বিজ্ঞান ও ছদ্মবিজ্ঞানের তুলনা সম্পর্কে একটি ব্যাপকভাবে গৃহীত তত্ত্ব আছে, যা পোপুলের ছদ্মবিজ্ঞান নামে পরিচিত।
অর্থাৎ, সব বৈজ্ঞানিক আইন কখনো প্রমাণিত হতে পারে না, সাধারণভাবে বলা হয়, বৈজ্ঞানিক আইন কখনো প্রমাণিত হতে পারে না, বিশেষ করে যেগুলোকে প্রমাণ করা সম্ভব নয়। উদাহরণস্বরূপ, আমরা এখন জানি যে পৃথিবী সূর্যের চারপাশে ঘোরে, এবং আমি আপনাকে দেখাতে চাই, কিভাবে এটি করা যায়, সবচেয়ে ভালো উপায় হল একটি বিশাল টেলিস্কোপ থাকা এবং দূর থেকে ছবি পাঠানো। কিন্তু আপনি বলতে পারেন যে পৃথিবী এখন সূর্যের চারপাশে ঘোরে, আপনি প্রমাণ করতে পারবেন না যে ডং ডাইমেনশিয়ানের পৃথিবীও সূর্যের চারপাশে ঘোরে, এটি আরও কঠিন, আমি প্রাচীন গ্রন্থে খুঁজে বের করব, এবং পৃথিবীর সূর্যোদয়ের রেকর্ডগুলি দেখব, আপনি বলতে পারেন যে এটি সম্ভবত সূর্যের চারপাশে ঘোরে, এবং ডাইনোসরের যুগের পরে, পৃথিবী সূর্যের চারপাশে ঘোরে, এবং এটি আরও কঠিন এবং বাস্তবসম্মতভাবে রেকর্ড করা সম্ভব। কিন্তু আপনি বলতে পারেন যে আপনি এই পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে আর কখনও গতি বাড়াতে পারবেন না, আপনি এই বৈজ্ঞানিক পদ্ধতিটি ব্যবহার করতে পারবেন না, এবং আপনি এটিকে আরও দ্রুত করতে পারবেন। তাই আপনি কেবল
বিজ্ঞানকে কিভাবে সংজ্ঞায়িত করা যায় তা নিয়ে সমস্যা আছে। বিজ্ঞানকে এভাবে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারেঃ বিজ্ঞান হল অভিজ্ঞতাবোধ, অর্থাৎ, ইতিহাসের ইতিহাসে তিনি যা প্রমাণ করেছেন তা যা প্রমাণ করেছেন এবং যা ভবিষ্যদ্বাণী করেছেন তা যা যা প্রমাণ করেছেন তা যা প্রমাণ করেছেন তা যা প্রমাণ করেছেন তা যা প্রমাণ করেছেন তা যা প্রমাণ করেছেন তা যা প্রমাণ করেছেন তা যা প্রমাণ করেছেন তা যা প্রমাণ করেছেন তা যা প্রমাণ করেছেন তা যা প্রমাণ করেছেন তা যা প্রমাণ করেছেন তা যা প্রমাণ করেছেন তা যা প্রমাণ করেছেন। অন্যদিকে, যদি আপনি একটি তত্ত্ব উপস্থাপন করেন এবং ভবিষ্যদ্বাণী করেন যে এটি কখনই পরীক্ষার দ্বারা প্রমাণিত হতে পারে না, তবে এটিকে আপনি মিথ্যা বিজ্ঞান বলে ডাকতে পারেন।
উদাহরণস্বরূপ, আপনি বলেছেন যে একজন ব্যক্তি পাঁচ মিটার লম্বা হতে পারে, আমরা বিশ্বের সমস্ত লোককে গণনা করেছি এবং একটিও খুঁজে পাইনি, তবে আমরা এখনও আপনার সিদ্ধান্তকে প্রত্যাখ্যান করতে পারি না, কারণ আমরা প্রমাণ করতে পারি না যে ডং রাজত্বের একজন ব্যক্তি পাঁচ মিটার লম্বা ছিলেন, যদি আপনার সিদ্ধান্তকে প্রত্যাখ্যান করা যায় না, তবে কেন আপনি যা বলছেন তা বৈজ্ঞানিকভাবে স্বীকার করবেন না, কারণ আপনি পাঁচ মিটার লম্বা ব্যক্তির অস্তিত্বও প্রমাণ করতে পারবেন না এবং ভবিষ্যদ্বাণীও করতে পারবেন না যে কখন পাঁচ মিটার লম্বা ব্যক্তি থাকবে। সুতরাং যখন একটি তত্ত্ব কেবলমাত্র একটি ধাঁধা প্রমাণ করতে পারে তবে মিথ্যা ভবিষ্যদ্বাণী প্রমাণ করতে পারে না, এবং মিথ্যা কথা বলতে পারে না, আমরা সাময়িকভাবে বৈজ্ঞানিক হিসাবে স্বীকৃতি দিতে পারি না। আরও একটি বিখ্যাত ধাঁধা উদাহরণ উল্লেখ করুন, কালো ধাঁধা আবিষ্কারের আগে, সমস্ত ধাঁধা সাদা ছিল না বিজ্ঞান, বৈজ্ঞানিক সংজ্ঞা অনুসারে, ইতিহাসের ধাঁধা সাদা ছিল না, এবং আমি ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারি যে আপনি আপনার বক্তব্যে ধাঁধা জন্মগ্রহণকারী একটি ধাঁধা খুঁজে পেয়েছেন, এবং আপনিও একটি কালো
উপরের বিজ্ঞানগুলো ১০০% সঠিক বিজ্ঞান, যা অসংখ্যবার পরীক্ষা করা যায়, যদি একবার পরীক্ষা করা হয়, তাহলে এটা বিজ্ঞান নয়, যেমন একটি কালো সোয়ান খুঁজে পাওয়া, যা সব সোয়ানকে সাদা বলে প্রমাণ করে। তাহলে প্রশ্ন আসে, যদি আমি একটি প্রস্তাবনা দেই, ৯৫% সোয়ান সাদা, এটা কি বিজ্ঞান নয়? এটা স্পষ্টতই নিশ্চিত করা কঠিন, এবং মিথ্যা প্রমাণ করা কঠিন।
এবং এটা তার জন্য খুবই অস্বস্তিকর যে আমাদের জীবনের সবকিছুই সম্ভাবনার উপর নির্ভর করে, যেমন আমি গত কয়েকশ বছরের পরিসংখ্যানের উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নিয়েছি যে আগস্ট মাসে একটি টাইফুন হওয়ার সম্ভাবনা ৯০%। বিশ্বাস করুন বা না করুন। যেমন, আগামীকাল বৃষ্টির সম্ভাবনা ৫০%। বিশ্বাস করুন বা না করুন। সমুদ্র সৈকতের লেনদেনের সঠিকতা ৪০%। আপনি কি বিশ্বাস করবেন না? এবং এটিই প্রশ্নের মূল চাবিকাঠি, যে তত্ত্বটি নিজেই অযৌক্তিক পরিসংখ্যানগত সম্ভাবনার উপর নির্ভর করে না, কিন্তু সঠিকভাবে বলেছেঃ কেন বিশ্বাস করবেন? (উদাহরণস্বরূপঃ কোয়ান্টাম তত্ত্বটি একটি গাণিতিক সম্ভাবনার উপর ভিত্তি করে, তত্ত্বটি কঠোর, কিন্তু পরিসংখ্যানগত নয়) ।
অবশ্যই, আপনি একটি তত্ত্বহীন পরিসংখ্যানিক সম্ভাবনা বেছে নিতে পারেন যা বিশ্বাসযোগ্য নয়, তবে আপনি বিশ্বাস করুন বা না করুন, আপনি গভীরভাবে প্রভাবিত হন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি দশ বছর যুদ্ধ করেছেন, আপনি ফ্রন্টলাইনে যাচ্ছেন, এবং আপনি দশ বছরের শীর্ষ ফ্রন্টলাইনের 10% মৃত্যুর হার গণনা করেছেন, আপনার ভাগ্য ভাল বলে মনে হচ্ছে, আপনি সেনাবাহিনীতে যোগদান করতে চান, তবে যদি একটি পরিসংখ্যান, 60% মৃত্যুর হার, আপনি ভয় পেয়ে থাকেন এবং অবশ্যই যেতে চান না, এবং আপনি এই পরিসংখ্যানের সম্ভাবনাকে বিশ্বাস করেন না, আপনি অবশ্যই এটিকে থামিয়ে দেবেন। আরেকটি উদাহরণ হিসাবে, একটি সীমাহীন পকেট রয়েছে, এটি সাদা বল দিয়ে ভরা, এবং আপনি জানেন যে সত্যিকারের পরিমাণটি 2400 বল, তবে প্রথমে আপনি জানেন যে সাদা বলটি অবশ্যই 6 থেকে 4 হবে, এবং আপনি মনে করেন যে আপনি সঠিকভাবে খেলছেন, আপনি কীভাবে নামবেন?
পরিসংখ্যানগত সম্ভাব্যতার উপর ভিত্তি করে, স্পষ্টতই বিপরীত ঘটনা প্রমাণ করা সহজ, কিন্তু এই সম্ভাব্যতা অস্বীকার করা কঠিন। পরিসংখ্যানগত সম্ভাব্যতা বিজ্ঞান নয়, এটি বিতর্কিত, আমি এটি বলিনি, আমি এখানে বিতর্ক করব না, আমি কেবল এটি কীভাবে বিশ্বাস করা যায় তা নিয়ে কথা বলতে পারি।
এখানে একটি পরীক্ষাযোগ্য সংখ্যা জড়িত, অতীতে যাচাই করা যায় তার সংখ্যা যত বেশি হবে, ভবিষ্যদ্বাণীটি যত বেশি পরীক্ষা করা হবে ততই বিশ্বাসযোগ্য হবে। অতীতে ১১,০০০ বার পরীক্ষা করা হয়েছে, ফলাফলটি পরীক্ষার চেয়ে এক হাজার গুণ বেশি বিশ্বাসযোগ্য। ভবিষ্যদ্বাণীটি ১০,০০০ বার পরীক্ষা করা হয়েছে, সঠিক বলে প্রমাণিত হয়েছে, পরীক্ষার চেয়ে এক হাজার গুণ বেশি বিশ্বাসযোগ্য।
এখন প্রশ্ন হল, উচ্চ-উপার্জনের পরিমাণগত কৌশলগুলিকে কীভাবে বিশ্বাস করা যায়?
বৈজ্ঞানিক পদ্ধতিতে, প্রথমত, ঐতিহাসিকভাবে প্রমাণিত কৌশলগুলি প্রকৃতপক্ষে উচ্চ মুনাফা দেয়, অবশ্যই পরীক্ষা করার সময় যত বেশি হবে তত ভাল, পরীক্ষা করার সংখ্যা তত বেশি হবে। তারপর ভবিষ্যদ্বাণী করা, পরবর্তী কয়েক বছর (যেমন 3 বছর) এখনও উচ্চ মুনাফার সম্ভাবনা বজায় থাকবে। যতক্ষণ না ব্ল্যাক সোয়ান প্রদর্শিত হয়। সুতরাং কৌশলটি ব্যর্থ হওয়ার আগে কৌশলটি বিশ্বাসযোগ্য। অবশ্যই ভবিষ্যদ্বাণী করা, অর্থাৎ বাস্তবতার পরে, সময়টিও যথেষ্ট দীর্ঘ হওয়া উচিত।
উদাহরণস্বরূপ, জর্জিনের ছোট ট্রেডিং কৌশলটি 300 এর নিচে চালিত হতে প্রমাণিত হয়েছে, এবং আমি ভবিষ্যদ্বাণী করছি যে এটি 10 বছরের মধ্যেও চালিত হবে, যদিও এটি প্রমাণিত হতে অনেক সময় লাগবে, 10 বছর পরে যদি ভবিষ্যদ্বাণীটি সঠিক হয় তবে এটি বিশ্বাসযোগ্য বলে মনে করা যেতে পারে।
এবং কেউ কেউ বলে যে কৌশল তৈরির সময়টি এখন থেকে 2007 সাল পর্যন্ত, দীর্ঘ সময় অপেক্ষা করার জন্য, খুব দীর্ঘ অপেক্ষা করা। আমি একটি ভাল উপায় উল্লেখ করেছি, কৌশল পরীক্ষার সময়টি 07 থেকে 11 এর শেষ পর্যন্ত সেট করুন, একটি অনুকূল কৌশল তৈরি করুন, এবং তারপরে 07 থেকে 16 বছর দেখুন, এটি পরীক্ষার 5 বছরের সমতুল্য, ভবিষ্যদ্বাণী করার পরে আরও 5 বছর পরীক্ষা করুন, এবং এটি কার্যকর কিনা তা দেখুন।
যেমন, ২০০৭ সাল থেকে এখন পর্যন্ত নীতিমালার জন্য, ২ দিনের রিচার্জ চক্রটি ১ দিনের রিচার্জ চক্রের তুলনায় অর্ধেক কম পরীক্ষা করা হয়। আমি প্রায়শই দেখতে পাই যে খুব জটিল কৌশলগুলির জন্য, ওজন পরিবর্তন করার জন্য, রিচার্জ সময়টি ১ দিন পরিবর্তন করা হয় এবং কৌশলটি ১০০% হ্রাস পেতে পারে। সুতরাং ৪ দিনের রিচার্জ কৌশলটি ৪ টি শুরু সময় পরীক্ষা করা উচিত। ৬০ দিন বা তার বেশি কৌশল, অন্তত প্রতি ৫ দিনে একবার পরীক্ষা করা উচিত।
যখন আপনার দুই বা ততোধিক প্রতিদ্বন্দ্বী তত্ত্ব একই সিদ্ধান্তে আসে, তখন সহজ বা প্রমাণযোগ্যটি আরও ভাল। এই বক্তব্যটির আরও সাধারণ শক্তিশালী রূপ রয়েছেঃ যদি আপনার দুটি বা একাধিক নীতি থাকে এবং তারা প্রত্যেকেই পর্যবেক্ষণ করা ঘটনা ব্যাখ্যা করতে পারে, তবে আপনার সহজ বা প্রমাণযোগ্যটি ব্যবহার করা উচিত যতক্ষণ না আরও প্রমাণ পাওয়া যায়। ঘটনাগুলির সবচেয়ে সহজ ব্যাখ্যাগুলির তুলনায় জটিল ব্যাখ্যাগুলি প্রায়শই সঠিক হয়। যদি আপনার দুটি বা ততোধিক অনুরূপ সমাধান থাকে তবে সবচেয়ে সহজটি বেছে নিন। সর্বনিম্ন অনুমানযোগ্য ব্যাখ্যাটি সঠিক হতে পারে। কিন্তু ওমর কাঁচি নিজেই বিজ্ঞান নয়, এটি অভিজ্ঞতার কথা।
উদাহরণস্বরূপ, সম্রাটের নতুন পোশাক; সম্রাটকে রাস্তায় উজ্জ্বল ঠোঁটে হাঁটতে দেখে, প্রধানমন্ত্রী এবং তার প্রতিবেশীরা নাকের চুলের সাথে একটি পৃথক ব্যাখ্যা দিয়েছেন। প্রথমে প্রধানমন্ত্রীর ব্যাখ্যাটি দেখুনঃ ১। মনে করুন সম্রাট বিশ্বের সবচেয়ে সুন্দর পোশাক পরে আছেন। ২। মনে করুন বুদ্ধিমান ব্যক্তিরা কেবল দেখতে পারেন। ৩। মনে করুন আমি বোকা। তাই আমি উজ্জ্বল ঠোঁটে সম্রাটকে দেখি। ছোট চুলের ব্যাখ্যাঃ ১। মনে করুন সম্রাটকে পোশাক পরানো নেই; তাই আমি উজ্জ্বল সম্রাটকে দেখি। ওকামের কাঁচি নীতি অনুসারে, ছোট চুলের ব্যাখ্যাটি সত্যের নিকটতম হতে পারে! কারণ এটি তার সবচেয়ে অনুমান।
এই ক্ষেত্রে, একটি সহজ কৌশল যত বেশি কার্যকর হবে ততই গুরুত্বপূর্ণ।
উত্তর হল হ্যাঁ; বিশেষ করে তুলনামূলকভাবে কম সংখ্যক চেক করার কৌশল।
উদাহরণস্বরূপ, নতুন শেয়ার, বড় স্টকগুলি বিশেষভাবে ভাল সময় পাবে, এই বছর বিশেষভাবে ভাল পারফর্ম করবে, তবে এটি পরের বছর ব্যর্থ হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, 2007 সালের বড় স্টক, কম দামের স্টক, খুব ভাল পারফর্ম করছে, এখন এটি সাধারণ।
উদাহরণস্বরূপ, ২৮টি ট্রেন্ড, যা ২৮টি স্টাইলের উপর ভিত্তি করে বিভক্ত হবে এবং একটি দীর্ঘ প্রবণতা থাকতে পারে, কিন্তু ভবিষ্যতে কেন ২৮টি একই সাথে একত্রিত হবে না?
উদাহরণস্বরূপ, যখন আমরা একটি সমতল লাইন বেছে নিই, তখন আমরা মনে করি যে এমএ ((২.২০) পেনডেন 300 এর জন্য কার্যকর, খুব ভাল, তবে স্যাম্পল 500 এর জন্য খুব খারাপ, তবে আসলে পেনডেন 300 এর এমএ ((২.২০) এর আগে কার্যকর হয়নি, তবে এটি ব্যর্থ হয়েছে। প্রবণতা এবং ২৮ উভয়ই খুব কম পরীক্ষার সংখ্যা, বড় বাজারের সাথে দেখা করে, বছরে সম্ভবত দুই বা তিনবার পরীক্ষা করা হয়।
উদাহরণস্বরূপ, একটি মাঝারি পিবি ((3,6.5) খুব ভাল কাজ করে, কিন্তু 2007 বছর পর্যন্ত শুধুমাত্র 3 বার পরীক্ষা করা হয়েছে, আপনি কিভাবে জানেন যে এটি দীর্ঘমেয়াদে নিচে নেমে যাবে না।
এবং শেষ উদাহরণ, ছোট পরিমাণে লেনদেন, একটি খুব ভাল কৌশল, আপনি কি মনে করেন না যে এটি 300 এর নিচে ব্যর্থ হয়?
ওকাম শেভারের অংশটি যথেষ্ট ছিল না, এবং পরে আমি আরও দৃঢ়ভাবে বিশ্বাস করতে পারি যে আমি কি লিখতে পারি?
উপরের লেখাটি, একটি রেফারেন্স, ব্রেকিং টাইমের আকৃতি, ব্রেকিং দার্শনিকরা কি করেছে, ব্রেকিং, উইকিপিডিয়া।