Относительно измерения науки и псевдонауки существует общепринятая теория, называемая фаллоимитацией Поппуля.
Например, мы все сейчас знаем, что Земля вращается вокруг Солнца, и я хочу показать вам, как это сделать, лучший способ - это иметь огромный телескоп, чтобы показать вам это на расстоянии. Но вы можете сказать, что Земля вращается вокруг Солнца, и вы не можете доказать, что Земля во времена династии Тан также вращается вокруг Солнца, и это более сложно.
Здесь возникает проблема, как определить науку. Науку можно определить так: наука является эксперименталистической, т.е. исторически она может доказать ложь и сделать ложные предсказания, которые должны быть опровергнуты, т.е. предсказания, сделанные этой научной теорией, могут быть опровергнуты испытаниями, и мы можем назвать ее наукой только в том случае, если удовлетворяются оба условия: ложь и опровержение ложных предсказаний.
Например, вы говорите, что человек может быть 5 метров в высоту, и мы подсчитали всех людей в мире, и не нашли ни одного, но мы все равно не можем опровергнуть ваш вывод, потому что мы не можем доказать, что человек в период династии Тан вырос на 5 метров, и если мы не можем опровергнуть ваш вывод, почему бы не признать, что вы говорите науку, потому что вы не можете подтвердить, что человек 5 метров в высоту, и не можете предсказать, когда будет человек 5 метров. Поэтому, когда теория может только доказать ложь, но не может подтвердить ложное предсказание, и не может сказать ложь, мы не можем признать его научным.
Все вышеперечисленные науки являются 100% правильной наукой, которую можно проверить бесчисленное количество раз, и если только однажды проверить ее, то это не наука, например, обнаружение черного цыпленка, можно определить, что все цыплятки являются белыми.
И тут он очень смущается, потому что все в нашей жизни - это вероятности, например, когда я, основываясь на статистике последних сотен лет, прихожу к выводу, что вероятность тайфуна в августе каждый год составляет 90%, верьте или нет. Например, вероятность того, что завтра будет дождь - 50%, верьте или нет.
Конечно, вы можете выбрать теоретически неуверенные статистические вероятности, но на самом деле, независимо от того, верите вы в них или нет, вы также подвергаетесь глубокому влиянию. Например, если вы воюете 10 лет, и вы хотите быть на передовой, и вы считаете, что у вас есть 10% смертности на передовой в течение этих 10 лет, и вы думаете, что вам повезло, и вы хотите вступить в армию, но если вы считаете, что у вас есть 60% смертности, вы чувствуете себя напуганным, и вы не можете пойти, и вы говорите, что вы не верите в эти статистические вероятности, и вы, конечно же, мешаете вам.
Согласно статистическим вероятностям, очевидно, доказать обратное очень просто, но опровергнуть эту вероятность сложно. Статистические вероятности не являются наукой, это спорный вопрос, я не говорю об этом, я не спорю здесь, я могу только говорить о том, как это можно поверить.
Здесь речь идет о проверяемом количестве, и чем больше проверяемых в прошлом, тем более достоверно, чем больше проверяемых после предсказания, тем более достоверно. Проведено 11 000 экспериментов в прошлом, выводы более достоверны, чем эксперименты. Проведено 10 000 экспериментов после предсказания, выводы более достоверны, чем эксперименты.
И вот решающий вопрос: на что можно положиться, чтобы добиться высокой доходности?
С научной точки зрения, во-первых, исторически подтвержденные стратегии действительно имеют высокую отдачу, конечно, чем дольше проверяется, тем лучше, чем больше проверяется. Затем делается предсказание, которое в течение следующих нескольких лет (например, 3 года) будет сохранять высокую вероятность получения до тех пор, пока не появится черный лебедь.
Например, стратегия небольших сделок в JR показывает, что она работает, и я предсказываю, что она будет работать и в ближайшие 10 лет, хотя это может занять много времени.
Кто-то скажет, что все стратегии созданы с 2007 года, и ждать слишком долго, слишком долго. Я предложил хороший способ, чтобы проверить стратегию с 2007 года по конец 11 года, сделать оптимальную стратегию, а затем посмотреть с 2007 по 16 лет, это будет эквивалентно испытанию на 5 лет, после чего проверить еще 5 лет, чтобы увидеть, что это работает.
Что касается количества проверок, то, например, все стратегии с 2007 года по настоящее время, циклы размещения находятся на два дня меньше, чем циклы размещения на один день. Я также часто обнаруживаю, что для очень сложных стратегий, изменение времени размещения весом на один день может привести к снижению годности стратегии на 100%.
Когда у вас есть две или более конкурирующие теории, которые могут прийти к одному и тому же выводу, то простой или опровержимый лучше. Это выражение также имеет более распространенную сильную форму: если у вас есть два или более принципа, которые могут объяснить наблюдаемый факт, вы должны использовать простой или опровержимый, пока не найдете больше доказательств. Для самых простых объяснений явлений часто более сложные объяснения являются правильными.
Например, император в новом платье. Когда он увидел странное явление, когда император ходит по улице с белым задком, премьер-министр и его сосед с выпадающими волосами на носу имели разные объяснения. Сначала посмотрите на объяснение премьер-министра: 1) предположим, что император одет в самую красивую одежду в мире. 2) предположим, что умный человек может видеть. 3) предположим, что я дурак.
И вот решающий момент: чем проще стратегия, тем эффективнее.
Ответ - да. Особенно для тех, кто проводит сравнительно небольшое количество проверок.
Например, новые акции, крупные акции будут иметь особенно хорошие времена, они будут работать особенно хорошо в этом году, но вполне возможно, что они будут работать плохо в следующем году. Например, крупные акции 2007 года, низкооцененные акции, работают очень хорошо, сейчас это обычно.
Например, 28 трендов, в которых два стиля обязательно будут различаться, и они будут достаточно длинными, но почему не 28 в будущем?
Например, при выборе уравнительной линии мы считаем, что MA ((2.20) очень хорошо работает для S&P 300, но очень плохо для S&P 500, но на самом деле MA ((2.20) для S&P 300 уже не работает раньше, то это не является неэффективным. Тенденция и 28 являются слишком малочисленными проверками, встречаются с крупными рынками, возможно, проверяются два или три раза в год.
Например, средняя панель pb ((3,6.5) очень хорошо работает, но только 3 раза проверяется за 2007 год, как вы знаете, что она не будет в будущем, как в случае с Pb (3,6.5), низкой в долгосрочной перспективе?
И последний пример - это небольшая сделка, такая хорошая стратегия, что вы не думали, что это не сработает на 300 градусов.
Если бы я не написал о том, что я не могу написать, то я бы не смог написать о том, что я не могу написать.
Вышеприведенный текст, ссылаясь на форму времени, был написан в стихотворении, которое философы сделали в стихотворении.