probability概率决定与小数定律之间的偏差是多少？
大数定律是概率论的定律财联社电报。 核心思想是：在随机事件中，随着试验次数的增加，事件发生的频率趋于稳定。 但是，在证券分析的现实中，无论是战略分析，行业配置还是个人选股，我们经常在大数定律的潜意识控制下走在小数定律之间。
市场上流行的资产分配决策通常称为投资策略。 许多人仍然自觉或不自觉地使用技术分析。 技术分析容易陷入两难境地：如果您经常做出判断，准确率通常会收敛到50％左右； 如果存在情绪偏见，则结果的准确率低于50％，这是大数定律。 小数定律充斥着决策过程。 依靠历史记录作为案例的基础，因为案例具有特定的发生条件，抽象程度不够，样本的可比性很差，很容易陷入案例中。 小数定律的偏差。 所谓的压力线和支撑线只是心理暗示。 存在出现各种图形的可能性。 从历史中提取普遍规律是非常困难的。 很难找到10个以上相同的样本。 。
industry在行业和股票基本面分析中也有类似情况。 例如，我们无意间将中国经济与日本和美国进行了比较，但很少将欧洲与欧洲进行比较。 实际上，这主要是因为我们相对不熟悉欧洲经济历史。 限于这几个小样本意味着存在十进制定律偏差的威胁，并且知识结构的偏差已出现在样本选择中。 另一个例子是银行与房地产之间的简单比较。 美国银行的发展路径是从高度分散到集权，直接融资占主导地位，而中国的银行业则从高度集中到相对分散。 结果，两者的资产负债结构完全不同，并且它们在利息利差上过于受限制。 没有可比的。 投资者习惯于将中国银行业的缺点与美国的优点进行比较。 他们不知道外国人如何以如此高比例的稳定债务来源羡慕中国银行。 股票分析中还有更多的小数定律。 最典型的例子是在寻找成长型股票时寻找第二个微软，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有其独特的不可重复的因素。
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