Student World

Zvorinji si představuje, že algoritmus by vzal asi 5 000 dostupných on-line zdrojů, které obsahují konkrétní a kvantifikované informace (Apple je podle mě podhodnoceno o 3 %.). Ty by pak zpracoval a zkombinoval, ne však jako aritmetický průměr, ale jednotlivé názory/doporučení by měly různou váhu.

Princip má být podobný algoritmu Google PageRank, který počítá relativní významnost jednotlivých webových stránek: stránka je tím významnější, čím častěji na ni někdo odkazuje, a čí jsou významnější odkazující stránky.

U finančních trhů to má fungovat tak, že program nejprve zjistí úspěšnost jednotlivých analytiků (např. v daný den), podle něhož se jim přiřadí relativní váha a teprve s tímto koeficientem se vše zprůměruje. Na konci dne se pak vybere idealizované portfolio.

Zdroj: Phys.org
Poznámka: Představte si, že by to fungovalo. Trochu ironická možnost: Lidé by se pak přestali řídit doporučeními analytiků a namísto toho užívali agregátor. Jenže pokud by analytici zkrachovali, kdo by pak plnil data programu?

Druhá věc je, že kombinovat data má smysl pouze za předpokladu, že analytici jako celek jsou schopni lepší než náhodné předpovědi. Je možné, že by určitá doporučení měla podle žebříčku „zápornou váhu“ (aneb parkinsonovský ideál: najděte někoho, kdo se vždy mýlí)?

autor Pavel Houser