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文摘:创业风险投资不能依靠数据算法,有很多矛盾。
人工智能在金融行业,有许多应用场景可以创造真正的价值,包括在二级市场投资交易,该算法基于量化交易的数据也有许多成功案例操作。喜欢投资界的数据分析,在一级市场风险投资领域,即使是天使也有一些试图通过分析数据来估计项目投资的价值。
我们担心规则的人,机器,不遗余力地推动所有的责任给机器,身体或精神。创业风险投资不能依靠数据算法,有很多矛盾。
矛盾1:大数据算法擅长寻找一个大概率事件,必须小概率和非凡的回报
金字塔所谓的风险投资,投资团体,尤其是天使投资,是最高范畴在风险投资领域。资本是愿意冒高风险,因为这种资本追逐高回报。风险程度会越高相应的高收益预期,这是资本的本质。最保守的投资,几乎所有让所有投资者盈亏平衡收入。
风险投资的只有少数投资者可以得到高回报。因此,我们可以理解,创业风险投资将寻找是一个小概率事件,一个,一个叫独角兽。基于大数据和算法是计算的通用,找到大概率事件的能力。两个潜在的意图几乎是相反的。
例如。成功的可能性是80%,B的可能性是90%,高于12 B的可能性。5%,你更有可能决定赌一个B。这是比较大概率事件。
如果A和B是小概率事件,很多事情将会变得复杂。例如一种可能性是0.1%,B的可能性是零。的成功率2%,看起来B是一个两次,但同时也意味着,概率是不可能是99.9%,与99年相比,B。8%不会发生的可能性,他们几乎不会发生相同的情况下,概率非常高,在这些数据的基础上必须仍然犹豫不决。
事实上,1000年成功一次,把500年成功的意义是相同的,因为你可能没有超过500的投资机会。
矛盾2:算法需要数据来支持,数据在风险投资领域是肤浅的
所谓的通过机器学习技术基于大型数据准确的算法,它的基础是数据的使用,和风险资本领域缺乏数据。创业”和“作为关键字,从头开始,做前人做了没有路径。没有历史,没有数据?
前所未有的机会和创业创新往往在于挖掘,寻找那些不太关注和未满足的。前所未有的技术、产品或业务模型,可以从逻辑评估可行性,但找不到足够的数据来证明。
所以真正创新的文化组织对使用性能指标检验部门的创新,从过去总结建立标准和框架无法容纳一个伟大的探索之旅。
风险资本领域,容易获得大规模的数据通常很肤浅,而且表示,很难形成投资决策的基础。近年来,出现了一些收集一级市场项目信息和财务数据,并分析了网站数据库。一些算法为了吸引注意力也转移数据指导风险投资的概念。然而这些网站的信息维度通常很薄,而且这些维度上的数据往往是不影响业务成败的核心。
即使这些数据,可靠性也常常不能证明,不像二级市场,后的专业企业操作数据。
他们是黄页查询函数性角色比作为分析工具;。概述的意义大于其数据反馈评级个人价值;。
他们监测的有效性改变现象,但不是真实的反馈。
请注意,这并不是说,这种类型的数据库是没有意义的,但是他说他们存在的主要价值是通过数据分析来评估项目。关于类似的热门程度指数,例如,因为媒体曝光的数据容易获得信息,比较热门度的基础上,如媒体曝光指数很容易实现。
一些项目热程度很高,但是,也许因为急于融资必须出售大声和花更多的成本内容营销、内容的影响并不是产品的目标用户,但金融资本;
和那些热更少人知道一个项目可能已经悄悄赚钱,或者魔法修炼隐秘。最终这些数据反馈指标并不能让投资者少做一些调查,但他们也会蒙蔽你。悖论:mercurial不能实现算法的风险投资决策基于重用的目的。
与相对成熟的行业,创业创新是缺乏持续的评价指标,和许多因素可能是隐藏的。
风险投资周期长,内部和外部环境的变化速度远远超过传统的领域。
所以总想结业后。种子阶段承诺项目一轮可能是因为内部和外部环境改变了在路的尽头。
免费模式可以有效和无效,可能在两年有效,两年前是无效的;。在第一年可以支付可以是一个很好的项目也可能没有更多的想象空间;。创始人可以有力的增长由于破釜沉舟,也可能是由于没有后顾之忧更可能耐得住寂寞和诱惑;。
一年前可能不会出现在所谓的风口,也可能在一年内关闭。
相同的信息的乐观投资者认为积极的,消极悲观的认为,今天觉得好,明年可能转向。甚至资本方本身是很重要的,并不总是发挥积极作用,不匹配的资本也可能成为一个好项目在墙上。
如果不是基于数据和逻辑,根据投资风险风险投资是很难取胜的一个包
甚至有许多顶级天使投资人之间的意见。在某些情况下,投资者可能也意识到只有一个真理,没有支持。在每一个投资者,更重要的因素是有自己的算法,并能根据信息输入和认为持续的改变由于增加或减少和体重调整,虽然非常高频率的调整节奏。
还说,每一个项目可能有其自己的特殊性,即使你有一组算法,很难一层同样适用于多个项目,往往最终仍然需要一个项目一个讨论,或者因为一些特殊因素,”异常中包含“。这意味着建立算法的可重用性很低,因此不能体现为机器的“底线”算法的有效性。