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2018.12.27
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12月第27天
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1.今天你阅读到的有价值的全文内容链接
推荐：《谷物大脑》
作者：戴维·珀尔马特 (David Perlmutter) (作者), 克里斯廷·洛伯格 (Kristin Loberg) (作者), 温旻 (译者)  页数：219  出版时间：2016   语言：中文  格式：mobi
内容简介：《谷物大脑》内容简介：你的大脑会生病，并非遗传基因早注定，
罪魁祸首，正是你每天所吃的食物！
麸质、碳水化合物和糖，
就像“沉默的杀手”，
在你毫无知觉的时候，
已对你的大脑与身体造成永久的损害。
https://bbs.pinggu.org/thread-4759310-1-1.html

2.今天你阅读到的有价值的内容段落摘录
今天继续读：《海龟交易法则》
第十一章   历史测试的谎言（上）

      骗子和无赖潜伏在黑暗的角落里，等待着不设防的猎物。不要成为他们的盘中餐。
      巨石阵（Stonehenge Plus）系统在短短5年之内就把5 000美元变成了100万美元。Stonehenge Plus的发明者是斯图彭杜斯·马格尼菲克斯（Stupendus Magnificus），美国航空航天局的一位科学家，他所发现的方法可以把用来发射火星探测器的程序用在外汇交易上。凭借90%以上的准确性，这个系统在10年之内没有一个月是赔钱的。它太过珍贵，所以我们只打算出售100套。仅用1 999美元就能得到你的那一套，现在就买，勿失良机，
                                         ——某系统兜售者的一则广告
      任何一个多少接触过交易行业的人都见过这样的广告，任何一个被纳入邮递名单的交易爱好者也都见过这样的广告。但请买者们务必留心：有些假外行会利用不负责任的营销手段和不切实际的事后测试结果来兜售他们的最新发明。有很多兜售者其实很清楚，他们的系统永远也达不到他们所吹嘘的那种回报水平。很多人还会故意调整测试方法，言过其实地美化他们的系统。不过，也不是所有的卖主都如此厚颜无耻。有些人确实以为自己的系统是很灵的，只不过，他们要么没有意识到他们的基本方法有缺陷，要么不理解历史测试的局限性或是用历史测试结果来预测未来的弊端所在。当然，也有一些人很善于避开历史测试的缺陷。但遗憾的是，这类人少之又少，而且对一个缺乏经验的交易者来说，很难区分一个系统是不是用好的测试方法开发出来的。
      即使是经验丰富的交易者，也常常搞不懂他们的系统在实际交易中的表现为什么远不如历史模拟结果。他们知道这个现象存在，也会想办法弥补这个问题，但他们并不明白问题的根源。实际上，历史测试结果和实际交易结果的差异主要是由四大因素造成的：
        •交易者效应：如果一种方法在近期赚了很多钱，那么其他交易者很可能会注意到它，开始用类似的方法模仿它，这很容易导致这种方法的效果不再像一开始那样好。
        •随机效应（random effect）：历史测试的结果夸大了系统的内在优势也可能是纯随机性的现象。
        •最优化矛盾（optimization paradox）：选择特定参数的过程（比如选择25日移动均线而不是30日移动均线），可能降低事后测试的预测价值。
        •过度拟合（overfitting）或曲线拟合：系统可能太过复杂，以至于失去了预测价值。由于它与历史数据的吻合度太高，市场行为的一个轻微变化就会造成效果的明显恶化。
交易者效应
       物理学中有一个叫作观察者效应（observer effect）的概念，它的意思是，衡量一种现象的行为有时候也会影响这种现象，观察者的观察行为反而打扰了他们的试验。类似的事情也会发生在交易世界中：交易行为本身有可能改变交易赖以成功的潜在市场状态。我称之为交易者效应。任何一件不断重复的事情都有可能被市场参与者注意到。同样的，一种在近期表现得特别突出的策略也很有可能被诸多交易者注意到。但是，如果太多的交易者都开始尝试着利用同一种策略，这种策略将不再像从前那样有效。
      让我们考虑一下突破策略。如果你知道一个市场相对较小，但会有很多大交易者在突破位买入，你如何从他们身上赚钱？有没有类似印钞机的必胜策略？
      你会抢在其他交易者之前买入，趁势把价格推高到一定程度，引发这些大交易者的买单。然后你会把你的头寸卖给他们，稳赚一笔。事实上，你是在操纵价格，利用其他买家。
      假设你是一个黄金交易者。假如你知道ACME公司会在每份410.5美元的价位大举买入1 000份8月份黄金合约，你会怎么做？
      如果你的买入量足够大，能把价格推高到这个限价点，你就可以在这个点清仓卖出。如果目前的价格离这个限价点还差得远，你手头的资金可能还不足以把市场推高到这个程度。但如果现价已经接近这个点，比如说是每份408美元，那么几个买单就可以把价格推到足够高的程度，引发来自ACME公司的更多买单。
      由于你的策略是首先买入，然后快速卖出，你可能会改变突破点本身的意义。如果没有交易者效应，一次突破可能表明阻力位已经破除，市场向有利方向变动的可能性提高了。但如果加入新买单的影响，突破的意义会被改变，因为这些买单的目的只是将价格推高到突破点的程度。
      举个例子。假设没有人愿意在每份408美元以上的价格买入，但有人愿意在每份409美元以上的价格卖出1 000份合约，这些卖单就会像一个天花板，能阻止价格突破每份409美元。如果没有你的买单，市场不会上涨到每份410.50美元的高度，所以突破不会发生。因此，如果你对一个以突破法为基础的系统进行模拟，这里将不会存在突破，自然也没有交易发生。
     现在设想一下，你在同样的情况下进入了市场，以每份409美元的均价把那1 000份合约照单全收了。现在，这个价位上已经没有卖者，所以你必须从要价每份411美元的卖者那里再买100份合约，把价格再推高一点。这笔交易会引发ACME公司的买单，这时候，你可以在每份411美元的价位把那1 000份合约卖给ACME公司。尽管ACME公司自我感觉良好，真正大获成功的却是你。最后要做的只是处理掉那剩下的100份合约。由于在近期的高价位上已经没有买家，你只能低价出售，回到每份407美元的价位卖出。不考虑佣金成本，你在这100份合约上赔了4万美元（每盎司赔4美元，每份合约100盎司，一共100份合约），但你在那1 000份合约上赚了20万美元（每盎司赚2美元，每份合约100盎司，一共1 000份合约），这样总共就赚16万美元。这对一次历时几秒钟的操作来说已经是很不错的结果。
      ACME公司的那些寄希望于突破法优势的交易者们现在怎么样呢？他们手里有一个巨大的亏损头寸，而且进入这个头寸的原因与他们的历史检验的原理完全不是一回事。这就是交易者效应的后果。
      这方面还有一个例子。几年前曾有一个系统因为多年来的优异表现而变得大受欢迎，有很多经纪人开始向他们的客户提供这个系统。我曾一度听说已经有数亿美元开始追随这个系统。但就在它的影响力达到巅峰之后没多久，它的追随者们遭遇了一次旷日持久的衰落，而这样长和这样严重的衰落期在它20年的历史测试中从未出现过。这个系统有一个容易被利用的软肋。按照它的法则，如果当日的收盘价超过了某个特定水平，那么就在次日早晨一开盘时买入或卖出。由于其他交易者知道什么样的价位会引发这些买单或卖单，那么很简单，他们完全可以赶在当日收盘之前买入，然后在次日开盘之后马上卖出。卖出价通常比买入价高得多，因为所有在一夜之间生成的买单都是在这个时候入市的，这是由系统的法则决定的。
      更糟糕的是，系统发明者们所选择的市场组合还包括一些流动性较差的市场，比如木材和丙烷。对这样的市场来说，相对较小的交易量就可以对市场造成不小的波动，但却有这么多的系统追随者涌入这些市场。我相信，这个系统之所以突然之间陷入史无前例的衰落，原因之一就在于这种预期性的买入行为一度毁掉了它的优势。其他交易者没有那么笨。他们会利用他们所注意到的任何重复性的模式。正因为这样，开发你自己的系统要强于追随别人的系统。如果你能开发出自己的系统，你的优势就不太容易被其他交易者毁掉，因为他们不会知道你什么时候买入或卖出。
      在我们为里奇效力的时候，我们常常会在差不多同一时间入市交易。其他交易者知道，如果他们开始接到我们的大定单，那么这样的定单可能会持续上一段时间。因此，场内交易者和经纪人时不时地会抢先行动，导致市场提前变动。由于我们用的是限价定单，他们这样做是有风险的（这也是我们使用限价定单的原因之一），因为在市场提前变动的情况下，我们的定单可能无法成交，所以我们会撤单。有时候，当我想买入或卖出，但又知道市场很容易在交易者的预期作用下提前变动时，我会故意发出相反方向的假定单。这样，假如市场真的闻风而动，我会撤掉最初的假定单，发出一个接近于市价甚至是比市价还要有利的限价真定单。举个例子，如果我想买入100份合约，我可能先放出一个假卖单。假设这个假卖单要求在每份415美元的价位卖出100份合约，而市场现状是买入价410美元，卖出价412美元，那么我的假卖单的出现可能令市价变为买入价405美元，卖出价408美元。这时候，我可以撤掉假卖单，发出限价410美元的真买单，这个买单很有可能在每份408美元或410美元成交，比我发出假定单之前的市场卖出价要低。
      但这种方法用得不能太频繁，只要能让其他交易者猜不透我们在做什么就够了。在某些方面，这有点像扑克牌中的“虚张声势”技巧，也就是明明手中的牌很差但却故意下大注去迷惑对手。你不能没完没了地虚张声势，不然你早晚会被识穿，到头来输得一塌糊涂。但偶尔虚张声势一下是很有用的，因为这往往会让你的对手们摸不着头脑，反而在你拿着一手必胜好牌的时候冒险跟注，白白给你送上更多的筹码。而且，虚张声势本身也有可能出奇制胜，也会增大你的赢面。
      就像是偶尔的虚张声势让牌桌上的对手们晕头转向一样，海龟们也会想办法稍稍迷惑一下那些试图猜透理查德·丹尼斯的人。我们有的用小止损标准，有的用大止损标准，有的在突破发生时买入，有的在突破之后买入，还有的在突破之前买入。加在一起，我们放出了不少烟幕弹，可能对丹尼斯执行他的交易帮助不小。
      请注意，交易者效应在任何情况下都有可能发生，不一定是某些交易者故意抢先行动的结果。只要有太多的交易者不约而同地试图利用某种市场现象，这种现象的优势就会被毁掉，至少在一段时间内不再有效，因为众多交易者的定单会削弱它的优势。这个问题在套利类交易中尤其普遍，因为这种交易的优势是相对较小的。
……

3.今天你阅读到的有价值信息的自我思考点评感想
       回想起之前曾经花“巨资”购买了XX股票软件的机构版：根本没有搞清软件的操作原理，只是一味地迷信软件提供的建议，所以结果自然就和当初购置时候所设想的相去甚远。一但不信，就又弃之不用，又经历了另外一个极端。如果想使用一个系统，正确使用和有效使用，甚至进行适合自己特点的修正，都需要对于系统的历史测试缺陷善于避开。
      交易者效应与物理学中的观察者效应相类似，那么，当交易系统成功之后随之而来的跟风者会很快破坏系统的有效性。当然在资金规模比较水的时候这种效应不明显，而当资金规模比较大时，就需要随时警醒自己，注意使用改变手法来适应系统的衰落，以增加赢面。
      天天都可以接到推销软件的广告电话，都声称自己的软件选股如何牛，如何可以选出涨停板。现在想想如果可以如此方便地选到涨停板的牛股，还开发软件干什么呢？当然这样的想法在读到这里的时候就可以有些不那么偏激：基于历史测试的系统都是有至少四个效应令得系统的实际交易结果和测试结果出现差异，而且有时差异还非常大！1）交易者效应；2）随机效应；3）最优化矛盾；4）过度拟合。
     还有本书中没有提及的，杰克施瓦格在16年的《期货市场完全交易指南》中所指出的：1）我们现在所能够拥有的数据是这样的多，以至于每一个假设都可以找到很多的历史数据来测试，得出你想要的结果。2）对于交易数据的计算机监控是如此的有效，以至于有规模的系统化交易很快（几乎是马上）就会被监视到。
     所以系统还需要有虚张声势的招数。交易市场的水很深。这也是魅力所在。
     今天是最后第二个交易日，2018年交易马上就结束了，亏损在肯定的。跑盈大盘了吗？得在假期好好总结一下。
……

单词挑战第二十一天
debit spread　借方价差
Investors want debit spreads to widen for profit.
A bullish debit spread can be constructed using calls. See bull call spread.
A bearish debit spread can be constructed using puts. See bear put spread.
A bull-bear phase spread can be constructed using near month call & put.

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阅读《资治通鉴》卷47-49
魏文帝称明帝察察，章帝长者。章帝素知人，厌明帝苛切，事从宽厚；奉承明德太后，尽心孝道；平徭简赋，而民赖其庆；又体之以忠恕，文之以礼乐。谓之长者，不亦宜乎！
诏窦宪与车驾会长安。宪至，尚书以下议欲拜之，伏称万岁，尚书韩稜正色曰：“夫上交不谄，下交不黩；礼无人臣称万岁之制！”议者皆惭而止。尚书左丞王龙私奏记、上牛酒于宪，稜举奏龙，论为城旦。甲子，追尊梁贵人为皇太后，谥曰恭怀，追服丧制。冬，十月，乙酉，改葬梁太后及其姊大贵人于西陵。擢樊调为羽林左监。追封谥皇太后父竦为褒亲愍侯，遣使迎其丧，葬于恭怀皇后陵傍。征还竦妻子；封子棠为乐平侯，棠弟雍为乘氏侯，雍弟翟为单父侯，位皆特进，赏赐以巨万计，宠遇光于当世，
塞外吏士，本非孝子顺孙，皆以罪过徙补边屯；而蛮夷怀鸟兽之心，难养易败。今君性严急，水清无大鱼，察政不得下和，宜荡佚简易，宽小过，总大纲而已。”超去，尚私谓所亲曰：“我以班君当有奇策，今所言，平平耳。”尚后竟失边和，如超所言。
春，正月，邓骘至汉阳；诸郡兵未至，钟羌数千人击败骘军于冀西，杀千馀人。梁慬还，至敦煌，逆诏慬留为诸军援。慬至张掖，破诸羌万馀人，其能脱者十二三；进至姑臧，羌大豪三百余人诣慬降，并慰譬，遣还故地。
滇零自称天子，于北地招集武都参狼、上郡、西河诸杂种羌断陇道，寇钞三辅，南入益州，杀汉中太守董炳。梁慬受诏当屯金城，闻羌寇三辅，即引兵赴击，转战武功、美阳间，连破走之，羌稍退散。

昨日阅读2小时，累计阅读97小时。Keep reading "Machine Learning in Production" which does provide some practical tips for data scientist role.

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