Làm thế nào để biết bạn gái có thể nói tương lai (tức là dự đoán cổ phiếu)?


19

Bạn gái của tôi gần đây đã nhận được một công việc làm bán hàng và giao dịch tại một ngân hàng lớn. Bực mình vì công việc mới của mình, cô tin rằng mình có thể dự đoán liệu cổ phiếu sẽ tăng hay giảm vào cuối tháng lớn hơn cơ hội (cô tin rằng mình thậm chí có thể làm điều đó với độ chính xác 80%!)

Tôi rất hoài nghi. Chúng tôi đã đồng ý thực hiện một thử nghiệm trong đó cô ấy sẽ chọn một số cổ phiếu và, tại một thời điểm xác định trước, chúng tôi sẽ kiểm tra xem chúng tăng hay giảm.

Câu hỏi của tôi là: cô ấy phải chọn bao nhiêu cổ phiếu, và cô ấy phải có bao nhiêu cổ phiếu để có đủ sức mạnh thống kê để tự tin nói rằng cô ấy có thể dự đoán chính xác cổ phiếu?

Ví dụ, cô ấy phải chọn bao nhiêu cổ phiếu để nói với độ tin cậy 95% rằng cô ấy chọn cổ phiếu với độ chính xác 80%?

Chỉnh sửa: Đối với thử nghiệm mà chúng tôi đồng ý, cô ấy không phải dự đoán số lượng cổ phiếu sẽ tăng hay giảm, mà chỉ khi chúng tăng hoặc giảm.


1
Loại câu hỏi bất thường cho trang web, nhưng tôi nghĩ thú vị. Một khía cạnh thú vị của câu hỏi này là loại mô hình thống kê mà chúng tôi nghĩ hợp lý đại diện cho một người dự báo cơ sở / phi tâm lý. Giống như, nếu một cổ phiếu cụ thể đã tăng +3 mỗi ngày trong tháng trước, bạn sẽ không cần phải tâm lý để giả sử một cách hợp lý rằng nó có thể tăng +3 trở lại vào ngày mai. Vậy cô ấy cần chính xác đến mức nào (và so với cái gì) trước khi chúng tôi chấp nhận nó như một bằng chứng của sự tiên đoán? Nó không ngay lập tức rõ ràng với tôi.
Jake Westfall

3
Những dự đoán của cô ấy cũng làm cho cô ấy có lợi nhuận? Đó là những gì quan trọng. Các dự đoán đơn thuần về tăng và giảm (không trọng số) là dễ dàng khác.
Sextus Empiricus

5
Cổ phiếu trong một thị trường tăng giá dù sao đi nữa. Bạn có thể so sánh với một chỉ số thị trường (cô ấy có thể vượt trội hơn khi chỉ mua thị trường không?). Điều gì sẽ biện minh cho cảm giác của cô ấy như cô ấy có thể "chọn" cổ phiếu - nếu cô ấy sẽ chọn những cổ phiếu tốt hơn thế (nếu không thì tại sao lại tìm kiếm lời khuyên đầu tư? Chỉ cần mua thị trường). Tôi đề nghị thực sự sử dụng các lựa chọn của cô ấy như một danh mục đầu tư (cân nhắc cách cô ấy thích) và xem cách nó thực hiện. Tôi cũng sẽ không làm điều đó một lần, nhưng nhiều lần. Ngoài ra, bạn phải xem xét chi phí làm theo lời khuyên của cô ấy (cô ấy có thường xuyên khiến mọi người thay đổi những gì họ nắm giữ không?). ... ctd
Glen_b -Reinstate Monica

3
... Giao dịch tốn tiền, vì vậy ngay cả khi cô ấy vượt trội so với thị trường, cô ấy vẫn làm điều đó sau khi bạn điều chỉnh chi phí thực sự giao dịch? Bây giờ, có lẽ cô ấy sẽ được trả tiền cho lời khuyên của mình. Cô ấy có mang lại đủ giá trị cao hơn những gì cô ấy tính mà họ vẫn vượt trội so với thị trường sau khi trả phí (hoặc ngân hàng của cô ấy) và chi phí giao dịch không? [Nếu không, lời khuyên của bà không phải là thực sự có giá trị gì với một khách hàng.] .... nghiên cứu có xu hướng để chứng minh rằng các cố vấn có kiến thức có thể làm tốt hơn trên thị trường trung bình (nếu chỉ chỉ ) nhưng một khi bạn mất các chi phí khác nhau vào tài khoản, họ không.
Glen_b -Reinstate Monica

4
Xem xét liệu đó có phải là một ý tưởng tốt để đo lường bằng chứng cho thấy bạn gái của bạn sai.
Sullysaurus

Câu trả lời:


2

Câu hỏi thú vị. Đây thực sự không phải là một câu trả lời, nhưng nó quá dài để bình luận.

Tôi nghĩ rằng thiết kế thử nghiệm của bạn bị thách thức vì những lý do sau:

1) Điều này không phản ánh cách đánh giá cổ phiếu thực sự được đánh giá trong thế giới thực của thế giới. Một ví dụ cực đoan, giả sử người chọn cổ phiếu A chọn 1 cổ phiếu tăng 1000% và 9 cổ phiếu giảm 1% và người chọn cổ phiếu B chọn 10 cổ phiếu tăng 1%. Nếu các cổ phiếu này thực sự được sử dụng để xây dựng một chỉ mục, thì rõ ràng A sẽ là người thực hiện tốt hơn, nhưng B sẽ làm tốt hơn nhiều trong thử nghiệm của bạn. Một thách thức thú vị hơn về mặt tài chính là xây dựng một danh mục đầu tư và so sánh hiệu suất của nó với S & P 500. Đổi lại, có một máy móc được sử dụng phổ biến để đánh giá hiệu suất như vậy: chỉ cần lấy hồi quy tuyến tính của lợi nhuận hàng ngày của danh mục đầu tư so với những người thuộc S & P. Thuật ngữ chặn (thường được gọi là alpha alpha) đo lường hiệu suất trung bình trên và trên thị trường. Vì nó là một hệ số của hồi quy tuyến tính, nên việc xây dựng khoảng tin cậy 95% là một vấn đề nhỏ nếu bạn chọn. Sau đó so sánh với phí mà ngân hàng của cô sẽ tính cho dịch vụ này.

2) Bỏ qua 1, vì có vẻ như cả hai bạn đã đồng ý về hình thức thử nghiệm, hãy xem xét làm thế nào điều này có thể được chơi. Giả sử tôi có một nhà tiên tri kỳ diệu cho tôi biết xác suất mỗi cổ phiếu cao hơn giá hiện tại một tháng kể từ bây giờ (giả sử). Sau đó, tôi chỉ có thể chọn n cổ phiếu có xác suất cao nhất như vậy, và rất có thể hơn 50% trong số chúng thực sự sẽ tăng giá. Bây giờ, xác suất như vậy được mã hóa (không hoàn hảo) trong các giá tùy chọn khác nhau. Ví dụ: tôi có thể mua một cái gọi là tùy chọn nhị phân của Wap, về cơ bản chỉ là một canh bạc trong sự kiện, Stock Stock X sẽ cao hơn giá Y vào ngày Z Z. Việc định giá như vậy ngụ ý xác suất của sự kiện này (mặc dù ngày Z càng gần với hiện tại, điều này sẽ càng kém tin cậy). Vì mù quáng tuân theo sự khôn ngoan của người Viking, không yêu cầu chuyên môn cụ thể, Tôi cho rằng hiệu suất của một chiến lược như thế này nên được coi là mức cơ hội của cơ hội đối với thí nghiệm cụ thể của bạn. Ngoài ra, bạn đưa cho cô ấy một danh sách các cổ phiếu mà bạn chọn, và cho cô ấy biết liệu cô ấy nghĩ rằng mỗi thứ sẽ tăng hay giảm, cùng với sự tự tin của cô ấy trong từng dự đoán. Sau đó, nhóm tất cả các câu trả lời theo mức độ tin cậy và xem chúng liên kết chặt chẽ như thế nào (nghĩa là, trong số những cổ phiếu mà cô ấy tự tin 90%, liệu cô ấy có dự đoán chính xác 90% trong số chúng không?). Có một cách tiêu chuẩn để định lượng điều này; Tôi không nhớ rõ nó được gọi là gì, nhưng bạn có thể đọc về nó trong Superforecasters của Phil Tetlock. và để cô ấy cho biết liệu cô ấy nghĩ rằng mỗi người sẽ lên hay xuống, cùng với sự tự tin của cô ấy trên từng dự đoán. Sau đó, nhóm tất cả các câu trả lời theo mức độ tin cậy và xem chúng liên kết chặt chẽ như thế nào (nghĩa là, trong số những cổ phiếu mà cô ấy tự tin 90%, liệu cô ấy có dự đoán chính xác 90% trong số chúng không?). Có một cách tiêu chuẩn để định lượng điều này; Tôi không nhớ rõ nó được gọi là gì, nhưng bạn có thể đọc về nó trong Superforecasters của Phil Tetlock. và để cô ấy cho biết liệu cô ấy nghĩ rằng mỗi người sẽ lên hay xuống, cùng với sự tự tin của cô ấy trên từng dự đoán. Sau đó, nhóm tất cả các câu trả lời theo mức độ tin cậy và xem chúng liên kết chặt chẽ như thế nào (nghĩa là, trong số những cổ phiếu mà cô ấy tự tin 90%, liệu cô ấy có dự đoán chính xác 90% trong số chúng không?). Có một cách tiêu chuẩn để định lượng điều này; Tôi không nhớ rõ nó được gọi là gì, nhưng bạn có thể đọc về nó trong Superforecasters của Phil Tetlock.


1
Bình luận dài có thể được xây dựng bằng cách sử dụng nhiều ý kiến. Không gian câu trả lời có nghĩa là t chỉ được sử dụng cho câu trả lời.
Michael R. Chernick

2
Có vẻ như ít nhất là một câu trả lời một phần. Nếu bất cứ điều gì thêm ý kiến ​​như thế này có lẽ nên là câu trả lời (bao gồm của riêng tôi).
Glen_b -Reinstate Monica

0

Một thử nghiệm rất đơn giản sẽ như sau: Bất cứ khi nào cô ấy chọn một cổ phiếu, bạn cũng chọn một cổ phiếu. Tôi nghĩ bạn không nghĩ mình là một chuyên gia trong thị trường chứng khoán. Do đó, sự lựa chọn của bạn sẽ là khoảng. ngẫu nhiên.

Sử dụng phương pháp này, bạn có thể cải thiện sức mạnh thống kê bằng cách áp đặt một số quy tắc:

  1. Cả hai bạn chỉ định cùng một dự báo (giảm hoặc tăng). Cô được phép chọn cái nào.
  2. Bạn nên xác định tại thời điểm bạn đánh giá các cổ phiếu.
  3. Bạn nên xác định số lượng cổ phiếu bạn phải mua (> 20 sẽ tốt) và bạn phải mua chúng với cùng số tiền. Do đó, khi cô nói rằng cô mua cổ phiếu A, điều đó ngụ ý rằng cô sẽ mua chúng với giá 10 000 đô la.
  4. Mọi thứ trở nên chính xác hơn, nếu cả hai bạn giới hạn lựa chọn của mình cho các cổ phiếu có chỉ số đặc biệt. Hơn bạn không phải chọn bất kỳ cổ phiếu nào, nhưng bạn có thể chạy mô phỏng. Sau đó, bạn thậm chí có thể đánh giá phương sai dự kiến. Tuy nhiên, bạn sẽ cần lưu trữ dữ liệu chứng khoán ở đâu đó. Một cách khác là, bất cứ khi nào cô ấy mua một cổ phiếu, bạn chọn 10 cổ phiếu ngẫu nhiên - bạn chỉ mô phỏng việc chọn mười "chuyên gia" ngẫu nhiên. :)

0

Bạn muốn kiểm tra thống kê của bạn có bao nhiêu sức mạnh? Đó là, nếu cô ấy có khả năng, với xác suất nào bạn muốn phát hiện khả năng đó? Xác định sức mạnh là điều cần thiết để xác định kích thước mẫu.

Để đưa ra câu trả lời, hãy đưa ra một số giả định

  1. Giả sử chúng ta muốn có sức mạnh 80% và mức độ tin cậy 95% và thử nghiệm một phía.
  2. Để tránh đưa ra một dự đoán duy nhất (tức là mọi thứ chứng khoán sẽ tăng), buộc cô ấy phải dự đoán n thị trường sẽ tăng và n thị trường sẽ đi xuống. Điều này sẽ đảm bảo rằng cô ấy có thể dự đoán những người sẽ đi lên cũng như những người sẽ đi xuống.
  3. H0:p>0,5

Theo khung này, cô sẽ phải chọn 15 cổ phiếu sẽ tăng15 cổ phiếu sẽ giảm.

Liên kết với máy tính


1) Tôi đoán rằng bạn sẽ phải kiểm tra p = 0,8. 2) cũng vậy, có lẽ tốt hơn là cô ấy đoán được x số lượng cổ phiếu ngẫu nhiên sau tất cả. Bởi vì trong khái niệm này với các cổ phiếu do chính cô ấy lựa chọn, cô ấy có thể chọn những cổ phiếu dễ dự đoán nhất.
Sextus Empiricus

Trong thử nghiệm thay thế này (cổ phiếu ngẫu nhiên), để kiểm tra cô ấy có sức mạnh ít nhất 80% một thử nghiệm với x = 14 là đủ (trong đó cô ấy phải đoán tất cả chúng đều đúng). Nếu cô ấy có sức mạnh thực sự 0,8 hoặc cao hơn thì xác suất để không có bất kỳ lỗi nào là dưới 5% (hoặc chính xác hơn là pbinom (0,14,0,2) = 0,044) điều này giống với thí nghiệm nếm trà của Fisher
Sextus Empiricus

Tôi nghĩ rằng khái niệm cô ấy tự mình chọn 15 (hoặc hơn) là một cách tiêu biểu hơn về cách người ta có thể chọn cổ phiếu. Nếu cô ấy có thể tin cậy chọn 15 cổ phiếu sẽ tăng (p> 0,55) và những cổ phiếu sẽ giảm (p> 0,5) thì rất có thể tiền sẽ được tạo ra. Cô ấy sẽ chọn các cổ phiếu mà cô ấy tự tin nhất trong thử nghiệm này và trong công việc của mình (cô ấy nên chọn "cổ phiếu dễ dự đoán")
Underminer

Đó thực sự là một cách tiêu biểu hơn về những gì người ta sẽ làm trong một công việc. Nhưng 'dự đoán liệu cổ phiếu sẽ tăng hay giảm với độ chính xác .8' khác với 'chọn một vài cổ phiếu sẽ tăng hoặc giảm với độ chính xác .8'. Sau đó, mức độ chính xác này cũng sẽ phụ thuộc vào số lượng cổ phiếu cô ấy phải chọn. Sẽ trở nên khó khăn hơn nếu bạn yêu cầu chọn thứ gì đó> 15 cổ phiếu. Sau đó, vấn đề 'chọn số lượng cổ phiếu tối thiểu cần chọn' không giống như vấn đề thử nghiệm nếm trà, nhưng về số lượng đại diện cho công việc (15 có thể quá dễ dàng)
Sextus Empiricus
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.