为什么要买涨不买跌?
2023-05-10 14:56:27上次讲到了基础概率的分布导致的辛普森悖论，今天的主题依然是这个基础概率。
问题如下： ，而目前检测手段，准确率达到了90%。王三做了检测，显示呈阳性。问王三的正确反应是什么。准备后事还是另有其他？
第一反应就是90%的正确率的条件下，被测出阳性，那还有啥好说的？我们且来算一下。
假设有10000个人，按照基础概率分布，就是10个人是患者，9990个正常人。
这样，10个患者按照90%的正确率，将会判定出9个患者（正确）和1个正常（错误）。
另外的9990个人，按照90%的正确率，将会判定出9990 * 0.9 = 8991 个正常（正确）和999个患者（错误）。
这样，被判定患者的数量是 9 + 999 = 1008，其中真正得病的是9人。王三真正得病的概率是 9 / 1008 = 0.893%, 千分之八。
所以，王三的正确反应并不是赶快去准备后事，而是去再做一次更全面的检查。
在这个问题里面，1/1000这个极低的基础概率，再加上10%这个不算很低的误诊率，导致了这个结果的出现。
写到这我又想起这个很有意思的现象：在知乎上，我关注了医学这个话题，？》 我擦它要是选人头推送的，我倒要问问它是几个意思。。。点去看回答，三四十个回答里，却有一大半讲的却是以为得病，最后却虚惊一场的历程。
上面的计算也许就解释了这个现象？如果你马上就想，也，真的唉，那很可能你又被我误导了：还有很大可能是真正得病的人根本没啥心思上知乎去发表一番见解吧？所以用概率来解释世界，也并不是件容易的事。这点上讲，统计学和经济学天生就该在一起：
有人问一个经济学家：“学好经济学能不能让我发财？” 经济学家回答：“不行，但经济学可以解释你为啥老是这么穷。”
当然，我这里不是说查出了阳性也觉得无所谓，千分之八嘛。首先，这个比千分之一的基础概率高了八倍，其次，要是有过啥高危行为，这又不是一个简单的只根据基础概率来计算的问题了，这个是条件概率了。以后应该会再碰到。
接下去又要扯股市了。
在第0篇里我调侃了一下“盘感”。其实，中国有上亿股民，按照概率来讲，真的靠看看K线就能判断出走势的高手也应该是有的，只不过不会是那些活跃在电视或网上的小丑股神而已。市场上这么多关于投机的书，也并不是全是胡说八道。这里要说明的是，投机在金融市场里并不是一个贬义词，只是一种交易方式而已。《专业投机原理》，更是市场的经典之作。
翻看这些投机原理，会发现这么个现象，基本上都遵循一个原则“买涨不买跌”，也就是说，上涨了，过某些均线了，才能进场。照道理说，跌的话股价便宜啊，为什么要买涨呢？这里我继续开开脑洞，试着用基础概率来解释一下。
首先要清楚，人的正确思想是从哪里来的？
“人的正确思想，是从天上掉下来的吗？人头脑中固有的吗？不是，只能从社会实践中来，从生产斗争，和科学实验中来。”
高手们的盘感也不例外，是在成千上万根K线里，通宵达旦的复盘中，在 “下面是庄家黑手，上面有衙门快刀”的尸山血海里，积累出来的一种行为模式。也就是说，这些历史数据都在他们的脑子里，他们就像是一部超级电脑，一个图形进入他眼睛，他会立刻和脑子里的成千上万个历史图形进行对比，来做出最相符的判断。
有了这个共识后，先看看我的一段经历，顺便开始提一些机器学习的基础概念。
很多机器学习的入门，都是一个分类器。
关于什么是分类器，举个例子吧：不知道出于什么机缘，你手头搞到了很多这样的信息：
姓名 身高 长相 收入 好对象
马一 160 帅 5000 NO
马二 160 丑 1000000 YES
王二 170 帅 1000 NO
王三 180 中 200000 YES
。。。
这些信息，在机器学习中就叫做训练数据。
而这时候，试图来约你的人信息如下
姓名 张三 身高 170，长相 中，收入 7000。（不要以为姓名无关紧要，你以为那些电脑算命算的是啥？）
现在能不能根据这些训练数据，来判断这个人是不是个好对象？
这就是机器学习里的一个典型任务，有监督学习的二值分类器。
所谓有监督就是说在训练数据里，每个人是不是好对象是明确的。所谓二值，就是要么YES要么NO，没有“蓝颜”，“备胎”之类的其他种类。
而我做的是，我使用了50天的交易信息（大约十五万条数据），每条包含了市盈率，市净率，市值，换手率，5日均价，10日均价等等。在十五万条数据中，随机选择了五万条数据作为训练数据，做了一个判断股票好坏的二值分类器。当然，分类标志很明确，涨得好的就是好股票，跌得惨的就是坏股票。
然后用剩下的十万条数据（这十万条数据的好坏标志也是明确的，在机器学习中，称作验证数据）来验证这个分类器，惊喜地得到了一个92%的准确率。很不错吧？
然后我兴冲冲地向这个最粗浅的AI提交了当天的交易和基本面数据，期望它吐出今天的“好股票”：悲剧发生了，硬盘闪烁一阵后，AI只输出了四个股票：其中两个是亏损股，我还没有疯狂到认为剩下的那两只股票就是三千只里的黄金股。。。
原因自然也找到了，我选择的那50天，正好是一段市场疯狂下跌的时期，也就是说，在50000条训练数据里，股票的分类标志就几乎全部是“坏坏坏坏坏坏坏坏。。。。”，在这样的训练数据下得到的分类器，又怎么可能发现“好股票”呢？90%的正确率也基本上知道来源了，把所有股票都判断成坏就行了。
，就是，“好股票”只有千分之一的话，哪怕分类器有了90%的可靠性，最后选出“好股票”的概率依然只有百分之一不到。
因此，如果高手们是根据历史数据来做判断的超级电脑这个前提成立的话，“买涨不买跌”的逻辑也就顺理成章了。只有在历史数据里，上涨股票的基础概率足够高，高手们的自己脑子里的分类器才能筛选到足够的“好股票”吧。
从这点来讲，投资和投机是大不相同的。投资人看到市场下跌会兴奋，觉得是用五毛钱买值一块钱东西的大好机会，而投机者在市场萧条时候，想到的就是“泥沙俱下”这个词。我觉得两种交易方式没有好坏之分，而最悲惨的，往往是那些以为自己在投资的投机者们吧。
所以也我必须搬出主席的“正确思想来源”。如果你说某个高手是天纵奇才，就好比前两年南北车合并前，那些从不炒股的高管家属们突然开了股票天眼，大量买入南北车股票这种，那这套理论就完全脱离了我反复强调过的“思考基石”了。
然后，爆一个好点的消息，在我最近几天的训练数据里，“好股票”的基本比率在慢慢上升。最坏的时候只有5%，现在，则是20%左右。
再贴一个大A股任性收割人工智能的新闻吧，嘿嘿：
今日荐书：
。我这里没兴趣和傻逼讨论他的功过是非，只是看了后会知道，为什么他会是开国领袖，而傻逼们只能躲在屏幕后面骂人。
另外，本文提到的“王三”，是致敬我一个很喜欢的作家：王小波。
然后就推荐他的时代三部曲和杂文集吧。话说王小波也是一个符号了，基本上是个文青都知道他那句“一个人只拥有此生此世是不够的，他还应该拥有诗意的世界。”。但是我敢打赌十个里有九个并没看过他的那本《万寿寺》。