古期薦讀：如何克服眾所皆知模型的風(fēng)險(xiǎn)—股神可以，你也可以![古期心得]
如何克服眾所皆知模型的風(fēng)險(xiǎn)—股神可以，你也可以!
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在過去的Po文中，我曾提及使用「眾所皆知」的模型，本身就是一種風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)樗`反了「多數(shù)策略」的忌諱，其可能因?yàn)榇蠹腋鹘档瞳@利(甚至虧損，還記得那篇反向使用技術(shù)指標(biāo)績效反而超越正常使用的Po文嗎?)，甚至被對(duì)作(還記得那篇使用拆解程式交易規(guī)則洗出交易對(duì)手部位的Po文嗎?)。
當(dāng)然，所有的技術(shù)指標(biāo)都是所謂的市場(chǎng)專家研究出來的；我在一篇Po文中，提及股神巴菲特11歲時(shí)，就對(duì)股市報(bào)價(jià)盤入神，試圖找出其間的規(guī)律(此即所謂的歸納法研究)，也難怪他可以當(dāng)股神了。
在今日，投資標(biāo)的何其多，影響價(jià)格的可能因素更不計(jì)其數(shù)，希望從歸納過程找到下一時(shí)點(diǎn)價(jià)格與過去一段時(shí)間影響因素(如價(jià)量)間的規(guī)律，以形成新的技術(shù)分析指標(biāo)(就像過去發(fā)明這些技術(shù)分析指標(biāo)的專家一樣，說不定你設(shè)計(jì)的指標(biāo)可以以你為名，就像Bollinger指標(biāo)一樣)，有其困難。
這問題該如何解決呢?
如果你問一個(gè)學(xué)資訊的，「對(duì)于大量資料間相互關(guān)係，要研究出其間的互動(dòng)規(guī)則，可有何方法?」。
他會(huì)回答你，此問題就是典型的「資料採礦」(Data Mining)所要解決的問題。
我過去曾有個(gè)學(xué)生(陳冠名)即以此法從歷史資料中歸納交易規(guī)則，這篇論文并非直接以交易價(jià)量資料為處理單位(而是以已知規(guī)則作為處理單位)，因此還有發(fā)展空間。
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