Tagged: математика

Т: Математика в бизнесе

Честно — математика является мощнейшим инструментом для улучшения бизнеса. Мы решили вспомнить набор прагматичных применений математики в бизнесе из собственного опыта. Только того, что сами видели и делали как работающие решения.

Давайте посмотрим, что можно сделать проверенными способами до внедрения big data, AI и ML? То есть теорией игр, с добавлением регрессий, с линейным программированием, факторным анализом, поиском экстремумов функции и сценарными подходами в моделировании.

Раз пример. Теория игр для маркетинга. Читать далее

Н: Баффетт, value investing, блокчейн и крипта.

За прошедшую неделю вышла пара хороших статей на тематику. Сначала Баффетт высказался скептично по поводу криптовалют, но это и не удивительно, он же апологет value investing. Затем на habrhabr вышла любопытная подборка, написанная крайне доступным языком, где же есть загвоздки с тем, что блокчейн технология не новая, а коммерциализация еще не наступила.

Давайте разберем статьи с позиций того, что value investing был изобретен в моей альма-матер Columbia University и прописан в семисотстраничном шедевре Graham & Dodd уже более восьмидесяти лет назад (кстати, мы эту книгу прочитали, но рецензию не дали). Ну и посмотрим на приведенные аргументы на хабре на предмет их релевантности. И выводы сформулируем. Итак…

Читать далее

Р: Superforecasting by Tetlock. 5/5 и 19%.

img_3789Эту книгу мы начали читать в метро Нью-Йорка, читали в метро Москвы, а закончили в метро Лондона. Забавно.

Представьте, что у вас есть супернавык почти точных предсказаний. То есть вы можете очень хорошо, почти магически, прогнозировать исходы выборов, наступление кризисов, результаты переговоров и наступление войн.

Оказывается, это не магия, а определенный алгоритм, который позволяет регулярно бить экспертов, букмекеров или консенсус рынка. Книга как раз разбирает подход к воспитанию в себе такого мышления, которое дает взгляд в будущее.

Разберем по шагам. Читать далее

The Physics of Wall Street. 4/5 и 14%.

img_3454Как же правильно перевести название? Если с первого взгляда, то это «Физика Уолл Стрит». Если прочитать и разобраться, то это «Физики с Уолл Стрит». Возвращаясь к вопросу, как технические специальности выигрывают у гуманитарных — здесь рассказы, как сложнейшие математические и физические концепты проникали в экономику.

Идея на входе очень простая. Есть подкованный математически талант. Рано или поздно ему на глаза попадаются азартные игры. Возникает проработанная теория вероятностей, которая позволяет играть против казино обоснованным способом. Далее, взгляд обращается на статистику фондового рынка, и после этого, кто-то сколачивает миллиард, а кто-то оказывается на пыльной полке истории.

К вопросу, как не иметь соответствующего образования и преуспеть. Читать далее

Toolkit: Научить команду корректно строить регрессии.

В свое время команда принесла мне для планового процесса файл расчетов прогнозных цен на продукты в зависимости от бенчмарка. По одной из линеек регрессия была построена по трем (да, именно трем) точкам. Я выдохнул и спросил, почему взяли только три точки. Ответ был тривиален, ну мы взяли данные за последние три года и просчитали. Мда-с.

Тут-то я и задал ключевой вопрос, а кто из вас имеет образование в виде матстата, регрессионного анализа, эконометрики или подобное. Оказалось, что в команде нет тех, кто в теме. К вопросу, о самых нужных предметах высшего образования. Порядок наводить надо, курс эконометрики за месяц не найдешь, поэтому возник вопрос, как научить команду корректно строить простые регрессии.

Ну, мы взяли статистику из опыта «сколько незнакомых слов в статье в зависимости от длительности изучения иностранного языка» и сделали спецтренинг, чтобы убить самые грубые ошибки регрессий. Далее со скриншотами. И суперкратким чеклистом и линком на файл в конце. Читать далее