वैज्ञानिक और दार्शनिक दृष्टिकोण से, बिना तर्क के रणनीति पर विश्वास कैसे करें?

वैज्ञानिक और दार्शनिक दृष्टिकोण से, बिना तर्क के रणनीति पर विश्वास कैसे करें?

• पहला, विज्ञान क्या है?

  विज्ञान और नकली विज्ञान के बीच एक व्यापक रूप से स्वीकृत सिद्धांत है, जिसे पोपल का मिथक कहा जाता है।

  उदाहरण के लिए, हम सभी अब जानते हैं कि पृथ्वी सूर्य के चारों ओर घूमती है, और मैं आपको दिखाना चाहता हूं कि क्या करना है, सबसे अच्छा तरीका एक विशाल दूरबीन है जो आपको दूर से वीडियो भेजता है। लेकिन आप कह सकते हैं कि पृथ्वी सूर्य के चारों ओर घूमती है, और आप यह साबित नहीं कर सकते कि तांग पृथ्वी भी सूर्य के चारों ओर घूमती है, और यह अधिक कठिन है। मैं प्राचीन पुस्तकों की तलाश करूंगा और पृथ्वी से सूर्य के उदय को देखने के लिए लिखित रिकॉर्ड को पलटूंगा। आप कह सकते हैं कि यह शायद सूर्य था, और यह साबित नहीं कर सकता कि यह डायनासोर के युग के बाद था।

  विज्ञान को इस प्रकार परिभाषित किया जा सकता हैः विज्ञान अनुभववादी है, अर्थात् वह ऐतिहासिक रूप से मिथ्या-पुष्टि करने में सक्षम है, और कुछ मिथ्या भविष्यवाणियों को करने में सक्षम है, जो कि मिथ्या-पुष्टि करने में सक्षम हैं, अर्थात्, इस वैज्ञानिक सिद्धांत द्वारा की गई भविष्यवाणियों को परीक्षण द्वारा पलट दिया जा सकता है, और हम केवल मिथ्या-पुष्टि और मिथ्या-पुष्टि की दो शर्तों को पूरा करने के बाद ही इसे विज्ञान कह सकते हैं। इसके विपरीत, यदि आप एक सिद्धांत पेश करते हैं और भविष्यवाणियां करते हैं जो प्रयोग द्वारा कभी भी पलटा नहीं जा सकता है, तो इसे मिथ्या विज्ञान कहा जा सकता है।

  उदाहरण के लिए, आप कहते हैं कि एक व्यक्ति 5 मीटर लंबा हो सकता है, और हमने दुनिया भर में सभी लोगों को गिना है और एक भी नहीं पाया है, लेकिन हम अभी भी आपके निष्कर्ष को पलट नहीं सकते हैं, क्योंकि हम यह साबित नहीं कर सकते कि तांग राज के एक व्यक्ति 5 मीटर लंबा था, और यदि आप अपने निष्कर्ष को पलट नहीं सकते हैं, तो आप विज्ञान को स्वीकार क्यों नहीं करते हैं, क्योंकि आप न तो 5 मीटर के व्यक्ति को साबित कर सकते हैं और न ही भविष्यवाणी कर सकते हैं कि 5 मीटर का व्यक्ति कब होगा। इसलिए जब एक सिद्धांत केवल एक झूठी भविष्यवाणी को साबित करने के लिए झूठी भविष्यवाणी को साबित नहीं कर सकता है, और झूठी भविष्यवाणी नहीं कर सकता है, तो हम इसे वैज्ञानिक नहीं मान सकते हैं। एक और प्रसिद्ध झूठी उदाहरण के लिए, सभी झूठी भविष्यवाणियां विज्ञान से पहले सफेद थीं या नहीं, और वैज्ञानिक परिभाषा के अनुसार, सभी झूठी भविष्यवाणियां ऐतिहासिक रूप से सफेद थीं, और मैं यह भी अनुमान लगा सकता हूं कि आप एक झूठी भविष्यवाणियों को भी पकड़ सकते हैं, और आप मेरी भविष्यवाणियों को भी साबित कर सकते हैं।

• दूसरा, एक ऐसी सांख्यिकीय संभावना पर विश्वास कैसे करें जो सिद्धांत में ही असुरक्षित है?

  उपरोक्त सभी विज्ञान 100% सही विज्ञान हैं, जिन्हें अनगिनत बार परीक्षण किया जा सकता है, और एक बार सत्यापित करने के बाद, यह विज्ञान नहीं है, जैसे कि एक काले बटू का पता लगाना, यह निर्धारित करना कि सभी बटू सफेद हैं। तो सवाल यह है कि अगर मैं एक प्रस्ताव देता हूं, तो 95% बटू सफेद हैं, क्या यह विज्ञान नहीं है? यह स्पष्ट रूप से साबित करना मुश्किल है, और यह गलत साबित करना मुश्किल है।

  और यह बहुत शर्मनाक है, हमारे जीवन में हर जगह संभावनाएं हैं, जैसे कि मैं पिछले कुछ सौ वर्षों के आंकड़ों के आधार पर निष्कर्ष निकालता हूं कि अगस्त में हर साल एक तूफान होने की संभावना 90% है, मानो या न मानो। जैसे कि कल बारिश होने की संभावना 50% है, मानो या न मानो। समुद्र तटों पर व्यापार करने की संभावना 40% है, क्या आपको विश्वास नहीं करना चाहिए? यही सवाल की कुंजी है कि क्या आप उन सांख्यिकीय संभावनाओं पर विश्वास करते हैं जो सिद्धांत द्वारा ही नहीं हैं, बल्कि यह है कि क्या आप उन संभावनाओं पर विश्वास करते हैं जो सिद्धांत द्वारा गणना की जाती हैं, न कि केवल सांख्यिकीय संभावनाओं के आधार पर।

  बेशक, आप एक गैर-सटीक सांख्यिकीय संभावना का चयन कर सकते हैं, लेकिन वास्तव में, आप विश्वास करते हैं या नहीं, आप गहराई से प्रभावित होते हैं। उदाहरण के लिए, आप 10 साल के लिए युद्ध में हैं, आप अग्रिम में हैं, और आप 10 साल के लिए अग्रिम में मृत्यु दर 10% है, और आप सोचते हैं कि आप भाग्यशाली हैं, तो आप सेना में शामिल होना चाहते हैं, लेकिन अगर एक सांख्यिकीय, मृत्यु दर 60% है, तो आप डर गए हैं, निश्चित रूप से नहीं जाते हैं, और आप कहते हैं कि आप इस सांख्यिकीय संभावना में विश्वास नहीं करते हैं, तो आप निश्चित रूप से रोकते हैं। एक और उदाहरण के लिए, एक असीमित जेब है, जिसमें सफेद गेंदें भरी हुई हैं, और आप जानते हैं कि वास्तविक अनुपात क्या है, लेकिन पहले 2400 गेंदें ली गई हैं, और आपको पता चला कि सफेद गेंदें निश्चित रूप से 6 से 4 हैं, और आप सोच रहे हैं कि आप सही तरीके से खेल रहे हैं, तो आप कैसे नीचे जाते हैं?

  सांख्यिकीय संभावनाओं के आधार पर, यह स्पष्ट रूप से साबित करना आसान है कि एक विपरीत मामला है, लेकिन इस संभावना को गलत साबित करना मुश्किल है। सांख्यिकीय संभावनाओं को विज्ञान नहीं माना जा सकता है, यह विवादास्पद है, मैं नहीं कहता, मैं यहां बहस नहीं कर रहा हूं, मैं केवल इस बारे में बात कर सकता हूं कि इसे कैसे माना जाए।

  यह एक परीक्षण करने योग्य संख्या है, और जितना अधिक परीक्षण किया जा सकता है, उतना ही अधिक विश्वसनीय है, और जितना अधिक परीक्षण किया जाता है, उतना ही अधिक विश्वसनीय है। 11,000 बार परीक्षण किया गया, और निष्कर्ष 1,000 बार परीक्षण से अधिक विश्वसनीय है। 10,000 बार परीक्षण किया गया, और सही पाया गया, 1000 बार परीक्षण से अधिक विश्वसनीय है। (एक तर्कसंगत सोच कार्यक्रम बेयर्स प्रमेय के बारे में बात करता है, लगभग यही मतलब है) । उदाहरण के लिए, पिछले उदाहरण में, यदि आप केवल लगभग 2 महीने के लिए 10% मृत्यु दर का अनुमान लगाते हैं, तो आप सेना में शामिल हो जाते हैं, और फिर लगभग 10 वर्षों के लिए मृत्यु दर 60% है, और निश्चित रूप से पछतावा नहीं करते हैं।

  तो यह महत्वपूर्ण है, उच्च-लाभ वाले मात्रात्मक रणनीतियों पर कैसे भरोसा करें?

  वैज्ञानिक तरीके से, सबसे पहले, ऐतिहासिक रूप से सत्यापित रणनीति वास्तव में उच्च रिटर्न देती है, निश्चित रूप से जितना अधिक समय तक परीक्षण किया जाता है, उतना ही बेहतर होता है। फिर भविष्यवाणियां की जाती हैं, अगले कुछ वर्षों में (जैसे 3 साल) अभी भी उच्च रिटर्न की संभावना है। जब तक कि ब्लैक स्वान का पता नहीं चलता। इसलिए रणनीति विफल होने से पहले रणनीति विश्वसनीय होती है। निश्चित रूप से भविष्यवाणियों को करने के लिए पर्याप्त समय होना चाहिए, अर्थात वास्तविकता के बाद।

  उदाहरण के लिए, जियोन की छोटी कमाई की रणनीति ने साबित कर दिया है कि यह 300 की गहराई तक चल सकती है, और मैं भविष्यवाणी करता हूं कि यह अगले 10 वर्षों में भी चल सकता है, हालांकि यह साबित करने में लंबा समय लगेगा, और अगर भविष्यवाणी सही है, तो यह 10 साल बाद भी विश्वसनीय माना जा सकता है।

  और कुछ लोग कहेंगे कि रणनीति बनाने के लिए 2007 से अब तक का समय बहुत लंबा है, बहुत लंबा इंतजार करना। मैंने एक अच्छा तरीका बताया, रणनीति परीक्षण का समय 2007 से 11 साल के अंत तक सेट करें, एक इष्टतम रणनीति बनाएं, और 2007 से 16 साल तक देखें, यह परीक्षण के 5 साल के बराबर है, भविष्यवाणी के बाद फिर से 5 साल का परीक्षण करें, और देखें कि क्या यह प्रभावी है। (मेरे लिए जो परीक्षण केवल एक बार एक साल में नए शेयर रणनीति अविश्वसनीय है)

  जैसा कि परीक्षणों की संख्या के बारे में, उदाहरण के लिए, सभी 07 वर्ष से अब तक की रणनीतियों, दो दिनों के लिए एक दो दिन की तुलना में दो दिन की अवधि है, मैं अक्सर पाया है कि बहुत जटिल रणनीतियों के लिए, वजन के लिए एक दिन का परिवर्तन, रणनीति की आयु में 100% की गिरावट आ सकती है। इसलिए चार दिन की रणनीति के लिए, चार शुरुआती समय का परीक्षण करें। 60 दिनों या उससे अधिक की रणनीति के लिए, कम से कम हर 5 दिनों में एक बार परीक्षण करें।

• तीसरा, क्या एक अच्छा सिद्धांत है?

  जब आपके पास दो या दो से अधिक प्रतिस्पर्धी सिद्धांत हैं जो एक ही निष्कर्ष पर पहुंचते हैं, तो सरल या सत्यापन योग्य एक बेहतर होता है। इस अभिव्यक्ति का एक अधिक सामान्य मजबूत रूप भी होता हैः यदि आपके पास दो या दो से अधिक सिद्धांत हैं, जो सभी अवलोकन किए गए तथ्यों का वर्णन कर सकते हैं, तो आपको सरल या सत्यापन योग्य एक का उपयोग करना चाहिए जब तक कि अधिक सबूत नहीं मिलते। घटनाओं के सबसे सरल स्पष्टीकरण के लिए अक्सर अधिक जटिल स्पष्टीकरण सही होते हैं। यदि आपके पास दो या दो से अधिक समान समाधान हैं, तो सबसे सरल का चयन करें।

  उदाहरण के लिए, सम्राट के नए कपड़े; सम्राट को सड़क पर अपने गधे के साथ चलते हुए देखकर, प्रधान मंत्री और उनके पड़ोसी के पास नाक से निकलने वाले छोटे बाल हैं। सबसे पहले, प्रधान मंत्री की व्याख्या देखेंः एक, सम्राट को दुनिया के सबसे खूबसूरत कपड़े पहने हुए मान लें; दूसरा, यह मान लें कि बुद्धिमान लोग देख सकते हैं; तीसरा, यह मान लें कि मैं मूर्ख हूं; इसलिए मैं एक चमकदार गधे के साथ सम्राट को देखता हूं। छोटे बाल की व्याख्या करेंः एक, यह मान लें कि सम्राट बिल्कुल भी कपड़े नहीं पहनते हैं; इसलिए मैं एक चमकदार सम्राट देखता हूं।

  तो यह महत्वपूर्ण है कि सरल रणनीति अधिक प्रभावी है। समान लाभ वाली रणनीति, कम शर्तों का चयन करना।

• चार, सिद्धांत कठोर नहीं है, लेकिन क्या विश्वसनीय रणनीति विफल हो सकती है?

  जवाब है हाँ, खासकर कम संख्या में जांच करने वाली रणनीतियों के लिए।

  उदाहरण के लिए, नए शेयरों, बड़े शेयरों में विशेष रूप से अच्छा समय होता है, जो इस साल विशेष रूप से अच्छा प्रदर्शन करते हैं, लेकिन यह अगले साल विफल होने की संभावना है। उदाहरण के लिए, 2007 के बड़े शेयर, कम कीमत वाले शेयर, बहुत अच्छा प्रदर्शन करते हैं, अब सामान्य हैं।

  उदाहरण के लिए, 28 रुझान, जो कि 28 पर आधारित है, दो शैलियों में अलग होना चाहिए, और एक लंबा पर्याप्त रुझान हो सकता है, लेकिन भविष्य में क्यों नहीं 28 एक साथ गिर सकता है?

  उदाहरण के लिए, समोच्च रेखा चुनते समय, हमें लगता है कि एमए ((2.20) के लिए बहुत अच्छा है, लेकिन एसएपी 500 के लिए बहुत बुरा है, लेकिन वास्तव में एमए ((2.20) के लिए पहले से ही प्रभावी नहीं है, तो यह विफल हो गया है।

  उदाहरण के लिए, मध्यम पीबी (3,6.5) बहुत अच्छा काम करता है, लेकिन 2007 में केवल 3 बार परीक्षण किया गया है, आप कैसे जानते हैं कि यह लंबे समय तक कम नहीं होगा, जैसा कि 300 है?

  एक अंतिम उदाहरण के लिए, छोटे लेनदेन, एक बहुत अच्छी रणनीति है, आप यह नहीं सोच सकते कि यह 300 में विफल रहा है, आप मेरे पोस्ट को देख सकते हैं।

  ओ'कहम रेजर का हिस्सा पर्याप्त नहीं था, और बाद में यह सोचने के लिए कि क्या मैं लिख सकता हूं, यह और अधिक समझदार है।

  उपरोक्त शब्द, संदर्भ, समय के आकार के बारे में है, जो कि है, जो कि दार्शनिकों ने क्या किया है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है, जो कि है,