如何在投资时运用贝叶斯方法

‘壹’ 贝叶斯公式的应用

贝叶斯公式直接的应用就是学习，啥意思，就是根据经验对新发生的事物进行判断。
抽象地说就是这样。
应用的原因就是为了预测未来，规避风险。
就和你知道很多鸟都是黑色的，但是其中乌鸦是黑色的可能性最大，于是当你再看到一只黑色的鸟的时候，你就会想着这只鸟是不是乌鸦。
包括你学习贝叶斯也是这样的，别人都说贝叶斯很厉害[先验]，然后你找了很多案例，最后想看看贝叶斯成功的概率是多少[后验]，其本质就是这个

‘贰’ 贝叶斯公式及经典例子有哪些

公式：P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，贝叶斯公式其实就是找事件发生的原因的概率。

贝叶斯定理用于投资决策分析是在已知相关项目B的资料，而缺乏论证项目A的直接资料时，通过对B项目的有关状态及发生概率分析推导A项目的状态及发生概率。

如果用数学语言描绘，即当已知事件Bi的概率P（Bi）和事件Bi已发生条件下事件A的概率P（A│Bi），则可运用贝叶斯定理计算出在事件A发生条件下事件Bi的概率P（Bi│A）。

贝叶斯法则

通常，事件A在事件B（发生）的条件下的概率，与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的；然而，这两者是有确定的关系，贝叶斯法则就是这种关系的陈述。

作为一个规范的原理，贝叶斯法则对于所有概率的解释是有效的；然而，频率主义者和贝叶斯主义者对于在应用中概率如何被赋值有着不同的看法：频率主义者根据随机事件发生的频率，或者总体样本里面的个数来赋值概率；贝叶斯主义者要根据未知的命题来赋值概率。

‘叁’ 贝叶斯定理的定理定义

贝叶斯定理也称贝叶斯推理，早在18世纪，英国学者贝叶斯(1702～1763)曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一类问题：假设H[1],H[2]…,H[n]互斥且构成一个完全事件，已知它们的概率P(H[i]),i=1,2,…,n,现观察到某事件A与H[,1],H[,2]…,H[,n]相伴随机出现，且已知条件概率P(A/H[,i])，求P(H[,i]/A)。
贝叶斯公式（发表于1763年）为： P(H[i]/A)=P(H[i])*P(A│H[i])/{P(H[1])*P(A│H[1]) +P(H[2])*P(A│H[2])+…+P(H[n])*P(A│H[n])}
这就是着名的“贝叶斯定理”，一些文献中把P(H[1])、P(H[2])称为基础概率，P(A│H[1])为击中率，P(A│H[2])为误报率[1] 。

‘肆’ 贝叶斯公式：先定概率决定成功率

叶斯公式非常简单，几乎任何人都可以理解。那就是事情的先定概率起关键作用。

创业者成为任正非马化腾的先定概率是多少？以深圳1000万人计，先定概率是500万分之一。一个创业者有90%的可能性成为任正非马化腾，听起来很高，蛊惑性强，但他成为下一个任正非马化腾的真实成功率是500万之一乘以90%，低过彩票中奖率。卖房买彩票比卖房创业更靠谱一些。

有贝叶斯这个朋友，你的投资就不会失去理性。算算概率，马上就能正常。你以为自己炒股很厉害？炒股成功（包括持平）的先定概率是30%，这注定你的成功率不超过30%，不比进赌场的结局妙。把股市形容为赌场，并不是夸张。

如果你呆在经济强势地区，人口与资金持续涌入，创业之前，其实还要想办法多买一套房子，这也是贝叶斯公式决定的，因为这些地区房价上涨的先定概率极高，傻子买都升值，它可以对冲你的创业失败，实在输惨了，不得已卖掉一套房子，家人还有一套房子住，生活正常，有房子住，油盐酱醋茶，并不贵，照样可以幸福。

不要用家人的安宁去赌，正因为是家人，对他们尤其要好，对他们更坏，那是把他们当仇人。

摘自： 卖房创业注定失败

‘伍’ 什么是贝叶斯规则贝叶斯推理的规则是什么

贝叶斯定理是概率论中的一个基本定理，广泛应用在很多领域。

贝叶斯定理用于投资决策分析是在已知相关项目B的资料，而缺乏论证项目A的直接资料时，通过对B项目的有关状态及发生概率分析推导A项目的状态及发生概率。如果我们用数学语言描绘，即当已知事件Bi的概率P（Bi）和事件Bi已发生条件下事件A的概率P（A│Bi），则可运用贝叶斯定理计算出在事件A发生条件下事件Bi的概率P（Bi│A）。按贝叶斯定理进行投资决策的基本步骤是：

1 列出在已知项目B条件下项目A的发生概率，即将P（A│B）转换为 P（B│A）；

2 绘制树型图；

3 求各状态结点的期望收益值，并将结果填入树型图；

4 根据对树型图的分析，进行投资项目决策；

‘陆’ 怎么简单理解贝叶斯公式

贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定理。其中P（A|B）是在B发生的情况下A发生的可能性。

贝叶斯定理也称贝叶斯推理，早在18世纪，英国学者贝叶斯（1702～1761）曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一类问题：假设H,H…，H互斥且构成一个完全事件，已知它们的概率P(H),i=1,2,…，n,现观察到某事件A与H,H…，H相伴随机出现，且已知条件概率P(A|H)，求P(H|A)。

按贝叶斯定理进行投资决策的基本步骤是：

1、列出在已知项目B条件下项目A的发生概率，即将P（A│B）转换为P（B│A）；

2、绘制树型图；

3、求各状态结点的期望收益值，并将结果填入树型图；

4、根据对树型图的分析，进行投资项目决策。

‘柒’ 贝叶斯原理及应用

贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定理。
其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。
贝叶斯定理也称贝叶斯推理，早在18世纪，英国学者贝叶斯(1702～1763)曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一类问题：假设H[1],H[2]…,H[n]互斥且构成一个完全事件，已知它们的概率P(H[i]),i=1,2,…,n,现观察到某事件A与H[,1],H[,2]…,H[,n]相伴随机出现，且已知条件概率P(A/H[,i])，求P(H[,i]/A)。
贝叶斯公式（发表于1763年）为： P(H[i]/A)=P(H[i])*P(A│H[i])/{P(H[1])*P(A│H[1]) +P(H[2])*P(A│H[2])+…+P(H[n])*P(A│H[n])}
这就是着名的“贝叶斯定理”，一些文献中把P(H[1])、P(H[2])称为基础概率，P(A│H[1])为击中率，P(A│H[2])为误报率。

贝叶斯定理用于投资决策分析是在已知相关项目B的资料，而缺乏论证项目A的直接资料时，通过对B项目的有关状态及发生概率分析推导A项目的状态及发生概率。如果我们用数学语言描绘，即当已知事件Bi的概率P（Bi）和事件Bi已发生条件下事件A的概率P（A│Bi），则可运用贝叶斯定理计算出在事件A发生条件下事件Bi的概率P（Bi│A）。按贝叶斯定理进行投资决策的基本步骤是：
1 列出在已知项目B条件下项目A的发生概率，即将P（A│B）转换为 P（B│A）；
2 绘制树型图；
3 求各状态结点的期望收益值，并将结果填入树型图；
4 根据对树型图的分析，进行投资项目决策；

‘捌’ 投资分析中使用的定性和定量方法有哪些

一、定性分析法亦称“非数量分析法”。主要依靠预测人员的丰富实践经验以及主观的判断和分析能力，推断出事物的性质和发展趋势的分析方法，属于预测分析的一种基本方法。这类方法主要适用于一些没有或不具备完整的历史资料和数据的事项。
定性分析法主要根据除企业财务报表以外有关企业所处环境、企业自身内在素质等方面情况对企业信用状况进行总体把握。
常用定性分析方法：

1、管理人员的判断
建立在最高管理层提出的意见和建议基础上，这种方法依赖于这支队伍的经验、才能和直觉。如果管理当局正确决策的业绩记录保持良好，这种方法是很有价值的。但有时它也反映出了一种“象牙塔”里的观点，这些人将他们自己隔离起来，根本不知道在广大的员工和顾客中间，到底发生了什么。一般来说，管理人员在经理办公室里呆的时间越少，与员工和顾客保持越密切的联系和交往，这种方法所造成的危险就越小。
2、专家的意见
这种方法建立在企业外部顾问的专业知识基础上，能为管理当局带来高度专业化和有价值的帮助。对于那些已经采取的、有可能出现问题的行动，管理当局可以聘请这样的顾问在公司里进行日常业务的咨询。

3、销售人员的估计
这种信息来源能够带来很大的价值，因为销售人员一般说来是最接近顾客的。这种方法对于那些产品生命周期短、技术更新快的行业尤为重要，这种方法的主要缺点是潜在的偏见，因为他们总认为，自己的估计将被领导用作提高销售定额的依据(例如，如果销售人员对某产品未来3个月年的销路看好，认为有希望每月多销售20%，但他可能仅对管理人员说有10%的增长希望，以免上级为他制定20%的增长定额。针对这种情况，管理者可将销售人员的保守估计略微上提，既留有余地，又起到促进作用——译者注)。
4、顾客调查和市场测试
顾客调查涉及到利用市场调查技术，直接从顾客那里收集信息。此时进入我脑海中的例子是百事可乐所做的“味道测试”，他们请消费者品尝百事可乐与可口可乐，然后说出他们的偏好。但是，如果抽样不具有代表性或者问卷设计有漏洞，所得到的结果就可能极不准确。按照推测，10年前可口可乐公司之所以停止销售其“老式可乐”部分原因是由于一个调查问卷的措词不当造成的。这个问卷没有明确地询问消费者，如果老式可乐从市场中被取消，他们会有什么感觉。市场测试是指在一个小范围内，展示和促销一个品牌。一般说来，新品牌总是在具有“领头羊”地位的市场上进行测试(即一般是指某些可代表广大消费者的主要城市或城镇)。显然，如果该品牌在这些市场中销路很好，它们就可以在全国范围内投放市场或公开亮相。但是，如果产品的缺陷很快被现，该品牌就需要加以改进，甚至有时也许不得不放弃。存在于市场测试本身的风险是：新产品可能被竞争者跟踪窃取信息。记住，这些公司“间谍”可能从你的努力中获取宝贵的信息。

5、小组讨论
这是由委员会或小组做出决定。小组的所有成员，都必须就单一的决定达成共识(即提出一个人人都可接纳的方案)。当这种方法发挥作用时，它常常显示出团队的内聚力。但是，要防止一个“恃强凌弱的霸道之人”，可能对小组的其他成员施加过分的影响，强迫人们同意他的意见。电影《十二怒汉》中，十分形象地描绘了这一点。这是一个关于陪审团就一个被指控犯有杀人罪的年轻人，判断其有罪还是无罪的故事。起初，一个陪审团成员，成功他说服除了一位以外其他所有的陪审团成员，让他们都同意他认为有罪的表决。而唯一的那位“坚持己见”的陪审员站出来，面对那个“霸道之人”，据理力争，最后，整个陪审团表决无罪释放了被告。
6、集合意见法
将每个人的估计值相加，然后得出一个平均值。这种方法的关键是：每个人的估计值都有相同的权重。因此，这种方法被看作是“民主”的方法(如果每个人的意见按其重要性给予不同的权重，就可能得到更准确的估计值，这也是集合意见法的一种——译者注)。

7、德尔菲法
这是集合意见法的一种变异形式。每个参与者递交他们的个人估计值，然后审查其他参与者的估计值。这样，他们就会照顾到不同意见而重新考虑和修改他们的原始数值。(参加者应该背对背，不能相互碰面。一般的，他们把预测值邮寄或送到组织者手中，由组织者汇总各人的看法后再返还给他们。他们可以在不受别人干涉的情况下，客观地分析手中的数据。这样反复几次，答案就会趋于一致——译者注)，从这种意义上来讲，它可以被看作是小组讨论和集合意见法的混合体，综合了上面两种方法的长处。
8、质—量分析法
正如你所看到的，许多的决策问题是建立在未知的因素之上，而且常常是建立在主观的估计之上。那么，在这种“软”环境下，寻找和运用一些“科学化的方法”，使这一过程变得尽可能地客观，就成为十分自然的事了。为达到这样的目的，我们可以选择运用贝叶斯(Bayesian)法来为我们提供一个量化公式的轮廓，从而使质的、主观的(即“软”的)信息输入后变得“硬”一些。

9、吸引力指数
吸引力指数使我们能够按照预计的利润率，来排列项目或产品的优劣顺序。如果资金有限，这个指数可用来帮助我们决定把哪些项目排除在考虑之外。
二、定量分析法是对社会现象的数量特征、数量关系与数量变化进行分析的方法。在企业管理上，定量分析法是以企业财务报表为主要数据来源，按照某种数理方式进行加工整理，得出企业信用结果。定量分析是投资分析师使用数学模块对公司可量化数据进行的分析，通过分析对公司经营给予评价并做出投资判断。定量分析的对象主要为财务报表，如资金平衡表、损益表、留存收益表等。其功能在于揭示和描述社会现象的相互作用和发展趋势。
基本方法：

1、比率分析法。它是财务分析的基本方法，也是定量分析的主要方法。
2、趋势分析法。它对同一单位相关财务指标连续几年的数据作纵向对比，观察其成长性。通过趋势分析，分析者可以了解该企业在特定方面的发展变化趋势。
3、结构分析法。它通过对企业财务指标中各分项目在总体项目中的比重或组成的分析，考量各分项目在总体项目中的地位。
4、相互对比法。它通过经济指标的相互比较来揭示经济指标之间的数量差异，既可以是本期同上期的纵向比较，也可以是同行业不同企业之间的横向比较，还可以与标准值进行比较。通过比较找出差距．进而分析形成差距的原因。
5、数学模型法。在现代管理科学中，数学模型被广泛应用，特别是在经济预测和管理工作中，由于不能进行实验验证，通常都是通过数学模型来分析和预测经济决策所可能产生的结果的。
以上五种定量分析方法，比率分析法是基础，趋势分析、结构分析和对比分析等方法是延伸，数学模型法代表了定量分析的发展方向。

‘玖’ 什么是贝叶斯分析法金融方面的

贝叶斯分析方法（Bayesian Analysis）提供了一种计算假设概率的方法，这种方法是基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身而得出的。其方法为，将关于未知参数的先验信息与样本信息综合，再根据贝叶斯公式，得出后验信息，然后根据后验信息去推断未知参数的方法。

‘拾’ 贝叶斯定理是什么我知道公式是什么，能不能用例子给我讲清楚点

贝叶斯定理用于投资决策分析是在已知相关项目B的资料，而缺乏论证项目A的直接资料时，通过对B项目的有关状态及发生概率分析推导A项目的状态及发生概率。如果我们用数学语言描绘，即当已知事件Bi的概率P（Bi）和事件Bi已发生条件下事件A的概率P（A│Bi），则可运用贝叶斯定理计算出在事件A发生条件下事件Bi的概率P（Bi│A）。按贝叶斯定理进行投资决策的基本步骤是： 1 列出在已知项目B条件下项目A的发生概率，即将P（A│B）转换为 P（B│A）； 2 绘制树型图； 3 求各状态结点的期望收益值，并将结果填入树型图； 4 根据对树型图的分析，进行投资项目决策； 搜索巨人Google和Autonomy，一家出售信息恢复工具的公司，都使用了贝叶斯定理（Bayesian principles）为数据搜索提供近似的（但是技术上不确切）结果。研究人员还使用贝叶斯模型来判断症状和疾病之间的相互关系，创建个人机器人，开发能够根据数据和经验来决定行动的人工智能设备。