谈谈不确定性

对不确定性没有偏见其实是理性的基石。


——Daniel kehneman


1)如何理解不确定性


我们生活在一个不确定的世界里,


下周日会不会下雨?


深圳未来一年的房价走势如何?


00700在未来一年股价走势如何?


人类是否会在100年内灭亡?


这些都是不确定的。


对于“不确定”有两层理解,事情(物质)本身就是不确定的;事情(物质)是确定的,只是我们无法预知。两者哪个才是不确定的真正含义是无法被证实或证伪的。


2)不确定性的根源是什么


当前我们了解的不确定性的已知根源的解释有两个:非线性,测不准(不确定性原理)。当然也有可能更根本的原因是:从量子层面看,不确定性是物质的固有属性。


非线性:


逻辑斯蒂映射是动力学和混沌方面最著名的方程:


X(t+1) = R*X(t)*(1-X(t))


对于如此简单的一个方程,对于给定的R和X(0),大部分情况下我们竟然无法求出X(30),初始条件非常细微的差异会导致后面的大不同,这就是混沌学中的蝴蝶效应。所以,对于非线性系统,比如大气系统,预测长期天气是件不可能的事情,既长期天气对于人类来说是件不确定的事情。


测不准(不确定性原理):略。


3)该如何面对不确定性?常见的误解。


人类对安定的过分追求导致了对不确定性的根深蒂固的排斥。


第一个教训是预测错误是不可避免的,因为这个世界是不可预测的。第二是高度的主观自信是不可信任的,它不是正确率的指标(低自信的信息量可能还高些)。


成功是不确定的,有一个著名的公式:


成功=能力+运气。


极大的成功=多一点点的能力+很多的运气。


能力是相对确定的,而运气是不确定的。


接受不确定性,用概率的思维思考。非常建议每个人都学习掌握概率与数理统计的知识:中心极限定理、正态分布、泊松分布、指数分布、t分布、区间估计、假设检验、回归分析、相关分析等知识,这些知识是理性的基础。


不要把鸡蛋放在同一个篮子里,这个为人熟知的道理,但这个道理背后的量化分析需要用到的知识是中心极限定理、二项式分布、正态分布。标准差反比于样本数量的开方。


虽然面对的事情总是有巨大的不确定性,但决策者必须做出决策,决策本身是一场经过深思熟虑的赌博。


接受不确定性的好处在于,有利于我们修正错误,从而更好地做出判断和决策。


人们经常把不确定的事情当成确定的事情,这会带来巨大的风险,我经常在广播里听股票分析员头头是道地分析某一只股票的走势,呵呵,统计学家早就分析过,相关性几乎是0。


炒股方面,《快思慢想》中介绍的两篇文章值得一读:《Trading Is Hazardous to Your Wealth》、《Boys Will Be Boys》。


最后:让我们勇敢地说出:“我不确定”。


或许,没有什么是确定的。