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大数据和机器学习不会让我们免于另一场金融危机

2018-09-20 10:49 作者:极速时时彩 来源:极速时时彩 次阅读
大数据示意图

极速时时彩:如果能让机器学习如何管理这些金融上的大数据及计算方式,说不定可以减少很多失误的可能也可以降低金融危机的发生率。

金融危机爆发十年后,股市经常创出新高,波动幅度创下新低。金融行业积极而有利地接受了大数据和计算算法,这些都得益于机器学习的诸多胜利。然而,我们必须质疑新一代量化模型的信心,这些创新可能正如威廉·达德利所警告的那样“导致过剩并使[金融]系统面临风险。”

 

八十年前,约翰·梅纳德·凯恩斯(John Maynard Keynes)引入了不可约不确定性的概念,区分了可以合理计算概率的事件,例如轮盘赌的旋转,以及那些仍然未知的事件,例如十年的战争。今天,我们面临的风险是投资者,交易员和监管机构未能理解技术进步的程度 - 或者更确切地说不是 - 减少财务不确定性。

 

两个领域特别令人关注。首先,机器学习和算法交易的最新进展与危机前金融工程的爆炸性增长之间存在许多令人不安的相似之处。其次,我们不能仅仅从更多的数据和更强的计算能力中得到安慰:统计理论表明,大数据并不一定能防止大麻烦。

 

像今天一样,20世纪90年代和21世纪初的金融业吸引了许多最敏锐的量化思想,他们在理论和方法上取得了显着的进步。像今天一样,千禧年的金融工程带来了巨大的商业成功:衍生工作台开发的数学工具建立了业务,提高了利润并提供了卓越的投资回报。我在纽约生活那个时代,这是一个充满活力的创业世界的先进概率建模和前所未有的计算能力的一部分。我们正在遏制财务不确定性,或者我们相信。

 

金融危机将这种心态暴露为“量子妄想”,这一集我们现在可能面临重复的风险。许多建模假设,例如资产价格之间的相关性,被证明存在严重缺陷。此外,量化金融的基本基础 - 例如,证券价格的基本逻辑界限 - 破裂了。同样很清楚的是,量子严重错误地指定了可能的结果集,并计算了事件的条件概率,这取决于世界是否已经或多或少地知道事件。一旦发生明显不可能发生的事件,他们做出的决定是无意义的。

 

重要的是,统计学家亚瑟·登普斯特(Arthur Dempster)所谓的“程序主义”也是一种扩散:复杂技术的死记硬背,牺牲了定性推理和主观判断,导致了不合逻辑的结果。一个例子:银行通常采用不同的模型来定价不同的衍生合约,导致同一产品被同一机构给予两个不相等的价格。

 

大量人才涌入;技术进步迅速;利润飙升:今天的量化金融世界呼应了千禧年的世界。程序主义现在可能更加普遍,这得益于算法的广泛成功以及采用它们的相关竞争压力;通过监管推动来验证或“证明”模型,其结果具有不切实际的可信度。

是的,凭借比十年前更大的数据和更强的计算能力,我们现在可以探索更大的可能结果。但是我们仍然不知道我们计算的条件概率在多大程度上与实际概率不同。我们仍然不知道我们的哪些假设会被打破。实际上,随着我们的算法变得越来越复杂,与深度学习一样,识别可能嵌入到算法中的逻辑中的差距或理解模型何时可能严重失败变得更加困难。

 

使用我们遇到的数据和市场,机器学习在短期预测方面非常有效。但机器学习并不擅长推理,从有关基础科学和市场机制的数据中学习。我们对市场的理解仍然不完整。

 

大数据本身可能无济于事,正如我的哈佛同事孟小莉最近在“大数据中的统计天堂和悖论”中所表示的那样。假设我们想要估算一大群人的财产,例如特朗普选民的百分比2016年11月在美国。我们能做到这一点取决于三个数量:数据量(越多越好);感兴趣的财产的可变性(如果每个人都是特朗普选民,问题很容易);和数据的质量。数据质量取决于人的投票意图与该人是否包括在数据集中之间的相关性。例如,如果特朗普选民不太可能被包括在内,那可能会影响分析。

 

Meng表明,数据质量以显着的方式主导着数据量。例如,假设我们调查了1%的美国选民,大约230万人,而特朗普选民准确回应的可能性仅比非特朗普选民低0.1%。然后,大数据集对特朗普选民总体百分比的估计不如仅仅450人的简单随机样本,其中答案是准确的。

 

金融的教训是严峻的。如果我们的数据集无论多大,都是以最小但系统的方式不能代表人口,那么大数据并不排除大问题。那些在复杂问题上投入复杂算法和大数据集的程序主义方法的人特别容易受到攻击。谁可以告诉我们今天的数据在代表未来方面的代表性如何?是的,我们可能永远不会再假设房价不会同时下降到每个州,但我们不知道隐含的其他假设是什么。

 

比以往任何时候,判断 - 必然是主观的,并且基于经验 - 将在缓和过度依赖和滥用定量模型方面发挥重要作用。对即使是最成功的算法提出质疑,并在面对不可减少的不确定性时保持谦逊的判断,也可能证明金融稳定与另一场危机的“可怕损害”之间存在差异。

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