<track id="73hdf"></track>
    <track id="73hdf"><meter id="73hdf"><listing id="73hdf"></listing></meter></track>

    <sub id="73hdf"><meter id="73hdf"><dfn id="73hdf"></dfn></meter></sub>

        <track id="73hdf"></track>
        <thead id="73hdf"></thead>
        我已授权

        注册

        如何使交易利润最大化?答案在“海盗分金”里!

        2019-01-09 08:05:22 和讯网  华安期货王力纬
          “海盗分金”是一个非常古老的问题,在1999年《科学美国人》正式把它发表之前,已经至少流传10年了,此后成为经济学、博弈论的经典问题。它本身的内涵非常丰富,包含了很多投?#35797;?#27979;过程中的现实问题,今天我们就来探讨一下这个有趣的问题。

          概念

          从前,有5个理性且聪明的海盗需要分100枚金币,他们按抽签的顺序?#26469;?#25552;方案:首先由1?#30424;?#20986;分配方案,然后5人表决,投票有半数或超过半数的人同意,方案才被通过,否则他将被扔入大海喂鲨鱼,依此类推。

          那么1号如何提方案才能保证自己的利益最大化呢?答案是1号会分给3号1枚金币,分给4号或5号2枚金币,自己将独得97枚金币。这个结果是不是让你非常惊讶?对,我第一次看到这个结果也是这?#25351;?#35273;。因为看起来1号似乎是最容易触犯众怒被喂鲨鱼的那一个,但是与其想自己怎么办,不如去设身处地推测一下其他人会怎么想。

          接下来,我们演示一下逻辑推理过程:

          如果你是4号,1号、2号、3号的提议都被否决,现在船?#29616;?#21097;下5号和你,那?#27425;?#35770;你提出什么建议,都可能会被5号否定而被喂鲨鱼,所以你只有支持3号(无论他的提议是什么)才能保命。

          3号很聪明,他算准了你(4号)会支持他,?#30001;?#20182;自己的一票,无论什么提议都会被通过,所以他会提出100,0,0的提议。

          2号也可以推测出3号的想法,所以他会提出98,0,1,1的方案,即放弃3号,而给予4号和5号各1枚金币。这个时候对于4号和5号?#27492;担?#26377;1枚金币也比没有强,所以他们会支持2号的决议。

          1号推测出前面所有人的想法,他需要2票(?#30001;?#33258;己的一票)才可以超过半数,2号否决了1号可以得到98枚金币,所以无法被拉拢,那么1号会拉拢3号以及4号和5号中的两个。因此,他将提议97,0,1,2,0或97,0,1,0,2的方案,即放弃2号,而给3号1枚金币(比2号的提议多1枚),同时给4号(或5号)2枚金币(比2号的提议多1枚)。

          启示

          这个故事的现实版其实每天都在上演,但是结局不同,所以我们开头的时候?#30423;耍?#36825;是一个很有意思的问题。读了这个故事之后,我们可以得到很多启示:

          第一,在惊叹之余请注意,我们的逻辑有一个最大的缺陷,那就是“前提?#20445;?#36825;是所?#26032;?#36753;推演的基石。还记得“前提”是什么吗?#32771;此?#26377;的海盗都是理性且聪明的。然而,现实生活中绝没有这么简单,如果人人都是理性的,那么市场就将变成一潭死水。2017年?#24403;?#23572;经济学?#34987;?#24471;者、著名心理学家塞勒有一句名言:要更好地理解经济学,我们须知人之为人。人类不可能也不会完全理性,这也是为何经济学发展到今日,我们依然无法100%预测哪怕下一秒市场的走势。

          最近我在研究人工神经网络模型,这也是目前?#26102;?#24066;场最前沿的预测模型,阅读了大量机器学习和建模理论之后,我发现了这样一个问题:机器学习大多建立在金融时间序?#24515;?#22411;的基础上(注意,只是按时序排列,不一定是时间函数),逻辑基础是行情历史数据本身具?#24515;?#31181;内在联系,计算机会寻找它们的内部联系,通过找到内在关?#36947;?#25581;示整个动态的变化,根据挖掘出的规律从而推理未来走势。迄今无法获得胜?#20107;?#24847;的模型,这并非是我们?#21215;?#26415;不达标,而是有一种可能:它的逻辑基础是弱?#39057;模?#29978;至我们以为的逻辑基础只是在?#35752;?#27714;剑。

          第二,请注意,我们的故事中只有5个海盗,这是经过极?#24605;?#21270;的例子。同样,在经济建模的过程中,数据?#19981;?#32463;过清洗,模型因素将被降维,而清洗降维的过程必然基于某种逻辑,这种逻辑本身是否合理?我们失去的是否更多?也许你会说,我们现在有了超?#37117;?#31639;机,数据处理能力急速提高,可以开展大数据模拟。那么这又带来了新的问题,且不说大数据本身也是样本,而不可能成为真值,并没有从根本上解决前面的问题。当样本量增大(N扩张)之后,我们获得的规律可能只是统计学上的规律,而没有任何现实意义,最后统计方法本身也只能做到“止于至善?#20445;?#26080;限逼近,而无法给你真理。更不用说,如今花样繁多的方法和指标,总能模拟出我们想要的结果,而如果没有自己的思想和专业知识,那么?#21543;?#21534;”的结论甚至可能是一种误导。

          第三,我们是不是就束手无策了呢?并不是。在我们生活的这个世界,还有非人力可动摇的东西,这是我们?#27425;?#24066;场的本源之一。很多问题看起来是无解的,或者至少是非常复杂的,但是如果换一个角度去思考、去推演,可能会得到一个全新的思路,甚至获得意想不到的精妙答案。说到底,做投资没有人奢望百分之百的确定,盈利与风险是一对双生子,而风险水平归根到?#36164;?#25105;们选择的一?#25351;怕省?/P>

          无论经济建模、概率统计,不过是接近那永恒圣杯的路径,我们都知道那是非人力可抵达的彼岸,因为我们自己就是横亘其中的阻碍,却可以身不能至,心向往之。从这个意义上看,心理学也许将是另一条另辟蹊径的小路。在?#26102;?#24066;场,除了情绪和人类本能,还有理性的力量,这种力?#23458;?#24448;来自更强大、更高端、更精密的方向。如果可以从动机角度去归纳演绎进而推理,也许将成为我们决策画卷上浓墨重?#23454;?#19968;笔。

          第?#27169;?#28023;盗分金”的故事还包含另一个更有深意的启示:金币数是博弈中的唯一考量吗?盈利是投?#23454;?#21807;一意义吗?这可能是值得我们每个人思考的问题。

         

        (责任编辑?#20309;?#26195;琳 HF106)
        看全文
        写评论已有条评论跟帖?#27809;?#33258;律公约
        提 交还可输入500

        最新评论

        查看剩下100条评论

        热门新闻排行榜

        和讯热销金融证券产品

        【免责声明】本文仅代表作者本人观点,与和讯网无关。和讯网站对文中?#29575;觥?#35266;点判断保持中立,不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考,并请自行承担全部责任。

        内蒙古十一选五任五遗漏

        <track id="73hdf"></track>
          <track id="73hdf"><meter id="73hdf"><listing id="73hdf"></listing></meter></track>

          <sub id="73hdf"><meter id="73hdf"><dfn id="73hdf"></dfn></meter></sub>

              <track id="73hdf"></track>
              <thead id="73hdf"></thead>

              <track id="73hdf"></track>
                <track id="73hdf"><meter id="73hdf"><listing id="73hdf"></listing></meter></track>

                <sub id="73hdf"><meter id="73hdf"><dfn id="73hdf"></dfn></meter></sub>

                    <track id="73hdf"></track>
                    <thead id="73hdf"></thead>