Hai truyền thống trong dự báo: Thị trường và Học máy

Dự báo đã phát triển theo hai hướng tiếp cận mạnh mẽ: thị trường dự đoán tổng hợp niềm tin của con người trong thời gian thực, và các mô hình thống kê học hỏi từ dữ liệu lịch sử. Bước tiến tiếp theo không phải là lựa chọn một trong hai, mà là kết hợp cả hai thành một hệ thống ra quyết định mạnh mẽ hơn.

Có hai truyền thống rất khác nhau trong dự báo.

1) Truyền thống thị trường: giá cả là xác suất

Một truyền thống đến từ các thị trường. Trong một thị trường dự đoán, giá cả biến động khi mọi người đặt tiền vào niềm tin của mình. Nếu một hợp đồng được giao dịch ở mức 0,63, đám đông đang ngầm định rằng có 63% khả năng kết quả đó sẽ xảy ra.

Ý tưởng này không mới. Vào thế kỷ 19, người Mỹ đã đặt cược rất lớn vào kết quả bầu cử—đôi khi với tính thanh khoản cao hơn cả các cuộc thăm dò dư luận sơ khai. Vào cuối những năm 1980, Iowa Electronic Markets đã chứng minh rằng các thị trường nhỏ, có cấu trúc tốt có thể vượt xa các cuộc thăm dò truyền thống. Gần đây hơn, các nền tảng như Polymarket đã toàn cầu hóa mô hình này bằng giao dịch trực tuyến theo thời gian thực.

Và trong một vài trường hợp gần đây, các thị trường này đã chính xác một cách đáng kinh ngạc. Trong cuộc bầu cử Mỹ năm 2020, các thị trường dự đoán đã điều chỉnh theo các xác suất thay đổi nhanh hơn nhiều cuộc thăm dò công khai. Năm 2022, các thị trường đã nhanh chóng phản ánh khả năng tăng lãi suất của các ngân hàng trung ương lớn từ rất lâu trước khi có thông báo chính thức. Năm 2024, các thị trường dựa trên tiền mã hóa đã phản ứng chỉ trong vài phút trước các tin đồn rút lui chính trị và các tín hiệu sự kiện doanh nghiệp, thường hội tụ về kết quả cuối cùng trước cả các bình luận chính thống. Trong các môi trường biến động nhanh và nhạy cảm với thông tin, giá cả đã tích hợp các tín hiệu mới gần như ngay lập tức.

2) Truyền thống khoa học dữ liệu: mô hình là bộ trích xuất quy luật

Truyền thống còn lại đến từ thống kê và học máy. Tại đây, các dự báo được xây dựng từ dữ liệu lịch sử: các mô hình chuỗi thời gian, hồi quy, gradient boosting và mạng thần kinh. Thay vì hỏi mọi người tin vào điều gì, mô hình trích xuất các quy luật từ những gì đã xảy ra.

Thị trường có xu hướng tỏa sáng khi thông tin bị phân tán giữa nhiều cá nhân và khi câu hỏi mang tính nhị phân hoặc dựa trên sự kiện. Khoa học dữ liệu vượt trội khi có cấu trúc lịch sử sâu sắc để học hỏi—như doanh thu, nhu cầu và các chỉ số vận hành.

Không phải sự thay thế — mà là sự bổ trợ

Chúng không phải là sự thay thế cho nhau.

Một bên tổng hợp thông tin từ con người theo thời gian thực. Bên còn lại trích xuất các quy luật thống kê từ dữ liệu.

Ranh giới thú vị không phải là chọn một trong hai, mà là kết hợp cả hai tín hiệu vào một hệ thống dự báo duy nhất.

TÁC GIẢ

Về ABN Asia: Ai Base Network (ABN), ABN Asia được thành lập từ năm 2012, là một công ty xuất phát từ học thuật, do những giảng viên, cựu du học sinh Hungary, Hà Lan, Nga, Đức, và Nhật Bản sáng lập. Chúng tôi chia sẻ đam mê chung và tầm nhìn vững chắc về công nghệ, mang đến sự đổi mới và chất lượng đỉnh cao cho khách hàng. Phương châm của chúng tôi là: Tốt hơn. Nhanh hơn. An toàn hơn. Trong nhiều trường hợp: Rẻ hơn.

Hãy liên hệ với chúng tôi khi Quý doanh nghiệp có các nhu cầu về dịch vụ công nghệ thông tin, tư vấn chuyển đổi số, tìm kiếm các giải pháp phần mềm phù hợp, hoặc nếu Quý doanh nghiệp có đấu thầu CNTT (RFP) để chúng tôi tham dự. Quý doanh nghiệp có thể liên hệ với chúng tôi qua địa chỉ email [email protected]. Chúng tôi sẵn lòng hỗ trợ với mọi nhu cầu công nghệ của Quý doanh nghiệp.