Ein Zitat von Warren Stephens
Es ist schwierig, Ihren Kunden klarzumachen, dass es bestimmte Tage gibt, an denen der Markt um 2 % steigt oder fällt, und dass dies im Wesentlichen von Algorithmen gesteuert wird, die mit Algorithmen sprechen. Dafür gibt es keinen wirklichen Sinn oder Grund. Es ist also schwierig. Wir versuchen einfach, langfristiges Investieren und Kurshalten zu predigen.
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Wenn Algorithmen Menschen vom Arbeitsmarkt verdrängen, könnten sich Reichtum und Macht in den Händen der winzigen Elite konzentrieren, die über die allmächtigen Algorithmen verfügt, was zu beispielloser sozialer und politischer Ungleichheit führt. Alternativ könnten die Algorithmen selbst Eigentümer werden.
Ich bin davon überzeugt, dass das, was ich suche, da draußen ist, aber es fällt mir wirklich schwer, es zu finden. Suchalgorithmen allein sind nicht in der Lage, echten Kontext zu Informationen bereitzustellen.
Das Problem bei Google besteht darin, dass man über 360 Grad omnidirektionale Informationen auf linearer Basis verfügt, die Algorithmen für Ironie und Mehrdeutigkeit jedoch nicht vorhanden sind. Und das sind die Algorithmen der Weisheit.
An der Börse (wie in weiten Teilen des Lebens) besteht der Anfang der Weisheit darin, seine Unwissenheit zuzugeben. Eines der vielen Dinge, die Sie über Aktien nicht wissen können, ist der genaue Zeitpunkt, wann sie steigen oder fallen werden. Langfristig gesehen steigen Aktien im Allgemeinen in einem angenehmen Tempo. Die Geschichte zeigt, dass sich ihr Wert etwa alle sieben Jahre verdoppelt. Aber kurzfristig sind die Aktien einfach nur wild. Über Tage, Wochen und Monate hinweg hat niemand eine Ahnung, was sie tun werden. Dennoch glauben fast alle Anleger, dass sie schlau genug sind, solche kurzfristigen Bewegungen vorherzusagen. Diese Hybris bringt sie häufig in Schwierigkeiten.
Wenn es darum geht, Filme und Charaktere zu erschaffen, mit denen sie nicht vertraut sind, ist es wichtig, dass man sie bei einer Untergruppe seiner Fans anspricht. Es ist enorm schwierig, es an ein globales Publikum zu vermarkten, und es wird immer schwieriger. Für Eltern ist eine Marke wichtig, während Kinder vor allem von ihrer dringenden Reaktion auf das Produkt bestimmt werden. In Zukunft werden Entscheidungen, die von den Eltern getroffen werden müssen, weil der Zugriff auf alles unerschwinglich teuer sein wird, teilweise von der Marke bestimmt.
Daten dominieren. Wenn Sie die richtigen Datenstrukturen ausgewählt und die Dinge gut organisiert haben, werden die Algorithmen fast immer selbstverständlich sein. Datenstrukturen, nicht Algorithmen, sind für die Programmierung von zentraler Bedeutung.
Als Spotify 2011 in den USA eingeführt wurde, stützte es sich auf einfache nutzungsbasierte Algorithmen, um Benutzer und Musik zu verbinden, ein Prozess, der als „kollaboratives Filtern“ bekannt ist. Diese Algorithmen waren eher lästig als nützlich.
Sobald man die Probleme erkennt, die Algorithmen mit sich bringen können, kann es passieren, dass die Leute schnell den Wunsch verspüren, sie ganz wegzuwerfen, und meinen, die Situation ließe sich dadurch lösen, dass man sich an menschliche Entscheidungen hält, bis die Algorithmen besser sind.
Wenn ein Lehrbuch wirklich pädagogisch wertvoll ist, können Sie sicher sein, dass einige Rezensenten sagen werden, dass es schwierig sein wird, daraus etwas zu lehren. Natürlich wird es schwierig sein, daraus etwas zu lehren. Wenn es einfach wäre, sollte das Buch verbrannt werden.
Diese Algorithmen, die ich als Public-Relevance-Algorithmen bezeichne, erzeugen und zertifizieren mithilfe derselben mathematischen Verfahren Wissen. Die algorithmische Bewertung von Informationen stellt also eine besondere Wissenslogik dar, die auf spezifischen Annahmen darüber basiert, was Wissen ist und wie man seine wichtigsten Komponenten identifizieren sollte. Dass wir jetzt auf Algorithmen zurückgreifen, um herauszufinden, was wir wissen müssen, ist genauso bedeutsam, als hätten wir uns auf anerkannte Experten, die wissenschaftliche Methode, den gesunden Menschenverstand oder das Wort Gottes verlassen.
Wenn wir versuchen, die Verschlüsselung zu verbieten oder sie zu entmutigen oder ihre Nutzung zu erschweren, werden wir weitreichende und nur sehr schwer rückgängig zu machende Konsequenzen erleiden, und das scheint uns nach dem 11. September klar geworden zu sein Anschläge. Soweit es Grund zur Hoffnung gibt, werden wir vielleicht hier landen.
Beim Deep Learning sind die Algorithmen, die wir heute verwenden, Versionen der Algorithmen, die wir in den 1980er und 1990er Jahren entwickelt haben. Die Leute waren sehr optimistisch, aber es stellte sich heraus, dass sie nicht besonders gut funktionierten.
Die selbstdiszipliniertesten Menschen der Welt werden nicht damit geboren, aber irgendwann beginnen sie, anders über Selbstdisziplin zu denken. Einfache, kurzfristige Entscheidungen führen zu unterschiedlichen langfristigen Konsequenzen. Schwierige kurzfristige Entscheidungen führen zu einfachen langfristigen Konsequenzen. Was wir für den einfachen Weg hielten, führte zu einem viel schwierigeren Leben. Ich denke, dass Motivation so etwas wie ein Einhorn ist, das Menschen wie eine Zauberpille einsetzen, die sie plötzlich dazu bringt, hart zu arbeiten. Es ist nicht da draußen.
Natürlich gibt es Tage, an denen es einem nicht gut geht und man trotzdem durchhalten muss, und das kann schwierig sein. Aber diese Tage vergehen und du gehst weiter.
Die Bindung an die Quartalsgewinne ist nicht mit einer langfristigen Wertschöpfung vereinbar. Dieser Druck und die kurzfristige Ausrichtung der Aktienmärkte erschweren es einem börsennotierten Unternehmen, in den langfristigen Erfolg zu investieren, und zwingen Unternehmensführer tendenziell dazu, langfristige Ergebnisse zu opfern, um die aktuellen Erträge zu schützen.
Solange Ihnen das Investieren Spaß macht, sind Sie bereit, Ihre Hausaufgaben zu machen und im Spiel zu bleiben. Deshalb versuche ich, die Show so unterhaltsam zu gestalten, denn wenn man kein Interesse hat, verpasst man entweder die Gelegenheit, auf dem Markt Geld zu verdienen, oder man schenkt nicht genug Aufmerksamkeit und verliert am Ende sein Hemd.
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