Занятия любовью минус частота ссор ( статистическая формула успешного брака )

Непроходящее с годами желание найти Грааль, а возможно и просто интерес к занятиям толкает меня на постоянное чтение « умных » книг, значительно расширяющих горизонты жизненных и профессиональных практик. 

 В числе одной из таких « настольных » книг в ушедшем 2015 году была монография Даниеэля Канемана « Думай медленно… решай быстро ». Многое из этой книги, как я писал ранее, значительно изменили мои представления, а также методы и средства игры на фондовом рынке.

Этот текст, лишь продолжает конспекты чтений в наступившем 2016 году.

 «… финансовые аналитики во время работы задействуют умения высшего уровня. Они сверяются с экономическими данными и прогнозами, изучают декларации о доходах и балансовые ведомости, оценивают качества руководителей фирм и их конкурентов. Все это – серьезный труд, требующий обширной подготовки, и люди, им занятые, параллельно приобретают значимый опыт применения своих умений. К несчастью, умения оценивать бизнес-перспективы фирмы недостаточно для успешного инвестирования, где главный вопрос состоит в том, заключена ли в стоимости акций информация о состоянии фирмы. Трейдерам, по всей видимости, недостает навыков для ответа на этот вопрос, но они словно не подозревают о своем невежестве »

 ( Что уж тут говорить о фундаментальном анализе рынка РФ, если даже применительно к « широким » рынкам это не очевидно ).

 « Мы не в силах подавить голос интуиции, который твердит: «Если сегодня мы осознаем смысл вчерашних событий, значит, их можно было предсказать». Иллюзия понимания прошлого придает нам чрезмерную уверенность в своих способностях предвидеть будущее...

 Мысль о том, что крупные исторические явления определяются случайностью, глубоко потрясает нас, хотя она верна и доказуема »

 То есть если прошлое случайно и не может сколько-нибудь достоверно толковаться, то , то все эти методы и средства работы практик технического анализа..?!

 « Результаты всех ошеломили… люди, которые зарабатывают на жизнь изучением определенной области знаний, строят прогнозы хуже, чем невежды… Даже в области своей специализации эксперты показали примерно те же результаты, что и дилетанты.

 Тот, кто знает больше, предсказывает чуть успешнее того, кто знает меньше. Но и на самого сведущего знатока нельзя положиться. Причина заключается в том, что человек, накопивший больше знаний, в некотором роде слепнет из-за иллюзии умения и связанной с ней самоуверенности.

 «Мы стремительно достигли той точки, когда ценность предсказаний, основанных на знаниях, становится крайне мала, ( Тетлок. )  – В век чрезмерной специализации науки нет смысла полагать, что те, кто публикуется в ведущих изданиях – выдающиеся политологи, регионоведы, экономисты и так далее, – хоть сколько-нибудь превосходят обычных журналистов или просто вдумчивых читателей New York Times в том, что касается ви́дения назревающих ситуаций».

 излишнюю субъективную уверенность не стоит считать индикатором точности предсказаний (неуверенность даст лучший результат).

 Этот вывод ИМХО интересен еще и тем, что подтверждает тот факт, что если Вы видите перед собой все знающего и безапелляционно уверенного человека, то с подавляющей долей вероятности  это малограмотный и недалекий человек.

 « Я не отрицаю значимость всех тестов, какие есть, – если какой-либо позволяет предсказывать важный итог с достоверностью 0,20 или 0,30, его следует использовать. Но не стоит ждать большего. Аналитики с Уолл-стрит, которые надеются превзойти рынок в предсказании цен на будущее, ошибаются почти всегда. Также не рассчитывайте на экспертов, выдающих долгосрочные прогнозы, хотя они и могут поделиться ценным советом относительно ближайшего будущего ».

 Работайте со статистикой – все остальное иллюзия.

 В этой небольшой работе, которую Мил позже называл своей «подрывающей основы книжечкой», он рассмотрел результаты двадцати исследований, анализирующих, что точнее: клинические прогнозы, основанные на субъективных представлениях врачей-профессионалов, или статистические прогнозы, полученные по строгой формуле, объединяющей оценки и данные. 

«книжечка» Мила вызвала у многих оторопь и недоверие.

 Примерно 60 % исследований доказали перевес в пользу формулы (то есть статистические прогнозы оказались гораздо точнее).

Другие сравнения показали равные по точности результаты, но по статистическим законам ничья равносильна победе, а использовать статистику дешевле, чем нанимать экспертов. Никаких убедительных исключений из правила замечено не было....»

 … Каждая из этих областей содержит значительную меру неопределенности и непредсказуемости. Мы называем их «малодостоверными областями». В каждом случае результативность экспертов уступает или даже проигрывает точности формулы.

 Как с законной гордостью заметил Мил через тридцать лет после выхода книги, «еще ни одному противоречию в общественных науках не посвящали такого множества качественно разнородных исследований, движущихся в одном направлении».

 Так почему же эксперты проигрывают формулам? Одна причина, как предположил Мил, состоит в том, что они пытаются быть умнее, мыслить независимо и принимать во внимание сложные комбинации факторов. В иных случаях сложность помогает, но чаще всего она снижает достоверность предсказаний.

Лучше исходить из простых комбинаций факторов. ...

 Согласно Милу, разумно игнорировать формулу, если стало известно, что днем человек сломал ногу. Так появилось «правило сломанной ноги». Смысл его в том, что перелом – событие редкое, но ключевое.

 Другая причина того, что эксперты проигрывают формулам, – непростительное непостоянство человеческих обобщений при обработке сложной информации. Если предоставить экспертам один и тот же набор данных дважды, они часто дают разные ответы. Степень этого непостоянства вызывает серьезную тревогу. Опытные радиологи, оценивая рентгенограммы грудной клетки (норма или патология), противоречат себе в 20 % случаях, когда повторно видят одни и те же снимки. Опрос 101 независимого аудитора, которым предложили определить надежность внутрикорпоративных аудиторских проверок, выявил равную долю противоречий. Обзор 41 исследования о надежности суждений, высказанных аудиторами, патологами, психологами, менеджерами и прочими специалистами, позволяет предположить, что такая частота противоречий типична для всех случаев, даже если повторная оценка материала проводилась спустя всего несколько минут. Ненадежные оценки не могут привести к точным предсказаниям.

 Исследования в области прайминга показывают, что незамеченные воздействия окружающей среды сильно влияют на наши мысли и действия. Эти влияния поминутно меняются. Приятная прохлада ветерка в жаркий день может настроить вас на оптимистичный лад и сказаться на вашем мнении в данный момент ».

 Полагаясь на эти исследования понятно, почему астрология, например в части солнечной активности, весьма « материальна » 

 « Данные исследования подводят нас к неожиданному выводу: для максимального повышения прогностической точности конечные решения следует доверить формулам, особенно в «малодостоверных» областях.

 Наиглавнейшим достижением в этой области науки после работы Мила можно считать знаменитую статью Робина Доуза «Грубая красота неточных линейных моделей, используемых в принятии решений».

 В общественных науках преобладает статистическая практика приписывать вес каждому из элементов предсказания (предиктору), следуя алгоритму, называемому множественной регрессией. В наше время этот алгоритм встраивают в типовое программное обеспечение. Логику множественной регрессии невозможно опровергнуть: она находит оптимальную формулу для совмещения взвешенной комбинации предикторов.

 Однако Доуз обнаружил, что сложность статистического алгоритма почти не повышает его эффективности. С равным успехом можно выбрать несколько показателей, обладающих некоторой значимостью для предсказания результата, и подогнать их значения для сравнимости по стандартным позициям. Формула, соединяющая предикторы с равными весами, была бы настолько же точна в предсказании новых случаев, как и формула множественной регрессии, оптимальная для изначальной выборки.

 Новейшие исследования пошли еще дальше: согласно им, формулы, придающие равный вес всем предикторам, часто превосходят другие, поскольку на них не влияют случайности, возникающие при составлении выборки.

Поразительный успех равновесных схем имеет важное практическое значение: стало возможно разрабатывать полезные алгоритмы без предварительных статистических исследований. Хорошо предсказывают значимые результаты простые равновесные формулы, основанные на существующей статистике или здравом смысле.

В одном запоминающемся примере Доуз показал, что устойчивость брака предсказывается формулой:    частота занятий любовью минус частота ссор...»

 Таким образом, получается: 

1. что работая с seasonal, Ваш результат в худшем      случае не проиграет « экспертам »
2. статистически расчетные значения, например курса      национальной валюты, применительно к  стоимости Брент, не только имеют право на      жизнь, но и в прогностическом плане, более предпочтительны, чем другие прогнозы.
3. относительно же так называемых трендовых моделей,      как основы для работы – остается больше вопросов, чем оснований для утверждений