游走在信号与噪声之间

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  巴菲特说过,也几乎达成共识的,如果你坐到牌桌上,玩了半个小时,还不知道谁是菜,那么你就是菜。《信号与噪声》的作者西尔弗换了个看法,他认为,如果你不知道谁是菜,不一定你就是菜,但这个牌局不值得玩下去了,因为没有菜的赌局,投入与收入不匹配。他说,大多数事情,努力与收益有一个二八关系。往往投入两成努力,就能对一件事掌握八成,如果要掌握剩下的两成,那就要投入另外八成的精力,边际收益在拐点前后天差地别。
  所以,如果一个游戏,参加者都投入了两成以上的努力,没有菜鸟,就太难玩了。要玩就要玩那些有大量菜鸟的游戏。
  技能与运气不都是此消彼长的关系。有些游戏,如掷硬币,纯粹靠运气,无需技能;有些游戏,如国际象棋,对技能要求高,运气的成分几乎可以忽略;有些游戏,如扑克、投资股市,既要许多运气,也要高超技能。所以说,股市里赢家要清醒,知道自己是走了运;输家要自省技不如人,不能归咎于运气。
  通透人类本性之外,《信号与噪声》其实是一本有关预测学方面的书。在金融行业流行的一句与预测相关的名言是:重要的不仅是预测下雨,还要建造诺亚方舟。从这个意义上说,《信号与噪声》提供了面对海量数据预测时,建造用于预测的“诺亚方舟”的一些思路和方法。
  西尔弗讲到,恐怖袭击杀伤性的分布符合幂律分布。幂律分布的特点是没有最大,只有更大。也就是说,“9·11”袭击之后,会有万人以上死亡级别的恐怖袭击,只是不知道什么时候。
  西尔弗正是靠预测声名鹊起的。在奥巴马成功连任总统之前,美国几乎所有重要的刊物和评论员都认为,奥巴马和罗姆尼在伯仲之间,各有五成的胜算。此时,西尔弗却给出了不同的答案:奥巴马的胜算在七成左右。最后的事实证明,奥巴马赢得几乎是毫无悬念。
  这些预测,来自于西尔弗对贝叶斯定理的系统应用。在有些关于概率的解说中,贝叶斯定理能够告知我们如何利用新证据修改已有的看法。
  这和亚当·斯密的“无形之手”有些相似。亚当·斯密强调人类由于缺少认识全局的信息,只能根据新近获取的知识来确定对事物价值的看法,通过人与人之间无数的交易活动修正这种看法,从而形成供需平衡的价格信号。《信号与噪声》则认为市场机制为一种预测机制,并且是将个人的独立决策整合为群体决策,是预测价格的最优机制。
  一直以来,科学研究一直强调客观性。但物理学家和哲学家迈克尔·波兰尼,在《个人知识》一书中质疑:从科研工具的制造到科研过程的深入,每一个阶段都有人的主观性介入;马歇尔在《经济学原理》中也有类似的观点,即经济学的假设都内涵人的主观判断。
  《信号与噪声》是上述思路的更为通俗的表达,也是贯穿全书的主线。作者认为预测的困难来自于测量,而测量可以分为易观察的、不易观察的,前者受人的主观性影响较小,而后者的测量更多地要依靠人的想象力和创造力。但是预测成功的关键在于有没有承认人的无知,而不是对自己所采用的模型和方法的科学性、客观性过于自信。对工具本身过于自信,就不容易识别出噪音,从而失去正确的预测信号;而只有承认自己的无知,下结论时遵循贝叶斯式的概率思维,才能时刻警惕噪音的存在,发现真正的信号。
  据此来看,时下最流行的术语“大数据”,数量庞大的数据,是不是能让我们不再需要理论,不再需要科学的方法?数据预测和我们想象的是否一样?正如 “珍珠港事件”、“9·11”恐怖袭击事件,惨剧的出现并非因为信息匮乏。我们对那些真正有价值的数据视而不见,才是大难将至的根本。
  2012年,德国拜耳制药公司通过实验对那些医学期刊中提到的积极研究成果进行验证,但发现其中近2/3的医学假设根本不能成立。可以想象,错误的预测甚至是一次可以危及整个社会的冒险。
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  [编辑 陈俊伶]
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