關於布林通道背後統計學原理的謬誤 - 期貨

今天版上美豔大方的U姐提到使用布林通道逆向反打操作背後的統計學支持,
小弟我在此不予評論這個操作是否長期能賺錢.但是針對U姐認為這個方法之
所以能賺錢,其背後的理論依據,我認為其實是不正確的,原因如下:

基本統計學導讀:
假設我們有一個母群體,每次都會展現一樣的行為,且這個群體會產生一組可

以被量測的樣本(假設有10個樣本).由於群體存在著自然的雜訊,且我們的量

測行為本身也存在誤差,因此我們通常都會量測多次(假設量5次),因此"每一

個樣本"就會有5個量測結果,把這5次結果取平均並算標準差,那麼這一個樣本

的平均數加減兩倍的標準差會得出一個區間,假如我們的量測誤差,和母群體內

含的雜訊產生的樣本誤差符合"常態分布",我們說,有95%以上的信心這個樣

本一定會落在這個區間.由於有10個樣本,就能算出10個區間,連成一條"通道"

.這個通道的中心線就是每個樣本的平均值.(U姐就是基於上述的原理,認為該

有95%的機率,股價會落在通道間,但這其實是錯的,請往下看)


布林通道:
所謂的布林通道,並非用我上面說的方法建構.因為,產生每一個時間點的股價

背後的"股價成因"並非stationary,而是stochastic(我不知道中文如何區分

stochastic和random,但我寧願相信股價不是100% random).而且股價發生就過

了,不能重來,因此我們就無法針對那個當下的股價重覆量測很多次,並套用上面

的統計原理.唯一能做的,就是不斷量測下一次發生的股價,然後取其移動平均

(這時就需要一個參數,比如說取10,就是我上面題到的10個樣本).並算出這10個

樣本的標準差,隨時間往後算,然後產生通道.請注意,這當中我們等於只對10個

樣本做了一次量測,且每10個樣本背後的"股價成因"可能都不一樣,沒有辦法像

上面我說的可以很"stationary"的做5次量測並取"單次股價樣本"5次的平均和

標準差.因此布林通道是根本不符合上述導讀中的統計原理.

假如U姐用兩倍標準差算出通道,那長期下來被打穿的機率應該遠大於5%(=100%-95%)

,長期下來會不會賺...回測一下就知道.但請回測超過10年以上的資料.

(我上面所說的,可能很多人都懂,那請不要酸我,我只希望讓沒想過的人,看清

其中一二,以免賠錢傷心)

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