不确定性决策5种方法

在生活和工作中，我们常常要做出决策，但是由于种种原因，我们很难准确预测未来的情况，导致决策有一定的不确定性。面对这种情况，我们需要采取不同的决策方法，从而降低决策风险。下面将从多个角度介绍不确定性决策的五种方法。

不确定性决策5种方法

1. 正态分布法

这种方法基于正态分布的概率原理，依据历史数据分析出均值和标准差，从而预测未来的情况。这种方法适合应对历史数据分布规律不会发生巨大变化的场景，如股票市场等。但是在应对非周期性风险和突发事件时，这种方法的准确度不高。

2. 决策树法

决策树法通过定义不同的节点和分支，来模拟决策过程。每个节点代表一个决策，每个分支代表决策节点的可能结果。这种方法可以分析多个因素的影响，并在不确定性的情况下，通过概率计算解决问题。它适用于分类和预测问题，但需要大量数据和时间。

3. 蒙特卡罗模拟法

这种方法通过随机数模拟现实情况，而非基于历史数据。我们可以通过蒙特卡罗模拟法来模拟出一个决策对不同事件的影响，并将结果进行加权平均，得出最终结果。蒙特卡罗模拟法可以模拟极端情况，应对非周期性风险和突发事件。

4. 风险控制矩阵法

风险控制矩阵法是通过定量评估影响和概率，将大量的决策分成三个等级：高、中、低。这种方法适用于针对特定风险的分析和控制，可以快速判断风险的等级并采取具体措施。

5. 多目标决策法

多目标决策法是根据多种目标进行决策。这种方法通过权衡不同的因素，以实现平衡多种因素的目标。多目标决策法适用于决策中，多个目标同时存在时。

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决策分析有哪些方法？

对于不同的情况有不同的决策方法。
①确定性情况：每一个方案引起一个、而且只有一个结局。当方案个数较少时可以用穷举法，当方案个数较多时可以用一般最优化方法。
②随机性情况：也称风险性情况，即由一个方案可能引起几个结局中的一个，但各种结局以一定的概率发生。通常在能用某种估算概率的方法时，就可使用随机性决策，例如决策树的方法。
③不确定性情况:一个方案可能引起几个结局中的某一个结局,但各种结局的发生概率未知。这时可使用不确定型决策，例如拉普拉斯准则、乐观准则、悲观准则、遗憾准则等来取舍方案。
④多目标情况：由一个方案同时引起多个结局，它们分别属于不同属性或所追求的不同目标。这时一般采用多目标决策方法。例如化多为少的方法、分层序列法、直接找所有非劣解的方法等。
⑤多人决策情况：在同一个方案内有多个决策者，他们的利益不同，对方案结局的评价也不同。这时采用对策论、冲突分析、群决策等方法。
除上述各种方法外，还有对结局评价等有模糊性时采用的模糊决策方法和决策分析阶段序贯进行时所采用的序贯决策方法等。

不同决策分析的区别
风险型情况下的决策分析。这类决策问题与确定型决策只在第一点特征上有所区别：
风险型情况下，未来可能状态不只一种，究竟出现哪种状态，不能事先肯定，只知道各种状态出现的可能性大小(如概率、频率、比例或权等)。常用的风险型决策分析技术有期望值法和决策树法。
期望值法是根据各可行方案在各自然状态下收益值的概率平均值的大小，决定各方案的取舍。
决策树法有利于决策人员使决策问题形象比，可把各种可以更换的方案、可能出现的状态、可能性大小及产生的后果等，简单地绘制在一张图上，以便计算、研究与分析，同时还可以随时补充和不确定型情况下的决策分析。
如果不只有一个状态，各状态出现的可能性的大小又不确知，便称为不确定型决策。常用的决策分析方法有：
a．乐观准则。比较乐观的决策者愿意争取一切机会获得最好结果。决策步骤是从每个方案中选一个最大收益值，再从这些最大收益值中选一个最大值，该最大值对应的方案便是入选方案。
b.悲观准则。比较悲观的决策者总是小心谨慎，从最坏结果着想。决策步骤是先从各方案中选一个最小收益值，再从这些最小收益值中选出一个最大收益值，其对应方案便是最优方案。这是在各种最不利的情况下又从中找出一个最有利的方案，
c.等可能性准则。决策者对于状态信息毫无所知，所以对它们一视同仁，即认为它们出现的可能性大小相等。于是这样就可按风险型情况下的方法进行决策。

Think in Bets - 如何在不确定性中做决策

这是 Youtube 视频Think in Bets的观后总结。也是我前公司推荐所有交易员观看的视频。其核心思想是，用概率的思维来考虑每个决策。

事物自身具有 不确定性 ，它来自于两个方面：

我们的大脑总是倾向于把事物联系在一起，即使他们并没有那么强的关系。例如，我们在草原上听到了草丛里的响动，我们第一反应是逃跑。因此，我们的大脑天生偏向于做 false positive 的判断。

科普下两类错误：

这会导致我们处理信息时带有一定的”偏见“，即，更倾向于相信自己团队的人。

这种群体思维现象称为“回声室“（echo chamber），它是一种认知偏差，表现为：

解决办法：相对于看信息的来源，更关注信息本身。

由于事物的不确定性，它留有足够的余地让大脑加工使它符合我们潜意识里已经存在的认识。例如，房地产的多军和空军对同一个政策解读不同。

这也被称为“确认偏差”（confirmation bias）。它是一种认知偏差，表现为：

决策是基于自己的信念对一系列可选择的未来进行下注，赌注可能是金钱、时间、健康等有限资源。

决策的结果只由两件事决定：

我们在决策之后，往往会根据决策的结果，来反思决策是否做的正确。事实上，除非我们能做一个 Monte Carlo，这样的反思都没有意义。例如，我们不能因为猜硬币正确而认为自己做了一个好决定。

正确的处理方式就是忽视结果。例如，某个不规则硬币正面概率是0.6，那我们无论结果如何，猜正面就是最正确的决策。即使结果是反面，我们也认为猜正面是正确的。因为不确定性总是存在的。

常用的不确定型决策方法主要有

常用的不确定型决策方法主要有悲观决策法。

决策者对未来持一种悲观的态度，认为未来可能会出现最差的结果。因此他们倾向于从各种方案可能带来的最大收益出发然后从各种方案的最低收益中选择出收益最大的方案，决策的原则是小中取大。

悲观决策方法是首先从每个方案中选出一个最小的收益值，然后再从中选出一个收益值最大的方案作为决策方案。又称为小中取大决策法。

乐观决策法：

乐观决策法是指决策者从最好的客观状态出发，首先从各个方案中把最大收益值挑选出来，然后再从这些收益值中挑选出与极大收益值相对应的方案作为最佳方案。乐观决策法的基本步骤是：根据未来可能出现的情况以及现有的各种信息特征，设计出各种可以采取的决策方案。

估算在自然状态之下各决策方案的收益值。

比较各种方案的收益值，选取具有最大收益值的方案作为最终的决策方案。

大中取大法又称乐观法、大中取大原则、乐观决策法、冒险法、最大的最大收益法，采用这种方法的管理者对未来持乐观的看法，认为未来会出现最好的自然状态，因此不论采取哪种方案，都能获取该方案的最大收益。

不确定型决策方法的系统交易方法：从不确定性决策到风险型决策

系统交易方法，是指交易者运用交易系统来帮助解决交易过程中的信息收集、信息处理、交易决策、交易计划、交易执行等问题的系统性的交易方法。系统交易方法具有纯粹技术分析性、客观性、数量化、机械化、程序化、资金管理制度化、风险控制制度化、系统性和一致性等特点。
采用系统交易方法，使得交易决策活动具有系统性和一致性，这对于交易者达到长期的稳定的获利具有根本意义。如果一个交易者采用系统交易方法进行交易决策活动，那么系统发出的每笔交易指令的具有相对稳定的获胜概率和期望收益率。这样一来，虽然交易系统发出的交易指令只具有一个获利的概率，交易系统不能保证每一个交易指令都能够获利，但是我们知道每一个交易指令的获利率的概率分布，这就使得在系统交易方法指导下的交易决策成为一种风险型决策。
确定交易系统发出的交易指令的获利率的概率分布的这一任务，在交易系统投入实战之前，已经由历史数据检验这一道工序完成。
相对于系统交易方法而言，还存在一种交易方法，那就是非系统交易方法。在一般情况下，非系统交易方法往往是完全不确定性决策。普通的散户投资者往往采用非系统交易方法，从而，普通的散户投资者的交易决策往往是完全不确定性决策。
一个交易者从非系统交易方法到系统交易方法的进化，实质上是从完全不确定性决策到风险型决策的飞跃。风险型决策的系统交易方法有利于交易者运用现代投资组合理论和方法，进行多种类型的分散化投资，降低系统交易整体运作风险，这一点对于非主力大资金非常有利。

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