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第36章 隐马江湖6（第1页）

原来肖敬雨大叔在年轻的时候，通过研究发现，将主流的技术指标看做其最初始的概率，那么在市场中连续使用的情况下，可以将“二项分布”这个概率模型很好的运用其中。

比如通过对均线系统进行统计，其初始概率为35%；当均线系统发出的信号连续失败两次后，其连续失败三次的概率有多少呢？

通过计算，可以得出均线系统信号连续失败三次的概率为27.46%、连续失败四次的概率为17.85%;连续失败五次的概率为11.6%；连续失败六次的概率为7.54%。

那么算出这些概率，又有什么用呢？《发财指南》中指出，可以从事物的反面来看。

已经知道信号连续失败了两次，又算出了连续失败三次的概率是27.46%；那是不是可以算出发生三次信号成功一次的概率呢？

当然可以，三次中成功一次的概率就是1-27.46%u003d76%；四次中成功一次的概率就是1-17.85%u003d82.15%；

以此类推，在这个自然初始概率为35%的均线系统重复15次的过程中，至少成功一次的概率无限趋近于100%。

《发财指南》中还举了一个例子，让莫雯雯至今印象深刻。

如果一件事成功率是1%，那反复100次至少成功1次概率是多少？经过严密的计算，其答案是63%。

这也说明了一个道理，看似不可能的事在反复尝试中成功率会不断提高。

社会上有句名言“傻逼一样坚持，总会看见牛逼的结果”，它的数学基础正是来自于“二项分布”的概率模型。

……

当年莫雯雯读到这个章节的时候，简直震惊的惊掉了下巴；心绪也因此兴奋了好几个日夜。她对肖敬雨大叔的才华简直崇拜的五体投地。

……

而莫雯雯在一开始运用这个概率模型的时候，也曾走过一段很长的弯路。那就是她总想通过这个模型，找出100%的交易信号。

但她发现根本就找不到。随后她发现也很难找到90%、80%、70%等高概率的信号概率。

这是为什么呢？这让莫雯雯非常苦恼。经过一番研究后，她才发现理论概率与现实事情发生的概率毕竟还存在不同。

在大多数情况下，只要信号发生的概率超过60%，那么大多数时候，他们就变成了信号成功的事件了。而即便不会出现，一个初始概率为35%的交易信号连续失败20次以后，才来一次100%的概率发生。这种事情看上去很美好，但现实中不容易发生。

经过一段时间的调整后，莫雯雯便开始专注于去寻找那些连续失败1-2次的技术指标信号了。

在理论上，只要让自己技术指标的信号保持在60%以上，通过不断重复，再配合这资金管理策略，那基本就可以无往而不利。

从那之后，莫雯雯便不再拘泥于用什么技术分析指标。而是通过电脑统计出一些相对初始概率较高指标，然后在这些指标发出信号连续失败1—3次之后，再次发出交易信号的时候，就是莫雯雯选择出手的时候。

当然，这个方法是有瑕疵的，在数学上也并不完全的严谨，但却好用。在很长一段时间里，没有确定性的重大交易机会的岁月里。莫雯雯都是通过这些经过“二项分布”概率模型加工过的信号作为开仓条件，让自己的交易成功率能够很稳定的保持在60%以上。

再配合着对资金管理的灵活巧妙的运用，日常的交易变得稳定而又回撤很小。这也让莫雯雯骄傲了好长一段时间。

后来，莫雯雯接触到了“MQ7”这款基础的量化自动交易的平台软件。便将自己研究与学习到的模型策略全部都进行了自动化升级。

从此她便在日常的普通交易中，变成了一位彻彻底底的量化交易者了。自从有了自动化的“MQ7”平台的强大功能支持，莫雯雯便可以将“二项分布”的量化概率放到更低的位置，接受更多的交易信号，即便它们的初始概率不高，但经过测算，只要二项分布的连续概率大于51%，莫雯雯就敢开整。

电脑的速度与单笔分拆的更为精细的仓位，完全可以弥补概率上的缺陷。只要保证测算的概率大于50%，在较长时间内则一定会保证赚到钱。

至于赚多赚少，有的时候就需要运气的加持。但亏损的限度已经被压缩到了很小。这么多年了，沈家公司日常普通的交易都能实现连续稳定的盈利；只是收益时高时低，但基本不太会有亏损年份的出现。

对于莫雯雯来说，这已经完全足够了。平日只要维持这种稳定的收益水平，才能在确定性大机会来的时候，放心的去赚大钱。

……

再后来袁小天加入了莫雯雯的交易团队。她们在那些燃情岁月中，消耗了无数个夜晚，沉浸在交易模型的优化与改进的事业中。

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袁小天本身就是国外知名大学的精算专业研究生。所以对数学与量化模型，可谓是信手拈来。

经过袁小天的研究，又将原本较为粗糙的“二项分布”概率模型，进行了彻底的优化升级。袁小天主要采取了“贝叶斯”派的概率预测方法。

所谓贝叶斯概率方法，是指一种更为高级的与抽象的计算概率的方法。他不再依靠刻板的频率统计计算概率的方法。

而是开创性的引入了“条件概率”的概念。先给一个主观的先验概率，然后通过不同的条件出现，一步一步推算一个事情的发生概率。

这种贝叶斯的概率计算方法，更接近人们日常的思维，符合人类的基本常识。也是人们在不知不觉间，便会本能使用的揣测方法。

比如，一个人猜妈妈今天中午做什么午饭。他首先会通过日常对家庭生活的了解，以及爸爸妈妈平日的习惯，给出一个主观的概率判断——大概有60%的可能性，妈妈中午做炸酱面。

再进一步，这个人突然想到，家里冰箱的食材有很多面条，而由于昨天妈妈忘记去超市采购，所以冰箱里也没什么其他的东西了。有了这个条件，那么可以推测出中午吃炸酱面的概率是70%。

再接下来，这个人又打电话给爸爸，问了问爸爸的想法。爸爸说他也觉得妈妈中午会做炸酱面。这又是一个条件出现，这样概率就变成了80%。

快到中午时，这个人又得知妈妈临时去超市买了一些黄瓜以及甜面酱等食材；这个条件出现，概率进一步变成了90%。

直到中午，这个人刚回到家便闻到了炸酱的味道。这个条件出现，概率就基本变成了100%。

这就是贝叶斯概率方法的基本思想，先根据经验给出一个初始概率，然后根据不同条件的出现，一步一步修正概率，最终得到一个最为靠谱的结果。

与一般的概率推算的传统方法相比，贝叶斯概率方法要更为高级，更为科学；而且全面兼容传统的概率方法。

在袁小天的艰苦努力下，莫雯雯的交易预测系统进行了全面的升级。将过去的以“二项分布”为主要测算概率的方法，全部用“贝叶斯概率方法”进行了替代。

在经历了大量的数据测试与实盘运用之后，莫雯雯与袁小天发现，贝叶斯方法预测的概率结果，并不比“二项分布”高出太多。但稳定性却更好，基础更为牢固。这个方法也更适合趋势跟踪为主的策略。

而《发财指南》的十二个资金管理策略，其本质与趋势跟踪的方法密不可分。所以贝叶斯概率方法能够更好的与核心的资金管理策略进行融合与衔接。

自此以后，莫雯雯的交易策略模型中，预测的部分便全部由“贝叶斯概率方法”进行测算。莫雯雯团队的普通交易的年化业绩，则提高了一些，而且超级的稳定。这让莫雯雯非常的满意与骄傲。

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