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先说说第一种方式,如果全然是自己推导出来的,那么好处自然显而易见。
自己推导出来的,就相当于自己创造出来的,自己对其的掌握自然是非常充分的。
掌握的很充分,就意味着使用起来更加便捷,更加灵活,面对可能的后续的市场变化。
比如制度上的变更,或者是风格上的变化,都可以对整体的内容或涉及到的参数做微调。
使用起来也更加如臂使指,得心应手,更加方便便捷。但是坏处也是显而易见的:一套完整的体系,如果想要自己推导出来,那么需要花费的时间精力一定不少,一定也是经过反复迭代的不断优化的才可以。
即使有经验的投资者,即使已经推导出投资体系,有经验的人再退到一个全新的体系。那么花费的时间同样也不少,而且成功率不一定很高。
再说是第二种方式。没有理论体系,但是有大量的经验可以证明,某一类操作或者说做法是好用的。
说是大术法则也好,说是基于统计也罢。总之就是基于对于大量事实的分析比较,最后总结出一套问题较小的方法。
优点很明显,方法是经过事实总结得来的,所以更容易取信于人,也更容易让人们相信,毕竟有事实作为支撑和依据。
缺点同样明显,大量的事实,那么一定不能是几次几十次,至少应该是几百次,或者说上千次。
这种方式的成本太高了,如果通过数据分析的话,那么对投资者的专业能力是有要求的,尤其是在统计、数理分析、编程上的专业能力是有要求的。
而且太过刻板,其实也很好理解,基于大量事实寻找规律,总结方法,应用规律是统计学常用的手段。
这也是一个非常好用的手段和方式。但是他有一个非常重要的前提:那就是样本所处的环境必须统一,并且样本所处的环境和使用时所处的环境也必须一致。
就好比牛市总结出来的规律是在牛市中使用,熊市总结出来的规律在熊市中使用一样。
而且一些大方向的政策也不能有变化,因为一旦一些相关的政策产生变化,就会影响投资者的行为,就会导致外在的环境产生变化。
众所周知,市场中是每时每刻都在发生新事件的,也就是说,不可能有大量处于同一环境下的样本。大多数情况都是在变,每一个样本所处的环境都会有些微的差别。
如果不能分析出这些。需要把对应的样本剔除,哪些是无效的,差别可以忽略不计。那么总结出来的结果。是否可信,可以使用到什么程度也会存疑。
再说说最后一点,也是绝大多数投资者目前使用的方式:自身的能力、时间、经验都有问题,都不足,那么就找一些能力时间境内足够的人,有成功经验的。
去学习一些大佬,去学习一些优秀投资者的经验。正所谓智者当借力而行,这是非常聪明的做法。此类做法的好处非常简单,节约了大量的时间成本和人力成本。
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