विज्ञान और दर्शन के परिप्रेक्ष्य से चर्चा: बिना तर्क के किसी रणनीति पर कैसे विश्वास किया जाए

• #### विज्ञान क्या है?

विज्ञान और छद्म विज्ञान के बीच एक व्यापक रूप से स्वीकार्य सिद्धांत है जिसे पोपल का मिथ्यावाद कहा जाता है।

अर्थात सभी वैज्ञानिक नियम कभी भी सिद्ध नहीं हो सकते हैं, और आम तौर पर कहा जाता है कि वैज्ञानिक नियम कभी भी तथ्य के तर्क के तरीके से आपको साबित नहीं कर सकते हैं, खासकर उन लोगों के लिए जो बैल के सींग को साबित करते हैं। उदाहरण के लिए, हम सभी अब जानते हैं कि पृथ्वी सूर्य के चारों ओर घूमती है, और मैं आपको यह साबित करना चाहता हूं कि यह कैसे करना है, सबसे अच्छा तरीका एक विशाल दूरबीन है जो आपको दूर से वीडियो भेजता है। लेकिन आप कह सकते हैं कि वर्तमान में पृथ्वी सूर्य के चारों ओर घूमती है, आप यह साबित नहीं कर सकते कि तांग राजवंश की पृथ्वी भी सूर्य के चारों ओर घूमती थी, यह तुलनात्मक रूप से कठिन है, मैं प्राचीन लोगों को ढूंढूंगा और पृथ्वी से सूर्य के उदय के लिखित रिकॉर्ड को उखाड़ लूंगा, लेकिन आप कह सकते हैं कि यह सूर्य के चारों ओर पृथ्वी की यात्रा हो सकती है, और यह डायनासोर के समय के लिए भी साबित नहीं हो सकती है, और पृथ्वी सूर्य के चारों ओर घूमती है, और यह और भी कठिन है, कम से कम एक उदाहरण दर्ज नहीं किया गया है। उदाहरण के लिए, प्रकाश की गति के बारे में बात करते हुए, हर बार

यहाँ समस्या है, विज्ञान को कैसे परिभाषित किया जाए। विज्ञान को इस तरह से परिभाषित किया जा सकता हैः विज्ञान अनुभववाद है कि वह इतिहास में झूठ साबित करने में सक्षम है, और कुछ झूठ भविष्यवाणियां करने में सक्षम है, और ये भविष्यवाणियां वास्तव में झूठी साबित होने में सक्षम हैं, अर्थात वैज्ञानिक सिद्धांत द्वारा की गई भविष्यवाणियों को प्रयोग द्वारा खारिज किया जा सकता है, केवल जब यह झूठी भविष्यवाणियों और झूठी भविष्यवाणियों को पूरा करता है, तो हम विज्ञान के नाम से खिताब प्राप्त कर सकते हैं। इसके विपरीत, यदि आप एक सिद्धांत पेश करते हैं और भविष्यवाणियां करते हैं जो प्रयोग द्वारा कभी भी खारिज नहीं की जा सकती हैं, तो इसे झूठा विज्ञान कहा जा सकता है।

उदाहरण के लिए, आप कहते हैं कि कोई व्यक्ति 5 मीटर लंबा हो सकता है, हमने दुनिया के सभी लोगों को गिना है, और एक भी नहीं पाया है, लेकिन फिर भी आपके निष्कर्ष को खारिज नहीं कर सकता है, क्योंकि हम यह साबित नहीं कर सकते कि तांग राजवंश में एक व्यक्ति 5 मीटर लंबा था, और यदि आप अपने निष्कर्ष को खारिज नहीं कर सकते हैं, तो आप क्यों कहते हैं कि आप विज्ञान को स्वीकार नहीं कर सकते हैं, क्योंकि आप न तो 5 मीटर लंबा व्यक्ति साबित कर सकते हैं और न ही भविष्यवाणी कर सकते हैं कि 5 मीटर लंबा व्यक्ति कब होगा। इसलिए, जब एक सिद्धांत केवल झूठी पुष्टि कर सकता है और झूठी पुष्टि नहीं कर सकता है, और झूठी भविष्यवाणी नहीं कर सकता है, तो हम इसे वैज्ञानिक नहीं मान सकते।

• #### दूसरा, सिद्धांतों पर भरोसा कैसे करें, जबकि वे खुद ही कठोर नहीं हैं

उपरोक्त विज्ञान 100% सही विज्ञान है, और इसे अनगिनत बार जांचा जा सकता है, और एक बार जांचे जाने पर इसे गलत साबित किया जा सकता है, यह विज्ञान नहीं है, जैसे कि एक काले रंग का तिलचट्टे को ढूंढना और सभी तिलचट्टे को सफेद घोषित करना। तो सवाल यह है कि अगर मैं एक प्रस्ताव प्रस्तुत करता हूं कि 95% तिलचट्टे सफेद हैं, तो क्या यह विज्ञान है? यह स्पष्ट रूप से पुष्टि करना मुश्किल है, और इसे गलत साबित करना भी मुश्किल है।

यहाँ वह बहुत शर्मिंदा है, हम जीवन में हर जगह संभावना है, उदाहरण के लिए, मैं पिछले सैकड़ों वर्षों के आंकड़ों के आधार पर निष्कर्ष निकाला है कि हर साल अगस्त में एक तूफान की संभावना 90% है, आप विश्वास करते हैं या नहीं। उदाहरण के लिए, कल बारिश की संभावना 50% है, आप विश्वास करते हैं या नहीं। समुद्री तटीय व्यापार की सटीकता 40% है, क्या आपको विश्वास करना चाहिए? यह सवाल का कुंजी है, कि सिद्धांत ही कठोर नहीं है सांख्यिकीय संभावना में विश्वास कैसे करें, ठीक से कहा जाए तोः न कि क्योंकि सिद्धांत संभावना की गणना कर सकता है, लेकिन केवल सांख्यिकीय प्राप्त संभावना के आधार पर, कैसे विश्वास करें? (एक विरोधाभासी उदाहरणः क्वांटम सिद्धांत गणितीय संभावनाओं का उपयोग करके निष्कर्ष निकाला जा सकता है, सख्त सिद्धांत, सांख्यिकीय प्राप्त संभावना के बजाय) ।)

बेशक आप चुन सकते हैं सिद्धांत कठोर नहीं है सांख्यिकीय संभाव्यता आम तौर पर अविश्वसनीय है, लेकिन वास्तव में आप विश्वास करते हैं या नहीं, लेकिन गहराई से प्रभावित है. उदाहरण के लिए, लड़ाई में 10 साल, आप अग्रिम पंक्ति में जाना है, और फिर आप इस 10 साल के लिए अग्रिम पंक्ति में मृत्यु दर का 10% की गणना, लगता है कि अपने भाग्य के लिए, आप भर्ती करना चाहते हैं, लेकिन अगर एक आंकड़ा, मृत्यु दर 60%, महसूस पेशाब, निश्चित रूप से नहीं जाना है, आप कहते हैं कि आप इस सांख्यिकीय संभाव्यता विश्वास नहीं करते, तो आप निश्चित रूप से रोक दिया जाएगा. एक और उदाहरण है, वहाँ एक असीमित जेब है, लाल और सफेद गेंदों से भरा है, कोई भी वास्तविक अनुपात पता नहीं है, लेकिन पहले 2400 गेंदों ले लिया है, और पाया कि लाल और सफेद गेंदों में से 64 गेंदों हैं, तो आप कैसे दांव लगाना चाहते हैं? लाल गेंदों की संभावना बहुत अच्छी है। लेकिन वास्तव में भविष्य में लाल और सफेद गेंदों के अनुपात में कोई बदलाव नहीं होगा, लेकिन जब तक आप जानते हैं कि भविष्य में प्रभावित करने की संभावनाओं का कोई भी नहीं होगा। आप

सांख्यिकीय संभावनाओं के आधार पर, यह स्पष्ट है कि एक विरोधाभास साबित करना बहुत आसान है, लेकिन इस संभावना को साबित करना बहुत मुश्किल है। सांख्यिकीय संभावनाओं को विज्ञान नहीं माना जा सकता है, यह विवादास्पद है, मैं इसे नहीं कह रहा हूं, यहां कोई बहस नहीं है, मैं केवल इस बारे में बात कर सकता हूं कि इसे कैसे माना जा सकता है।

यहाँ एक जांच योग्य संख्या शामिल है, अतीत में जांच योग्य संख्या जितनी अधिक होगी, उतनी ही अधिक विश्वसनीयता होगी, भविष्यवाणी के बाद जितनी बार जांच की जाती है, उतनी ही अधिक विश्वसनीयता होगी। अतीत में 10,000 प्रयोग, निष्कर्ष 1,000 प्रयोगों की तुलना में अधिक विश्वसनीय है। भविष्यवाणी के बाद 10,000 परीक्षण, निष्कर्ष 1,000 प्रयोगों की तुलना में अधिक विश्वसनीय है। ((तार्किक सोच के कुछ कार्यक्रमों ने बेयज़ के सिद्धांत को बताया, लगभग यही अर्थ है) । जैसे पिछले उदाहरण में, यदि आप लगभग 2 महीने के लिए मोर्चे पर मृत्यु दर 10% की रिपोर्ट करते हैं, तो आप नामांकित हैं, और बाद में एक आंकड़ा हाल के 10 वर्षों में मृत्यु दर 60% है, निश्चित रूप से डर और पछतावा।

तो अब सवाल उठता है कि क्या हम इस उच्च-लाभ वाली मात्रात्मक रणनीति पर विश्वास कर सकते हैं?

वैज्ञानिक तरीके से, सबसे पहले, ऐतिहासिक रूप से सत्यापित रणनीति वास्तव में उच्च रिटर्न देती है, और निश्चित रूप से परीक्षण समय जितना लंबा होगा उतना ही बेहतर होगा, और परीक्षण की संख्या जितनी अधिक होगी उतना ही बेहतर होगा। फिर भविष्यवाणी की जाती है, अगले कुछ वर्षों के लिए (उदाहरण के लिए 3 साल) अभी भी उच्च रिटर्न की संभावना बहुत अधिक है। जब तक कि ब्लैक स्वानड्रॉफ दिखाई नहीं देता है, तब तक यह गलत साबित नहीं होता है। इसलिए रणनीति विफल होने से पहले, रणनीति विश्वसनीय है। निश्चित रूप से भविष्यवाणी की जाती है, यानी वास्तविक समापन के बाद, समय पर्याप्त होना चाहिए।

उदाहरण के लिए, फलियां की छोटी लेन-देन की रणनीति साबित हुई है कि वे 300 में जीत सकते हैं, और मैं भविष्यवाणी करता हूं कि वे अगले 10 वर्षों में भी जीत सकते हैं, हालांकि यह साबित करने में लंबा समय लगता है, और अगर भविष्यवाणी 10 साल बाद सही है, तो यह विश्वसनीय है।

और कुछ लोग कहेंगे कि रणनीति बनाने के लिए 07 साल से अब तक, लंबे समय तक इंतजार करने के लिए बहुत लंबा है, बहुत लंबा इंतजार करना. मैं एक अच्छा तरीका है, रणनीति परीक्षण समय सेट करने के लिए 07 साल से 11 साल के अंत में, एक इष्टतम रणनीति बनाने के लिए, और फिर देखो 07 साल से 16 साल के लिए, यह 5 साल के लिए परीक्षण के बराबर है, भविष्यवाणी के बाद और 5 साल के लिए परीक्षण, क्या यह काम करता है देखने के लिए. (मेरी आँखों में उन लोगों के लिए जो केवल एक साल में एक बार परीक्षण नई स्टॉक रणनीति अविश्वसनीय है)

परीक्षणों की संख्या के लिए, उदाहरण के लिए, सभी रणनीतियाँ 2007 से अब तक हैं, दो दिन की शिपमेंट अवधि 1 दिन की तुलना में आधे से कम है, और मैंने अक्सर पाया है कि बहुत जटिल रणनीतियों के लिए, एक दिन की शिपमेंट अवधि में बदलाव, रणनीति वार्षिकी में 100% की गिरावट हो सकती है। इसलिए, 4 दिन की शिपमेंट वाली रणनीति, 4 प्रारंभिक समय की जांच करें। 60 दिन या उससे अधिक की रणनीति, कम से कम हर दूसरे दिन 5 बार जांच की जाती है।

• #### तीसरा, क्या सिद्धांत अच्छा है, जोकहम के दाढ़ी सिद्धांत

जब आपके पास दो या दो से अधिक प्रतिस्पर्धी सिद्धांत हैं जो एक ही निष्कर्ष पर आते हैं, तो सरल या खंडन योग्य एक बेहतर है। इस कथन का एक अधिक सामान्य रूप भी है: यदि आपके पास दो या दो से अधिक सिद्धांत हैं जो दोनों अवलोकन की गई तथ्यों की व्याख्या कर सकते हैं, तो आपको सरल या खंडन योग्य का उपयोग करना चाहिए जब तक कि अधिक सबूत नहीं मिल जाते। घटनाओं के लिए सबसे सरल व्याख्या अक्सर अधिक जटिल व्याख्याओं की तुलना में अधिक सही होती है। यदि आपके पास दो या दो से अधिक समान समाधान हैं, तो सबसे सरल चुनें। कम से कम परिकल्पनाओं की आवश्यकता वाली व्याख्या सबसे अधिक संभावना है। लेकिन ओम्कार की चाकू स्वयं विज्ञान नहीं है, यह अनुभव की बात है

उदाहरण के लिए, सम्राट के नए कपड़े। सम्राट को सड़क पर नंगे गधे में चलते हुए देखकर, प्रधानमंत्री और पड़ोसियों के नाक से बहने वाले छोटे बाल अलग-अलग व्याख्या करते हैं। सबसे पहले, प्रधानमंत्री की व्याख्या देखेंः 1) सम्राट पर दुनिया के सबसे खूबसूरत कपड़े पहने हुए हैं; 2) यह केवल बुद्धिमान लोगों के लिए दिखाई देगा; 3) मान लीजिए कि मैं एक मूर्ख हूं। इसलिए मैंने सम्राट को नंगे गधे में देखा।

तो, यह महत्वपूर्ण है कि सरल रणनीति, अधिक प्रभावी। समान लाभ के लिए रणनीति, कम विकल्प।

• #### 4. सिद्धांत कठोर नहीं है, लेकिन क्या विश्वसनीय रणनीति विफल हो सकती है?

जवाब है हाँ, खासकर उन रणनीतियों के लिए जो अपेक्षाकृत कम बार जांच की जाती हैं।

उदाहरण के लिए, छोटे नए स्टॉक, बड़े शेयरों में विशेष रूप से अच्छा समय होगा, इस साल विशेष रूप से अच्छा प्रदर्शन किया है, लेकिन यह बहुत संभावना है कि यह अगले साल से बाहर है. उदाहरण के लिए, 2007 के बड़े शेयरों, कम कीमत के शेयरों, बहुत अच्छा प्रदर्शन किया है, अब यह आम है

उदाहरण के लिए, 28 प्रवृत्ति, जो 28 के आधार पर दो शैलियों को विभाजित करती है, और एक लंबी प्रवृत्ति हो सकती है, लेकिन भविष्य में 28 क्यों नहीं हो सकता है?

उदाहरण के लिए, औसत रेखा का चयन करते समय, हमें लगता है कि MA ((2.20) गहरे 300 के लिए प्रभावी है, बहुत अच्छा है, लेकिन स्टैम्प 500 के लिए बहुत बुरा है, लेकिन वास्तव में गहरे 300 के MA ((2.20) पहले से ही प्रभावी नहीं है, तो यह है कि क्या यह अमान्य है। रुझान और 28 बहुत कम परीक्षण हैं, एक वर्ष में दो या तीन बार परीक्षण किया जा सकता है।

उदाहरण के लिए, pb{3,6.5) बहुत अच्छा है, लेकिन 2007 में केवल 3 बार परीक्षण किया गया है, आप कैसे जानते हैं कि यह लंबे समय तक कम नहीं होगा, जैसे कि 300?

एक अंतिम उदाहरण है छोटी लेनदेन राशि, इतनी अच्छी रणनीति है कि आप यह नहीं सोच सकते कि यह 300 की गहराई में बेकार है, आप मेरी पोस्ट देख सकते हैं

ओ’कैम की दाढ़ी का टुकड़ा पर्याप्त नहीं था, और बाद में सोचता हूं कि क्या मैं और अधिक ठोस लिख सकता हूं।

उपरोक्त पाठ, संदर्भ में, समय के आकार के बारे में, दार्शनिकों ने क्या किया है?