常識·正態分布·二八定律

2021-01-11 搜狐網
  我家附近開了一家菜館,雖然店面十分簡陋,服務也很一般,但味道可謂「爆棚」,把極普通的家常菜做得酣暢淋漓。於是,食客們一傳十、十傳百,如今店內摩肩接踵,人滿為患。於是,我對妻子說,最近要少到這裡吃飯,半年以後如果沒有什麼事情可以多來吃幾次。

  為何呢?因為常識告訴我們,我們在日常生活中所遇見的天才和騙子的比例極少,而絕大多數為凡夫俗子、普通人,基本符合正態分布。這家菜館興起速度如此之快,味道如此之好,不是天才即是騙子。而目前,我既沒有證據證明它是騙子,放了如鴉片渣之類的玩意兒,也不必冒險相信它是天才。因此,暫少去吃當然是最佳選擇。而假設經過半年的時間檢驗後,有關部門、顧客、尤其是競爭對手們都沒有發現它有什麼問題,就可以稍稍放心一些,多來美食幾次。

  然而,在證券市場中懂得這些常識者雖不算太少,卻也絕不能算太多。

  如曾經被稱為奇蹟的銀廣夏,曾何等輝煌。然而,對於其「成功之路」,人們卻一直疑惑不解。根據常識,我們對於此類奇蹟必須得多長几個心眼才是。所謂「創造一個又一個奇蹟」之類的豪言壯語,那是用來鼓氣壯膽的,當不得真。

  再談到市場預測、交易投機之道。根據常識,如果要預測第二天的天氣情況,僅憑一句「明天的天氣和今天基本一樣」就能戰勝許多氣象預報員。因為造成今天的天氣情況是晴天抑或雨天的氣象因素通常不會在幾個小時內有劇烈的變化。

  股票市場也是如此,以2000年衝破2000點大關後的震蕩徘徊為楔子,2001年中期滬深兩市正式開始上演的一輪調整為例,造成2001年以來市場走勢的諸多因素依然存在,甚至有所惡化。因此,可以大體判斷,2001年中期以來的市場跌勢「緣份未盡」。

  再比如,市面上如今流行的一些書籍中,不少「短線高手」都很推崇一種追漲殺跌的短線手法。但筆者觀察證券市場股價波動後認為,大多數交易日的價格波動與前一天的價格相比變化並不會太大。而漲停板、大陽線等激動人心的市場波動只發生在極少比例的交易日裡。換句話說,能夠對你的資金帳戶產生重大實質性影響的股價波動只發生在這隻股票的少數交易日裡,這符合正態分布,也符合時下流行的所謂「二八定律」。2001年至今,在個股出現大於5%的漲幅後,第二天出現回調的概率遠遠大於繼續大幅上漲的概率。如果此時再採用短線做法,如在價格大幅上漲時追入,在回調時止損,不用說,等待他們的將是永無休止的割肉,將一敗塗地。

  關於正態分布的常識還有很多,如在市場中,大多數股票是與指數基本同步的,只有極少數的股票,屬於一飛沖天的「黑馬」或者慘不忍睹的「黑驢」。因此,筆者建議,投資者應該在內心深處將追逐黑馬的欲望消滅,而是以一種「可遇而不可求」的心態,認真構建你的投資組合。

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    ,最終趨向於圖3「中間高,兩邊低」的「鍾型」曲線,我們將這條曲線稱為正態分布密度曲線,簡稱正態曲線。對比圖4中的兩條正態曲線,我們可以看出虛線對應的平均值更大。圖 4圖5中兩條正態曲線的平均值相同,但是形狀不同,實線的正態曲線更加「矮胖」,而虛線的正態曲線更加
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  • 為什么正態分布如此常見?
    正態分布的英文名為:Normal Distribution,臺灣翻譯為常態分布,可見一斑。可是為什麼這麼常見呢?每個人都相信它(正態分布):實驗工作者認為它是一個數學定理,數學研究者認為他是一個經驗公式。
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    採用最小二乘法進行線性回歸時,需要滿足特定的條件:正態性:一定範圍內,給定任意x值,對應的y均服從正態分布獨立:即誤差項間不存在相關,一般時間序列數據會存在自相關線性:因變量和自變量有線性關係同方差性:即模型誤差項的方差相等。
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    二、相互獨立事件的概率相互獨立的兩個事件互不影響,符合:三、二項分布及其應用二項分布的簡單應用是求n次獨立重複試驗中事件A恰好發生k次的概率;即其均值和方差的求解既可以利用定義,也可以直接代入上述公式.
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    第五章 正態分布與正常值範圍估計 第一節 正態分布及其性質   一群變量值可能用平均數描述集中的位置,用變異指標描述離散情況,而頻數表則把變量值的分布描繪得更具體。為了直觀還可把頻數表畫成直方圖。如第四章中曾將7歲男童坐高的頻數分布繪成圖4.1。
  • 偏度與峰度的正態性分布判斷
  • 相關知識考點:標準正態分布
    1概率密度函數  當μ=0,σ=1時,稱X服從標準正態分布,記作X~N(0,1)。  服從標準正態分布的隨機變量記為U,它的概率密度函數記為。  若X~N(μ,σ2),則~N(0,1)。  實際中很少有一個質量特性(隨機變量)的均值恰好為0,方差與標準差恰好為1.一些質量特性的不合格品率均要通過標準正態分布才能算得,這一點將在後面敘述。  2標準正態分布表  標準正態分布函數表,它可用來計算形如「」的隨機事件發生的概率,記為。  正態分布N(0,1)的分位數。
  • 如何使用標準正態分布表?
    正態分布這個概念在統計學中很常見,在做與正態分布有關計算的時候經常會用到標準正態分布表。
  • 關於正態分布和貝塔分布的案例介紹
    打開APP 關於正態分布和貝塔分布的案例介紹 賈恩東 發表於 2020-10-12 11:25:57 正態分布 正態分布,是一種非常常見的連續概率分布,其也叫做常態分布(normal distribution),或者根據其前期的研究貢獻者之一高斯的名字來稱呼,高斯分布(Gaussian distribution)。正態分布是自然科學與行為科學中的定量現象的一個方便模型。
  • 正態分布基本概念及Excel實現
    正態分布在統計中至關重要,主要有以下三個原因:正態分布由圖經典鐘形表示。在正態分布中,您可以計算值以一定範圍或間隔出現的概率。但是,由於將連續變量的概率測量為曲線下的面積,因此來自連續分布(例如正態分布)的特定值的確切概率為零。例如,時間(以秒為單位)被測量並且不計數。
  • 正態分布圖形的編輯
    分布密度=正態分布概率函數,分布密度=正態分布函數,最後一個參數給到0,=NORM.DIST(A7,$B$1,$B$2,FALSE)選擇0通俗的含義是,我們給到圖形中的高度.這個時候,你可以選擇分布密度的整個系列,插入一個堆積面積圖,則會得到:然後我們需要在這個面積圖的基礎之上,再給它一個面積堆積,達到自由切換的效果,而上圖藍色的部分則是基於我們的基本數據給出來的底層正態模型,自己切換或者變化的面積也必須要在這個藍色的面積範圍以內.
  • 怎樣用通俗易懂的文字解釋正態分布及其意義?
    0.0 神說,要有正態分布,於是就有了正態分布。*0.1 神看正態分布是好的,就讓隨機誤差都隨了正態分布。平均分數分布情況大概是什麼樣呢?畫個圖感受一下:正態分布二、為什么正態分布這麼常見呢?學過基礎統計學的同學大都對正態分布非常熟悉,但是很難用通俗的語言解釋什麼是正態分布,主要原因是正態分布需要有一個前置知識【中心極限定理】。如果誤差可以看成許多微小量的疊加,則根據中心極限定理[1],隨機誤差理所當然是正態分布[2]。