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发帖数: 4950 | 1 ☆─────────────────────────────────────☆
bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 10:27:18 2011, 美东) 提到:
熵增加是宇宙中的一个普遍原理，很多人觉得很玄。下面的表格可看成熵增加原理在股
市中的
见证。表格中的数据是我用信息论的方法得到的，恕我不能披露所用模型的构造。
Entropy
S&P500 SIRI
1/2/98 97.54 95.44
1/7/99 97.85 96.49
1/2/01 98.37 97.65
1/2/08 98.87 98.43
1/4/10 99.04 98.29
1/7/11 99.12 98.42
表格中包含了S&P500 与 SIRI 在不同日期的熵值。最大值规整为100。
定性地说，熵值越高，TA的效果越差，熵值若真达到100，所有TA方法都将失效。
SIRI的熵值显然低于指数的熵值。而在我的套利交易中SIRI算是盈利较多的。一般来说
个股的熵值低于股指的熵值，这是做个股的优势。SIRI的熵值曾一度下降，
这应该是外界重要信息注入的结果。
市场效率增加应该是熵增加原理的一个特例。
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rim (可乐会捂帮帮主) 于 (Tue Jul 12 10:33:18 2011, 美东) 提到:
是不是可以这么理解，当熵值趋向100， 就是完全的random walk？
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hometh (水木的仔) 于 (Tue Jul 12 10:35:14 2011, 美东) 提到:
it's like dog fight
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 10:35:26 2011, 美东) 提到:
啊，熵这么高？股市快进入熱寂状态了！？
如果算一下个股每年的beta的平均值，会不会看到有减少的趋势？
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whyabk (邓稼先郭永怀) 于 (Tue Jul 12 10:47:55 2011, 美东) 提到:
我认为你这个模型的前提假设就是错的。
人在宇宙中是熵减的吧，人造的股市怎么可能是熵增的呢。
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whyabk (邓稼先郭永怀) 于 (Tue Jul 12 10:49:27 2011, 美东) 提到:
rim帮主别听这些人瞎掰，市场效率论纯粹是胡扯蛋，这些人连前提假设都搞不清楚。
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popyard (popyard) 于 (Tue Jul 12 10:51:44 2011, 美东) 提到:
赞忽悠
物理学中，熵增加原理是在孤立系统中才存在。
金融学中，熵增加原理的孤立系统是理想的，在FED大钱，或强庄股中失效。
我手里有个N度简并共振量子熵与纠缠的SP500模型，用的类似规范场的算法，你要不要
研究一下？我大体看过，个人认为基本是垃圾。
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whyabk (邓稼先郭永怀) 于 (Tue Jul 12 10:53:38 2011, 美东) 提到:
赞一个，明白人。
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 10:59:23 2011, 美东) 提到:
我想总体上市场有效理论是对的，不过行为金融方面的一些研究也表明市场有效理论的
“理性预期”假设不总是正确的。不过，我觉得这两者不是完全相互否定的。
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whyabk (邓稼先郭永怀) 于 (Tue Jul 12 11:04:05 2011, 美东) 提到:
我觉得，您再深入思考一下，还是有可能找到股市中的挣钱方法的。
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qiuyueshifu (inner peace) 于 (Tue Jul 12 11:05:00 2011, 美东) 提到:
金融大师索罗斯的观点好像是认为市场是无效的吧。
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 11:05:58 2011, 美东) 提到:
你看没看到SIRI的熵在一段时期减少？这正是因为股市不是孤立系统。
所以我说是外界信息注入的结果。
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 11:08:02 2011, 美东) 提到:
如果你看到很多白天鹅，有时候也看到几只黑天鹅，请问你觉得天鹅是白的还是黑的？
~_~
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whyabk (邓稼先郭永怀) 于 (Tue Jul 12 11:08:21 2011, 美东) 提到:
这个是屁股决定脑袋的原因。
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qiuyueshifu (inner peace) 于 (Tue Jul 12 11:12:00 2011, 美东) 提到:
我会认为灰天鹅存在的可能性很大，不仅有白天鹅，黑天鹅还可能有灰色天鹅。
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whyabk (邓稼先郭永怀) 于 (Tue Jul 12 11:13:46 2011, 美东) 提到:
索罗斯的位置是不可能看到黑天鹅的。
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whyabk (邓稼先郭永怀) 于 (Tue Jul 12 11:15:36 2011, 美东) 提到:
终于明白为啥有80%的人亏钱。
我的思路还真是异于常人啊。
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 11:16:13 2011, 美东) 提到:
不要以为以上的熵值很高了，98.42仍很低，足以得到3位数的回报。
等熵值涨到99.9再看吧！
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varianinccom (fool) 于 (Tue Jul 12 11:18:24 2011, 美东) 提到:
这样也可以？
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 11:18:27 2011, 美东) 提到:
你在暗示你很赚钱啊！分享一下你的经验和看法吧，看我们能不能学两招。
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whyabk (邓稼先郭永怀) 于 (Tue Jul 12 11:18:39 2011, 美东) 提到:
熵值到99.9的系统是啥，您知道吗?
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 11:20:08 2011, 美东) 提到:
至少看起来增加的速度很快吧？你的结论是不是大家快没得玩了？
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whyabk (邓稼先郭永怀) 于 (Tue Jul 12 11:20:09 2011, 美东) 提到:
该说的我都说了啊。
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popyard (popyard) 于 (Tue Jul 12 11:26:37 2011, 美东) 提到:
操，关我屁事呀。
大兄弟，咱们还是好好说话吧，别老拽jargon，整得自己很牛B的样子，其实装B的人往
往很傻B。比如俺，以前就是个很能装B的吊人，唉--，装B遭雷劈啊！
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 11:31:41 2011, 美东) 提到:
感觉你见过两只黑天鹅就说天鹅都是黑的，要open mind嘛！
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 11:32:43 2011, 美东) 提到:
你怎么知道我的模型的前提假设是什么？
模型显示的熵增加是结果，不是前提。争论要遵照基本的逻辑。
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 11:33:16 2011, 美东) 提到:
就这个帖子里的comments吗？还是发表在别处？感觉你没说清楚啊，我还是不知道你怎
么赚钱的。
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scalper (scalper) 于 (Tue Jul 12 11:34:18 2011, 美东) 提到:
泡兄, 把十年的PERFORMANCE砸给看看
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 11:36:38 2011, 美东) 提到:
既然如此，希望你今后不要跟我的贴。
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updownlife (渔夫) 于 (Tue Jul 12 11:40:56 2011, 美东) 提到:
最喜欢市场无序论的是那些做index 的(比如说s&p500 etc). 他们的观点很简单, 市场
是random walk, 最好买index fund. 但同时他们又是"有序论"的坚决支持者,因为他
们会定期根据他们对公司的分析更新index components,呵呵.
所以,最后其实所有市场参与者都是有序论者, random walk 只能留在学院里.
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qiuyueshifu (inner peace) 于 (Tue Jul 12 11:45:05 2011, 美东) 提到:
市场有效与否和市场是否有序好像没有关联。
市场是否有序是仁者见仁，智者见智的问题，当你认为市场有规律可循时，自然就会认为
市场是有序的，有序的市场不一定是有效的。
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updownlife (渔夫) 于 (Tue Jul 12 11:47:55 2011, 美东) 提到:
楼主的意思是现在市场的有效性在逐步提高. 证据是熵增加. 也就是说"有效"="无规律
"="完全无序",呵呵
认为
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 11:48:19 2011, 美东) 提到:
哈哈，算了吧。我来这里也不是吵架来的。
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 11:54:20 2011, 美东) 提到:
感觉你说的“无序”有点自相矛盾，你好像想说“无序”=“无法找到方法持续赚钱”
，又想说“无序”=“random”。
实际上如果股市的波动如果是完全随机的，那么它的分布应该是正态的，用均值回归的
方法来trade就很赚钱啊！不知道我的理解对不对。
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walstudio (午夜未眠人) 于 (Tue Jul 12 11:54:45 2011, 美东) 提到:
我最喜欢用通俗的语言来讲故事，呵呵
有序就是说，把一个不会游泳的人和一个鸭子一起仍到水里，
不会游泳的人会说，这个水世界他妈的就是完全无序的，
手脚再怎么划都是瞎折腾，然后会游泳的说，不是这样的，
水还是有序的.鸭子呢? 就很茫然的看着人...what the heck.
有效就是说，会游泳，但是不能超过物理极限，
比如说你不能找到一种游泳方法可以超过光速来游泳，
同样，你不能找到一种能预知未来的方法，帐号每年100倍的翻.
认为
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vanmark (controlled aggression) 于 (Tue Jul 12 12:00:09 2011, 美东) 提到:
我很羡慕那只鸭子......
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qiuyueshifu (inner peace) 于 (Tue Jul 12 12:01:54 2011, 美东) 提到:
呵呵，嗯，很好！
你这种解释太具体化了，太牛了。
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updownlife (渔夫) 于 (Tue Jul 12 12:04:44 2011, 美东) 提到:
“无序”=“pure random” = “无法找到方法持续赚钱”
对pure random的正态分布用均值回归是无法持续挣钱的,因为这个"均值"本身是不可知
的, 呵呵
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scalper (scalper) 于 (Tue Jul 12 12:05:18 2011, 美东) 提到:
right, but sometimes you got to make a jerk shut his hole!
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 12:05:33 2011, 美东) 提到:
这个关于有序和有效的解释很生动活泼，不过和有效市场理论里的“有效”不是一回事。
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 12:07:19 2011, 美东) 提到:
你说的很对，我一时疏忽没想清楚。
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aripple (aripple) 于 (Tue Jul 12 12:25:20 2011, 美东) 提到:
I don't think it's useful,
we can easily define entropy (based on intraday data, say 1min bar)
the return supposed to be Gaussian(actually, far from it for intraday).
S = sigma_i_{1,n} = -pi*log_2 pi
suppose we define buckets for different returns, pi is the probability
of each return range.
more random, less informative
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 12:39:46 2011, 美东) 提到:
哈哈，小弟是谁 scalper 兄前些天就猜出来了，可 scalper 兄这一ID太隐秘了，小弟
愚笨，还猜不出是谁：）
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 12:42:37 2011, 美东) 提到:
我们的系统显示这一计算在选股中是有用的。
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 13:10:42 2011, 美东) 提到:
我的原意只是想说明两点：
（1）股市的熵值从长期看是上升的。这应该与对冲基金大量增加有关。
（2）个股的熵远低于股指的熵。所以我不做股指（除了用于beta对冲）。
从这些数据本身看不出系统能获利多少，只能看出来越来越难。低熵值只代表一种获利
的潜力，关键是我们能挖掘出多少这一潜力。现在的套利系统比10年前的强的多，只要
用10年前的数据测试一下就知道。也就是说现在的系统对这一潜力的挖掘能力强得多。
但现在的系统现在的表现仍不如10年前的系统10年前的表现，至少对我来说是这样。
究竟能玩多久谁也不知道，所以要有一种紧迫感。
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vanmark (controlled aggression) 于 (Tue Jul 12 13:24:08 2011, 美东) 提到:
第一句话纯属胡扯。你知道赚钱的HFT的系统有多复杂么？
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 13:24:25 2011, 美东) 提到:
我还看过一个地质学家用凝聚态利润去研究股市崩溃的，还出了一本书
看完这本书之后才发现，这人把最基本的critical point都理解错了，自发对称破缺也
完全理解错了。finite size effect也完全理解错多了。竟然说discrete的ising
model里边有goldstein mode。反正错误一大堆，然后凑出一个公式在那里fit
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 13:26:57 2011, 美东) 提到:
西蒙斯表示鸭梨很大！
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whyabk (邓稼先郭永怀) 于 (Tue Jul 12 13:27:03 2011, 美东) 提到:
我也查了半天了，非常认同你的说法。
但是我还有一点不明白，lz为什么要用siri和指数比“熵值”。siri是垃圾股中波动较
小的股，并不符合楼主找“低熵值”的股票原理啊。
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gallery (gallery) 于 (Tue Jul 12 13:30:14 2011, 美东) 提到:
好像没什么矛盾啊？ “无序”=“无法找到方法持续赚钱” 和 “无序”=“random”
好像是一致的啊，完全的radom walk是没法有效挣钱的。
波动是随机的就是random walk吧，分布可不是正态分布，方差是线性增大的，
是个时变得过程，这时候均值回归是不管用的。
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caoy (caoy) 于 (Tue Jul 12 13:30:48 2011, 美东) 提到:
一群人在这里孜孜不倦的讨论一些虚幻的东西
没点实质性东西
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whyabk (邓稼先郭永怀) 于 (Tue Jul 12 13:32:14 2011, 美东) 提到:
我也认为是这样的。
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 13:33:37 2011, 美东) 提到:
bobcat都说了，他计算这个熵值，不是用来做交易的，是用来观察是不是随着市场熵的
增加，套利越来越难做。你却给人家安上这段推论：
“如果这个可以解释你的模型，那你就是倾向于买量和价格波动比较大的股票，然后抓抓
波段，在熵变小的时候买卖，熵变大的时候就不买了；而指数的波动相对平缓。
但是最关键的问题是，你怎么知道这个股票向哪里波动呢？是涨还是跌？说不清楚阿。
而且买了波动大的股票就一定赚钱？”
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 13:33:39 2011, 美东) 提到:
他那个对熵的理解可不对。
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 13:34:43 2011, 美东) 提到:
你说的很对，我前面已经同意了他的看法。
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 13:37:21 2011, 美东) 提到:
有没有可能是因为大家都已经解决了实质性问题，所以玩点虚的，加深一下理论认识？
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whyabk (邓稼先郭永怀) 于 (Tue Jul 12 13:38:57 2011, 美东) 提到:
我认为是你不对，所以给你的“熵值”定义加了“”。
我猜你的“熵值”是信息量漏了负号。
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 13:39:01 2011, 美东) 提到:
知之为知之，不知google之。
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 13:41:59 2011, 美东) 提到:
西蒙斯的高频基金08年大赚，他的低频基金亏了。
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dangqiwu (当其无) 于 (Tue Jul 12 13:42:20 2011, 美东) 提到:
楼上各有见地，只是这个问题不是码两行字就能解释清楚的。
不写两页纸还是不要争论了，谁也说服不了谁。
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 13:43:15 2011, 美东) 提到:
熵这个概念在统计物理里边本身是基于ensemble的概念的。是对对服从物理定律的多粒
子系统的集体行为的统计描述。基于牛顿力学的叫经典统计力学，基于量子力学的叫量
子统计力学，两者的行为和规律是不一样的。
股票市场也是多粒子系统，不过股票里的多粒子，不服从微观物理规律。而价格已经是
这个多粒子系统的集体行为的描述。我理解你的熵是基于这个价格算的。和多粒子系统
的物理完全不一样。
统计物理的熵增加原理是基于遍历假设的，不能直接拿过来套用在你这套完全不同的东
西上。
总而言之，你这个熵只是名字和统计物理里的熵一样而已。其他没有可类比性。
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 13:44:14 2011, 美东) 提到:
熵的计算不是主观的，与我们能否发现规律无关。
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 13:46:34 2011, 美东) 提到:
我想楼主说的是“信息熵”（information entropy）。
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whyabk (邓稼先郭永怀) 于 (Tue Jul 12 13:48:41 2011, 美东) 提到:
我认为楼主的那个“熵”应该是信息量的意思。
楼主的方法应该是在一批股票中寻找那些价格波动中包含的信息量大的股票，然后用TA
方法套利。
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 13:49:01 2011, 美东) 提到:
不妨认为Cheating HFT也是HFT的一种，简称CHFT。
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whyabk (邓稼先郭永怀) 于 (Tue Jul 12 13:49:44 2011, 美东) 提到:
所以我说他漏了负号。
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 13:53:14 2011, 美东) 提到:
我没觉要加个负号呀？bobcat不是说随着他自己计算出来的那个熵值逐年的增加，他感
觉越来越难做（因为有效信息减少了？）吗？
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 13:53:17 2011, 美东) 提到:
是的。我要说的就是这点，他这个是shannon entropy那个概念
和物理里的entropy没有关系，也不能套用物理里的熵增加原理
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 13:53:34 2011, 美东) 提到:
我的模型的计算需要10多年的数据。RENN太新了。
一般来说新股熵低，中概股熵低。这与我的实际操作回报吻合。
我的熵不是考虑回报的分布，而是考虑图案的分布，所以计算量较大，而且需要多年的
数据。
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 13:54:38 2011, 美东) 提到:
熵增加对应着信息量增加。
譬如，111111111111111111，信息量只有1个bit，熵最小
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whyabk (邓稼先郭永怀) 于 (Tue Jul 12 13:54:50 2011, 美东) 提到:
同意。所以我一开始说他的假设是错的。
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 13:56:11 2011, 美东) 提到:
我估计，你这个就是一个datamining的东西
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dangqiwu (当其无) 于 (Tue Jul 12 13:57:53 2011, 美东) 提到:
别忙着指责别人。
既然楼主不能透露细节，我们可以给出一些黑箱测试的例子，请楼主用他的方法进行计
算，告诉我们答案。然后我们根据历史数据和常识来判断这个方法是否有效。
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 13:59:35 2011, 美东) 提到:
一样的吧？打比方说，我们电脑坏了，发的贴夹杂了一些乱码，那么我们的帖子里包含
的有效信息就会减少，当电脑坏得越来越厉害，发的贴乱码越来越多，最后全部都是随
机出现的乱码，以致最后谁也不知道帖子里说的是什么（信息为零），不是等于物理里
的热寂吗？
我这么理解对吧？
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 14:00:12 2011, 美东) 提到:
这个不叫指责。叫探讨
有的东西不需要进行定量研究，定性讨论就能看出来是对还是错
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 14:02:58 2011, 美东) 提到:
不一样，熵增加原理不是这么用的。
你首先得定义一下你的所谓有效信息量。什么叫有效，什么叫无效。
这个不是客观的，而是主观的。更不是universal的。
而shannon entropy和信息量之间的定义关系是unversal的客观的，可以定量的。
至于这个和物理里的熵增加原理，更是一点实质关系都没。
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 14:04:19 2011, 美东) 提到:
建议你比较一下统计力学中Boltzmann 与 Gibbs 对熵的定义与后来Shannon
在信息论中对熵的定义。
我在原文中甚至没有提及物理，是跟贴的人说的。
从你的ID看你不是几何学家就是理论物理学家，这样的基础作量化交易十分有利啊。
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whyabk (邓稼先郭永怀) 于 (Tue Jul 12 14:09:07 2011, 美东) 提到:
你提了“宇宙”的“熵”。
这是物理不是信息论。
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 14:09:23 2011, 美东) 提到:
如果把信息理解成“秩序”，会不会好一？，熵增加就意味着“秩序”被破坏（比如一
片文章在copy的过程中乱码越来越多），这样会不会比较容易统一认识？
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 14:10:33 2011, 美东) 提到:
用“秩序”来形容吧，会不会比较容易统一认识？
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whyabk (邓稼先郭永怀) 于 (Tue Jul 12 14:10:48 2011, 美东) 提到:
google“信息量”
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aripple (aripple) 于 (Tue Jul 12 14:12:44 2011, 美东) 提到:
这个很难讲，说法很多，有人说他的几个fund越来越不行了。
不过也有人讲仅有08年亏，很快赚回来了。
他们给SEC建议过很多short sale的信息披露细节的问题。
很影响他们的StatArb。
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 14:13:59 2011, 美东) 提到:
那两个定义只不过是公式看起来像而已。
实际背后所蕴含的物理意义完全不同。
统计物理是我原来的本行。
information theory，我只学过一整个学期Tom Cover教的课，然后做过一些quantum
information theory/entanglement和division algebra的关系。
而你所说的熵增加原理，我想在大家的字典里都是指物理里的热力学第三定律
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aripple (aripple) 于 (Tue Jul 12 14:15:16 2011, 美东) 提到:
guangdang，
这个熵显然是标准的信息学定义。
虽然统计力学里面也有熵，弦论是做物理的吧。
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iTrade (铅笔) 于 (Tue Jul 12 14:17:42 2011, 美东) 提到:
我觉得BOBCAT大牛说的很靠谱，并且是本着来教育大家发文的。
讨论可以，不要bash，人家2004年就做这个了，而且一直赚钱，说的有很大可靠性，可
能用的某些词语不是很专业或者恰当。他自己也说了，中文翻译可能有问题，因为大部
分是来美国学的。
BOBCAT大牛也可以直接用英文，这儿的人别的不行，英文还是看的懂的，只要能查词典
的话，呵呵
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aripple (aripple) 于 (Tue Jul 12 14:18:16 2011, 美东) 提到:
HF又不仅仅是靠flash order，还有专门做liquidity rebate的。
一大堆model，比如说push the elephant，合理性仁者见仁智者见智。
多了解点再来瞎侃吧。
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 14:18:32 2011, 美东) 提到:
再往后看，然后再咣当。
看来大家都看出来了。
楼主开宗明义就是宇宙里的熵，这个就是物理。
当然他后面实际上不是在讲物理里的熵。
所以说，楼主的所谓的熵增加这个命题，根本就不成立。
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 14:19:05 2011, 美东) 提到:
“根据Charles H. Bennett对Maxwell's Demon的重新解释，对信息的销毁是一个不可
逆过程，所以销毁信息是符合热力学第二定律的。而产生信息，则是为系统引入负（热
力学）熵的过程。所以信息熵的符号与热力学熵应该是相反的。”
你一直说符号相反，你是对的，向你学习致敬！
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 14:20:24 2011, 美东) 提到:
基本概念用的对不对，和能不能赚钱一点关系都没有。
其实楼主只需要一句话，我这个东西就是能赚钱!
不需要拿这么多基本概念来做撑腰的。
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iTrade (铅笔) 于 (Tue Jul 12 14:24:27 2011, 美东) 提到:
表太扣了
不管你叫什么，他的意思你应该明白吧？就是MARKET越来越有效，然后他定义了个量来
衡量这个，并且也说明了这个量和他的交易PNL是很相关的。
just like risk has at least a dozen definitions, as long as you can
understand what the author is talking about, that is good enough...
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 14:32:00 2011, 美东) 提到:
我也觉得是这样。楼主对股票所作出定义的熵，和热力学上的熵对应（可以理解为表示股
票价格运动的无序的程度）。然后他根据这个来计算，看看他的系统交易的效果是不是和
这个熵值有一个关系，就是表达了这么一件事儿。
其实我完全可以定义我的拖鞋叫做“狗”，然后把狗定义为“拖鞋”。然后说我天天和
“狗”出去散步，但是我没有“拖鞋”，你懂的.....
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aripple (aripple) 于 (Tue Jul 12 14:32:11 2011, 美东) 提到:
继续咣当。
嗯。偷换概念了，混用了。
我看的时候，你们又灌了两页 ：D
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 14:35:06 2011, 美东) 提到:
如果楼主真是像你这么claim的。一点问题都没有。
说的就是楼主的发现和熵增加原理没有关系。
其实楼主这种东西，我听下来，和academic里的人也有人做过某些东西很像。
不过他们管这个叫温度，而不是熵。我觉得用温度来衡量是更准确的一个概念。
另外，市场是不是有效。我觉得不一定意味着TA会失效。
这中间还有个信息传播的问题。
信息传播不是无限快的，这就导致了股票系统不是一个均匀的理想的市场
而信息传播的速度会决定了市场对news的反应的速度，这就给TA提供了一些预测市场行
为的空间。
另外，市场里的其他不均匀性，譬如，市场参与者的决策过程是不同的，大家的risk
tolerance是不同的，还有大家的margin requirement不同，也会造成很大的不均匀性
。甚至这些东西可能会造成一些很有趣的现象，譬如，低volatility的股票的return和
高volatility的股票的return会有很大不同。这些现象都可以被TA拿来用。
当然这些是另外的一系列话题。
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wavelets02 (消失) 于 (Tue Jul 12 14:36:31 2011, 美东) 提到:
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 14:42:05 2011, 美东) 提到:
人们不断通过计算来观察各种系统的熵是否在增加，股市只是这些系统之一。股市中的
熵增加是我通过计算得出的，不是从任何其他系统的熵增加原理得出的。我是在推广熵
增加原理的适用范围。我说的宇宙比物理学家所说的宇宙涵义更广。
股市熵增加与信息的泄露消化速度有关。以前监管制度薄弱，所以在消息逐渐泄露的过
程中，股价逐渐有序地上升或下降，相对的熵值就低。以前消息公布后，信息消化慢，
结果类似。现在监管加强而且信息消化快，股价呈阶梯形。熵值就会高。这就是股市中
的熵增加与金融理论中的信息有效性的关系。
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whyabk (邓稼先郭永怀) 于 (Tue Jul 12 14:43:53 2011, 美东) 提到:
其实LZ系统的关键在于他那个表中。
他选了siri和spx对比。
siri的“熵值”应该是很接近指数的“熵值”的。
肯定有其他的垃圾股的“熵值”低于siri。
楼主一边抱怨“熵增”，一边选用“熵值”偏大的股票，说明楼主系统的选股“熵值”
是有个范围的。他的抱怨说明符合这个范围的股票越来越少了。
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CYG (猪狗神 -- 五美分党) 于 (Tue Jul 12 14:44:34 2011, 美东) 提到:
原来是哲学系的同学，幸会幸会，我老学科社的文科男的说。
hiahia
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 14:49:43 2011, 美东) 提到:
在我的计算中，为了简化运算，只考虑涨落，不考虑幅度。
一般地说小股的熵低于大股。原因是小股的信息消化慢，被人操纵或泄密的机会也多，
所以熵值低。
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 14:50:24 2011, 美东) 提到:
我也不明白为什么bobcat选siri作为考察对象，这个可能和他的model有关，就我所知
，做market marking或者rebate hunting的很喜欢siri这样的股票。可是他说他的模型
是动量套利？
不过这是他的隐私了，也许bobcat自有他的巧妙之处。
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 14:52:35 2011, 美东) 提到:
那你不选择类似JVA这样被操纵很厉害的股票啊？
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whyabk (邓稼先郭永怀) 于 (Tue Jul 12 14:53:06 2011, 美东) 提到:
我认为你的方法简化到最后就两个字“跟庄”。是比较靠谱的方法。
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 14:54:03 2011, 美东) 提到:
称作温度相差太远了。
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whyabk (邓稼先郭永怀) 于 (Tue Jul 12 14:54:37 2011, 美东) 提到:
不是所有的庄都让你跟的啊，所以他有个范围，把那些恶庄股踢出去。
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 15:02:10 2011, 美东) 提到:
用bobcat的熵的定义的话，显然恶庄的熵值最低（比如显然有JVA<
先把恶庄股踢出去，那么他的model的output显然跟他的熵值也没有那么紧密的联系，
所以也不用太担心世界末日要来临。全部是恶庄横行的股市，熵固然很低，但是他的
model有可能反而搞不定呢！是不是这个逻辑？
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 15:04:34 2011, 美东) 提到:
也许大家有些误解，我当然是倾向于低熵股票，包括JVA，还有很多中概股。
SIRI的熵可不高。我一年的操作涉及大量股票，不可能只选低熵的，但绝不选
微软这样的。
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whyabk (邓稼先郭永怀) 于 (Tue Jul 12 15:05:11 2011, 美东) 提到:
我觉得是落入他的系统的熵值选股范围内的股票越来越少，他能挣到钱的机会越来越少
，所以他有紧迫感。
我也担心自己的系统某一天会失灵，所以要只争朝夕啊。
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 15:06:18 2011, 美东) 提到:
你说的这个温度，是不是可以认为跟beta是几乎一模一样的概念？
他们管这个叫温度，而不是熵。我觉得用温度来衡量是更准确的一个概念。
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 15:09:47 2011, 美东) 提到:
看来大家都有一个系统啊！哈哈！我也有一个，跑了两三年了，还没有观察到它有在蜕
化的现象，我很有兴趣了解一下别人脑海里的股市是怎么样的，他们的系统运转情况如
何。
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whyabk (邓稼先郭永怀) 于 (Tue Jul 12 15:11:32 2011, 美东) 提到:
您的系统原理是？
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 15:14:45 2011, 美东) 提到:
马马虎虎可以归入Equity Market Neutral类吧。
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whyabk (邓稼先郭永怀) 于 (Tue Jul 12 15:16:02 2011, 美东) 提到:
利用正态分布？
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 15:18:47 2011, 美东) 提到:
不是，我用自己构造的一套办法对股票做一个ranking，然后买入rank高的，short
rank低的。不太象正儿八经的Equity Market Neutral，算是野鸡的吧。
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dangqiwu (当其无) 于 (Tue Jul 12 15:24:24 2011, 美东) 提到:
楼上很多人只抓字面意思，这就真没意思了。
要是有个人的名字叫做“熵”，你们也会来探讨这个熵的意思吧？
如果你们跟楼主说的熵根本不是一个意思，那这种探讨就是徒劳的。
比较实际的是给出黑箱测试用例。提问，然后看结果。说不定你会发现，哦，原来楼主
说的熵是这个意思！
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dangqiwu (当其无) 于 (Tue Jul 12 15:27:43 2011, 美东) 提到:
那就是把信息用两个符号来表示？
例如一个信息序列，涨跌跌涨涨涨涨跌涨涨跌跌涨
这很容易计算出信息熵。
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whyabk (邓稼先郭永怀) 于 (Tue Jul 12 15:46:35 2011, 美东) 提到:
群里文科生太多也是我离开的重要原因，根本没有共同语言。
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 16:06:05 2011, 美东) 提到:
哈哈，正是这样，我称之为 binary pattern entropy。
若考虑10天的图案，就有1024种，十几年的数据都不够验证，所以只能用更短的图案。
股市中这类长线猜想用几百年的数据往往都不够。
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 16:10:54 2011, 美东) 提到:
说明一点，我并不建议大家用熵作主要的选股因素。往往找更适合你的系统的股票更有
利。
大概知道股指、大股老股熵值高就够了。
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whyabk (邓稼先郭永怀) 于 (Tue Jul 12 16:12:54 2011, 美东) 提到:
你用7天的？
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 16:17:01 2011, 美东) 提到:
我觉得他用5天的
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whyabk (邓稼先郭永怀) 于 (Tue Jul 12 16:20:01 2011, 美东) 提到:
1024种都是等概的？
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 16:20:02 2011, 美东) 提到:
推荐你去google一个东西，叫做ApEn或者approximate entropy
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 16:21:12 2011, 美东) 提到:
他就是去找这1024种pattern在历史数据中的出现次数
然后根据这个distribution，用shannon的公式算entropy吧
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 16:24:56 2011, 美东) 提到:
我靠，看来我要去恶补一下信息论了。
感觉bobcat说的东西有点意思，把涨跌做成二进制序列.....嗯.......
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 16:26:10 2011, 美东) 提到:
每一个股价图案相当于一个状态，这种状态有一种遍历性。这就是两者的相似性。也是
两者增高的本质原因。你没有看出两者的类似性而已。我已经说过，我是在验证这里熵
增加，要是用了物理学的原理，我也就不用验证了。
如果我用的是物理学的某原理
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 16:30:26 2011, 美东) 提到:
你这个遍历性和物理里的遍历性是不一样的东西，你又在生搬硬套，偷换概念。
你这个东西有用就是有用，不需要往这些虚无哲学的东西上靠，真的。
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 16:30:58 2011, 美东) 提到:
去google吧，有好多这样的paper，好多还是学物理的人写的。
不过基本都是废柴。
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 16:34:09 2011, 美东) 提到:
我考虑的不是股价本身，而是股价的图案。所以要看的是股价图案的变化。
你提到“不服从微观物理规律”等等。你说的那些规律只是熵增加的充分条件而已，
没有人说那是必要条件。希望你先澄清你的逻辑。
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cocojumbo (Nick) 于 (Tue Jul 12 16:39:17 2011, 美东) 提到:
I like your idea about "information speed" in the stock market.
any theory how to simulate/model "information speed"?
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 16:39:37 2011, 美东) 提到:
如果你认为每个市场参与者是一个微观粒子，那么你这个1024个状态根本就不是1024个
微观状态，是1024个宏观状态
跟物理里边的微观状态的遍历没有关系。
如果你每个股价是一个微观，别的层面上的不说，就你这10个粒子，就不能用遍历原理
。有限和无限是不一样的。统计物理的前提假设就是粒子数是趋于无穷的。就这个问题
，推荐你去看PWAnderson非常有名的一个短文，叫more is different
另外，真没有意义就这些虚无的概念继续讨论下去。你的技术有用就是有用，和这些概
念没有关系。
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 16:40:24 2011, 美东) 提到:
relax，你对这些物理概念的理解太深刻了，一看到有点不对劲的就受不了，反而妨碍
了你去理解他思路里重要的东西，他claim他的系统能work，而且work了十几年了，应
该有一些很特别的地方。
他自己定义几个概念，建造一个自己的体系也没啥不好的。香农把熵的概念拿过去用，
不是也正好搞颠倒了吗？当年李白写诗用了错别字，我们统统美其名曰通假字，还得背
下来.....
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cocojumbo (Nick) 于 (Tue Jul 12 16:41:08 2011, 美东) 提到:
from my reading, i think what you did:
1. you have a large TA lib for lots of stocks.
2. you group those TA lib into different patterns
Those two above seem to be able to explain lots of what you
described. Am i right?
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 16:44:22 2011, 美东) 提到:
我看了他做的那套东西，我基本明白了。我之前做过类似的东西。
他用的基本上是最naive的一个approach。
总体来说，有那么一点意思，基本和短期的momentum的效果差别不是很大。
这种东西，其实一点都不深奥，好用就是好用。但是和那些概念生搬硬套反而会使自己
走向错误的方向。举个例子，有本书叫why stock market crash，就是一个地质物理学
家错误的生搬硬套相变理论的结果，里边的物理基本概念好多都是错的。然后再错误的
推广去预言股市的崩溃
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 16:46:30 2011, 美东) 提到:
另外，他这些概念没有一个是新的。都是很基本的，被人用烂了的。
关键是跟moving average这种被人用烂的概念一样，用得好，参数fit的对
也能在有限范围内有很好的结果。
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 16:47:51 2011, 美东) 提到:
我猜的。他说计算量大，我估计就是这种最简答直接的做法。
其实有个概念，我前面提过，ApEn，是可以比较快速的算这种time series的entropy的
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daledale (青蛙，亏废了) 于 (Tue Jul 12 16:49:07 2011, 美东) 提到:
学术做到这个份上，够狠。
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 16:52:09 2011, 美东) 提到:
我看过一个很好玩的电视剧，里面有一幕是这样的：有个教小学语文的中文老师和一个
老外约会，结果一晚上她都在纠正他的语音，反而忘了谈情说爱了，呵呵！
我觉得他的东西还是很有意思的，有时候我们可以通过学习掌握所有必备的知识，却连
个像样点儿的smart idea都想不出来，我觉得idea（即使很简朴）还是很重要的。
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cocojumbo (Nick) 于 (Tue Jul 12 16:53:14 2011, 美东) 提到:
it will work perfectly to fit the history.
it will seldomly work in the future.
sum up, it wont work.
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 16:54:46 2011, 美东) 提到:
寻找最优解的局限性很明显，很可能你test的时候很好使，一上真钱就泄气了。
我个人喜欢的办法是从对市场的理解出发，然后寻找一些很简单的TA模型，
参数越少越好，结果对参数的敏感性越低越好。
另外一点，有些东西，长期来看，还是好使的，就是有低谷有高潮。
像trend following。可惜的是，人的drawdown的承受能力是有限的。
好多strategy就是在这个drawdown失控这个地方上载的
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 16:56:20 2011, 美东) 提到:
我们知道光靠fit参数试出来一个不错的结果，几乎都死在未来。
bobcat他说十几年都在work，可真不容易。
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 16:56:36 2011, 美东) 提到:
你说的其实就是我这么纠缠他那些花哨东西的原因。
我其实不是要证明他的东西不好使，就是想让大家知道
其实物理知识和概念对做trading没用处。
确实，朴素的想法，往往是很好用的。以前做研究是这样
现在做交易系统，也是这个感触。
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cocojumbo (Nick) 于 (Tue Jul 12 16:56:47 2011, 美东) 提到:
momentum did not work for the past ten years.
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fingerdancer (碍眼猫) 于 (Tue Jul 12 16:57:32 2011, 美东) 提到:
KISS principle:
Keep it simple, Stupid!
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 16:58:38 2011, 美东) 提到:
他这10几年是forward testing还是back testing？
他说的这个10年这个数字，如果就过去10几年好使的话
大概能猜出来是对应什么样的momentum系统。
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 16:59:05 2011, 美东) 提到:
呵呵，看你怎么用。
我前面贴过一个做SPY的，很好用
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gallery (gallery) 于 (Tue Jul 12 16:59:14 2011, 美东) 提到:
我想你可能过于执著于bobcat说的一些细节了，我觉得bobcat说的一些
还是能引人思考的。比方说，我在考虑一个TA pattern，本来是能有效
挣钱的，但是利用这个pattern的人多了，这个pattern是会形成正反馈
还是负反馈。比如说追长，追的人多了，继续涨得这个pattern不是应该
更强烈么？直到最后没人接手，就甭盘了。
可是照bobcat的说法，是负反馈，这个pattern越来越难挣钱了。
这是为什么呢？
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cocojumbo (Nick) 于 (Tue Jul 12 16:59:47 2011, 美东) 提到:
where? i want see see.
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 17:01:28 2011, 美东) 提到:
这个太多了之后，确实是负反馈，不过这个要给你自己去想。哈哈
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aripple (aripple) 于 (Tue Jul 12 17:01:38 2011, 美东) 提到:
我比较赞同，
不记得是钱钟书还是谁说过类似的话，
阅历越多，越觉得这种
把另外一个领域里的东西，譬如生活上的，往自己的知识背景靠，
创造出一些自己欣赏不已的比喻
的行为是很无趣的。
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walstudio (午夜未眠人) 于 (Tue Jul 12 17:02:02 2011, 美东) 提到:
这位大侠莫非是风神的马甲?
风神上次说过，什么的fancy东西都试过了，
最后还是回归了MA50，哈
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aripple (aripple) 于 (Tue Jul 12 17:04:02 2011, 美东) 提到:
sure things。
it's getting hard to front-run.
and more guys with the same signal taking profit ahead of you.
in turns,
signal becomes shorter and shorter lived.
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aripple (aripple) 于 (Tue Jul 12 17:05:42 2011, 美东) 提到:
我顺势用EMA20+5MIN+Candle。
逆势用candle+Pivot
没了。
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 17:05:56 2011, 美东) 提到:
他是我的majia吧，我这个号可是1999年就开始了的
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 17:09:20 2011, 美东) 提到:
这个我也不清楚，我猜是真正的trading，等bob自己来确认吧。
前面不是有个他的朋友说他应该拿出10年的performance来镇一镇，bob自己也庆幸说自
己开始得早，以前很好做，现在越来越困难。根据这些只言片语，我假设他是用自己的
model做了超过10年真正的trading。
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walstudio (午夜未眠人) 于 (Tue Jul 12 17:09:34 2011, 美东) 提到:
原来大牛也用MA, candle
这个贴子看得我一头冷汗，
觉得自己太没有文化了，
幸好还有黑虎掏心拳
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 17:11:14 2011, 美东) 提到:
你起ID的时候把每个单词的首字母大写，和我有一模一样的习惯，我估计你和我有类似
的性格！哈哈！
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fingerdancer (碍眼猫) 于 (Tue Jul 12 17:11:37 2011, 美东) 提到:
各种模型把概念抛开，把计算方法揪出来看都是大致上等价的
只不过不同背景的人隔行如隔山，或者没有能力证明这种等价
fancy的概念，只不过是增加了本行业的entry barrier，或者是一种marketing行为
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 17:11:57 2011, 美东) 提到:
你可能不相信
全球最大做CTA的，10几20个billion的几个fund，他们基本上就是和MA(50)或者MA(100
)差的不是很远。
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 17:12:55 2011, 美东) 提到:
股票是单一的，没有粒子那么多，所以才需要在历史上叠加起来。
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 17:14:59 2011, 美东) 提到:
所以才说你这是生搬硬套
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bhold (bhold) 于 (Tue Jul 12 17:16:53 2011, 美东) 提到:
这些学物理的啊，
学而优则物
学而不优则金
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 17:17:48 2011, 美东) 提到:
one needle see blood
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gallery (gallery) 于 (Tue Jul 12 17:19:25 2011, 美东) 提到:
这是没有办法的办法，只能假设分布和时间没关系，搞信号处理的大多数问题都只能这
样做。
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 17:20:11 2011, 美东) 提到:
我说的是实际操作结果，但熵的概念占的比重很小。
原因是将熵的短期变化考虑进去可增加交易信号的回报率，但减少信号。
所以对分散不利。
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 17:21:25 2011, 美东) 提到:
技术上这样做是没什么的。但是套用基本概念上，就不太好了了。
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aripple (aripple) 于 (Tue Jul 12 17:21:27 2011, 美东) 提到:
寒碜我，反正5min的空间，看sentiment也没意思。
MA20 向上只做多，向下只做空，
回调到均线等一个顺势bar signal，顺就是了。
就是不断割肉，割肉，取利，取利，戒贪。
逆势，我做一次掉一块肉，惨死。
用pivot做逆势有人做的好，轻松无比，我太差劲了。
化烦为减，修炼心态或者自动交易是真。熟了就是重复劳动。
我间歇性死抗，虽然我知道交易记录中只要有死抗过，见外婆只是时间问题。
我还是打算下工夫研究一下期货跨期套利，要不你教教我，我backtest一下。
跨市，跨品种，期现，我没那么多钱
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walstudio (午夜未眠人) 于 (Tue Jul 12 17:21:27 2011, 美东) 提到:
我信，有什么不信的，
资本市场在Quant fund之前不也发展了几百年了吗
100
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 17:24:21 2011, 美东) 提到:
上边那个“回信给作者”是什么意思？是不是说只有你一个人能看到？
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walstudio (午夜未眠人) 于 (Tue Jul 12 17:25:33 2011, 美东) 提到:
根据13F, 狗剩最大的Holding很多人可能都想不到，是
...
...
...
...
...
SPY
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 17:26:37 2011, 美东) 提到:
是你套进来的吧？
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cocojumbo (Nick) 于 (Tue Jul 12 17:27:24 2011, 美东) 提到:
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~this is not ture at all.
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guanjiu (酒倌副主席) 于 (Tue Jul 12 17:28:34 2011, 美东) 提到:
讨论非常好！
看来我国物理教育坑了不少财迷。
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 17:30:27 2011, 美东) 提到:
这不是套用，这是信息论已有的概念。你只看到了物理学中那一点点而已。
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aripple (aripple) 于 (Tue Jul 12 17:32:38 2011, 美东) 提到:
它那个PORT 我都搞不清楚多少是客户的，多少算PROP的。
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gallery (gallery) 于 (Tue Jul 12 17:34:36 2011, 美东) 提到:
那就只能不可知了，呵呵
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~this is not ture at all.
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cocojumbo (Nick) 于 (Tue Jul 12 17:34:45 2011, 美东) 提到:
do they have to disclose for prop?
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cocojumbo (Nick) 于 (Tue Jul 12 17:37:51 2011, 美东) 提到:
that is actually the difficult part of the financial market.
the underlying dynamics could change anytime. physics principles
do not apply in the market, becuase the physical laws do not change
that often as the market.
能这
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aripple (aripple) 于 (Tue Jul 12 17:42:53 2011, 美东) 提到:
I think it's more because,
1. everyone is not rational.
2. you can't not predict what number in my mind, even to choose from
0 and 1.
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walstudio (午夜未眠人) 于 (Tue Jul 12 17:46:59 2011, 美东) 提到:
赞，我觉得这就是天气预报和股票预测之间最大的区别了，
前者是物理现象，互相影响产生变异的可能性比
股票上参与者心理上的影响造成的波动小多了
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 17:47:21 2011, 美东) 提到:
如果你10多年真金白银的performance都很好的话，你是大牛了，我觉得你要用什么概念尽管去任何
一个学科拿来改改用了就是了，不要管“超弦”和“whyabk”说什么话啦。~_~
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gallery (gallery) 于 (Tue Jul 12 17:57:43 2011, 美东) 提到:
本质上，time-invariant 假设当然是不对的，不过只要能帮助挣钱，就可以了。
所以一切模型，还是要用挣不挣钱，挣得稳定不稳定来检验啊。bobcat用熵来量
化这个问题，我觉得还不错啊。
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 18:03:07 2011, 美东) 提到:
我也觉得挺不错，把市场有效程度不断提高的过程看看做一个熵增过程，好像各方面还
算fit得不错，有了这个假设，就可以帮助归纳和整理思路，也有现成的数学工具可以
使用，不是很好吗？
我觉得老要求把idea简单化到80岁老太太都能懂的地步恐怕也不实际，有时候还真的需要抽象化起来，
才有足够的工具可以使用。
不过我说了不算。^_^
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dangqiwu (当其无) 于 (Tue Jul 12 18:19:32 2011, 美东) 提到:
理科生又如何？研究的也还是Polynomial的公式。
计算机科学研究的是non-deterministic polynomial，人工智能搜索算法。
这里楼主根据序列来计算熵，其实要真做成程序，操作性更强的是马可夫决策过程。
abk你学的东西也许很厉害，但是到了实际中操作性如何？这个说不定还得跟群里的人
探讨。cww看起来傻乎乎的，实际上精得很。
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guanjiu (酒倌副主席) 于 (Tue Jul 12 18:23:54 2011, 美东) 提到:
你完全给whyabk互有了。楼上物理最差的就是他！
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fingerdancer (碍眼猫) 于 (Tue Jul 12 18:24:27 2011, 美东) 提到:
很多学科的方程解起来也是NP的
更多的连解析解都没，当然，都可以用近似解
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 18:36:02 2011, 美东) 提到:
信息论我也学过。信息论里边不会来这么推广热力学第三定律，lol
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 18:43:17 2011, 美东) 提到:
换个题目吧？与物理学家们在一个问题上纠缠徒伤和气。前面好像是谁说过这十年股市
里没有动量。
不算那些毫秒级的做市型，统计套利大致可分为动量型与均归型。
如果考虑单位风险上的回报，
动量型交易高一些，均归型低一些。两者混合最高。
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updownlife (渔夫) 于 (Tue Jul 12 19:20:16 2011, 美东) 提到:
My lessons on this are :
(1) More and more: You might need a lot of systems to run on different
signals
(2) Quicker and quicker: Like you said, signals becomes shorter and shorter
lived when too many guys chasing on the same signals.
(3) Longer and longer: For some type of trades, holding longer is the key.
Be prepared for the loss and run the stock portfolio like a venture capital
manager does
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updownlife (渔夫) 于 (Tue Jul 12 19:26:46 2011, 美东) 提到:
你的"动量型交易高一些，均归型低一些" 结论每年都成立吗?
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cunzhang (新任村长cww) 于 (Tue Jul 12 19:27:58 2011, 美东) 提到:
渔夫废话真多啊。
shorter
.
capital
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updownlife (渔夫) 于 (Tue Jul 12 19:33:37 2011, 美东) 提到:
但还没有cww的秘密武器多,呵呵
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whyabk (邓稼先郭永怀) 于 (Tue Jul 12 19:46:23 2011, 美东) 提到:
哈哈，真相就是我才是文科生。
正牌哲学系毕业，哲学是全部科学研究之母，OK？
你们都是我的弟子啊。
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SuperString (小芝麻和小包包他爹) 于 (Tue Jul 12 20:33:22 2011, 美东) 提到:
很赞。谢谢
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 20:38:34 2011, 美东) 提到:
我不是用它来找规律，你大概理解错了。靠这个找规律是赚不了钱的。
也许很多年前能赚。
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bigfrog (L@@K) 于 (Tue Jul 12 20:42:56 2011, 美东) 提到:
stock market is not a 0 sum game. It is an open system.
Calculating entropy of stock price is meaningless.
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whyabk (邓稼先郭永怀) 于 (Tue Jul 12 20:44:21 2011, 美东) 提到:
你是用它来选股的，你最牛的还是TA方法，对吗？
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 20:48:50 2011, 美东) 提到:
均归套利交易常常在一段时间内表现不错，超过动量套利交易。但不稳定，回撤来得很
突然。
动量套利可以稳定地多年控制风险。譬如将回撤控制在5%，仍可取得高回报。所以我几
乎只做动量套利。
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whyabk (邓稼先郭永怀) 于 (Tue Jul 12 20:54:08 2011, 美东) 提到:
你说的是这本书？
投资组合的熵理论和信息价值】作者 鲁晨光
http://www.docin.com/p-16813732.html
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 20:59:43 2011, 美东) 提到:
我只是解释一下而已：）几年前我也试过找这样的规律，但无法得到有用的结果。
相信多年前是有用的，现在一个很一般的系统，放到90年代都能得到高盈利。
MIT 的 A Lo 说过一个简单的均归套利系统97年的日回报是07年的8倍。
但从一个固定的系统说明市场的效率增加难以使人信服，所以我选择了熵的计算。
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 21:05:39 2011, 美东) 提到:
我没有说这本书啊？
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Visitation (一切都好，只欠烦恼) 于 (Tue Jul 12 21:08:08 2011, 美东) 提到:
楼主的意思是说，他一直在用别的方法赚钱。但是他怀疑他的model赚钱的绩效和股市的有效性成反
比，所以他就去计算那个值，用来验证他的想法。就是这么一回事儿。
谢谢你送我们那本300美元的书！你是好人啊！！
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 21:09:36 2011, 美东) 提到:
我再解释一遍，将熵的变化作为系统的辅助部分可增加系统每个信号的回报。但我不用
它找图形上的规律。
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Tue Jul 12 21:13:32 2011, 美东) 提到:
我前两年登出过一些这样的计算，用来比较哪些股票08年后熵在暂时减少。
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aripple (aripple) 于 (Tue Jul 12 22:06:49 2011, 美东) 提到:
虽然我不认同这个理念，但很支持分享：D
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cocojumbo (Nick) 于 (Tue Jul 12 23:44:43 2011, 美东) 提到:
where is the book now?
做过
Price
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stockGame (knight_123) 于 (Wed Jul 13 11:49:26 2011, 美东) 提到:
it seems to me your entropy based on +- is try to test whether the stock
price is a symmetric random walk. Then why not use the runs-test to test the random walk hypothesis, which should work much fast
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gallery (gallery) 于 (Wed Jul 13 12:03:06 2011, 美东) 提到:
去随便看了一下这本书，不是说没有任何价值，但是觉得作者很民科的样子，呵呵
他那个定义非要往熵这个词上套实在有点无厘头。
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Wed Jul 13 12:19:11 2011, 美东) 提到:
我是想看多天图案的分布。简化成01是不得已的，否则没有足够的历史数据。因为有人
是根据短线图案交易的，从这里能定性地看出这类交易效果随时间减弱。
the random walk hypothesis, which should work much fast
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bobcat2010 (bobcat2010) 于 (Wed Jul 13 14:25:14 2011, 美东) 提到:
他那里的熵与我的不是一回事，他是在研究回报，我是在研究回报的图形。
可惜这里一些人没弄清楚我的意思。
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gallery (gallery) 于 (Wed Jul 13 15:13:45 2011, 美东) 提到:
Agree.
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opm (haha) 于 (Wed Jul 13 15:29:44 2011, 美东) 提到:
现在的理论真复杂，看着就头痛 |
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