|
交易这件事在我看来就是赌，赌的是概率。 赌概率，如果赢面超过50%，就值得赌。如果低于50%，就得歇着。 在时空结构交易原理中，当一个下降失衡结构发生时，做多的赢面有多大，胜率有多高？ 如果我们知道一个袋子里有十个黑球，二十个白球，那么，摸一个球出来，这个球是白球的概率为三分之二，是黑球的概率为三分之一。这个很容易计算。 问题来了，如果我们事先不知道袋子里有多少个白球，多少个黑球，怎么办？ 交易这种事，就象我们在不知道里面有多少白球黑球的袋子里摸球出来，前面摸了一些出来，你知道黑球白球的数量 ，现在，你要赌下一把摸出一个白球来。那么这个概率是多少？ 这就需要贝叶斯定理来帮忙了。定理如下： 后验概率 = 先验概率 x 修正因子 我们来一步一步理解这个定理中的每一个部分： 先验概率： A是你要考察的目标事件，P(A) 是这个目标事件的先验概率，又叫初始概率，或者基础概率。 在摸球中，就是已经摸出的球，黑白的比例，如果你的目标是摸出白球，那么已经摸出的球中白球的概率是多少。摸出十个球，八个是白球，那么它的基础概率 就是80%。 在股票交易中，就是价格出现上升的概率。比方说在上升趋势中，价格继续上升的概率是85%，在下降趋势中，价格反转上涨的概率是15%，在横盘震荡中，价格突破上升的概率为30%。这个就是先验概率。 后验概率： B是新出现的一个新事件。P(A|B) 的意思是当B出现时A的概率，在这里就是我们需要的后验概率。 在股票交易中，新事件就是出现了符合交易系统的一个事件，比如说K线组合上的多头吞噬，比如价格回辙到十日均线，比如出现了W底的形态，比如时空结构原理中的失衡结构出现等等。 当这些事件出现时，价格出现上升的概率显然会发生改变，这就是后验概率，这也是我们想知道的概率，也就是我们在新事件出现时下单入场时的赢面有多大，胜率是多高。 从上面的公式来看，先验概率是个重要的因素，先验概率越大，则后验概率越大。这也是我们为什么在交易中要求顺势而为的原因。也是为什么说“趋势在胜算在”的原因。但在趋势的相对性也是要人命的，一个周线的趋势回辙30%就跟玩的似的，一个月线的趋势中回辙50%也是可以的。所以光有先验概率是不能保证下单时的胜率的。还需要修正因子才能知道我们最终的赢面有多大，但这个概率相对要复杂一点。 修正因子：P(B|A) / P(B) P(B|A) 是当A出现时B的概率。 前面我们说过，A就是股票价格上升，B就是符合你交易系统的一个事件。 比方说，这个新事件是K线组合中的多头吞噬。那么你可以用历史图形统计一下，在所有上涨的图形中，多头吞噬出现概率。如果你通过不同级别进行切换，你会发生，所有的上涨初期，都会有多头吞噬的组合。但你要的不是这个百分百的概率，而是在你所交易的级别上，多头吞噬出现的概率。比如你要做的是一波日线级别的上升，那么，在所有上升的图形中，日线上出现多头吞噬的概率是多大。 比方说失衡结构的发生，时空结构交易原理告诉我们，趋势起于失衡，终于失衡。也就是说，所有的上涨均来自失衡。貌似也是百分百的概率。但事实不是。比方说一个十五分钟下降趋势的改变，需要小时级别的空头失衡才可以改变，但也有一些例外情况，比如一个三十分钟级别的失衡也可能会改变趋势。有时候也可能会出现更大级别的空头失衡，比方说日线级别的空头失衡。但这两种情况都比较少。从历史情况来看，比趋势级别大一级别的失衡结构改变趋势的概率大约在70%左右。 P(B) 是B出现的概率。 在这里具体计算稍微复杂一些，指当A出现时B的概率和当A不出现时（用A_来表示）时B的概率的总和，用公式表达就是 ： P(B) = P(B|A) * P(A) + P(B|A_) * P(A_)。 这是全概率公式，具体道理就不讲了。只来看看它是什么，不讲为什么。 在这个公式中， P(B|A) * P(A) ，这两项前面已经有解释了。 P(B|A_) * P(A_） 以失衡为例： 当A不出现时，就是说如果A表示价格改变下降趋势反转上升，那么A不出现时就表示价格继续下跌或横盘整理。 当A不出现时B的概率，就是说当价格继续下跌或横盘时，失衡结构出现的可能性。 横盘，则必然会出现当相应级别的失衡结构，只是这个结构之后出现了C波弱反，从而导致横盘的情况。横盘之后继续下跌就是另外一回事了。 下跌，就是价格继续以空头主推的结构运行，这样就没有相应级别的空头失衡结构。 所以我们大概可以得出 P(B|A_) 的值：50% P(A_）的值又是多少呢？ 这要根据P(A) 来定，就是1-P(A) 。当先验概率为P(A) 85%的时候，A不出现的情况就是15%，当先验概率为30%的时候，A不出现的概率就是70% 好了，现在，公式中所有单项的值我们大概能估算出来了，最终也就能确定我们的赢面了。 假设，在一个周线上升趋势当中，我们要利用一个回辙来跟上趋势，我们的赢面有多大呢？ 后验概率 = 先验概率 x 修正因子 首先，先验概率P(A)值 为85%，因为我们跟的一个上升的趋势。 其次，计算修正因子：P(B|A) / P(B) P(B|A)刚才已经估算过：70% P(B) = P(B|A) * P(A) + P(B|A_) * P(A_)。 =70%*85%+50%*15% =0.595+0.075 =0.67 P(B|A) / P(B) =70%/0.67=1.045 后验概率 = 先验概率 x 修正因子 =85%*1.045 =88.8% 即，如果我们利用趋势回辙加上空头失衡来操作的话，胜率可以达到88.8%。以前我曾在一篇文章中估算它可能达到90%以上，看来是有点吹牛了。 那么，如果我们在一个下降趋势中抄个底，它的胜率是多少呢？ 在公式中，有两个数值会发生改变，一是 P(A) ，一是 P(A_)。在下降趋势中先验概率 P(A) 值为15%，P(A_)值为85%。 代入公式P(B) = P(B|A) * P(A) + P(B|A_) * P(A_)=70%*15%+50%*85%=0.53 修正因子=1.32 后验概率 = 先验概率 x 修正因子 =15%*1.32=19.8% 真是不算不知道，一算吓一跳，看你还敢不敢抄底了。 如果是在大级别的震荡市中，去做空头失衡结构，胜率有多大呢？ 震荡市中上涨的先验概率为30%，不出现上涨的概率为70%。 失衡做多的胜率就等于：30%*[70%/(70%*30%+50%*70%]=37.5% 我们需要一个趋势来做交易的保证。 总结一下：用贝叶斯定理计算一下时空结构交易原理中的失衡结构应用胜率，我们会发现，在上升趋势中，胜率达到88.8%，在下降趋势胜率则为19.8%，在震荡市中胜率为37.5%。 强调一下，这里的胜率，是指股票价格反转上升的概率。也就是如果是在上升趋势中，一个正常的回辙之后，趋势继续的概率为88.8%，而在下降趋势中，中级别失衡反转大级别下降趋势的概率为19.8%，而在震荡结构中，一个波段上的空头失衡结构会有37.5%概率会突破震荡形成上升。 如果你在下降趋势中做一个小级别的反弹，在震荡结构中做一个小级别的波段，概率会更高。 当我们知道我们的胜率之后，我们应当用多少资金去赌呢？既能保证收益最大化，又能让自己在市场中长久地活下去呢？这就涉及到下一个问题：用凯利公式进行资金管理。 |
|
|
