# 交易撲克理論

By [paranoid](https://paragraph.com/@i-crypto) · 2022-05-07

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交易一段時間獲得了些許心得，有感於交易就像在打撲克，因此從這角度發想後，將初步一些心得結合撲克理論，而產生了交易撲克理論。

現在其實打撲克也都有明確的量化，包含機率以及籌碼，與交易有某種程度上的相似，因此把部分撲克的量化技巧用在交易上，也許會有不錯的收益。

一、基礎介紹：撲克籌碼以及機率篇（資料來源撲克教學網）：

1.  德州撲克最重要的觀念之一 Pot odds :
    
    1.  指的是**當對手下注我們得到的賠率**。也就是我們需要多少勝率才能跟注。例如: 當池裡有 $100，對手下注 了$50 \*(1/2 pot)。\*我們拿 $50 去贏；池裡的 $100 + 對手的 $50 + 我們的 $50： 50 / (100 +50 +50) = 25%。因此，也就是說機率至少得25%以上，才值得去下注。有時候當下跟注時我們並沒有足夠的賠率去跟注，但當我們得到我們想要的牌，我們可以獲得額外的價值。但是有機率獲得想要的牌時有機會可以得到對方的全部籌碼，則也要考慮進去 implied odds (隱藏賠率)。
        
2.  期望值， 也就是「**平均長期下來能贏/輸的籌碼量**」
    
    1.  在撲克裡，即使手中有大牌，也有被翻盤的可能，而手持小牌未必一定會輸，也有一定的機會獲勝。所以雖然不能預知未來，但我們必須知道，玩下注的最實際的目的，是長期令自己獲取正回報，獲取勝利是獲取正回報的必要手段，但同樣重要的是，要盡量縮減自己失利時的損失。
        
3.  籌碼及策略：
    
    1.  廣東有句俗語：「贏粒糖，輸間廠。」簡潔地說出籌碼投放精髓，比勝負更加重要。在機率高的時候下大注，在機率低的時候降低籌碼或棄牌。凱莉公式**是一个在期望净收益为正的独立重复赌局中，使本金的长期增长率最大化的投注策略。最著名就是把凱莉公式應用在21點下注，用在交易也是類似原理。**
        
    2.  凱莉公式是什麼？ F＝（bp – q）／b ; F 是本次賭注占總資金的建議比例，b 賠率，p 獲利機率，q 虧損機率，你只要計算出賠率與勝率，就知道每次賭注下多少，自己的勝算較大。假設有個遊戲贏的機率是 40%，p = 0.4 ，賠率是 2 : 1，b = 2，虧損機率 60%，q = 0.6 ，計算出來的數字是 0.1，也就是 10% 的部位。但通常還是要設置一個上限，考量風險的承受度，比如能夠承受的上限最多是 20% 的虧損，那麼我單只股票的上限就設置為 20%。當然，若你打算用 100 萬投資，計算出來，你應該用 40 萬元的部位買進。為了保守起見，你可以考慮實際投資 20 萬元。
        
4.  心理戰：
    
    1.  除了技巧以及機率外，有時候在都處於劣勢的情況下也有可能贏，也就是心理戰。在實際撲克對戰中，除了最後開牌勝負外，也能讓對手選擇蓋牌來取得勝利，而一般會影響對手**蓋牌的因素有：**
        
        *   牌面結構是否對我們有利
            
        *   我們是否影響對方手牌組合
            
        *   下注尺寸
            

二、交易介紹應用：

在看了撲克的技術介紹後，感覺在交易上也能適用很多撲克技巧，因此相對於交易上，也可應用撲克技巧及理論。「**一个在期望净收益为正的独立重复赌局中」，可以想像為比特幣（或以太坊也行，但是以太坊尚未經過足夠長的時間驗證），比特幣其長期的內在價值的穩定增長，即為一個長期期望净收益为正的環境中，因此其實長期持有比特幣，已經是個期望淨收益為正的情況。只是單純長期持有比特幣，並未能獲得收益最大化的情形（因此單純長持的收益並不能最大化其實是已有量化為證），比如在69000點時長期持有，以及在30000點長期持有，其收益率或者期望值，就明顯不一致。如果以量化來說，則應以其最公允基礎的價值，即微log growth value為公允價值，最底下的橘線為Low Dev (低偏差), 中間那條線 Mid Dev (中等偏差), 最上面的為High Dev (高度偏差) 。**

**基本上98%或99%以上的比特幣價格都在這分佈區間內，因此可以認定為其機率分布是可靠的。如果以常態分佈機率的觀點來看，可以看做最底下橘線到第二條橘線為一個標準差，即68%, 而中間橘線到上半部中間線(Fib 7639 Dev)為第二個標準差，即95%的時間內，比特的價格都在中間上方第二條橘線以內，上方第二條橘線到頂部橘線則為第三個標準差，即99.7%的時間內會在這個區間，實際價格則還需再考慮到市場以及市場情緒等外界因素影響，而有部分差異，但以此角度來看即可大致量化所處價格位置以及機率分佈**

在此用到的機率分佈結合兩組數據，

一、首先是以比特的log growth curve作為依據，從上面的log growth curve 觀察可以發現，價格大致上是在不同條線附近震盪的，或者在線與線之間躍遷、停留。因此log growth curve的價格線，可以做為價格交易判斷的基礎線，越靠近月線級別的log growth curve線，其支撐及抵抗的作用越強大。當價格要發生階層躍遷，必須要放量，成交量是發生價格階層躍遷的前提，而要在越高價格上維持，則所需的維持的成交量要越高，否則容易向下方階層線躍遷。因此成交量可以作為能量躍遷判斷的因素之一。

二、在價格變化中，常採用費波納切數列作為參考，以用來判斷反彈、回撤以及趨勢延展、回調等情況。因此根據趨勢的費波納切數列回撤以及延展，作為機率分佈參考指標。

三、假設市場是完全隨機不可預測的。

Fibonacci retracement

那麼根據上方兩個價格理論解讀一下現在的價格，

從上面兩張圖可以發現，黃色log 線(47510)有著指引是否牛市的作用，在牛市時，720踩著黃色線後再度往上。而當下黃色線則變成抵抗。現在則是很好的以黑色線(40631)作為支撐。而前兩次下方插針則完美到插下方的褐色線(37370)。在熊市時，則是以最下面兩條即粉紅 (31959) 以及褐色作為支撐。

而根據費波納切數列，最重要的三個位置則為0.382, 0.5 & 0.618處，分別即為47556 &51429 & 55302的位置。

因此當下結合費波納切數列以及 log growth curve, 有以下幾個位置是關鍵的，由小到大分別是31.9, 37.3, 40.6, 47.5, 51.4, 55.3。

以下機率分佈牽扯到主觀牛熊市判斷，如果把當下看作是19年的小牛反彈的話，則當下的黑色線及下方的褐色線會作為支撐，如果是熊的話，則上方黃色線會作為抵抗。價格會在褐色線作爲支撐，在深熊時則會以粉紅線作為支撐。

因此在看牛時，價格機率分部應該為37.4 - 55.3。而在看熊時則機率分佈應該為31.9 - 47.5。看牛的依據為不實體柱跌破40.6 - 2-2.5% (考慮到市場慣性以及插針報合約)也就是39.5的位置。看熊得依據為突破不了47.5 +2-2.5%也就是48.5，並且跌破褐色線。

因此看牛的試誤機率為 40.4 - 39.5（或者插針到37.3), 而潛在收益為40.4 - 47.5 - 51.4 - 55.3 （當下盈虧比為7.8)

看熊的試誤機率為 47.5 - 40.4, 而看空潛在收益是 40.4 - 37.3 - 31.9 ，因此當下看牛的試誤成本低，潛在收益高。看熊潛在試誤成本高，潛在收益低。因此適合以看牛作為策略，獲取beta收益。（當下盈虧比為 0.797)

當下看牛時的價格機率分佈為 37.4 - 55.3, 當下往上的機率為 83.2%，看熊時價格分佈為 31.9 - 47.5, 當下往上的機率為 48%。假設當下尚無法判斷牛熊時，機率各為50%, 50%，因此當下價格往上的機率為0.5 _83.2% + 0.5_ 48%, 即為65.6%。根據上兩所述，即可利用凱莉公式來計算應該投資的籌碼比例，即為 F＝（bp – q）／b

b 在此應該調整為盈虧比，當下假設為牛的盈虧比為7.8,假設為熊的盈虧比為0.797, 因此當下平均盈虧比為 4.3

因此根據凱莉公式，可得當下　F = (4.3 \* 65.6 - 34.3% ) 4.3 = 57.6%的籌碼來投資，如果風險傾向保守的話，則可拿40-55%之間的籌碼投資。依照可接受的最大風險承受程度來決定回撤程度和預期利潤。比如如果可承受20%的回撤，則可依照 (40.4 - 39.5) / 39.5 = -1.26%

20% / 1.26% = 15.8 即15.8倍槓桿，設定39.5止損。潛在收益則可依此放大15.8倍。因此，依照可承受最大回撤程度為 10%, 15%, 20%, 30%, 50%, 分別可選擇使用

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