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      追求效益勝率,就該有數(shù)據(jù)大概率思維

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      一般來說,統(tǒng)計學給人的印象是枯燥復雜,看一眼就腦袋暈暈。《大概率思維》倒是沒有這樣的缺點,用故事和簡單的言語把統(tǒng)計學講成了一個用數(shù)學取勝利概率的事情。

      一句話概括這本書:數(shù)據(jù)分析來做決策是最合理客觀的方式。



      作者馬愷文,電影《決勝21點》主角原型,麻省理工大學高材生,計量分析的奇才。

      書中作者舉例主要集中在21點牌、美國橄欖球賽來說明數(shù)據(jù)的運用。前者是純數(shù)學概率計算,后者是在諸多變量中的運用。可以看作虛實結合。

      基礎數(shù)據(jù)很重要

      我們都知道指數(shù)基金或股票走長期比短期要收益高。但往往人們關注的是即時浮動。這是因為人們喜歡快速反饋的結果,一旦沒有好的結果就會放棄。但實際耐心是很有必要,根據(jù)統(tǒng)計學的知識可以知道,結果是有波動性的,可能一段時間在負波動性里,后一段時間才在正波動性里。

      作者說只有基于龐大的數(shù)據(jù)基礎,贏的概率才會累計增加。不贏只是在負波動性里,所以要有耐心。可惜人們很難等待。

      另外長久陷入負波動性,會影響人的判定,倉促離局。

      當然,這里有另一個前提那就是數(shù)據(jù)之間有相互影響的關聯(lián)性。比如在21點游戲中,每次發(fā)牌就會影響后續(xù)牌的出現(xiàn)概率。當你手上拿了一張10,那么剩余牌中只有3張10,出現(xiàn)概率為3/51。

      但是在轉(zhuǎn)輪盤的游戲里,每一次轉(zhuǎn)動都是一次新的開始,之前的結果并不影響后續(xù)。那么極有可能的情況是每一次滾球都落在紅色數(shù)字上,即使等再久可能依舊是如此。

      這個關聯(lián)性就是條件概率,它是指某個事件引起,另外一個事件發(fā)生的可能性。21點游戲有條件概率,轉(zhuǎn)輪盤沒有。

      作者提出運用基礎數(shù)據(jù)的四個原則:

      1/理性對待負波動性,知道波動性最終會迎來你要的局面。

      2/保持長期視角,只有積累到足夠數(shù)據(jù),你的贏率才會顯現(xiàn)。

      3/相信你的模型與策略,明確只要規(guī)則不變,模型即數(shù)學規(guī)律就不會變。

      4/一旦規(guī)則改變,就必須迅速評估策略,做出需要的改變。

      認知謬誤

      其實無論數(shù)據(jù)決策模型多客觀,人們?nèi)绻荒軘[脫認知謬誤,仍然很難做出正確的決策。

      證實性偏差是最常見的謬誤,人們只會關注支持自己信念的事實和數(shù)據(jù),而忽略與自己觀點相沖突的是數(shù)據(jù)。

      大部分的陰謀論都屬于證實性偏差,它僅僅支持某種偏見和理論。

      還有幸存者偏差的謬誤,當我們以為能從成功案例中得到經(jīng)驗時,實際已經(jīng)忽略了失敗經(jīng)驗中的教訓。

      如何避免這些謬誤呢?

      要全局思考,基于歷史數(shù)據(jù)選擇正確的數(shù)據(jù)樣本。當然并不是所有的歷史數(shù)據(jù)都有用。

      有用的歷史數(shù)據(jù)必然具備關聯(lián)性和因果性。它們能對數(shù)據(jù)預測產(chǎn)生重要的影響。換句話說,我們觀察到的相關性具有預測價值,實質(zhì)是某種關系能不能有助于預測未來。

      然而,具備關聯(lián)性和因果性的數(shù)據(jù)并不代表一定能預測。比如利率就是一個關鍵決策因素,但是利率極難預測。

      當一個相關聯(lián)具有因果性的數(shù)據(jù)無法預測時,其在分析統(tǒng)計上的用處就不大了,也無法取得競爭優(yōu)勢。

      那么此時要做的就是像科學家那樣思考,既然不容易預測,那么就要去找尋更容易預測的指標,專注于達觀數(shù)據(jù)有意義的結果和實際用途。

      結語

      在我過往工作經(jīng)驗中,數(shù)據(jù)分析是最主要的一塊,但我往往對于數(shù)據(jù)預測出的結果有疑問。這一本書很好的解決了我其中一個問題:為什么數(shù)據(jù)預測沒用。

      唯一的解答就是變量太多,未能有效進行加權算法。

      如果你追求勝利,相信客觀數(shù)據(jù),或者想要了解數(shù)據(jù)分析決策模型運用的原則,《大概率思維》就是你的入門書籍。

      【文/云玖弋】

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