历史数据如何进行数据分析

2020-09-3009:02:11 发表评论 1,963 views

国庆了,很多数据又来了,比如过去10年节前下跌次数达到7次或8次上涨,那么节后上涨概率为70%或80%.这种数据分析就基本上属于耍流氓。

数据分析是什么,只是寻找相关性,而得出节后上涨这个数据是因果性,如果把相关性当因果性是容易在过去成功的道路上失败。

相关性的数据只是帮我们去找到因果性的一个取巧点,比如为啥节后上涨是偶发概率还是有更深层次的原因,一旦找到因果性我们就可以大胆使用,可是很多人搞不清相关性和因果性的区别。

我举个扔硬币的例子,假设某硬币扔出去正反两面都是50%.那么扔10次,很可能有7次正面,如果这时候我们定义正面的概率为70%,那么我们愿意赌的赔率肯定和50%的不同,而下一次硬币正反的概率还是50%,此时我们很容易由于概率判断失败而赔钱。

随着抛硬币次数增加,此时从70%会降低到50%,这就叫均值回归理论。

而另一个硬币正面的概率的确是70%,那么,它正面的均值就是70%,如果过去10次正面碰巧就是7次那么碰巧能得到正确答案,但碰巧7次的概率不高。

历史数据要看,但量少的数据基本没有看的意义和价值。因为量少就算找到可能的因果关系都很难验证。明白相关性和因果性的区别后,在很多很难或无法找到因果性的数据上果断放弃那些所谓相关性的结果。做好风控可以直接使用相关性数据,很多东西我们的确没法理解因果性,但相关性的确存在,但这先需要大量的数据。

最近和一个短线交易的朋友聊的比较多,我是一个超长线投资,两者不兼容但也不冲突,我给他的意见就是你的所有经验都是寻找相关性,千万不要把相关性当成因果性就行,这样才能时时刻刻做好风控,过去成功的经验往往是将军墓。

长线投资也一样,当我没有理解心智,渠道,提价权等的时候,消费股成就大牛股是美国历史数据和大佬们的经验,比如犹太人历史教导他们只做嘴巴和女人的生意,那么不理解那些根因的时候我只能得到一个相关性的结论,当我理解后我就有了一个因果性的结论。

相关性的结论有很多,过去涨的好的股票未来涨的好的肯定有,但比例不会很高,只有找到因果性才能把那些相关性的数据剔除,小数据的相关性没用,大数据分析可以得到有用的相关性数据,此时只是我们还没理解或找到其因果原因而已。

要么大数据分析清楚,不懂业务往往会分析错误,这方面我有很多例子可以举,基本都是领导们容易犯的错,毕竟他们不是太懂业务。要么找到因果逻辑,这时候我才会使用其结果,胜率比较高而已,因为我的认知决定我理解的因果也有很高的错误率。

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