人工智能真的挺有用的,经常能够解答一些疑问,答的挺好的。
另外AI辅助编程,还拯救了我的编程能力。
以下是AI对标题的解答:
大数定律和中心极限定理是概率论与统计学中的两个核心原理,它们对于投资决策特别是风险管理具有重要指导作用。以下是这两个定理如何具体应用于投资下注的场景:
大数定律指出,当独立同分布的随机变量大量重复观测时,它们的算术平均值将趋于一个确定的期望值。在投资领域,这意味着如果投资于多个相互独立或低相关的资产,尽管单个资产可能有较大的波动性,但整体投资组合的风险(即收益的平均表现)会随着资产数量的增加而趋于稳定,接近其预期回报率。因此,大数定律支持了投资组合多元化策略,即通过分散投资来降低特定资产风险对整体投资效果的影响。
2. 长期投资与风险平滑:
大数定律强调了样本数量足够大时,事件发生的频率会接近其理论概率。在投资下注中,这意味着长期来看,投资收益的实际表现会越来越接近其预期的平均回报。短期的市场波动可能造成投资业绩偏离预期,但只要投资者保持耐心并进行持续投资,短期的不利结果最终会被大量正向结果所抵消,实现风险的平滑。这为投资者提供了坚持长期投资、避免因短期市场波动而频繁调整投资策略的理论依据。
中心极限定理指出,大量独立同分布的随机变量之和(或平均值),不论其原始分布如何,当样本量足够大时,其分布趋于正态分布。这一特性使得即使对于复杂的投资组合,其总体收益也可以通过正态分布来近似描述,从而方便地使用标准差等统计工具来衡量风险和预测未来收益的可能性。例如,投资者可以计算投资组合收益的标准差,以估计在一定置信水平下可能面临的最大损失或最低收益,这对于设置止损点、确定风险承受能力以及制定投资目标至关重要。
2. 量化交易与套利策略:
在量化投资中,中心极限定理为构建基于统计套利、趋势跟踪、波动率交易等策略提供了理论基础。例如,如果某个市场价差或相关性关系在长期中符合某种统计规律,但在短期内由于市场噪音偏离了常态,投资者可以利用中心极限定理预测这种偏离终将回归均值,从而设计相应的交易策略来捕捉这些暂时的定价偏差。
3. 期权定价与风险管理:
在金融衍生品市场,尤其是期权定价中,中心极限定理的应用更为直接。Black-Scholes模型等期权定价公式就是建立在标的资产价格变动服从正态分布这一假设之上,而这正是中心极限定理在大量独立影响因素作用下的自然推论。投资者和金融机构可以利用这些模型来合理定价期权,同时评估和管理与期权交易相关的风险。
总结来说,大数定律为投资下注提供了风险分散和长期投资的理论支持,帮助投资者理解并利用分散投资来降低风险,以及为何长期投资能熨平短期波动。而中心极限定理则为预测投资收益分布、量化风险管理、设计交易策略以及衍生品定价提供了强大的数学工具。二者结合,为投资者在不确定性的金融市场中进行理性决策提供了坚实的理论基础。
另外AI辅助编程,还拯救了我的编程能力。
以下是AI对标题的解答:
大数定律和中心极限定理是概率论与统计学中的两个核心原理,它们对于投资决策特别是风险管理具有重要指导作用。以下是这两个定理如何具体应用于投资下注的场景:
大数定律
1. 风险分散与资产配置:大数定律指出,当独立同分布的随机变量大量重复观测时,它们的算术平均值将趋于一个确定的期望值。在投资领域,这意味着如果投资于多个相互独立或低相关的资产,尽管单个资产可能有较大的波动性,但整体投资组合的风险(即收益的平均表现)会随着资产数量的增加而趋于稳定,接近其预期回报率。因此,大数定律支持了投资组合多元化策略,即通过分散投资来降低特定资产风险对整体投资效果的影响。
2. 长期投资与风险平滑:
大数定律强调了样本数量足够大时,事件发生的频率会接近其理论概率。在投资下注中,这意味着长期来看,投资收益的实际表现会越来越接近其预期的平均回报。短期的市场波动可能造成投资业绩偏离预期,但只要投资者保持耐心并进行持续投资,短期的不利结果最终会被大量正向结果所抵消,实现风险的平滑。这为投资者提供了坚持长期投资、避免因短期市场波动而频繁调整投资策略的理论依据。
中心极限定理
1. 预测与风险管理:中心极限定理指出,大量独立同分布的随机变量之和(或平均值),不论其原始分布如何,当样本量足够大时,其分布趋于正态分布。这一特性使得即使对于复杂的投资组合,其总体收益也可以通过正态分布来近似描述,从而方便地使用标准差等统计工具来衡量风险和预测未来收益的可能性。例如,投资者可以计算投资组合收益的标准差,以估计在一定置信水平下可能面临的最大损失或最低收益,这对于设置止损点、确定风险承受能力以及制定投资目标至关重要。
2. 量化交易与套利策略:
在量化投资中,中心极限定理为构建基于统计套利、趋势跟踪、波动率交易等策略提供了理论基础。例如,如果某个市场价差或相关性关系在长期中符合某种统计规律,但在短期内由于市场噪音偏离了常态,投资者可以利用中心极限定理预测这种偏离终将回归均值,从而设计相应的交易策略来捕捉这些暂时的定价偏差。
3. 期权定价与风险管理:
在金融衍生品市场,尤其是期权定价中,中心极限定理的应用更为直接。Black-Scholes模型等期权定价公式就是建立在标的资产价格变动服从正态分布这一假设之上,而这正是中心极限定理在大量独立影响因素作用下的自然推论。投资者和金融机构可以利用这些模型来合理定价期权,同时评估和管理与期权交易相关的风险。
总结来说,大数定律为投资下注提供了风险分散和长期投资的理论支持,帮助投资者理解并利用分散投资来降低风险,以及为何长期投资能熨平短期波动。而中心极限定理则为预测投资收益分布、量化风险管理、设计交易策略以及衍生品定价提供了强大的数学工具。二者结合,为投资者在不确定性的金融市场中进行理性决策提供了坚实的理论基础。
3
赞同来自: JASONWONG 、hantang001 、wu201509
这两个定理基本是一回事,随机变量样本多了就会符合正态分布,也就是说数学期望决定长期收益。这就是为什么在赌场久赌必输。
但是在投资市场,赢率和赔率都很复杂,不容易计算。
不过有几个行为,期望是负的,希望大家能仔细思考。
1,股票的做t,股价短期波动是随机的,那么做t和做-t都是亏的。做t是高抛低吸,-t是追涨杀跌,合起来亏手续费。有研究说股票是肥尾的,追涨杀跌可能是正期望,这个我不确定,但高抛低吸肯定是负期望,这个可以确定,股市中散户大部分都是这样操作的。
2,etf的网格,这个肯定是负期望,道理跟上边类似。
3,购买主动型基金,相对于被动基金期望是负的,这个可以参照巴菲特打的赌。
其实对于散户来说,不交易,满仓分散做多,应该是最好的策略。
但是在投资市场,赢率和赔率都很复杂,不容易计算。
不过有几个行为,期望是负的,希望大家能仔细思考。
1,股票的做t,股价短期波动是随机的,那么做t和做-t都是亏的。做t是高抛低吸,-t是追涨杀跌,合起来亏手续费。有研究说股票是肥尾的,追涨杀跌可能是正期望,这个我不确定,但高抛低吸肯定是负期望,这个可以确定,股市中散户大部分都是这样操作的。
2,etf的网格,这个肯定是负期望,道理跟上边类似。
3,购买主动型基金,相对于被动基金期望是负的,这个可以参照巴菲特打的赌。
其实对于散户来说,不交易,满仓分散做多,应该是最好的策略。