The Price of Wisdom - 高山雪 Snow Hill

Sharpe Ratio 是夏普比率，是一項用來衡量一樣資產、一個投資組合 (portfolio)，經調整風險後的期望收益盈餘 (Excess return) 。所謂「調整風險」，就是把我們期望的收益盈餘除以風險，而這裡的風險因為要量化，所以用標準差 (standard deviation)，即波動性 (volatility) 來計算。 Sharpe ratio 是一個用來比較其他投資組合的指標。光是 Sharpe ratio 本身，就單一資產、投資組合、策略來說，其意義並不大。 

Bayesian Theorem: Examples 從上一篇 貝氏理論 (1) 中， 有兩個概念沒有說明，但又十分重要，要分清楚 (figure out) 的：(i) Event 事件；(ii) Condition 條件。 在表達條件機率時，要留意： P(Event D | Condition A) ，即代表：在 A 條件下，發生 D 事件的機率是多少； 不要混淆 P(Event A | Condition D) 。這代表：在 D 條件下，發生 A 事件的機率是多少。   反向謬誤 (inverse fallacy) 就是指，人們經常把上面兩者混淆，而錯誤地認為它們的機率必然相似甚或等同。

之前的＜ 我的書架 | 思考的框架 (2a): 機率思考 - 貝氏思維 (Bayesian Thinking) ＞已簡單說過貝氏定理。 首先，先看看條件機率 (Conditional Probability) 。        Photo by marianne bos on Unsplash    

筆者在之前的文章已介紹過何謂「 肥尾曲線 」。現在寫的是， 怎樣理解股市的肥尾曲線分佈？和肥尾曲線可能帶來的風險？ 在探討肥尾風險前，先看上一篇文章介紹的幾個機率理論： 機率思維 | 大數法則, ⼩數定律, 賭徒謬誤, 墨菲定律 其中， 大數法則 與 墨菲定律 ，在這裡論的 肥尾風險 及 黑天鵝效應 是有密切關係。