“猜拳五连胜”的大妈，靠的其实只是运气。就像硬币连续五次出现正面的概率不大，但总会出现。所以投资者不能盲目地认为小样本中得出的结论有一定规律。每个交易系统都有适合的市场条件，想证明一个交易系统是优秀的，必须经过长时间的市场验证。
　　A 一份癌症数据引发的思考
　　或许是内心深藏着的不安全感，我们渴望从未知的事件中找到因果关系的解释，希望进而找到事情发展的规律。但有些事件的发生本身就是意外，勉强对这些事件进行因果关系的解释必然是错误的。
　　2017年2月，国家癌症中心发布了中国最新的癌症数据（由于癌症的统计数据一般滞后三年，所以当时发布的是2013年的发病和死亡数据）。数据显示，中等城市的发病率最低，风险系数最小。男性癌症发病率小城市高于大城市，但女性癌症发病率则大城市高于小城市。
　　看到这个消息，你的大脑应该处于非常活跃的状态，这主要是因为意识系统在运行，它从记忆中获取事实和建议。但无意识系统也没有闲着，它非常擅长的一种思维模式是：自动地、毫不费力地识别事物之间的因果关系。即使有时候这种关系根本就不存在，它也会这样认定。
　　当我们看到在大城市和小城市中男性和女性的癌症发病率截然不同时，肯定会认为这是有原因的，一定有个理由可以解释这种不同。然而，无意识系统在面对纯“统计学”的数据时是束手无策的，因为这些数据虽然可以改变结果出现的概率，却不能直接导致结果的发生。就像随机的事件是不需要解释的，但一连串随机事件的发生是有规律可循的。
　　美国国家科学院院士丹尼尔·卡尼曼所著《思考，快与慢》有这样一段话：想象一下这样的场景，在一个装有很多弹球的玻璃缸中，其中一半的弹球是红色的，另一半的弹球是白色的。然后，再想象一个非常有耐心的人随意从玻璃缸中取出4个弹球，记录其中的红球数，再把球放回去，重复这样的做法数次。总结记录结果时，你会发现“2红2白”的结果出现的次数是“4个全红”或“4个全白”这样结果的6倍，这一倍数关系是个数学事实。你自然可以对这种从玻璃缸中反复抽样的结果作出预测。但这个结果仅仅是数学上的事实：一次拿4个球，“2红2白”这样的结果出现的概率更大。
　　现在，将所有人想象成巨大的玻璃缸中的弹球，有些球上标有“癌症”字样。你抽取样本，并依次按照所在城市摆放，会发现小城市的样本比大城市的少。因为极端的结果容易出现在人口较少的城市。
　　癌症的发病率在不同的城市都会有所不同，相对于大样本，极端的结果（高发病率和低发病率）更容易出现在小样本中。这样的解释不存在因果关系，这就是真相，没有什么可解释的。在人口更少的小城市中，男性或女性的发病率并非真的比正常情况下更低或更高，只是这个城市正好在某个特殊的年份赶上了抽样调查罢了。如果是这样的话，人口稠密或稀少的因素就无法对发病率作出解释了。
　　一个优秀的交易系统不仅需要契合投资者的性格特征，更要经历长时间的统计分析和市场验证。很多人都在不断地完善和修正自己的交易系统，事实上一个优秀的交易系统在经过长时间的验证后，投资者更需要做的是相信并遵循交易系统。每个交易系统都有适合的市场条件，在不同的市场条件下，连续盈利或亏损是常有的事情，此时正是验证投资者是否信任自己的交易系统的时候。从来没有一个交易系统在任何时候都能保持稳定，哪怕是大部分时候。投资者要做的是在交易信号出现时主动出击，如果随后的行情出现了偏离，就主动处理自己的仓位，如果行情走势符合预期，就让利润奔跑，其他的时间就是等待。
　　B 选择样本规模不能仅靠直觉
　　没有受过统计学方面训练的人都是出色的“直觉性统计学家”。试想一下，如果你想证明牛市行情中的盈利率比熊市行情中的盈利率更高,这个假设从整体上来说是成立的，因为牛市的整体盈利率的确比熊市高。然而，尽管牛市和熊市的盈利率差别比较大，但抽样时你很可能会抽取到两者相差不大的阶段，甚至会抽取到牛市的回调阶段或熊市的反弹阶段，这样的结果不仅会浪费时间和精力，还无法证明一个实际正确的假设。因此，使用相当长的时间样本是降低风险的唯一办法。
　　在选择样本时，我们并不是通过计算来选定样本大小的，而是听从自己的判断，但这些判断常常是错误的。如果投资者验证自己的交易系统时，选择的样本时间段较短，会有很大的风险不能证实一个优秀的交易系统，这也是交易决策中普遍存在的直觉性错误观点。
　　为了验证自己的想法，有时候投资者会墨守成规地选择一些过小的样本，得到的结果自然毫无意义，因为那些奇怪的结果都是这种研究方法的典型产物。我们的思维往往被传统思想所禁锢，会相信自己的直觉，甚至从来没有认真思考过样本选择会带来哪些风险。
　　小数定律认为人类行为本身并不总是理性的，在不确定性情况下，人的思维过程会系统性地偏离理性法则而走捷径，人的思维定势、表象思维、外界环境等因素，会使人出现系统性偏见，采取并不理性的行为。大多数人在判断不确定事件发生的概率时，往往会违背概率理论中的大数法则，而不由自主地使用小数定律，即滥用典型事件，忘记基本概率。对于随机取样的直觉似乎符合小数定律，由此断言大数法则对于小数定律同样适用，这是对小数定律的盲信。
　　那些看似没有道理的神奇定律之所以神奇，是因为纯属巧合。只要数据足够少，我们总能发现一些没有破解的规律。
　　如果数据少，随机现象可以看上去很不随机，甚至非常整齐，感觉好像真有规律一样。
　　因此，对于统计上的直觉我们应该抱有怀疑态度，只要条件允许，都应该采用计算方法来确定样本规模，而不是依靠直觉做决定。
　　C 直觉倾向于信任而非怀疑
　　在一个著名的实验中，参与人认为某一给定时间里在大医院内诞生的婴儿有60%是男孩，则一家小医院内的情况必定相同。因为通常情况下，人们对样本大小缺乏足够的敏感性，会想当然地认为小样本和大样本具有相同的概率。就像有些投资者观察到一位投资经理过去两年的表现较好，就给出这样的结论：这位投资经理水平要高一些。
　　许多人都经常预期一个随机赌局的第二轮会得到与第一轮相反的结果，但实际上，每一轮都是独立的。
　　我们的无意识反应不善于质疑，它抑制了不明确的消息，不由自主地将信息处理得尽可能连贯，除非信息被立刻否定。就像我们相信那位投资经理的业绩会像以前一样优秀。如果此时这位投资经理由于违规操作而受到处罚，我们就会倾向于认为他以前的优秀业绩也是作弊得来的。
　　但意识系统会提出质疑，因为它可以包含不相容的多种可能性。保持这种质疑比不知不觉相信真实性更加困难，但是对这位投资经理往年业绩，我们怀疑的可能性依然小于承认的可能性。通常情况下，我们对事物的信任总是多于质疑。
　　所以，我们总是相信小样本能够反映调查对象的整体情况，夸大了所见事物的相容性和连贯性。投资者过于相信有限的几次操作得出的结果，自以为是地认为少数几次成功经验得出的规律适用所有市场状况，所以会迷信一段时间内保持盈利的“高手”，但对他们的交易历史却知之甚少。无意识系统会根据零散的证据为我们拼凑出一个优秀的投资者形象。于是，我们会匆忙下结论，同时还继续找出各种理由为这个结论辩护。
　　D 事出未必有因
　　对于不同困难，我们会使用不同的方法处理问题。按照统计学观点，我们不应该关注当前事件的起因，而应当关注其未来走向。有时候某件事的发生并没有特殊原因，只是随机而已。
　　但我们脑海中似乎缺少了“随机”这个概念，即使两个毫不相关的事情，我们也可以硬生生地找出关联，而且对这种关联深信不疑。事实上，如果我们偏好进行因果思考，在估测真实的随机事件时就会犯严重的失误。
　　第二次世界大战期间，德国密集轰炸伦敦。地图上显示，爆炸点在各地的分布有明显区别，于是人们普遍相信爆炸不可能是随机的，甚至有一些人猜测没有被轰炸的地点住有德国的间谍。事实上，根据严谨的统计分析，爆炸点的分布是随机程序的一个典型代表，同样也是令人产生它并不是随机的这一强烈印象的典型代表。
　　一些投资者总是把随机事件归结为因果关系的解释上，在根本没有模式的情况下创建模式（这种情况在股市中较为常见）。如果追求模式，相信自己所处的是一个各方面都相互联系的世界。当我们探寻到一个可能的规则时，就会抛开“这个过程是真正随机的”的这一想法。
　　那么，要用多少年的观察才能肯定一个投资顾问是有真才实学的呢？一个基金经理展示多少年的投资业绩，投资者才能放心地把自己的资金交给他呢？或许你会说时间越长越好，或者说最少三年以上，但很多投资者并没有那么大的耐心，他们会选择最近一年、半年甚至近三个月业绩较好的投资经理。简单来说，如果你听从自己的直觉，就会很自然的把随机事件看作规律，我们非常愿意相信生活中大多数事情并不是随机的。
　　随机，也就是不确定，随机事件的结果或许会遵循某种概率分布，但它一定不确定。而我们却总是能从这些随机事件中找到一些“规律”。老股民特别喜欢研究这些“规律”，想从过往的随机数字中洞悉天机，然后像阿基米德一样裸奔着大喊“尤里卡”来分享自己的喜悦。但又有多少投资者因为这些“规律”而受益呢，可以说几乎没有。
　　“猜拳五连胜”的大妈，靠的其实只是运气。就像硬币连续五次出现正面的概率不大，但总会出现。扩大样本规模，延长观察时间，真实的概率才会慢慢呈现。
（文章来源：期货日报）