其實，過去的價格對未來真的沒影響

知識 08-12

我講一下自己的交易經歷,我不是學金融出身的，學的是偏數學計算機，當初聽了一個很害人的故事，這個故事害了無數代人。

這個人叫愛德華·索普，他很有名，他當初是一個數學家，但是他從10歲開始就沉迷於賭博，但是他很聰明，最後獲得數學的正教授，非常了不起，但是他做了正教授之後也沒有好好研究數學，他還在研究賭博，他就研究各種各樣的賭博遊戲當中可能存在的勝算，發現大部分的賭博遊戲的勝率大概在48%到49%之間。

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為什麼呢？因為如果賭博的勝率超過50%，按照大數定律就是賭場了，賭場肯定不會讓你贏錢的，賭場肯定讓你輸錢的。如果你的勝率太低的話，低到45%以下這個遊戲就玩不下去了，所以好的賭場遊戲一定是勝率控制在48%到49%之間，我要讓你老覺得有希望，但時間越長你永遠會輸。

最後他分析了幾乎所有世界上存在的賭場的問題，受另外一位數學家的影響，「蒙特卡羅」這個詞現在在金融界很出名，意味著所有的路徑全都試一遍，它原來是一個賭場的名字。之前有一位數學家在蒙特卡羅統計了所有輪盤出現數字的概率，最後他發現整個蒙特卡羅有8個輪盤數字出現的概率並不均等，因為那個時候的輪盤主要還是木匠手工做的，沒有辦法保證非常精確。他在整個蒙特卡羅發現有8個輪盤的概率分布是有問題的，他就雇了8個人在這個有問題的輪盤上持續下注，一夜之間就賺了100多萬美金，那時候100多萬美金可能相當於現在1億美金左右，最後他就被蒙特卡羅驅逐了

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索普對這件事情特別感興趣，他就開始研究現代賭場的問題。現代賭場的俄羅斯轉盤已經精確到數字工業化了，但他發現在規則上面有個問題，他最後發現有一個叫21點的遊戲事實上有一個高勝率的賭法，也就是說我們記牌的話，我們可以在一定的時間會發現勝率可以提高到將近56%，他就可以戰勝賭場了。

他發現了這個方法之後，他把整個演算法跟思想寫成了數學論文，數學論文叫《21點必勝法》，你們想像一篇數學論文標題竟然是《21點必勝法》，然後還提交美國數學家協會。但整個演算法出來之後它還有一個致命的漏洞，儘管我們有超過50%的勝率，但我們仍然沒有保證自己笑傲賭場，為什麼？

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如果你運氣差，你連輸的話，你沒有等到大數定律發揮作用，你的賭資就耗盡了，怎麼辦？比如說我現在手上有100萬美金，我每次下注20萬美金，我的勝率是56%，但我運氣不好連續5次錯了怎麼辦？事實上還沒有等到大數定律發揮作用，就賠光了，我就下賭桌了，你就沒有辦法繼續下注了，這和期貨的道理是一樣的。

儘管我們有個交易系統勝率在60%有很高了，但如果你連挫的話，可能就爆倉了，可能沒到爆倉你自己心態就受不了了。事實上他沒有辦法解決即使在高勝率的情況下，還存在賭資的分配問題，除非你擁有無限的賭本，你每次下注的數量都一樣多，實踐幾千幾萬次，等大數定律發揮作用你就能掙錢，但事實上沒有人擁有無限的賭本，所以它這個問題就遇到了瓶頸。

遇到了瓶頸怎麼辦？找大神啊，數學界的大神你們學理工科的人應該都認識——香農，那個時候是神一般的存在，我們學計算機的人對他很佩服。索普拿著《21點必勝法》的數學論文找到香農說，怎麼解決這個賭資分配問題。香農作為數學界的泰斗，看到了如此荒誕的年輕數學家拿著《21點必勝法》的數學論文之後，思考了半天然後把門關起來，他們一起花了1個月的時間研究賭博問題。

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香農大概花了幾個禮拜的時間也沒有解決這個賭資分配的問題，後來非常意外的是香農管理的一個實驗室叫「貝爾實驗室」，裡面有一位非常年輕的實驗研究員，名字叫凱利，他也在研究一個不太正經的問題，如果我們有內幕消息知道今天大聯盟賭球的內幕，但是內幕準確率有限，我們怎麼樣買體育彩票可以發財，數學家跟我們想像的不太一樣，凱利他研究出來了一個辦法。

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他最後總結，如果我們在一個賭局裡面知道賭勝和賭輸的賠率是B，並且我們知道我們的勝率是P，Q是我們的敗率，就是1減P，那我們每次應該下的賭本應該是F，它是一個比例，按照凱利公式在數學上可以嚴格證明你的資金將永遠不可能耗盡，並且你資本的增長速度永遠是最快的。

我曾經用蒙特卡羅的辦法去試驗過這個凱利公式，最後使用了市面上所有公開的資金分配辦法，在實踐到第1000次之後，凱利公式的下注方法或者說資金分配方法，均將幾倍於其他任何的下注方法，並且凱利公式本身可以決定你的資金永遠不會耗盡，這在數學上是可以嚴格證明的。

香農畢竟是數學泰斗，不太好親自參加，索普就關在家裡訓練自己快速地心算凱利公式，這個公式其實也挺簡單，他訓練了一個禮拜之後，他發現自己心算凱利公式非常快，到晚上就去拉斯維加斯了。

當夜贏了幾百萬美元，第二天他再試又贏了幾百萬美元，第三天他換個賭場再試又贏了幾百萬美元，他發現這個遊戲結束了，所以他寫了本書叫《戰勝莊家》，當年成為北美最暢銷的一本書。這本書詳細介紹了如何利用漏洞可以把賭場裡面的資金搬回家，這本書非常非常暢銷，以至於後來他被黑社會盯上了，因為賭場有黑道背景，被人下毒、暗殺的事件太多了，他覺得沒必要用性命當賭注，繼續在賭場賺錢。

自己在數學上破解了賭場之後，他就在想有哪個地方的賭場是可以讓我一直玩下去呢——華爾街，然後他就去了華爾街。

到華爾街之後他又開始研究華爾街的漏洞，最後他發現可轉債套利是一個高勝率的做法，下注還是用凱利公式，他就組建了一個對沖資金，專做凱利公式化的可轉債套利，當年他的對沖資金業績就成為華爾街最好的，他之後又寫了本書叫《戰勝市場》，這本書當年又成為北美最暢銷的一本書。他在數學上破解了賭場，又在數學上破解了金融，他覺得這事差不多了，他就又回去研究數學了。我曾經一度以為，一個正預期的系統，就是高勝率加上凱利公式有無窮無盡的利潤，當年我也試過。但這其實背後有個重大問題。

跟大家一樣，在剛接觸投機的時候我接觸了很多神一般的系統，什麼波浪理論、比爾威廉姆斯等，因為我對它比較好奇，重新自己學了一下混沌數學，得出的結論是混沌交易系統跟混沌數學沒有一毛錢關係，神一般的技術分析有很多。

我自己系統認真地學習了一下哲學，我發現有一個概念大家一定要有就是可證偽性。我給大家看一個很著名的東西叫「卡爾薩根車庫裡的龍」，這個是在哲學史上很著名的一個例子。

卡爾·薩根宣布，現在我家的車庫裡面有一條會噴火的飛龍，你信不信？

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我肯定不信，我們就說那打開車庫大門給我們瞧瞧，我還沒看見過龍，好想看一看。非常遺憾，這條龍是隱性的，就算打開大門你也看不到，然後他又補充說，事實上這條龍只有我看得到。

這個故事大家已經很熟悉了，你不是說它會噴火嗎？不好意思，噴火是冷的，所以你讓它噴火的話，你還是感受不到，雖然如此我這條龍真的存在，隱身的。

我往車庫裡面噴漆，這條龍都現身了，對嗎？他說，不好意思，非常抱歉，我這條龍是不沾油漆的，所以你還是看不見它，他還補充了一句，不過相信我，它真的存在。大家做投機的應該很熟悉。

最狠的是羅素，他把這種不可證偽的理論用一個比喻批判得淋漓盡致，他說如果我說在火星跟地球軌道飛著一隻瓷質茶壺，它不是銅，它不是硒，它是瓷的，因為茶壺的體積實在太小，最強大的望遠鏡也觀察不到它，所以沒有人可以否認我的主張，沒有人能夠否認我。它太小了，看不見，你不能說它不存在，對吧？你要讓我證明它的存在，不好意思，沒辦法，你要否認我也是沒有辦法的。

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這些理論通通稱為「不可證偽的理論」。我的觀點就是不可證偽的理論全都是耍流氓，沒有任何意義，雖然它看上去很厲害，這跟卡爾·薩根的龍其實是一個意思。市面上有很多這樣的東西，暗含黃金12宮的變化，走勢是天人合一的外在表現，信的人很多，天地大道循環往複的表現，然後就扯一堆古籍出來。不巧的是我研究過古籍，通常說法都是毫無道理，所以不可證明的理論全部都是耍流氓。

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在吃過很多暗虧之後，我有仔細去研究過他們這些理論的技術，基本上都是扯淡的，更不要說他從理論出來的那些具體的操作方法。

把所有可供證偽的基礎分析體系全部進行數學規劃，數學規劃什麼意思呢？比如說我手上有若干資源，要怎麼把它利用到最大化，其實沒學過數學就憑經驗自己操作，其實在運籌學上已經是有定論的，通過一系列運籌學的數學規劃公式，我可以把手上的資源達到效率的最大化，我就把所有可用的在歷史上表現至少超過50%的技術分析，全都進行了運籌學上的規劃，我得出了這麼一個系統。我後來就被他們激怒了，市場上有沒有可證偽的技術分析手段呢？有的，我學計算機的處理信息還是可以的，我就把所有可供統計的據有可證偽性的技術指標全部考慮在內，那個時候我瘋狂地搜索所有的技術分析指標，但凡看見的都把它摳下來。然後就用可證偽性去判別它，它這個東西是純粹說說的，還是真的可以證明是對是錯的，如果可以證明是對是錯的，我一個都不放過，都放到數據裡面去。寫了很久很久時間的程序，然後把它所有的基礎指標方法全都進行了一個回測和驗證，我獲得了短暫的好成績

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我能找到的還算靠譜的歷史價格我全把它進行了回測，你們也不用把它跟市面上的任何交易系統進行對比，因為如果回測的話沒有人可以比它做得好，就像利用凱利公式，沒有任何一個資金分配方案可以超過凱利公式一樣，運籌學裡面的線性規劃是可以在數學上嚴格證明最好的一種資源分配方式。對於這類資金我們有個術語叫「單調上漲」，它很單調，當初我用這個東西做出來的模型就是這樣的。這個表格的變化主要在於它的上限一直在被突破，就是把市面上所有的可證偽的技術指標進行信息規劃。按照資金的規模，我沒有使用凱利公司這個系統，為什麼？因為我回測的時候使用凱利公式的話，資金後來突破了軟體能夠承受的上限。

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之後實盤運行這個交易系統的時候，雖然還是賺錢了，但出現了歷史上不可能存在的大幅度回撤。這個是該系統不應該出現的情況。我反覆反思了這個系統到底出了什麼問題？我用了哪些前提假設？

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我在想我利用了一些什麼假設，我只假設了一件事情，就是技術指標是有用的，這是我唯一的假設，既然在這個假設之後所有的步驟都沒有出錯，我開始動搖了它最初的信念。

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我利用了一個神經元網路的演算法，這個演算法在理論上可以逼近任意一個函數，什麼意思？如果某一樣東西是由變數ABCD引起的話，那ABCD的關係怎麼存在，我不需要知道實際的方法，我只要把它扔到演算法裡面去，我就可以獲得函數。如果結果R是ABCDE任何一個因素引起的，那它的關係，以前科學家做實驗是這樣的，比如說牛頓力學的實驗，我給它一個兩牛頓的力，然後摩擦係數是多少，它能跑多遠，大家來猜這個力跟速度跟質量之間的關係。每個人猜的方法都不一樣，你猜出來的函數大家再去做實驗，再去驗證，當初做科學實驗和科學研究都是這樣，現在不一樣了,你把實驗數據扔進去，網路自己就可以出來，我就在想技術分析不會徹底沒道理吧，

然後就把所有的技術分析數據全都給它，讓它跟未來的價格去神經元網路裡面把關係給我逮出來，也進行了大量艱苦卓越的編程工作。

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結果令人非常震驚，過去的價格對未來沒有任何一絲影響，這個話對於做技術分析的人來說，對當初的我來說是振聾發聵的，你用過去的價格去猜測未來的價格，是所有技術指標的前提。無論這個技術指標是可證偽的或是不可證偽的，這是它們共同的前提假設，幾乎是不言自明的。就是告訴你過去的價格對未來具有指導意義。

但是通過神經元網路的遍歷篩選，我得出的結論是它沒有關係，我的世界觀就崩塌了。我就在想一個問題，是技術指標的神奇組合還沒有找到呢，還是歷史經驗歸納本身就天生不足，因為所有的技術指標都是歷史經驗歸納。我把我的假設再一層一層往下推，到底是技術指標本身有問題呢，還是歷史經驗歸納不正確，這就不是數學上的問題，我還是去學習了一段時間的哲學。

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