【一天聽一點 #746】幫自己出考題，讓你學更快

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【2020/4/30開課】《人際回應力-看懂情緒，輕鬆對談》~第22期
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以下為本段內容文稿：

我邀請你回想一下，在學生時代面對考試的時候，你會怎麼準備呢？

假設喔，下個禮拜就有一個英文的考試，你要好好的記住英文單詞，你會用什麼樣的方法，來幫助自己記憶？

兩個方法讓你選，第一個，很認真的閱讀英文單字表，而且反覆的背誦它，這是第一個方法；第二個反覆做測驗卷，你會選哪一種方法呢？

其實啊，心理學的研究告訴我們，第二個方法叫做反覆做測驗卷，它帶給你的學習效果，會是比第一個只是去背誦單字，好非常多的。

這是為什麼呢？心理學裡面有一個名詞，叫做「測驗效應」哦！它的意思就是說，我們針對正在學習的知識，刻意的自我測驗，要比反覆去重複很多次來更有效果。

因為我們的大腦在面對資訊的時候，我們會先評估這個資訊是否應該記住？有沒有它的重要性？

而它的判斷標準，就是資訊的使用頻率，當我們只是在重複背單字的時候，對我們的大腦來說，只是一個無意義的重複。

但是呢，要去面對測驗，可能測驗有題型的變化、有問法的變化，我們的大腦所驅動的區域，就會跟反覆背誦很不一樣；對我們的大腦意義而言，這就是實際的在使用。

所以呢，延伸來看哦，其實我常常遇到很多人哦，在面對重要的會議簡報的時候，他呢滿頭滿腦低著頭，不斷的在看自己的簡報內容。

但是哦，我說準備簡報最重要的方法，就是當你把內容設定的差不多之後，直接上台實際演練。

你可以邀請你的好朋友，邀請你的同事，在台下模擬是觀眾，直接試做、直接試教。我自己在開發任何課程，或者是線上課程的時候，也都有經過這個過程。

你只有透過不斷的實作、不斷的試教，一方面對於內容輸出者，你才會對於這個內容有一個更深刻的理解。

而二方面，你才能夠從聽眾、聽者的角度去感受，你的內容到底有沒有價值有沒有幫助？

因為我最常遇到的狀況就是，當你要呈現一個你認為很重要的訊息，全世界只有一個人認為它很重要，就是「你自己」。

你知道嗎？我們每個人都有獨特的經驗跟背景，所以呢，每個人畫的重點都會是不一樣的。

可是現在麻煩就在於你畫的重點，假設不是你的聽眾、你的受眾的最大公約數裡面的重點的話，那會不會造成所謂的曲高和寡？

或者是你會覺得很挫折啊！你明明這麼用心、努力的準備，結果市場、結果你的受眾，卻一點反應都沒有。

所以呢，我很鼓勵你哦，其實在面對任何挑戰的時候，當你的基礎準備都差不多，直接進入實作，或者是直接去模擬實做的狀況。

其實回到我自己身上，為什麼我要堅持做「一天停一點」、「有聲書評」？

原因也很簡單，因為我必須要把我自己讀到的、學到的、感受到的分享給你；所以這個分享的過程，就是對我而言，最清楚也最直接的「實做」。

透過這一份「實做」，我才能夠去打磨我自己的認知、才能夠去打磨，我真實認知去體現出行為的一個結果。

所以很鼓勵你哦，當你要做任何嘗試的時候，記得給自己一個BETA版、一個測試版，去先測試市場的反應，然後才進一步的去打磨跟優化它。

當我們進入了成人的世界裡，可能已經不太會有人在學生時代一樣，有固定的時間，和固定的測驗；所以呢，給自己出考題吧！這或許是你的人生要圓滿的一個必要修煉。

希望今天的分享，能夠帶給你一些啟發與幫助，我是凱宇。

如果你喜歡我製作內容，請記得訂閱我們的頻道，並且分享給你身旁的朋友；然而如果你對於啟點文化的商品，或課程有興趣的話。

我們近期推出的線上課程【理財心裡學】，這是一門除了從觀念作為引導之外，更重視實做的課程。

我們從推出到現在，已經有很多朋友跟我們反映，透過我們實做的引導，他開始體認到，他要幫自己準備進修的基金、準備買房子的基金、準備創業的基金，已經從原本的遙不可及，變成是一個伸手可觸及的真實結果了！

那麼你呢？你加入了嗎？

希望我能夠在【理財心裡學】裡，跟你一起學習、一起前進。讓我們除了心靈富足之外，我們更可以過著一個物質也跟著平衡富足的豐富人生。

關於理財心裡學的相關資訊，在我們的影片說明裡都有連結；期待你的加入，那麼今天的分享，就跟你談到這裡，謝謝你的收聽，我們再會。

【十分鐘讀懂投資理財學—投資基金一天到晚聽到的阿爾法、貝塔係數和夏普值到底是什麼意思？】

在投資基金時，一天到晚聽到的 Beta 值、Alpha 值、夏普值 (Sharpe Ratio)，到底代表什麼意思呢？

我們可以用來衡量基金經理人績效噢！

比如你看到你投資經理的績效，發現 Sharpe 值和其他同類型商品比起來超級低，就可以跟他說：

「該打 (╬ﾟдﾟ)！！！」

想知道到底該怎麼看懂這些指標嗎？趕快點進來看看吧！

機器學習財務學

經濟學家，尤其是計量功夫不錯的，要學「機器學習」這現今人工智慧的顯學，困難度不算太高。所以一開始學，不少人都嗤之以鼻，這有什麼，明明是loss function, OLS, logit這些東西的變形，有什麼了不起。Sendhil Mullainathan這堂在年會開給財務經濟學家聽的課，一開始也是讓我這樣感覺，「又一個瞧不起機器學習的傢伙」。我自己也涉獵了一點點機器學習，所以我知道不是這樣的，人工智慧可深可廣，經濟學可以從中學到的東西可多了。

但Mullainathan很快進入正軌，沒有了嗤之以鼻，而指出了機器學習和經濟計量的最大不同，果然行家一出手，便知有沒有。他用的名詞是y hat和 beta的不一樣。讓我用一個簡單的例子說明。網路上有一些幫你算房價的服務，房價在預測模型裡，在等式的左邊，也就是y變數，等式的右邊就是一大堆x變數。x變數的前面有大小不等的係數，比如說房子大小，就是一個x變數，直觀來說，係數該為正，越大的房子，房價越高。

對經濟學家來說，模型好壞很重要，關乎到能不能解釋房價的差異，所以我們注重這些係數，我們上窮碧落追查係數的統計分佈，要知道這些係數有沒有統計上的意義，所以我們的問題是係數的問題，也就是beta的問題。我們擔心這些x變數彼此間的互動關係，會影響係數的準確度，所以我們不敢亂加x變數，但我們也擔心未知變數和x變數的關係太大，也影響準確，所以加與不加，都是一門學問。

但機器學習管你統計分佈去死。除了少數情況外，變數越多越好，數據越大越好，只要「預測」的工作做得好，模型再醜，再沒道理，都沒關係。如果你的服務只是提供客戶準確的房價預測，而不是決定房地產政策，你真的不用管統計分佈，不用管beta，只要管預測值y hat好不好就好。

Mullainathan說明beta問題和y hat問題的不同時，說得生動有趣。他說，經濟學家不但要知道係數有沒有統計意義，甚至還要找出因果關係，有點太貪心了，數據科學家根本不管這些。的確，我們在學院裡受訓練時，討論選題目的重要條件，其中一個要件就是這題目的政策意義是什麼。經濟學家關心的是建出來的模型對政策制定者的建議是什麼，關心的是跑出來的模型係數代表的意義。因果關係如果不是最重要的發現，至少也是追求的方向。但無人自動車仰賴的人工智慧，要的不是漂亮無比的模型，不是要了解環境對車子運行的影響，而是怎麼樣「預測」最好的路徑，不要撞到人車，而穩穩前進。兩種觀點有相關，但角度完全不同。

Mullainathan說，機器學習可以給經濟學家許多的新角度。比如說，機器學習的方法，可以帶來新的數據，real time即時的數據。建傳統的經濟模型，為求係數準確，變數值很少可以即時。但大數據的機器學習，不管係數準確，只管預測值好，所以什麼都用。如果什麼都用作變數，即時的預測，是可行的。而且，越多數據，預測越準。他講著講著，我就想到當年葛林斯潘講過的一個故事。葛林斯潘在福特總統的時候當CEA主席，遇到突如其來的景氣衰退，白宮不知道要採取什麼政策應對，很需要一套即時的景氣指標指導政策。當時還用GNP為主要數據，但GNP一季才統計一次，緩不濟時，葛林斯潘採了許多捷徑，硬弄出一套一週一次的GNP預估，而據以指出當時的景氣衰退只是庫存增加的短期衰退。如果有大數據支持的機器學習預測，憑著這許多即時的數據，其實經濟政策執行者，已經可以有很好的預測模型。這會是總體經濟學家很有用的工具。

又比如說，建造模型。經濟學家可以用機器學習的散彈槍打鳥方式，先求多不求準的塞入x變數，取得一個預測成果。再把經濟學家真正有興趣的變數拿走，再取得一個預測成果。比較下來，我們就可以猜測這x變數本身，是不是有價值，值得加入模型。史丹福的Susan Athey之前在EconTalk裡的一個訪談，也提到類似的模型選取方式，英雄所見略同。Athey也是個經濟學家涉足機器學習的例子。

Mullainathan整篇演講最有意思的一點就是，他說財務學之所以在經濟學的領域裡，堪稱發展最蓬勃的原因之一，就是我們一直都是在做「預測」有關的事。係數對我們來說很重要，但預測成果也很重要。資產鑑價的模型，最後都得拿到真實世界裡做樣本外的「預測」。沒錯，我們做財務的，本來就有許多沒有統計分佈的分析，像是「和random walk比賽」這樣的論文，比比皆是。而且許多財務學家，在找要素解釋資產回報異常的時候，也不一定是要了解係數和政策意涵，我們很多都是在找一個可以發財的要素而已!

從這演講衍生，我有兩個很重要的觀點。一是，社會科學常被詬病缺乏可複製性，不像自然科學，A實驗室做得出來，B實驗室做不出來，是不行的。社會科學多的是你做你的，我出我的論文，沒有可複製性，這樣怎麼推進科學呢? 問題出在那裡? 我覺得很大的一部份原因，就是社會科學家不管「預測」，只管「統計意義」。如果論文的結果，是以「預測」的成功度衡量，可複製性的問題，就去了一大半。

另外的一個觀點是，我相信華爾街的大quant避險基金如Renaissance, Two Sigma，一定早就用上了機器學習。人家早就用人工智慧在賺錢，小散戶還覺得自己有機會嗎?還不乖乖買大盤，抱長期嗎?但另外一個問題是，當主要投資者，都能準確預測未來時，未來還會是未來嗎?模型還會準嗎? Yogi Berra說，「預測是最難的了，尤是和未來有關的預測」，此話不假。

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