作者midas82539 (喵)
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标题Re: [请益] 需要为上涨/下跌找理由吗？
时间Sun Jul 26 00:47:18 2026
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几个基本的观念：
首先，看到现象有想法，例如：「A决定B」，这种命题假说当然是OK的。
但你必须要对自己诚实，不然就会陷入『特例救援』(ad hoc rescue)的谬误。
就跟ad hoc在拉丁语意思是"for this"，一旦你看到「A没有决定B」的现象，
为了修补你的命题漏洞，你决定找一个新的变因C来对"这次"结果说明，
所以是「C决定B」。
OK，那如果下次观测又出现C没有决定B的结果哩？
那同样的逻辑下，你就会开始找D,E,F.....那这会变成啥？
就是台语的「妈的都你的毛」，你只要把「」填进任何词，叙述都可以成立。
但这有意义吗？没有意义，这就只是一个事後怎麽讲都对的屁话而已。
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那为何绝大多数的人都会陷入这种症头？
因为光是有想法是不够的，从想法到建立出有效的假说理论，
你会面临很多问题，也就是Duhem-Quine问题提到的：
当你要提出「A影响B」的说法，你的变因其实不只有A而已，实际上会有：
(1)你怎麽定义决定哪些是观测对象？
(2)你怎麽算的，可能出现误差吗？例如，假设你要用自然对数(LN)来将数据
标准化成比例关系，那你有注意到你的数据是否存在负数吗？
不同数字的绝对值是否有巨幅差距？
(3)你的资料从哪里来的？它具有代表性吗？
(4)时间序列的代表性指的是什麽？或者反过来问，
假设你的资料刚好符合连续上涨的特徵，那你可能会无法观测哪些理论上存在
但你的样本资料无法获得的特徵，从而造成不具代表性？
(5)是否存在无法控制的变因X，而X会不断影响结果。X是否为随机不可控的？
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所以这代表什麽？这是在说明，单纯的单一原因其实涵盖你原本没意识到的
众多子变因，在你没认真诚实处理这些子项目之前，你的『想法』是无法被验证的。
无法被验证的叙述，以及建构在上面的交易策略，基本上就跟没用的屁话一样。
你无法分辨到底发生/没发生是否代表你错了，你就无从改良。
接下来就是从想像中出发，逐步形成轮廓，由於这边是股票板
那就用讲到烂的假设：「主力决定了个股的涨跌」来举例。
要从想像出发，你要先决定：
(1)定义：啥是主力？法人、大额交易者？是否有符合你定义的资料数据？
(2)观测标的？
(3)是否存在异常佐证你的假设？
例如你观察到「个股A似乎存在大户拉尾盘、连续买卖超和股价涨跌的相关性」
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这个现象你有以下的解释：
1. 大户的资金投入规模，会影响短期价格涨跌。
2. 大户刻意砸钱来「画K线」，让市场散户都看到大涨/大跌。
接下来就是承认「哪些是无法测量的主观脑补」。
例如第二点虽然可以解释，但你要怎麽样从K线来推论：涨跌都是主力画线？
然後问自己，你真的可以从像是法人买卖超/未平仓量来推论是『有意图』，
还是市场无意图，只是众多人交易下刚好出现的常态？
在这里承认「我不知道」是很重要的，因为这会可以厘清：
(A)哪些是可以找资料观察，验证的，哪些不行。
(B)如果1,2两者都可以成立，则通常条件更简单、可重现的假说，
会比更复杂、更难重现的假说有效。(奥坎剃刀法则)
那接下来你的目标就很明确了，就是你要不要花时间挖资料，
花时间忍受资料输入，然後自己想办法设计一个方法来测量/计算出你想观察的
统计量，然後不意外地这会出现很多问题导致卡关，或者计算结果被打脸。
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通常你的算式结果不符合预期，甚至被打脸是很正常的。
因为这代表可能存在未知的变因X，而你要想办法找出或处理这个变因X。
这个变因X哪些是可以算的，哪些是我承认有随机性不可得知的。
就拿台风比喻来说，你要预测台风会不会来袭，那麽实际上的变因会有：
1. 台风 + 周围高气压的分布状况与规模
2. 气压变动是否存在随机性，以及随时间变迁是否导致路径偏移？
故路径可能存在随机性。
这时你就可以把台风X的变因，切割成可观测的规模，以及承认不可能
完美预测的路径分布。剩下就是看你要不要用机率分布的概念来处理不可知的
路径问题。
拉回来原题，如果你要探讨价格变化(C)的公式。
就算你不用AI，你到现在应该也可以归纳推导出：
价格变化(C) = 资金规模(s) * 随机方向(d)
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这个阶段你可以不用太在意是否达成数学的正确性。
因为你的目的是要评估哪些层面是可以努力的，哪些大概随机没法控制的。
例如「事件发生後，会导致股价涨跌」
看到这边的你应该可以开始建立初步的算式框架，然後你就可以有初步目标，
例如：
(1)大额交易人动向
(2)价格波动率
(3)涨跌方向
那麽你就可以得到初步的命题：「涨跌方向是随机不可预测的，但冲击规模是可观察的」
这个就是ARCH模型的初步概念。最终你再想办法弄出一个过去价格冲击，
是怎麽影响到现在的价格波动率，然後又导致次期的变异数增加...
接下来就是你要输入资料，看资料能不能推翻你的公式进而找到问题。
或者你讲究一点可以用蒙地卡罗，看你高兴。
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你有这些基础了，才能建立所谓的交易策略。但实际上你也会碰到
虽然具有一定解释力的模型，但策略绩效反而很烂的结果。
出现这种问题大多是你的公式不可避免的会出现利用过去资料的迟滞性。
或者只是刚好你的数据符合某些特性，而你把它跑其他时间的回测会发现被打脸。
但这些本身并不是代表你的努力没有用，这只是说明你目前的数据对比假说
解释力仍然不够，你要嘛就是继续花心力去修，或者乾脆承认这就是理论局限。
那既然存在局限的话，你还要做预测的方法，那就要有风险管理。
这时就会回归到一个CP值的问题了：
如果你从事A方法要比B方法付出更多心力，但解释力没有增加，胜率也没增加。
那你还要花时间预测吗？就CP值来说B的确更简单无脑，那你乾脆只做B也是可以的。
特别是如果你看到现在直接END的话，那麽单纯做无脑的B方法，
我想会是更好的选择吧。
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1F：推 pc007ya : 先推 07/26 00:57
2F：推 sdbb : 谢谢，欧印大盘指数 07/26 00:59
3F：推 zxm40059 : 感谢分享 07/26 01:01
4F：推 bala045 : 推midas 大 07/26 01:12
5F：推 Colitas : 看完前几段先推再看 07/26 01:32
6F：推 Zending : 看懂，宁愿模糊的对，也不要在错的地方精算花时间 07/26 01:34
7F：→ Zending : 大概猜想几个与B可能相关做trouble shoot 就好 07/26 01:36
8F：→ Zending : 一直忙於研究B以外所有可能，已经方向错浪费时间 07/26 01:37
9F：推 Zending : 风险管理就是资金控管，毕竟不会准确对，只能模糊 07/26 01:44
10F：推 stocktonty : 你讲这些对赌徒或是无脑懒人而言太烧脑也太复杂了 07/26 01:52
11F：→ stocktonty : 大部分人从原因结果就搞不清楚了更何况去回测验证 07/26 01:52
12F：→ stocktonty : 统计 算期望值 抓曝险 这种都是最无聊且最繁琐的事 07/26 01:53
13F：→ stocktonty : 更何况样本不够多 也没有纪录统计 更不可能蒙地卡罗 07/26 01:56
14F：推 ebb0204 : 推，最後结果就变成k线图了，这样更简单，再加入机 07/26 02:21
15F：→ ebb0204 : 率思维，产生一致的交易策略形成系统，然後再去统 07/26 02:21
16F：→ ebb0204 : 计数据跟分析，阿当我没说，这里的人还是以开满杠 07/26 02:21
17F：→ ebb0204 : 杆上正二为主，才不管什麽交易系统呢 07/26 02:21
18F：推 auerbach : 受教了 刚看第一段还愣一下 以为到NBA版 07/26 03:31
19F：推 inewigkeit : 推 最喜欢这种Taleb式的逻辑思维 07/26 03:44
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22F：推 fix78 : 超赞 07/26 06:04
23F：推 ininpussy : 股价本来就是一大堆不可控交互影响的变因形成，看 07/26 06:21
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