Hoofstuk 3 Bsp En Bb Strategie

Die mees moeilike situasie te hanteer, is wanneer die waarskynlikhede is albei onbekend en veranderende betyds. Dit is die probleem wat jy in die gesig staar in die finansiële markte. Daar is geen twyfel dat die mark ervarings tendense. Daar is tye wanneer die waarskynlikheid van 'n opwaartse beweging is 'n hoë en tydperke wanneer dit laag is. Die tendense kan ook vinnig en onverwags verander. In 'n situasie soos hierdie, met behulp van 'n groot hoeveelheid van die historiese data te waarskynlikhede skat is waarskynlik nie baie nuttig en kan selfs teenproduktief wees. Die eenvoudigste manier om te gaan met hierdie situasie is om te aanvaar dat vandag se waarskynlikhede is dieselfde as gister se. Met ander woorde, jy wed dat die mark dieselfde vandag sal doen as dit gister gedoen het. As dit opgetrek het gister dan wed dat dit sal optrek vandag. As dit afgegaan dan wed dat dit sal gaan. As 'n waarskynlikheid vooroordeel of tendens duur ten minste 'n paar dae dan is dit eenvoudig strategie doeltreffend kan wees, maar foute sal voorkom wanneer die vooroordeel skielik omkeer. Kom ons ontleed hierdie strategie vir die geval van die aandelemark. Die \ (A \) uitkoms is dat die mark sluit bo naby die vorige dag en die \ (B \) uitkoms is dat dit onder sluit. Die ontleding sal vereenvoudig deur te aanvaar dat die grootte van die opbrengs vir op en af ​​dae is dieselfde, maar net verskillende in teken. Dit is natuurlik onrealisties, maar nie 'n onredelike eerste benadering. Dit beteken dat ons die behandeling van die aandelemark as soortgelyk aan die muntstuk flip spel wat hierbo bespreek is met die enigste verskil is 'n skaalfaktor vir die verwagting dat gelykstaande aan die veronderstelde grootte van die opbrengs is. Die ontleding sal verder vereenvoudig word as ons die \ (A \) en \ (B \) definieer waarskynlikhede soos volg \ Begin \ etiket P (A) en = & p = \ frac + b \\ P (B) en = & 1-p = \ frac - b \ nonumber \ einde Die parameter \ (b \) toon uitdruklik die mate van vooroordeel. Dit kan wissel van -1/2 om +1/2. Vir \ (b = -1/2 \) 'n afbeweeg gewaarborg en vir \ (b = + 1/2 \) 'n up skuif gewaarborg. Wanneer \ (b = 0 \) is daar geen vooroordeel en op of af beweeg ewe waarskynlik (sien die Enkellopend Coin Model, artikel 15.2, vir meer gesprek oor vooroordeel). Nou as jy wed dat dinge dieselfde gaan as die vorige dag, dan sal jy wen as die uitkoms vir die twee dae is \ (AA \) of \ (BB \). Die waarskynlikheid van hierdie gebeurtenis is \ Begin \ etiket P (AA \ mathrm BB) = (\ frac + b) ^ 2 + (\ frac - b) ^ 2 \ einde Jy sal verloor as die uitkoms vir die twee dae is \ (AB \) of \ (BA \). Die waarskynlikheid van hierdie gebeurtenis is \ Begin \ etiket P (AB \ mathrm BA) = 2 (\ frac + b) (\ frac - b) \ einde Die aanvaarding van die opbrengs is \ (\ pm r \), die verwagte opbrengs is \ Begin \ label E & = & R ((\ frac + b) ^ 2 + (\ frac - b) ^ 2) - r (2 (\ frac + b) (\ frac - b)) \ ​​nonumber \\ & = & r4b ^ 2 \ einde Die buitengewone ding oor hierdie resultaat is dat sedert die parameter vooroordeel is vierkantig, sal jy 'n positiewe verwagting kry as dit positief of negatief is. Dit maak geen verskil, en jy hoef nie te weet of dink, wat die rigting van die vooroordeel is. wed net dieselfde as die vorige dag en jy sal 'n positiewe verwagting het solank as wat daar is 'n paar vooroordeel, hoe gering. Natuurlik is dit nie die hele storie. Die aanname in die bogenoemde ontleding is dat die vooroordeel vandag is dieselfde as gister. Dit sal nie waar te wees wanneer die vooroordeel skakel. As die vooroordeel skakel dikwels dan sal die foute waarskynlik die positiewe verwagting vee. Nog 'n ding om te oorweeg is die variansie van hierdie strategie. Om die variansie voeg net die oorwinning en waarskynlikhede te verloor en af ​​te trek die vierkant van die verwagting. Dit gee: \ Begin \ etiket \ mathrm = r ^ 2 (1 - 16B ^ 4) \ einde As die vooroordeel is klein sal die variansie baie groot wees. Dit beteken dat tydperke van groot verliese is moontlik selfs al is die verwagting is positief. Met 'n klein vooroordeel kan jy 'n baie wisselvalligheid verwag. Daar is 'n aanvulling tot die "wed dieselfde as die vorige" (BSP) strategie en dit is die "wed die teenoorgestelde van die vorige" (BB) strategie. As die mark het opgegaan gister dan wed dat dit sal gaan vandag en omgekeerd. Die aanname hier is dat die vooroordeel skakel van dag tot dag. Dit beteken dat die teken van die \ (b \) parameter in die \ (P (A) \) en \ (P (B) \) formules skakel van een dag na die volgende. Die gebruik van hierdie strategie sal jy nou verloor op \ (AA \) of \ (BB \) en wen op \ (AB \) of \ (BA \). As gevolg van die oorskakeling van die teken op \ (b \), die waarskynlikhede vir hierdie twee uitkomste: \ Begin \ etiket P (AA \ mathrm BB) en = & 2 (\ frac + b) (\ frac - b) \\ P (AB \ mathrm BA) en = & (\ frac + b) ^ 2 + (\ frac - b) ^ 2 \ nonumber \ einde Die oorwinning en verloor waarskynlikhede is dieselfde as vir BSP strategie en so is die verwagting en variansie moet presies dieselfde wees. Die BSP en BB strategieë mekaar aanvul en elke dag een van die strategieë suksesvol sal wees. Die mark vandag sal óf beweeg in dieselfde rigting as gister of die teenoorgestelde. Daar is geen ander moontlikhede (onthou ons reken geen beweging as 'n af dag). Die mark gaan deur tydperke wanneer die BSP strategie is dominante en tydperke wanneer die BB strategie oorheers. Die Heilige Graal van handel stelsels is om vorendag te kom met 'n manier om te weet wanneer om te wissel tussen hulle. Een manier om te probeer om te gaan met hierdie tendens te skakel proses is deur die gebruik van Markov-modelle. Ons sal 'n paar eenvoudige handel stelsels wat gebaseer is op Markovmodelle verder in die boek bespreek, maar eers kyk ons ​​na 'n paar voorbeelde van die gebruik van 'n suiwer BSP of BB strategie. Kopiereg 2011 deur Exstrom Laboratories LLC