23 จำลอง ตลาดหลักทรัพย์

+

23: จำลองตลาดหลักทรัพย์ ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เอกสาร (PDF) Transcript (PDF) OPERATOR: เนื้อหาต่อไปนี้ที่ให้บริการภายใต้สัญญาอนุญาตครีเอทีฟคอมมอนส์ การสนับสนุนของคุณจะช่วยให้ MIT OpenCourseWare ยังคงนำเสนอทรัพยากรทางการศึกษาที่มีคุณภาพสูงฟรี เพื่อให้การบริจาคหรือดูวัสดุที่เพิ่มขึ้นจากร้อยของหลักสูตรเอ็มไอทีแวะ MIT OpenCourseWare ที่ ocw. mit. edu ศาสตราจารย์: ฉันต้องการที่จะรับว่าที่ผมออกมาจากครั้งที่แล้ว เมื่อผมได้พูดคุยเกี่ยวกับความผิดบาปต่างๆสามารถกระทำอย่างใดอย่างหนึ่งที่มีสถิติ และฉันได้รับการพูดคุยเกี่ยวกับความผิดบาปของการเพิ่มประสิทธิภาพของข้อมูลที่มีความคิดพื้นฐานคือคุณจะใช้ชิ้นส่วนของข้อมูลและคุณอ่านมากเป็นมันกว่าที่มันหมายถึง โดยเฉพาะอย่างยิ่งคนสิ่งที่พบมากจะทำอย่างไรกับข้อมูลที่พวกเขาคาดการณ์ ฉันต้องการให้คุณคู่ของตัวอย่าง ในโลกแห่งความจริงก็มักจะไม่ได้เป็นที่น่าพอใจจะบอกว่าผมมีจุดที่นี่และจุดที่นี่จึงจุดต่อไปก็จะเป็นที่นี่ และเราก็สามารถคาดการณ์เป็นเส้นตรง ก่อนที่เราเห็นตัวอย่างบางส่วนที่ผมมีขั้นตอนวิธีในการสร้างจุดและเราพอดีกับเส้นโค้งไปโค้งมาใช้ในการทำนายอนาคตจุดและพบมันอยู่ใกล้ที่ไหนเลย แต่น่าเสียดายที่เรามักจะเห็นคนทำเรียงลำดับของสิ่งนี้ หนึ่งในเรื่องราวที่ชื่นชอบของฉันคือวิลเลียม Ruckelshaus ที่เป็นหัวหน้าของหน่วยงานคุ้มครองสิ่งแวดล้อมในต้นปี 1970 และเขาก็มีการแถลงข่าวที่พูดเกี่ยวกับการใช้งานที่เพิ่มขึ้นของรถยนต์และจำนวนเงินที่ลดลงของ carpooling เขาพยายามที่จะรับคนที่จะเวรเนื่องจากในเวลา carpooling อยู่บนทางลงและตอนนี้ผมอ้าง & quot; รถแต่ละคันเข้ามาในเมืองกลางขออภัยในปี 1960 & quot; เขากล่าวว่า & quot; รถแต่ละคันเข้าสู่ใจกลางเมืองได้ 1.7 คนในนั้น โดยปี 1970 นี้ได้ลดลงต่ำกว่า 1.2 หากแนวโน้มปัจจุบันดำเนินการต่อจากปี 1980 กว่า 1 ในทุก 10 คันเข้าเมืองจะมีคนขับรถไม่มี. & quot; amazingly พอกดรายงานเรื่องนี้เป็นเรื่องที่ตรงและพูดคุยเกี่ยวกับวิธีการที่เราจะลดลงอย่างมาก แน่นอนว่ามันเกิดขึ้นมันไม่ได้เกิดขึ้น แต่มันเป็นเพียงตัวอย่างของวิธีการมากปัญหาที่คุณจะได้รับเป็นโดยคะเน บาปสุดท้ายฉันต้องการที่จะพูดคุยเกี่ยวกับน่าจะเป็นที่พบมากที่สุดและก็เรียกว่าเข้าใจผิดเท็กซัสนักแม่นปืน ตอนนี้ก่อนที่ผมจะได้เป็นที่ใด ๆ ของคุณมาที่นี่จากเท็กซัส? สิทธิทั้งหมดที่คุณกำลังจะถูกรุกราน ให้ฉันคิดว่าตกลงใครจากโอคลาโฮมาที่นี่? คุณจะชอบมัน ฉันจะถ่ายโอนข้อมูลในโอคลาโฮมาก็จะดีขึ้นมากแล้ว เราจะพูดคุยเกี่ยวกับการเข้าใจผิดนักแม่นปืนโอคลาโฮมา เราจะไม่พูดคุยเกี่ยวกับการจัดอันดับ BCS แม้ว่า ดังนั้นความคิดที่นี่เป็นหนึ่งที่สวยเรียบง่าย นี้เป็นนักแม่นปืนที่มีชื่อเสียงที่ยิงปืนของเขาสุ่มที่ด้านข้างของยุ้งฉางที่มีพวงของหลุมในมันแล้วไปและใช้เวลาสามารถของสีและดึง bullseyes ทั่วทุกสถานที่กระสุนของเขาที่เกิดขึ้นที่จะตี และผู้คนที่เดินตามยุ้งข้าวและพูดว่าพระเจ้าเขาเป็นสิ่งที่ดี ดังนั้นเห็นได้ชัดไม่ได้เป็นสิ่งที่ดี แต่ที่น่าอัศจรรย์ใจง่ายที่จะตกอยู่ในกับดักนี้ ดังนั้นนี่คืออีกตัวอย่างหนึ่ง ในเดือนสิงหาคมของปี 2001 กระดาษที่คนเอาจริงจังปรากฏในวารสารที่รุนแรงในระดับปานกลางที่เรียกว่านักวิทยาศาสตร์ใหม่ และมันก็ประกาศว่านักวิจัยในสกอตแลนด์ได้พิสูจน์แล้วว่า anorexics มีแนวโน้มที่จะได้รับการเกิดในเดือนมิถุนายน ฉันแน่ใจว่าคุณทุกคนรู้ว่า อย่างไรวิธีการที่พวกเขาพิสูจน์นี้หรือไม่? หรือแสดงให้เห็นถึงนี้หรือไม่? พวกเขาศึกษา 446 ผู้หญิง แต่ละคนได้รับการวินิจฉัยโรค และพวกเขาพบว่าประมาณร้อยละ 30 มากขึ้นกว่าค่าเฉลี่ยที่เกิดในเดือนมิถุนายน ตอนนี้ตั้งแต่ถัวเฉลี่ยรายเดือนของการเกิดถ้าคุณแบ่งนี้โดย 12 มันเป็นเรื่องของ 37 ที่บอกเราว่า 48 เกิดในเดือนมิถุนายน ดังนั้นตั้งแต่แรกเห็นนี้ดูเหมือนว่ามีนัยสำคัญและในความเป็นจริงถ้าคุณเรียกใช้การทดสอบและขอให้สิ่งที่น่าจะเป็นของที่อื่น ๆ อีกมากมายที่กำลังเกิดขึ้นใน 1 เดือนคุณจะพบว่ามันไม่น่าเลยทีเดียว ในความเป็นจริงคุณจะพบว่าน่าจะเป็นของที่เกิดขึ้นนี้เป็นเพียงประมาณร้อยละ 3 ของมันเกิดขึ้นเพียงแค่อุบัติเหตุ มีอะไรผิดปกติกับตรรกะที่นี่? ใช่? นักเรียน: พวกเขาศึกษาเฉพาะการวินิจฉัย anorexics ศาสตราจารย์: ไม่มีเพราะพวกเขามีความสนใจเฉพาะในคำถามของเมื่อมี anorexics เกิดจึงทำให้ความรู้สึกเพียงการศึกษาเหล่านั้น ตอนนี้บางทีคุณขวาที่เราจะศึกษาว่าในความเป็นจริงผู้คนมากขึ้นจะเกิดในช่วงมิถุนายน นั่นอาจจะเป็นความจริง นี้จะเป็นหนึ่งในความล้มเหลวที่เรามองไปที่มาก่อนใช่มั้ย? ว่ามีตัวแปรที่ซุ่มซ่อนซึ่งเป็นเพียงว่าคนที่มีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นในเดือนมิถุนายน เพื่อให้เป็นไปได้อย่างแน่นอน สิ่งอื่นใด อะไรที่เป็นข้อบกพร่องหรือไม่ ในกรณีที่มีข้อบกพร่องในตรรกะนี้หรือไม่? ดีสิ่งที่พวกเขาทำอย่างไร พวกเขามีส่วนร่วมในการเข้าใจผิดนักแม่นปืนโอคลาโฮมา สิ่งที่พวกเขามีที่พวกเขามองไปที่ 12 เดือนพวกเขาใช้เวลาหลายเดือนที่มีการเกิดมากที่สุดในนั้นซึ่งเกิดขึ้นจะเป็นเดือนมิถุนายนและคำนวณความน่าจะเป็นร้อยละ 3 พวกเขาไม่ได้เริ่มต้นด้วยสมมติฐานที่ว่ามันเป็นมิถุนายน พวกเขาเริ่มต้นด้วย 12 เดือนและจากนั้นพวกเขาดึงเป้ารอบมิถุนายน ดังนั้นคำถามที่เหมาะสมที่จะถามคือสิ่งที่น่าจะเป็นไม่ได้ที่ 48 มิถุนายนมีทารก แต่อย่างน้อยหนึ่งใน 12 เดือนที่มี 48 ทารก ความน่าจะเป็นที่มีจำนวนมากที่จะสูงกว่าร้อยละ 3 ใช่มั้ย? ในความเป็นจริงมันเป็นประมาณร้อยละ 30 ดังนั้นสิ่งที่เราเห็นคืออีกสมบูรณ์เหมาะสมเทคนิคทางสถิติ แต่ไม่ได้มองไปที่สิ่งที่อยู่ในทางที่ถูกต้อง และตอบคำถามที่ไม่ถูกต้อง ที่ทำให้รู้สึกกับทุกคน? และคุณสามารถดูว่าทำไมผู้คนสามารถตกอยู่ในกับดักนี้ใช่มั้ย? มันเป็นที่เหมาะสมอย่างสมบูรณ์แบบที่เหมาะสมดูเหมือนจะโต้แย้ง ดังนั้นทางศีลธรรมของสิ่งนี้โดยเฉพาะอย่างยิ่งจะต้องระวังให้มากเกี่ยวกับการมองไปที่ข้อมูลของคุณวาดข้อสรุปแล้วบอกว่าน่าจะเป็นคือการที่จะเกิดขึ้น? เพราะอีกครั้งคุณอาจจะหรืออาจจะวาดเป้ารอบบางสิ่งบางอย่างที่มีอยู่แล้วมี ตอนนี้ถ้าพวกเขาได้รับการตั้งค่าของ 446 anorexics อีกครั้งและอีกครั้งเดือนมิถุนายนเดือนแล้วจะมีความน่าเชื่อถือในมันบาง เพราะพวกเขาจะได้เริ่มต้นด้วยสมมติฐานที่ไม่ว่าจะมีชีวิตอยู่ต่อเดือน แต่ที่มิถุนายนก็น่าจะเป็นโดยเฉพาะอย่างยิ่ง แต่แล้วพวกเขาก็จะต้องมีการตรวจสอบและให้แน่ใจว่ามิถุนายนไม่ได้เป็นเพียงเดือนเป็นที่นิยมที่จะเกิดในขณะที่ก่อนหน้านี้ได้รับการแนะนำ สิทธิทั้งหมดที่ฉันสามารถไปบนและบนมีการจัดเรียงของสิ่งนี้มันเป็นชนิดของความสนุก แต่ผมจะไม่ แต่ฉันจะทรมานคุณยังมีการจำลองหนึ่งมากขึ้น คุณอาจจะถูกล่อลวงที่จุดนี้เพียงแค่โซนออก พยายามที่จะไม่ และเป็นแรงจูงใจเพิ่มสำหรับคุณที่จะให้ความสนใจผมจะเตือนคุณว่าแบบจำลองนี้โดยเฉพาะจะปรากฏในขั้นสุดท้ายหรือตัวแปรของมัน และสิ่งที่เราจะทำก็คือในช่วงต้นสัปดาห์หน้าเราจะกระจายรหัสซึ่งเราจะขอให้คุณศึกษาเกี่ยวกับสองหรือสามหน้าของรหัสและจากนั้นในรอบสุดท้ายที่เราจะขอให้คุณคำถามเกี่ยวกับ รหัส. ไม่ว่าคุณจะต้องจดจำมันเราจะให้สำเนาของมัน แต่คุณควรเข้าใจก่อนที่จะเดินไปในที่จะใช้ขั้นสุดท้าย เพราะจะไม่มีเวลาในการดูรหัสว่าเป็นครั้งแรกในช่วงตอบคำถามและคิดออกว่ามันทำ ตกลงดังนั้นให้ดูที่มัน ฉันควรจะเตือนคุณว่ารหัสนี้รวมถึงบางส่วนแนวคิดหลามอย่างน้อยหนึ่งที่คุณยังไม่ได้เห็น เราจะเห็นมันสั้นในวันนี้ นี่คือจุดประสงค์เพราะเป็นหนึ่งในสิ่งที่ผมหวังว่าคุณจะได้เรียนรู้ที่จะทำภาคการศึกษานี้คือการมองถึงสิ่งที่คุณไม่ทราบและคิดออกสิ่งที่พวกเขาทำ สิ่งที่พวกเขาหมายถึง เพราะเราไม่สามารถเห็นได้ชัดในหลักสูตรใด ๆ หรือแม้กระทั่งชุดของหลักสูตรใด ๆ ที่บอกคุณทุกอย่างที่คุณจะต้องการที่จะรู้ในชีวิต ดังนั้นเจตนาที่เราได้เมล็ดบางสิ่งบางอย่างในโปรแกรมนี้ที่จะเป็นที่ไม่คุ้นเคยดังนั้นในช่วงเวลาที่คุณกำลังศึกษาโปรแกรมที่ได้รับออนไลน์มองมันได้คิดออกสิ่งที่พวกเขาทำ หากคุณมีปัญหาเราจะมีเวลาทำการที่คุณสามารถไปและได้รับความช่วยเหลือบางส่วน แต่ครูจะคาดหวังว่าคุณจะมีความพยายามอย่างน้อยที่จะคิดออกเอง ใช่? นักเรียน: จะสุดท้ายจะทราบเปิด? ศาสตราจารย์: รอบชิงชนะเลิศจะได้รับหนังสือที่เปิดบันทึกเปิดเช่นเดียวกับแบบทดสอบ มันจะเป็นสองชั่วโมงแรกของเวลาที่กำหนดเราจะได้ไปทั้ง 3 ชั่วโมง OK? ดังนั้นมันจะไม่เป็นอย่างมากนานกว่าแบบทดสอบ มันจะนานนิด ๆ หน่อย ๆ และอีกครั้งเป็นอย่างมากในรูปแบบเดียวกันของแบบทดสอบ สิทธิทั้งหมดให้ดูที่นี้ สมมติว่าคุณได้รับรางวัลจับสลากและมีรายได้อย่างจริงจังว่าคุณโง่ต้องการที่จะลงทุนในตลาดหุ้น มีสองกลยุทธ์พื้นฐานให้เลือกในการลงทุน คุณจะสามารถมีสิ่งที่เรียกว่าผลงานการจัดทำดัชนีหรือเป็นผลงานที่มีการจัดการ พอร์ตการลงทุนของดัชนีคุณโดยทั่วไปบอกว่าผมต้องการที่จะเป็นเจ้าของทั้งหมดของหุ้นที่มีและถ้าตลาดหุ้นขึ้นไปฉันทำเงินถ้าตลาดหุ้นลงไปผมเสียเงิน ฉันจะไม่ได้คิดว่าฉันฉลาดและสามารถเลือกผู้ชนะและผู้แพ้ฉันแค่การเดิมพันในตลาดโดยรวม พวกเขากำลังที่น่าสนใจในการที่พวกเขาไม่จำเป็นต้องมีจำนวนมากคิด และ b พวกเขามีสิ่งที่เรียกว่าอัตราส่วนค่าใช้จ่ายที่ต่ำเนื่องจากพวกเขากำลังง่ายต่อการใช้คุณไม่ต้องจ่ายทุกคนที่จะเป็นที่ยอดเยี่ยมที่จะใช้ถ้าสำหรับคุณ ดังนั้นพวกเขากำลังค่าธรรมเนียมที่ต่ำมาก ผลงานการจัดการคุณจะพบใครสักคนที่คุณคิดว่าเป็นสมาร์ทจริงๆและคุณจ่ายเงินให้เป็นจำนวนเงินที่ยุติธรรมของเงินและในทางกลับกันพวกเขายืนยันว่าพวกเขาจะเลือกผู้โชคดีสำหรับคุณและในความเป็นจริงคุณจะมีประสิทธิภาพสูงกว่าการลงทุนในตลาดหุ้น และถ้ามันจะไปเพิ่มขึ้นร้อยละ 6 ที่ดีที่คุณจะไปเพิ่มขึ้นร้อยละ 10 หรือมากกว่าและถ้ามันลงไปไม่ต้องกังวลผมสมาร์ทเพื่อให้หุ้นของคุณจะไม่ลงไป มีจำนวนมากของการอภิปรายเกี่ยวกับเรื่องซึ่งเป็นที่ดีของทั้งสอง ดังนั้นตอนนี้เรากำลังจะลองดูว่าเราสามารถเขียนจำลองที่จะทำให้เรามีความเข้าใจบางอย่างเป็นที่ของเหล่านี้อาจจะดีขึ้นหรือแย่ลง สิทธิทั้งหมดเพื่อให้เป็นปัญหาพื้นฐาน ตอนนี้ที่เรารู้และวิธีการที่เราจะไม่เขียนแบบจำลองที่สมบูรณ์แบบที่นี่เพราะเรากำลังจะพยายามและทำมันได้ใน 40 นาทีหรือ 30 นาที และมันจะใช้เวลาอย่างน้อยหนึ่งชั่วโมงทำแบบจำลองที่สมบูรณ์แบบของการลงทุนในตลาดหุ้น ทั้งหมดขวา สิ่งแรกที่เราต้องทำคือมีการจัดเรียงของทฤษฎีบาง เมื่อฤดูใบไม้ผลิที่เราทำเรามีทฤษฎีนี้ของกฎของฮุคที่บอกกับเราว่าบางสิ่งบางอย่างและเราสร้างแบบจำลองหรือเครื่องมือบางอย่างที่สร้างขึ้นรอบทฤษฎีที่ว่า ตอนนี้เราต้องคิดเกี่ยวกับรูปแบบของการลงทุนในตลาดหุ้น และรูปแบบที่เรากำลังจะใช้จะขึ้นอยู่กับสิ่งที่เรียกว่าตลาดที่มีประสิทธิภาพสมมติฐาน ดังนั้นทางศีลธรรมที่นี่อีกครั้งคือเมื่อใดก็ตามที่คุณกำลังทำการดำเนินงานของการจำลองคุณจะต้องมีบางทฤษฎีพื้นฐานเกี่ยวกับรูปแบบ อะไรแบบนี้คืออ้างว่าตลาดที่มีประสิทธิภาพมีข้อมูล กล่าวคือราคาปัจจุบันสะท้อนให้เห็นถึงข้อมูลทั้งหมดที่รู้จักกันสาธารณชนเกี่ยวกับหุ้นแต่ละและดังนั้นจึงเป็นกลาง ว่าถ้าคนคิดว่าหุ้นถูก underpriced ดีคนจะซื้อมากขึ้นของมันในราคาจะได้เกิดขึ้นแล้ว ถ้าคนคิดว่าเป็นหุ้นเกินราคาดีคนจะมีความพยายามที่จะขายมันและมันจะได้ลงมา ดังนั้นนี่คือทฤษฎีที่นิยมมากโดยเชื่อว่านักเศรษฐศาสตร์ที่มีชื่อเสียงมากในวันนี้และในอดีตที่ผ่านมา และบอกว่าตกลงที่มีประสิทธิภาพหมายถึงการที่ตลาดมีความจำ ตกลงว่ามันไม่ได้สำคัญว่าสิ่งที่ราคาหุ้นเมื่อวานนี้ วันนี้ก็มีราคาที่ได้รับข้อมูลที่ดีที่สุดที่รู้จักกันและเพื่อให้วันพรุ่งนี้เป็นไปได้อย่างเท่าเทียมกันที่จะไปขึ้นหรือลง เมื่อเทียบกับตลาดทั้งหมดใช่มั้ย? เป็นที่รู้จักกันดีว่าในช่วงเวลาหลายทศวรรษที่ผ่านมาตลาดมีแนวโน้มที่จะไปขึ้น และเพื่อให้มีอคติขึ้นไปการลงทุนในตลาดหุ้นตรงกันข้ามกับสิ่งที่คุณอาจจะได้เห็นเมื่อเร็ว ๆ นี้ แต่ที่ไม่มีหุ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งจะมากหรือน้อยมีแนวโน้มที่จะมีประสิทธิภาพสูงกว่าตลาดเพราะข้อมูลทั้งหมดจะรวมอยู่ในราคา และที่นำไปสู่​​ความคิดของความสามารถในการจำลองตลาดอย่างไร วิธีที่คุณจะจำลองหุ้นแต่ละถ้าคุณเชื่อว่าสมมติฐานนี้? ใครบางคน? อะไรจะเกิดขึ้น? นักเรียน: สุ่มเดิน ศาสตราจารย์: ใช่ตรงขวา ดังนั้นเราจะเป็นแบบสุ่มเดิน ในความเป็นจริงมีหนังสือที่มีชื่อเสียงมากเรียกว่าเดินสุ่มลง Wall Street ที่เป็นหนึ่งในคนแรกที่จะทำให้สมมติฐานนี้ ตอนนี้ต่อมาเราอาจตัดสินใจที่จะละทิ้งรูปแบบนี้ แต่สำหรับช่วงเวลาที่ขอยอมรับว่า และให้คิดเกี่ยวกับวิธีการที่เรากำลังจะสร้างแบบจำลอง เมื่อใดก็ตามที่ฉันคิดเกี่ยวกับวิธีการสร้างโปรแกรมที่น่าสนใจและฉันหวังว่าทุกครั้งที่คุณคิดเกี่ยวกับมันสิ่งแรกที่ผมคิดเกี่ยวกับการมีสิ่งที่เรียนผมอาจจะต้องการที่จะมีสิ่งที่เป็นประเภท? และดูเหมือนว่าเห็นได้ชัดสวยว่าอย่างน้อยสองสิ่งที่ฉันจะต้องการมีสต็อกและการตลาด หลังจากที่ทุกคนผมจะพยายามและสร้างแบบจำลองของการลงทุนในตลาดหุ้นดังนั้นฉันเช่นกันอาจจะมีความคิดของตลาดและอาจจะคิดของหุ้นที่ ซึ่งผมควรใช้ครั้งแรก? ดีสไตล์ตามปกติของฉันของการเขียนโปรแกรมจะมีการดำเนินการอย่างใดอย่างหนึ่งที่ลงต่ำสุดในลำดับชั้นใกล้กับด้านล่าง ผมจะไม่สามารถที่จะแสดงสิ่งที่ตลาดไม่ถ้าฉันมีหุ้น แต่ฉันสามารถดูสิ่งที่เป็นหุ้นของแต่ละบุคคลไม่ได้โดยไม่ต้องตลาด ดังนั้นทำไมฉันจะดำเนินการนี​​้เป็นครั้งแรก? เพราะมันจะง่ายต่อการทดสอบหน่วย ฉันสามารถสร้างระดับหุ้นและฉันสามารถทดสอบระดับหุ้นก่อนที่จะมีตลาดชั้น ดังนั้นตอนนี้ให้ดูที่มัน ทำความสะอาดเดสก์ทอปนิด ๆ หน่อย ๆ นี้จะคล้าย แต่ไม่เหมือนกันกับสิ่งที่คุณมีอยู่ในเอกสารของคุณ สิทธิทั้งหมดเพื่อให้มีหุ้นระดับ และฉันจะเริ่มต้นมันสร้างพวกเขาที่มีราคาเปิด เมื่อหุ้นอยู่ในรายการแรกในตลาดที่จะมาพร้อมกับราคาที่บาง ฉันจะให้เป็นส่วนหนึ่งของหุ้นแต่ละคนก็ประวัติศาสตร์ของราคาที่เราสามารถเริ่มต้นที่ดีที่ฉันได้เริ่มต้นเป็นที่ว่างเปล่า แต่ที่น่าจะเป็นสิ่งที่ไม่ถูกต้องใช่มั้ย? ฉันอาจจะมีมันเป็นเริ่มต้นที่นี่ขวาราคาเปิด ตอนนี้มาเป็นส่วนหนึ่งที่น่าสนใจ การกระจายจุดตนเอง ดีฉันโกหกคุณเล็กน้อยในรายละเอียดของฉันในสิ่งที่มันหมายถึงการมีตลาดที่มีประสิทธิภาพสมมติฐาน ผมบอกว่าไม่มีหุ้นมีแนวโน้มที่จะมีประสิทธิภาพสูงกว่าตลาดหรือต่ำกว่าตลาด แต่มันก็ไม่เป็นความจริงมากเพราะโดยปกติแล้วสิ่งที่พวกเขาทำจริงนั้นคือพวกเขาบอกว่ามันปรับความเสี่ยง เป็นที่ชัดเจนว่าหุ้นบางส่วนมีความผันผวนมากขึ้นกว่าคนอื่น ๆ ถ้าคุณจะซื้อหุ้นในสาธารณูปโภคไฟฟ้าที่มีกระแสรายได้รับประกันเพราะไม่ว่าเศรษฐกิจไม่ดีได้รับคนจำนวนมากยังคงใช้ไฟฟ้าที่คุณไม่ได้คาดหวังว่ามันจะมีความผันผวนมาก หากคุณซื้อหุ้นใน บริษัท เทคโนโลยีชั้นสูงที่ขายสิ่งบนอินเทอร์เน็ตที่คุณอาจคาดหวังว่ามันจะมีความผันผวนอย่างมาก หรือถ้าคุณซื้อหุ้นในร้านค้าปลีกที่คุณอาจคาดหวังว่ามันจะไปขึ้นหรือลงมากขึ้นอย่างมากกับเศรษฐกิจและอื่น ๆ ในความเป็นจริงมีความคิดของความเสี่ยงและฉันจะไม่ทำเช่นนี้ในการจำลองนี้ แต่มักจะ คนที่จะต้องมีการจ่ายเงินที่จะเสี่ยง และดังนั้นจึงมักจะเป็นกรณีที่คุณจะได้รับผลตอบแทนที่สูงถ้าคุณยินดีที่จะเสี่ยงมากขึ้น เราอาจจะหรืออาจจะไม่ได้มีเวลาที่จะกลับมาที่ แต่โดยทั่วไปจุดคือที่หุ้นแต่ละจริงจะทำงานแตกต่างกันเล็กน้อย มีการกระจายตัวของว่ามันจะย้ายเป็น ดังนั้นแม้ว่าโดยเฉลี่ยหุ้นที่คาดว่าจะได้ย้ายที่จากที่ที่มันเริ่มต้นหุ้นบางส่วนจะถูกคาดว่าจะเพียงแค่เลื่อนไปโดยไม่มีการเปลี่ยนแปลงมากไม่ได้มีความผันผวนมาก และหุ้นอื่น ๆ อาจกระโดดขึ้นและลงมากเพราะพวกเขากำลังมีความผันผวนมาก แม้ว่ามูลค่าที่คาดว่าจะเหมือนกันที่พวกเขาต้องการย้ายไปรอบ ๆ เป็นจำนวนมาก ดังนั้นวิธีที่เราสามารถจำลองชนิดของสิ่งนี้หรือไม่? ดีที่เราได้ดูแล้วที่ความคิดพื้นฐาน ครั้งสุดท้ายที่เรามองไปที่ความคิด, การบรรยายครั้งสุดท้ายที่เรามองที่ความคิดของการจัดจำหน่ายที่ และเมื่อเราทำแบบจำลองที่เรากำลังดึงตัวอย่างบางส่วนจากการจำหน่าย มันอาจจะเป็นปกติท​​ุกอย่างที่จะเป็นเสียนซึ่งถ้าคุณจำมีค่าเฉลี่ยและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานและค่านิยมส่วนใหญ่จะใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ย โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากมีการเบี่ยงเบนมาตรฐานขนาดเล็ก หากมีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานขนาดใหญ่ก็จะได้รับการแพร่กระจาย หรือมันอาจจะเป็นชุดที่มีค่าทุกคนน่าจะเป็นอย่างเท่าเทียมกัน นอกจากนี้เรายังมองไปที่การชี้แจง ดังนั้นเราจะกำหนดให้กับหุ้นแต่ละเมื่อเราสร้างมันขึ้นมากระจาย บางวิธีการแสดงผลหรือคิดเกี่ยวกับการที่เราวาดจากการเปลี่ยนแปลงของราคา นี้ได้รับเราไปสู่​​แนวความคิดภาษาใหม่ซึ่งเราจะเห็นลงที่นี่ คุณไม่จำเป็นต้องรหัสนี้โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเอกสารของคุณคุณจะมีรหัสที่ใช้แนวคิดเดียวกัน ดังนั้นนี่คือขั้นตอนการทดสอบหน่วย และนี่คือสิ่งที่ฉันจะสร้างการกระจาย และฉันจะไปดูที่สอง random-- เครื่องแบบและเสียน อะไรที่ไม่แลมบ์ดาจะสร้างได้ทันทีฟังก์ชั่นในขณะที่โปรแกรมทำงาน ที่ฉันสามารถผ่านรอบ ดังนั้นที่นี่ฉันจะมองไปที่สิ่งที่จุดสุ่มชุดตัวอย่างเช่นความผันผวนระหว่างลบและบวกกับความผันผวน ดังนั้นไม่สนใจแลมบ์ดาทำในสิ่งที่เราคาดหวังจุดสุ่มเหมือนกันจะทำอย่างไร? แต่ก็มีแนวโน้มที่เท่าเทียมกันในช่วงจากความผันผวนลบความผันผวนบวกก็จะส่งกลับค่าใด ๆ ในที่นี่ แต่สังเกตเห็นเส้นก่อนที่ฉันกำลังคำนวณความผันผวน ถ้าผมต้องการหุ้นทุกคนมีความผันผวนเดียวกันผมก็สามารถทำอย่างนั้นถ้าคุณจะในเวลาที่ผมเขียนโปรแกรมของฉัน แต่ที่นี่ฉันต้องการให้ได้รับการพิจารณาได้รับการแต่งตั้งในเวลาทำงาน ดังนั้นครั้งแรกที่ฉันเลือกที่ผันผวนสุ่มจากการกระจายตัวของความผันผวนเป็นไปได้จากบางส่วนในกรณีนี้ 0.2 คิดว่านี้เป็นร้อยละย้ายต่อวัน ดังนั้น 2/10 ร้อยละที่จะย้ายที่นี่ แล้วฉันจะสร้างฟังก์ชั่นนี้กระจายง 1 ซึ่งจะเมื่อใดก็ตามที่ผมเรียกมันว่าให้ฉันสุ่มค่าที่เลือกกันระหว่างลบและบวกกับความผันผวน จากนั้นเมื่อฉันสร้างสต็อคที่นี่ผมสามารถผ่านมันในผ่านใน d 1. ตกลงมันเป็นแนวความคิดใหม่ ผมไม่คาดหวังว่าคุณจะได้ทั้งหมดทันทีคว้ามัน แต่คุณจะต้องเข้าใจก่อนที่จะตอบคำถามที่มาพร้อม และจากนั้นผมก็จะทำอย่างใดอย่างหนึ่งเสียนที่นี่มีค่าเฉลี่ยและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของความผันผวนหารด้วย 2. ในกรณีที่ไม่พารามิเตอร์เหล่านี้มาจากไหน? ผมทำให้พวกเขาขึ้นมาจากผ้าทั้ง หลังจากนั้นเราจะพูดคุยเกี่ยวกับวิธีที่ 1 สามารถคิดเกี่ยวกับพวกเขามากขึ้นอย่างชาญฉลาด ตอนนี้สิ่งที่ฉันจะทำอย่างไรกับที่? สิทธิทั้งหมดที่เราจะเห็นว่าในนาทีที่ แต่คนที่เข้าใจในสิ่งที่คิดพื้นฐานที่นี่ก็คือ ตอนนี้ฉันสามารถกำหนดราคาหุ้นที่ และเมื่อฉันทำอย่างนั้นฉันจะผนวกกับประวัติศาสตร์ ฉันสามารถโอ้เหล่านี้ได้มีเศษบางอย่างที่เราไม่จำเป็นต้อง ฉันจะกำจัดนี้ซึ่งเป็นเพียงสิ่งที่น่าทึ่ง และให้ดูที่ทำให้ย้าย เพราะนี่คือสิ่งที่น่าสนใจ ให้ย้ายคือสิ่งที่เราเรียกร้องให้มีการเปลี่ยนแปลงราคาของหุ้นที่จุดเริ่มต้นหรือจุดสิ้นสุดของวันถ้าคุณจะ ดังนั้นสิ่งแรกที่มันไม่เป็นที่กล่าวว่าถ้าราคาดอทตัวเองเป็น 0, ฉันแค่ไปที่จะกลับมา นี้ไม่ได้เป็นสิ่งที่ถูกต้องที่จะทำโดยวิธีการ อีกครั้งมีข้อบกพร่องบางอย่างที่นี่ คุณจะไม่ได้พบข้อบกพร่องเหล่านี้ในเอกสารของคุณใช่มั้ย? รหัสที่แตกต่างกันในเอกสาร แต่ผมอยากจะแสดงเหล่านี้กับคุณเพื่อให้เราสามารถคิดเกี่ยวกับ สิ่งที่ฉันสนใจมากขึ้นในที่นี่กว่าในผลของการจำลองกระบวนการของการสร้างมันเป็น ดังนั้นทำไมผมใส่นี้ที่นี่? ทำไมฉันไม่บอกว่าถ้าราคาเท่ากับตัวเองจุดกลับ? เพราะเป็นครั้งแรกที่ผมเขียนโปรแกรมที่ผมไม่ได้มีอะไรอย่างนั้นที่นี่และสต็อกจะไปแล้วกู้คืน หรือแม้กระทั่งไปที่ค่าลบ ดีที่เรารู้ว่าราคาหุ้นจะไม่เชิงลบ และในความเป็นจริงเรารู้ว่าถ้าราคาขึ้นไปถึง 0 ก็เพิกถอนจากการแลกเปลี่ยน ดังนั้นผมจึงกล่าวว่าสิ่งที่ถูกต้องเราดีกว่าให้เป็นกรณีพิเศษของที่ มันจะเปิดออกว่านี้จะเป็นข้อผิดพลาดและฉันต้องการให้คุณคิดว่าทำไมมันผิดสำหรับผมที่จะใส่เครื่องหมายนี้ที่นี่ การตรวจสอบจะต้องมีที่ไหนสักแห่งในโปรแกรม แต่นี้ไม่ได้เป็นสถานที่ที่เหมาะสมสำหรับมัน ดังนั้นคิดเกี่ยวกับเหตุผลที่ผมไม่ได้ออกจากที่นี่ ตกลงแล้วเราจะได้รับราคาที่เก่าซึ่งเรากำลังจะพยายามจำและตอนนี้ส่วนที่น่าสนใจมา เรากำลังจะไปลองและคิดออกว่าราคาควรจะเปลี่ยน ดังนั้นฉันแรกจะคำนวณสิ่งที่เรียกว่าการย้ายฐาน คิดว่านี้เป็นชนิดของการพิจารณาจากที่เราจะคำนวณการย้ายที่เกิดขึ้นจริง ผมจะวาดอะไรบางอย่างจากการจัดจำหน่ายเพื่อให้เป็นที่น่าสนใจตอนนี้ผมเรียกการกระจายจุดด้วยตนเองและจำนี้จะแตกต่างกันสำหรับหุ้นแต่ละ มันจะกลับมาให้ฉันบางค่าสุ่มจากทั้งเสียนหรือการกระจายปกติ กับความผันผวนที่แตกต่างกันสำหรับหุ้นเพราะเห็นว่ายังได้รับการสุ่มเลือกบวกอคติบางตลาด ว่าดีตลาดโดยเฉลี่ยจะขึ้นไปนิด ๆ หน่อย ๆ หรือลงไปนิด ๆ หน่อย ๆ แล้วฉันจะตั้งราคาใหม่ถ้าคุณจะราคา dot ตนเองราคา dot ตนเองครั้งที่ 1 บวกย้ายฐาน ดังนั้นสังเกตเห็นสิ่งนี้กล่าวว่า ถ้าย้ายฐานเป็น 0 แล้วราคาไม่เปลี่ยนแปลง เพื่อที่จะทำให้ความรู้สึก คำถามที่น่าสนใจ ทำไมคุณคิดว่าผมบอกว่าตัวเองจุดราคาครั้งที่ 1 บวกย้ายฐานที่มากกว่าแค่การเพิ่มย้ายฐานไปยังหุ้นที่ราคาของหุ้นหรือไม่ อีกครั้งครั้งแรกที่ผมเขียนนี้ผมมีนอกจากนี้ยังมีแทนการคูณ สิ่งที่จะมีเครือข่ายของนอกจากนี้ยังจะได้หรือไม่? ที่จะบอกว่าเท่าไหร่หุ้นเปลี่ยนเป็นอิสระจากราคาปัจจุบัน และเมื่อฉันวิ่งไปว่าผมได้ผลแปลกเพราะเรารู้ว่าของ Google ราคาอยู่ที่การพูด, 300, มากมีแนวโน้มที่จะย้ายจาก 10 คะแนนในวันที่กว่าหุ้นที่ราคาที่ $ 0.50 ดังนั้นในความเป็นจริงมันเป็นกรณีที่หากดูข้อมูลและโดยวิธีการที่เป็นวิธีที่ผมจบลงด้วยการตั้งค่าจำนวนมากของพารามิเตอร์เหล่านี้และเล่นกับมันได้รับการเปรียบเทียบสิ่งที่จำลองของฉันบอกว่าข้อมูลหุ้นในอดีต และแน่นอนมันเป็นกรณีที่ราคาของหุ้นที่ย้ายจำนวนของการย้ายมีแนวโน้มที่จะเป็นสัดส่วนกับราคาของหุ้น หุ้นที่มีราคาแพงมากขึ้นย้าย ที่น่าสนใจพอย้ายเปอร์เซ็นต์ไม่ได้แตกต่างกันมากระหว่างหุ้นราคาถูกและหุ้นที่มีราคาแพง และที่ว่าทำไมฉันสิ้นสุดการใช้ปัจจัยการคูณมากกว่าปัจจัยสารเติมแต่ง นี้เป็นอีกบทเรียนทั่วไป ในขณะที่คุณสร้างเหล่านี้ชนิดของการจำลองหรืออะไรเช่นนี้คุณจะต้องคิดว่าผ่านไม่ว่าจะเป็นสิ่งที่ควรจะคูณหรือสารเติมแต่ง เพราะคุณได้รับผลลัพธ์ที่แตกต่างกันมากโดยทั่วไป คูณเป็นสิ่งที่คุณต้องการจะทำอย่างไรถ้าจำนวนของการเปลี่ยนแปลงเป็นสัดส่วนกับขนาดปัจจุบันไม่ว่าจะเป็นราคาหรือสิ่งอื่นและสารเติมแต่งหากมีการเปลี่ยนแปลงเป็นอิสระของมูลค่าปัจจุบันมักจะเป็นผมคิดว่าวิธีการทั่วไปที่จะคิดเกี่ยวกับมัน . ตอนนี้คุณจะเห็นนี้ชนิดอื่น ๆ ของสิ่งที่แปลกประหลาด ดังนั้นผมจึงได้กำหนดราคาในขณะนี้และจากนั้นผมได้มีการทดสอบนี้ที่นี่ ถ้าโมโมย่อมาจากแรงผลักดัน ตอนนี้ผมกำลังสำรวจคำถามที่ว่าหรือไม่ราคาหุ้นที่มีความจำแน่นอนหรือการเปลี่ยนแปลงหุ้น และคำแฟนซีสำหรับที่ Poisson คนมักจะสร้างแบบจำลองสิ่งที่เป็นกระบวนการปัวซงซึ่งเป็นที่จะบอกว่ากระบวนการในการที่พฤติกรรมที่ผ่านมามีผลกระทบต่อพฤติกรรมในอนาคตไม่เป็นความจำ และในความเป็นจริงว่าเป็นสิ่งที่สมมติฐานการตลาดที่มีประสิทธิภาพที่จะกล่าวอ้าง มันบอกว่าเนื่องจากข้อมูลทั้งหมดที่อยู่ในราคาปัจจุบันที่คุณไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับว่าจะไปขึ้นหรือลงเมื่อวานนี้ที่จะตัดสินใจว่ามันจะทำในวันนี้ มีหลายคนที่ไม่เชื่อว่าและแทนที่จะยืนยันว่ามีความคิดนี้เรียกว่าเป็นแรงผลักดัน เหล่านี้เรียกว่านักลงทุนโมเมนตัม และพวกเขากล่าวว่าสิ่งที่เป็นไปได้มากที่สุดที่จะเกิดขึ้นในวันนี้เป็นสิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อวานนี้ หรือมีโอกาสมากขึ้น ถ้าหุ้นขึ้นไปเมื่อวานนี้ก็มีแนวโน้มที่จะไปขึ้นในวันนี้กว่าถ้ามันไม่ได้ขึ้นไปเมื่อวานนี้ ดังนั้นผมจึงไม่แน่ใจว่าศาสนาซึ่งผมก็เต็มใจที่จะเชื่อในถ้าอย่างใดอย่างหนึ่งดังนั้นฉันเพิ่มพารามิเตอร์ที่เรียกว่าถ้าคุณเชื่อในโมเมนตัมแล้วคุณควรจะมีการเปลี่ยนแปลงราคาโดย - และนี่ผมก็ไม่ได้บางสิ่งบางครั้งการเสียน การเปลี่ยนแปลงที่ผ่านมาและในความเป็นจริงเพิ่มไว้ใน. ดังนั้นถ้ามันก็ขึ้นเมื่อวานนี้ก็มีแนวโน้มที่จะขึ้นไปวันนี้เพราะผมขว้างปาในจำนวนบวกมิฉะนั้นจำนวนลบ ขอให้สังเกตว่านี่เป็นสารเติมแต่ง เพราะการจัดการกับราคาของเมื่อวานนี้ เปลี่ยนกับการเปลี่ยนแปลง ตกลงดังนั้นที่ว่าทำไมเรากำลังติดต่อกับที่ ตอนนี้ที่นี่เป็นที่ที่ฉันควรจะได้ใส่ในการทดสอบนี้ที่ฉันได้ที่นี่ ได้รับมันออกจากที่นั่น เพราะสิ่งที่ฉันต้องการจะทำคือบอกว่าถ้าราคาจุดตัวเองน้อยกว่า 0.01, ฉันจะตั้งค่าให้ 0, เพียงแค่ให้มันมี แต่นั่นไม่ได้แก้ปัญหาที่เรามีมาก่อน แต่ใช่มั้ย? แล้วฉันจะผนวกและให้การเปลี่ยนแปลงที่ผ่านมาสำหรับการใช้งานในอนาคต ตกลงคนเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นที่นี่? และจากนั้นก็แสดงประวัติความเป็นมาเป็นเพียงการไปผลิตพล็อต เราได้เห็นว่าล้านครั้งก่อน คำถามใด ๆ เกี่ยวกับเรื่องนี้? ดีฉันมีคำถาม? มันทำให้รู้สึกใด ๆ มันจะไปทำงานที่ทั้งหมดหรือไม่ ดังนั้นตอนนี้เรามาทดสอบ ดังนั้นตอนนี้ผมมีโปรแกรมทดสอบหน่วยที่เรียกว่าหุ้นทดสอบหน่วย ฉันเดิมไม่ได้ทำให้มันฟังก์ชั่นที่ผมมีมันในบรรทัดและฉันรู้ว่าโง่จริงๆเพราะผมต้องการที่จะทำมันหลายครั้ง ดังนั้นก็มีขั้นตอนภายในฟังก์ชั่นภายในท้องถิ่นเพื่อการทดสอบหน่วยที่ทำงานจำลอง และจะใช้เวลาชุดของหุ้นที่จะจำลองมะเดื่อจำนวนตัวเลขนี้จะพิมพ์พวงของกราฟและฉันต้องการที่จะพูดในสิ่งที่มันเป็นกราฟและไม่ว่าจะได้หรือไม่ผมเชื่อว่าในเดือนขนาดใหญ่ ได้กำหนดค่าเฉลี่ยเป็น 0 แล้วสำหรับในหุ้นจะย้ายมันให้มันอคติและโมเมนตัมแล้วมันแสดงให้เห็นถึงประวัติความเป็นมา และจากนั้นคำนวณค่าเฉลี่ยที่ได้รับฉันค่าเฉลี่ยของหุ้นทั้งหมดในนั้น เราได้เห็นการเรียงลำดับของสิ่งที่หลายต่อหลายครั้งก่อนหน้านี้ ฉันได้แล้วก็คงบาง โดยวิธีการที่ผมอยากจะเน้นที่ฉันได้รับการตั้งชื่อค่าคงที่เหล่านี้เพื่อให้ง่ายต่อการเปลี่ยน เริ่มต้นด้วยหุ้น 20 100 วัน และแล้วสิ่งที่ผมทำคือผมตุนย่อย 1 หุ้น 1 จะเป็นรายการที่ว่างเปล่าหุ้น 2 เป็นรายการที่ว่างเปล่า ทำไมคุณถึงคิดว่าฉันเริ่มต้นด้วยอคติของ 0? เพราะสิ่งที่คุณคิดว่าควรจะหมายถึงถ้าผมจำลองสิ่งต่างๆที่มีอคติของ 0? ฉันจะเริ่มต้น $ 100 ราคาเฉลี่ยของหุ้นในสิ่งที่ควรจะราคาเฉลี่ยของหุ้นเป็นอย่างไร ถ้ารหัสของฉันถูกต้องสิ่งที่ควรจะราคาเฉลี่ยจะเป็นหลังจากที่บอกว่า 100 วันถ้ามีอคติไม่มี ให้อภัย? 100 ว่า เนื่องจากไม่มีอคติขึ้นหรือลง พวกเขาอาจจะมีความผันผวนอย่างรุนแรง แต่ถ้าฉันมองไปที่หุ้นที่เพียงพอเฉลี่ยควรจะต้องรอบ 100 ผมไม่ทราบว่าสิ่งที่ค่าเฉลี่ยจะเป็นถ้าผมเลือกที่แตกต่างกันทำให้มีความลำเอียง มันนิด ๆ หน่อย ๆ ที่ซับซ้อนดังนั้นฉันเลือกอคติที่ง่ายที่สุด บทเรียนที่สำคัญเพื่อที่ว่าจะมีการคาดการณ์ในผลลัพธ์บางส่วนและฉันจะมีบางส่วนถ้าคุณจะทดสอบควันในการรู้หรือไม่ว่าผมได้รับรหัสของฉันดูเหมือนจะทำงาน สิทธิทั้งหมดและในขั้นต้นดีอาจเริ่มต้นเพียงเพื่อให้ง่ายฉันจะเริ่มต้นเท่ากับโมเมนตัมเท็จ เพราะอีกครั้งก็ดูเหมือนง่ายมีรูปแบบที่มีแรงผลักดันไม่มี ฉันกำลังมองหารูปแบบที่ง่ายที่สุดที่เป็นไปได้เป็นครั้งแรกที่ผมใช้มัน และจากนั้นเรามองไปที่วงเล็ก ๆ น้อย ๆ เช่นนี้มาก่อนสำหรับผมในช่วงของจำนวนหุ้นที่ผมจะสร้างสองรายการที่แตกต่างกันของหุ้นหนึ่งที่ย้ายหรือการแจกแจงได้รับการแต่งตั้งจากเครื่องแบบและอื่น ๆ ที่พวกเขา ' อีกครั้งเสียน เพราะผมเรียงลำดับของการอยากรู้ว่าอีกครั้งซึ่งเป็นวิธีการที่เหมาะสมที่จะคิดเกี่ยวกับเรื่องนี้ทั้งหมดใช่มั้ย? แล้วฉันจะเพียงแค่เรียกมันว่า เราจะเห็นสิ่งที่เราได้รับ ถ้าอย่างนั้นเราจะทำมัน หวังว่าการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดที่ฉันบ้ายังไม่ได้นำมาใช้ไวยากรณ์ผิดพลาด สิทธิทั้งหมดที่ดีอย่างน้อยก็ทำอะไรบางอย่าง ลองดูสิ่งที่มันทำ ดังนั้นการทดสอบด้านซ้ายคุณจะจำได้ว่าเป็นหนึ่งกับการทดสอบหนึ่งที่ผมเชื่อว่าเป็นเครื่องแบบกระจายและการทดสอบที่สองคือเสียน ดังนั้น แต่ขอสิ่งที่เราควรจะทำครั้งแรก? ดีขอทำจำนวนการทดสอบควันหนึ่งเป็นค่าเฉลี่ยมากกว่าหรือน้อยกว่าสิ่งที่เราคาดหวัง? ดีก็ดูเหมือนว่ามันตายแล้วบน 100 ซึ่งเป็นราคาเริ่มต้นในการทดสอบของเราสอง และในการทดสอบหนึ่งก็นิด ๆ หน่อย ๆ ดังกล่าวข้างต้น 100 แต่เราไม่ได้ทำว่าหุ้นจำนวนมากหรือจำนวนวันที่ดังนั้นมันค่อนข้างเป็นไปได้ว่ามันเป็นที่ถูกต้อง แต่เพียงเพื่อให้แน่ใจว่าจะไม่แน่ใจ แต่เพียงเพื่อเพิ่มความเชื่อมั่นของฉันฉันจะเพียงแค่เรียกใช้อีกครั้ง ดีที่นี่ฉันนิด ๆ หน่อย ๆ ต่ำกว่า 100 และในสองและการทดสอบหนึ่งเล็กน้อยต่ำกว่า 100 เช่นกัน คุณจำครั้งสุดท้ายที่เป็นนิด ๆ หน่อย ๆ ดังกล่าวข้างต้น 100 ผมรู้สึกว่าสวยดีเกี่ยวกับเรื่องนี้และในความเป็นจริงฉันวิ่งมันหลายครั้งในสำนักงานของฉัน และมันก็ตีกลับรอบโฉบรอบ 100 หลักสูตรนี้เป็นวิธีที่ไม่ถูกต้องที่จะทำมัน ฉันควรจริงๆเพียงแค่ใส่ไว้ในเทียมทดสอบที่ดีที่ฉันวิ่ง 100, 200, 1000 การทดลอง แต่ฉันไม่ต้องการที่จะเจาะให้คุณกับที่นี่ ดังนั้นเราจะเห็นว่าตกลงเราผ่านการทดสอบควันแรก เราดูเหมือนจะเป็นที่ที่เราคาดหวังว่าจะ ดีขอลองทดสอบควันสอง อะไรที่เราอาจจะต้องการดูเพื่อดูว่าเรามีสิ่งที่ทำงานถูกต้องหรือไม่ ดีฉันไม่สนใจชนิดของความคิดของการมีอคติด้วยการทำให้ 0 จึงขอให้อคติใหญ่ที่นี่ สมมติว่ามันจะให้ฉันแก้ไข เราก็ต้องเริ่มต้นขึ้นอีกครั้งก็เป็นสิ่งที่ปลอดภัยที่สุดที่จะทำ คุณจะไม่คิดว่าผมจะมีผมไม่ได้มี - สิทธิทั้งหมดเป็นวิธีการเกี่ยวกับเรื่องนี้ว่า โชคดีที่เราได้รับผ่านทางนี้ก่อน เรารู้ว่าถ้าเราสังข์การค้นหา ระบบปฏิบัติการ Mac OS บอกว่าใครเป็นผู้ไร้ที่ติ? สิทธิทั้งหมดเราก็ลงที่นี่และผมบอกว่าให้ลองขนาดใหญ่แนะนำอคติ อีกครั้งที่เรากำลังพยายามที่จะดูว่าจะทำในสิ่งที่เราคิดว่ามันอาจจะทำ ดังนั้นสิ่งที่คุณคิดว่ามันควรจะทำอย่างไรกับอคติหรือไม่? ในกรณีที่ค่าเฉลี่ยควรจะตอนนี้หรือไม่ ยังคงประมาณ 100? หรือสูงกว่าใช่มั้ย? เพราะตอนนี้เราได้ใส่ในอคติบอกว่ามันควรจะไปขึ้น โอ๊ะ มันจะไม่ได้มันเจ็บปวด ทั้งหมดขวา ดังนั้นขอเรียกใช้ พอแน่ใจว่าหนึ่งเราจะเห็นการทดสอบสองก็นิด ๆ หน่อย ๆ กว่า 100 และสำหรับการทดสอบหนึ่งเป็นวิธีที่มากกว่า 100 ดีขอให้แน่ใจว่ามันไม่ได้เป็นความบังเอิญ ลองอีกครั้ง. ดังนั้นแน่ใจว่าพอเปลี่ยนอคติที่มีการเปลี่ยนแปลงราคาและการเปลี่ยนแปลงแม้จะอยู่ในทิศทางที่ถูกต้อง ดังนั้นเราจึงสามารถรู้สึกสวยสบายที่มันทำบางสิ่งบางอย่างที่ดีกับที่ นอกจากนี้เรายังรู้สึกว่าสวยสบายที่ว่าอาจจะเป็นวิธีที่สูงเกินไปอคติใช่มั้ย? เราจะไม่คาดหวังว่าควรจะเฉลี่ยกว่า 160 หรือในกรณีหนึ่ง 150 หลังจากนั้นเพียง 100 วันซื้อขายใช่มั้ย? สิ่งที่ไม่ปกติขึ้นไป 50% ใน 100 วัน พวกเขาลงไป 50% แต่ - ขวาทั้งหมดเพื่อให้เป็นสิ่งที่ดี โอ้ให้ดูที่อย่างอื่นในขณะนี้ ลองกลับไปที่อคติง่ายที่นี่ เราจะเรียกใช้อีกครั้ง และคิดเกี่ยวกับสิ่งที่แตกต่างระหว่าง Gaussian ปกติหรือไม่ เราสามารถสรุปอะไรเกี่ยวกับเรื่องเหล่านั้นหรือไม่ ไม่ดีให้ฉันถามคุณ อะไรที่คุณคิดว่าใช่หรือไม่? ใครเห็นอะไรที่น่าสนใจที่นี่? ใช่? นักเรียน: ความแปรปรวนของเสียนที่ดูเหมือนว่าจะมีน้อยกว่าความแปรปรวนของเครื่องแบบที่ ศาสตราจารย์: ความแปรปรวนของเสียนที่ - นักเรียน - น้อย ศาสตราจารย์: ดังนั้นสิ่งที่ถูกต้องที่ดูเหมือนจะเป็นกรณีที่นี่ แต่ขอเรียกใช้อีกครั้งในขณะที่เราได้ทำกับทุกการทดสอบอื่น ๆ ดังนั้นเราจึงมีสมมติฐาน อย่าตกเป็นเหยื่อของโอคลาโฮมานักแม่นปืน เราจะทดสอบสมมติฐานของเราหรืออย่างน้อยตรวจสอบอีกครั้งดูว่าในความรู้สึกบางอย่างที่ทำซ้ำ ดีตอนนี้สิ่งที่เราเห็น? ดูเหมือนจะไม่เป็นจริงในเวลานี้ใช่มั้ย? ไม่เห็นได้ชัด ดังนั้นเราไม่แน่ใจว่าเกี่ยวกับเรื่องนี้ ดังนั้นนี่คือสิ่งที่เราจะต้องตรวจสอบต่อไป และเราจะต้องจะต้องมองไปที่มันและมันจะเป็นเรื่องยุ่งยากมากโดยวิธีการที่เป็นไปได้ว่าคำตอบที่ถูกต้องคือ แต่ถ้าคุณคิดเกี่ยวกับมันมันจะไม่น่าแปลกใจหาก Gaussians อย่างน้อยให้เราบางอย่างที่น่าแปลกใจมากขึ้นผลกว่าเครื่องแบบ เพราะเครื่องแบบที่เราได้ตั้งขึ้นที่นี่เป็นที่สิ้นสุด ต่ำสุดและสูงสุดเป็นที่สิ้นสุด กับเสียนที่มีหาง และคุณอาจจะทุกครั้งในขณะที่ได้รับนี้อย่างน้อยในขณะที่เราได้ทำมันในกรณีนี้นี้ย้ายขนาดใหญ่ออกมาในตอนท้าย คุณอาจจะไม่ ไม่มีอะไรที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับเรื่องนี้คือนอกเหนือจากความเข้าใจว่ารายละเอียดของวิธีการที่คุณตั้งค่าสิ่งเหล่านี้สามารถขึ้นเรื่องมาก ดีสิ่งสุดท้ายที่ฉันต้องการจะดูที่เป็นแรงผลักดัน ดังนั้นขอให้กลับไปและให้ตั้งโมจริงที่นี่ ดีไม่ต้องการให้เราตั้งโมจริงที่นี่ อามีมันไม่ เช่นนั้นและตอนนี้ขอเรียกมันและดูสิ่งที่เกิดขึ้น คุณคิดว่าอะไรจะเกิดขึ้น? ใคร? นักเรียน: [ไม่ได้ยิน] ศาสตราจารย์: ผมคิดว่าคุณขวา คนเหล่านี้ควรขดดูว่าฉันสามารถ - โอ้ไม่ได้เลวร้าย ลองใช้มัน ดีก็เป็นเพียงเล็กน้อยยากที่จะเห็น แต่สิ่งที่มีแนวโน้มที่จะใช้เวลาปิด เพราะเมื่อสิ่งที่เริ่มต้นที่จะย้ายก็มีแนวโน้มที่จะย้ายไปในทิศทางที่ ทั้งหมดขวา