoảng 500 giao dịch ngay cả trong trường hợp xấu nhất.
Cách tối ưu hóa chiến lược giao dịch
Nhiều người sẽ nói rằng tỷ lệ lãi lỗ và tỷ lệ phần trăm thắng trong giao dịch giống như hai đầu của chiếc bập bênh, khi một đầu tăng thì đầu kia sẽ giảm. Trên thực tế, chúng ta nên so sánh và tối ưu hóa các chiến lược của mình trên cùng một đường cơ sở, ví dụ: làm thế nào để tăng tỷ lệ lời lỗ trong cùng một tỷ lệ thắng giao dịch; hoặc làm thế nào để tăng tỷ lệ thắng giao dịch theo cùng một tỷ lệ lời lỗ, mà là chìa khóa cho chiến lược tối ưu hóa của chúng tôi , đây cũng là quá trình chúng tôi sàng lọc các tín hiệu hiệu quả.
Cách xác định vị thế giao dịch
Tóm lại, một câu: tổn thất được định lượng, và xác suất là ưu tiên.
Điều đó nghĩa là gì? Chúng ta cần xác định vị trí đầu vào trước, sau đó xác định vị trí cắt lỗ, sau đó tính toán khối lượng giao dịch cần thực hiện dựa trên không gian vị trí cắt lỗ và giá trị giới hạn rủi ro mà chúng tôi đã xác định. Điều này được định lượng bằng sự mất mát.
Sau đó, mọi giao dịch chúng ta thực hiện cần phải đáp ứng chiến lược giao dịch được tối ưu hóa do chính chúng ta đặt ra. Đây là xác suất.
tóm tắt
Chỉ khi nhà giao dịch đạt được tỷ lệ chính xác của lệnh phù hợp, tỷ lệ chốt lời và cắt lỗ phù hợp cũng như kiểm soát vị thế phù hợp, khi ba điểm này bổ sung cho nhau, anh ta mới có cơ hội tiến tới sự bền vững và ổn định lâu dài. khả năng sinh lời.
Khi tôi đang viết bản thảo cho bài viết này, tôi thấy một người trong nhóm gửi bức ảnh sau:
Vì vậy, hãy nghĩ về nó, tại sao nội dung trong bức tranh là không thực tế? Bạn có thể bắt đầu từ các hướng sau:
1. Xác suất thành công của chiến lược này là bao nhiêu?
2. Nếu bạn cần đảm bảo sự thành công của chiến lược này, bạn cần tạo bao nhiêu tài khoản như vậy?
3. Tiền gốc được yêu cầu cho tất cả các tài khoản là bao nhiêu?
Chào mừng bạn viết suy nghĩ của bạn trong khu vực bình luận bên dưới. Trong bài viết tiếp theo, hãy nói về cách chế ngự nữ thần may mắn và khiến cô ấy ủng hộ tôi.
Chúc may mắn với giao dịch
Thêm
