文档介绍：读《随机致富的傻瓜》心得感悟3篇
读《随机致富的傻瓜》心得感悟一: 呵呵，一年半没买闲书了，印象中上次破例是为了伍迪艾伦《门萨的娼***》,口袋里只有25块，八折拿下定价25元的书,感觉竟像大大的赚了一笔。 这次在光合券下跌时再次买入拉底平均成本,这种方法让他在98年之前持续战胜指数,但在98年的市场大跌中将之前赚得钱全亏掉了。 所以作者认为，评价一个东西好,必须在所有的「历史样本」空间里进行考虑，而不只是利用「真实历史样本」去衡量。可惜作者并没有详细说明如何产生更多的「历史样本」.而「历史」，比如股票价格并不完全是随机的,它不能简单用一个随机游走来刻画。
2、在短时间尺度内,对于投资组合的观测只能观测到其波动性，,那部分新闻都只是噪声。所以应该看周刊里的深度报告而不是华尔街日报。 3、,中国的平均寿命是73岁，你预期还能活多少年。 肯定不是1０年。否则你万一活到了８3岁，你预期还能活多少年。 ４、概率vs期望。如果要去估计投资组合，那么不光要预测赚钱的概率,还需要估计赚钱和亏钱的幅度。,要考虑分布的偏度(skｅwｎｅss） 5、癌症丛集。如果你在报纸上看到一则新闻说你居住的区域因为辐射较强（比如在高压线旁边),癌症病例比例比全市平均比例高20％,你怎么看. 事实上，即使癌症病例是随机分布的,在全市所有地区都均匀的概率微乎其微，事实上，总会有些地方它的病例比别的地方要多一些。 6、如果需要研究技术指标,其中一种方法是调整技术指标的参数,然后去历史数据去测试，从中选取最合适的参数，这样做合适吗。 这样做会陷入数据探索（ｄaｔaｂoｏtstrap）偏差，当你的技术指标足够复杂,可选参数足够多时，完全可能跟历史情况匹配很好的指标和参数,但并不意味着它可以用来预测未来。另一个相关的名词叫做过度拟合(ovｅrfｉtｔing）。 7、数据挖掘（ｄatａmｉning），但只需要23个人，就能找到两个人在同一天生日。事实上，当考虑因子比较多的时候，要在其中找到匹配关系实在太容易了。 8、幸存者效应。你持续不断地受到股评短信,它向你推荐黑马股，令人惊讶地你发现它的连续十次推荐都命中了。你会相信它吗。
你有可能只是１0万个短信接收者的幸存者而已,如果你真的按照它所说的去做的话，完全可能血本无亏。 9、absｅｎcｅofｅvidencｅ和eviｄenceofabsenｃe的区别:在癌症丛集的案例中，如果利用统计理论显示没有证据表明此区域的病例比例比平均比例要高(数字上的２0％可能只是因为随机因素导致的),但这并没有直接否认此区域的病例比例比平均比例要高。 《随机致富的傻瓜》这本书谈到的数学概念是比较简单的,作者为了让文科生也能读懂，将数学概念嵌入到了故事里面,使得文章虽然有趣，但未免拖沓了点。书里花了不少篇幅谈论哲学问题，引用了不少哲学人物和观点，我除了关于波普尔的部分大致看了看,其它全跳过去了，因为不知道作者想表达什么意思。 读《随机致富的傻瓜》心得感悟