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  • 说起所谓的“做T”了。对我而言,其实很明白做T是不可能长期盈利的,只是偶尔几万元做着玩,反正盈亏也不大。  如果做T成功率能大于50%,哪怕只有55%也好,那么用凯利公式小注多次,反复做下去,很快就会发大财。...

    时间:2018-02-08 00:14:04  

           说起所谓的“做T”了。对我而言,其实很明白做T是不可能长期盈利的,只是偶尔几万元做着玩,反正盈亏也不大。

      如果做T成功率能大于50%,哪怕只有55%也好,那么用凯利公式小注多次,反复做下去,很快就会发大财。很明显不可能嘛。事实上因为有摩擦成本,盈利期望概率应该小于50%。

      看过很多人的理论,说如果被套,就用一部分仓位资金反复做T或者说波段,最终就能不断降低成本,最终解套不在话下,成本能做到零甚至负。听起来多美妙,遗憾的是,这个理论肯定不对。懒得详细解释这个谬论了,有心的朋友自己仔细思考吧。

      其实做短线必然失败,也是一样的道理,摩擦成本太高了,胜率很难超过50%。认为自己是短线大神的人,只是幸存者偏差,或者恰逢牛市。短线的大神人物利弗莫尔最后还不是失败收场,更何况利弗莫尔其实做的应该算是中线,而不是超短。

      我唯一还有疑问的是量化交易,这个我始终不能下定论。不过两个诺贝尔获奖者那谁和谁创建的什么基金,继几年爆赚后,还是两次都崩盘破产了事。以目前资料看,我比较倾向于量化交易长期来看,还是跑不赢平均收益。

      大宗师格雷厄姆的书籍介绍了很多价值投资策略还有技术分析等等各种进攻或者防御手段。然并卵,到最后,还是告诉你这一切都没用,你还是跑不过平均收益。巴菲特也在不同场合无数次劝导投资者,最佳投资手段就是购买指数基金。

      长期来看,很少很少很少人能跑赢指数,各种小聪明乃至大智慧都不行。

      至于论坛里那些收费骗子,那是收智商税。所谓智商税不在这里交,也得在那里交,早交晚交的区别。不过相对来说,我认为智商税与其落在个人腰包,还不如落在国家口袋。
     

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  • 股票中的做T的是什么意思?

    千次阅读 2019-03-02 16:45:15
    T是“T 0”的简称。T 0,是针对股市买卖T 1规则而产生的超短操作技巧。目前股票操作执行T 1,是指当天买进的股票,只能在第二天卖出。为此,就产生了“T 0”操作技巧。比如,你手中已持有某一股票1000股,成本10元/...

    资料1

    T是“T 0”的简称。T 0,是针对股市买卖T 1规则而产生的超短操作技巧。目前股票操作执行T 1,是指当天买进的股票,只能在第二天卖出。为此,就产生了“T 0”操作技巧。比如,你手中已持有某一股票1000股,成本10元/股。当天振幅较大,先泛绿下跌,在9.5元/股处你买进1500股。随后该股飘红上涨,在10.5元/股你卖出1000股(最多1000股,可以少于1000股),因为此前你只有1000股,当天买进的1500股是不能卖出的(受T 1规定限制)。此时,你完成了一个标准的T 0操作。你当天获利1000元(未扣除交易费)

    (稍后补充)

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  • 用MATLAB做T检验(ttest)

    万次阅读 多人点赞 2011-10-26 12:10:46
    t-检验: t-检验,又称student‘s t-test...matlab中提供了两种相同形式的方法来解决这一假设检验问题,分别为ttest方法和ttest2方法,两者的参数、返回值类型均相同,不同之处在于ttest方法的是 One-sample and pa

    t-检验:


    t-检验,又称student‘s t-test,可以用于比较两组数据是否来自同一分布(可以用于比较两组数据的区分度),假设了数据的正态性,并反应两组数据的方差在统计上是否有显著差异。

    matlab中提供了两种相同形式的方法来解决这一假设检验问题,分别为ttest方法和ttest2方法,两者的参数、返回值类型均相同,不同之处在于ttest方法做的是 One-sample and paired-sample t-test,而ttest2则是 Two-sample t-test with pooled or unpooled variance estimate, performs an unpaired two-sample t-test。但是这里至于paired和unpaired之间的区别我却还没搞清楚,只是在Student's t-test中看到了如下这样一段解释:

    “Two-sample t-tests for a difference in mean involve independent samples, paired samples and overlapping samples. Pairedt-tests are a form ofblocking, and have greater power than unpaired tests when the paired units are similar with respect to "noise factors" that are independent of membership in the two groups being compared.[8] In a different context, paired t-tests can be used to reduce the effects ofconfounding factors in anobservational study.”

    因此粗略认为paired是考虑了噪声因素的。

    在同样的两组数据上分别用ttest和ttest2方法得出的结果进行比较,发现ttest返回的参数p普遍更小,且置信区间ci也更小。


    最常用用法:
    [H,P,CI]=ttest2(x,y);(用法上ttest和ttest2相同,完整形式为[H,P,CI, STATS]=ttest2(x,y, ALPHA);)

    其中,x,y均为行向量(维度必须相同),各表示一组数据,ALPHA为可选参数,表示设置一个值作为t检验执行的显著性水平(performs the test at the significance level
        (100*ALPHA)%),在不设置ALPHA的情况下默认ALPHA为0.05,即计算x和y在5%的显著性水平下是否来自同一分布(假设是否被接受)
    结果:H=0,则表明零假设在5%的置信度下被拒绝(根据当设置x=y时候,返回的H=0推断而来),即x,y在统计上可看做来自同一分布的数据;H=1,表明零假设被拒绝,即x,y在统计上认为是来自不同分布的数据,即有区分度。

    P为一个概率,matlab help中的解释是“ the p-value, i.e., the probability of observing the given result, or one more extreme, by chance if the null  hypothesis is true.  Small values of P cast doubt on the validity of  the null hypothesis.” 暂且认为表示判断值在真实分布中被观察到的概率(?不太懂)

    CI为置信区间(confidence interval),表示“a 100*(1-ALPHA)% confidence interval for the true difference of population means”,即达到100*(1-ALPHA)%的置信度的数据区间(?)


    应用:常与k-fold crossValidation(交叉验证)联用可以用于两种算法效果的比较,例如A1,A2两算法得出的结果分别为x,y,且从均值上看mean(x)>mean(y),则对[h,p,ci]=ttest2(x,y);当h=1时,表明可以从统计上断定算法A1的结果大于(?)A2的结果(即两组数据均值的比较是有意义的),h=0则表示不能根据平均值来断定两组数据的大小关系(因为区分度小)

     

    临时学的,没经过太多测试,不一定对,还请高手指教。



    另外还有在某个ppt(http://jura.wi.mit.edu/bio/education/hot_topics/pdf/matlab.pdf)中看到这样一页


    参考资料:

    经验+自身理解

    matlab 7.11.0(R2010b)的帮助文档

    wikipedia

    http://www.biosino.org/pages/newhtm/r/schtml/One_002d-and-two_002dsample-tests.html


    转载请注明出处,请尊重他人劳动成果

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  • SPSS教程-t检验怎么

    万次阅读 2019-04-16 16:17:52
    T检验,亦称studentt检验(Student'sttest),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率...那么如何用SPSS做T检验呢,看一下下面的做法吧~ 1.单...

    T检验,亦称student t检验(Student's t test),主要用于样本含量较小(例如n < 30),总体标准差σ未知的正态分布。 T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的,并于1908年在Biometrika上公布。

    那么如何用SPSS做T检验呢,看一下下面的做法吧~

    1.单样本T检验,我们要做的其实主要就是求数据的置信区间以及数据是否有显著性差异,而我们生物医学上面基本都是要求95%的置信区间的,当然有一些特殊情况下面,这个区间也是会变的,首先,我们先导入数据样本,小编会以“身高”为例,求取身高的这个区间以及确定它是否有显著性差异。

     

     

    2.导入数据样本之后,执行“分析-比较均值-单样本T检验(s)”,这个时候我们会看见一个弹出窗口,我们讲“升高(SG)”作为变量,进行设定,同时点击“选项”将置信百分比设置为95%,点击继续-确定。

     

     

    3.确定之后,系统会分析出结果,我们会发现升高p(sig)<0.05,这个就说明这组数据不是正态分布,是存在显著性差异的,而这组数据的置信区间就是(141,144)【就是(下限,上限),如图】

     

     

    配对样本T检验

    1.这个数据我们一般都是比较同组数据前后的数据差异,当然还有其他情况,但是总是这两组样本都不是相互独立的,而且是必须服从正态分布的,这样才能进行分析,首先,我们先导入样本数据【例子不是前后对照】。

     

     

    2.导入数据之后,我们执行“分析-比较均值-配对样本T检验(P)”,这个时候弹出一个窗口,我们讲前后样本分布移动至如图的位置,同时点击“选项”选着95%的置信百分比。点击继续-确定。

     

     

    3.

     

    4.确定之后,系统分析数据,第一个表的p(sig)>0.05,说明两组直接无相关关系,而第二个表间p<0.05,说明其两组数据之间有显著性差异。【具体分析都得以得出的数据为参考哦】

     

    END

    独立样本T检验

    1.独立样本T检验可以说是需要的要求比较多的,首先我们的数据是得服从正态分布的,首先,导入样本数据,我们可以看到样本中的两组数据“性别和工资”。

     

    2.但是我们会发现,性别是数字标记的,很多人可能会对其不习惯,我们可以设置转换一下,首先点击“性别”进入“变量视图”,我们点击“值”将“1设置为男”“2设置为女”【这个性别都是有具体数据的不能乱设定哦】,设置好之后确定,点击转换,数字就变成男女文字了【转换按钮在图片上面有标记】

     

     

    3.基础数据处理好之后,执行“分析-比较均值-独立样本T检验(T)”,弹出窗口,将”工资“设定为检验变量,”性别“设为分组变量,同时点击定义组,设置组1,组2【组1就是男的数据组,组2就是女的数据组】,点击继续-确定。

     

    4.确定之后,我们就得出数据,而我们的独立样本必须服从方差齐性,如果方差不齐性,那么就得用T"检验,所以,我们开始分析这组数据,第二个表上面P(sig)<0.05,说明他的方差不相等,这个就说明我们得选用T"检验,所以,我们得选第二行的数据值。

     

    5.当然啦,如果第二个表上面P(sig)>0.05,说明他的方差相等,这个就说明我们得选用T检验,那么,我们就得选着第二个表的第一行的数据值。

     

     

    END

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