48、交易心理与交易计划全解析

交易心理与交易计划全解析

一、常见交易心理偏差

(一)后视偏差(Hindsight Bias)

后视偏差是指人们过度夸大已经发生事件的可能性。诺贝尔奖得主丹尼尔·卡尼曼曾说:“一个事后看来成功的愚蠢决策,会变成一个英明的决策。”在交易中,很多交易者根据交易结果来评估交易质量,这是一种有缺陷的评估方式。例如,一个有70%的概率赚取200美元,30%的概率损失100美元的交易,无疑是一个好交易,即使它有30%的失败概率,但这并不意味着它是一个糟糕的交易。

后视偏差也是技术分析看似有吸引力的原因。在历史图表上找到图表模式很容易,但如果没有事后的视角,事情就没那么简单了。如果你觉得过去的价格走势显而易见,那你就陷入了后视偏差。为避免后视偏差,不应基于交易结果来评估交易,而应关注决策过程的质量,比如是否有清晰的交易计划和策略,是否遵循了计划等。

(二)近期偏差与归因偏差

  1. 近期偏差(Recency Bias)
    近期偏差是指人们不合理地更重视近期事件,而忽视历史事件。从市场的周期性可以很容易观察到这一点。牛市持续的时间越长,人们越容易忘记价格不会只涨不跌,投资者对风险的关注度也会越来越低。而在市场崩溃后,人们通常会过度管理风险,高估未来价格下跌的可能性,此时可能是出售期权和波动率等高价保险产品的好时机。
  2. 归因偏差(Attribution Bias)
    归因偏差是指人们总是试图为事件找到原因,即使这些原因与现实无关。金融新闻公司往往会满足这种偏差,他们似乎对每一次价格变动都有解释,即使这些解释有时相互矛盾。实际上,有些
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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