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炒币心得篇(一):概率趋势与概率平衡

币家  · 公众号  ·  · 2018-07-30 22:49

正文

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前言

炒币心得篇将是一个系列,多篇干货文章,什么时候写,主要看时间和心情。本篇为第一篇,主要是想深入探讨一下操作中的概率问题。币家的实战操作理念是:下单就是赌博,而有策略的赌博就是要赌大概率事件。


首先回顾一下之前说过的一些概念定义,可参考文章《 难道我们又抄底成功了 》所述。或看下方定义:


定义一

事件集与事件元素 :在现象世界里,发生了一系列 同构的 事件,这些事件的发生严格 按时间序列依次排开 不存在同时发生的情况 ,也就是说每个时点上只发生一个事件,所有的事件构成一个事件集。假设我们用E1表示1时点上的事件,E2表示2时点上的事件,En表示n时点上的事件,则事件集 E = {E1,E2,...,En} (n∈正整数,n→∞)。其中E1,E2,...,En又叫做事件元素。(注,所谓同构的事件是指,这些事件的性质和结构都是一致的)


定义二

事件元素的量化 :在事件集E中,由于所有事件是同构的,所以任何一个事件Ei都可以用统一的量化标准来表示,寻找量化标准的过程就称为事件元素的量化。


定义三

事件元素的量 :通过事件元素的量化过程确定出来的量,这个量可以是一个数值,也可以是一个含有变量的公式。


定义四

概率平衡 :遍历所有事件元素的量,将这些量按一定算法排列,当这些量成群结队的出现在一个区间范围时,选定该算法为该事件集的 标准算法 。通过这个标准算法将事件元素的量划分成了N个群组,属于这个群组里的事件我们认为都是近似一致的。因此,最终事件集中的n个事件,被标准算法划分成了N个群组,从而简化成了N个相互不近似的事件。 那么,所谓的概率平衡就是指P(N)=1,即N个不近似的事件发生的总概率为1。


定义五

概率趋势 :这个概念是币家首次提出,先看个小故事,下文再接着说。


拉斯维加斯的骰子机

如果你去过拉斯维加斯、澳门或是某公海上航行的豪华游轮,想必都会去体验一下当地特色,那就是赌场。币家今天要讲的故事跟这有关,目的是直接引出对概率趋势的思考。


当时,币家在某酒店下面闲逛,酒店别具特色的是那巨大无比的人造天空。币家不喜欢挤在人太多的地方,于是来到了那一排排的机器旁边,没错,就是骰子机。坐下,投入筹码,押了一个大,启动掷骰子按钮,“啪啪啪”,三个大骰子在机器内部疯狂跳动,一切停止下来后,开出123六点小。第一把尝试是因为新鲜,输了无所谓,于是再来一局,继续押个大。“啪啪啪”,又是小。这时币家心想,总归不会继续小吧,再押一个大。“啪啪啪”,还是小。


从概率上来说,连续开小的概率远小于一次开小的概率,因此继续押大,应该是大概率事件,总不能四次都是小吧?!再来一次,“啪啪啪”,还TM的是小。连续四次押错,且四次都坚持的一个方向,居然全错,币家开始怀疑机器有问题,于是换了一台机器。这把押个大,“啪啪啪”,开了一个小。当你连续五把都猜错的时候,心情是极其糟糕的,倒不是输了钱,而是不服气为什么就不能赢一次。这时,币家选择冷静下来,开始仔细分析回顾一下刚才的过程。


首要任务是排除机器本身的问题。如果机器可控制骰子的落地点数,那任币家如何玩,都一定是输的。但是当币家旁观了几个人的猜投结果后,排除了这种情况,不是机器问题,就是币家手气不好。另外,这种场所也不至于玩这种小把戏,让人把把输,那谁还会来玩,显然,机器没有问题,至少没有明显的问题。


排除了机器问题,接下来,币家就开始思索如何才能把输的给赚回来。第一次在赌场里玩,总想着能胜利归来。


从刚才的过程来看,一台机器连续开出了小,小,小,小,从概率上来说,小和大应该各占一半才对,为何连续出现了四个小,貌似不科学?!这时,币家想到了抛硬币的游戏,猜正反面,这和这里的猜大小本质是一样的。而随着抛硬币的次数增加,出现正面的次数和出现反面次数的概率是一样的。但是在抛的有限次过程中,概率结果并不是均衡分布的,可能正的更多一些,也可能反的更多一些。于是 币家从中发现了概率趋势


为了验证概率趋势的想法,币家立即去统计了几台骰子机过去几十次的结果。发现一些明显的 碎片化规律 。比如这样的规律:大、小、大、小、大、小;或者是:大、大、大、小、小、小;又或者是:大、小、小、大、小、小;所有的机器都有这样的碎片化规律在其中呈现,但是整体来看却是无序的,并且大和小的总结果趋于一致。 因此,整体上,一系列事件的发生表现为概率平衡,而这一系列事件内部却涵盖着数个或很多个概率趋势 。而概率趋势就是币家那次最终胜利离场所使用的好办法。

由此,币家给出概率趋势的定义如下:


定义五

概率趋势 :在事件集E下,我们可以找到标准算法将E划分为N个事件群组,其中P(N)=1称为概率平衡,意味着总事件发生的概率为1。相应的,针对其中N个事件群组的某一个P(Ni) = p (p < 1)称为概率趋势,这意味着P(N1) + P(N2) + ... + P(Ni) = P(N) = 1。即概率趋势反应的是概率平衡状态下的局部趋势。而这个局部趋势就是判断大概率事件的重要技巧之一。


由上可知,概率趋势的定义其实非常简单,三个字就可以说清楚,即: 找规律







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