股海寻宝-科学选股的智慧之道（1）

摘要

本文讨论了汤普森采样在股票交易中的应用，并计划在下一篇文章中探讨投资组合相关性分析。汤普森采样是一种基于概率的决策算法，用于在有限尝试中选择最佳选项以最大化回报。该算法结合先验知识和后验更新，通过贝叶斯更新过程调整每个选项性能的估计，实现探索与利用之间的平衡。

汤普森采样的工作原理

• 为每个动作设定概率模型描述回报。
• 根据实验结果更新概率模型参数，即贝叶斯更新。
• 每次决策时从概率模型中抽取样本值。
• 选择最大样本值的动作执行。
• 根据新实验结果再次更新参数。

汤普森采样在投资领域的应用

• 资产配置：动态调整资产比例以找到风险和回报之间的平衡点。
• 投资组合优化：根据预期收益和风险优化投资组合。
• 风险管理：评估和管理投资组合风险，制定风险控制决策。
• 动态调整投资策略：根据市场变化调整投资策略。
• 算法交易：选择最佳交易算法或参数。

实际应用

实战中，汤普森采样可用于股票交易，具体步骤包括形成初始假设、决策制定、从结果中学习和迭代过程。以中证A50的前15只股票为例，作者定义了一个采样函数进行迭代，以此来帮助做出选股决策。通过计算每只股票被选中的相对频率和平均采样回报率，投资者可以更好地做出选股决策。

文章结尾，作者提及其开发的打板预警工具，并鼓励读者点赞、分享以支持后续内容的创作。同时，建议读者关注公众号并查阅其他有关技术指标的文章。