誤區(qū)1：勝率高的指標(biāo)是好指標(biāo)

誤區(qū)2：相同周期內(nèi)，收益率高的指標(biāo)是好指標(biāo)

誤區(qū)3：盈虧比大的指標(biāo)是好指標(biāo)。

誤區(qū)4：高準(zhǔn)確率，高盈虧比的完美指標(biāo)是好指標(biāo)

解析：以上誤區(qū)，往往是投資者過(guò)度關(guān)注某一個(gè)數(shù)據(jù)造成的，因?yàn)橥顿Y回報(bào)，是一個(gè)多因素乘積效應(yīng)，過(guò)度關(guān)注一個(gè)指標(biāo)而忽視其他指標(biāo)， 其結(jié)果未必可取。例子：準(zhǔn)確率75%（不考慮是否合乎實(shí)際），盈虧比2（平均盈利是平均虧損2倍），該模型的效率值是=75%*2*100，效率是150，另一模型，準(zhǔn)確率50%，盈虧比3.5，效率值是=50%*3.5*100，為175.從上例分析來(lái)看，僅僅關(guān)注準(zhǔn)確率，不能更好的為投資帶來(lái)高效回報(bào)。所以有投資者就追求高準(zhǔn)確率，高盈虧比的指標(biāo)，例如準(zhǔn)確率80%，盈虧比7，該模型系統(tǒng)的效率值達(dá)到了驚人的560，看到數(shù)據(jù)，不免讓人心潮澎湃。

但從實(shí)際上考慮，人類(lèi)在人類(lèi)的投資群體中，能夠達(dá)到這種投資結(jié)果么？這種結(jié)果，是否合理？ 答案肯定是不合理，這種原因，主要是因?yàn)閿?shù)據(jù)作弊，樣本過(guò)小，過(guò)度縫合歷史等原因造成的。數(shù)據(jù)作弊，主要是使用了“未來(lái)函數(shù)”，小樣本主要是選取的測(cè)試時(shí)段過(guò)小，很多特殊情況并未發(fā)生在該時(shí)段，過(guò)度縫合歷史主要是程序編寫(xiě)，是按照“歷史重演”的理論，嚴(yán)絲合縫的對(duì)歷史進(jìn)行測(cè)量，“歷史會(huì)重演”，但不會(huì)“簡(jiǎn)單重演”，所以，用這種模型系統(tǒng)預(yù)測(cè)未來(lái)，那么各項(xiàng)數(shù)據(jù)都會(huì)發(fā)生很大變化。

解決方法：1按照實(shí)際可能性，分析數(shù)據(jù)，這是有風(fēng)險(xiǎn)的投資，怎么會(huì)有零風(fēng)險(xiǎn)的暴利？2多數(shù)據(jù)分析，乘法法則告訴我們，只要有一個(gè)因子是零，那么結(jié)果肯定是零。3按照切斷測(cè)試的法則進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，把一個(gè)長(zhǎng)階段，分成若干小階段，在每個(gè)小階段中測(cè)試數(shù)據(jù)，然后對(duì)于整個(gè)階段數(shù)據(jù)，如果誤差較小，那么模型就是穩(wěn)定的，如果誤差較大，那么模型就存在一定的不穩(wěn)定因素。