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发表于 2019-6-13 20:12:36
什么线都画过，什么多周期共振分析，还买了多屏一起看。
上图是网上找来的，不外绝非个案，如许做的生意业务员触目皆是。费力卓绝的奋斗并没有带来让我真正的劳绩，有的只是一次次盼望化成泡影而已。假如说这条路，我由于不敷积极，以是没有走通，我想我的生理极限已经不能支持我做下去了。到底有没有效？为什么看着总有效而用着用着总出题目？昨夜西风凋碧树。独上高楼，望尽天涯路。欲寄彩笺兼尺素。山长水阔知那边。厥后我学习了生理学和神经科学的一些知识后，知道人拥有无法降服的自利毛病和后视毛病。自利毛病意味着你肯定会朝本身有利的方向产生私见，一旦你对某技能指标产生信心后，你会强化它的上风，而忽视它的缺陷。后视毛病，会造成大量的过后诸葛亮的情境，把未来的信息不自以为带入进去。这些是人性，人性是客观存在的，和人性斗争是很困难的变乱。《海龟生意业务法则》还宣扬了一种理念，不是体系不OK，是你的心态不OK。学会淡漠呆板得使用，把仓位资金管理做成呆板人一样平常，就能得到乐成，打败市场。一群毫无生意业务履历的年轻人，由于崇敬，百依百顺，从而笑傲华尔街。击败人性就击败了市场，降服本身，就能赢得未来。听上去好有原理，但呆板实行好难啊，心田好煎熬啊。幸亏，我是码农身世，会写代码（大学期间还拿过天下性比赛的前三名，拿过风投，技能委曲还算靠谱），何不消盘算机来降服人性呢？盘算机不会有自利毛病和后视毛病（条件是你的步调不能使用未来信息）。何况，组合出来的技能指标组合浩繁如海，怎样能用人力去做这些变乱呢？何况做得还欠好。海龟生意业务法则谁人期间，可没那么好的IT技能。想到这一点，再次扎入代码中，开始费力卓绝地架构，coding，debug，汗青回测，分析结果，想办法进步盘算服从，怎样使用并行盘算让能用得上的全部盘算装备一起没日没夜得跑起来。云云循环往复，不知疲倦。衣带渐宽终不悔，为伊消得人干瘪编程，真是当代人处置惩罚信息的必备技能，编程赋予人很大的自由，在处置惩罚信息的过程中，不再受制于很多软件的不称心，上限多半在于你的编程技能，而非他人。从满屏幕的技能指标，变回了满屏幕的各种代码，CPU 永久满转。没日没夜得比划果然不如没日没夜得coding来得高效。那我劳绩了“圣杯”吗？我曾经以为我劳绩了。此时的我，已经不是一个人在奋斗了，有一群守望相助的小搭档们和我一起探索着这诱人的谜题，我们为了洞悉那扳连着万万人的奥秘，无数人魂牵梦绕的圣杯，不知疲倦得做着工作。对险些全部可行的，有确定性形貌的技能体系，举行分析后，我们得到了很多故意思的统计结果。动用了大量的盘算资源，弄废了多少可怜的硬盘后，对着统计数据，有些怪样的感受。比力着名的技能指标，MACD 能委曲凌驾50%的精确率，只是委曲凌驾而已，假如没有生意业务本钱和活动性题目，冷血得实行该指标提示的方法，能不能赢钱还得靠运气。RSI 的表现极不稳固，胜率总算过半，而KDJ的表现糟糕得让人难以置信。胜率凌驾50%的技能分析计谋固然多，但出现的频次和分布都非常不匀称。曲线非常不平滑，大概说，夏普率非常低。我们在举行着技能指标的整合的时间，运用了统筹规划的一些数学本事。在大量的统计结果和有序的规划后，我们得到了一个在回测上近乎完善的技能分析体系，曲线的平滑程度让民气醉，收益之高，让人惊鄂。200%的年化回报，是在有资金管理和风险控制的条件下可以预期的。将全部可得到技能指标举行到淡漠无情，毫无人性的盘算机体系统计，毫无私见的，赤裸裸的数据。加上数学上的统筹规划，无可置疑的客观性。技能分析，简直是做绝了。体系上线运行，神勇一如预期，收益的速率和汗青回测完全划一。似乎，熬到头了。体系有效了小半年，开始出现难过的回撤，固然，对于回撤我们是故意理预备的。不久后体系又规复了红利，似乎又回归正常的状态中。然而，一次又一次不明缘故原由偏离预期，让我信心产生了动摇。我信赖，技能指标类体系，我们近乎一扫而空，在客观性和精确性方面已经做到极限。彼时，我无法再想象还能怎样进步体系的有效性。题目出在那里？到底那里做得不敷好？这题目为何云云难懂？大概，这题目有答案吗？这个无数先辈反复琢磨的圣杯，存在吗？是鲁棒性欠好吗？学习集和测试集反复相互倒腾，无时不刻担心过分学习的题目。到底是那里没做好？有人误会，以为不须要猜测代价，着实只要一个正预期收益的体系就OK了。然而一个正预期收益的体系须要的是概率。而统计能给出的，只是频率而已。概率和汗青出现频率，是两码变乱。既然全部技能指标都是已往代价大概生意业务量的汇总分析，全部的技能指标都是对已往汗青代价的一种表明。那么从信息的角度来说，技能分析的恣意组合不大概突破代价所包罗的信息。这里有篇科普文，表明为什么一种叫神经元网络的东西，可以大概拟合出恣意函数：Neural networks and deep learning对，神经元网络，无论指标怎样玩花活，都是汗青代价的函数，他们到底能不能预示未来？大概肯定程度上得到置信区间？神经元网络的灵感来自于人类大脑，这一技能已经拥有了非常丰富的技能积累和现成工具。动用本身的编程技能，开始捣鼓了起来。一遍遍调参数，看结果。已经风俗了打击。岂非已往的代价，并不包罗未来的代价走向吗？光看这个论点，似乎不至于振聋发聩，然而，世面上险些全部的技能分析，都是根据汗青代价来敲定的。这是一个多么不一样的天下，在我学习盘算机科学技能的时间，书上告诉你的东西，大概不精确，但你实践后，按照书上的代码上机后多半是实践乐成的。电视上，杂志上，网络上各人讨论的东西，都是确定的。上编译器确认一下，你就会发现，固然有大量的私见，至少不是在辩说着子虚乌有的东西。可假如已往的汗青代价，并不是未来代价的一种预言。那全部的干系册本，无数人讨论得热烈无比的技能，电视上专家的口若悬河，岂非完满是扯淡？全天下都在瞎扯淡，就你智慧？我还不至于狂妄自尊到这个程度，总以为题目出在本身这里，神经元网络也不是万能的嘛，换一换它的强劲对手SVM，支持向量机。光听名字就高大上啊。支持向量机作为人工智能别的一个很有出息的范畴，被广泛看好。固然深度学习的火热是厥后的变乱了，当年并没有听说过。感谢开源天下，让我得以方便得使用前人的智慧。一遍一遍又一遍，挑灯夜战已经家常便饭，扫兴，也已经家常便饭。模子的维度越来越高，复杂程度已经失控。稳固的是，已往的汗青代价作为输入。我是有多不乐意认可，已往的代价并不包罗对未来的预言。否定这个，就是否定了本身已往那么多不眠夜，那么多废寝忘食，那么多心血，那么多积极，那么多那么多东西。难过，真的难过。少年不识愁滋味，爱上层楼。爱上层楼。为赋新词强说愁。而今识尽愁滋味，欲说还休。欲说还休。却道天凉好个秋。短暂的躲避后，重新开始思考，在颠覆齐备之前，让我再回望一下我心血凝聚的遗体，回眸一下那曾经娇媚的身影，究竟是倒毙于自身的缺陷，还是全部的齐备，终究不外是黄粱一梦。我为何从这条路开始探索下去的？对，我是受了软件的暗示，似乎技能指标蕴藏着奥秘，只要解开，就能得到财务自由。从一开始，我就被引导着。不要听信托何人的指引，我会怎么做？假如我从来不知道技能分析这回变乱，我会怎么办？我将怎样面临市场？在放下全部，放空本身，摈除全部私见后，开始思考最本初的一些疑问。下面大量内容引述自果壳网的多篇文章，我之前在知乎的互换中也大量使用。我们且放下市场，做个小小的观光。说两个段子：“引导员做战前动员，称“只要冲锋充足快，就不会受伤”。你拼尽积极冲锋，可战后却浑身血淋淋地被抬了返来。你说引导员的话不对，引导员却说：“那是由于你冲得不敷快，否则就不会受伤了，记取下次冲快点啊。”面临这么流氓的表明，你只能默默无言。但你已经知道了他是个骗子，缘故原由在于他根本就没有给出冲锋充足快的尺度，无论你冲得有多快，只要你受伤了，他永久可以称缘故原由是你不敷快，他的说法“永久精确”。”李大娘信赖黄大仙，她以为世上万事万物，包罗你我的头脑都是由一只超等黄鼠狼完全控制着，固然包罗我这篇文章的写作。依托这只黄鼠狼，李大娘可以表明齐备，下雨是它流鼻涕，打雷是它打喷嚏。你还别跟李大娘较量，由于你永久都无法证明这个黄鼠狼是不存在的。引导员和李大娘的说法有一个共性，那就是说法本身根本就没有可以否定它的途径，用科学哲学的术语说，就是该说法本身不具有“可证伪性”。假如你数了上五浪后做空失败了，是你对浪的界定出题目了，我们时间拉得更长点你就发现，果然可以表明得通。第三浪最强，可你发现突然转向了，着实你看的是末了一浪了。下三浪还没完怎么就竣事了呢？着实三浪早竣事了，你数错了。各位知道我在说什么吗？这种理论永久不会错！怎么说都说得圆。我们再来假设一个场景：A、B两人对于太阳升起分别提出了两种观点：A：太阳从东边升起。B：太阳从全部方向升起。此中，A是可以被证明是假的，只要我们找到一次太阳不是从东边升起的环境，就可以证明A是错的了。但是B的理论可以说是完善，根本找不到任何方法证明他是错的。现实上A和B都没有办法证明他们的理论是精确的。A的理论，完备看是如许的：从人类建立方向开始，太阳都是从东边升起的，从而推知太阳从地球形成到死亡，都会从东边升起。B的完备理论是：从地球形成以来，太阳就大概从恣意方向升起，从人类建立方向以来，太阳都是从东边升起的，而且会在未来的某个时间改变。假如A和B要证明本身精确，那么就须要有地球从形成到死亡，全部的太阳升起方位的证据，这是不大概的。各人都有的证据就只有从人类纪录太阳升起以来的资料，也就是有限的证据，单靠这些证据，两人都无法证明本身的观点是精确的。都无法证明，两者的理论全部都是不可靠的。一万个例子都无法证明，只用一个真实的反例就充足证伪。条件是，该题目是可以证伪的。假如一个理论，不可证伪，那压根就没有任何科学代价。太多太多的技能分析流派，宣示的理论，连可证伪性都不具备。这和引导员和李大娘没有任何本质区别，拥有的，不外是一大堆图形拼集起来的迷信罢了。某形态出现后，是庄家入场了，这里暗示着投资者感情的发酵。这些言论听着都很有大概性。是的，有大概性而已，怎样证明这条K线不是庄家买入的呢？怎样证明不是感情的躁动呢？我反正是没办法指出他们错在那里的，永久有大概。每当他们的技能分析失效时，他们总是会告诉你忽略了什么东西，不管他之前有没有分析过，大概，是他的最新发现呢，体系终于得到修复，呵呵。那我们之前做的统计分析是可证伪的吗？是的，成不成，看多看空都是确定的，没法作弊的。要么红利，要么亏损，不存在模棱两可。在相识了不可证伪就是耍流氓，就是迷信后，我们再回首一下，人类的头脑方法，人类得出结论分两种方法：演绎法与归纳法。我们认识的三段论是个好例子：A 全部人都会死B 苏格拉底是人C 苏格拉底会死这个推论就是演绎法，我们通过已知的广泛规律和一个究竟，能推断出一个确定的结论。这种方法叫做演绎。归纳法不一样A 柏拉图末了死了B 苏格拉底末了也死了C 人末了都会死归纳法的出发点不是确定性的规律，而是观察到的征象，我们观察到征象而且从中总结出一些大概的规律。末了形成我们对规律的总结。休谟的论断固然古老，但至今仍然是个魔咒。演绎的法则是可靠的，而全部的归纳都是不可靠的。由于归纳法有个终极的缺陷，我们无法得到全部的样本。就算我们获取了汗青上的全部样本，我们也无法克制未来太阳突然从西北方向升起，由于一个样本的破例就充足证伪，就算之前的一亿个乐成样本，都没办法。之前人们看到的天鹅都是白色的，黑天鹅一词根本等同于“龟毛兔角”，意喻不存在的变乱。直到大帆海期间，人们在澳洲真的发现了玄色的天鹅。归纳法永久无法摆脱这个宿命，黑天鹅一词也从龟毛兔角的涵义厘革为汗青上从未发生过的变乱的比喻。任何以归纳法作为根基的计谋，都逃不出这个宿命。演绎法则是严酷可靠的。在粗浅得学习了哲学后，猛然发现我大学里学习的数理逻辑学，原来是那么得有智慧。我忽略了太多东西。哲学，特殊是科学哲学，应该是在学习任何本事前都应该好好过一遍的东西，而之前的我，愚笨得看到前人的履历就如饥似渴得去相识，连对履历应该抱有什么样的态度都不知道，蠢死了。也怪我之前学习的是盘算机科学，似乎知识都是可靠的，至少不会太不靠谱，乃至完全天南地北。而齐备齐备我看到的技能分析，都没有逃离归纳法的咒骂范围。且岂论它们自身永世无法脱离归纳法永恒的缺陷，就归纳本身而言，它们都算不上好的归纳。摆脱齐备我从前信赖的东西之后，学习真正的知识，看法到人类智慧的可悲范围的时间，我终于得到了释然，彻底的开释。是的，就算是归纳，这些技能分析都谈不上上档次。居然上当那么久，只怪本身蠢，本身太心急，急于看出点什么东西。人类的大脑是个模式辨认器，而且进化总要求你快速得辨认模式。以至于当我看到花花绿绿的技能分析后，总是急于给出本身的模式辨认。蠢便是恶，要为本身的屈曲付出代价，无数的日日夜夜就是代价。我一点都不冤枉。自此，洗手不干恨本身没有早些学习哲学，恨本身急于获取可见的知识，而没有深入思考思考这东西。恨本身以为勤劳和受苦就能有回报。没有眼睛，狂奔在走向扑灭的门路上，是不会有天主来痛惜的。本身背负因果，没人可以代替。不再纠结于神经元网络大概SVM是不是冤枉了技能分析的本事，从可证伪性和演绎归纳的区别性子上，已经充足洞见差别。重新审视计谋，原来多年牛角尖钻错了地方。外加在探索的过程中学习了大量的金融学知识，极大得拓宽了眼界。不再把本身困在单个市场上代价的猜涨猜跌中。究竟上，我已经彻底放弃了代价的推测，原来以为只有猜代价才是赢利的唯一方法，这就是不学习的罪行，无知就是罪行。重新动身，摆脱头脑风俗，以可证伪性为根本条件，严酷的演绎作为推论方式，规避归纳法，重新订定计谋。天可怜见，走了老大的弯路，总算踏上了正路。当初想要学习和相识哲学方面的知识，并没有带着剧烈的目标性。谁曾料想，猛然触及到了那么多时间挣扎深陷的题目之症结地点。犹如在他乡的远足中，偶遇知音。蛾儿雪柳黄金缕。笑语盈盈暗香去。众里寻他千百度。蓦地回首，那人却在、灯火阑珊处。（雪球他山之石可以攻玉）
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