瑞信:“预测”是个可以培养的技能,你需要这样提高······ 分享日记 fxplus.cn – 分享日记

瑞信:“预测”是个可以培养的技能,你需要这样提高······ 分享日记 fxplus.cn

“预测”对于投资者来说是一项极为重要,但似乎穷尽一生都很难掌握的技能,对此,瑞信(Credit Suisse)的研究员们推荐《超级预测:预测的科学与艺术》(Superforecasting: The Art and Science of Prediction)这本书,他们在看完之后还特意发布了一份“读书笔记”式的报告,总结了书中的观点。

瑞信9月28日发布题为《Sharpening Your Forecasting Skills:Foresight Is a Measurable Skill That You Can Cultivate》报告,总结出书中的要点如下:

  • 坏消息:对数百位市场专家过去20年间做出的数千项预测的分析的大样本显示,其只“比蒙眼瞎猜强那么一丢丢”。
  • 好消息:研究证实“超级预测者”还是存在的,这类人可以不断的做出更为超凡的预测。
  • 成为“超级预测者”的关键是思维方式。他们的思维积极开放、谦虚、有数学逻辑、不断学习新知识,并且十分努力。
  • “超级预测者”身处在一个团队里的时候可以做出更准确的预测。但是团队中工作也有缺点,所以相关的训练是必要的。
  • 超级预测能力并非天生,可以通过学习和训练获取。

在2011年开始的获美国情报研究机关IARPA资助、历时五年的实验中,每年有数十人成绩特别出众,有 70% 能长期保持优势,绝非偶然, 文首提到的书籍作者Tetlock和Gardner称这些人称为“超级预测者”,当中有失业工人、家庭主妇、退休编程员,他们的智力和运算能力或高于常人,但绝非天才级,亦没有渠道获取机密讯息或专业的统计程序。换句话说,超级预测者只是普通人。他们的预测准确度普遍逐年提升,更证明超级预测能力可以通过学习和训练获取。

这些超级预测者的四大特征是:

哲学观

  • 谨慎:没有事情是一定的。超级预测者总是抱有怀疑心,他们虽然可以感觉到自己知道真相,但他们必须把这种感觉放到一旁,并以适度的疑心来取代,这样可以刺激他们去更深入的研究相关内容,找到更好的证据。
  • 谦虚:现实是无限复杂的。超级预测者谦虚但不自卑,他们的谦虚来自于自己意识到现实的无限复杂性。理智的谦虚带来优秀的判断,自信可以帮助人做出毅然的决断。
  • 不确定性:没有什么事是注定的,也没有什么事是必须发生的。超级预测者不太相信命运,在一次按1~9程度调查中,美国人整体的相信程度接近中值5,宾夕法尼亚大学的学生测试结果略低,普通预测者会再低一些,超级预测者的调查结果最低。

能力和思维方式

  • 主动开放的思维:任何信仰都可以是一种假设,可以被测试,而不要像财宝一样要抱着不放。
  • 聪明且知识渊博且有“认知需求”:理智的好奇,享受对智力和精神挑战的快乐。
  • “吾日三省吾身”:善于自我反省和批评,吸收各种对你的反馈意见。
  • 有数学逻辑:善于运用数学分析问题,不一定要求很高的数学专业技能,但要对数字敏感,事实上花哨的量化模型也未必能做出准确的预测。

预测方法

  • 实事求是:不咬定一种分析方法不变。人有两类思维方式,第一种是快速、自动的,但很难训练;第二种是缓慢、有目的、深思熟虑的。实验表明人倾向于第一种方式思考,这种方法依照每个人的个性不尽相同,但超级预测者总是有意识的使用第二种思维方式。
  • 善于分析:有能力退一步看到更多种可能性,我们很难给一件事情下定论,一件事至少有三种可能性:会发生;不会发生;可能发生。例如“那是一只狮子吗?是=跑!可能=警惕!不是=放松。”
  • 海纳百川:接受价值观不同的观点,并将它们为自己所用。例如蜻蜓,一只眼睛有30000个复眼,导致蜻蜓可以看到极为生动准确的画面,以捕捉到微小和高速运动的昆虫。
  • 善于学习:当事情变化时,能够适时改变自己的想法。
  • 思辨直觉:人会有情绪和认知上的偏见/倾向,超级预测者善于意识到这些倾向对判断的影响,并经常检查这类情绪是否正确。

努力的价值

  • 成长心态:相信没有最好只有更好。只有有成长心态的人会对新的信息保持敏感度,这样可以扩展他们的知识水平。
  • 持之以恒:不管要花费多长时间都能坚持做下去。有些人称自己数学不好,这就是一种停滞心态,超级预测者相信能力是努力的结果,只要花时间是可以提高的。

如果你是一个预测团队的领导人,怎样才能提高团队的预测准确性呢:

  • 选择正确的人。拥有较强液态智力(以生理为基础的认知能力,如知觉、记忆、运算速度、推理等能力)和积极开放思维的人的预测准确度可以高10~15个百分点。
  • 管理互动:预测者之间团队协作或互相竞争可以提高10~20个百分点的准确度。
  • 有效的训练:认知去偏训练可以提高结果10个百分点。
  • 调整权重或极端化预测:提高优秀预测者在结果中的权重,或将预测极端化以对冲保守的预测,可以提高15~30%的准确度。

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