Re: [請益] 有人被隨機性誤導很多年嗎?

tompi 發表於 2023/9/13 下午3:30:59

看板Stock標題Re: [請益] 有人被隨機性誤導很多年嗎?作者

(大波動)時間Sep 13 15:30:59 2023推噓10 推:10 噓:0 →:29

※ 引述《peter308 (pete)》之銘言：
: 我最近被一件事情困惑很久但有比較想通了
: Fama提過的效率市場理論
: 如果效率市場是對的那麼將會無法套利也就無法打敗大盤
: 另一個方面曼德柏提出碎形市場意味市場是有一些模式
: 所以技術分析者才有辦法透過分析這些訊號去獲得"超額報酬"
: 這兩各學派是互相矛盾的而且都想消滅對方
: 簡單說一個灌了鉛的骰子在其點數出現的機率會偏離1/6
: 也是因為這樣才會讓出老千的人有利可圖
: 但我最近發現
: 隨機性越高(disorder越高) 在某些條件下會觸發某些狀態
: 導致其變得反而更可以穩定預測去狀態
: 這是否提供了一個全新的理論基礎
: 在這基礎之上統合 Fama 和曼德柏的兩個互為矛盾的學派變得可能??
: 有人覺得這是個不錯方向的嗎?
: 也就是一個隨機性越高的(量子)骰子
: 反而陰錯陽差地導致了某種記憶效應讓它變的是可預測的
: 題外話
: 上述的特殊狀態是量子系統才有的
: 但股市是古典系統還是量子系統?
: 目前這問題(請益過這領域的專家學者)仍就沒有一個明確的答案

Fama 的理論基礎與曼德柏後來的研究其實沒有衝突

Fama 說的強勢效率市場基本上在全世界範圍內很好被挑戰的

因為市場若真的是強勢效率，華爾街跟航海王們就沒法幹飯吃了

所以金融市場大多是半強勢與弱勢效率市場

我的理解是曼德柏算是比較早提出金融市場報酬率並不是隨機的

版友 WESTONE 在2021/10/30 文章
https://www.ptt.cc/Stock/M.1635601335.A.B5D

"作者認為股價變動随時間非獨立随機，而是相關碎形
（股價變動局部有記憶性）。
雖然傳統的選擇權訂價arch模型已有時間序列變異數異質的概念，
但作者提出歷史時間和交易時間生成元配對概念
（類似集合論運算公理）更加適用解釋金融泡沫極值現象。"

WESTONE 提到的arch，通常在檢定報酬率序列預測殘差會檢定是否有ARCH效應

也就是預測殘差(或簡單說報酬率)具有異質變異現象，在時間上有自迴歸結構

所以報酬率波動會有叢集現象。

你所提的隨機性愈高，會產生某種記憶效應，這是可以理解的。

或是說這就是ARCH效應，

隨機跟波動是兩個不完全相同的概念，如果是真隨機，則沒有ARCH效果

但如果有ARCH效果，則該隨機波動是可以預測的

就會如同你說的 "會陰錯陽差有可能可以預測"。

ARCH或是之後的GARCH模型家族，可能與曼德柏想要說的東西類似

但曼德柏的碎形理論可以應用的場景更多，

但GARCH通常就應用在金融領域了

總之
FAMA 跟曼德柏的理論我個人認為沒有誰要消滅誰

Fama 的理論作為基礎被後面的人逐漸補充

近30年財務理論很多是念物理跳過來建立的

市場就是有些波動隱含了一些可以利用的資訊所以才變得有趣

波動是資訊傳遞的方式

當波動變得可以預測時，也通常意味該資訊可以預測

所以這樣的隨機波動稱為資訊外溢現象，

就是你說的"讓它變的是可預測的"

※ PTT 留言評論

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 210.61.151.146 (臺灣)

※ PTT 網址

※ 編輯: tompi (210.61.151.146 臺灣), 09/13/2023 15:32:36

推

peter308 09/13 15:32Arch 這些模型是現像學模型本質問題沒有解釋

恕小弟不太了解您的本質問題是??

※ 編輯: tompi (210.61.151.146 臺灣), 09/13/2023 15:35:12

推

peter308 09/13 15:36時間序列加入記憶效應的模型很多我的比較像是解釋

→

peter308 09/13 15:37產生長期記憶的原因為何

我的理解是如果資訊沒有外溢，其實沒辦法觀察有沒有記憶的問題也就是需要有資訊外溢才能評估長期記憶，甚至是原因。

※ 編輯: tompi (210.61.151.146 臺灣), 09/13/2023 15:39:58

推

peter308 09/13 15:41你必須把你講的東西定量化比方說資訊理論模型?

通常我就是用GARCH模型阿借一下別人的論文股票市場的報酬與波動性外溢效果之探討－以亞洲地區為例出處

https://reurl.cc/v65QVj

※ 編輯: tompi (210.61.151.146 臺灣), 09/13/2023 15:45:25

推

peter308 09/13 15:44資訊理論模型我有點概念但非我的專長就是

還有這篇

http://www.acc.scu.edu.tw/sjoa/file/V008N2-3.pdf

貴金屬市場的波動外溢與緩長記憶效果之研究

→

bnn 09/13 15:45大概是這些外溢資訊有人根據過去經驗照做

→

bnn 09/13 15:46於是產生自證預言然後又更多人加入重複自我驗證

※ 編輯: tompi (210.61.151.146 臺灣), 09/13/2023 15:47:10

→

bnn 09/13 15:46你認定是隨機的部分在市場夠多人集合這樣做變不隨機

→

bnn 09/13 15:47原本的隨機是基於其他人獨立做出決定投入市場

→

bnn 09/13 15:48但其他人開始不是獨立決定而是根據同一個理論操作

推

vava5566 09/13 15:52飆股那麼多，資金拱上去，還在那邊隨機 zzz

閣下教訓的是

※ 編輯: tompi (210.61.151.146 臺灣), 09/13/2023 16:00:37

推

stocktonty 09/13 16:14不同的商品也有不同的特質就跟妹子一樣的

→

stocktonty 09/13 16:15有個笑話: AB在路上看到1000元紙鈔掉在地上

→

stocktonty 09/13 16:16A說:快看地上有1000 B:別傻了是真鈔早被撿走(效率

→

stocktonty 09/13 16:17A:不一定啊可能就真的沒人發覺我去撿(隨機論)

→

stocktonty 09/13 16:18最後紙鈔是否為真的機率就像薛丁格的貓

→

stocktonty 09/13 16:19命夠好撿起來就是真的命不好不撿它就是真的

→

kurapica110609/13 16:19你又不會破壞紙鈔哪來薛丁格貓

推

chen5512 09/13 16:20其實不用引用理論，只要是有人為介入的事情都不會是

→

chen5512 09/13 16:20隨機的

→

C24128390 09/13 17:01反了吧...有人為介入的事情才是隨機

→

C24128390 09/13 17:02因為大家遵循的是不同的邏輯跟策略

→

C24128390 09/13 17:02連股市是零和正和負和都吵不完了XD 不可能多數人照

→

C24128390 09/13 17:03類似的邏輯跟策略去操作混在一起就是隨機

→

C24128390 09/13 17:03硬去凹什麼學術定義三小的只是在玩文字跟定義而已

→

C24128390 09/13 17:04短線呈現出來的結果幾乎就是隨機

→

fatb 09/13 17:17小波動合理範圍的變化才能視作隨機吧

推

Gipmydanger 09/13 17:22不明覺厲

推

PeikangShin 09/13 19:30何不先看一下蔡瑞胸的教科書

推

Akromas 09/14 11:48我只相信股市短期是投票機、長期是體重機的理論。

→

Akromas 09/14 11:50一堆隨機論其實沒什麼意義! 你只要能買到有爆發性的

→

Akromas 09/14 11:51好公司(如20年前的台積電)，長期持有放著就能暴賺。

→

Akromas 09/14 11:54買股票其實就是在賭未來的趨勢，最重要的關鍵就在於

→

Akromas 09/14 11:55洞察時代精神、與掌握趨勢的關鍵字。

→

Akromas 09/14 11:56只要能賭對未來的趨勢，到時候一堆能沾到一點邊的

→

Akromas 09/14 11:57阿貓阿狗概念股(如前陣子的AI概念股)也能夠跟風暴漲

→

Akromas 09/14 11:58隨機、隨機隨個X啦 ! 只會搞到自己鑽年角尖像神經病

→

Akromas 09/14 11:59暴賺的關鍵字就只有: 賭對未來趨勢並長期持有，結案

→

Akromas 09/14 12:01越是簡單的道理就越能夠賺錢、而且輕鬆愉快～

這位仁兄研究隨機不隨機很有意義阿像我們開車，如果前面的車隨機左轉右轉，後面的車跟著會很不安全我們之所以會開著安心就是因為前面的車可以預測他的走勢而往後照鏡看也可以大約預測後面的車可以幹嘛而股票的變動比路上開車其實亂很多，研究隨機其實是發現不隨機，好跟安全的股票其實跟你說的"掌握趨勢" 是一樣的意思只是你所謂的"掌握趨勢" 就如同你說的就是"賭"未來趨勢真正的公平賭博輸贏機率各半但既然想要掌握跟的安全，不是更好嗎? 所以研究隨機不是 "隨機隨個X啦"~~ 原PO peter308 常常有些驚人之想，其實細想有點意思建議不要排斥

※ 編輯: tompi (210.61.151.146 臺灣), 09/14/2023 14:11:37

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