概念
更新于 2026-04-08
条件概率
#probability#statistics#bayesian
定义
条件概率是指在已知某些信息的情况下，事件发生的概率。它是量化交易中区分”信号”与”噪音”的关键工具。
核心思想
普通人思考问题：用绝对的对与错（要么发生，要么不发生）
宽客的思考方式：条件式的——在已知某些信息的情况下，这件事发生的可能性有多大？
数学表达
P(A|B) = 在 B 发生的条件下，A 发生的概率
Polymarket 实例
场景：交易”某代币今天是否会涨”的合约
- 基础概率（Base Rate）：历史数据显示，该代币每天上涨的概率是 60%
- 条件信息：今天该代币的交易量超过历史平均水平
- 条件概率：上涨概率变为 75%
那个 75% 的条件概率，才是真正的”信号”。而那个孤立的 60%，只是充满噪音的背景数据。
直观例子：
- 下雨的基础概率：30%
- 条件信息：天上乌云密布
- 条件概率：下雨概率变为 85%
“乌云密布”就是你的条件信息，它让你的概率估计从 30% 跳到了 85%。