គុណសម្បត្តិនិងគុណវិបត្តិនៃការស្រាវជ្រាវបរិមាណ

អ្នកស្រាវជ្រាវទីផ្សារតែងតែប្រើ វិធីសាស្រ្តបរិមាណ ក្នុងការងាររបស់យើង។ វាជាការសំខាន់ក្នុងការយល់ពីភាពខ្លាំងនិងការកំណត់នៃវិធីសាស្ត្រស្រាវជ្រាវ។ នេះជាការពិតទាក់ទងទៅនឹងបច្ចេកទេសស្រាវជ្រាវបរិមាណដោយមូលហេតុពីរយ៉ាង: (1) វប្បធម៌វិទ្យាសាស្រ្តនិងការបង្ហាត់បង្រៀនត្រូវបានពោរពេញដោយបច្ចេកទេសស្រាវជ្រាវបរិមាណនិងមិនលំអៀងទៅនឹងការរចនានិងមេកានិចនៃនីតិវិធីបែបនោះទេហើយ (2) វាមិនល្អ មានភាពងាយស្រួលដើម្បីរៀបចំកិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងស្រាវជ្រាវបរិមាណយ៉ាងធ្ងន់ធ្ងរ។

ការផ្តោតអារម្មណ៍ខុសលើលេខ

របស់ខ្លួន "ត្រជាក់" ដើម្បីអាចនិយាយបានថាអ្នកគឺជាអ្នកស្រាវជ្រាវ r បរិមាណ។ "Quants" ដែលជាពាក្យដែលស្រលាញ់ដោយអ្នកវិភាគបរិមាណត្រូវបានគេស្គាល់ត្រូវបានដាក់នៅលើ ចំនួនដ៏អស្ចារ្យនៅលើជើងមេឃ ។ ខ្ញុំជឿថានេះគឺកាន់តែច្រើនដោយសារតែគណិតវិទ្យានិងស្ថិតិស្មុគស្មាញត្រូវបានគោរពដោយសាមញ្ញដោយសារតែយើងភាគច្រើនមិនយល់ដឹងអំពីវិស័យនេះ។ ប្រសិនបើអ្វីមួយហាក់ដូចជាមានអត្ថប្រយោជន៍សង្គមហើយនៅពេលមានការពិបាកនិងអាថ៌កំបាំងវាទំនងជាមានលក្ខណៈ "ពន្លឺ" ។ ទីផ្សារនេះត្រូវបានរំខានដោយការធ្វើម៉ូដែលកុំព្យូទ័រនិងការក្លែងធ្វើ។ វាបានគោរពដល់ប្រអប់ខ្មៅនៃឧបករណ៍ចម្លងដែលថាវាយឺតពេលក្នុងការប្រតិកម្មនៅពេលដែលម៉ូឌែលបរាជ័យក្នុងការទស្សទាយការប្រែប្រួលដែលជៀសមិនរួច។

ផ្ទុយទៅវិញចូរនិយាយឱ្យខ្លាំង ៗ ថាអ្នកគឺជាអ្នកមានគុណសម្បត្តិ អ្នកស្រាវជ្រាវនិងមនុស្សទំនងជាផ្តល់ឱ្យអ្នកនូវរូបរាងដែលមានចម្ងល់។ មនុស្សភាគច្រើនដឹងថា quants ត្រូវបានចូលរួមក្នុងការជ្រើសរើសភាគហ៊ុននិងការវាយតម្លៃផលបត្រ។

ប៉ុន្តែតើអ្នកស្រាវជ្រាវគុណភាពធ្វើអ្វី? ក្រៅពីត្រូវបាន Margaret Mead, នោះគឺ, តួនាទីអ្វីត្រូវបានចាកចេញទៅឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវគុណភាព? ឬក៏ដូច្នេះគំនិតធម្មតាអាចទៅបាន។

វិទ្យាសាស្រ្តកុំព្យូទ័រមានអាយុកាលចាស់ណាស់។ ម៉ូដែលកុំព្យូទ័រគឺមានតែល្អដូចមាតិកានៅលើដែលពួកគេត្រូវបានសាងសង់ឡើង។ បញ្ហានៃ ការឆ្លុះបញ្ជាំងគឺមិនឆ្ងាយប៉ុន្មានទេ។

លោក George Soros បានប្រើពាក្យត្រិះរិះរួមគ្នាជាមួយសេដ្ឋកិច្ចជាទូទៅនិងទីផ្សារហិរញ្ញវត្ថុជាពិសេស។ គោលការណ៍ភាពមិនប្រាកដប្រជារបស់លោកហេសឺនបឺកដែលជាទស្សនវិទូក្នុងវិស័យរូបវិទ្យាក៏ពាក់ព័ន្ធផងដែរនៅក្នុងបរិបទនេះ។ លោកហេសឺនបឺក - ក្នុងអត្ថន័យសង្ខេបដែលមិនធ្វើយុត្តិធម៌ជាគោលការណ៍បានលើកឡើងថាយើងមិនអាចវាស់ពីរគុណលក្ខណៈនៃរឿងមួយបានក្នុងពេលតែមួយដោយសារតែនៅក្នុងការវាស់វែងរបស់យើងយើងប៉ះពាល់ដល់គុណលក្ខណៈឬវត្ថុហើយដូច្នេះនាំមកនូវការផ្លាស់ប្តូរឬការបង្ខូចទ្រង់ទ្រាយនៃដើម ។

សូមគិតអំពីយោបល់របស់លោក George Soros ទៅនាយកដ្ឋានសេដ្ឋកិច្ចសេដ្ឋកិច្ចពិភពលោករបស់ MIT ក្នុងឆ្នាំ 1994 ។

ទ្រឹស្តីដែលត្រូវបានទទួលយកជាទូទៅគឺថាទីផ្សារហិរញ្ញវត្ថុមាននិន្នាការឆ្ពោះទៅរកតុល្យភាពហើយទាំងមូលនឹងបញ្ចុះអនាគតឱ្យបានត្រឹមត្រូវ។ ខ្ញុំធ្វើសកម្មភាពដោយប្រើទ្រឹស្តីខុសគ្នាដោយយោងទៅតាមទីផ្សារហិរញ្ញវត្ថុមិនអាចបញ្ចុះអនាគតបានត្រឹមត្រូវទេព្រោះវាមិនគ្រាន់តែបញ្ចុះអនាគតប៉ុណ្ណោះទេ។ នៅក្នុងបរិបទមួយចំនួនទីផ្សារហិរញ្ញវត្ថុអាចប៉ះពាល់ដល់មូលដ្ឋានគ្រឹះដែលគេហៅថាឆ្លុះបញ្ចាំង។ នៅពេលដែលវាកើតមានទីផ្សារបានចូលទៅក្នុងស្ថានភាពនៃតុល្យភាពថាមវន្តនិងមានឥរិយាបថខុសគ្នាពីអ្វីដែលត្រូវបានគេចាត់ទុកថាធម្មតាតាមទ្រឹស្ដី។ នៃទីផ្សារមានប្រសិទ្ធិភាព។ "

រូបរាងស្រដៀងគ្នាផ្សេងទៀតនៅបាតុភូតដូចគ្នាបេះបិទមួយទៀតត្រូវបានពិពណ៌នានៅក្នុងសៀវភៅ The Black Swan ដោយ Nassim Nicholas Taleb ។ សត្វស្លាបពណ៌ខ្មៅមិនមានជាទូទៅនៅក្នុងធម្មជាតិទេមានមនុស្សតិចតួចណាស់ដែលបានឃើញសត្វខ្លាខ្មៅ។ យោងទៅតាមលោក Taleb សត្វខ្លាខ្មៅគឺជាព្រឹត្តិការណ៍វិជ្ជមានឬអវិជ្ជមានដែលត្រូវបានគេចាត់ទុកថាមិនគួរឱ្យជឿ។ ប៉ុន្តែនៅពេលសត្វស្វាខ្មៅកើតឡើងវាបណ្តាលឱ្យមានផលវិបាកយ៉ាងធ្ងន់ធ្ងរ។ មនុស្សមួយចំនួនជឿថាព្រឹត្តិការណ៍សត្វសាហាវពណ៌ខ្មៅពន្យល់ពីកិច្ចព្រមព្រៀងដ៏អស្ចារ្យអំពីពិភពលោក។ ប៉ុន្តែមនុស្សភាគច្រើន - ជាពិសេសអ្នកជំនាញ - គឺខ្វាក់ទៅ swans ខ្មៅ។

វិធីសាស្រ្តសង្ស័យគឺមានសារៈសំខាន់ចំពោះវិទ្យាសាស្ត្រភស្តុតាង។ មានរឿងមួយចំនួនត្រូវពិចារណានៅពេលដែលស្វែងយល់ពីគោលគំនិតដែលទាក់ទងទៅនឹងការរួមភេទដែលធ្វើឱ្យមនុស្សងងឹតភ្នែកក្នុងការទទួលយកការស្រាវជ្រាវបរិមាណនិងតម្លៃពឹងផ្អែកលើការចែកចាយធម្មតា។

វាជាកំហុសមួយក្នុងការជឿជាក់ថាការស្រាវជ្រាវបរិមាណដោយផ្អែកទៅលើស្ថិតិស្តីអំពីការស្រាវជ្រាវគឺជាការគួរឱ្យជឿជាក់ឬវិទ្យាសាស្ត្រជាងការស្រាវជ្រាវដែលមានមូលដ្ឋានលើការយល់ដឹង។ ចំណុចសំខាន់ពិតប្រាកដក្នុងការប្រៀបធៀបរវាងការស្រាវជ្រាវបរិមាណនិងការស្រាវជ្រាវគុណភាពគឺថាការចូលរួម ដោយប្រធានបទ របស់អ្នកស្រាវជ្រាវដែលជាការជំទាស់យ៉ាងខ្លាំងបំផុតមួយចំពោះការស្រាវជ្រាវគុណភាព - កើតឡើង តាមវិធីសាស្រ្តបរិមាណ ។ ជាការពិតវាកើតឡើងមុននេះនៅក្នុងលំដាប់ពិសោធន៍នៃស្ទ្រីមស្រាវជ្រាវក្នុងការស្រាវជ្រាវបរិមាណជាងវានៅក្នុង ការស្រាវជ្រាវគុណភាព ។

អ្នកស្រាវជ្រាវបង្កើតសម្មតិកម្មមួយនៅក្នុងការស្រាវជ្រាវបរិមាណដែលនឹងត្រូវបាន "សាកល្បង" ដោយដំណើរការស្ថិតិ។ ការបង្កើតសម្មតិកម្មមួយអាចជាសកម្មភាពសកម្មណាស់។ ហើយការផ្តោតការយកចិត្តទុកដាក់តូចចង្អៀតនៃការសាកល្បងសម្មតិកម្មអាចជាការភ័ន្តច្រឡំ។ ទម្រង់នៃការស្រាវជ្រាវគុណភាពជាច្រើនបានអនុញ្ញាតឱ្យមានគំរូលេចធ្លោក្នុងទិន្នន័យដើម្បីចង្អុលបង្ហាញពីប្រធានបទដែលអាចចាត់ទុកថាទំនាក់ទំនង (នេះគឺស្មើនឹងការសាកល្បងសម្មតិកម្មនៅក្នុងការស្រាវជ្រាវបរិមាណ) ។ ការស្រាវជ្រាវគុណភាពអាចនឹងបើកចំហរចំពោះ "បហ្កាន់ខ្មៅ" ដែលមិនមានសម្មតិកម្មដែលត្រូវបង្ហាញឬបដិសេធ។