马桶量化

马桶上的思考,才是真的量化。

中年马桶危机

随着社会化进程的加速,90后也人到了中年。

日出而作,日落而归,很多次迎着朝阳,我仿佛感受到了儿时午后的慵懒。终日忙忙碌碌,负重前行。

唯有早上起床后,蹲在马桶上才感觉到通透,轻松过后便是无尽闪亮的哀愁,这就是一个中年人的马桶危机。

少年不知愁滋味,为赋新词强说愁。

而今识尽愁滋味,却道天凉好个秋

规则严谨性:

无规矩,不成方圆。

在平台上,每个人的投票和举荐历史记录都是公开透明、可追溯统计。

(信息无偏差)

所有的举荐、投票行为,限定在当日收盘后到下一个交易日开盘前

(拒绝马后炮)

严谨的交易执行计划,买入后3个交易日内必须交割订单

(交易可量化)

规则条件(每日):

  • 数据的更新时间:19:00 - 20:00(盘后)
  • 投票和举荐时间:20:00 - 09:20(盘后 - 下个开盘前)
  • 投票和举荐次数:最多3支/每人

最大的确定性,就是不确定:

如同 "一千个读者,就有一千个哈姆雷特",即便是最基础的趋势线,在不同的条件下(周期、比例尺、区间),都会千差万别。

更何况大部分人,甚至都没有一致性的评判标准,结果可想而知。

前天画的趋势线,也许今天又会被自己 重绘.

我的观点:

在保证大概率的基础上, 用 止损来抵御不确定性的风险,从而实现风险可控


我的标准:

  • 买入:-1.191% 卖出:4.43% 强制止损:-6.18%
  • 盈亏比(胜算率):53%  10(笔) :8.86(笔)
  • 盈损比(收益率):0.91  1(5.62%) :1.10(-6.18%)
  • 预期值(期望值):0.01(1.00%)
  • 平衡考量:在保证一定交割量的基础上,最大化的提升盈亏比,降低强制止损的概率。

投票机制(核算收益统计):

在每日的候选池里,使用多少积分投票一个执行计划,表明你对该预期计划的认可度。

同时,投注的积分,在计划结束后(已卖出或已平仓),会进行积分核销结算。

积分结算:

  • 无法成交的计划:退回已投注积分;
  • 失败的执行计划:损失投注的积分;
  • 成功的执行计划:(投注积分/该计划总投注积分)* 糖果奖池(100) + 投注积分

举荐机制(候选池来源):

对于VP用户而言,可在收盘后推荐标的,成为下个交易日投票和执行计划的候选池标的。

必须输入预期的买入、卖出价格、止损价格。


身份升降级:

超过10次投票(已交割),并且总胜率大于63%,自动升级为VIP。反之,降级为普通用户(MVP除外)。

用户综合评分:

主要根据用户的投票次数(胜率),及投票收益率(胜率均收益率),进行梯度权重降级处理,产生的综合评分。

T3交易计划:

买入后最多持仓不超过3天的执行计划方案。

(请使用云端条件单执行止盈止损,来保证交易计划的最大化确定性执行)

当日买入的触发止盈止损,按照下个交易日开盘价结算交割,3天内未触发止盈止损,第3日收盘前清仓

执行规则(止损优先触发,跌破强制止损,哪怕分时先触发止盈):

  • 每日收盘后,产生的投票池,进入下个交易日交易池,等待状态(未开始
  • D1交易日,买入价<=最低价,废弃状态(未买入
  • D1交易日,买入价>=最低价,买入状态(已买入
    • 买入当日止损(最低价<=止损),以D2交易日开盘价交割(优先)(已平仓
    • 买入当日止盈(最高价>=止盈),以D2交易日开盘价交割(已卖出

  • D2交易日,尚未触发止盈止损,等待状态(等待中
    • D2交易日,最低价<=止损,止损交割(优先)(已平仓
    • D2交易日,最高价>=止盈,止盈交割(已卖出

  • D3交易日,收盘前优先匹配止盈止损条件,未触发的收盘清仓
    • D3交易日,最低价<=止损,止损交割(优先)(已平仓
    • D3交易日,最高价>=止盈,止盈交割(已卖出
    • D3交易日,未触发止盈止损条件,以收盘价平仓,结算盈亏(已平仓

“广撒网、多抓鱼、晒大鱼”

江湖把戏里的统计样本偏差(统计陷阱)

统计学里有很多有趣的现象,如"小数定律"、"平均数"、"幸存者偏差"等,样本的偏差会产生有悖于常理的统计陷阱。


故事说,

10对夫妇,找一个人(传闻是大神)寻求生男孩(带把儿)秘方,它可以把老鼠屎混合糖果粉末给你,信誓旦旦的让你等着发喜糖和满月照;

最终4对夫妇开心的寄来男孩的满月照和感谢,直呼大神威武,并自发宣传,剩下的6对心里骂了几句这个骗子就忘了这件事;

在大神的网络宣传里,充斥着 “严选” 的用户满意好评,各种 “微信聊天截图”,以及一张张幸福的满月照;

多年后,已经有1000对夫妇去慕名找大神买秘方了,100Bt一份,大神家里摆满了50对夫妇和孩子的开心的满月照。

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