人類在評估和判斷風險方面很糟糕。我們高估了自己贏得比賽的機會,卻低估了壞事發生的機會。彌補這種自然傾向並不容易,但《華爾街日報》建議,訓練大腦的一種方法可能是像賭徒一樣跟蹤自己的技能。
補償你糟糕的風險評估能力的第一步是認識到你對大多數估計都有過度自信和不自信的傾向。這樣做很難,但《華爾街日報》提出了一個成功賭徒經常採用的策略:
[W] e可以估計一週內發生各種事件的可能性,用數字記錄我們的估計,在下一週進行回顧,從而衡量我們日常生活中的風險智慧。許多成功的賭徒也使用類似的技巧:他們準確而詳細地記錄自己的收入和損失,並定期審查自己的策略,以便從錯誤中吸取教訓。
基本上,你在一週開始的時候會列出一個關於那一週將會發生什麼的估計。這意味著一切,從天氣到世界大事。在本週末,看看你有多少次是對的。當你意識到自己的預測能力有多差時,結果可能會讓你大吃一驚。然而,當你瀏覽你的資料時,你將能夠回顧你的邏輯並改進它。你永遠無法估計每一種可能性,但一點點練習會讓你在日常生活中更好地判斷風險。
《華爾街日報》:如何在判斷風險時勝出
阿德里安·桑普森攝。
... 不要重複你自己是程式設計的基本原則之一,你會遇到你的學習。這通常被縮短為DRY,使用這個原則編寫的程式碼稱為DRY程式碼。 ...
...估。 機器學習的一個基本例子是影象識別。假設我們想訓練一個計算機程式來識別照片中有狗。我們可以給一臺電腦數百萬張圖片,其中一些裡面有狗,而另一些沒有。不管圖片裡有沒有狗,都會貼上標籤。計算機程式“訓練...
...步幅,這與個人資料結合使用,輸入Alexa應用程式中的“訓練檔案”中,以獲取其他資料。亞馬遜說,透過使用你的身高和體重,結合加速度計跟蹤的步幅,回聲芽可以計算出你跑步和步行的距離以及燃燒的熱量。訓練的持續時...
...2013年青少年、高中和大學足球級別的運動教練在比賽和訓練中收集的受傷資料。他們發現腦震蕩分別佔所有青少年、高中和大學足球損傷的9.6%、4%和8%。總的來說,在所有級別中,遊戲造成的腦震蕩風險最高,但在大學級別,遊...
...公司的研究人員組成,他們利用深度學習神經網路來應對訓練自主無人機在茂密森林中導航的挑戰。教計算機識別軌跡的方向是一項複雜的任務。人類甚至很難確定蹤跡的方向。只要看看這些研究人員拍攝的軌跡照片,試著確定...
...接觸追蹤者不同,COVID-19接觸追蹤者完全是遠端工作者,透過電話進行訪談。除了接觸疑似或確診的COVID-19病例的人以瞭解他們與誰有過接觸外,接觸追蹤者還打電話給其他可能接觸過病毒的人。在這個過程中,他們會做一個癥...
...的飲酒習慣。我們對酒精都有不同的耐受性和反應,瞭解自己的個人極限對於在吸食時保持安全至關重要。這個應用程式可能有助於將數字與那些直覺放在一起,但請記住,**螢幕上的數字太低並不意味著你能很好地駕駛或者你...
...多,感知和行動受到的影響就越大,就像承受身體的重量一樣。這似乎表明,祕密確實讓你感到沉重。下一次當你掌握著一個大祕密的時候,你可能會考慮避開在任何大山丘上慢跑,或者幫助一個朋友搬家,直到你放棄這個祕密...
...(R1、R2、R3)和支撐水平(S1、S2、S3)之間的距離。 要自己計算: 計算x天數的支點、支撐水平和阻力水平。 從一天的實際低點(低點-S1、低點-S2、低點-S3)中減去支撐樞軸點。 從一天的實際高點(高點-R1、高點-R2、高點-R...
...元(包括股權),從而獲得4.5%的預期利潤(4.76/104.76)。賭徒在賠率上有優勢。 根據一項發表在《賭博研究雜誌》上的研究,玩家贏的手越多,他們可能收的錢就越少,特別是對於新手玩家。這是因為多贏很可能會產生小賭註...