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2017-09-10 13:06:12

•   　大数定律是一个概率论的定律，核心思想是：在一个随机事件中，随着试验次数的增加，事件发生的频率趋于一个稳定值。但是，在证券分析现实中，我们却经常在大数定律的潜意识支配下游走于小数定律之间，无论是策略分析、行业配置还是个股选择。
  　　市场中流行的资产配置决策一般都叫投资策略。
    很多人还是有意无意地采用了技术分析。技术分析容易陷入两难困境：要是频繁做判断，准确率一般就收敛于50%左右；假如出现情绪性偏差，从结果看，准确率还不到50%，这就是大数定律。决策过程就充斥小数定律。依赖历史上出现的图形作为案例依据，由于案例有其发生的特定条件，抽象程度不够，样本的可比性就很差，很容易陷入小数定律偏差。
    所谓的压力线和支撑线都只是心理暗示而已，各种图形出现的可能性都是存在的，从历史中提炼普遍规律是件很困难的事，要发现超过10个以上的相同样本都很难。
  　　在行业和股票基本面分析中也有类似情况。例如，我们总会在不经意间把中国经济跟日本和美国对比，但是很少会去对比欧洲，其实这主要是因为我们相对而言不太熟悉欧洲经济史而已。
    局限于这几个小样本就隐含着小数定律偏差的威胁，选择样本环节就已经出现了知识结构的偏差。另外一个例子就是银行和地产业的简单对比。美国的银行发展路径是从高度分散到集中，直接融资占主导型地位，而中国的银行业则从高度集中到相对分散，结果就是两者的资产负债结构完全不同，过多地拘泥于利差没有可比性。
    投资者习惯于拿中国银行业的短板与美国的长处比，殊不知老外多么羡慕中国的银行有比例这么高的稳定的负债来源。股票分析中小数定律更多，最典型的就是在寻找成长股中试图发现第二个微软、第二个苹果、第二个沃尔玛、第二个腾讯，当然还有第二个巴菲特，结果都是徒劳的。
    这些伟大公司的成功本来就有其独特的不可复制的因子。

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  f***

  2017-09-10 13:06:12

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