维度比深度重要的一种理解——关于刻舟求剑的小想法

  “《吕氏春秋·察今》中记述的一则寓言,说有个楚国人,坐船渡河时不慎把剑掉入河中,他在船上用刀刻下记号,说:“这是我的剑掉下去的地方,一会儿到岸的时候我就在这跳下去找剑。”当船停下时,他沿着记号跳入河中找剑,遍寻不获。”  

  今天实现遗传算法的时候发现模型得到的股票组合只有一只股票,瞬间觉得论文体面写的不靠谱,甚至根本没有意义。因为遗传算法是找全局最优点的一个常用方法,所以作者认为通过该算法构建一个模型将股票组合收益率的平均值作为目标函数,求使得目标函数值最大的边界条件,(其中选择投资组合的变量为十个财务指标)。我想这个方法不就是刻舟求剑吗,寻优得到的模型虽然使用范围可以只在一个板块中用,但用一季度收益率高的股票归纳得到的财务因子标准在二季度实际使用显然不准。再三思考我觉得虽然这样一定存在误差但也是对总体规律的一种估计,虽然这种估计没有考虑到时间变量但仍然是一个比瞎猜好的估计。

  刻舟求剑对剑的位置进行估计但是只考虑了竖直方向上的影响(即受万有引力剑一定会落入河底),却不知道剑做了类平抛运动,没有考虑到水平方向上的减速直线运动。他同样是忽略了一个影响因素,而且忽略的这个因素与考虑到的因素正交。假如船没有行驶他做了记号后下去找会有及大概率找到,万有引力解释了剑与船极大部分的相对运动,但水的阻力影响着剑少了阻力那个维度寻剑者水性再好(能沉到很深的水底)也会与宝剑相距很远。

  所以说忽略一个重要的影响因素对模型描述测试集真实情况准确率影响很大,在遗传算法的项目中我们可以认为基本面因素是长期不变的所以认为评价标准不会随时间有太大改变。

这些是我对乾海李保的那句维度比深度重要的一个理解。

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转载自www.cnblogs.com/Yangami/p/10376035.html
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