先來個起手式
我是那交易文的作者,看到自己寫的東西上PTT有點訝異(!
不過有點被曲解意思了
原文述刪無關部分,節錄一下我應該回應的區段
: -
: 題外話
: 該位作者寫皇家教士交易分析,結果留言確是說only time will tell the truth.
: 新秀養成風險呢?
: 交易的機會成本呢?
: 套用我朋友說的話
: 他這邏輯就是你1000塊的食材做成食物,賣別人500塊。
: 結果那個人說幹怎麼那麼難吃,所以你沒虧
: Cahill雖然剩半年約,但傷前投出了中段輪值的身手,我不相信國民洋基小熊會對這
款?
: 員完全沒興趣啦
: Buchter不是太重要
: Maurer雖然帳面成績很醜,但細究game log,可以發現他的爆炸都是集中在賽季前段
,?
: 且最近兩次BS也相隔了不短的時間,進階數據也挺他
: 要說為什麼會賤賣成這樣,除了Preller自己沒本事,過去交易信用不良也是個原因
: -
首先我之所以說出那段話
是因為我在回應留言的問題
問題大意如下:「教士明明可以換更多東西,但卻沒有,便顯得虧本了」
Strahm 跟 Ruiz 都是擁有高樣板的潛力球員
但 Strahm 有健康問題,Ruiz 則是高中生以及 makeup 的隱憂
我知道有些作者喜歡用$$來計算賺、虧
但這樣做會有取樣以及偏差的問題
因此我個人不是那麼喜歡用鐵口直斷的方式闡述
交易的結果可以分為四個類別:
賺
│
不合理卻賺 │ 合理又賺
│
──────┼──────合理
│
不合理不賺 │ 合理卻不賺
│
合不合理是當下可以評估的項目
但賺不賺卻得等到球員打出來後才能論斷
很合理的交易不保證一定穩賺不賠
不合理的交易也不代表一方必定是冤大頭
我在留言有提到,Preller做這筆交易頂多只能說「怪」
因為這筆交易看不到任何避險動作
但要說賠本、虧死、FO是一群笨蛋,實在有點過度渲染
Strahm是很有天賦的小夥子,有球速、有曲球,
Command跟變速球雖然還沒建立,但以RP在大聯盟生存是沒問題的
Ruiz雖然只有18歲,但他展現的天花板是非常高的
但兩人也有各自的問題(健康/高中生風險、Makeup)
風險這麼高,卻不見避險(就是找個高floor的球員),這就是怪異之處
Strahm可能變成一人左,Ruiz上不了大聯盟,這筆交易教士當然是虧本
Strahm如果變成Duffy,Ruiz長成阿方索,教士當然是賺到
再來,關於送出的這三人
交易不是一廂情願,對方也要有興趣才會成交阿
這三隊要 Cahill 做什麼?從頭到尾只有外部人在喊燒
從沒聽過他們積極地在談在布局
Maurer 球速很快,但進階數據你也看到了
他的價值沒有高到可以像 Chapman、Miller 這樣海薛一筆
他也不像 Brad Hand 有成為小Miller、小Britton的潛力
再來皇家農場根本也沒有什麼好料值得換
評價最高的球員要不是層級太低,就是很難站穩先發
不選點天花板高的,還有誰能符合需求呢?
*Preller 信用不良倒是真的
: 在運動平台上的那些交易分析文,真是一個比一個還要誇張
: 這篇其實還算不錯了,分析的部分還不錯,只是結論太扯
關於結論,那句話只是我針對問題的答覆,並不是我最後的結論
建議你去仔細看過文章再來說
: 關於交易分析要怎麼看待,尼克揚大大在他的粉絲團寫了兩篇文來說明,我放主要那篇的
: 連結
: https://www.facebook.com/nickyangMLB/posts/1714222722216490
: 大致上,鄉民討論出來的內容,就是這篇所要闡述的重點:Case by case.
: 可惜,就是有人不懂。
: 或者說:裝死。
Nickyang 大大的第二篇有提到一段很不錯,也節錄下來
"不過這個問題換個方式問就有意義了,預測系統的準確度是不是常態分佈?也就是說,也
許65%的球員最後貢獻的WAR跟預測系統的估值誤差在一個標準差內,然後往兩邊遞減。我
沒有特別去研究,但是邏輯上來講這個假設應該是對的,預測系統的準確度是常態分佈。
如果預測系統的準確度是常態分佈,那麼用預測系統去估算surplus value,再由此平價
交易的賺賠,當然也就是說得通的。"
還有另一段
"當你沒辦法針對每一筆case做針對的分析的時候,你可以試著用平均數得到一些「可能會
是對的」的結論。但是對我來說這種結論的價值是零。因為就是有那些變因存在(Tate的
身體素質,他的揮臂還是有很高的評價),而這些模型就是沒有把這些變因涵括進去。"
確實,為每一筆交易釘上死死的價格,不能說沒意義,很容易出錯卻是真的
但不代表你要放棄預測
拿一個roster filler去換一個Major球員
怎麼想都不合理,對吧?
但如果你放棄預測,又是怎麼得知這不合理呢?
Case by Case 的評論也要奠基在過往千千萬萬筆交易所堆疊的事實
如果歷史是一片空白,你要如何做出分析預測呢?
分析有不同的方法,每種方法各有好壞
只要是涉及單一樣本的預測,都會受限於母體、極端值與離均程度而改變
如果拒絕預測,最好的辦法大概就是開放式問答
因為根本不存在對錯之分了