第一千三百三十三章 正确的做法
作者:一茶三酒 更新:2024-03-21 13:43
因为刘安根本没有数据分析和数据回测的思想,这也是很多散户,很多普通投资者。轻易的会被很多所谓的大v,很多所谓的股神忽悠的原因。
幸存者偏差是很多人会产生误区的根本原因,能被这些大v,能被这些股神选出来当做案例的股票,一定是有不少涨幅的,那么满足他们所说的原因的股票。一定会有涨幅吗?不一定吧?
其中的概率能有多大呢?那些没有较大涨幅的股票到底是为什么呢?这些他们是不是没有说呢?这些方老都很清楚,但是刘安却不清楚,当许多年以后,刘安明白这一点的时候,也已经晚了。
出现这种情况的原因,实际上和应试教育的思维是有一定关系的,小时候在学校里上学的时候,都是老师讲,学生们听,学生们去学,那个时候更多的是去记。
很少有学校,很少有老师会去教学生们要质疑学到的东西,甚至当很多学生问出一些老师回答不了的问题的时候,老师们还会让学生们先记住,先记下来,不要去想那些其他的东西。
这就造成在很多人看来,所谓学会,就是记住老师所讲的东西,并且在之后使用的时候能够用出来就可以了。
人们的关注点只在于有没有记得住,能不能用的出,而并不在于所学的东西对不对?所学的东西为什么会这样?其中有没有合理的原理?其中有没有不合理的地方?对于一些不合理的地方,前人是怎么研究的?这些东西都不知道。
这就导致很多人在长大之后,依旧抱有着这样的思维,依旧用这样的思维去做事,去学习。就好像刘安一样,刘安根本没有去质疑方老说的内容是否正确。
刘安只是在试图去理解方老说的话,当他觉得自己理解了方老说的话,并且能够使用之后,在他看来,自己就学会了。
至于方老师的观点是对是错,实际上刘安并不知道,他甚至都没有去怀疑过。在他看来,自己能够理解对方说的话,那么对方的逻辑就是通的,那么对方说的话就是对的。
在刘安看来,方老所讲述的观点就是以前教科书上的定理定义,而方老所讲述的那些做股票的例子,在他看来就像是教科书上的例题、习题。M.biquka.com
怎么样能快速的学到知识呢?那自然是把定理定义记好、背熟,再把课堂上、书本上的习题、例题搞清楚弄明白。
在刘安看来,一件事情能在道理上说通,又能有具体的例子加以佐证,那么这件事情的正确性就是无可置疑的。
这也是很多人学习股票的思路,这也是为什么大多数人都在股票市场上亏钱,学不明白股票的原因。
要知道,逻辑上能不能讲通,取决于一个人的认知,同样的一件事情,同样的一个道理,在不同认知的人看来,很可能会得出完全不一样的结论。
所以,一个投资体系能否使用,确实是需要在逻辑上能够讲通的,但并不代表逻辑上能够讲通的内容都能作为投资体系。
至于案例,相信很多人应该都听过幸存者偏差这个词,股票市场中没有什么是绝对正确,但同样也没有什么是绝对错误的。
在市场中,想要让本金翻倍,难度确实不小,但同样在不加杠杆的前提下,如果想让本金亏损掉80%以上,难度同样很大。
就好像做100道选择题,全做对,难度很大。全做错,难度同样大。所以,不存在100%的正确,同样不存在100%的错误。
无论胜率有多低,挑出那几个成功的例子,还是能够做到的。找出一些看似能够说得通的逻辑,再加上精心挑选的成功的例子,就会让大多数人沦陷在其中。
其实对于一个专业投资者来说,在开发一个全新的投资体系的时候是需要有几个必要过程的。
第一,需要有一个能说得通的逻辑。第二,需要经过大量数据的验证,至少是一轮牛熊的周期。在一轮牛熊周期中验证数据,最终得到的数据期望为正,那么就可以应用。
之后就是需要做一段时间的模拟舱,不同的机构对其的要求不一样,有的要求半年,有的要求几个月,还有的要求至少一轮牛熊等等。
模拟仓的数据跑完之后,期望依旧为正,整体没有什么问题,才可以小仓位小幅度的投入实盘,投入实盘之后,随着业绩逐渐的增长,随着业绩不断的积累,才可以逐渐加大对应策略的使用仓位,这才是一个完整的对于新接触的投资体系的使用流程。
对比一下,看看以刘安为例的普通投资者少了哪些步骤呢?没错,少了很重要的数据验证的步骤。
数据验证和逻辑推导这两点是缺一不可的,必须两者同时具备才能进行下一步,否则投资体系是完全不能用的。
如果一定要说省略,那么可以尽可能的压缩模拟仓的时间,甚至通过降低实盘的初始投入资金来进一步压缩模拟仓的时间,甚至直接把模拟仓的步骤省略都可以。
但是数据验证和逻辑推导这两点一定是不能省略的,一定是缺一不可的,回想一下很多投资者的学习过程中的经历。
找到了一个所谓的老师,学习了一下所谓的内容,仅仅只是在逻辑上能够说通,能够理解,甚至有很多投资者都不能完全理解所谓老师说的逻辑。
完全没有数据验证,仅仅只是通过老师提供的1~2个甚至两到3个案例,再加上对老师的崇拜和所谓的信任,就直接投入实盘,这在专业投资者看来是极其愚蠢的行为。
那么如何进行数据验证呢?如果会一些编程方面的语言,那自然是最好的,可以编写程序进行验证,如果不会编程,在如今的时代也有很多的做法。
很多的看盘软件实际上是提供了一些简单的数据回测服务的,甚至可以通过一些所谓的人工智能来编写代码。
幸存者偏差是很多人会产生误区的根本原因,能被这些大v,能被这些股神选出来当做案例的股票,一定是有不少涨幅的,那么满足他们所说的原因的股票。一定会有涨幅吗?不一定吧?
其中的概率能有多大呢?那些没有较大涨幅的股票到底是为什么呢?这些他们是不是没有说呢?这些方老都很清楚,但是刘安却不清楚,当许多年以后,刘安明白这一点的时候,也已经晚了。
出现这种情况的原因,实际上和应试教育的思维是有一定关系的,小时候在学校里上学的时候,都是老师讲,学生们听,学生们去学,那个时候更多的是去记。
很少有学校,很少有老师会去教学生们要质疑学到的东西,甚至当很多学生问出一些老师回答不了的问题的时候,老师们还会让学生们先记住,先记下来,不要去想那些其他的东西。
这就造成在很多人看来,所谓学会,就是记住老师所讲的东西,并且在之后使用的时候能够用出来就可以了。
人们的关注点只在于有没有记得住,能不能用的出,而并不在于所学的东西对不对?所学的东西为什么会这样?其中有没有合理的原理?其中有没有不合理的地方?对于一些不合理的地方,前人是怎么研究的?这些东西都不知道。
这就导致很多人在长大之后,依旧抱有着这样的思维,依旧用这样的思维去做事,去学习。就好像刘安一样,刘安根本没有去质疑方老说的内容是否正确。
刘安只是在试图去理解方老说的话,当他觉得自己理解了方老说的话,并且能够使用之后,在他看来,自己就学会了。
至于方老师的观点是对是错,实际上刘安并不知道,他甚至都没有去怀疑过。在他看来,自己能够理解对方说的话,那么对方的逻辑就是通的,那么对方说的话就是对的。
在刘安看来,方老所讲述的观点就是以前教科书上的定理定义,而方老所讲述的那些做股票的例子,在他看来就像是教科书上的例题、习题。M.biquka.com
怎么样能快速的学到知识呢?那自然是把定理定义记好、背熟,再把课堂上、书本上的习题、例题搞清楚弄明白。
在刘安看来,一件事情能在道理上说通,又能有具体的例子加以佐证,那么这件事情的正确性就是无可置疑的。
这也是很多人学习股票的思路,这也是为什么大多数人都在股票市场上亏钱,学不明白股票的原因。
要知道,逻辑上能不能讲通,取决于一个人的认知,同样的一件事情,同样的一个道理,在不同认知的人看来,很可能会得出完全不一样的结论。
所以,一个投资体系能否使用,确实是需要在逻辑上能够讲通的,但并不代表逻辑上能够讲通的内容都能作为投资体系。
至于案例,相信很多人应该都听过幸存者偏差这个词,股票市场中没有什么是绝对正确,但同样也没有什么是绝对错误的。
在市场中,想要让本金翻倍,难度确实不小,但同样在不加杠杆的前提下,如果想让本金亏损掉80%以上,难度同样很大。
就好像做100道选择题,全做对,难度很大。全做错,难度同样大。所以,不存在100%的正确,同样不存在100%的错误。
无论胜率有多低,挑出那几个成功的例子,还是能够做到的。找出一些看似能够说得通的逻辑,再加上精心挑选的成功的例子,就会让大多数人沦陷在其中。
其实对于一个专业投资者来说,在开发一个全新的投资体系的时候是需要有几个必要过程的。
第一,需要有一个能说得通的逻辑。第二,需要经过大量数据的验证,至少是一轮牛熊的周期。在一轮牛熊周期中验证数据,最终得到的数据期望为正,那么就可以应用。
之后就是需要做一段时间的模拟舱,不同的机构对其的要求不一样,有的要求半年,有的要求几个月,还有的要求至少一轮牛熊等等。
模拟仓的数据跑完之后,期望依旧为正,整体没有什么问题,才可以小仓位小幅度的投入实盘,投入实盘之后,随着业绩逐渐的增长,随着业绩不断的积累,才可以逐渐加大对应策略的使用仓位,这才是一个完整的对于新接触的投资体系的使用流程。
对比一下,看看以刘安为例的普通投资者少了哪些步骤呢?没错,少了很重要的数据验证的步骤。
数据验证和逻辑推导这两点是缺一不可的,必须两者同时具备才能进行下一步,否则投资体系是完全不能用的。
如果一定要说省略,那么可以尽可能的压缩模拟仓的时间,甚至通过降低实盘的初始投入资金来进一步压缩模拟仓的时间,甚至直接把模拟仓的步骤省略都可以。
但是数据验证和逻辑推导这两点一定是不能省略的,一定是缺一不可的,回想一下很多投资者的学习过程中的经历。
找到了一个所谓的老师,学习了一下所谓的内容,仅仅只是在逻辑上能够说通,能够理解,甚至有很多投资者都不能完全理解所谓老师说的逻辑。
完全没有数据验证,仅仅只是通过老师提供的1~2个甚至两到3个案例,再加上对老师的崇拜和所谓的信任,就直接投入实盘,这在专业投资者看来是极其愚蠢的行为。
那么如何进行数据验证呢?如果会一些编程方面的语言,那自然是最好的,可以编写程序进行验证,如果不会编程,在如今的时代也有很多的做法。
很多的看盘软件实际上是提供了一些简单的数据回测服务的,甚至可以通过一些所谓的人工智能来编写代码。
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