赌徒谬误
“赌徒谬误”是全世界赌场里的赌徒每天都在不停的犯的错误，当然包括金融市场上的投机者。
比如你玩老虎机，一上来运气就不太好，一连输了很多把。这个时候你是否会有一种强烈的感觉，你很快就该赢了呢？
比如你做期货，一上来就连续止损几次，这个时候你是否也会有一种强烈的感觉，下一单你该赢了呢？
这是一种错觉。每一次交易都是完全独立的随机事件，随机事件的意思是下一把的结果跟以前所有的结果没有任何的联系，已经发生的事情并不会影响下一个事件的结果。
考虑一个简单的例子，假设一个抽奖的盒子里有6个球，上面标记1到6。每次抽奖的时候，你都要从抽奖的盒子里面拿一个球，而这六个球被抽到的机会是相等的，都是1/6。现在在假设前面几期抽中6的次数比2多，那么下一次抽奖的时候，你是否会有更大的机会抽到2呢？
答案是否定的，因为这些球根本不会在意谁曾经被抽到过，2号球也不会自己主动跑过来给你抽。他们出现的概率仍然都是1/6。
之所以会出现这样的错觉，是因为概率论里还有一个“大数定律”，说如果进行足够多次的实验，那么不同的结果出现的概率就等于它们的统计概率。比如抛硬币，如果抛的次数足够多，正反面出现的机会都是50%。而对上面这个例子来说，就是如果你在之后，进行足够多次的抽奖，你得到“2”和“6”的次数将大致相等。
我们常常错误的理解随机性和大数定律，以为大数定律就意味着均匀。如果过去一段时间内发生的事情不那么均匀，我们就认为未来的事情会尽量往“抹平”的方向走。用更多的“2”去抹平更多的“6”，用更多的“背面”去抹平更多的“正面”。但大数定律的工作机制不是跟过去搞平衡，而是说如果未来你进行足够多次的抽奖，你会得到非常多的“2”和非常多的“6”，以至于它们之前的一点点差异变得微不足道。
那么这个“足够多”，要多少才算是“足够”呢？概率上理论计算后认为，不少于600个样本，才能将误差控制在5%以内。
做程序化交易的人，往往也会混淆“系统胜率”和“单次交易胜率”。比如一个交易系统经过历史数据测试，胜率是60%。他们就会简单的认为，某次交易信号发出后，其赚钱的概率也是60%。更危险的是，一旦出现连续4次止损后，他们就会想，既然我已经连续止损4次了，而获胜的概率又是60%，那么接下来的一次一定会赢，所以重仓下注。这就是典型的赌徒谬误，将“大数定律”等同于搞“平均主义”。
赌徒谬误会影响交易者如何开发交易系统、如何确定头寸规模以及如何进行交易。他们错误地理解了大数定律，忽略了随机性，从而导致交易的失败。
用史坦利·克罗的话通俗的来讲，赌徒谬误就是：市场绝不会因为你已经连续亏损九次，就保证你第十次一定会赚钱。
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