赌博与交易

一个好的赌手也会是个好的操盘手，而从国内的一些叫法也可以看出端疑，例如蓝筹股、红筹股，其来源于国外赌场筹码的叫法，蓝筹最贵，红筹次之。

一、不赔钱，为上策，保本最重要

赌博和交易的唯一目的就是为了赚钱，除此之外的激情、荣誉、恐惧并不能给我们带来什么，但让人差异的是操盘手“拉里-威廉斯” 曾访问过数位做交易的，结果他们把追求刺激，紧张视为交易的主要动力，赚钱似乎显得不那么重要，这种观念的人并不适合做交易，我们唯一的目的便是为了盈利而交易，而确保赚钱的方法，首先是保本，保本的方法则是避免下重注，有些亏损是生命不可承受之重。以下是投资界的高手，陨落的几个例子：

杰西·利弗莫尔：《股票作手回忆录》中的主人公，投机界不世出的天才，从白手起家一直做到1929年时的一亿美元身价，最终申请破产，并于数年后自杀。

约翰·麦瑞威瑟：曾是王牌投行索罗门兄弟公司的超级交易员，后来创建了群星荟萃的长期资本对冲基金（LTCM），一度拥有40亿美元的庞大资本，却在1998年俄国债券危机中几乎损失殆尽。（《乱世华尔街》中有关于LTCM危机的详细分析。）

管金生：1988年创办万国证券，曾被誉为“中国证券之父”，却在1995年“3·27国债事件”中马失前蹄，以致身陷囹圄。

唐万新：曾经统帅德隆系企业集团，傲视中国资本市场，终因资金链断裂导致德隆帝国土崩瓦解。

二、守不败之地，攻可赢之敌，概率下 ，见输赢

太多人把输赢定义为运气，我很少q去赌博以至于出牌水平很差劲，但却依然保持很少输钱，因为只有牌特别好才下注。电影里常有某富豪把自己的全部身家压进去和赌场对赌，赢了则拥有这个赌场。现实版本是这样的：某富豪携全部身家找赌场对赌，一把定输赢，而赌场老大则会告诉你，赌可以，但是要赌100把，一把定输赢的事 我不和你赌。而全世界的赌场下注都有上限。赌手和赌徒唯一的区别就是，赌手是尊重概率的，赌徒拼运气。交易要站在赢钱概率较高的一方，那微小的概率加上无数次下注就等于盈利。

三、该压多少注 

下注的多少应该随着你的本金不断的增加而增加，而每个人都有自己的一个衡量的标准，此时或许要借鉴一下公式。

凯利公式：f* = (bp – q) / b
 

其中，f* = 投注金额占总资金的比例

p = 获胜的概率

q = 失败的概率，q = 1-p

b = 赔率
   

首先，公式中分子的bp – q 代表“赢面”，数学中叫“期望值”(expectation)，凯利公式指出：正期望值的游戏才可以下注，这是一切赌戏和投资最基本的道理。
 

其次，赢面还要除以“b”才是投注资金比例。 也就是说赢面相同的情况下，赔率越小越可以多押注。 这一点不容易直观理解，我们用个例子来说明。下面三个正期望值的游戏，你看看选哪个：

1.“小博大”：胜率20%，赢了1赔5，输了全光。bp – q = 5*20% – 80% = 20%

2.“中博中”：胜率60%，1赔1。bp – q = 1*60% – 40% = 20%

3.“大博小”：胜率80%，1赔0.5。bp – q = 0.5*80% – 20% = 20%

三个游戏的数学期望值一样，都是20%，或者说押100元平均赢20元。按大部分国人的赌性，恐怕会选“小博大”游戏吧？ 但是用凯利公式中的“b”一除，“小博大”游戏只能押总资金的4%，“中博中”可以押20%，“大博小”可以押40%。 赢钱速度“大博小”快多了！ “久赌必赢的游戏应该选波动性小的”吗？ 说的就是这个了。

最后，凯利公式指明了风险控制的至关重要性：即便是正期望值的游戏也不能押太大的赌注。从数学上讲，押注资金比例超过了凯利值，长期的赢钱速度反而下降，还会大大增加出现灾难性损失的可能性。举个极端的例子，如果你每手都押上全部资金，那么不管你赢过多少钱，只要输一次就立刻破产。正所谓：辛辛苦苦几十年，一夜回到解放前。 

夏普比率

评估投资机会的优劣应该从收益期望和风险两方面综合考虑。如何量化这一思想呢？1950年代，有人提出用回报期望和波动性的比例作为衡量投资机会的指标。1966年，学者夏普（William Sharpe）在此基础上提出了著名的夏普比率（Sharpe Ratio）：

S = (R – r) / σ， 其中：

R = 投资的回报期望值（平均回报率）

r = 无风险投资的回报率（可理解为投资国债的回报率）

σ = 回报率的标准方差（衡量波动性的最常用统计指标）

夏普比率S越高，投资机会的“质量”越高。 举个例子：

甲投资：超额（超出国债）回报期望10%，标准差20%，夏普比率为0.5

乙投资：超额回报期望5%，标准差5%，夏普比率为1

乍一看，甲投资回报期望高，似乎是比较好的机会。其实乙投资更胜一筹（通常情况下），因为它的夏普比率高，意味着投资者用1个单位的“风险”能换取更多的回报期望。从杠杆投资的角度也可以得出同样的结论：假设投资者以r贷款利率融资，在乙投资机会上加1倍杠杆，那么“杠杆化”的乙投资就变成了10%回报期望，10%标准差，与甲投资的回报期望相同，而风险较小。

夏普比率多高才算“好”呢？ 我们来看一个实际的例子：美国股市的长期年平均回报率约为10%，波动性约为16%，无风险利率约为3.5%，因此夏普比率约为0.4（来源：维基百科）。翻译成白话就是：投资美股指数的年均回报率约比无风险利率高6.5%，但平均6年中有1年的回报率低于 -6%（1倍标差之外）。

对于长线投资的散户而言，投资美股的风险/回报还算说的过去。如果是对冲基金经理，这样的夏普比率就太低了：假设你的目标是20%年回报率，就必需用2.5倍杠杆（回报期望 = 2.5*10% – 1.5*3.5% ≈ 20%），也就意味着平均6年中有1年的回报率将低于2.5*（10% – 16%）- 1.5*3.5% = -20%。你赔了超过20%，客户大概就要跑光了。

一般说来，夏普比率超过1才是“好游戏”。这种机会在“简单投资”中并不多见，因此职业投资者常常利用对冲手段“改造”投资游戏，提高夏普比率。

 
夏普比率存在一些先天缺陷，因此也出现不少的改良版，所以有兴趣可以了解一下。

四、怎样才能更好：复合回报率，回报率波动，最大跌幅，夏普比率 

事实上基金C 远比基金D 更值得投资。从收益的稳定性和夏普比率可以明确看出，而事实上基金D的收益如此高，主要来源于次贷危机的一次抄底获利，但仅仅凭此来判定基金D不如基金C也是不公平的，但查看每个基金的历史最大亏损也同样能说明一些事情

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2014年8月5日 21:38:42  QQ83691843 

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