数学小课堂:信息论的应用(数据压缩与信息熵)

本文探讨了信息论的基础,特别是信息熵的概念,解释了信息熵如何衡量不确定性并影响数据压缩。通过示例说明了信息熵在确定文件压缩极限中的作用,指出在均匀分布的情况下,文件内容的随机性决定了压缩效率。此外,文章提到信息熵在炒股技术指标无效性的讨论,强调在高度不确定的市场环境中,传统的技术分析可能不再适用。

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引言

划重点

1、K线不管用的原因,放弃了这种无效的工具,或许投资效益会更好。(好的投资人从来不画K线)

信息论的基本原理:
如果只有一个人知道某一个有用的技术指标,而其他人都不知道,那么这唯一的一个人就能赚钱,如果这个技术指标早已经是所有人都知道的,那么它的作用早已反映在股市的波动中了,再用它就不灵了。
因此,从信息论出发,我们就知道那些已知的技术指标,比如K线,都不能帮助炒股的人挣钱。

2、在未来,散户除了买指数基金,没有更好的交易方式,因为你不可能比得过那些既有资源又有技术的大型对冲基金。

这种特别管用的信号在早期股市上是存在的,在今天几乎已经找不到了,因为容易找的早被人找光了。
对于那些影响力不是很大的技术指标(信号),可能还存在,但这不是散户可以找到的,甚至不是绝大多数专业人士可以找到的,因为它们本身太复杂,而且作用也不是很明显,因此很难找到。即便找到了,由于单个信号实在对股价预测的影响太小,基本上没有用。如果能找

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