本帖最後由 EntrepreneurOPs 於 2019-7-4 16:15 編輯 比爾 發表於 2019-7-4 08:20 看來您還是沒能明白我寫的!!! 不用費事去訓練什麼心性啦! 也鮮少人會成功的! 是照表操課那個 [表] 要符合自己的個性和情況條件啦! --- 有志交易者的第一件事 --- 先了解自己, 才能訂出可行且適合自己的 [表] (規則), 既然適合可行便是輕鬆做到, 哪裡需要訓練什麼心性? 訓練心性都是那些賺學費的老師在講的, 因為當你虧損時, 可以簡簡單單地推給你自己練心不夠, 沒能做到老師給你的規則(可能會賺錢但不適合你), 不是老師的方法不好 哈 http://individual-trader.blogspot.com/2013/09/blog-post_763.html 容易實踐的規則是先認識自己後, 依照個人在操作上的優缺點特製化出來的, [順性] 才能輕鬆做到, 順性才能長久做到, 順性才能一直做到; 這都已經順性了還需要什麼訓練心性? 需要訓練代表做起來很痛苦, 很痛苦的事情不管訓練再多, 您覺得會能長期做到? 所以規則不是用回測(從歷史資料裡找)得來的, 是要按照自身條件來量身訂做的; 也就是先有了適合自己的規則才去跑回測看效果如何!!! 不要把先後次序搞混了! 如果曾經看過下文, 應該要懂的...(實戰經驗 = 歷史資料) http://www.optionshare.tw/forum.php?mod=viewthread&tid=3109&extra= 我向來很贊同隨機致富的陷阱作者塔雷伯(Taleb)所主張 --- 我們有缺點，而且不必費心想要改正我們的缺陷，只能繞過這些缺陷過日子. 努力設法擺脫人性，或許不可行；我們需要運用一些計謀，而不是依賴某種堂而皇之的道德勸說 http://www.optionshare.tw/forum.php?mod=viewthread&tid=2973&extra= 節錄 http://www.optionshare.tw/forum.php?mod=viewthread&tid=3346&extra= 相關 --- "透過從過往的資料和經驗中學習並找到其運行規則", 然而正是這 [資料] 和[經驗] 侷限了一切! 黑天鵝的由來大家都知道吧? 話說古時候北半球的人, 一輩子根本沒機會看過南半球的天鵝有些是黑色的, 因此他的 [資料] 和[經驗] 就侷限在天鵝只會有白色的, 所以我們拿來訓練機器的資料也只能會有白色的(沒發生過的資料, 人類也無能更不可能預見出來), 當這種訓練下來的人工智慧機器, 後來遇到它沒見過的狀況(黑天鵝)時, 您還會認為它會做出有智慧的反應嗎? 哪怕它學習時用的演算法是什麼manifold regularization或是TSVM都沒三小路用 市場因為參與者眾多, 組成分子又會汰舊換新(不管是被抬出場或真正死亡), 市場老師的行為是一直在改變的, 對人工智慧機器來說, 就是不斷地用新出的黑天鵝(它的學習資料庫不存在這些資料), 去挑戰它好不容易用演算法搞出來的規則, 這只會讓它不斷地傻眼而已. 圍棋變數多但仍是有限解(雖窮舉後的資料龐大), 人類可以用有限解的部分集合(ex: 棋譜資料)去訓練電腦, 讓它能在限定時間內算出最佳可行解; 但交易市場屬於無限解... 很難辦! 結論回到好的操作方法絕對不是單從市場實戰經驗導出來的, 也可以看做在歷史資料(實戰經驗)中找賺錢的行為或方法, 是有問題的 |
ant1964 發表於 2019-7-5 08:37
一針見血-----讚!
是照表操課那個 [表] 要符合自己的個性和情況條件啦! --- 有志交易者的第一件事 --- 先了 ...
brad 發表於 2019-7-6 21:04
這篇寫得真好，DT大也強調適性
sec2100 發表於 2019-7-8 09:29
但操作適不適合個人，往往需要很多的時間探求，就像蘇軾一樣，他去每個地方當小官，詩風詞風也不同，有時拘 ...
EntrepreneurOPs 發表於 2019-7-22 18:08
紀律是老生常談, 常常是做不到的, 更難長期做到! 連機構法人的交易員, 都須仰賴某些機制(ex: 今日虧損2% - ...
sec2100 發表於 2019-7-22 19:36
我倒是覺得紀律非常重要，但自營家說的話也不無參考價值。對一個周選賣方而言，我想最重要的紀律就是適當 ...
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