- 4,343
- 18,354
- Thread cover
- data/assets/threadprofilecover/cover85-1743585976-1764834799.png
- Chủ đề liên quan
- 32886,88250,86120,85122
Hello cả nhà,
Peter L. Brandt đã là một trader giao dịch hàng hoá và Forex chuyên nghiệp toàn thời gian trong hơn 50 năm. Ông còn làm việc với tư cách là môi giới cho cách khách hàng lớn, giao dịch bằng tài khoản của chính mình và là một trong những người tiên phong đầu tiên trong lĩnh vực đầu cơ hàng hoá. Trong hành trình ấy, Brandt đã cho xuất bản một newsletter được đánh giá cao, có tên là The Factor. Ông chủ yếu dành thời gian cho việc giao dịch tại prop trading firm trên thị trường hàng hoá và Forex. Các anh em có thể theo dõi ông ấy qua tài khoản Twitter @PeterLBrandt.
Dưới đây là chia sẻ của ông đăng trên tài khoản Twitter (X) của mình:
Tạm dịch:
Tôi là người theo trường phái Bayes. Hãy tra cứu. Google xem.
Đối với bất kỳ thị trường nào, trong khoảng hai chục thị trường, tôi luôn có những câu chuyện nhị phân xoay quanh trong đầu. Thực sự đó là nhị phân.
Ví dụ, tôi có một suy nghĩ về việc Bitcoin sẽ có trị giá 200.000 đô la hoặc Bitcoin trị giá 30.000 đô la. Tôi coi trọng cả hai câu chuyện nhưng có thể không sẵn sàng đặt cùng một số tiền vào mỗi câu chuyện.
Nhưng quy mô đầu tư của tôi vào mỗi câu chuyện thay đổi theo thời gian, chủ yếu dựa trên cách giá biến động so với các yếu tố cơ bản xuất hiện. Nếu tin tức tăng giá khiến giá yếu đi, tôi sẽ cộng thêm xác suất giảm giá vào câu chuyện.
Sẽ đến một thời điểm mà với tư cách là người theo trường phái Bayes, tôi có thể xếp hạng xác suất cho một câu chuyện là 60 hoặc 70%. Đó là mức cao nhất tôi từng đưa ra.
Và tôi không tham gia giao dịch ngay lập tức khi đạt đến mức 70%. Thay vào đó, tôi đợi cho đến khi thấy điểm R:R bất đối xứng trên biểu đồ với một mức rủi ro được xác định.
Khi nói đến rủi ro được xác định, tôi muốn nói đến một mức giá bất lợi nào đó, nếu đạt đến, hộp số Bayesian của tôi sẽ trở về trạng thái trung lập.
Và khi đặt cược, tôi không bao giờ mạo hiểm quá 8/10 của 1% vốn của mình.
Phần trên giải thích cách tôi nghĩ về thị trường và giao dịch.
Tôi chủ yếu giao dịch trên thị trường tương lai, một số ETF và Bitcoin.
Tôi theo dõi khoảng 40 đến 50 thị trường khác nhau và giao dịch trung bình mỗi thị trường khoảng 3 lần mỗi năm.
Tôi tự coi mình là người quản lý rủi ro hàng đầu.
Happy trading!
Trường phái Bayes là một khuôn khổ thống kê dựa trên Định lý Bayes, cho phép cập nhật niềm tin ban đầu (xác suất tiền nghiệm) khi có thêm bằng chứng mới để đưa ra kết quả có độ tin cậy cao hơn (xác suất hậu nghiệm). Phương pháp này khác với thống kê tần suất ở chỗ nó sử dụng cả kiến thức có trước và dữ liệu quan sát được để suy luận, đặc biệt hữu ích khi dữ liệu khan hiếm.
Peter L. Brandt đã là một trader giao dịch hàng hoá và Forex chuyên nghiệp toàn thời gian trong hơn 50 năm. Ông còn làm việc với tư cách là môi giới cho cách khách hàng lớn, giao dịch bằng tài khoản của chính mình và là một trong những người tiên phong đầu tiên trong lĩnh vực đầu cơ hàng hoá. Trong hành trình ấy, Brandt đã cho xuất bản một newsletter được đánh giá cao, có tên là The Factor. Ông chủ yếu dành thời gian cho việc giao dịch tại prop trading firm trên thị trường hàng hoá và Forex. Các anh em có thể theo dõi ông ấy qua tài khoản Twitter @PeterLBrandt.
Dưới đây là chia sẻ của ông đăng trên tài khoản Twitter (X) của mình:
Tạm dịch:
Tôi là người theo trường phái Bayes. Hãy tra cứu. Google xem.
Đối với bất kỳ thị trường nào, trong khoảng hai chục thị trường, tôi luôn có những câu chuyện nhị phân xoay quanh trong đầu. Thực sự đó là nhị phân.
Ví dụ, tôi có một suy nghĩ về việc Bitcoin sẽ có trị giá 200.000 đô la hoặc Bitcoin trị giá 30.000 đô la. Tôi coi trọng cả hai câu chuyện nhưng có thể không sẵn sàng đặt cùng một số tiền vào mỗi câu chuyện.
Nhưng quy mô đầu tư của tôi vào mỗi câu chuyện thay đổi theo thời gian, chủ yếu dựa trên cách giá biến động so với các yếu tố cơ bản xuất hiện. Nếu tin tức tăng giá khiến giá yếu đi, tôi sẽ cộng thêm xác suất giảm giá vào câu chuyện.
Sẽ đến một thời điểm mà với tư cách là người theo trường phái Bayes, tôi có thể xếp hạng xác suất cho một câu chuyện là 60 hoặc 70%. Đó là mức cao nhất tôi từng đưa ra.
Và tôi không tham gia giao dịch ngay lập tức khi đạt đến mức 70%. Thay vào đó, tôi đợi cho đến khi thấy điểm R:R bất đối xứng trên biểu đồ với một mức rủi ro được xác định.
Khi nói đến rủi ro được xác định, tôi muốn nói đến một mức giá bất lợi nào đó, nếu đạt đến, hộp số Bayesian của tôi sẽ trở về trạng thái trung lập.
Và khi đặt cược, tôi không bao giờ mạo hiểm quá 8/10 của 1% vốn của mình.
Phần trên giải thích cách tôi nghĩ về thị trường và giao dịch.
Tôi chủ yếu giao dịch trên thị trường tương lai, một số ETF và Bitcoin.
Tôi theo dõi khoảng 40 đến 50 thị trường khác nhau và giao dịch trung bình mỗi thị trường khoảng 3 lần mỗi năm.
Tôi tự coi mình là người quản lý rủi ro hàng đầu.
Happy trading!
---000---
Trường phái Bayes là một khuôn khổ thống kê dựa trên Định lý Bayes, cho phép cập nhật niềm tin ban đầu (xác suất tiền nghiệm) khi có thêm bằng chứng mới để đưa ra kết quả có độ tin cậy cao hơn (xác suất hậu nghiệm). Phương pháp này khác với thống kê tần suất ở chỗ nó sử dụng cả kiến thức có trước và dữ liệu quan sát được để suy luận, đặc biệt hữu ích khi dữ liệu khan hiếm.
Cách thức hoạt động
- Bạn bắt đầu với một niềm tin ban đầu về một sự kiện hoặc giả thuyết nào đó (xác suất tiền nghiệm).
- Khi có dữ liệu hoặc bằng chứng mới, bạn sử dụng Định lý Bayes để cập nhật niềm tin ban đầu này.
- Kết quả là niềm tin mới (xác suất hậu nghiệm), phản ánh sự kết hợp giữa kiến thức có trước và bằng chứng mới thu thập được.
- Quá trình này có thể lặp đi lặp lại: xác suất hậu nghiệm từ lần cập nhật này sẽ trở thành xác suất tiền nghiệm cho lần cập nhật tiếp theo, cho phép bạn liên tục tinh chỉnh các dự đoán của mình khi có thêm thông tin.
Ứng dụng:
- Tài chính: Đánh giá lại rủi ro và các quyết định đầu tư dựa trên thông tin mới.
Nguồn: Peter Brandt
Giới thiệu sách Trading hay
Mô Hình Biểu Đồ - Phương Pháp Hiệu Quả Để Tìm Kiếm Lợi Nhuận
Được xem là cẩm nang về mô hình biểu đồ của các nhà đầu tư, giao dich tài chính toàn cầu và là kiến thức bắt buộc phải nắm về Phân Tích Kỹ Thuật
Bài viết liên quan
