程式交易之歸納法的智慧，談勝率 / 獵獵豹

David Hume
一般而言，大家可以接受兩種知識的來源，一種是演繹法，另外一種則是歸納。但在真實世界中，你如何找到由一個大家都可以不懷疑的公設開始做知識的演繹，這會有問題？然而歸納法則會有過去與未來是否相似的問題，然而這卻無傷大雅，為什麼？
從知識的角度上，也許我們可以找到許多懷疑的方法，然而，歸納法的智慧在於「只要一個東西雖有可能為假然而尚未證明為假」那麼我們還是可以相信著他，用白話來說就是，在太陽尚未從西邊升起的那天來臨前，我們不妨還是相信太陽可以從東邊升起。
這跟程式交易的關係，在於對於「勝率」的執著，一般的投機教科書裡會有風報比 x 勝率 之類的概念，然而我確認為，使用低勝率但高風報比的策略是不切實際的，因為你的高風報比可能是建立在過去的某個大行情，所以容易產生最佳化的風險。
那找到高勝率的策略是否容易，我覺得難，真的很難，但這個難，我相信就是所謂的「投機的門檻」，找到好的策略雖然難，但是比老是再賠一些不知索然的東西簡單多了，結論就是：找到勝率高的策略，才是市場贏家的證明。這篇講的似乎有點抽象，看來那在書裡再寫清楚點好了。