通过购买股票赚钱,学习两样东西就可以,分别是数学和哲学,剩下的就是常识了——阿布哥哥
上面这句话是我入市20多年来的浓缩总结。
高手之间聊股票交易谈的都是哲学。如果避不开具体的交易方法,那一定会从数学、统计学的角度,来佐证交易方法赚钱的有效性。
剩下的就是常识了。
今天文章从数学角度来讲买股票赚钱。下次讲哲学的。
一选到好股票
下面内容是《我从达尔文那里学到的投资知识》书中的例子,我按照实际情况做了一些修改。
看了一下股票软件,现在市场上有5444只股票。简单按二八法则进行分类,好的、能赚钱的股票是1088只,不好、赚不到钱的股票有4356只。一位专业的投资人拥有90%的选股准确率,这已经是顶尖高手水平。现在,我们用贝叶斯定理计算一下,他构建的投资组合最终赚钱的概率是多少。
他会选中 1088 * 90% = 979 只好股票,但同时也会误判 4356 * 10% = 436 只差股票为好股票。那么,他的整个组合里,好股票的占比(后验概率)只有 979 / (979 + 436) ≈ 69.2%。这意味着,即便是这样的高手,他组合里也有超过30%的股票可能是“陷阱”。
如果选股准确率降至80%,那么好股票为870只,差股票为871只,组合准确率直接降至50%左右。造成股票选择“陷阱”问题的根源在于市场里差股票基数太大。因此,提升选到好股票的初始概率,就是解决问题的关键。
找到问题继而解决问题,市场上面股票背后的公司经营投资者改变不了,所以从上面两个计算结果看,解决问题的关键就是提高选到能赚钱股票的概率。如果对财务知识不是很了解(潜台词是学习财务知识、学习产业知识),那么投资人可以在沪深300、自由现金流、红利组合等基金的成分股里选择。自然能选到好股票的概率就大大提高了。
二既要好股票又要赚的多
提高选出好股票的概率并不能真正赚到钱。因为只讲概率不说赔率就是耍流氓。选出好股票只是第一步,最终能否赚钱还需要赔率(或称盈亏比)来赚钱。投资交易本质上是做正期望值的事情。
期望值=胜率*赔率
在量化交易分支中,有一个分支是算法交易,研究算法交易可以从这个公式推出经典的趋势交易策略的胜率及赔率组合。当盈亏比达到3:1的时候,交易胜率只有30%,长期下来也是盈利的。
在长期交易中平均交易10次里只有3次是赚钱的,剩下7次都是亏钱,最后交易结果居然是赚钱的。从直觉上感觉不可思议,但是请按照丹尼尔·卡尼曼的《思考,快与慢》书中写的。将思考从快思考切换为慢思考,用期望值的公式计算一下。
期望值=胜率*赔率=胜率*平均盈利 - 败率*平均亏损=(3元*30%) - (1元*70%) = 0.9元 - 0.7元 = 0.2元/笔。虽然每笔的期望值只有0.2,但长期下来利润可观。
所以,选出好股票以后赚钱的赔率还要达到要求,最终好坏相抵才能够赚钱。看完数学计算过程和结果咱们再来看巴菲特说过的话,是不是有一些新的认识了。
沃伦·巴菲特(Warren Buffett)的投资策略强调“好股票”需同时满足“好公司”和“好价格”两个核心条件,具体表现为以下特征:
好公司标准
巴菲特偏好具有独特竞争优势的企业,包括:
1拥有供应链壁垒(如控制原料生产环节形成成本优势)
2用户黏性高(如T-Mobile用户锁定策略)
3长期生存能力(如Occidental Petroleum的能源领域垄断地位)
好价格标准
巴菲特强调安全边际,即在企业基本面良好时以较低估值买入:
1等待市场恐慌时介入(如2025年伯克希尔股价创新高前,其A类股一度达755,968美元)
2避免高溢价(如市盈率超过30倍的成长股)
综合以上内容,在买股票赔率高的时候入手最nice。常识,即:熊市的时候价格低,买股票赔率最高。
三其他需要考虑的要素
上面提到了概率和赔率=>期望值。
除此以外,还要有遍历性,即不能因为加杠杆爆仓而永久离开了这个市场。要在市场活下去,才会有机会。
不爆仓凯利公式就必不可少,通过凯利公式优化下注比例,以实现长期复利增长的最大化,同时将破产风险降至零。可以在开仓前计算一下自己的破产概率。
关于股票投资中涉及的更多数学统计知识,如胜率、赔率、期望值等,我在之前的文章中都有过详细探讨,有兴趣的朋友可以延伸阅读。常看常新。
注:以上内容仅为个人观点,不构成对您的投资建议,投资有风险,投资需谨慎。
上面这句话是我入市20多年来的浓缩总结。
高手之间聊股票交易谈的都是哲学。如果避不开具体的交易方法,那一定会从数学、统计学的角度,来佐证交易方法赚钱的有效性。
剩下的就是常识了。
今天文章从数学角度来讲买股票赚钱。下次讲哲学的。
一选到好股票
下面内容是《我从达尔文那里学到的投资知识》书中的例子,我按照实际情况做了一些修改。
看了一下股票软件,现在市场上有5444只股票。简单按二八法则进行分类,好的、能赚钱的股票是1088只,不好、赚不到钱的股票有4356只。一位专业的投资人拥有90%的选股准确率,这已经是顶尖高手水平。现在,我们用贝叶斯定理计算一下,他构建的投资组合最终赚钱的概率是多少。
他会选中 1088 * 90% = 979 只好股票,但同时也会误判 4356 * 10% = 436 只差股票为好股票。那么,他的整个组合里,好股票的占比(后验概率)只有 979 / (979 + 436) ≈ 69.2%。这意味着,即便是这样的高手,他组合里也有超过30%的股票可能是“陷阱”。
如果选股准确率降至80%,那么好股票为870只,差股票为871只,组合准确率直接降至50%左右。造成股票选择“陷阱”问题的根源在于市场里差股票基数太大。因此,提升选到好股票的初始概率,就是解决问题的关键。
找到问题继而解决问题,市场上面股票背后的公司经营投资者改变不了,所以从上面两个计算结果看,解决问题的关键就是提高选到能赚钱股票的概率。如果对财务知识不是很了解(潜台词是学习财务知识、学习产业知识),那么投资人可以在沪深300、自由现金流、红利组合等基金的成分股里选择。自然能选到好股票的概率就大大提高了。
二既要好股票又要赚的多
提高选出好股票的概率并不能真正赚到钱。因为只讲概率不说赔率就是耍流氓。选出好股票只是第一步,最终能否赚钱还需要赔率(或称盈亏比)来赚钱。投资交易本质上是做正期望值的事情。
期望值=胜率*赔率
在量化交易分支中,有一个分支是算法交易,研究算法交易可以从这个公式推出经典的趋势交易策略的胜率及赔率组合。当盈亏比达到3:1的时候,交易胜率只有30%,长期下来也是盈利的。
在长期交易中平均交易10次里只有3次是赚钱的,剩下7次都是亏钱,最后交易结果居然是赚钱的。从直觉上感觉不可思议,但是请按照丹尼尔·卡尼曼的《思考,快与慢》书中写的。将思考从快思考切换为慢思考,用期望值的公式计算一下。
期望值=胜率*赔率=胜率*平均盈利 - 败率*平均亏损=(3元*30%) - (1元*70%) = 0.9元 - 0.7元 = 0.2元/笔。虽然每笔的期望值只有0.2,但长期下来利润可观。
所以,选出好股票以后赚钱的赔率还要达到要求,最终好坏相抵才能够赚钱。看完数学计算过程和结果咱们再来看巴菲特说过的话,是不是有一些新的认识了。
沃伦·巴菲特(Warren Buffett)的投资策略强调“好股票”需同时满足“好公司”和“好价格”两个核心条件,具体表现为以下特征:
好公司标准
巴菲特偏好具有独特竞争优势的企业,包括:
1拥有供应链壁垒(如控制原料生产环节形成成本优势)
2用户黏性高(如T-Mobile用户锁定策略)
3长期生存能力(如Occidental Petroleum的能源领域垄断地位)
好价格标准
巴菲特强调安全边际,即在企业基本面良好时以较低估值买入:
1等待市场恐慌时介入(如2025年伯克希尔股价创新高前,其A类股一度达755,968美元)
2避免高溢价(如市盈率超过30倍的成长股)
综合以上内容,在买股票赔率高的时候入手最nice。常识,即:熊市的时候价格低,买股票赔率最高。
三其他需要考虑的要素
上面提到了概率和赔率=>期望值。
除此以外,还要有遍历性,即不能因为加杠杆爆仓而永久离开了这个市场。要在市场活下去,才会有机会。
不爆仓凯利公式就必不可少,通过凯利公式优化下注比例,以实现长期复利增长的最大化,同时将破产风险降至零。可以在开仓前计算一下自己的破产概率。
关于股票投资中涉及的更多数学统计知识,如胜率、赔率、期望值等,我在之前的文章中都有过详细探讨,有兴趣的朋友可以延伸阅读。常看常新。
注:以上内容仅为个人观点,不构成对您的投资建议,投资有风险,投资需谨慎。
0
bigbear2046 - 无非想要明白些道理,遇见些有趣的人或事
“一选到好股票”
什么叫好的股票,看你定义是能赚钱的股票,那么说一个必然赚不到钱的股票吧,一个就行
“二既要好股票又要赚的多”
将来的赔率胜率你并不知道,只是知道策略的历史赔率胜率,连错5次就能让你产生贝叶斯怀疑
“三其他需要考虑的要素”
凯利公式里的赔率胜率是赌场里已知确认的,而巴菲特长期杠杆率是1.7
什么叫好的股票,看你定义是能赚钱的股票,那么说一个必然赚不到钱的股票吧,一个就行
“二既要好股票又要赚的多”
将来的赔率胜率你并不知道,只是知道策略的历史赔率胜率,连错5次就能让你产生贝叶斯怀疑
“三其他需要考虑的要素”
凯利公式里的赔率胜率是赌场里已知确认的,而巴菲特长期杠杆率是1.7
Edge
Chrome
Firefox
京公网安备 11010802031449号