Yetmiş yıl, modern portföy teorisi Nobel ödüllü Harry Markowitz gelişme sonrasında, ortalama varyans optimizasyonu kalır kalça portföy seçimi yöntemlerinin temel taşı ve fon yöneticisinin istatistiksel araç kutusu önemli bir bileşenidir. Dalgalanmayı en aza indirmek ve getirilerini artırmak isteyen çağdaş yatırımcılar için, çoklu regresyon ve ortalama varyans optimizasyonunun standart kombinasyonu günün sırasıdır. Karmaşıklıkta rahatlık var ve dünyanın en iyi işletme okullarında geliştirilen istatistiksel stratejiler, rasyonalite güvencesi ve istatistik mantığı arayan fon yöneticilerine bir sığınak sağlıyor. Ama yatırımcıların kristal küreleri karmaşıklıkla gölgeleniyor mu?
Girin, hızlı ve tutumlu buluşsal yöntemler. İkna edici hesaplamalara, yanılmaz formüllere ve ortak ancak karmaşık istatistiksel yöntemlerin arkasındaki mantığa rağmen, hızlı ve tutumlu buluşsal yöntemler, bu tür, hesaplama açısından pahalı stratejilere ferahlatıcı bir alternatif sunar. Hızlıdır , çünkü bunların kullanımı kararların hızlı ve tutumlu bir şekilde alınmasını sağlar, çünkü kararlar çoğu zaman mevcut bilgilerin (tahmin ediciler) dışında tümü göz ardı edilerek alınır. Hesaplamaları basit ve şeffaf yöntemlere indirgeyen buluşsal yöntemler, kararları karmaşık yöntemlere göre daha hızlı ve daha az bilgiyle verebilir.
Sezgisel yöntemler yeni değildir ve karar verirken bunlara sık sık güvendiğimiz iyi bilinmektedir, bu da sınırlı rasyonalitemizin varsayılan bir sonucudur, yani içsel ve durumsal kısıtlamalar nedeniyle rasyonel kararlar verme konusundaki sınırlı kapasitemiz. Sezgisel yöntemlerin insanlarda (ve diğer hayvanlarda) kullanımı genellikle içgüdüseldir ve ikinci en iyi strateji olarak tolere edilir, zaman ve doğruluk arasında gerekli bir değiş tokuş. Bununla birlikte, basit buluşsal yöntemler spor, tıp, finans ve siyaset gibi alanlarda tahmin başarısı buldu. 2006 yılında, Scheibehenne ve Bröder , benzer şekilde 1997 Green ve Mehr'de , tanıma buluşsal yöntemini kullanan amatörlerin Wimbledon sonuçlarını tahmin etmede uzmanlara göre daha başarılı olduğunu buldular. A & E'de doktorlar tarafından hızlı ve tutumlu ağaçların kullanımının, karmaşık alternatiflere göre kalp krizlerini daha doğru tahmin ettiğini buldu.
Buluşsal yöntemlerin kullanımına ilişkin tartışma, Gigerenzer ile Kahneman ve Tversky'nin çalışmaları arasında olduğu kadar hiçbir yerde tartışmalı değildir. Burada, insanın karar vermesindeki önyargı, ya dost ya da düşman, katkıda bulunan bir faktör ya da önemli bir irrasyonel etki olarak kabul edilir ve yalnızca istatistik ve mantık kullanılarak hafifletilir.
Devam etmeden önce, tanıdık bir değiş tokuş buluşsal yöntemi: 1 / N kuralı tanıtmak için istatistiksel olarak bilgili yatırımcıya geri döneceğim . Eşitlik sezgisel olarak bilinen bu eşit genelinde kaynakları dağıtarak, kaynak tahsisinin durumlarda uygulanabilir N dolayısıyla seçenekleri 1 / N . Bunu Şekil 1'de pizza ve tabaklarla gösterdim. Görünüşte, bu mantıksız bir yöntem gibi görünebilir, ancak DeMigeul ve diğerleri tarafından yapılan bir çalışmada 14 alternatif yatırım stratejisine aykırı olarak değerlendirilmiştir . Sharpe oranını kullanarak, sürekli olarak 1 / N'den daha iyi performans göstermedi . Aslında, 25 varlık için 250 yıllık eğitim verileriyle değerlendirildiğinde yalnızca Markowitz'in ortalama varyansı başarılı oldu. Ancak bu demek değil ki1 / N , yalnızca basit buluşsal yöntemlerin karmaşık stratejilerden daha iyi performans gösterebileceği ortamlar ve koşullar olduğu için hedef olmalıdır. Nitekim Markowitz kendisi dayanıyordu kendi yatırımları için bu basit sezgisel üzerinde. NB burada karmaşıklığın rahatlığı yok.
Neden bu kadar basit buluşsal yöntem daha karmaşık stratejilerden daha iyi performans gösterebilir? Cevap, mutlaka buluşsal yöntemlerin kendisinde değil, kullanıldığı ortamın doğasında yatıyor.
Neoklasik ekonomi rasyonalite ile desteklenir. Bu rasyonellik paradigmasında, kararlar ilgili tüm sonuçlar, bunların sonuçları ve olasılıkları dikkate alınarak alınır. Bu, geleceğin kesin olduğu ve optimizasyonun kral olduğu işletme okulunun tanıdık ve mantıklı dünyası, riskler dünyasıdır. Riskli bir dünyada, buluşsal yöntemler en iyisidir.
Kumarhanenin dışında, mükemmel bilgi ve kesinlik durumları nadirdir. 1954'te Savage , küçük ve büyük dünyalardaki bu durumsal zıtlığı tanımladı . Küçük dünyalarda sonuçlar bilinebilir ve açıklanabilir - ruleti düşünün; büyük dünyalarda gelecek belirsizdir ve bilgi kısıtlamalarına rağmen kararlar alınmalıdır. In incerto , Nassim Nicholas Taleb, karar stratejilerinin uygulanmasını oturtulması bizim de küratörlüğünü küçük bir dünya gibi büyük, dünya durumlara akademik laboratuvarlarda fingirdek yanıltmacaya.Karmaşık tahmin stratejilerinin gerekliliklerini yerine getirmenin imkansızlığını açıklamak ve bu tür modellere bilinmeyenlerin oluşturduğu tehlikeleri vurgulamak. Büyük dünyalarda rasyonel karar vermenin temeli gerçekleşmemiştir.
Yani, buluşsal yöntemlere ev sahipliği yapan büyük dünyalar. Daha az ipucu ve daha az verinin daha iyi sonuçlara yol açabileceği yerlerde: Buluşsal yöntemler, ikinci en iyi stratejiler değildir.
Basit buluşsal yöntemler, rasyonellik fikirlerimizi ihlal eder, sezgisel değildirler. En azından bir durumda, daha basit bir şeyin daha iyi bir şey yapabileceğini ve en karmaşık stratejinin mutlaka en iyisi olmadığını gördük. Bunu daha fazla araştırmak ve karar stratejilerinin tercih edildiği durumlara ilişkin anlayışımızı genişletmek için, psikolojik ünlüler Gigerenzer ve Todd'un 1999'daki bulgularını: Simple Heuristics That Make Us Smart adlı kitaplarında çoğaltmaya çalıştım . Ancak konuya girmeden önce, sezgisel (al) başarı için birkaç koşulu aklınızda bulundurun:
Model karmaşıklığını kısaca inceleyelim. Genel olarak karmaşıklık, bir model içindeki serbest parametrelerin sayısı olarak düşünülebilir; etkilerine bağlı olarak bildiğimiz, ölçtüğümüz ve ağırlıklarını tahmin ettiğimiz değişkenlerdir. Çok sayıda değişken içeren karmaşık modeller, daha fazla tahmin gerektirir ve daha fazla tahmin, hatalar için daha fazla fırsat üretir (özellikle kullandığımız veriler biraz büyük bir gürültülü ise). Sonuç olarak, bu modeller, önyargı-varyans ikileminin bir ürünü olan aşırı uyumlu olma eğilimindedir. Aşina değilseniz, makine öğreniminin başına bela olan değiş tokuşu buradan okuyabilirsiniz.. Şimdilik, aşırı uydurmanın genellikle zayıf tahminle eşdeğer olduğunu bilin, Şekil 2'deki ters U şeklinde bir işlev üretiyor. Frugal modeller, yüksek önyargılarından ve varyans eksikliğinden yararlanarak daha iyi tahminler üretiyor ve gürültüdeki sinyali ayıklıyor .
Basit buluşsal yöntemlerin hızı, doğruluğu ve tutumluluğu, sağlam tahmin stratejilerinin oluşturulmasına izin verir. Bu örnek için, dokuz ikili belirleyiciye dayalı olarak 83 Alman şehrinin nüfusunu uydurma ve tahmin etmede dört stratejinin sağlamlığına bakacağız (Şekil 3).
Dikkate alınan stratejiler, daha az değişken öğrenen ve daha az ipucu arayan buluşsal yöntemlerin yanı sıra tipik bir istatistiksel yöntem olan çoklu regresyonu içerir:
Çoklu regresyon hesaplama açısından en pahalı stratejidir, bizim "karmaşık modelimiz" olarak değerlendireceğiz. Veri noktaları ile bir hiper düzlem arasındaki en küçük kare mesafeyi bularak bir fonksiyon oluşturur (düşünün: çizgi).
Take-the-best , hızlı ve tutumlu bir buluşsal yöntemdir. İpuçlarını önem derecesine göre sıralar ve en iyisini seçer (diğerleri arasında en başarılı şekilde ayrım yapan işaret) - telafi edici olmayan bir strateji. AKA tek iyi sebep.
Dawes'in kuralı , gerileme gibi ama daha hızlı. Optimum parametre ağırlıklarını bulmak yerine yalnızca +1 veya -1 atar. Tutumlu değil.
Minimalist , en iyiyi al gibi ama ilk sıralaması olmadan. Çok hızlı; tutumlu.
The results are (un)surprising. Regression, the most exhaustive method, searched through all the cues, assigning weights and creating the best fit with an accuracy of 75%. In prediction, regression faired second-worst, a few percent above the minimalist method which chose a cue at random and stuck with it. Two heuristics: take-the-best and Dawes’ rule came out on top, with a prediction accuracy of around 72% for take-the-best. But what’s the fuss? Regression still hits a respectable 71% in prediction.
Hesaplama açısından yoğun stratejiler pahalıdır ve sezgisel taramalara, doğruluk yerine zamanı tercih ettiği için kötü bir itibar verilmiştir. Bu sonuçlar bunun her zaman doğru olmadığını gösteriyor. Bazı durumlarda, daha az çaba sarf ederek daha doğru tahminlerde bulunabilirsiniz. Ve basit stratejilerin karmaşık olanlar kadar başarılı olduğu durumlarda, zamandan (ve paradan!) Tasarruf etmek mantıklıdır.
Another significant environmental factor that promotes the use of heuristics is one in which there are few learning opportunities. In the real world, human decisions are influenced by their experience, what they’ve learnt has a bearing on their actions. Indeed, this can mean many things in a variety of situations and is often considered an unwanted bias and an exemplar of the fallibility and limitations of human decision making but for now, let’s consider learning opportunities as the size of our dataset — that’s how much data we’ve got to work with in order to build our models and produce predictions.
Öğrenme fırsatlarının modellerin tahmine dayalı doğruluğunu nasıl etkilediğini görmek için, Gigerenzer ve Todd'un bulgularını, daha önce olduğu gibi aynı modelleri kullanarak ve çeşitli boyutlardaki eğitim verilerinde doğruluğunu değerlendirerek yeniden oluşturmaya çalıştım (Şekil 4).
Yine, sürpriz yok. Burada gördüğümüz şey, daha az etki , daha fazla değil, daha az veri ve daha az hesaplama ile daha doğru kararların alındığı yerlerde daha az etkidir .
Our complex model loses out to at least one simple heuristic until training data goes beyond 80% of our available data. This is unrealistic. In a world of risk, we know the sample space; in a world of uncertainty, we know very little. It’s here where the frugality of heuristics comes into its own and accurate decisions can be made quickly and easily with very limited information. Notably, take-the-best (our A* heuristic), only makes a 6-point increase in performance prediction given a nine-fold increase in the amount of available data.
Karmaşık modellerin belirsizlik durumları göz önüne alındığında zayıf tahmin doğruluğu, (anti) sezgisel tartışmaya öncülük eden, önyargılarının ve tutumluluğunun irrasyonelliğimizin ve sınırlı bir Sistem 1, ikinci dereceden başarılarını savunmak yerine. Elbette, çağdaş hesaplama ilerlemeleri ve sezgisel araştırmalar, daha önce yalnızca içgüdüsel ve naif olarak anlaşılan stratejilerin ölçülmesine ve analiz edilmesine izin verdi. Karmaşık stratejilerin inanılmaz derecede başarılı olduğu ve sezgisel yöntemlerin daha basit ve daha hızlı uygulanmasını gözden kaçırmanın, potansiyel olarak zararlı olmasa da maliyetli bir gözetim olduğu durumlar vardır. Bu durumlar ekolojik rasyonalite kavramı ile daha iyi anlaşılabilir.
Better decisions can be made with less information, fewer resources and less time. Since the large world is the real world, the effectiveness of heuristics in the face of uncertainty makes them essential decision-making tools. But, the use of heuristics should be employed in environments where they’re appropriate for a successful outcome, in other words, environments in which their use is ecologically rational.
Ecological rationality can help us decide whether it’s best to opt for a complex statistical strategy over a fast and frugal one and vice versa. Beautifully explained here by Luan, Reb and Gigerenzer in the context of managerial decision making, their study finds that heuristics are not second best to rational strategies.
Where not all consequences, alternatives and probabilities are known; given minimal data and vast alternatives, the robustness of fast and frugal heuristics offers an ecologically rational choice. An example with which we’re all comfortable is the allocation of resources, here we’ve seen that 1/N is ecologically rational due to predictive uncertainty, a large N and a lack of meaningful learning opportunities.
Karmaşık stratejiler, aşırı uyumdan uzun süredir muzdariptir. Personel seçimi, kaynak tahsisi, acil tıp, politika ve spor tahminleri durumlarında, buluşsal yöntemler etkili karar verme araçlarıdır. Bunların tümü belirsizlik durumlarıdır, genellikle risk kılığına bürünür, tahminin sonradan görmekten daha önemli olduğu ve bazı durumlarda, sezgisel yöntemin şeffaflığı ve hatırlanabilirliğinin hesaplama açısından pahalı yöntemlerle rakipsiz bir şekilde insan karar vermesine yardımcı olduğu durumlarda.
Çok tavsiye riski ilgilenen kişiler için temel okuma olarak benim en sevdiğim kitaplardan ikisini, karar bilimleri ve istatistik: The Black Swan Nassim Nicholas Taleb tarafından (2008) ve Düşünme, hızlı ve yavaş Danny Kahneman tarafından (2013) .
Gerd Gigerenzer has led some incredible research into heuristics but it’s pretty heavy so here’s a link to a TED Talk. You’ll see he discusses 1/N and reviews the simple heuristics that I’ve written about.
References to resources I couldn’t find a link for:
Gigerenzer, G. and Todd, P.M. (1999). Simple heuristics that make us smart . Oxford: Oxford University Press.
Gigerenzer, G. (2008). Rationality for mortals : how people cope with uncertainty . Oxford: Oxford University Press.
Yasal Uyarı: Bu makale yalnızca eğitim amaçlıdır. Kimseyi web sitelerini, özellikle de bu tür eylemlere karşı hüküm ve koşulları olabilecek web mülklerini kazımaya teşvik etmiyoruz.
Biçimsel bir sistem, temel sembollerden ve bu sembolleri manipüle etmek için bir dizi kuraldan oluşan bir mantık yapısıdır. Bu semboller “temeldir” çünkü içsel bir anlamları yoktur.
Bu blogda, İngilizce'ye yaklaşımımı nasıl ve neden değiştirmeye karar verdiğimi ve yaptığım bazı etkinliklerden para kazanarak bir yıldan kısa bir sürede fakir bir B1'den başlayarak B2 seviyesine nasıl geldiğimi tartışacağım. İçindekiler Okulda örnek bir öğrenci olmasam da İngilizce öğrenmek her zaman kültürel geçmişime eklemek istediğim bir şeydi.
1949 Amerika'da bir dizi olay oldu; Los Angeles ilk kar yağışını kaydetti, 1.200 kiloluk bir inek Oklahoma'da bir siloya sıkıştı ve ABD'de hiçbir Afrikalı-Amerikalının linç edilmediği ilk yıldı. Aynı zamanda FBI'ın En Çok Arananlar listesi fikrinin ortaya çıktığı zamandı.
Sathya Krishnan Suresh, Shunmupapriya P Bu yazıda, stili ve içeriği iki ayrı görüntüden gelen yeni görüntüler oluşturmak için kullanılabilecek bir yöntem olan “Nöral Stil Transferi” adlı ilginç bir konuyu tartışacağız. Bu makale Leon A Gatys ve arkadaşlarının A Neural Algorithm of Artistic Style (Sanatsal Stilin Sinirsel Algoritması) temel alınarak hazırlanmıştır; burada yazar, Evrişimsel Sinir Ağı (CNN) katmanlarını kullanarak yeni bir görüntünün oluşturulması hakkında ayrıntılı bir açıklama sunar.
Tarih boyunca insanlar yalnızlık veya ilham aramak ya da ruhsal farkındalıklarını derinleştirmek için vahşi doğaya yalnız gittiler. Yerli Amerikalılar genellikle genç erkekleri vizyonlarını aramak için haftalarca vahşi doğaya gönderirdi (Farb 1967).