不确定性量化的基本概念
不确定性量化并非一个简单的概念，它在各个领域都有着重要的应用和意义。在金融领域，如果仅仅依据金融数据进行预测，而不了解数据产生的过程和底层的分布逻辑，那这样的预测是不可靠的。在物理学中，致力于通过探索观察和想法之间的可量化关系来获取关于世界的知识。
不确定性量化在金融中的应用
在金融领域，不确定性量化可以帮助我们更好地理解市场的波动和风险。比如，总结市场表现，追踪基本面的变化等。ChatGPT在这方面有着很强的能力，可以辅助我们进行分析，但不能替代主观投研人员。
不确定性量化在物理学中的应用
在物理学中，前所未有的计算能力使计算和数据建模方法成为跨科学和技术进行预测和决策的必要条件。有限或信息匮乏的数据和未知的物理现象会影响系统，但未被其模型捕获，这意味着所有预测都是不确定的，并且每个决策都存在风险。
共形预测方法
共形预测是一种在统计学上有充分依据的方法，可提供数学可靠性保证，但依赖于关键假设。当这个假设被违反时，往往无法检测到，这就可能导致方法失效。
处理分布变化的挑战
处理分布变化使得量化不确定性变得困难，这与现代机器学习系统中的泛化问题类似。在实验室中能针对有限数据点集评估模型准确性，但无法保证模型部署时的良好表现。
模型不确定性的有效指标
一些分数通常并非模型不确定性的有效指标，因为它们是训练过程的产物，旨在优化模型输出，而非校准概率。而且系统难以表达“以上皆非”选项。
贝叶斯不确定性量化
贝叶斯不确定性量化具有高计算成本，需要在多维参数空间中表示后验不确定性，并评估模型参数上的多维积分。但通过一些方法可以使模型参数保持较小。
混合模型的优点
混合模型在物理学中的主要优点是能够保留正向建模方法，具有有意义的因果结构，即便某些组件是数据驱动的，在更大模型中仍具有特定含义和可解释性。
不确定性量化虽然面临诸多挑战，但在未来的发展中具有巨大的潜力和应用空间。
相关问答
不确定性量化是什么意思？
不确定性量化是对各种不确定因素进行评估和度量，以确定其对结果的影响程度。
不确定性量化在哪些领域有应用？
在金融、物理、机器学习等领域都有应用，比如金融中的风险评估，物理学中的预测和决策等。
共形预测方法有什么优缺点？
优点是可提供数学可靠性保证，缺点是依赖关键假设，假设被违反时可能检测不到导致方法失效。
为什么一些分数不是模型不确定性的有效指标？
因为它们是训练过程产物，旨在优化输出而非校准概率，且系统难以表达“以上皆非”选项。
贝叶斯不确定性量化的特点是什么？
具有高计算成本，需要在多维参数空间中进行复杂的计算和评估。
混合模型在物理学中的优点是什么？
能够保留正向建模方法，有因果结构，部分组件数据驱动仍具特定含义和可解释性。
简短标题：不确定性量化到底是什么？能给我们带来什么
转载声明：欢迎分享本文，转载请保留出处！发布者 财云量化