概率论在期货中的应用（概率论在期货中的应用研究）

求高人指点。期货交易需要很高深的数学吗？好像很多期货投资界的牛人要用到很深的数学知识。

不需要很深的数学，但需要过人的心理素质！记住，两分靠技术，八分靠心态！！！

概率论的应用

概率论的应用有：                     

物理学、遗传学、信息论等学科当中，可以培养学生善于思考、用数学知识分析问题和解决问题的能力，也有助于学生数学建模能力的构建，以期为社会培养更多的应用型数学人才。             

在日常生活中也有很多案例蕴含着概率论的相关知识，如概率论在赌博、彩票、保险三个方面都有很重要的应用。

概率论与数理统计不仅是一门十分重要的大学数学基础课, 还是唯一一门研究随机现象规律的学科,它指导人们从事物表象看到其本质。而且概率论与数理统计在自然科学、日常生活、工程技术、经济、管理、军事和工农业生产等领域都有应用。

概率论是一门与现实生活紧密相连的学科，不过大多数人对这门学科的理解还是很平凡的：投一枚硬币，0.5的概率正面朝上，0.5的概率反面朝上，这就是概率论嘛。学过概率论的人多以为这门课较为理论化，特别是像大数定律，极限定理等内容与现实脱节很大，专业性很强。

做期货为什么赚钱的人少，赔钱的人多？

做期货为什么赚钱的人少，赔钱的人多? 其实期货市场的人都知道，凭这里最难的部分就是判断，也就是判断价格的走向出。其实说到判断，不光是我们普通人，就是学过经济的专家也未必有十拿九稳的把握去判断准，所以说我们判断不准是很正常的。那你说世界上就没有做期货的了吗，答案是否定的。 期货交易，就是学会操作和判断，既然我们都判断不准，那我们的判断肯定有概率大小之分，就是说专家人家有好的 *** 可以判断走向，判断对的概率会大一些。利按照概率论来讲，期货有两个方向可以判断，一个是做多，一个是做空。你按照这个去做的话，我们常人判断对的概率是50%，也就是说做期货，我们赚的概率和赔的概率都是一样的，为什么做期货的人，赔的人多，赚的人少呢? 你赚钱的概率和赔钱的概率一样的话，那么基本上你能混个不赚不赔。有两个因素我们不得不考虑，之一个就是手续费，可是手续费看起来很少，做的多了积累起来也不少，这个就相当于很多人赔的钱。再一个因素就是价格差，我们做期货的都知道，期货有两个价格，一个是买价，一个是卖价。卖价比买价最少也得高最小变动价位，我们买的时候总是照着高的价格买，卖的时候总是照着低的价格卖，所以说开仓和平仓之间就差着2个最小变动价位。总体来说我们亏的钱就是这两个因素带来的，更何况说一开始没有看到这两个因素的人可能会因为自己的判断失误，损失更多。 现在我们判断方向的概率达到50%的话，我们肯定是赔的，所以我们还必须要学习一些技术，来提高自己的判断概率。以上只是从期货的判断概率上来看的，实际上做期货的人还存在一个开仓和平仓差的问题，往往判断对的单子赚几个点就想跑，不敢拿，对于亏损的单子，反正是被套了，老想着解套，结果越套越深，即使这次是判断对的，解套了，也拿不了多久，甚至在解套之前的几个点，就已经平仓了。.doc

统计假设检验在期货交易中的应用思考

假设检验的基本思想：

假设检验的统计思想是：概率很小的事件在一次试验中可以认为基本上是不会发生的，即小概率原理。例如，某一事件出现的概率是0.001时，那么平均在1000次重复试验中可能才出现一次。因此，概率很小的事件在一次试验中几乎是不可能发生的，于是，我们把“小概率事件在一次试验中发生了”看成是不合理的现象。

为了检验一个假设是否成立，我们就先假定这个假设是成立的，如果根据这个假定导致了一个不合理的小概率事件发生，那就表明原来的假定是不正确的，我们就拒绝这个接受这个假设。如果由此没有导出不合理的现象，则不能拒绝接受这个假设。

这个小概率到底多小才算是不合理的小概率事件，一般统计学用的最多是0.05，也有更严格的用0.01的，也有宽松的用0.1的，这个可以试个人对于风险的偏好，风险偏好高的朋友可以用0.1的标准，这样的好处就是可以比较容易拒绝原假设，代价就是发生错误的几率也增大。风险偏好低的朋友可以用0.01的标准，这样的好处就是可以不易发生原假设被错误拒绝的情况，代价就是发生拒绝原假设的难度大大增加，可能会发生原假设实际上不成立但由于拒绝假设的标准过于严格导致无法拒绝原假设的情况。

实际应用举例：

上面说的很是抽象，下面我们说个具体的例子来看一下假设检验如何应用。

问题：一枚来历不明的硬币，据说硬币的某一面可能掺加进去了某种密度不同的杂质导致硬币两面的重量不一致，现在在不使用任何检验仪器的情况下，如何判断这个消息的真伪性？

统计学解决方案：反复的随机抛这枚硬币，统计其正面朝上和朝下的次数，通过此数字来判断。

具体步骤如下：

1.假设硬币没有问题，是标准的硬币，那么硬币随机抛后每次正面朝上和朝下的概率是各50%，多次随机的抛硬币n次后，正面朝上为m次的概率是可以计算出来的。具体而言，比如连续随机抛10次硬币，那么出现正面朝上的多少次的概率如下：

0次，概率为1/1024;

1次，概率为10/1024;

2次，概率为45/1024;

3次，概率为120/1024;

4次，概率为210/1024;

5次，概率为252/1024;

6次，概率为210/1024;

7次，概率为120/1024;

8次，概率为45/1024;

9次，概率为10/1024;

10次，概率为1/1024;

从以上数据可以看出，如果硬币是标准的，那么连续随机抛十次硬币后，正面向上的次数为｛0，1，9，10｝ *** 中的某一个数字的概率均低于5%（即0.05）。如果我们选取0.05的显著性检验标准，那么如果连续抛10次硬币后硬币正面朝上的次数为｛0，1，9，10｝ *** 中的某一个数字，那么，我们可以说在0.05的显著性水平下，这枚硬币是标准硬币的假设不成立。

2.连续的抛10次此枚硬币，观察其正面向上的次数，如果其次数为｛2，3，4，5，6，7，8｝ *** 中的某个数字，则我们无法拒绝标准硬币这一假设。如果其次数为｛0，1，9，10｝ *** 中的某一个数字，那么，我们可以说在0.05的显著性水平下，这枚硬币是标准硬币的假设不成立。

以上便是假设检验的基本流程。

接着这个话题我谈谈样本数对于假设检验的影响。抛10次硬币必须得8次以上或2次以下才能拒绝标准硬币的假设，那么抛100次硬币是不是必须得80次以上或者20次以下才可以呢？不是的。有兴趣的朋友可以自己去计算或者用统计学的假设检验分布表，我用分布表计算出来的数据如下：

20次时，15次以上或者5次以下即可拒绝假设；

50次时，32次以上或者18次以下即可拒绝假设；

100次时，60次以上或者40次以下即可拒绝假设；

1000次时，531次以上或者469次以下即可拒绝假设；

从上面的数据可以看出，随机抽样的样本数越大，偏离均值的难度越高，也越容易做假设检验，比如扔一个硬币10次，即使8次朝上仍无法拒绝硬币是标准硬币这一假设，但是，扔100次，只需60次就可以拒绝了。

小结：

假设检验的基本原理：如果假设A成立，那么事件B发生的概率低于5%(当然也可以用10%或者1%等标准）。实际随机抽样检测中B发生了，我们可以在0.05的显著性下认为假设A不成立。在实际应用中我们要注意的是，之一，样本书越大，越容易验证条件A是否成立；第二，观察事件B是否发生时，一定是要随机抽样的。比如上面那个硬币的例子，如果不是随机抛硬币，而是由一个硬币抛掷高手来有认为控制硬币抛掷后的结果，那么得出来的结论对于硬币是否标准这一假设是没有参加价值的。为什么很多历史数据中表现很好的交易系统在后期的实盘时效果很差，很大一个原因就在于针对历史数据所设计的交易系统不符合抽样随机性。

交易应用示例：

写了这么多，还没有写到交易上，可能有些朋友急了。稍安勿躁，有了上面的基础，再来谈交易模型的假设检测，就很容易了。

先看一种最简单的交易模型，就是止盈和止损是同样比例的模型。比如西蒙斯曾经谈到过八十年代他们曾经靠一个很简单的模型赚过很多钱，就是跳空高开（或低开）后短时间内价格反向运动的概率很高，他们的交易策略就是高开后做空，低开后做多。现在我们来根据这个思路尝试做一个交易模型：跳空高开（或低开）x%后开盘入场做空（或做多），盈利或者亏损y%后就出场。为了便于讨论，我们先假设不存在滑点、手续费等问题，同时假设当天价格日内离开盘价的波动幅度必然会超过y%，也就说日内该笔交易一定会结束，要么是盈利y%后出场，要么是亏损y%后出场。这么简化后，大家再拿这个和抛硬币的例子对比，是不是完全一样了。

现在来运用假设检验的 *** 来验证这个模型。如果这个交易模型是无效的，那么交易盈利或者亏损y%的概率应该是各50%（如果亏损大于50%可以反向做的），和硬币的例子中两种结果的概率完全一样。现在我们拿检验硬币的思路来检验这个模型到底是不是无效的。我们拿这个交易模型去历史数据中测试，假如总共有50次交易记录，其中盈利的次数达到了32次以上或者18次以下（这样情况就把模型反着写，即高开后做多低开后做空），那么，在5%的显著性下我们可以拒绝模型无效这一假设，这个交易模型是有效的。

有的朋友可能会问了，这个模型中的x和y这两个参数到底取什么值呢？这就涉及到模型训练的问题了。x和y具体取什么值最合适，不通过数据测试，我们是无法知道的。通用的统计学 *** （通讯、搜索引擎等领域也是这个 *** ）是，选取大量的训练数据，对模型各个参数运行测试，选择表现更佳的参数。具体到交易上，就是选取足够多的历史数据，运行参数优化，综合考虑收益率、更大回撤、稳定性等因素，选择相对最合适的。不同参数之间的好坏差异的比较在统计学上也是有 *** 的，相对复杂一点，以后有机会再写一篇详谈这个。

既然是模型训练后的更佳参数，问题也就来了，这个更佳参数是非随机产生的，而是人为训练选择的，这违背了我们在做硬币检测时所强调的随机抽样。那么，如何验证这个模型的有效性呢？统计学的 *** 是拿这个模型对新的数据（与原有训练数据完全独立）做测试，如果测试的结果仍然拒绝模型无效这一假设，那么，我们可以认为模型在很大的概率上是有效的。具体到交易而言，就是把历史数据分为训练数据和盲测数据两部分，训练数据用于模型训练，如果在训练数据上训练好的拒绝无效假设的交易模型在盲测数据中仍然表现为拒绝无效假设，那么，可以认为模型在很大的概率上有效。当然，还有进一步更严格的方式是，让模型继续在未来的新的数据上测试，如果表现仍然很好，则再可以考虑分配一定比例的资金开始实际运作。

我们在做程序化交易中经常谈到模型的衰败。那么，用什么标准来判断模型的衰败呢？我的个人思路是：继续用假设检验这个 *** 来检验。就是如果你在不断的交易过程中你的后期的一系列交易数据已经无法拒绝交易模型无效这一假设了，那么，这个时候即便你的交易模型仍然还是盈利的，你也要小心了，至少应该降低仓位了。

这个高低开的日内交易模型是很简单的一种模型了，止盈止损都是一个额度，50%对半开的随机假设，这个直接套用硬币的例子就可以。还有更复杂一点的，比如趋势交易模型，这种模型由于其趋势交易追求高盈亏比的理念，这种模型的胜率是低于50%的，一般在35%左右，但是盈亏比可能高于3：1。这种模型就不同于硬币的例子了，无法直接套用硬币的计算结果，但是思路是一致的，有兴趣的朋友可以自己思考一下这种情况下应该如何计算。

注意事项：

1.不可忘记或者因为某些利益因素故意忘记抽样统计中的随机原则。概率法则有效的前提是随机抽样。如果人为影响样本的抽取过程甚至制造假的样本，则样本对于总体的预测价值是0甚至是相反的。在做模型测试时，务必至少要有训练数据和盲测数据，在训练数据上表现优异的模型必须在盲测数据上也能足够优秀到可以拒绝模型无效的假设，才可以考虑将模型运用到实战中。网上有不少卖模型的人，给出的模型在历史数据上的交易曲线几乎是一条无回撤的上涨直线，但是，一旦实盘交易，就开始大幅度回撤，很大的可能就是在于这个模型针对历史数据做了非随机性的定向优化，同时因为利益的关系模型开发者故意没有做盲测这一个过程。

2.牢记假设检验的原则，宁可错过，不可做错。任何一个模型，在没有足够的数据证明这个模型是有效前，均假设该模型为无效的。这就是量化交易的痛苦的地方，量化交易者最容易出现的情况是，花了很多时间，在训练数据上挖掘出了一系列的可以拒绝无效假设的交易模型，跑到盲测数据上一一测试，均无法在0.05的显著性水平上拒绝模型无效的检验，心拔凉拔凉的，感觉这么多时间的付出浪费了，心有不甘。再怎么心有不甘，也不能自欺欺人的把没有拒绝无效假设的模型上线，心有不甘总比亏钱好。

3.要存在风险意识。即便是在0.05的显著性水平下在训练数据、盲测数据甚至是新的实盘交易数据上全部拒绝无效假设，也不代表这个模型一定是永远有效的。一方面，这是由于这种将低概率事件近视为“不可能事件”的假设检验方式决定的。另一方面，也是很重要的一方面，就是可能随着时间的变迁，市场本质特征发生变化了，你这个模型背后所体现的那个影响市场的因素发生变化了。

说到模型背后所体现的因素，我展开多说一点。近几日和小鱼在微博上讨论了概率是否在金融市场上可以运用和市场是否可以预测的问题。否认市场可以预测的一个很有力的论据就是影响市场走势的因素千千万，交易者根本无法一一识别这些因素，更加难以识别这些因素中每个因素的权重影响，故无法预测。那么，有没有可能存在这样一种情况，就是我无法直接知道是哪些因素影响了市场，但是我可以间接的通过一种方式预测市场会以什么样的概率运动。我先说统计学上一个有趣的例子。

在美国的中西部的一个小镇上，人们发现一个很有趣的不合逻辑的现象，就是冰激淋的消费量越高，犯罪率越高。这个具体的两个变量间的线性相关程度统计学里面是有专门的公式的。总之，就是经过统计发现，犯罪率的高低与冰激淋的消费量存在强的正相关，即冰激淋销量高时犯罪率高，冰激淋销量低时犯罪率低。

现在两个问题：1.冰激淋销量是否可以预测犯罪率；2.如果人为控制改变冰激淋销量，是否可以改变犯罪率。

对于第2个问题，我想任何一个有生活常识的人都会知道，犯罪率与冰激淋销量完全无关，人为改变冰激淋销量并不能改变犯罪率。对于第1个问题，就会比较困惑了。因为常识告诉我们，冰激淋与犯罪无关，但是统计学的数据又表明二者是正相关，那么到底是什么原因呢？慢慢的，人们终于想到了天气这一共同因素。冰激淋的销量与天气紧密相关，天气越热销量越高，同时，天气越热，人越容易在室外活动，越容易开窗（导致偷盗概率增加），女性越容易穿着暴露（导致性犯罪增加），人的心情也越烦躁（导致冲动型犯罪增加）。于是，我们知道了，因为天气这一共同因素，只要没有人为的刻意影响冰激淋的消费量，冰激凌的消费量是可以预测犯罪率的。其实，只要我们没有人为的刻意影响冰激淋的消费量，即使我们不知道是因为天气这一共同因素，我们也可以用冰激淋销量来预测犯罪率。

现在说回到交易。假如，有这样一个量化模型，无论是在训练数据上还是盲测数据上还是在新的实盘交易数据上，均可以在0.05的显著下拒绝模型无效的假设，那么，我们有必要认为，在95以上的概率上，这个量化模型背后存在一种共同的影响因子能够较大的影响市场的短期走势，尽管，这个影响因子到底是什么我们不知道，但只要这个因子在，这个量化模型就仍然有效。因为我们不知道这个因子是什么，所以我们更加不可能直接的发现这个因子是否已经变化了，我们仍然只能通过这个量化模型的之后的表现来间接预测。如果量化模型一直在0.05的显著下拒绝无效的假设，那么可以认为这个因子仍然存在，如果无法拒绝了，则可以认为这个因子可能消失了或者至少没以前那么重要了

通过上段分析，可以看出时间对于模型有效性的重要性。我想这也是高频交易开始流行一个很重要的原因。因为高频交易的模型，训练和盲测所需要的时间周期很短，那么模型背后的那个影响因素仍然存在的概率很高，而低频交易，训练和盲测所需要的时间可能需要半年甚至更长时间，很可能那个影响因素已经变化了。

不知不觉，写了这么多了，回头看，尽管为了这篇文章做了几天的准备，以至于这几天梦里都是概率的事，仍然写的非常混乱，有看不明白的朋友请留言我会一一解释。我本人并不是数学专业的，对于概率也仅仅是个人的片面理解，概率如何应用到金融交易中，现在市面上的书几乎没有，我是一本都没有找到，以上所写全部为个人的一次尝试，肯定有不少错误的地方，欢迎大家猛拍。

概率论在经济中的应用

概率论在经济生活中应用十分广泛，本文主要从古典概型、数学期望以及大数定律和中心极限定理3个方面介绍了概率论相关知识，并举例说明其在经济生活中的应用。其中，在古典概型中重点介绍了波利亚模型，并给出了数值模拟的过程，验证了所得结论。概率论作为数学工具的运用，为经济学做出了突出贡献，也使得经济学变得更加规范和完善。

概率论是一门研究随机现象统计规律的数学分支。随机现象是指在一定条件下进行试验或观察时，会出现不同的结果，但具体出现哪种结果在每次试验前都无法确定。概率论正是通过对这些结果进行演绎和归纳，从数量的角度研究随机现象的统计规律性。概率论最初起源于赌博问题。当今在社会科学领域，尤其是在经济学中，描述经济数据特征，更优决策以及保险等方面都要用到概率论的相关知识。

概率论在经济学问题研究中具有以下优势：一是概率论可以很好地运用数学语言来建立模型，从而将经济范畴之间关系的描述和研究数量化；二是概率论有着严密的逻辑推理，不但可以尽可能地规避漏洞和错误，而且能够推导经济运行的各种轨迹，对经济行为的预测起指导作用；三是概率论的引进使得传统经济学突破了确定性行为研究的界限，可以在不确定性条件下，得到仅凭直觉不易得出的结论，更加具有概括性[1]。概率论作为数学工具的运用，使得经济学成为一门更加规范和完善的科学。

概率论在经济生活中的应用

古典概型

古典概型具有两个特点：一是所涉及的随机现象的样本点只有有限个；二是每个样本点发生的可能性都相等，即等可能性[2]。古典 *** 是概率论发展初期求概率常用的 *** ，它主要借助于演绎或外推。比如掷骰子、摸球、彩票等问题都可以通过这一 *** 求得概率。

例1：假设罐中有b个黑球、r个红球，每次试验随机取出一个球，然后将原球放回，并且再加入c个同色球和d个异色球。这样的随机试验模型称为波利亚模型，它可以用来描述传染病传播和贫富差距以及安全生产等现象。

现在要从罐中取出两个红球和一个黑球。由分析可知第二个球被抽取这一事件是在之一个球被抽取的条件下发生的，同理第三个球被抽取同样受前两次结果的影响，根据条件概率公式与乘法公式

可得

容易看到，以上概率与黑球在第几次被抽取有关。该模型有以下几种情况：

1）当时，称为不返回抽样，此时前次抽取结果会对后次抽取结果造成影响。但在抽取的黑球与红球个数确定的情况下，其概率与抽出球的次序无关。此例中有

2）当时，称为返回抽样。此时每次抽取都是相互独立事件，且上述三个概率相等，此例中有

3）当时，称为传染病模型。此时每次取出球后都会增加下次取到同色球的概率。此例中有

4）当时，称为安全模型。此时每当红球被取出，则会降低下一次取出红球的概率；每当黑球被取出，则会降低下次取出黑球的概率，相应地，取出红球的概率就会增加

概率论在生活中有哪些应用

(1)保险工作中对概率统计的应用

某保险公司承担汽车保险业务， 在保险额上限为 20 万元的第三者责任险中，车主缴纳 1200 元保险费用，如果有 1000辆汽车投保，计算此保险公司盈利 40 万元的概率，保险公司亏本的概率是多大?假设每次交通事故保险公司理赔平均额为 5万元，盈利 40 万元意味被保险车辆出现事故的车次不超过 16次，正常情况下车辆出现事故的概率为 0.005,如果盈利 40 万元为事件 C,计算可以得知 p(C)=0.99998,由此可以得知，保险公司盈利 40 万元的概率是相当高的。

(2)抽奖活动中对概率统计的应用

抽奖是现代市场经济常见的促销手段，很多消费者在商家的抽奖活动前会改变消费策略和 *** ，因此，商家愿意通过抽奖活动确保市场扩大和利润增长。 而在具体的抽奖活动中，如果奖券的'数量不高，很多消费者会产生错误的想法，认为后抽奖的人具有更大的中奖概率，纷纷选择靠后的抽奖顺序。 如果中奖出现在抽奖的初始时期，会在消费者中产生“内部操作”的思想。 这时商家应该利用概率统计的手段，说明顺序和中奖的关系，展现抽奖活动的公平性，做到对消费者正确地引导。 例如：商家可以假设 50 张抽奖券中有 5 张是中奖奖券，现在有 2人去抽奖，通过概率统计的准确计算，得出 P(1)和 P(2)通过对比 P(1)和 P(2)的大小，可以科学判断抽奖顺序和中奖之间没有必然的联系，进一步体现抽奖的公平，做到对消费者困惑和歧义的有效处理，建立商家更为积极的商业形象。

(3)质量判断中概率统计的应用

例如，张老师在批发市场买苹果，当询问苹果质量如何的时候，卖主说一箱苹果 100 个，里面至多有四五个是坏的。张老师随机打开一箱抽取了 10 个， 结果这 10 个中有 3 个是坏的。

通过概率统计可以得知，一箱苹果 100 个，其中 5 个是坏的，抽取的 10 个中坏苹果为 3 的概率为 P(X=3)=0.00625,同理，P(X=4)=0.00038,P(X=5)=0.000003,根据古典概率的定义 ,10 个 苹果中坏苹果大于 2 的概率 P (X2)=P (X=3)+P (X=4)+P (X=5)=0.006633,苹果质量一定与买主说的不一致。

(4)游戏活动中概率统计的应用

生活中有各类娱乐和游戏活动，很多看似简单的游戏会引发人们的兴趣，例如：常见的“套圈”就是一款看似简单而实际困难的游戏，套圈游戏的规则是：在固定的距离上，投掷套圈，套圈能够套取的物品就是游戏的奖品。 在实际生活中，很多人低估了游戏的难度，导致大量购买套圈，造成得不偿失的问题。

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